Interne Verlinkung verstehen, priorisieren und smart optimieren

Vermutlich hast du interne Links bisher so gesetzt, wie sie beim Schreiben kamen. Ein passender Verweis auf den älteren Artikel oder ein Link aus der Übersicht in die Detailseite. Das ist kein schlechtes Verfahren. Beim Schreiben weißt du besser als jedes Tool, worum es im anderen Text geht.

Interessant wird es, sobald daraus eine Liste wird. Wenn dir ein Tool zweihundert fehlende Links vor die Füße kippt, hilft Gefühl nicht mehr weiter. Dann brauchst du eine Reihenfolge und die steht in keiner Anleitung, weil sie von deiner Website abhängt.

Genau da stand ich Ende August: mein eigenes Werkzeug hatte seo-kreativ.de durchgerechnet und schlug 190 zusätzliche interne Links vor, ohne jeden Hinweis darauf, welcher davon etwas bringt. Alles sinnvoll. Alles machbar. Nur eben nicht alles an einem Nachmittag.

Also habe ich jeden Vorschlag einzeln gesetzt, den PageRank der kompletten Domain neu gerechnet und nachgesehen, was sich bewegt hat. 190 Mal hintereinander. Zwei der sechs stärksten Links hätte ich niemals zuerst gesetzt, weil sie in der Liste völlig unscheinbar aussahen. Vier andere standen ganz oben, aber nur weil ich Prozentwerte verschiedener Zielseiten addiert hatte.

In diesem Artikel: was ein interner Link bewegt, was einen guten von einem beliebigen unterscheidet, was du mit brandneuen Seiten machst, wie ich das Thema selbst angehe und in welcher Reihenfolge du morgen anfängst.

Zwei Dinge also. Und in den Ratgebern, die ich für diesen Artikel gelesen habe, stehen beide im selben Topf. Das ist schon ein Teil des Problems.

Das erste ist Auffindbarkeit. Google beschreibt in der Search-Central-Dokumentation, dass es Links als Signal für die Relevanz von Seiten und für die Suche nach neuen Seiten nutzt, die gecrawlt werden sollen. Wichtig ist dabei die Form: crawlbar ist laut derselben Seite im Allgemeinen nur ein <a>-Element mit href-Attribut. Ein reines JavaScript-Klick-Element ohne <a href> ist damit kein verlässlicher Weg zur Entdeckung. Google rendert JavaScript zwar und findet einen so nachgelieferten Anker unter Umständen trotzdem, im Linkgraphen deines eigenen Crawlers taucht ein reines Klick-Element aber meist gar nicht auf. Verlassen würde ich mich darauf nicht.

Das zweite ist Verteilung, in der SEO-Praxis meist Link Juice oder Link Equity genannt. Die Grundlage steht im PageRank-Patent von Lawrence Page, angemeldet für die Stanford University und erteilt am 4. September 2001. Der Rang eines Dokuments ist dort eine Funktion der Ränge der Dokumente, die auf es verweisen. Und jetzt kommt der entscheidende Halbsatz: der Wert, den eine Seite weitergibt, wird durch die Zahl ihrer ausgehenden Links geteilt.

Dieser Halbsatz ändert die ganze Rechnung. Eine Seite mit 180 ausgehenden Links gibt pro Link fast nichts weiter, eine Seite mit vier Links dagegen ordentlich etwas ab. Im Modell funktioniert interne Verlinkung deshalb nicht nach dem Prinzip „mehr ist besser“. Wer einer starken Seite zwanzig Links hinzufügt, verdünnt rechnerisch alle Links, die vorher schon dort standen. Ob Google intern genauso rechnet, ist von außen nicht bekannt.

Dazu kommt, dass nicht jeder Link gleich zählt. Ein Google-Patent von 2010 mit dem Titel Ranking documents based on user behavior and/or feature data beschreibt Gewichte, die abbilden, wie wahrscheinlich ein Link angeklickt wird. Laut Patentschrift bekommen Links weiter oben im Dokument eine höhere Wahrscheinlichkeit als Links weiter unten. Auch Schriftgröße und thematische Nähe zwischen Quell- und Zielseite kommen vor. Ob und wie das heute im Ranking wirkt, steht dort nicht.

