SEO und AEO

Wie eine Blume-Site gefunden wird — von Suchmaschinen und sozialen Plattformen auf der einen Seite, von Coding-Agents und KI-Assistenten auf der anderen — und wo jede Oberfläche konfiguriert wird.

Suchmaschinen und KI-Agents wollen dasselbe von deiner Dokumentation: eine saubere, maschinenlesbare Beschreibung dessen, was jede Seite sagt, wie die Seiten zusammenhängen und wer sie veröffentlicht. Blume behandelt beides als eine gemeinsame Discoverability-Ebene. Metadaten, Social Cards, Feeds und strukturierte Daten bedienen die Crawler, die dich ranken; llms.txt, rohes Markdown, eine JSON-API, ein MCP-Server und Discovery-Manifeste bedienen die Agents, die Fragen über dich beantworten — und die Dateien dazwischen (robots.txt, die Sitemap, JSON-LD) werden von beiden gelesen.

Fast alles davon ist standardmäßig aktiv und braucht keine Konfiguration. Die Stellschrauben liegen unter zwei Keys in blume.config.ts: seo für das, was Suchmaschinen und soziale Plattformen sehen, und ai für das, was Agents sehen.

seo: {
  og: { enabled: true },
  rss: { enabled: true, types: ["blog", "changelog"] },
  sitemap: true,
  robots: true,
  structuredData: true,
  x: { handle: "@acme" },
},
ai: {
  llmsTxt: true,
  mcp: { enabled: false },
},

Das meiste davon wird mit einer absoluten Site-URL deutlich schärfer — setze deployment.site, damit Feeds, OG-Bilder, Canonicals, die Sitemap, JSON-LD und jedes Agent-Manifest vollständige URLs ausgeben können. Ein paar Oberflächen (Open-Graph-Bilder, die Sitemap) bleiben deaktiviert, bis sie gesetzt ist.

Was der Build ausgibt

Oberfläche	Wo	Standard	Guide
`<head>`-Metadaten, Canonicals, X-Cards	jede Seite	an	Metadaten
Social-Share-Bilder	`/og/<route>.png`	an mit einer Site-URL	Open-Graph-Bilder
schema.org JSON-LD	jede Seite	an	Strukturierte Daten
RSS-Feeds	`/<type>/rss.xml`	an	RSS-Feeds
`sitemap.xml`, `robots.txt`, Content-Signale	Site-Root	an	Sitemap und robots
`llms.txt`, `llms-full.txt`	Site-Root	an	llms.txt
Rohe Markdown-Spiegel, Content Negotiation, Copy as Markdown, Open in chat	`/<route>.md`	an	Markdown für Agents
JSON-API und ihre OpenAPI-Beschreibung	`/api/docs/…`, `/openapi.json`	an	JSON-API
MCP-Server	`/mcp`	opt-in, Server-Output	MCP-Server
`agent-readability.json`, `Link`-Header, API-Katalog, WebMCP, Skills, Web Bot Auth	Site-Root, `/.well-known/…`	an	Agent-Discovery

Jede generierte Datei weicht einer, die du selbst mitlieferst: Lege eine robots.txt, sitemap.xml, llms.txt, openapi.json oder agent-readability.json in public/ ab, und Blume liefert stattdessen deine aus.

Der Ask AI-Assistent auf der Seite ist das eine KI-Feature, das anderswo dokumentiert ist: Es ist eher ein Produktfeature für Leser als eine Discovery-Oberfläche und liegt deshalb unter Konfiguration.

Deine Arbeit prüfen

blume audit crawlt die gebaute Site und berichtet über Titel, Beschreibungen, Canonicals, Open-Graph- und X-Cards, hreflang, die Sitemap, robots.txt und strukturierte Daten. Richte es mit --url auf ein Deployment, um zusätzlich Response-Header und DNS-basierte Agent-Discovery zu prüfen.