Analysierte URL
https://audiovisual.ec.europa.eu
KI-Ready Score
Mangelhaft
von 100
Token-Einsparung
Score-Aufschlüsselung
Ihre Website hat keine llms.txt-Datei. Dies ist der aufkommende Standard, um KI-Agenten beim Verständnis Ihrer Website-Struktur zu helfen.
So implementieren Sie es
Erstellen Sie eine /llms.txt-Datei gemäß der llmstxt.org-Spezifikation. Fügen Sie eine Beschreibung Ihrer Website und Links zu Ihren wichtigsten Seiten hinzu.
Ihre Seite verwendet keine <article>- oder <main>-Elemente. Diese semantischen Container helfen KI-Agenten, den Hauptinhalt zu identifizieren und Navigation, Seitenleisten und Fußzeilen zu ignorieren.
So implementieren Sie es
Fügen Sie ein <main>-Element um den Hauptinhalt Ihrer Seite hinzu und verwenden Sie <article> für eigenständige Inhaltsblöcke wie Blogbeiträge oder Produktbeschreibungen.
Ihre Überschriftenstruktur hat Probleme (übersprungene Ebenen oder mehrere h1-Tags). Eine saubere Hierarchie hilft KI-Agenten, die Inhaltsorganisation zu verstehen.
So implementieren Sie es
Stellen Sie sicher, dass Sie genau ein <h1> pro Seite haben und die Überschriften einer sequentiellen Reihenfolge folgen: h1 > h2 > h3. Überspringen Sie keine Ebenen (z.B. h1 direkt zu h3).
Ihre Seite hat ein niedriges Verhältnis von tatsächlichem Inhalt zum gesamten HTML. Ein Großteil des Seitengewichts besteht aus Markup, Skripten oder Styles statt Inhalt.
So implementieren Sie es
Verlagern Sie CSS in externe Stylesheets, entfernen Sie Inline-Styles, minimieren Sie JavaScript und stellen Sie sicher, dass sich das HTML auf die Inhaltsstruktur konzentriert.
Ihre Website unterstützt kein Markdown for Agents. Dieser Cloudflare-Standard ermöglicht KI-Agenten, Inhalte im Markdown-Format anzufordern und reduziert den Token-Verbrauch um ~80%.
So implementieren Sie es
Implementieren Sie eines oder mehrere: (1) Auf Accept: text/markdown mit Markdown-Inhalt antworten. (2) .md-URLs bereitstellen (z.B. /seite.md). (3) <link rel="alternate" type="text/markdown">-Tags hinzufügen. (4) Link-HTTP-Header für Markdown-Erkennung hinzufügen.
Keine Content-Signal-Direktiven gefunden. Diese teilen KI-Agenten mit, wie sie Ihre Inhalte verwenden dürfen (Suchindexierung, KI-Eingabe, Trainingsdaten). Der empfohlene Ort ist robots.txt.
So implementieren Sie es
Fügen Sie Content-Signal zu Ihrer robots.txt hinzu: User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no. Sie können es auch als HTTP-Header bei Markdown-Antworten hinzufügen.
Ihre Seite stützt sich stark auf <div>-Elemente. Semantische Elemente wie <section>, <nav>, <header>, <footer> und <aside> bieten eine sinnvolle Struktur für KI-Agenten.
So implementieren Sie es
Ersetzen Sie generische <div>-Container durch passende semantische Elemente. Verwenden Sie <section> für thematische Gruppen, <nav> für Navigation, <header>/<footer> für Seiten-/Abschnittskopf und -fußzeilen.
Keine Schema.org-strukturierten Daten gefunden. JSON-LD hilft KI-Agenten, faktische, strukturierte Informationen aus Ihren Seiten zu extrahieren.
So implementieren Sie es
Fügen Sie einen <script type="application/ld+json">-Block mit Schema.org-Markup hinzu. Verwenden Sie passende Typen: Article für Blogbeiträge, Product für Produktseiten, Organization für Ihre Unternehmensseite.
