Warum bekommt ein KI-Bot bei TIME einen anderen Artikel als ein Leser? (Teil 1)

Ob KI-Systeme auf eine Website zugreifen dürfen, gilt meist als Ja-Nein-Frage. Unsere Messung zeigt vier mögliche Antworten. Die ungewöhnlichste: Der Bot bekommt einen anderen Text als der Mensch.

So haben wir gemessen

Unsere Untersuchung bestand aus zwei Erhebungen und einem Kontrolltest.

Für die erste Erhebung haben wir 30 Nachrichtenseiten jeweils sechsmal aufgerufen. Vier Abrufprofile gaben sich im User-Agent-Feld als KI-Crawler aus: GPTBot für Training, OAI-SearchBot für den Suchindex, ChatGPT-User für Live-Abrufe und ClaudeBot als Trainings-Crawler eines zweiten Anbieters.

Die ersten drei Kennungen stammen alle von OpenAI, erfüllen aber verschiedene Aufgaben. Eine Website, die ihnen allen gleich antwortet, behandelt KI als einen Block. Eine Website, die sie unterscheidet, hat sich Gedanken gemacht.

Dazu kamen zwei Kontrollen: ein normaler Browser und Googlebot. Nur wenn beide im selben Lauf durchkamen, ließ sich eine abweichende Antwort sinnvoll einer KI-Kennung zuschreiben.

Für die zweite Erhebung haben wir 40 US-Verlage auf Artikelebene untersucht. Denn erst am einzelnen Artikel zeigt sich, ob ein Verlag Maschinen wirklich etwas anderes liefert als Menschen.

Eine Einschränkung gehört zur Methode, und wir benennen sie offen: Wir haben Kennungen von Bots verwendet, die uns nicht gehören. Anders lässt sich eine Weiche nach User-Agent nicht messen. Ein User-Agent ist eine Behauptung, kein Ausweis, und das gilt in beide Richtungen.

Ein Einwand liegt bei dieser Anlage nahe, und wir haben ihn selbst erhoben: Wenn sich die Abrufprofile nicht nur im Namen unterscheiden, sondern auch in den übrigen Kopfzeilen, könnte eine abweichende Antwort schlicht daher rühren. Der Server verhandelt dann nur das Format, das der Client angefordert hat, und mit KI hätte das nichts zu tun.

Deshalb haben wir am 14. August einen Kontrolltest nachgeschoben. Dieselbe Adresse, sechs Profile, alle Kopfzeilen bytegleich; verändert wurde ausschließlich das Kennungsfeld. Zwei vollständige Durchläufe.

Das Ergebnis ist eindeutig. Browser und Googlebot erhalten dieselbe HTML-Seite, nicht nur gleich groß, sondern mit identischer Prüfsumme. ClaudeBot erhält bei exakt derselben Anforderung text/markdown. GPTBot, OAI-SearchBot und PerplexityBot erhalten 406. Alle sechs Anfragen nannten dieselbe Formatpräferenz. Die Format-Verhandlung scheidet damit als Erklärung aus. Was die Antwort bestimmt, ist die Kennung.

Kontrolltest, Rohwerte

Abruf am 14. August 2026, 18:54:02 und 18:54:17 UTC, https://time.com/. Konstant über alle sechs Profile:

GET
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8
Accept-Language: en-US,en;q=0.9
Accept-Encoding: identity
Cookies: keine

Googlebot

ClaudeBot

GPTBot

OAI-SearchBot

PerplexityBot

Browser und Googlebot liefern dieselbe Prüfsumme 9a980fef…. Das Wort „Ally" kommt in der Maschinenfassung 55 mal vor, in der Menschenfassung kein einziges Mal. Abrufskript, gesendete Kopfzeilen, Statuscodes, Prüfsummen und der Werbeblock im Wortlaut liegen im Datenpaket zu dieser Messung.

Der Fund

Bei time.com hängt die Antwort davon ab, wer fragt. Die aufgerufene Adresse bleibt dieselbe.

