Claude (Anthropic) bevorzugt klare Hauptinhalte, transparente Quellen und tooling-fähiges Markup über das Model Context Protocol (MCP). SGE-SCORE prüft 12 Claude-relevante Checkpoints (HTML-Sauberkeit, Quellen-Transparenz, MCP-Erreichbarkeit); der Master-Fix erzeugt die nötigen Patches inklusive MCP-konformer Endpunkte.
Wie Claude Inhalte verarbeitet
Claude (Sonnet, Opus) nutzt seit Ende 2024 eine Web-Browse-Funktion und seit 2025 zusätzlich Tool-Use über das offene Model Context Protocol (MCP). Anders als ChatGPT und Gemini optimiert Anthropic das Modell explizit auf safe sourcing — sichtbare Quellen und nachvollziehbare Argumente schlagen rohe Antwort-Geschwindigkeit.
Praktisch heisst das: Eine Seite mit klarer H-Struktur, sichtbarem Autor und externer Verlinkung auf Primärquellen wird in Claude bevorzugt. Domains mit MCP-Endpunkt (/.well-known/mcp.json) gewinnen zusätzlich, weil Claude sie als „tool-fähige" Quellen erkennt — siehe modelcontextprotocol.io.
„Claude gewichtet Quellentransparenz höher als jede andere Engine — und belohnt MCP-Verfügbarkeit zusätzlich."
→ Nächster Schritt: Lassen Sie unsere kostenlose Demo-Analyse auch Ihr MCP-Setup prüfen.
Die 7 wichtigsten Signale für Claude-Sichtbarkeit
- Sauberer Hauptinhalt ohne aggressive Overlays, Modals oder Tracker-Skripte vor dem Content.
- Quellentransparenz: Externe Links auf Primärquellen mit
rel="noopener". - Sichtbarer Autor mit Person-Schema und externem Profil-Link.
- MCP-Endpunkt:
/.well-known/mcp.jsonmit beschriebenen Tools/Resources. - OpenAPI- oder Plugin-Manifest — Claude liest beides für Tool-Use.
- Klare H-Struktur mit semantischen
section id-Anker für Quotation. - Aktualisierungsdatum sichtbar & im Schema.
→ Nächster Schritt: Mehr Hintergrund im SGE-GEO Wissens-Hub.
Was unser Audit konkret für Claude prüft
Von 57 Checkpoints (max. 114 Punkte) sind diese 12 für Claude besonders relevant:
| # | Checkpoint | Sektor | Max. Pkt. | Patent / Quelle |
|---|---|---|---|---|
| 11 | Initial-HTML enthält Hauptinhalt | II — Parse | 2 | US 10,275,452 B2 |
| 15 | H2/H3-Struktur sauber | II — Parse | 2 | HTML5 Sectioning |
| 16 | Section-IDs als Sprungmarken | II — Parse | 2 | HTML5-Best-Practice |
| 22 | Article-Schema vollständig | III — Schema | 2 | schema.org/Article |
| 25 | Person-Schema mit sameAs | III — Schema | 2 | Knowledge Graph API |
| 31 | Author-Bio mit Person-Schema | IV — Trust | 2 | E-E-A-T Guidelines |
| 33 | Datum & Zuletzt-aktualisiert sichtbar | IV — Trust | 2 | QRG, Sektion 5.1 |
| 43 | Externe High-Authority-Links | IV — Trust | 2 | QRG, Sektion 5.4 |
| 44 | rel="noopener" auf externen Links | IV — Trust | 2 | HTML5-Spec |
| 54 | agent.json + ai-plugin.json | V — Agentic | 2 | Agentic Commerce Spec |
| 55 | OpenAPI-Manifest | V — Agentic | 2 | OpenAPI 3.1 |
| 56 | MCP-Endpunkt erreichbar | V — Agentic | 2 | modelcontextprotocol.io |
Verwandter Beitrag: Agentic Commerce & AI-Shopping — die nächste Stufe. Methodik im Docs-Bereich.
