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Steve Baka · Agent-Readiness

Landing Page für KI-Agenten lesbar machen

Warum Marketing-Seiten Teil der Agenten-API sind — und wie du HTML und Markdown ohne Drift verbindest.

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Kurzantwort

Landing Pages sind Agenten-Oberfläche: HTML für Menschen, Markdown oder Content Negotiation für Maschinen — immer dieselbe inhaltliche Wahrheit, plus llms.txt für Discovery.

Warum die Landing Page Teil der Agenten-Oberfläche ist

Eine Marketing-Landingpage ist für KI-Agenten keine Nebenroute — sie beantwortet Fragen wie „Was macht das Produkt?“, „Für wen ist es?“, „Was kostet es?“ und „Wie starte ich?“. Wenn diese Antworten nur in HTML mit Navigation, Hero-Animation und Cookie-Banner stecken, verbrennen Agenten Token und raten oft falsch.

Steve Baka empfiehlt Agenturen und SaaS-Teams: Landing, Pricing und Onboarding gleich behandeln wie API-Docs — als maschinenlesbare Wahrheit, nicht als separates „Glossy Layer“. Menschen füllen Lücken aus Layout und Ton; Agenten brauchen Struktur, klare Sätze und vorhersagbare URLs.

Praxis auf agentenbetrieb.de und stevebaka.de: HTML für Menschen, Markdown für Agenten — dieselbe inhaltliche Realität, keine parallele „AI-Microsite“.

Zwei Repräsentationen, eine Wahrheit

Die verlockende Abkürzung — alle Fakten in llms.txt dumpen und die HTML-Seite unverändert lassen — erzeugt Drift: Menschen sehen Version A, Agenten lesen Version B. Besser: Die Browser-Seite bleibt kanonisch; die maschinenlesbare Form ist eine bereinigte Abbildung desselben Inhalts.

Typisches Muster: / als Landing, Content Negotiation mit Accept: text/markdown, llms.txt als Discovery-Index mit Verweis auf dieselbe Landing-Inhaltsschicht. Pricing, Tools und Blog erhalten dieselbe Behandlung.

Sichtbarer Markdown-Schalter für Menschen ist optional, aber ehrlich — Infrastruktur, die zählt, sollte nicht versteckt sein. Details: llms.txt reicht nicht.

Typische Route-Struktur
/              → HTML Landing (Browser)
/              + Accept: text/markdown → Markdown (Agenten)
/llms.txt      → Discovery-Index (kuratiert)
/pricing       + Accept: text/markdown → Pricing als Markdown
/blog          + Accept: text/markdown → Blog-Index als Markdown

Content Negotiation plus stabile .md-Routen

Theoretisch reicht HTTP Content Negotiation: Browser sendet Accept: text/html, Agenten Accept: text/markdown — gleiche URL, andere Repräsentation. In der Praxis senden nicht alle Tools korrekte Header; manche Nutzer wollen eine paste-fähige URL wie /pricing.md.

Beides parallel ist sinnvoll: explizite .md-Routen und Negotiation auf der HTML-Route. Wichtig: strikte Medientypen — */* nicht als Markdown-Signal werten, sonst False Positives.

Discovery-Header (Link: …; rel="llms-txt") auf jeder Seite helfen Agenten, den Index zu finden, ohne den ganzen Body zu laden — siehe Was ist llms.txt?.

Design und Agent-Readiness sind ein Projekt

Der Design-Pass (klarere Navbar, weniger Hero-Clutter, ehrliches Pricing) und der Agent-Pass (stabile Markdown-URLs, geteilte Canonicals, Discovery) verstärken sich: Einfachere Copy macht besseres Markdown; Markdown-Zwang macht Copy präziser.

Typischer Engpass bei Kunden: Docs sind halbwegs in Ordnung, aber Landing, Pricing und Setup-Pfade sind JS-lastig oder vage. Agenten umgehen das — sollten sie nicht müssen.

Retrofit-Reihenfolge: (1) Copy schärfen, (2) kanonisches Markdown der Landing, (3) llms.txt, (4) Markdown für High-Intent-Routen, (5) Discovery-Header, (6) UI-Affordances. Sauberer Inhalt schlägt cleveres Plumbing.

Was Agenturen für Kunden liefern sollten

Als Web- oder SEO-Agentur: Agent-Readiness ist kein Nischen-Feature mehr — es ist Sichtbarkeit in AI-Antworten und Coding-Agenten. Lieferobjekt: Audit (isitagentready, curl-Tests), Implementierung (Middleware, Markdown-Pipeline), Redaktion (llms.txt kuratieren).

Verknüpfe mit Skill.md für Agenten und MCP vs. CLI, wenn das Produkt APIs oder Tools exponiert.

Kurz: Wer das Produkt erklärt, baut bereits Agent-Input-Material — explizit machen oder scrapen lassen.

FAQ

Häufige Fragen

Quellen

Referenzen

Weiterlesen

Dokumentation KI-lesbar machen — Praxisleitfaden

Markdown, llms.txt und Struktur für Agenten: wie DACH-Agenturen Docs so aufbauen, dass Coding-Assistenten sie zuverlässig nutzen.

llms.txt reicht nicht — Content Negotiation für Agenten

Warum Discovery allein nicht reicht und Accept: text/markdown Token-Kosten drastisch senkt.