# Die meisten unserer Besucher haben keine Augen type: article | language: de | date: 2026-10-18 | author: Tony, Gründer von Contexte Tech | tags: ki, agenten, mcp, llms-txt url: https://contextetech.com/de/articles/website-modus-mensch-agent description: Auf unserer Website sind Bots und KI-Assistenten zahlreicher als Menschen. Wir haben einen Schalter Mensch | Agent eingebaut: eine Seite, zwei Lesarten. other languages: fr: https://contextetech.com/articles/site-mode-humain-agent en: https://contextetech.com/en/articles/site-human-agent-mode es: https://contextetech.com/es/articles/sitio-modo-humano-agente it: https://contextetech.com/it/articles/sito-modalita-umano-agente nl: https://contextetech.com/nl/articles/site-modus-mens-agent pt: https://contextetech.com/pt/articles/site-modo-humano-agente sv: https://contextetech.com/sv/articles/webbplats-lage-manniska-agent pl: https://contextetech.com/pl/articles/strona-tryb-czlowiek-agent all articles: https://contextetech.com/de/articles --- Am 16. Oktober kam von rund 8.900 Anfragen an unsere Website mehr als die Hälfte von Bots und KI-Assistenten: PerplexityBot (2.109), GPTBot (971), Googlebot, Crawler und 778 Aufrufe unseres MCP-Servers. In derselben Woche erhielt unser MCP-Server 666 Verbindungen von 93 verschiedenen Programmen. Die Aufrufe unserer Ressourcen durch Menschen liegen dagegen zwischen 0 und 17 pro Tag. Anders gesagt: Ein großer Teil unserer Besucher schaut nie auf den Bildschirm. Sie lesen Text, folgen Links und rufen Werkzeuge auf. Deshalb haben wir einen Schalter in die Kopfzeile der Website eingebaut: **Mensch | Agent**. ## Was jeder sieht Im Modus Mensch ändert sich nichts: Karten, Reiter, Diagramme, Qualitätsnoten. Im Modus Agent wird jede Ressourcenseite zu ein paar Zeilen Text: ``` # Dataset IA : lire la météo marine relevée par les bouées code: 1495xut | type: dataset | language: fr | licence: CC-BY-4.0 | version: v1 page: https://contextetech.com/datasets/assistant-meteo-marine-bouees-1495xut mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "1495xut" json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--assistant-meteo-marine-bouees download: …/download (56 rows, JSONL) source: https://www.data.gouv.fr/datasets/archives-annuelles-des-observations-bouees citation (required by the licence): … ``` Listen werden zu einer Zeile pro Ressource: Kurzcode, Titel, Typ, Sprache, Lizenz, Adresse. ## Eine Seite, nicht zwei Naheliegend wäre gewesen, Bots eine andere Seite auszuliefern. Wir haben es aus zwei Gründen nicht getan. - **Der Cache.** Unser CDN hält das HTML 60 Sekunden lang vor. Zwei Versionen hinter derselben Adresse garantieren, dass irgendwann ein Mensch die Version für Bots bekommt. - **Vertrauen.** Bots etwas anderes zu zeigen als Menschen, ist genau das, was Suchmaschinen abstrafen. Beide Versionen stehen daher im selben HTML. Der Browser zeigt je nach gespeicherter Wahl die eine oder die andere. Ein Agent, der den Quelltext liest, findet die Textversion, ganz ohne JavaScript. ## Was uns die Agenten gelehrt haben Beim Blick darauf, was Assistenten auf unserem MCP-Server tatsächlich taten: 1. **Die meisten „Besucher“ sind Sonden.** Von 666 Verbindungen stammt nur eine Handvoll von Assistenten, die Menschen wirklich nutzen (Claude, opencode, Claude Code). Der Rest sind Verzeichnisse, die prüfen, ob der Server antwortet. 2. **Sie suchen in anderen Sprachen als unserer.** „marine weather“ fand „météo marine“ nicht. Wir haben Synonyme zwischen Französisch, Englisch, Deutsch und Spanisch ergänzt. 3. **Eine leere Suche ist eine Information.** Assistenten suchten nach „rag prompt“ und fanden nichts. Wir haben 18 RAG-Prompts geschrieben. 4. **Ein Kurzcode schlägt eine schöne URL.** „lade 1495xut“ funktioniert in jedem Assistenten. 5. **Lizenz und Quelle gehören in den Text.** Ein Agent klickt nicht auf einen Reiter „Lizenz“. ## Für Entscheider: sieben konkrete Schritte Ihre Käufer tippen nicht mehr nur eine Suche ein: Sie bitten einen KI-Assistenten, zu vergleichen und zu empfehlen. Der Assistent liest die Websites für sie. **Was er nicht lesen kann, empfiehlt er nicht.** Hier fangen Sie an, vom Einfachsten zum Verbindlichsten: 1. **Machen Sie den Test, in fünf Minuten.