Der Ankertext beschreibt das Ziel, nicht die Aktion

„Hier klicken“ und „mehr erfahren“ sagen weder Lesern noch Suchmaschinen, was auf der anderen Seite wartet. Der Ankertext soll das Ziel beschreiben. So weit sind sich alle Ratgeber einig und sie haben recht.

Der praktische Teil kommt danach. Als mein Werkzeug 190 Vorschläge ausgab, schlug es als Ankertext jeweils den Slug der Zielseite vor. Bequem. Und falsch. Ein Anker mit dem stur wiederholten Titel der Zielseite liest sich wie eine Fußnote und zwingt dich obendrein dazu, den ganzen Satz um den Link herum zu bauen.

Umgekehrt funktioniert es besser: schreib den Absatz erst einmal so wie immer und verlink danach die Wörter, die im fertigen Satz ohnehin schon die Zielseite beschreiben. Der Link steht dann an einer Stelle, an der ein Leser ihn sowieso erwartet. Und die Anker unterscheiden sich von selbst zwischen den Quellseiten, weil jeder Absatz anders formuliert ist.

Fließtext oder Navigation: was zählt mehr?

Im PageRank-Modell zählt jede Kante gleich, egal ob sie im Menü oder im Absatz steht. Das Patent zur Klickwahrscheinlichkeit legt allerdings nahe, dass die Position im Dokument mitspielt.

In meiner eigenen Messung waren Menülinks trotzdem auffällig, aber aus einem anderen Grund. Sie stehen auf jeder einzelnen Seite und die verlinkten Ziele sammeln dadurch sehr viele eingehende Kanten ein, geben über redaktionelle Links im Fließtext aber kaum etwas weiter. Solche Seiten sind Becken und keine Leitungen. Ein einziger redaktioneller Link aus so einem Becken heraus bewegt in der Rechnung mehr als ein Dutzend Links zwischen zwei ohnehin schwachen Blogartikeln.

Klicktiefe: die Drei-Klick-Regel ist ein Richtwert

Als Faustregel gilt, dass jede wichtige Seite in höchstens drei Klicks von der Startseite erreichbar sein soll. Als Orientierung ist das brauchbar, als Kennzahl ist es schwach.

Der Grund steckt im Modell: Klicktiefe zählt Schritte, PageRank zählt Gewicht. In meiner Simulation bekommt eine Seite vier Klicks tief mit einem Link von einer stark verlinkten Übersichtsseite einen höheren berechneten Wert als eine Seite zwei Klicks tief mit einem einzigen Footer-Link. Wenn du die Wahl hast, sieh dir das ankommende Gewicht an und nicht die Zahl der Klicks.

Wie viel Struktur brauchst du: Silo, Themencluster, Hub and Spoke?

Alle drei Begriffe beschreiben dieselbe Grundidee: eine Übersichtsseite bündelt ein Thema, die Detailseiten hängen daran und verlinken sich untereinander. Das Hub-and-Spoke-Modell habe ich an anderer Stelle ausführlich beschrieben.

Wichtig ist die Reihenfolge der Fragen. Struktur ist nützlich, weil sie die Rückwege zwischen Übersicht und Detail erzwingt. Genau diese Rückwege waren in meiner Messung die wirksamsten Vorschläge überhaupt. Was Struktur dagegen nicht kann: dir sagen, welchen dieser Rückwege du zuerst baust. Und eine Clustergrenze ist nur so gut wie die Clusterung dahinter, was mich einiges an Zeit gekostet hat.

Wie dieser Artikel selbst verlinkt ist

Ein Beispiel, das ich nicht aussuchen musste: der Artikel, den du gerade liest. Der Linkgraph zählt 122 Kanten an dieser Seite, 99 eingehende und 23 ausgehende. Das klingt nach einer gut angebundenen Seite. Acht dieser Kanten hat ein Mensch in einen Absatz geschrieben, alle übrigen erzeugt das Theme.

Das ist kein Vorwurf ans Theme, sondern der Grund, warum die Zahl der eingehenden Links als Kennzahl wenig taugt. 94 dieser Links tragen denselben Ankertext, nämlich den kompletten Teaser-Absatz samt Autor und Datum. Sie stehen auf jeder Seite und verschwinden wieder, sobald der Beitrag aus der Box rotiert. Ein Werkzeug, das nur zählt, meldet hier Entwarnung. Ein Blick auf die Ankertexte meldet vier.