Ein Browser erhält die gewohnte HTML-Seite, auf der Startseite rund 1,2 Megabyte. ClaudeBot bekommt text/markdown, rund 42 Kilobyte: den Text, ohne Layout und Seitengerüst. Andere Kennungen erhalten den Statuscode 406, „Not Acceptable". Der Server lehnt den Abruf damit bewusst ab. Das ist kein technischer Zufall, das ist eine Entscheidung.

Was 406 bedeutet

„Not Acceptable" ist der HTTP-Statuscode für einen Formatkonflikt. Ein Client sagt im Accept-Kopf, welche Formate er verarbeiten kann. Hat der Server keine passende Fassung, antwortet er mit 406. Der Code ist also eine Aussage über das Format, nicht über den Absender.

In unserem Kontrolltest schickten alle sechs Profile denselben Accept-Kopf. Drei bekamen 200, drei bekamen 406. Unterschieden hat sie nur der Name. Ein Formatkonflikt kann das nicht gewesen sein, es gab keinen.

Für eine Ablehnung nach Identität ist 403 „Forbidden" vorgesehen: Ich könnte, ich will aber nicht. Auch 402 „Payment Required", das acht Verlage unserer zweiten Erhebung verwenden, benennt seinen Grund. Eine 406 an dieser Stelle lässt eine Entscheidung wie ein technisches Missverständnis aussehen.

Statisch ist die Zuteilung nicht. Am 12. August erhielten ClaudeBot und OAI-SearchBot die Maschinenfassung, GPTBot und ChatGPT-User eine 406. Am 14. August bekam nur noch ClaudeBot die Maschinenfassung; GPTBot, OAI-SearchBot und PerplexityBot liefen auf 406. Wer die Zuteilung zitiert, sollte das Datum dazu nennen.

Und in der Maschinenfassung steht etwas, das in der Menschenfassung fehlt. Zwischen Kommentar-Markern beginnt ein Werbeblock. Eine Zeile kennzeichnet ihn korrekt als „Sponsored content" in Partnerschaft mit einem Auftraggeber. Danach folgt jedoch kein Banner, sondern ein strukturierter Textbaustein: eine Überschrift im Stil von „Reference Facts and FAQ", eine Definition, eine Faktentabelle mit Quellenspalte, ein Frage-Antwort-Teil. Genau solche Strukturen lesen Sprachmodelle besonders leicht aus und verarbeiten sie weiter.

Wir haben 14 Artikel abgerufen. Neun enthielten einen solchen Block, fünf nicht. In acht Fällen stammte er vom selben Auftraggeber, einem Berufsverband für Projektmanagement, und trug dieselbe Kampagnenkennung. Im neunten Fall, einem Artikel über die Fußball-WM, war der Auftraggeber eine Bank.

Zwei Beobachtungen gehören zusammen.

Der Block steht ganz oben. In einem Artikel über zwei bei einem Hubschrauberunglück getötete Feuerwehrleute folgt er unmittelbar auf die Überschrift, noch vor dem ersten Satz des redaktionellen Textes.

Der Block hat mit dem Artikel nichts zu tun. Derselbe Verband erscheint im Beitrag über das Hubschrauberunglück, in einem Text über Waldbrände in England und in einem Artikel über einen KI-Konzern. Ein redaktionelles Umfeld wurde hier offensichtlich nicht gebucht.

Kein Eigenbau, sondern ein Format

Der Werbeblock steht nicht einfach im Text. Er ist ausgezeichnet:

<!-- mobian-agent-ad id="c2032664-0920-4bde-ac92-00c40ed60a04"
     campaign="ally-2026-q3" creative="agentads-creative-ally-v1" -->

Kampagne, Motiv, eine eigene Kennung pro Auslieferung. Das ist der Aufbau eines Werbeprodukts, nicht der eines redaktionellen Einschubs. Der Name im Marker verweist auf einen Anbieter, nicht auf den Verlag. Was wir sehen, ist also vermutlich keine Idee einer Redaktion, sondern ein Format, das eingekauft und verkauft wird.

