KI-Websitecheck: Was ChatGPT auf deiner Website wirklich versteht
Fatima Kabiri hat gezeigt, wie sie mit n8n und Claude einen automatisierten Website-Check gebaut hat. Und was dabei über die meisten Websites herauskommt.
Fatima Kabiri hat gezeigt, wie sie mit n8n und Claude einen automatisierten Website-Check gebaut hat. Und was dabei über die meisten Websites herauskommt.
Jemand tippt bei ChatGPT genau die Leistung ein, die du anbietest. Die KI nennt drei Anbieter. Aber du bist nicht dabei. Aus genau dieser Situation ist der KI-Websitecheck von Fatima Kabiri entstanden, und sie hat uns diese Woche gezeigt, wie das Ganze von innen aussieht.
Fatima ist Webdesignerin aus Wiesbaden und verbindet auf easyerklaert.de strategisches Webdesign mit visuellem Storytelling. Ihre Leitfrage klingt fast unspektakulär und ist deshalb so gut: Erkennt eine KI auf deiner Startseite überhaupt, was du anbietest und für wen?
Der Spiegeleffekt
Der Check funktioniert über einen Abgleich. Du gibst selbst ein, wen du ansprechen willst und was du anbietest. Parallel liest die KI deine Startseite aus. Danach wird verglichen, ob beides zusammenpasst. Fatima nennt das den Spiegeleffekt, und er ist ehrlicher als jede Selbsteinschätzung: Was du zu kommunizieren glaubst, steht plötzlich direkt neben dem, was tatsächlich ankommt. Am Ende stehen ein Score von 0 bis 100 und ein PDF-Report im eigenen Design.
Ein Funnel, der nicht nach Freebie riecht
Der Auslöser war handfest: Fatima wollte einen Funnel für ihre E-Mail-Liste. Statt des üblichen PDF-Downloads gibt es jetzt einen Check, der etwas zurückgibt. Auf einer eigenen Landingpage tragen Interessierte URL, Zielgruppe und Angebot ein, die Daten laufen ins Newsletter-System Brevo, und von dort startet die Automation. Der zweite Grund für das Projekt war schlicht Neugier: Sie wollte endlich ihre erste eigene Automation bauen.
Erste Automation, gebaut im Sparring mit der KI
Genau hier wurde es für viele spannend. Fatima ist keine Entwicklerin. Der Workflow in n8n ist trotzdem entstanden, Node für Node, im Wechsel zwischen ChatGPT und Claude. Node 1 nimmt das Formular entgegen, Node 2 lädt die Website, Node 6 lässt Claude bewerten, Node 13 schickt die Mail raus. Gewachsen ist das Ganze iterativ: Als sich eine JavaScript-Seite nicht auslesen ließ, kam ein zusätzlicher Zweig dazu. Als das PDF partout nicht im eigenen Design entstehen wollte, kam ein weiterer Node dazu.
Wie man Claude vom Halluzinieren abhält
Der aus meiner Sicht lehrreichste Teil: Damit die KI nichts bewertet, was gar nicht auf der Seite steht, speichert Fatima die ausgelesenen Inhalte erst in einem Google Sheet zwischen. Der Prompt darf ausschließlich mit diesem Material arbeiten, dazu kommt eine niedrig gesetzte Temperatur. Und die Prüfpunkte sind bewusst wenige: Wer, was und für wen im oberen Seitenbereich, ein Direct-Answer-Kriterium, Vertrauen über Referenzen und Kundenstimmen, dazu Technik wie H1 und schema.org. Man könnte auch 90 Kriterien abfragen. Nur wächst mit jedem Check auch die Fehlerquote.
Von 42 auf 75 Prozent
Das beste Beispiel kam aus der Runde selbst. Karin hatte den Check für ihre Website laufen lassen und beim ersten Durchgang 42 Prozent bekommen. Sie hat den kompletten PDF-Report an Claude weitergegeben, die enthaltenen Prompt-Vorlagen umgesetzt und war am nächsten Tag bei 75 Prozent. Ihr eigener Kommentar: Der Score habe bei ihr einen richtigen Spieleffekt ausgelöst, sie wollte die Zahl unbedingt toppen.
Und das größere Muster über alle bisherigen Durchläufe hinweg: Die schwachen Ergebnisse lagen selten an der Technik. Meistens war einfach nicht klar genug formuliert, worum es auf der Seite geht und für wen sie gedacht ist.
Was der Check ausdrücklich nicht kann: Er beweist nicht, dass ChatGPT dich empfiehlt. Er vergleicht dich nicht mit dem Wettbewerb. Und er schaut sich ausschließlich die Startseite an, keine Unterseiten. Fatima war da sehr klar: Das Tool läuft noch im Testbetrieb und wird mit jedem Durchlauf nachgeschärft.
Über das Prompting Lab:
Das Prompting Lab ist das wiederkehrende Online-Format von Safari für alle, die KI in der Praxis nutzen wollen, vom Einstieg bis zur Vertiefung. Ein geschützter Raum für Use Cases, Tipps und Austausch. Ergänzend gibt es die KI-Werkstatt in Mainz: ein Mix aus Hackathon und gemeinsamer Fallarbeit im Gutenberg Digital Hub.
Prompting Lab Themen im August:
- ChatGPT-Projekte: Erst die Struktur, dann der Prompt (07. August)
- Wie KI die Produktion der Zukunft prägt (14. August)
- Einen Roman mit KI als Sparringpartner schreiben (21. August)
- Vom Sprachmodell zum KI-Agenten (28. August)
Neugierig geworden? In der Aufzeichnung zeigt Fatima Schritt für Schritt, wie der KI-Websitecheck funktioniert und was du daraus für deine eigene Website mitnehmen kannst.
