Crawlly AI
Crawlly AI ist eine SaaS-Audit-Plattform, die technische SEO, AEO/GEO, Prüfungen strukturierter Daten/Entitäten und prompt-basierte LLM-Sichtbarkeitstests kombiniert, um priorisierte P1/P2/P3-Probleme und rollenbasierte Aktionspläne mit messbarer Fortschrittsverfolgung zu erstellen.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 18, 2026
Was ist Crawlly AI
Crawlly AI hilft Teams, sichtbar zu bleiben, wenn sich die Suche von "blauen Links" zu KI-generierten Antworten verlagert, indem es die technischen und inhaltlichen Signale prüft, die die KI-Erkennung, -Zusammenfassung und -Zitierung beeinflussen. Es führt End-to-End-Audits über technische SEO-Grundlagen, Schema-/Entitätsklarheit, Antwortformatierung und Extrahierbarkeit (AEO), Generative Search Readiness (GEO) und prompt-basierte LLM-Sichtbarkeit durch und wandelt die Ergebnisse dann in eine ausführungsbereite Roadmap um, die Entwickler-, SEO- und Content-Teams gemeinsam umsetzen können.
Hauptfunktionen von Crawlly AI
Crawlly AI ist eine SaaS-Audit-Plattform, die sich auf die Verbesserung der Sichtbarkeit in der Suchmaschinenoptimierung im KI-Zeitalter (SEO, AEO, GEO und LLM-Zitierung) konzentriert. Sie führt End-to-End-Audits durch, die technische Crawlbarkeit-/Indexierbarkeitsprüfungen mit der Klarheit von strukturierten Daten/Entitäten, der Abrufbereitschaft von "Antwort-Engines" und der Sichtbarkeitsprüfung von LLM auf Prompt-Ebene kombinieren. Die Ergebnisse sind für die operative Ausführung konzipiert: eine Executive-Bewertung und Risikobandbreite, priorisierte P1/P2/P3-Probleme mit KI- und Umsatz-Auswirkungen sowie rollenbasierte Aktionslisten für Engineering-, SEO- und Content-Teams, plus Vergleiche von Durchläufen, um den Fortschritt im Laufe der Zeit zu messen.
Executive-Bewertung + Risikobandbreite: Bietet eine Top-Level-KI-Bereitschaftsbewertung und ein Risikoprofil, damit Stakeholder das aktuelle Sichtbarkeitsrisiko und die Gesamtleistung schnell verstehen können.
Priorisierte Problem-Roadmap (P1/P2/P3): Erstellt einen ausführungsbereiten Backlog mit Schweregrad, Komplexität, KI-Auswirkungen und Umsatz-Auswirkungen, um zu klären, was zuerst behoben werden muss.
Rollenbasierte Aktionslisten: Ordnet Korrekturen den Verantwortlichen (Entwicklern, SEO und Textern/Marketern) zu, damit Teams nach einem koordinierten Plan mit klarer Verantwortlichkeit arbeiten können.
Audit der technischen SEO-Grundlagen: Überprüft Crawlbarkeit, Indexierbarkeit, Kanonisierungen, Site-Architektur und andere Infrastruktursignale, die die Auffindbarkeit bestimmen.
Validierung von strukturierten Daten + Entitätsgraphen: Überprüft die Schema-Abdeckung und Entitätskonsistenz, um KI-Systemen zu helfen, die Marke, Dienstleistungen und Beziehungen korrekt zu verstehen.
LLM-Sichtbarkeitstests + Trendverfolgung: Führt Prompt-Suiten aus, um die Erwähnungsrate, Zitierrate und den Zitierrang mit Beweisen zu verfolgen, und vergleicht Audit-Läufe, um Deltas und Regressionen nach Veröffentlichungen zu sehen.