Die Kennung wechselt bei jedem Abruf. Zwei Aufrufe im Abstand von fünfzehn Sekunden liefern exakt gleich große Antworten mit verschiedenen Prüfsummen; der Unterschied sind vier Zeilen mit einer frischen Kennung. Dieselbe Kennung taucht in den Zielverweisen wieder auf:

/c/ally-2026-q3/home?i=<kennung>&cr=agentads-creative-ally-v1

Damit wird gezählt. Wer den Baustein ausliefert, weiß, wie oft er ausgeliefert wurde, und erfährt es, wenn jemand dem Verweis folgt.

Wie verbreitet ist das?

Kaum. Von 40 geprüften US-Verlagen waren 31 auswertbar. Genau einer lieferte Bots eine abweichende Fassung mit bezahlten Inhalten: time.com.

Acht Verlage beantworteten unsere KI-Abrufe mit 402 Payment Required, einer Bezahlschranke für den Maschinenzugriff. Fünf davon nannten denselben Lizenzvermarkter. Das ist ein zweiter Weg, der gerade sichtbar wird, und sein Tausch ist offen benannt: Geld gegen Zugang.

Neun Verlage konnten wir nicht auswerten, weil ihre Startseiten keinen abrufbaren Artikel-Link lieferten oder unsere Anfragen grundsätzlich abwiesen.

Der Befund ist also kein Trend, sondern ein einzelner dokumentierter Fall. Genau deshalb lohnt es sich, ihn jetzt genau anzusehen.

Der Widerspruch, den man nur durch mehrere Abrufe erkennt

Die llms.txt von time.com untersagt die Nutzung der Inhalte für Training und nennt vier Ausnahmen: openai.com, perplexity.ai, scale.com, elevenlabs.io. Alle übrigen Anbieter schließt sie aus.

Auf Serverebene trifft es die Ausnahmen. GPTBot, OAI-SearchBot und PerplexityBot, also die Crawler zweier ausdrücklich zugelassener Anbieter, erhalten 406. ClaudeBot, den die Datei nicht nennt und damit ausschließt, erhält die vollständige Maschinenfassung samt Werbeblock.

Das betrifft sogar die Regeldatei selbst. Wer als GPTBot die llms.txt abruft, bekommt 406. Der Anbieter, dem die Regeln etwas erlauben, kann die Regeln nicht lesen. Ein gewöhnlicher Browser übrigens auch nicht: Auch er erhält an dieser Stelle 406. Lesen dürfen sie Googlebot als Klartext und ClaudeBot als Markdown.

Die robots.txt erklärt das Verhalten ebenfalls nicht. Sie enthält keine besondere Regel für KI-Bots und erlaubt den Zugriff pauschal. Die tatsächliche Politik steht nicht in den Regeldateien, sie steht in der Serverkonfiguration.

Ein Detail am Rande: Auch die llms.txt durchläuft für Bot-Kennungen dieselbe Umwandlung. Sie wird in einen Marker eingebettet, ihre Rautenzeichen werden maskiert, der Inhalt wird in eine Zeile gequetscht. Ausgerechnet die Datei, die Maschinen Regeln erklären soll, ist danach schlechter maschinenlesbar als vorher.

Vier Antworten auf dieselbe Frage

Über beide Erhebungen hinweg begegnen uns vier Strategien: normal ausliefern, nach Kennung differenzieren, Zugang bepreisen oder eine eigene Maschinenfassung bereitstellen.

Die letzte Gruppe besteht aus einer einzigen Seite: nytimes.com. Browser und Googlebot erhielten Status 200, alle vier KI-Kennungen Status 403. Das ist eine bewusste Entscheidung, keine Nebenwirkung.

Diese drei Gruppen umfassen 22 der 30 Seiten. Die übrigen acht sagen über KI-Politik nichts aus, und wir rechnen sie deshalb nicht mit. Bei fünf von ihnen wies der Server schon unsere Browser-Kontrolle ab, mit 401 oder 403: reuters.com, bloomberg.com, wsj.com, people.com und investopedia.com. Wer einen gewöhnlichen Leser aussperrt, sperrt keine KI aus, sondern jeden. Bei drei weiteren kam der Browser durch, unser angeblicher Googlebot aber nicht: washingtonpost.com antwortete gar nicht mehr, zeit.de und welt.de mit 403.