Am 23. August 2026 habe ich mir die fünf stärksten deutschen Ergebnisse zum Thema komplett durchgelesen. Alle fünf erklären Ankertexte, flache Strukturen und die Vorteile interner Links. Keiner der fünf zeigt eine einzige eigene Messzahl dazu, was ein bestimmter Link bewirkt hat. Das ist kein Vorwurf, denn die Antwort hängt an der einzelnen Website. Nur bleibt damit der Teil offen, der die eigentliche Arbeit ausmacht.

Die kurze Antwort: du setzt den Link, rechnest den PageRank deiner Domain neu, vergleichst mit dem Zustand davor und nimmst ihn wieder heraus. Simpel und vor allem stur.

Du brauchst dafür den echten Linkgraphen deiner Website, also jede Seite als Knoten und jeden internen Link als gerichtete Kante zwischen genau zwei Knoten. Der PageRank auf diesem Ist-Zustand ist deine Nulllinie und jeder spätere Vergleich läuft gegen sie. Bei 190 Vorschlägen sind das 191 vollständige Durchläufe über den gesamten Graphen. Auf einer kleinen Domain bleibt das im Sekundenbereich.

Für seo-kreativ.de sah der Graph am 27. August 2026 so aus: 231 Knoten, 5.770 interne Kanten. Zwei Wochen davor waren es noch 382 Knoten. Der Unterschied kam nicht aus der Verlinkungsarbeit, sondern daher, dass 153 Tag-Archive seither einen 404 liefern und damit aus dem Graphen gefallen sind. Die Vorschläge kamen aus zwei Töpfen mit sehr unterschiedlichem Verhalten. Die Zeilen addieren sich zu 203, weil dreizehn Links in beiden Töpfen stehen. Eindeutige Empfehlungen bleiben 190.

Die zweite Zeile ist die unbequeme: semantische Kandidaten kommen aus einem Vektorvergleich, sehen inhaltlich absolut plausibel aus und machen die meiste Schreibarbeit, bewegen am Ende aber nur gut vierzig Prozent dessen, was die strukturellen Links bewegen.

Bei den Einzelwerten wird es noch deutlicher. Die höchsten Prozentwerte im ganzen Lauf kamen von drei Seiten aus dem Hauptmenü: der Commodity-Checker hob den berechneten PageRank meines Broken-Links-Ratgebers um 110 Prozent, die Plugin-Übersicht denselben um 94 Prozent, der SERP-Snippet-Checker denselben um 89 Prozent.

Insgesamt bringen die 50 wirksamsten Links 65 Prozent der Summe aller simulierten Zugewinne, der ganze Rest verteilt sich auf 140 weitere Bearbeitungen im Fließtext. Wenn du nur einen Nachmittag Zeit hast, weißt du jetzt, wo der hingehört.

Und wenn ich keinen PageRank rechnen kann?

Dann kommst du mit einer gröberen Näherung schon erstaunlich weit: zähl für jede Seite die eingehenden redaktionellen Links und stell sie der Zahl der ausgehenden gegenüber. Seiten mit vielen eingehenden und kaum ausgehenden Links sind deine Becken. Genau von dort setzt du deine ersten Links.

Das ersetzt die echte Messung nicht. Es ignoriert den Wert der verweisenden Seiten. Aber es findet dieselben Kandidaten in der oberen Hälfte der Liste und für den Anfang reicht das völlig.

In den Ratgebern, die ich für diesen Artikel gelesen habe, endet die Anleitung vor diesem Punkt. Dabei tritt er bei jeder Veröffentlichung neu auf. Du veröffentlichst einen Beitrag. Er ist gut, er hat sechs saubere ausgehende Links, ein Schema-Markup und steht in der Sitemap. Auf ihn zeigt trotzdem nichts.

Der Grund ist strukturell und kein Fehler von dir. Deine älteren Beiträge wurden geschrieben, als es den neuen noch nicht gab. Kein Autor verlinkt in die Zukunft. Deshalb entsteht bei jeder Veröffentlichung eine Seite, die im Linkgraphen praktisch bei null anfängt und nur an den automatischen Listen hängt.

Genau das lässt sich im Modell nachrechnen: eine Seite ohne redaktionelle Kanten bekommt dort nur den Basisterm aus der Formel. Das ist eine Eigenschaft der Rechnung und kein Google-Mindestwert.