** Bitten Sie zwei oder drei Assistenten, ein Angebot wie Ihres in Ihrer Branche zu empfehlen. Werden Sie genannt? Stimmen Preis und Konditionen? Das ist Ihr Ausgangspunkt. 2. **Entscheiden Sie, welche Bots Sie hereinlassen.** Ihre Datei `robots.txt` erlaubt oder sperrt GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot. Sie zu sperren schützt Ihre Inhalte, macht Sie aber in deren Antworten unsichtbar. Treffen Sie diese Wahl bewusst, nicht aus Voreinstellung. 3. **Veröffentlichen Sie eine `/llms.txt`.** Ein paar Zeilen dazu, wer Sie sind, was Sie verkaufen und wo das Wichtigste steht. Ein halber Tag Arbeit, und es ist die erste Seite, die ein Assistent liest. 4. **Schreiben Sie Preise, Konditionen und Lizenz aus.** Nicht als Bild, nicht hinter einem Formular. Ergänzen Sie strukturierte Daten (schema.org: Organisation, Produkt, Angebot). Ein Assistent empfiehlt, was er ohne Fehlerrisiko zitieren kann. 5. **Messen Sie diesen Verkehr getrennt.** Lassen Sie Ihr Team jeden Monat die KI-Assistenten in den Server- oder CDN-Protokollen zählen, und welche es sind. Ihre üblichen Statistiken übersehen sie oft. Bei uns war es mehr als die Hälfte aller Anfragen. 6. **Öffnen Sie Ihre Daten, wenn sie sich eignen.** Ein MCP-Server lässt einen Assistenten Ihren Katalog, Ihre Preise oder Ihre Dokumentation direkt abfragen. Das ist Ihr Schaufenster für Agenten; tragen Sie ihn danach in MCP-Verzeichnisse ein. 7. **Wählen Sie Ihre eigenen KI-Werkzeuge anhand von Zahlen.** Modell, Budget, eigener Server oder API: Wir haben kostenlose, belegte Werkzeuge zusammengestellt (Anbieter, Datenblätter, Preisseiten), die alles in Ihrem Browser berechnen: - [welches KI-Modell für welche Aufgabe](/de/entscheiden/ki-modelle-ranking); - [was eine KI-Nutzung kostet](/de/werkzeuge/kosten-rechner-simulator-kuenstliche-intelligenz); - [lokaler Server oder API: der Vergleich](/de/werkzeuge/lokaler-gpu-server-oder-api-kostenvergleich-kuenstliche-intelligenz); - [alle Entscheidungen nach Anwendungsfall](/de/entscheiden): Daten aus Dokumenten extrahieren, Kundenservice-Chatbot, Agenten zur Automatisierung. Das Schwierigste ist nicht technisch. Es braucht ein neues Mindset: Zwanzig Jahre lang haben wir Websites für Augen gebaut. Jetzt müssen wir unser Gehirn neu verdrahten, um auch für KI-Agenten zu bauen, die lesen, ohne zu sehen. Nur so setzt man Lösungen für die Zukunft um, statt dem eigenen Rückstand hinterherzulaufen. Und um Ihren künftigen Leser zu sehen, probieren Sie oben auf dieser Seite den Modus **Agent**.
Die meisten unserer Besucher haben keine Augen
Tony, Gründer von Contexte Tech · 18. Oktober 2026
Am 16. Oktober kam von rund 8.900 Anfragen an unsere Website mehr als die Hälfte von Bots und KI-Assistenten: PerplexityBot (2.109), GPTBot (971), Googlebot, Crawler und 778 Aufrufe unseres MCP-Servers. In derselben Woche erhielt unser MCP-Server 666 Verbindungen von 93 verschiedenen Programmen. Die Aufrufe unserer Ressourcen durch Menschen liegen dagegen zwischen 0 und 17 pro Tag.
Anders gesagt: Ein großer Teil unserer Besucher schaut nie auf den Bildschirm. Sie lesen Text, folgen Links und rufen Werkzeuge auf.
Deshalb haben wir einen Schalter in die Kopfzeile der Website eingebaut: Mensch | Agent.
Was jeder sieht
Im Modus Mensch ändert sich nichts: Karten, Reiter, Diagramme, Qualitätsnoten.
Im Modus Agent wird jede Ressourcenseite zu ein paar Zeilen Text:
# Dataset IA : lire la météo marine relevée par les bouées
code: 1495xut | type: dataset | language: fr | licence: CC-BY-4.0 | version: v1
page: https://contextetech.com/datasets/assistant-meteo-marine-bouees-1495xut
mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "1495xut"
json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--assistant-meteo-marine-bouees
download: …/download (56 rows, JSONL)
source: https://www.data.gouv.fr/datasets/archives-annuelles-des-observations-bouees
citation (required by the licence): …
Listen werden zu einer Zeile pro Ressource: Kurzcode, Titel, Typ, Sprache, Lizenz, Adresse.
Eine Seite, nicht zwei
Naheliegend wäre gewesen, Bots eine andere Seite auszuliefern. Wir haben es aus zwei Gründen nicht getan.