Diese drei hätten wir auf den ersten Blick zu nytimes.com sortiert. Das wäre falsch gewesen. Vermutlich prüfen sie die Identität des Crawlers, etwa per Reverse-DNS, und unser Googlebot war in Wahrheit keiner, sondern hieß nur so. Ihre Sperre richtet sich dann nicht gegen KI, sondern gegen jeden, der sich bloß einen bekannten Bot-Namen gibt. Genau dieses Verfahren empfehlen wir seit Monaten. Unsere Messung ist daran zu Recht gescheitert.

Wer das für die eigene Seite wissen will, muss es serverseitig messen: welche Kennungen die eigenen Seiten wirklich abrufen, von welchem Anbieter, und welche dieser Kennungen sich überhaupt überprüfen lässt. Genau dafür ist Agentic Reach gebaut. Welche Kennung einen veröffentlichten Prüfweg hat und welche nur einen Namen, steht im Bot-Katalog.

In der differenzierten Gruppe wird sichtbar, wonach sortiert wird:

• Zwei Seiten sperren den Trainings-Crawler und den Live-Abruf, lassen den Suchindex aber zu. Wer zitiert werden will, ohne Trainingsmaterial zu liefern, entscheidet genau so.

• Zwei deutsche Angebote sperren ausschließlich GPTBot, also nur den Trainings-Crawler.

• Mehrere Seiten unterscheiden nicht nach Aufgabe, sondern nach Anbieter: gleiche Funktion, anderer Hersteller, andere Antwort.

Und die deutschen Verlage?

Elf der 30 geprüften Seiten sind deutschsprachig. Keine einzige liefert eine eigene Maschinenfassung, keine verlangt Geld für den Maschinenzugriff, und einen Werbeblock nur für Bots haben wir bei keiner gefunden.

Die Mehrheit steht schlicht offen. sueddeutsche.de, wiwo.de, heise.de, t3n.de, golem.de, tagesschau.de und n-tv.de antworten allen vier KI-Kennungen mit 200, genau wie dem Browser. Ob das eine Entscheidung ist oder der Zustand, in dem eine Website ohne Entscheidung bleibt, lässt sich von außen nicht sagen.

Zwei Angebote differenzieren, und zwar nach Aufgabe: spiegel.de und manager-magazin.de sperren GPTBot mit 403, lassen aber OAI-SearchBot, ChatGPT-User und ClaudeBot durch. Übersetzt heißt das: Trainingsmaterial nein, zitiert werden ja. Das ist die differenzierteste Haltung im gesamten Feld, und sie kommt aus Deutschland.

zeit.de und welt.de mussten wir aus der Wertung nehmen. Sie antworteten allen vier KI-Kennungen mit 403, aber eben auch unserem angeblichen Googlebot. Wer nur die KI-Zeile liest, hält sie für die härtesten Sperrer im Feld. Tatsächlich prüfen sie vermutlich, ob hinter einem Namen auch der genannte Anbieter steckt, und weisen jeden ab, der sich einen bekannten Bot-Namen bloß anzieht. Das ist kein KI-Ausschluss, das ist Sorgfalt, und es ist die einzige Stelle unserer Messung, an der wir selbst durchgefallen sind.

Der auffälligste Befund an dieser Stelle ist also ein negativer: Das Muster, um das es in diesem Artikel geht, gibt es in Deutschland bisher nicht.

Ist das Cloaking?

Technisch folgt es demselben Mechanismus: Dieselbe URL liefert je nach Absender unterschiedliche Inhalte. Der Vergleich liegt also nahe.

Woher der Begriff Cloaking kommt

Der Ausdruck stammt aus der Suchmaschinenoptimierung der späten neunziger Jahre. Gemeint ist, dass ein Server unter derselben Adresse dem Suchmaschinen-Crawler etwas anderes zeigt als dem Menschen. Die klassische Bauform: eine mit Suchbegriffen vollgestopfte Textseite für den Crawler, eine ganz normale Seite für den Besucher.