Was ich beim Veröffentlichen mache

Ich gehe zwei Richtungen durch, in dieser Reihenfolge. Zuerst die eingehenden Links: ich suche im Bestand drei bis fünf Seiten heraus, die inhaltlich sowieso schon in diese Richtung zeigen. Von dort setze ich je einen Link auf den neuen Artikel. Eine davon ist möglichst eine Seite aus dem Hauptmenü, weil genau solche Links bei mir in der Messung am stärksten waren.

Erst danach kommen die ausgehenden Links dran und der neue Artikel bekommt vier bis sechs davon auf bestehende Seiten. Nicht mehr. Ein Artikel mit zwanzig Links sieht fleißig aus und verteilt die angenommene Linkmasse im Modell auf zwanzig Kanten statt auf sechs. Eine Google-Grenze ist das nicht, nur meine Arbeitsheuristik.

Die Reihenfolge ist Absicht: wer nur ausgehend verlinkt, hat am Ende einen gut vernetzten Artikel, der von innen für Leser wie Crawler praktisch nicht erreichbar ist. Genau dieser Fehler liegt bei mir regelmäßig auf dem Tisch, wenn ich mir ein Kundenprojekt zum ersten Mal ansehe.

Der Rückstand, den niemand einplant

Das Problem hat eine zweite Hälfte. Wenn du zwei Jahre lang ohne Rückwärtsverlinkung veröffentlicht hast, liegt vor dir kein einzelner fehlender Link, sondern ein Bestand. Bei mir waren es 190 Vorschläge auf 231 Seiten, dazu 188 Zwillinge in der englischen Fassung. Fast vierhundert Bearbeitungen.

Genau deshalb ist die Reihenfolge die entscheidende Frage. Einen einzelnen Link setzt man nebenbei. Vierhundert nicht.

Ich schreibe das hier auf, weil das Verfahren von oben sonst nach Werkzeugliebe klingt.

Meine alte Arbeitsweise hatte genau eine Datenquelle: mein Gedächtnis. Beim Schreiben fiel mir ein, dass ich zu diesem Punkt schon etwas hatte. Dann setzte ich den Link. Das ist nicht falsch. Es skaliert nur nicht, weil dein Gedächtnis mit dem Bestand nicht mitwächst.

Drei Muster sind dabei entstanden, die ich heute an jedem gewachsenen Projekt wiedererkenne.

Ich habe nur in eine Richtung gedacht

Jeder neue Artikel bekam vier oder fünf ausgehende Links. Ob umgekehrt irgendetwas auf ihn zeigt, habe ich nicht geprüft. Das Ergebnis war ein Bestand aus gut verlinkenden Seiten, die selbst kaum verlinkt wurden. Genau daraus entstanden später die 190 Vorschläge.

Ich habe verlinkt, was mir einfiel, nicht was fehlte

Aus dem Gedächtnis kommen immer dieselben zehn bis fünfzehn Seiten, nämlich die neuesten und die eigenen Lieblingsartikel. Alles Ältere verschwand still aus meiner internen Verlinkung, obwohl es weiter im Index stand.

Die zweite Sprachfassung lief nebenher

seo-kreativ.de gibt es auf Deutsch und Englisch. Einen Link habe ich in der deutschen Fassung gesetzt und den Zwilling in der englischen regelmäßig vergessen. Als ich das erste Mal gemessen habe, standen neben den 190 deutschen Lücken 188 englische.

Was allen drei Mustern fehlt, ist dasselbe: eine Sicht auf den Bestand, die nicht von mir kommt.

Ich habe mir dafür eine eigene Pipeline gebaut, weil die Auswertung in keinem Tool stand, das ich kannte. Der Aufbau ist aber nicht an mein Werkzeug gebunden. Wer die drei Schritte einzeln nachbaut, kommt zum selben Ergebnis.

Schritt 1: den eigenen Bestand einlesen

Ein Crawler geht über die komplette Domain, zerlegt jede Seite in Abschnitte und lässt jeden Abschnitt einbetten. Der so entstehende Vektorindex meiner eigenen Texte beantwortet die Frage, welche Seiten inhaltlich nah beieinanderliegen, ohne dass ich mich an 231 Seiten erinnern muss.

Derselbe Durchlauf schreibt jeden gefundenen <a href> als gerichtete Kante mit. Das ist der reale Linkgraph und er beantwortet eine ganz andere Frage: was ist tatsächlich verbunden, unabhängig davon, was verbunden sein sollte.