Anwendungsfälle von Crawlly AI
Sichtbarkeit von SaaS- und Tech-Marketing in KI-Antworten: Identifizieren Sie, warum KI-Systeme Produktseiten überspringen oder falsch darstellen, und priorisieren Sie dann Korrekturen (Schema, Inhalts-Extrahierbarkeit, technische Probleme), um Zitate und Zusammenfassungen zu verbessern.
Auffindbarkeit von E-Commerce-Kategorien und -Produkten: Überprüfen Sie die Indexierbarkeit, Kanonisierungen und strukturierten Daten, um Fehlklassifizierungen zu reduzieren und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Produkte in generativen Shopping-Anfragen angezeigt und zitiert werden.
Verlage und Medien verbessern die Zitierergebnisse: Messen Sie die Abrufbereitschaft (Chunk-Qualität, Evidenzdichte, Antwortformatierung) und verfolgen Sie die Zitierleistung auf Prompt-Ebene, um die Attribution in KI-generierten Antworten zu erhöhen.
Agenturen, die mehrere Kunden-Websites verwalten: Verwenden Sie standardisierte Bewertungen, priorisierte Roadmaps und Berichte über Vergleichsläufe, um Fortschritte zu demonstrieren, Lieferobjekte zu verwalten und Engineering-/SEO-/Content-Arbeiten über Konten hinweg zu koordinieren.
Post-Release-Überwachung auf SEO-/AEO-Regressionen: Führen Sie Audits nach Bereitstellungen erneut aus, um Bewertungsdeltas, Kategorie-Mover und Änderungen in der LLM-Sichtbarkeit zu erkennen, und helfen Sie Teams zu überprüfen, ob Korrekturen funktioniert haben.
Vorteile
Vereinheitlichtes Audit über technische SEO, AEO/GEO und LLM-Prompt-basierte Sichtbarkeit statt isolierter Prüfungen
Umsetzbare Priorisierung mit Verantwortlichkeit (rollenbasierte Aufgaben) plus KI- und Umsatz-Auswirkungsindikatoren
Laufvergleich und Trendverfolgung zur Messung von Verbesserungen und zur Erkennung von Regressionen im Laufe der Zeit
Kein On-Site-Skript erforderlich; Audits können von der öffentlichen Website und dem Konfigurationskontext aus gestartet werden
Nachteile
Die LLM-Sichtbarkeitsergebnisse können je nach Prompt-Suiten und sich entwickelndem Modellverhalten variieren, was zu Messschwankungen führen kann
Einige durch Audits implizierte Korrekturen (z. B. Architektur-/Schema-/Inhaltsumschreibungen) können teamübergreifende Anstrengungen und Engineering-Zeit zur Implementierung erfordern
API-Zugriff und unbegrenzte Nutzung scheinen auf den benutzerdefinierten Agenturplan beschränkt zu sein
Wie verwendet man Crawlly AI
1) Konto erstellen: Gehen Sie zu Crawlly AI und melden Sie sich an (kostenloser Plan verfügbar; keine Karte erforderlich).
2) Neuen Arbeitsbereich-Audit starten: Starten Sie von Ihrem Arbeitsbereich/Dashboard aus einen neuen Audit-Lauf, damit Sie Läufe, Bewertungen und Risikobereiche an einem Ort verfolgen können.
3) Ihre Domain verbinden: Fügen Sie Ihre Website-Domain zu Crawlly AI hinzu. Es ist keine Skriptinstallation erforderlich – Crawlly prüft Ihre öffentliche Website plus den von Ihnen bereitgestellten Kontext.
4) Ihren Markenkontext definieren: Geben Sie Konfigurations-/Markenkontext an, damit der Audit die Entitätsklarheit, das Markenverständnis und die Sichtbarkeit auf Prompt-Ebene genauer bewerten kann.
5) Audittiefe wählen: Wählen Sie den Quick- oder Deep-Audit-Modus, je nachdem, wie umfassend der Crawl und die Analyse sein sollen.
