SEO ist tot? So habe ich mein Next.js SaaS für ChatGPT & Perplexity optimiert (AEO)
März 2026 · Damir Andrijanic · 5 Min. Lesezeit
Alle spielen noch das klassische SEO-Spiel: Keywords stopfen, Backlinks kaufen, für Seite 1 kämpfen. Aber wenn du 2026 ein B2B-SaaS baust, haben sich deine Zielnutzer längst verändert.
Sie googeln weniger — sie fragen ChatGPT, Perplexity, Claude und Google KI Mode.
Beim Launch von ComplianceRadar wurde mir klar: Top-Rankings bei Google können Monate dauern. Als vertrauenswürdige Quelle von LLMs zitiert zu werden, kann dagegen sehr schnell gehen — wenn du in maschinenlesbarer Struktur denkst.
llms.txt
Eine klare, maschinenlesbare Zusammenfassung deines Angebots.
JSON-LD
Strukturierte Entitäten, die dein Produkt für Modelle sofort einordbar machen.
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 dein 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 du Gesetzestexte in umsetzbare Entwickler-Sprache übersetzt und sauber belegst, sendest du ein klares Signal: Hier steckt Substanz, nicht nur 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 du als Indie-Hacker oder Founder baust: Optimiere nicht nur für Meta-Descriptions. Optimiere für die Maschinen, mit denen deine Nutzer wirklich sprechen.
Und wenn du KI-Features baust und schnell Compliance-Klarheit willst, teste complianceradar.dev ↗