Fehlende oder unvollständige Open-Graph-Tags. OG-Tags helfen KI-Agenten (und sozialen Plattformen), Titel, Beschreibung und Bild Ihrer Seite zu verstehen.
So implementieren Sie es
Fügen Sie og:title, og:description und og:image Meta-Tags zum <head> Ihrer Seite hinzu.
Keine Meta-Beschreibung gefunden. Dieses Tag bietet eine prägnante Zusammenfassung der Seite für KI-Agenten und Suchmaschinen.
So implementieren Sie es
Fügen Sie ein <meta name="description" content="...">-Tag mit einer 150-160 Zeichen langen Beschreibung des Seiteninhalts hinzu.
Audiovisual Service
Laden Sie diese Datei als /index.md auf Ihren Server hoch, damit KI-Agenten auf eine saubere Version Ihrer Seite zugreifen können. Sie können auch die Accept: text/markdown-Inhaltsverhandlung konfigurieren, um sie automatisch auszuliefern.
Generierte llms.txt für diese einzelne Seite
# audiovisual.ec.europa.eu ## Main - [Audiovisual Service](https://audiovisual.ec.europa.eu)
Vollständige llms.txt erfordert eine domainweite Analyse (kommt bald)
Laden Sie diese Datei als https://audiovisual.ec.europa.eu/llms.txt im Stammverzeichnis Ihrer Domain hoch. KI-Agenten wie ChatGPT, Claude und Perplexity prüfen diese Datei, um Ihre Website-Struktur zu verstehen.
Semantisches HTML
Missing <article> and <main> elements
No headings found
0 semantic elements, 2 divs (ratio: 0%)
No images found
Avg div depth: 0.5, max: 1
Inhaltseffizienz
100% token reduction (HTML→Markdown)
Content ratio: 0.0% (0 content chars / 84202 HTML bytes)
0/29 elements with inline styles (0.0%)
HTML size: 82KB
KI-Auffindbarkeit
No llms.txt found
robots.txt exists
All major AI bots allowed
Sitemap found
Strukturierte Daten
No JSON-LD / Schema.org found
0/3 OG tags present
No meta description
No canonical URL
No lang attribute on <html>
Zugänglichkeit
Content available without JavaScript
Page size: 82KB
Main content starts at 100% of HTML
{
"url": "https://audiovisual.ec.europa.eu",
"timestamp": 1775649313480,
"fetch": {
"mode": "simple",
"timeMs": 13,
"htmlSizeBytes": 84202,
"supportsMarkdown": false,
"markdownAgents": {
"contentNegotiation": false,
"mdUrl": {
"found": false,
"url": null
},
"linkTag": {
"found": false,
"url": null
},
"linkHeader": {
"found": false,
"url": null
},
"responseHeaders": {
"contentSignal": null,
"xMarkdownTokens": null,
"vary": null
},
"frontmatter": {
"present": false,
"fields": [],
"level": "none"
},
"level": "none"
},
"statusCode": 200
},
"extraction": {
"title": "Audiovisual Service",
"excerpt": "",
"byline": null,
"siteName": null,
"lang": null,
"contentLength": 0,
"metadata": {
"description": null,
"ogTitle": null,
"ogDescription": null,
"ogImage": null,
"ogType": null,
"canonical": null,
"lang": null,
"schemas": [],
"robotsMeta": null,
"author": null,
"generator": null,
"markdownAlternateHref": null
}
},
"markdown": "\n",
"fullPageMarkdown": "Audiovisual Service\n",
"markdownStats": {
"images": 0,
"links": 0,
"tables": 0,
"codeBlocks": 0,
"headings": 0
},
"tokens": {
"htmlTokens": 31967,
"markdownTokens": 1,
"reduction": 31966,
"reductionPercent": 100
},
"score": {
"score": 44,
"grade": "D",
"dimensions": {
"semanticHtml": {
"score": 35,
"weight": 20,
"grade": "F",
"checks": {
"uses_article_or_main": {
"score": 0,
"weight": 20,
"details": "Missing <article> and <main> elements"
},
"proper_heading_hierarchy": {
"score": 0,
"weight": 25,
"details": "No headings found"
},
"semantic_elements": {
"score": 0,
"weight": 20,
"details": "0 semantic elements, 2 divs (ratio: 0%)"
},
"meaningful_alt_texts": {
"score": 100,