- Der Cache. Unser CDN hält das HTML 60 Sekunden lang vor. Zwei Versionen hinter derselben Adresse garantieren, dass irgendwann ein Mensch die Version für Bots bekommt.
- Vertrauen. Bots etwas anderes zu zeigen als Menschen, ist genau das, was Suchmaschinen abstrafen.
Beide Versionen stehen daher im selben HTML. Der Browser zeigt je nach gespeicherter Wahl die eine oder die andere. Ein Agent, der den Quelltext liest, findet die Textversion, ganz ohne JavaScript.
Was uns die Agenten gelehrt haben
Beim Blick darauf, was Assistenten auf unserem MCP-Server tatsächlich taten:
- Die meisten „Besucher“ sind Sonden. Von 666 Verbindungen stammt nur eine Handvoll von Assistenten, die Menschen wirklich nutzen (Claude, opencode, Claude Code). Der Rest sind Verzeichnisse, die prüfen, ob der Server antwortet.
- Sie suchen in anderen Sprachen als unserer. „marine weather“ fand „météo marine“ nicht. Wir haben Synonyme zwischen Französisch, Englisch, Deutsch und Spanisch ergänzt.
- Eine leere Suche ist eine Information. Assistenten suchten nach „rag prompt“ und fanden nichts. Wir haben 18 RAG-Prompts geschrieben.
- Ein Kurzcode schlägt eine schöne URL. „lade 1495xut“ funktioniert in jedem Assistenten.
- Lizenz und Quelle gehören in den Text. Ein Agent klickt nicht auf einen Reiter „Lizenz“.
Für Entscheider: sieben konkrete Schritte
Ihre Käufer tippen nicht mehr nur eine Suche ein: Sie bitten einen KI-Assistenten, zu vergleichen und zu empfehlen. Der Assistent liest die Websites für sie. Was er nicht lesen kann, empfiehlt er nicht. Hier fangen Sie an, vom Einfachsten zum Verbindlichsten:
- Machen Sie den Test, in fünf Minuten. Bitten Sie zwei oder drei Assistenten, ein Angebot wie Ihres in Ihrer Branche zu empfehlen. Werden Sie genannt? Stimmen Preis und Konditionen? Das ist Ihr Ausgangspunkt.
- Entscheiden Sie, welche Bots Sie hereinlassen. Ihre Datei
robots.txterlaubt oder sperrt GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot. Sie zu sperren schützt Ihre Inhalte, macht Sie aber in deren Antworten unsichtbar. Treffen Sie diese Wahl bewusst, nicht aus Voreinstellung. - Veröffentlichen Sie eine
/llms.txt. Ein paar Zeilen dazu, wer Sie sind, was Sie verkaufen und wo das Wichtigste steht. Ein halber Tag Arbeit, und es ist die erste Seite, die ein Assistent liest. - Schreiben Sie Preise, Konditionen und Lizenz aus. Nicht als Bild, nicht hinter einem Formular. Ergänzen Sie strukturierte Daten (schema.org: Organisation, Produkt, Angebot). Ein Assistent empfiehlt, was er ohne Fehlerrisiko zitieren kann.
- Messen Sie diesen Verkehr getrennt. Lassen Sie Ihr Team jeden Monat die KI-Assistenten in den Server- oder CDN-Protokollen zählen, und welche es sind. Ihre üblichen Statistiken übersehen sie oft. Bei uns war es mehr als die Hälfte aller Anfragen.
- Öffnen Sie Ihre Daten, wenn sie sich eignen. Ein MCP-Server lässt einen Assistenten Ihren Katalog, Ihre Preise oder Ihre Dokumentation direkt abfragen. Das ist Ihr Schaufenster für Agenten; tragen Sie ihn danach in MCP-Verzeichnisse ein.
- Wählen Sie Ihre eigenen KI-Werkzeuge anhand von Zahlen. Modell, Budget, eigener Server oder API: Wir haben kostenlose, belegte Werkzeuge zusammengestellt (Anbieter, Datenblätter, Preisseiten), die alles in Ihrem Browser berechnen:
- welches KI-Modell für welche Aufgabe;
- was eine KI-Nutzung kostet;
- lokaler Server oder API: der Vergleich;
- alle Entscheidungen nach Anwendungsfall: Daten aus Dokumenten extrahieren, Kundenservice-Chatbot, Agenten zur Automatisierung.
Das Schwierigste ist nicht technisch. Es braucht ein neues Mindset: Zwanzig Jahre lang haben wir Websites für Augen gebaut. Jetzt müssen wir unser Gehirn neu verdrahten, um auch für KI-Agenten zu bauen, die lesen, ohne zu sehen. Nur so setzt man Lösungen für die Zukunft um, statt dem eigenen Rückstand hinterherzulaufen.
Und um Ihren künftigen Leser zu sehen, probieren Sie oben auf dieser Seite den Modus Agent.