Neu in Quott: Autoritäts-Score, KI Agent ready Check, Produkt-Feed-Audit

Worum es geht

Nach der OMR 2026 war für uns klar: KI-Suche zerfällt nicht mehr in "klassisches SEO plus etwas ChatGPT-Tracking", sondern in drei sehr konkrete Hebel, die jede Marke 2026 angreifen muss. Wir haben Quott in den letzten Wochen genau darauf ausgerichtet und drei neue Bereiche gebaut, die zusammen das ergeben, was Google "Agent Ready" nennt.

Hier eine ehrliche Tour durch die drei neuen Funktionen, was sie machen, und für wen sie gedacht sind.

1. Autoritäts-Score: die zweite Dimension neben Sichtbarkeit

Bisher hat der Quott-Score eine einzige Frage beantwortet: Wirst du in KI-Antworten genannt, ja oder nein. Das ist die Reichweiten-Dimension. Was aber komplett gefehlt hat: wie über dich gesprochen wird.

Das ist die Autoritäts-Dimension. Ein Beispiel macht es klar:

• Marke A wird in 70 Prozent der relevanten KI-Antworten genannt. Tonalität neutral bis austauschbar. Sentiment: "ein Anbieter unter vielen".
• Marke B wird in 40 Prozent der Antworten genannt. Aber: durchgehend positive Tonalität, oft als "etabliert", "Premium", "Experte" beschrieben.

Wer hat das stärkere Brand-Asset? Marke B. Quott-Score wäre für A höher, aber der Autoritäts-Score zeigt die echte Marktposition.

Der Autoritäts-Score aggregiert drei Schichten:

1. Sentiment-Qualität aus der Code-First-Analyse aller KI-Antworten (regelbasiert mit Negationen, kein zusätzlicher LLM-Call).
2. Perception-Stärke aus der Brand-Attribute-Heatmap: Premium, Etabliert, Expertise, Vertrauenswürdig.
3. Quellen-Qualität: wie viele unterschiedliche Domains zitieren dich, und wie autoritativ sind die?

Du siehst beide Werte direkt im Dashboard, plus den 2D-Plot Reichweite × Glaubwürdigkeit. Wenn du Brand-Building ernst nimmst, ist das die Dimension, in der echtes Wachstum sichtbar wird. Pro und Business beinhalten den vollständigen Drilldown, Starter sieht den aggregierten Wert.

2. KI Agent ready Check: zehn konkrete Prüfungen

Google hat auf der OMR explizit gesagt: Marken müssen Agent Ready werden. Das Problem ist nur — niemand sagt dir konkret, was das heißt. Wir haben uns die führenden Standards angeschaut (Schema.org, llms.txt, robots.txt, Agent-Manifest, Top-Chunk-Strategie) und daraus einen Checkup gebaut, der zehn Punkte automatisch prüft.

Du bekommst pro Check:

• Status: bestanden, Warnung, oder kritischer Fail.
• Erklärung in laienfreundlicher Sprache: was haben wir geprüft und warum ist das wichtig?
• Fix-Anweisung: was musst du konkret tun, wenn der Check fehlschlägt?

Die zehn Checks decken ab: Schema.org-Pflichtfelder, JSON-LD-Sichtbarkeit, llms.txt-Vorhandensein und Format, robots.txt-Konfiguration für die wichtigsten KI-Crawler (GPTBot, Claude-Bot, PerplexityBot, Gemini, Grok), Top-Chunk-Qualität im KI-Profil, OpenGraph-Vollständigkeit, Canonical-URL-Konsistenz, Mobile-Lesbarkeit, Crawl-Tiefe und Agent-Manifest-Erkennung.

Das läuft automatisch in jedem Optimize-Run (monatlich, alle 2 Wochen oder wöchentlich, je nach Tarif). Ab Pro inklusive.

3. Produkt-Feed-Audit für E-Commerce

Wenn autonome KI-Agenten anfangen, Produkte einzukaufen — wofür OTTO und Otto-Group auf der OMR ein konkretes Szenario beschrieben haben — dann brauchen sie strukturierte Produkt-Daten. Schema.org Product, Schema.org Offer, sauber befüllt mit Preis, Verfügbarkeit, SKU, Brand und Bild.

Das Problem: die meisten Shop-Systeme machen das automatisch generierte Schema halbgar. Felder fehlen, Werte sind inkonsistent, die Availability-Property wird statt mit der schema.org-URL mit "available" gefüllt — was Modelle nicht parsen können.

Unser Produkt-Feed-Audit nimmt Stichproben deiner wichtigsten Produkte (du sagst uns welche, oder wir crawlen die meistverlinkten), prüft die Schema-Struktur, vergleicht mit den Pflicht-Feldern und liefert dir aggregiert:

• Welche Felder fehlen (Brand-Verknüpfung ist klassisch).
• Welche Werte invalide sind (Availability ohne URL ist häufig).
• Welche Top-Produkte am dringendsten gefixt werden müssen.
• JSON-LD-Snippets zum Copy-Paste, die du in dein Shop-System einbauen kannst.

Das ist absichtlich kein vollständiges Sortiments-Audit (das wäre rechenintensiv und meistens unnötig). Aber genug, um die kritischen Brand-Produkte sauber zu bekommen. Ab Pro für Shop-Profile.

Wie passen die drei Funktionen zusammen?

Drei Hebel, eine Logik:

• Autoritäts-Score misst Brand-Stärke in KI-Empfehlungen.
• KI Agent ready Check stellt sicher, dass autonome Agenten dich überhaupt finden und parsen können.
• Produkt-Feed-Audit macht E-Commerce-Marken Agent-fit für autonome Einkäufe.

Zusammen ergeben sie das, was Google "Agent Ready" nennt — aber konkret, messbar, mit Handlungsempfehlungen. Statt eines abstrakten Buzzwords bekommst du eine Liste mit zehn Punkten, einen 2D-Plot, und im E-Commerce-Fall einen Audit-Bericht.

Für wen?

• Personal Brands und Service-Marken (Coaches, Berater, Agenturen): Autoritäts-Score und KI Agent ready Check. Brand-Building findet hier statt.
• Premium-Marken im B2C (Boutique-D2C, ausgewählte Konsumgüter): alle drei Hebel relevant.
• B2B-Software und Plattformen: Autoritäts-Score plus Agent-Ready-Check (Schema.org sauber, llms.txt mit Produkt-Beschreibung).
• Reine Content-Marken (Medien, Blogs): Autoritäts-Score plus die bestehenden Quott-Features (Persona-Tracking, Empfehlungs-Lücken).

Was Quott bewusst nicht macht

• Wir liefern keine bezahlten Ads-Empfehlungen. Das machen andere besser.
• Wir versprechen nicht, dass jedes Modell dich morgen empfiehlt. Aber wir maximieren die Wahrscheinlichkeit.
• Wir machen keinen Vollständigkeits-Produkt-Audit auf 100.000 Artikel. Das wäre teure Pseudo-Sicherheit. Stichproben auf Brand-relevante Top-Produkte sind ehrlicher und billiger.

Zum Loslegen

Wenn du Quott Pro oder Business nutzt, sind alle drei Funktionen automatisch dabei und laufen mit dem nächsten Optimize-Run. Du musst nichts manuell starten.

Wenn du noch nicht dabei bist: 7 Tage gratis Pro testen, ohne Kreditkarte. Du siehst alle drei Auswertungen direkt nach dem Onboarding-Submit.