"weight": 15,
"details": "No images found"
},
"low_div_nesting": {
"score": 100,
"weight": 20,
"details": "Avg div depth: 0.5, max: 1"
}
}
},
"contentEfficiency": {
"score": 70,
"weight": 25,
"grade": "C",
"checks": {
"token_reduction_ratio": {
"score": 100,
"weight": 40,
"details": "100% token reduction (HTML→Markdown)"
},
"content_to_noise_ratio": {
"score": 0,
"weight": 30,
"details": "Content ratio: 0.0% (0 content chars / 84202 HTML bytes)"
},
"minimal_inline_styles": {
"score": 100,
"weight": 15,
"details": "0/29 elements with inline styles (0.0%)"
},
"reasonable_page_weight": {
"score": 100,
"weight": 15,
"details": "HTML size: 82KB"
}
}
},
"aiDiscoverability": {
"score": 35,
"weight": 25,
"grade": "F",
"checks": {
"has_llms_txt": {
"score": 0,
"weight": 20,
"details": "No llms.txt found"
},
"has_robots_txt": {
"score": 100,
"weight": 10,
"details": "robots.txt exists"
},
"robots_allows_ai_bots": {
"score": 100,
"weight": 15,
"details": "All major AI bots allowed"
},
"has_sitemap": {
"score": 100,
"weight": 10,
"details": "Sitemap found"
},
"supports_markdown_negotiation": {
"score": 0,
"weight": 25,
"details": "No Markdown for Agents support detected"
},
"has_content_signals": {
"score": 0,
"weight": 20,
"details": "No Content-Signal found (robots.txt or HTTP headers)"
}
}
},
"structuredData": {
"score": 0,
"weight": 15,
"grade": "F",
"checks": {
"has_schema_org": {
"score": 0,
"weight": 30,
"details": "No JSON-LD / Schema.org found"
},
"has_open_graph": {
"score": 0,
"weight": 25,
"details": "0/3 OG tags present"
},
"has_meta_description": {
"score": 0,
"weight": 20,
"details": "No meta description"
},
"has_canonical_url": {
"score": 0,
"weight": 15,
"details": "No canonical URL"
},
"has_lang_attribute": {
"score": 0,
"weight": 10,
"details": "No lang attribute on <html>"
}
}
},
"accessibility": {
"score": 70,
"weight": 15,
"grade": "C",
"checks": {
"content_without_js": {
"score": 100,
"weight": 40,
"details": "Content available without JavaScript"
},
"reasonable_page_size": {
"score": 100,
"weight": 30,
"details": "Page size: 82KB"
},
"fast_content_position": {
"score": 0,
"weight": 30,
"details": "Main content starts at 100% of HTML"
}
}
}
}
},
"recommendations": [
{
"id": "add_llms_txt",
"priority": "critical",
"category": "aiDiscoverability",
"titleKey": "rec.add_llms_txt.title",
"descriptionKey": "rec.add_llms_txt.description",
"howToKey": "rec.add_llms_txt.howto",
"effort": "quick-win",
"estimatedImpact": 10,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "No llms.txt found"
},
{
"id": "add_article_main",
"priority": "critical",
"category": "semanticHtml",
"titleKey": "rec.add_article_main.title",
"descriptionKey": "rec.add_article_main.description",
"howToKey": "rec.add_article_main.howto",
"effort": "quick-win",
"estimatedImpact": 8,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "Missing <article> and <main> elements"
},
{
"id": "fix_heading_hierarchy",
"priority": "critical",
"category": "semanticHtml",
"titleKey": "rec.fix_heading_hierarchy.title",
"descriptionKey": "rec.fix_heading_hierarchy.description",
"howToKey": "rec.fix_heading_hierarchy.howto",
"effort": "quick-win",
"estimatedImpact": 6,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "No headings found"
},
{
"id": "improve_content_ratio",
"priority": "critical",
"category": "contentEfficiency",
"titleKey": "rec.improve_content_ratio.title",
"descriptionKey": "rec.improve_content_ratio.description",
"howToKey": "rec.improve_content_ratio.howto",
"effort": "moderate",