Vorher / Nachher: Was der Master-Fix konkret produziert
Vorher (typischer MCP-Stand)
// Datei /.well-known/mcp.json fehlt komplettNachher (Master-Fix-Output)
// /.well-known/mcp.json
{
"$schema": "https://modelcontextprotocol.io/schema/0.1",
"name": "example.com",
"description": "MCP endpoint for Example AG product knowledge",
"version": "1.0.0",
"endpoints": {
"rest": "https://example.com/api/mcp"
},
"resources": [
{ "name": "products", "description": "All product data" },
{ "name": "docs", "description": "Product documentation" }
],
"tools": [
{ "name": "search_docs", "description": "Search product docs" }
]
}Dazu: passend ergänztes Article-/FAQPage-/BreadcrumbList-Schema, Author-Bio mit Person-Schema, sauberes noopener auf allen externen Links — als ein Patch-Set.
→ Nächster Schritt: Master-Fix-Promo: 9 €.
MCP & Tool-Use richtig nutzen
Das Model Context Protocol (MCP) ist 2024 von Anthropic vorgeschlagen worden und mittlerweile von OpenAI & Google unterstützt. Es beschreibt, wie ein KI-Modell deklarativ Tools und Datenquellen einer Domain ansprechen kann — ohne dass die Domain bei jedem Anbieter ein eigenes Plugin registriert.
- Pflichtdatei:
/.well-known/mcp.json - Empfohlen: OpenAPI-Spec unter
/openapi.yaml - Empfohlen:
/.well-known/agent.jsonfür agentische Discovery
Eine korrekte MCP-Implementierung bringt 2 Audit-Punkte und positioniert Ihre Domain als „tool-bereit" — siehe Wissens-Hub, Sektor V (Agentic).
Die 5 häufigsten Fehler bei Claude-Optimierung
- Cookie-Banner verdeckt Hauptinhalt — Claude liest nur, was sichtbar ist.
- Externe Links ohne
rel="noopener"— verlieren Trust-Punkte. - MCP-Datei fehlt — keine Tool-Use-Anbindung.
- Anonyme Autoren — kein Quellen-Vertrauen.
- Keine Section-IDs — Claude kann nicht präzise zitieren.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welche Claude-Modelle nutzen Web-Browsing?
Aktuell Sonnet 4.5 und Opus 4.5 (Stand April 2026). Die Browse-Funktion ist in der API über das tool_use-Feature verfügbar.
Brauche ich wirklich einen MCP-Endpunkt?
Nicht zwingend, aber stark empfohlen. SGE-SCORE vergibt 2 Punkte für eine valide mcp.json — der Master-Fix generiert sie automatisch.
Was ist der Unterschied zu ai-plugin.json?
ai-plugin.json war ein OpenAI-spezifisches Format. MCP ist offen und providerübergreifend — wir empfehlen beide bereitzustellen.
Was kostet der Master-Fix?
Aktuell 9 EUR. Output: HTML-Patches, Schema-JSON, mcp.json-Vorschlag, Author-Bio.
Wie messe ich Claude-Sichtbarkeit?
Über patent-/heuristik-basierte Proxies, da Anthropic keine offizielle API für Citation-Tracking bereitstellt. SGE-SCORE liefert eine konsistente Vergleichsbasis.
Wirkt das auch in Claude.ai-Projekten?
Ja. Claude.ai-Projekte nutzen dieselben Web-Browse- und Tool-Use-Mechanismen wie die API.
Welche externen Quellen zählen als „high authority"?
Behörden (gov, eu), Universitäten (edu, ac), Standardisierungs-Bodies (W3C, IETF), peer-reviewed Studien (DOI), grosse Tech-Anbieter-Dokumentationen.
Lassen Sie Ihre Sichtbarkeit für Claude prüfen
Starten Sie eine kostenlose, patent-basierte Analyse. SGE-SCORE prüft 57 Kriterien — inklusive der 12 Claude-Signale aus diesem Beitrag.