Das gilt seit jeher als Black Hat, also als bewusste Täuschung des Index, und nicht als Grauzone. Google führt Cloaking bis heute in seinen Spam-Richtlinien auf; die Folgen reichen von schlechteren Platzierungen bis zum vollständigen Ausschluss aus dem Index.

Der Grund für diese Härte ist einfach. Ein Suchindex ist ein Versprechen: Was dort steht, soll das sein, was der Besucher findet. Fällt beides auseinander, ist nicht eine einzelne Seite manipuliert, sondern der Index als Ganzes weniger wert.

Nachweisen lässt sich Cloaking nur durch Vergleich, indem man dieselbe Adresse einmal als Crawler und einmal als Browser abruft. Genau das ist die Anlage unserer Messung.

Im klassischen Suchmaschinenkontext ist der Fall jedoch anders gelagert. Googlebot erhält dieselbe Menschenfassung wie ein normaler Browser: HTML, Layout, kein zusätzlicher Werbeblock. Abgewichen wird ausschließlich bei den KI-Kennungen.

Der Kontrolltest schließt die harmlose Erklärung aus. Bei bytegleicher Anforderung bekommt der Browser HTML und ClaudeBot Markdown. Die Weiche hängt an der Kennung, nicht am angeforderten Format.

Die klassische Suchmaschinenregel wird nach unserem Test also eingehalten: Googlebot und Browser sehen dasselbe. Für KI-Vermittler gibt es keine vergleichbare, allgemein durchgesetzte Regel. Der Mensch sieht einen Text. Das System, das diesen Text später zusammenfasst oder zitiert, erhält einen anderen.

Der entscheidende Befund ist deshalb nicht der Regelbruch. Es ist die Lücke.

Wie wir den Fall bewerten

Vier Dinge müssen getrennt betrachtet werden.

Eine saubere Maschinenfassung ist sinnvoll. Text ohne Layoutgerüst, klar strukturiert, leicht abrufbar: Das ist gute technische Bereitstellung, und wir empfehlen sie selbst.

Nach Aufgabe zu unterscheiden ist legitim. Training sperren und den Suchindex zulassen ist eine bewusste Entscheidung mit nachvollziehbarer Begründung.

Für den Zugriff Geld zu verlangen ist ebenfalls legitim. Wer Inhalte produziert, darf sie bepreisen. Der dafür vorgesehene Statuscode 402 lag jahrzehntelang brach und bekommt jetzt eine konkrete Funktion.

Problematisch wird es, wenn bezahlte Inhalte ausschließlich in der Maschinenfassung stehen. Nicht, weil es Werbung ist, sondern wegen des Übertragungswegs. Der Block ist korrekt gekennzeichnet. Lesen muss diese Kennzeichnung jedoch eine Maschine, deren Aufgabe darin besteht, Inhalte zu verdichten. Genau dabei können Hinweise verloren gehen. Am Ende könnte ein Assistent sagen: „Laut TIME …", und einen Text meinen, den TIME nie redaktionell verfasst hat.

Der Widerspruch zwischen der veröffentlichten llms.txt und dem tatsächlichen Serververhalten verschärft das Problem.

Ob daraus ein konkreter Schaden entsteht, hängt an einer messbaren Frage: Überlebt die Werbekennzeichnung den Weg bis zur Antwort? Wenn ein Assistent Angaben des Auftraggebers als Fakten wiedergibt und der Hinweis auf den gesponserten Ursprung verschwindet, wird aus Werbung eine redaktionell wirkende Aussage.

Wir haben TIME am 21. August 2026 um eine Stellungnahme gebeten. Bis zur Veroeffentlichung dieses Artikels lag keine Antwort vor.

Warum ein Verlag so etwas tut

Unsere Messung beweist kein Motiv. Sie legt aber eine klare wirtschaftliche Logik nahe.

Das Geschäftsmodell eines Verlags beruhte lange darauf, dass Menschen seine Seiten besuchen. Entsteht die Antwort ohne diesen Besuch, verliert das Modell seine Grundlage. Die naheliegende Reaktion: nicht mehr nur den Besuch monetarisieren, sondern den Zugang zum Text.

