So erkennst du Fake-LLM-Tools

Die LLM-Optimierung boomt. Jeder will bei ChatGPT, Perplexity und Claude sichtbar sein. Und mit dem Boom kommen die Scharlatane.

Tools schießen aus dem Boden. Viele versprechen “AI Readability”, “LLM-Optimierung”, “Sichtbarkeit in KI-Antworten”. Aber halten sie, was sie versprechen?

Hier sind 5 Warnsignale, die zeigen ob ein Tool echt ist - oder nur heiße Luft.

1. Fake Reviews im Schema

Das Problem:

Manche Tools zeigen in Google “4.8 ⭐ (127 Bewertungen)” an. Sieht vertrauenswürdig aus, oder?

Aber: Diese Sterne kommen aus dem Schema.org Code. Und der kann beliebig befüllt werden.

So prüfst du es:

1. Rechtsklick auf die Seite → “Seitenquelltext anzeigen”
2. Suche nach aggregateRating
3. Findest du sowas?

"aggregateRating": {
  "@type": "AggregateRating",
  "ratingValue": "4.8",
  "ratingCount": "127"
}

Frag dich: Wo sind diese 127 Bewertungen? Auf Google? Auf Trustpilot? Nirgends?

Dann sind sie erfunden. Das ist nicht nur unseriös - das ist Betrug.

2. JavaScript-Only Content

Das Problem:

Viele “moderne” Tools werden mit No-Code Plattformen wie Lovable, Framer oder Webflow gebaut. Das Ergebnis: Die Seite besteht nur aus JavaScript.

Für Menschen kein Problem. Für LLMs? Unsichtbar.

So prüfst du es:

1. Rechtsklick → “Seitenquelltext anzeigen”
2. Suche den <body> Tag
3. Siehst du nur das hier?

<body>
  <div id="root"></div>
</body>

Dann sehen LLMs nichts. Eine leere Hülle.

Die Ironie: Ein Tool das “LLM-Readability” verkauft, aber selbst für LLMs unsichtbar ist.

3. Der Eigentest

Das Problem:

Jedes LLM-Tool sollte eines können: Sich selbst testen. Und bestehen.

So prüfst du es:

1. Geh zum Tool
2. Gib die URL des Tools selbst ein
3. Schau dir den Score an

Beispiel aus der Praxis:

Ein Tool mit Score 48/100 verkauft dir “LLM-Optimierung”?

Das ist wie ein Fitness-Coach der nicht die Treppe schafft.

4. No-Code Plattform-Reste

Das Problem:

Schnell ein Tool bauen, schnell Geld verdienen. Die Spuren bleiben.

So prüfst du es:

Im Quellcode findest du oft:

• @lovable_dev im Twitter-Meta-Tag
• gpt-engineer-file-uploads bei Bildern
• Standard-Favicon der Plattform (nicht eigenes Logo)
• ~flock.js Analytics im Code

Was das bedeutet:

Das “Tool” ist ein Template. Zusammengeklickt in einer Stunde. Keine echte Expertise dahinter.

5. Kein eigenes Dogfood

Das Problem:

“Eat your own dogfood” - nutze selbst was du verkaufst.

Fragen die du stellen solltest:

• Hat die Tool-Seite selbst strukturierte Daten?
• Gibt es eine llms.txt?
• Ist die Seite bei Perplexity als Quelle sichtbar?
• Lädt die Seite schnell?
• Ist der Content für LLMs strukturiert?

Wenn ein Anbieter von “LLM-Optimierung” diese Basics nicht selbst umsetzt - warum solltest du ihm vertrauen?

Checkliste: Ist das Tool echt?

Bevor du Zeit oder Geld investierst:

• Schema prüfen: Keine Fake-Reviews?
• Quellcode prüfen: Echter HTML-Content, nicht nur <div id="root">?
• Eigentest: Tool testet sich selbst mit Score 80+?
• Branding: Eigenes Favicon, keine Plattform-Reste?
• Dogfood: Anbieter nutzt selbst was er verkauft?

Weniger als 4 von 5? Vorsicht.

Warum das wichtig ist

Fake-Tools schaden nicht nur dir. Sie schaden der ganzen Branche.

Wenn du für ein 48/100-Tool zahlst und keine Ergebnisse siehst, denkst du: “LLM-Optimierung funktioniert nicht.”

Aber das stimmt nicht. Schlechte Tools funktionieren nicht.

Echte LLM-Optimierung bedeutet:

• Strukturierter Content
• Semantisches HTML
• Schema.org richtig eingesetzt
• Für Menschen UND Maschinen lesbar

Fazit

Echte Expertise zeigt sich im eigenen Produkt.

Ein Tool das sich selbst nicht optimieren kann, wird auch deine Seite nicht optimieren können.

Der Test ist einfach: Lass das Tool sich selbst analysieren.

100/100 oder Finger weg.

Teste deine Website jetzt kostenlos: LLM-Readability Checker