6) Audit durchführen: Starten Sie einen Audit-Lauf, um einen einzigen Bericht zu erstellen, der die technische SEO-Grundlage, Prüfungen des strukturierten Daten-/Entitätsgraphen, AEO/Retrieval Readiness, GEO-Überlegungen und prompt-basierte LLM-Sichtbarkeitstests abdeckt.
7) Executive Score und Risikobereich überprüfen: Öffnen Sie den Bericht und beginnen Sie mit dem Top-Level-Score und dem Risikobereich, um die allgemeine KI-Bereitschaft und das höchste Risikoprofil zu verstehen.
8) Die priorisierte Problem-Roadmap (P1/P2/P3) durcharbeiten: Verwenden Sie die Roadmap, um zu sehen, was zuerst behoben werden muss. Probleme sind nach Priorität gruppiert und umfassen Schweregrad, Komplexität, KI-Auswirkungen und Umsatzwirkungen, um Ihnen bei der Reihenfolge der Arbeit zu helfen.
9) Rollenbasierte Aktionen den richtigen Teams zuweisen: Verwenden Sie die rollenfokussierten nächsten Schritte, damit Ingenieur-, SEO- und Content-/Copy-Teams jeweils klare, verantwortliche Aufgaben haben, die auf denselben Plan abgestimmt sind.
10) Schema- und Entitätskonsistenz validieren: Bestätigen Sie im Abschnitt "Strukturierte Daten + Entitätsgraph" die Schemaabdeckung und Entitätskonsistenz, damit KI-Systeme Ihre Marke, Dienstleistungen und Beziehungen korrekt verstehen können.
11) AEO / Retrieval Readiness verbessern: Verwenden Sie die AEO + Retrieval Readiness-Ergebnisse, um die Antwortformatierung, Extrahierbarkeit, Evidenzdichte und Chunk-Qualität zu verbessern, damit Antwort-Engines Ihre Inhalte zuverlässiger abrufen und zusammenfassen können.
12) Evidenz für LLM-Sichtbarkeit auf Prompt-Ebene prüfen: Überprüfen Sie, wo Ihre Marke in den getesteten Prompt-Suiten erwähnt, zitiert und gerankt wird, einschließlich Erwähnungsrate, Zitationsrate und Zitationsrang mit Evidenz auf Domain-Ebene.
13) Korrekturen implementieren und Änderungen veröffentlichen: Führen Sie zuerst die Elemente mit der größten Auswirkung aus (typischerweise P1), wobei Sie die Roadmap verwenden, um die Veröffentlichungsreihenfolge zu steuern und KI-Sichtbarkeitsblocker schnell zu reduzieren.
14) Audits erneut durchführen, um die Auswirkungen zu messen: Nachdem Änderungen live gegangen sind, führen Sie einen weiteren Audit durch, um Verbesserungen bei Bewertungen, Sichtbarkeit und Zitationsergebnissen zu validieren.
15) Audit-Läufe im Zeitverlauf vergleichen: Verwenden Sie die Vergleichsfunktion, um Bewertungsdeltas, Kategorie-Beweger, Problemänderungen und LLM-Sichtbarkeitsänderungen anzuzeigen, um zu bestätigen, was sich verbessert hat, was sich verschlechtert hat und was als Nächstes behoben werden muss.
16) Audit-Laufkapazität verwalten (optional): Wenn Sie mehr Läufe benötigen, als Ihr Plan beinhaltet, kaufen Sie einmalige Audit-Lauf-Aufstockungspakete innerhalb der App. Monatlich enthaltene Läufe werden mit jedem Abrechnungszyklus zurückgesetzt; gekaufte/promotional Bonusläufe bleiben verfügbar, solange das Konto aktiv ist.
Crawlly AI FAQs
Crawlly AI ist eine SaaS-Plattform, die SEO-, AEO-, GEO- und LLM-Sichtbarkeitsaudits durchführt, um Teams dabei zu helfen, zu verbessern, wie KI-Systeme ihre Websites entdecken, zusammenfassen und zitieren.
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