Dazu passt die beobachtete Sortierung. Der Trainings-Crawler erhält nichts, weil kostenloses Rohmaterial wirtschaftlich unattraktiv ist. Der Live-Abruf erhält nichts, weil er den Besuch am unmittelbarsten ersetzt. Der Suchindex bekam dagegen zeitweise die volle Fassung, denn ohne ihn sinkt die Chance, in Antworten zitiert zu werden.

Das wirkt weniger wie Abwehr als wie eine neue Distributions- und Preislogik. Der Werbeblock ist ihr nächster Schritt: ein Inventar, das es vorher nicht gab.

Wer dabei ein Risiko trägt

Für Leser der Website ändert sich zunächst nichts. Genau deshalb bleibt der Vorgang unauffällig.

Menschen, die einen KI-Assistenten fragen. Sie könnten Angaben erhalten, die ein Auftraggeber über sich selbst geschrieben hat, eingebettet in die Autorität eines Verlags. Geht die Kennzeichnung verloren, lässt sich der Ursprung kaum noch erkennen. Selbst ein Klick auf den Artikel hilft nicht, denn der sichtbare Beitrag enthält den Block gar nicht.

Wettbewerber des Auftraggebers. Eine Werbekennzeichnung schützt nicht nur das Publikum. Sie macht auch sichtbar, welche Präsenz bezahlt wurde. Verschwindet der Hinweis, stehen bezahlte Selbstauskunft und unbezahlte Recherche scheinbar gleichberechtigt nebeneinander.

Die KI-Anbieter. Bezahltes Material kann in Antworten gelangen, ohne dass sein werblicher Ursprung erhalten bleibt. Eine mögliche Gegenreaktion: Maschinenfassungen grundsätzlich skeptischer behandeln. Das träfe auch die Anbieter, die sie transparent und sauber bereitstellen.

Der Verlag selbst. Sein Kapital besteht darin, dass eine Aussage mehr Gewicht bekommt, wenn sie unter seiner Adresse erscheint. Genau dieses Vertrauen wird hier verliehen, an einen Auftraggeber.

Und alle, die messen. Sobald Inhalte je nach Kennung auseinanderlaufen, ist der maschinell gemessene Text nicht mehr zwingend der Text, den Menschen sehen. Das betrifft auch unsere eigene Arbeit.

Wem ist die Kennzeichnung geschuldet?

Der Grundsatz ist alt: Werbung muss als Werbung erkennbar sein. Deshalb steht über einem Advertorial „Anzeige". Stillschweigend galt dabei immer eine Voraussetzung: Wer die Werbung liest, sieht auch ihre Kennzeichnung.

Diese Voraussetzung fällt hier weg.

Die Kennzeichnung ist vorhanden und eindeutig. Gelesen wird sie jedoch von einer Maschine, die den Inhalt anschließend zusammenfasst. Der Mensch am Ende der Kette erhält das Ergebnis, nicht die Vorlage. Ob der Hinweis diesen Schritt übersteht, entscheidet weder der Verlag noch der Auftraggeber, sondern das jeweilige Modell.

Damit stehen Fragen im Raum, auf die es bislang keine einfache Antwort gibt:

• Richtet sich die Werbung an das Modell, das sie verarbeitet, oder an den Menschen, der die spätere Antwort erhält?

• Genügt eine Kennzeichnung, wenn sie den tatsächlichen Empfänger womöglich nie erreicht?

• Wer trägt Verantwortung, wenn der Hinweis unterwegs verloren geht: derjenige, der ihn gesetzt hat, derjenige, der für den Inhalt bezahlt hat, oder das System, das ihn entfernt?

Welche rechtlichen Antworten gelten, hängt vom Rechtsraum ab. Für TIME ist das zunächst eine US-amerikanische Frage. Für ein Unternehmen, das dieses Muster in Deutschland nachbaut, wäre es eine deutsche.

Was in Deutschland gilt

Drei Regeln greifen hier ineinander, und alle drei sind älter als der Fall.

Das Wettbewerbsrecht verlangt Offenlegung: Nach § 5a Abs. 4 UWG handelt unlauter, „wer den kommerziellen Zweck einer geschäftlichen Handlung nicht kenntlich macht", sofern er sich nicht aus den Umständen ergibt und das Verschweigen geeignet ist, eine Entscheidung zu beeinflussen.

