Wesentliche SEO-Elemente wie Canonicals, Sitemaps und Robots. txt-Dateien konfigurieren sich nicht automatisch nur weil ein KI-Tool Ihre Website generiert. Dieser wichtige Punkt wurde von Mitgliedern des Google Search Relations Teams, John Mueller und Martin Splitt, in einer aktuellen Folge ihres Podcasts Search Off The Record betont. Sowohl Mueller als auch Splitt experimentierten mit KI-Codierungswerkzeugen für ihre persönlichen Projekte und stießen auf ein gemeinsames Problem. Obwohl diese Tools schnell funktionierende Websites produzierten, erforderten korrekte SEO immer noch expliziten technischen Input und klare Anweisungen. **Anweisung an KI „SEO hinzufügen“** Mueller verglich die Zusammenarbeit mit KI-Coden bei der Entwicklung mit der Zusammenarbeit mit einem Entwickler, der sich nicht mit Suchmaschinenoptimierung auskennt. Er erläuterte im Podcast: „Man kann dem KI-System immer sagen, füge SEO hinzu. Aber wie das funktioniert, ist, wenn man zu einem Entwickler geht und SEO hinzufügt, dann ist die Reaktion meist: Was meinst du?Meta-Tags streuen und strukturierte Daten hinzufügen. “ Unklare oder ungenaue Anweisungen führen zu ebenso ungenauen Ergebnissen, egal ob der Code von einem Menschen oder einer KI stammt. Mueller erzielte bessere Ergebnisse, wenn er von Anfang an klare Anforderungen stellte – die Domain, die canonical-Konfiguration, Sitemap-Dateien und robots. txt. Er überprüfte außerdem, ob die Seiten korrektes HTML verwendeten, richtig verlinkt waren und führte Pre-Publish-Checks durch, um sicherzustellen, dass URLs Inhalte lieferten und JavaScript-Dateien nicht durch robots. txt blockiert wurden. **Ihre Projekte** Mueller baute Testwebseiten, um zu beobachten, wie Googlebot Anfragen behandelte. Diese wurden auf Firebase gehostet, mithilfe von Hugo als statischem Website-Generator und GitHub für die Versionskontrolle. Kürzlich wechselte er von VS Code mit Copilot zu Kommandozeilen-Tools, wobei Claude Code und Gemini CLI seine aktuellen Favoriten sind. Splitt experimentierte mit Google AI Studio, um ein clientseitiges JavaScript-Tool zu entwickeln. Während die Ausgabe gut lesbar war und typischen Next. js-Anwendungen ähnelte, hatte er Schwierigkeiten, da die KI wiederholt eine unerwünschte Bibliothek eingebaut hatte. Er sagte: „Ich habe eine halbe Stunde damit verbracht.

Ich versuchte, das dazu zu bringen, nicht das zu tun, was es wollte, sondern das zu tun, was ich wollte. Und das war komisch. “ **Technisches Fachwissen bleibt entscheidend** Beide erkannten die Spannung zwischen dem Versprechen, durch Vibe-Coding den Bedarf an Programmierkenntnissen zu minimieren, und der praktischen Notwendigkeit technischen Wissens. Mueller betonte, dass Fachwissen die Ergebnisse bei jeder Phase verbessere – etwa durch das Wissen, welchen Website-Generator man nutzt und wie man Pre-Publish-Validierungen etabliert. Ohne Anleitung wird das KI-System Annahmen über die Architektur treffen, egal ob es sich um einen statischen Generator, ein JavaScript-lastiges Framework oder ein CMS mit Datenbank handelt. Mueller sagte: „All diese Annahmen sind vernünftig, da sie auch einem Entwickler in den Sinn kommen. Aber wenn du dem KI-System einfach sagst, ich will eine Website, dann wählt es eine aus. “ Für persönliche oder risikoarme statische Websites mag dieser explorative Ansatz ausreichen. Bei Anwendungen mit Nutzerdaten oder Live-Produktionstools empfiehlt Müller, Experten einzubeziehen. **SEO und Sichtbarkeit von vibe-codierten Sites** Die von Mueller erstellten Websites lieferten plausibles HTML, wodurch es schwer wurde, sie als vibe-codierte Websites zu erkennen. Er kommentierte: „Praktisch gesehen erkennt kaum jemand, dass es sich um eine vibe-codierte Website handelt, “ warnte aber, dass einige bekannte vibe-coding-Frameworks erkennbare Muster hinterlassen können. Er äußerte auch Bedenken hinsichtlich der Inhalte: Polierte Websites könnten Besitzer verleiten, KI zur Content-Erstellung zu nutzen. Mueller erkannte dieses Potenzial an, meinte jedoch, dass von KI geschriebene Inhalte nur begrenzten Mehrwert bieten. Splitt stimmt zu und stellte die Frage, warum Nutzer eine Website besuchen sollten, wenn sie die Inhalte direkt bei der KI abfragen könnten. Mueller hat zuvor ähnliche Probleme mit vibe-codierten Seiten hervorgehoben, z. B. bei einem von ihm auf Reddit überprüften Bento Grid Generator, bei dem es Probleme mit Crawlability, veralteten Meta-Tags und Inhalten in JavaScript gab, die Suchmaschinen nicht zugänglich waren. **Ausblick** Obwohl der Podcast keine offiziellen Richtlinien oder Politik für vibe-codierte Websites bot, teilten Mueller und Splitt ihre Erfahrungen. Der zentrale Punkt für diejenigen, die mit KI-Coding-Tools experimentieren: KI kann bestimmte Programmieraufgaben effizient unterstützen – besonders bei risikoarmen Projekten – aber SEO-Entscheidungen erfordern weiterhin menschliches Fachwissen.