Ein Mandant tippt in ChatGPT: „Welche Kanzlei für Erbrecht in Frankfurt ist empfehlenswert?" Die KI nennt drei Kanzleien. Ihre ist nicht dabei. Die drei genannten sind nicht zwingend besser — sie haben einfach Signale gesetzt, die Ihre Kanzlei nicht gesetzt hat.
Das ist keine Schikane des Algorithmus. Es ist ein Informationsproblem. ChatGPT zitiert Kanzleien, deren Websites ihm die Antwort liefern. Kanzleien ohne diese Signale werden übergangen, weil die KI sie nicht zuverlässig einordnen kann.
Hier sind die vier Ursachen, die wir bei Kanzlei-Websites im Rhein-Main-Gebiet immer wieder sehen.
1. Keine llms.txt
Was fehlt
Eine llms.txt im Stammverzeichnis der Website — die Datei, die KI-Systemen direkt mitteilt: das ist die Kanzlei, das sind ihre Rechtsgebiete, das ist ihr Einzugsgebiet.
Ohne llms.txt muss ChatGPT Informationen über Ihre Kanzlei aus dem allgemeinen Seiteninhalt herauslesen. Das funktioniert — aber unzuverlässiger als eine Datei, die genau dafür gemacht ist. Perplexity liest llms.txt aktiv und bevorzugt Quellen mit dieser Datei bei lokalen Empfehlungen.
Die llms.txt einer Kanzlei enthält typischerweise: Kanzleiname und Kurzbeschreibung, Rechtsgebiete mit konkreten Fallarten, Standorte und Einzugsgebiet sowie Links zu den wichtigsten Seiten. Ein Arbeitsaufwand von 2-4 Stunden.
2. Fehlendes oder falsches Schema-Markup
Was fehlt
Ein LegalService-Schema (für Anwaltskanzleien) oder AccountingService-Schema (für Steuerberater) mit vollständiger Adresse, Rechtsgebieten und Einzugsgebiet.
Schema-Markup ist der maschinenlesbare Layer über Ihrer Website. ChatGPT liest @type: LegalService und weiß sofort: Rechtsanwaltskanzlei, Standort Frankfurt, Tätigkeitsgebiete Erbrecht und Gesellschaftsrecht. Ohne diesen Layer bleibt unklar, womit sich Ihre Kanzlei befasst — besonders wenn der Fließtext vage ist.
Falsches Schema ist dabei schlechter als gar keines. Widersprüchliche Adressangaben oder veraltete Schema-Typen können dazu führen, dass die strukturierten Daten komplett ignoriert werden.
3. Texte ohne zitierfähige Faktenblöcke
Was fehlt
Konkrete, eigenständige Aussagen über Rechtsgebiete, Mandantengruppen und Standorte — Sätze, die ChatGPT als direkte Antwort auf eine Mandantenfrage verwenden kann.
„Wir beraten unsere Mandanten kompetent und zuverlässig" ist nicht zitierfähig. „Fachanwalt für Arbeitsrecht seit 2009 in Frankfurt, Beratung in Kündigungsschutz, Abfindungsverhandlungen und Aufhebungsverträgen für Arbeitnehmer und Arbeitgeber" ist es.
KI-Systeme extrahieren Passagen, keine Seiten. Ein Absatz, der als eigenständige Antwort funktioniert, wird zitiert. Generische Marketingtexte werden ignoriert — sie liefern nichts, was die KI einem Mandanten direkt weitergeben könnte.
Die Princeton GEO Study (2024) zeigte: Inhalte mit konkreten Statistiken und Faktenblöcken wurden von Perplexity 37 % häufiger zitiert als vergleichbare Texte ohne diese Elemente.
4. KI-Crawler blockiert in robots.txt
Was fehlt
Explizite Freigabe für GPTBot, PerplexityBot und ClaudeBot in der robots.txt.
Viele Kanzlei-Websites haben eine robots.txt, die entweder veraltete Sicherheitsregeln aus der Anfangszeit der Site enthält oder pauschal alle Bots einschränkt. Wenn GPTBot dort blockiert ist, kann ChatGPT Ihre Seite nicht crawlen und nicht zitieren. Das gilt unabhängig davon, wie gut Ihre llms.txt oder Ihr Schema-Markup ist.
Ein Blick in die Google Search Console unter „Crawl-Statistiken" zeigt, ob GPTBot Ihre Seite in den letzten 90 Tagen besucht hat. Hat er nicht, lohnt sich ein genauerer Blick in die robots.txt.
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Die llms.txt ist in 2-4 Stunden eingerichtet. Schema-Markup braucht etwas länger, weil die Kanzleidaten sorgfältig strukturiert werden müssen — aber auch das ist kein Projekt, das Wochen dauert. Content-Anpassungen auf 3-5 Kernseiten sind in einer halben bis ganzen Tagesarbeit erledigt.
Erste Ergebnisse zeigen sich nach 2-4 Wochen, wenn die KI-Crawler die aktualisierten Seiten besucht haben. Perplexity ist dabei oft schneller als ChatGPT — PerplexityBot crawlt neue Inhalte typischerweise innerhalb von 7-14 Tagen.