Das Digitale-Dienste-Gesetz verlangt Erkennbarkeit: § 6 DDG, früher § 6 TMG, schreibt vor, dass kommerzielle Kommunikationen „klar als solche zu erkennen sein" müssen.

Der Medienstaatsvertrag verlangt zusätzlich Trennung: Nach § 22 Abs. 1 MStV muss Werbung in Telemedien „als solche klar erkennbar und vom übrigen Inhalt der Angebote eindeutig getrennt sein". Unterschwellige Techniken sind ausdrücklich verboten.

Alle drei Regeln setzen etwas voraus, das sie nie aussprechen mussten: einen Menschen, der das Gekennzeichnete zu sehen bekommt. Erkennbar für wen, getrennt für wessen Auge? Solange Werbung und Leser sich im selben Dokument begegnen, stellt sich die Frage nicht. Genau diese Voraussetzung fällt weg, wenn die Kennzeichnung ausschließlich in einer Fassung steht, die kein Mensch je öffnet.

Ob eine Kennzeichnung, die nur eine Maschine liest, den Anforderungen genügt, ist unseres Wissens nicht entschieden. Das hier ist keine Rechtsberatung, sondern der Hinweis, an welchen Normen sich die Frage entscheiden würde.

Wir bewerten den Fall nicht juristisch. Fest steht nur: Die technische Praxis ist der Regelbildung voraus.

Was diese Messung nicht leisten kann

Die beiden Erhebungen sind eine Stichprobe an einem einzelnen Tag, ein Abruf je Seite und Kennung.

Wichtiger als die Stichprobengröße ist eine Beobachtung, die wir erst beim Nachmessen gemacht haben: Es kommt darauf an, von wo aus man fragt. Unsere Abrufe stammen von einem gewöhnlichen Internetanschluss in Deutschland. Wiederholt man denselben Kontrolltest aus einem Rechenzentrum heraus, verschwindet der Unterschied: Dort erhalten alle Kennungen dieselbe HTML-Seite, auch GPTBot. Wer unsere Messung nachstellt und nichts findet, hat deshalb nicht zwangsläufig etwas falsch gemacht. Er sollte zuerst prüfen, aus welchem Netz seine Anfragen kommen.

Ein Teil der beobachteten Sperren kann aus demselben Grund der Adresse gegolten haben und nicht der Kennung. Deshalb zählen für uns nur Seiten, deren Browser-Kontrolle im selben Lauf durchkam.

Und noch eine Grenze gehört dazu, weil sie exakt der Satz ist, den dieser Artikel selbst aufstellt: Wir messen, was ein Absender bekommt, der behauptet, ClaudeBot zu sein. Ob der echte ClaudeBot von den Adressen seines Anbieters dasselbe bekommt, können wir von außen nicht wissen. Ein User-Agent ist eine Behauptung, auch unserer.

Schließlich sagt die Messung nicht, ob ein Modell den Werbeblock tatsächlich in seine Antworten übernimmt. Das ist die nächste Frage. Auch sie lässt sich messen.

Weiterlesen

Was ein Werbetreibender in diesem Format kauft, welchen Nutzen er erwarten kann und welche Risiken er trägt, steht in Teil 2: Was kauft ein Werbetreibender, wenn kein Mensch die Anzeige je sieht?

Welche Bot-Kennung zu welchem Anbieter gehört, welche Aufgabe sie erfüllt und ob sie sich überprüfen lässt, zeigt der öffentliche Bot-Katalog. Warum ein User-Agent nur eine Behauptung ist, erklären wir im Bot-Kompendium.

Stand: 14. August 2026. Erhebung 1: 30 Nachrichtenseiten, sechs Abrufprofile, ein Abruf je Kombination, 22 Seiten auswertbar. Erhebung 2: 40 US-Verlage auf Artikelebene, 31 auswertbar. Zusätzlich 14 einzelne Artikel eines Verlags sowie ein Kontrolltest mit sechs Profilen und bytegleichen Kopfzeilen, zwei Durchläufe.