Schritt 2: drei Vergleiche statt einer Meinung

Aus diesen beiden Datenständen entstehen drei getrennte Listen und jede findet Kandidaten, die die anderen beiden nicht sehen.

• Soll gegen Ist. Meine geplante Themenstruktur wird gegen den echten Graphen gehalten. Fehlende Rückwege zwischen Übersichtsseite und Detailseite fallen hier heraus. Das war der wirksamste Topf im ganzen Lauf.
• Semantik gegen Linkkarte. Zwei Seiten liegen inhaltlich nah beieinander, es gibt aber keine Kante zwischen ihnen. Diese Liste ist die längste und bewegt am wenigsten.
• Equity. Seiten ohne eingehende Links, Seiten die viel bekommen und nichts abgeben, Seiten die überverlinkt sind. Hier steckt der Hinweis auf die Becken.

Schritt 3: die Reihenfolge simulieren statt raten

Das ist der Teil, der die Arbeit spart: für jede einzelne Empfehlung läuft ein kompletter PageRank-Durchgang über den Graphen, einmal mit und einmal ohne diesen Link. Sortiert wird danach nach dem gemessenen Zugewinn der Zielseite. Optional fließt die Nachfrage aus der Search Console als Gewicht ein, wenn ich nicht Autorität umverteilen, sondern Klicks holen will.

Und jeder Link wird in beiden Sprachfassungen geführt. Der Zwilling steht auf derselben Liste wie das Original.

Warum das funktioniert

Vier Eigenschaften machen den Unterschied. Drei davon habe ich mir auf die harte Tour beigebracht.

Es wird der absolute Zugewinn sortiert, nicht der prozentuale. Meine erste Prioritätenliste sortierte nach Prozent und hatte diese drei oben mit zusammen fast 300 Prozent. Nach absolut bewegter Masse stehen sie auf den Plätzen vier, fünf und sechs. Davor liegt ein Vorschlag mit berechneten 48 Prozent: ein Link vom Handbuch auf meinen Crawling-Ratgeber. Prozent misst den Zugewinn am Ausgangswert der Zielseite. Bei einem PageRank nahe null sieht jeder Krümel nach einer Verdopplung aus, während eine Seite mit Substanz prozentual langsam und absolut stark wächst.

Das Werkzeug weist seine eigene Abdeckung aus. Ein früherer Lauf fand 148 Knoten, der nächste 382. Dazwischen lag keine Änderung an der Website, sondern ein Standardwert von 150 maximal zu crawlenden URLs. Der erste Lauf meldete null verwaiste Seiten, was sich wie ein sauberes Ergebnis liest und in Wahrheit nur „nicht angesehen“ heißt.

Regeln, deren Grundlage nichts misst, werden abgeschaltet. Die Pipeline meldete mir 1.402 Verstöße gegen Cluster-Grenzen. Bei 104 geclusterten Seiten deckt das rechnerisch nahezu jede Kante ab, die in meinem Graphen überhaupt eine Grenze kreuzt. Der Silhouettenwert der Clusterung lag bei 0,027, also praktisch null: der Algorithmus hatte Trennlinien durch ein Feld ohne erkennbare Täler gezogen. Diese Regel ist auf dieser Domain seitdem aus.

Die drei Listen bleiben getrennt. Genau dadurch ließ sich überhaupt erst messen, dass die semantischen Kandidaten nur gut vierzig Prozent dessen bewegen, was die strukturellen bewegen. In einer gemischten Liste wäre dieser Unterschied nie aufgefallen.

Was ich bewusst nicht mache

Ich nutze kein Plugin, das automatisch Keywords im Text verlinkt. Solche Module setzen den Link dort, wo das Wort steht. Der Leser hat seine Frage aber meistens an einer anderen Stelle. Außerdem verlinken sie gern dieselbe Zielseite fünfmal im selben Artikel.

Ich baue auch keine „Das könnte dich interessieren“-Blöcke unter jeden Beitrag. Die stehen auf jeder Seite, verdünnen dort jeden anderen Link und werden nach meiner Beobachtung in der Search Console so gut wie nie geklickt. Ein Link im Fließtext an genau der Stelle, an der die Frage aufkommt, ist mir lieber als zehn automatisch erzeugte Kacheln im Fußbereich.

