SEO ist tot? So habe ich mein Next.js SaaS für ChatGPT & Perplexity optimiert (AEO)
März 2026 · Damir Andrijanic · 5 Min. Lesezeit
Viele Unternehmen spielen weiterhin das klassische SEO-Spiel: Keywords, Backlinks und der Wettbewerb um die erste Ergebnisseite. Doch für ein B2B-SaaS im Jahr 2026 hat sich das Suchverhalten der Zielgruppe bereits verändert.
Sie googeln weniger — sie fragen ChatGPT, Perplexity, Claude und Google KI Mode.
Beim Launch von ComplianceRadar wurde mir klar: Gute Google-Rankings können Monate dauern. Als vertrauenswürdige Quelle von LLMs zitiert zu werden, kann dagegen deutlich schneller gelingen – wenn Inhalte maschinenlesbar strukturiert sind.
llms.txt
Eine klare, maschinenlesbare Zusammenfassung Ihres Angebots.
JSON-LD
Strukturierte Entitäten, durch die Modelle Ihr Produkt unmittelbar einordnen können.
Authority-Links
Primärquellen, die Vertrauen und Zitierwahrscheinlichkeit erhöhen.
1) Die Geheimwaffe: llms.txt
So wie robots.txt Suchmaschinen steuert, erklärt llms.txt KI-Agenten, was Ihr Unternehmen konkret anbietet.
Crawler wie OAIbot oder Anthropic-Crawler wollen signalstarken, rauscharmen Text. Design ist ihnen egal — sie wollen Fakten.
Ich habe `llms.txt` in `public/` abgelegt, damit sie unter `complianceradar.dev/llms.txt` erreichbar ist. Wenn ein Modell meine Domain prüft, bekommt es eine saubere, strukturierte Zusammenfassung statt Interpretationschaos.
2) Schweres Structured Data per JSON-LD
LLMs bauen stark auf dem semantischen Web auf. Deshalb habe ich in den zentralen Next.js-Routen klare JSON-LD-Schemata ergänzt:
- Organization + WebSite im Root-Layout, damit die Brand-Entity eindeutig ist.
- SoftwareApplication, damit Kategorie, Use Case und Pricing maschinenlesbar sind.
- FAQPage beim Risk-Guide, damit Antworten als zitierfähige Q&A-Struktur vorliegen.
3) Authority-Anker mit offiziellen Quellen
Der häufigste Fehler in Content-Marketing: starke Meinungen ohne harte Quellen. LLMs priorisieren belegbare Aussagen.
Darum habe ich in den Blog-Routen direkte Links auf Primärquellen wie EUR-Lex ergänzt.
Wenn Sie Gesetzestexte in umsetzbare Sprache für Entwickler übersetzen und mit Primärquellen belegen, senden Sie ein klares Signal: Hier steckt Substanz, nicht bloße Textproduktion.
Das Ergebnis
Ein interaktives SaaS bauen ist nur die halbe Miete. Distribution ist die andere Hälfte.
Mit llms.txt, tiefem Structured Data und belastbaren Citations wartet ComplianceRadar nicht mehr passiv auf klassische Indexierung — es füttert aktiv genau die KI-Systeme, die potenzielle Kunden täglich nutzen.
Mein Fazit
Wenn Sie als Indie-Entwickler oder Gründer ein Produkt aufbauen, optimieren Sie nicht nur Meta-Beschreibungen. Optimieren Sie auch für die Systeme, mit denen Ihre Nutzer tatsächlich sprechen.
Wenn Sie KI-Funktionen entwickeln und schnell Klarheit zur Compliance benötigen, testen Sie complianceradar.dev ↗