"estimatedImpact": 6,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "Content ratio: 0.0% (0 content chars / 84202 HTML bytes)"
},
{
"id": "add_markdown_negotiation",
"priority": "critical",
"category": "aiDiscoverability",
"titleKey": "rec.add_markdown_negotiation.title",
"descriptionKey": "rec.add_markdown_negotiation.description",
"howToKey": "rec.add_markdown_negotiation.howto",
"effort": "significant",
"estimatedImpact": 6,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "No Markdown for Agents support detected"
},
{
"id": "add_content_signals",
"priority": "critical",
"category": "aiDiscoverability",
"titleKey": "rec.add_content_signals.title",
"descriptionKey": "rec.add_content_signals.description",
"howToKey": "rec.add_content_signals.howto",
"effort": "quick-win",
"estimatedImpact": 5,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "No Content-Signal found (robots.txt or HTTP headers)"
},
{
"id": "add_semantic_elements",
"priority": "critical",
"category": "semanticHtml",
"titleKey": "rec.add_semantic_elements.title",
"descriptionKey": "rec.add_semantic_elements.description",
"howToKey": "rec.add_semantic_elements.howto",
"effort": "moderate",
"estimatedImpact": 5,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "0 semantic elements, 2 divs (ratio: 0%)"
},
{
"id": "add_schema_org",
"priority": "high",
"category": "structuredData",
"titleKey": "rec.add_schema_org.title",
"descriptionKey": "rec.add_schema_org.description",
"howToKey": "rec.add_schema_org.howto",
"effort": "moderate",
"estimatedImpact": 6,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "No JSON-LD / Schema.org found"
},
{
"id": "add_open_graph",
"priority": "high",
"category": "structuredData",
"titleKey": "rec.add_open_graph.title",
"descriptionKey": "rec.add_open_graph.description",
"howToKey": "rec.add_open_graph.howto",
"effort": "quick-win",
"estimatedImpact": 4,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "0/3 OG tags present"
},
{
"id": "add_meta_description",
"priority": "high",
"category": "structuredData",
"titleKey": "rec.add_meta_description.title",
"descriptionKey": "rec.add_meta_description.description",
"howToKey": "rec.add_meta_description.howto",
"effort": "quick-win",
"estimatedImpact": 4,
"checkScore": 0,
"checkDetails": "No meta description"
}
],
"llmsTxtPreview": "# audiovisual.ec.europa.eu\n\n## Main\n- [Audiovisual Service](https://audiovisual.ec.europa.eu)\n\n",
"llmsTxtExisting": null,
"snippets": [
{
"id": "add_llms_txt",
"title": "Create /llms.txt",
"description": "Upload this file to your web root. It tells AI agents what your site is about and which pages matter.",
"language": "markdown",
"code": "# audiovisual.ec.europa.eu\n\n## Main\n- [Audiovisual Service](https://audiovisual.ec.europa.eu)\n\n",
"filename": "/llms.txt"
},
{
"id": "fix_heading_hierarchy",
"title": "Fix heading hierarchy",
"description": "Your page has no <h1>. Every page needs exactly one <h1> as the main heading. Add it inside your <main> or <article>.",
"language": "html",
"code": "<h1>Audiovisual Service</h1>",
"filename": "<main> or <article>"
},
{
"id": "add_open_graph",
"title": "Add missing Open Graph tags",
"description": "These tags control how your page looks when shared on social media and some AI platforms.",
"language": "html",
"code": "<meta property=\"og:title\" content=\"Audiovisual Service\">\n<meta property=\"og:description\" content=\"Page description.\">\n<meta property=\"og:image\" content=\"https://yoursite.com/og-image.jpg\">\n<meta property=\"og:url\" content=\"https://audiovisual.ec.europa.eu\">\n<meta property=\"og:type\" content=\"website\">",