Kategorien können als eigenständige Übersichtsseiten funktionieren, Tag-Archive bleiben oft dünn. Der Grund hat nichts mit Ordnung zu tun. Beide gelten üblicherweise als Ordnungssystem für Menschen, im Linkgraphen sind sie aber etwas ganz anderes: Knoten mit sehr vielen Kanten, die Equity einsammeln und weitergeben wie jede andere Seite auch.

Eine Kategorieseite verlinkt jeden Beitrag darin und wird von jedem Beitrag zurückverlinkt. Das macht sie zu einem Hub im wörtlichen Sinn: sie sammelt Equity von allen Beiträgen ein und gibt sie an genau diese Beiträge wieder zurück. Wenn deine Kategorien deiner Themenstruktur entsprechen, arbeitet dieser Mechanismus für dich.

Tags verhalten sich anders und meistens ungünstiger. Legt dein CMS für jeden Tag eine Archivseite an, hängt an manchen davon am Ende ein einziger Beitrag. Die Seite entsteht trotzdem, wird von genau diesem Beitrag verlinkt und gibt ihren Wert an genau diese eine Seite zurück. Bei fünfzig solcher Tags hast du fünfzig dünne Seiten im Graphen, die Equity umleiten und für die es auf meiner Domain keine messbare Suchnachfrage gab.

Auf seo-kreativ.de fahre ich einen Sonderweg, den ich im Beitrag zur Breadcrumb-Navigation beschrieben habe: die Tag-Ebene existiert im Breadcrumb-Schema, die Archivseiten selbst stehen auf noindex. Der Breadcrumb zeichnet die Hierarchie damit maschinenlesbar aus, ohne dass dünne Archive in den Index geraten.

Drei Fragen, die ich mir vor jedem neuen Tag stelle:

• Werden hier absehbar mindestens fünf Beiträge hängen? Bei weniger entsteht eine Übersichtsseite, die kaum mehr zeigt als der Beitrag selbst.
• Würde ich diese Archivseite einem Leser als Einstieg geben? Wenn nein, gehört sie nicht in den Index.
• Gibt es schon eine Kategorie, die dasselbe abdeckt? Dann konkurrieren beide um dieselben Suchanfragen.

Vielleicht. Prüf zuerst, wie viele Seiten dein Crawler überhaupt gesehen hat. Ich habe diese Frage auf die harte Tour gelernt.

Am 23. August habe ich drei meiner eigenen Werkzeuge auf dieselbe Domain angesetzt und bekam von ihnen drei verschiedene Antworten: null, neun und 93 verwaiste Seiten. Drei Tools, eine Website, ein Tag.

Die Auflösung ist unspektakulär: die Neun stammten aus Audit-Läufen mit einem Graphen von nur 57 Knoten, die 93 waren schlicht die Summe mehrerer solcher unvollständigen Läufe. Sobald der Crawl die Domain vollständig erfasste, also 209 URLs bei voller Graphabdeckung, meldete derselbe Check null.

Ein Orphan ist damit keine Eigenschaft der Seite, sondern eine Aussage über die Reichweite deines Crawls. Wenn dein Werkzeug nur die Hälfte deiner Website kennt, dann ist die andere Hälfte für genau dieses Werkzeug verwaist und steht anschließend als Befund in deinem Report. In meinem Audit-Bundle melde ich Orphan-Befunde deshalb erst ab 95 Prozent Graphabdeckung.

Dazu kommt eine Ungenauigkeit im Begriff selbst: ohne internen Link ist eine Seite nicht automatisch unsichtbar für Google, denn sie kann auch über deine Sitemap gefunden werden. Google formuliert dazu in der Sitemap-Dokumentation, eine Sitemap helfe Suchmaschinen beim Finden von URLs. Eine Zusicherung, dass alle Elemente daraus gecrawlt und indexiert werden, gibt dieselbe Seite ausdrücklich nicht. Und im selben Dokument steht, dass Google bei richtig verlinkten Seiten in der Regel den größten Teil einer Website findet.

Beide Sätze zusammen ergeben das realistische Bild: ein Link ist der zuverlässige Weg, die Sitemap der unzuverlässige. Was einer verwaisten Seite wirklich fehlt, ist weniger die Auffindbarkeit als die Equity, denn sie bekommt von innen schlicht nichts ab. Wie Entdeckung und Indexierung zusammenhängen, steht in meinem Beitrag zu Crawling und Indexierung.

