GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot lesen statisches HTML aus einem Edge-Server – Log-Evidenz-Visualisierung
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    GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot: Was AI-Crawler bei Prerendering wirklich sehen

    Till Freitag
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    17. Mai 20265 min Lesezeit
    Till Freitag

    TL;DR: „AI-Crawler executen kein bis kaum JavaScript. Wer seine SPA nicht prerendert, ist für ChatGPT, Claude und Perplexity de facto unsichtbar. Drei Monate Edge-Logs zeigen, wie oft sie kommen – und was sie tatsächlich abholen."

    — Till Freitag

    Warum diese Auswertung

    Wir reden im Cluster oft darüber, dass Prerendering die Brücke zur AI-Suche ist. Aber „LLMs mögen statisches HTML" ist eine Behauptung. Dieser Artikel liefert die Evidenz.

    Wir haben drei Monate Vercel-Edge-Logs unserer eigenen Site (Playwright-SSG) und einer Kundensite (klassische SPA, kein Prerendering) ausgewertet. Gleicher Traffic-Bereich, gleiches Stack-Setup minus Prerendering. Das ist kein Lab-Benchmark – das ist Produktions-Traffic.

    Die drei relevanten User-Agents

    Bot User-Agent (Auszug) Betreiber Zweck
    GPTBot Mozilla/5.0 (compatible; GPTBot/1.x; +https://openai.com/gptbot) OpenAI Training + ChatGPT Search
    OAI-SearchBot Mozilla/5.0 (compatible; OAI-SearchBot/1.x; +https://openai.com/searchbot) OpenAI ChatGPT Search live retrieval
    ClaudeBot Mozilla/5.0 (compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com) Anthropic Training + Claude Citations
    PerplexityBot Mozilla/5.0 (compatible; PerplexityBot/1.0; +https://perplexity.ai/perplexitybot) Perplexity Search Index + Answer Engine
    Perplexity-User Perplexity-User/1.0 Perplexity On-Demand-Fetch bei User-Query

    Wichtig: GPTBot ≠ OAI-SearchBot. GPTBot indexiert breit für Training. OAI-SearchBot holt gezielt URLs, die ChatGPT in einer Antwort zitieren will. Wer in ChatGPT als Quelle auftauchen will, optimiert nicht für GPTBot – sondern für OAI-SearchBot und ähnliche „User-Triggered"-Crawler.

    Was die Logs zeigen: Crawl-Volumen

    Drei Monate, eine Million Edge-Requests, gefiltert nach User-Agent:

    Bot Requests Anteil aller Crawler Trend
    Googlebot 41 % Referenz stabil
    Bingbot 12 % stabil
    GPTBot 9 % +40 % QoQ
    ClaudeBot 7 % +120 % QoQ
    PerplexityBot 6 % +60 % QoQ
    OAI-SearchBot 4 % neu
    Sonstige (Bytespider, Amazonbot, etc.) 21 % gemischt

    Die drei großen AI-Crawler machen zusammen rund ein Viertel des nicht-menschlichen Traffics aus. Tendenz: steil steigend. Wer 2024 noch sagen konnte „das ist Nische", kann das 2026 nicht mehr.

    Was sie tatsächlich abholen

    Hier wird es interessant. Wir haben pro Bot drei Werte gemessen:

    1. HTML-Request (das initiale GET auf die Route)
    2. JS-Bundle-Requests (lädt der Bot überhaupt die App-Bundles?)
    3. Hydration-Indikator (kommt ein Followup-Request, der nur nach Hydration entstehen kann – z. B. ein Lazy-Image, ein API-Call?)

    Auf unserer prerendered Site

    Bot HTML JS-Bundle Hydration-Followup
    Googlebot 100 % 78 % 31 %
    GPTBot 100 % 3 % 0 %
    OAI-SearchBot 100 % 0 % 0 %
    ClaudeBot 100 % 0 % 0 %
    PerplexityBot 100 % 1 % 0 %

    Auf der nicht-prerendered SPA des Kunden

    Bot HTML JS-Bundle Hydration-Followup
    Googlebot 100 % 71 % 22 %
    GPTBot 100 % 2 % 0 %
    OAI-SearchBot 100 % 0 % 0 %
    ClaudeBot 100 % 0 % 0 %
    PerplexityBot 100 % 0 % 0 %

    Das ist der Befund in einer Tabelle: AI-Crawler laden Bundles praktisch nicht. Sie führen sie nicht aus. Sie sehen, was im ersten HTML-Response steht – nicht mehr.

    Googlebot rendert in einem signifikanten Teil der Fälle JavaScript (über den Web Rendering Service). Die AI-Crawler tun das schlicht nicht. Auch nicht „manchmal", auch nicht „bei wichtigen Seiten". In drei Monaten Daten: praktisch nie.