"filename": "<head>"
},
{
"id": "add_meta_description",
"title": "Add meta description",
"description": "A good meta description (50-160 characters) helps AI agents understand your page quickly.",
"language": "html",
"code": "<meta name=\"description\" content=\"Audiovisual Service\">",
"filename": "<head>"
},
{
"id": "add_schema_org",
"title": "Add Schema.org JSON-LD",
"description": "Structured data helps AI agents understand the type, author, and purpose of your content.",
"language": "html",
"code": "<script type=\"application/ld+json\">\n{\n \"@context\": \"https://schema.org\",\n \"@type\": \"WebPage\",\n \"name\": \"Audiovisual Service\",\n \"description\": \"Page description.\",\n \"url\": \"https://audiovisual.ec.europa.eu\",\n \"inLanguage\": \"en\"\n}\n</script>",
"filename": "<head>"
},
{
"id": "add_article_main",
"title": "Wrap content in <main> and <article>",
"description": "Semantic HTML landmarks help AI agents identify the main content of your page.",
"language": "html",
"code": "<main>\n <article>\n <h1>Your Page Title</h1>\n <p>Your content here...</p>\n </article>\n</main>",
"filename": "<body>"
},
{
"id": "add_content_signals",
"title": "Add Content-Signal directives",
"description": "Content-Signal tells AI agents how they may use your content. The recommended location is robots.txt, but you can also add it as an HTTP header.",
"language": "txt",
"code": "# robots.txt (recommended, canonical location):\nUser-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\n\n# Nginx — add to server block (optional, for HTTP header):\n# add_header Content-Signal \"search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\" always;\n\n# Apache — add to .htaccess (optional, for HTTP header):\n# Header set Content-Signal \"search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\"",
"filename": "/robots.txt"
},
{
"id": "add_markdown_negotiation",
"title": "Support Markdown for Agents",
"description": "Implement one or more of the 4 Markdown for Agents mechanisms to let AI agents request content in markdown format.",
"language": "html",
"code": "<!-- 1. Content negotiation: respond to Accept: text/markdown -->\n<!-- In your server/framework, check the Accept header and return markdown -->\n<!-- with Content-Type: text/markdown -->\n\n<!-- 2. Serve .md URLs (e.g., /about.md alongside /about) -->\n<!-- Generate static .md files or handle .md routes in your app -->\n\n<!-- 3. Add <link> tag in your HTML <head>: -->\n<link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">\n\n<!-- 4. Add Link HTTP header on HTML responses: -->\n<!-- Link: </page.md>; rel=\"alternate\"; type=\"text/markdown\" -->\n\n<!-- Best practice: include Vary: Accept and X-Markdown-Tokens headers -->\n<!-- on markdown responses -->",
"filename": "<head> + server config"
}
]
}
Nutzen Sie unsere API, um dies programmatisch abzurufen (kommt bald)
Dieses JSON ist für den internen Gebrauch bestimmt — im Gegensatz zu den Markdown- und llms.txt-Dateien soll es nicht auf Ihre Website hochgeladen werden. Speichern Sie es als Ausgangswert, um Ihren Score im Zeitverlauf zu verfolgen, teilen Sie es mit Ihrem Entwicklerteam oder integrieren Sie es in Ihre CI/CD-Pipeline.
Demnächst: Vollständige Domain-Analyse
Crawlen Sie Ihre gesamte Domain, generieren Sie llms.txt und überwachen Sie Ihren KI-Bereitschaftswert im Zeitverlauf. Tragen Sie sich in die Warteliste ein.