Rund um KI-Suche wird derzeit viel über neue Dateiformate und Sonder-Markup geschrieben. Google widerspricht dem in der eigenen Dokumentation zu KI-Funktionen in der Suche ungewöhnlich deutlich. Dort steht wörtlich: „There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary.“ Und im selben Dokument: „You don’t need to create new machine readable files, AI text files, or markup to appear in these features.“

Interessanter ist der Satz zur Voraussetzung. Google formuliert: „To be eligible to be shown as a supporting link in AI Overviews or AI Mode, a page must be indexed and eligible to be shown in Google Search with a snippet.“

Damit schließt sich der Kreis zum Anfang dieses Artikels. Gefunden zu werden ist die Bedingung dafür, dass eine Seite überhaupt indexiert werden kann, eine Garantie für die Indexierung ist es allerdings noch nicht. Interne Links sind der zuverlässigste Weg dorthin. Google entdeckt URLs unter anderem auch über Sitemaps, externe Links und Weiterleitungen. Interne Links sind deshalb kein KI-Trick, sondern eine wichtige Grundlage für Crawling und interne Einordnung.

Für ChatGPT, Perplexity und andere Systeme gibt es keine vergleichbare öffentliche Dokumentation. Was dort wie gewichtet wird, ist von außen nicht belegbar. Der Google-Text oben sagt darüber nichts. Was ich ausdrücklich nicht behaupte: dass interne Links ein eigenes Signal für KI-Systeme wären. Der belegbare Zusammenhang läuft über Indexierbarkeit, nicht über einen KI-Bonus.

Wenn du das Verfahren nachbauen willst, brauchst du drei Dinge: den echten Linkgraphen, eine PageRank-Implementierung und Geduld. Musst du aber nicht. Ohne eigenes Werkzeug kommst du mit dieser Reihenfolge weit, weil sie die Muster abbildet, die bei mir ganz oben standen.

1. Seiten mit vielen eingehenden Menülinks und wenigen ausgehenden Textlinks. Startseite, Leistungsseiten, Tool-Seiten. In meiner Simulation gehörten die drei größten Zugewinne zu Links von genau dort. Setz von diesen Seiten je einen thematisch passenden Link in den Fließtext.
2. Fehlende Rückwege zwischen Übersichtsseite und Detailseite. Der strukturelle Topf bewegte bei mir rund die zweieinhalbfache PageRank-Masse des semantischen, bei weniger Aufwand.
3. Deine neuesten Beiträge. Sie haben strukturbedingt kaum eingehende Links und dieser Posten wächst mit jeder Veröffentlichung nach.
4. Seiten mit Nachfrage, die intern schlecht angebunden sind. Nimm die Impressionen aus der Search Console dazu.
5. Zum Schluss die semantischen Kandidaten. Sie sind nicht falsch. Sie sind nur zuletzt dran.

Ein Hinweis zu Punkt 4, weil er mich einen Nachmittag gekostet hat. Als ich im August 2026 dieselbe Liste einmal nach reiner Wirkung und einmal nach Wirkung mal Nachfrage sortierte, überlappten sich die Top 50 nur in 17 Fällen. Das sind fast zwei verschiedene Listen. Welche für dich die richtige ist, hängt davon ab, ob du Autorität umverteilen oder Klicks holen willst.

Und wenn deine Website zweisprachig ist, kommt eine Sache dazu, die kein Tool von selbst auf die Liste setzt: jeder Link gilt in beiden Fassungen. Mein eigener Lauf schlug 190 deutsche Links vor und dazu 188 fehlende englische Zwillinge. 378 Bearbeitungen.

Interne Verlinkung ist einer der wenigen SEO-Hebel, die vollständig in deiner Hand liegen. Weder ein Wettbewerber noch das nächste Algorithmus-Update entscheidet darüber, wie du deine Seiten miteinander verbindest.

Was ich aus dem Lauf im August mitgenommen habe, ist weniger eine Liste als eine Haltung. Die plausibelste Empfehlung ist nicht die wirksamste. Deine vermeintlich stärkste Seite ist womöglich ein Becken, das nichts weitergibt. Und deine Aufmerksamkeit braucht am dringendsten die Seite, die du gestern veröffentlicht hast.

Du musst dafür kein eigenes Werkzeug bauen. Du musst nur aufhören, die Reihenfolge zu raten.