    Was das praktisch bedeutet

    Auf der nicht-prerendered Kunden-SPA bekommen GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot dieses HTML:

    <!doctype html>
<html><head>
  <title>Loading...</title>
</head><body>
  <div id="root"></div>
  <script type="module" src="/assets/index-abc123.js"></script>
</body></html>

    Das ist alles. Keine Headline. Kein Text. Kein JSON-LD. Kein OpenGraph mit echtem Title. Für das Trainings-Set und für den Live-Retrieval-Index ist diese Seite ein leeres Dokument mit dem Inhalt „Loading...".

    Auf unserer prerendered Site bekommen sie pro Route:

    • vollständiger <title> und <meta description>
    • alle <h1> bis <h3> mit echtem Text
    • der komplette Artikel-Body im HTML
    • JSON-LD (Article, BreadcrumbList, Organization)
    • OpenGraph mit echtem Title, Description, og:image

    Das ist der ganze Unterschied. Nicht „etwas besser sichtbar". Sondern „existiert" vs. „existiert nicht".

    Warum AI-Crawler kein JavaScript ausführen

    Drei Gründe, die in den Bot-Docs und in Engineering-Posts der Anbieter durchscheinen:

    1. Kosten. Headless-Chromium pro URL ist um Größenordnungen teurer als ein simples fetch. Bei den Crawl-Volumina, über die wir reden (Milliarden URLs/Monat), ist das nicht skalierbar.
    2. Determinismus. LLM-Trainingsdaten sollen reproduzierbar sein. Hydration-Race-Conditions, A/B-Tests, Login-Walls per JS – all das produziert Noise.
    3. Geschwindigkeit. Bei On-Demand-Retrieval (Perplexity-User, OAI-SearchBot) muss die Antwort in Sekunden stehen. Kein Platz für 3 s Hydration.

    Googlebot kann sich Headless-Rendering leisten, weil es seit 15 Jahren ein eigener Infrastruktur-Stack ist. OpenAI, Anthropic und Perplexity bauen das nicht von Grund auf nach. Sie nehmen HTML wie es kommt.

    Was die Logs noch zeigen: Cache-Verhalten

    Ein zweiter Befund, der unser SSR-vs-Pre-Rendering-Argument für Mykeythai stützt:

    AI-Crawler respektieren Cache-Control und ETag deutlich konsequenter als Googlebot. Auf der prerendered Site sehen wir bei GPTBot und ClaudeBot:

    • 70–80 % der Re-Crawls landen auf 304 Not Modified
    • Edge-CDN beantwortet sie aus Region-Cache
    • Origin wird nicht angefasst

    Auf der nicht-prerendered SPA: alle Requests gehen durch (200 mit leerem HTML), weil das HTML praktisch nie einen brauchbaren ETag hat. Mehr Traffic, weniger Inhalt. Schlechtester Trade-off möglich.

    Was du jetzt tun solltest

    Konkret, in dieser Reihenfolge:

    1. Logs filtern. vercel logs --output raw oder direkt aus deinem Edge-Provider. User-Agent-Filter auf GPTBot|ClaudeBot|PerplexityBot|OAI-SearchBot. Wenn die Zahl bei null liegt: du wirst nicht gefunden, weil du nicht prerenderst – oder weil deine robots.txt blockt. Prüf beides.
    2. robots.txt ehrlich machen. Wer in AI-Antworten zitiert werden will, muss diese Bots erlauben. Default-Deny ist eine bewusste Entscheidung, kein Versehen. Unsere Position dazu steht im Linking-Guidelines-Dokument.
    3. Prerendering einschalten. Wenn du auf Lovable bist: Discoverability-Release nutzen. Wenn du eigene Vite-SPAs deployst: Playwright-SSG-Tutorial folgen.
    4. JSON-LD ergänzen. AI-Crawler lieben strukturierte Daten – sie sparen ihnen das Parsen. Wie das automatisiert geht: JSON-LD-Schema für SPAs.
    5. Nach 4 Wochen erneut messen. Crawl-Volumen sollte sich verdoppeln bis vervierfachen. Cache-Hit-Rate Richtung 70 %+.

    Fazit

    Wer 2026 über GEO redet, ohne über Prerendering zu reden, redet über ein Plakat an einer Wand, die kein Licht hat. Die Logs sind eindeutig: AI-Crawler lesen HTML. Sie führen kein JavaScript aus. Und sie kommen häufiger, als die meisten Marketing-Decks behaupten.

    Wenn du wissen willst, ob deine Site für ChatGPT, Claude und Perplexity existiert, schau in deine Edge-Logs. Wenn du das nicht hast, schreib uns. Wir machen den Check kostenlos.

    👉 AI-Discoverability-Audit für deine App →

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