Nach jeder Änderung, die Sie ausspielen, fragt jemand, ob sie gewirkt hat. Ihr Agent kann jetzt antworten.
Viele Agenten können eine Seite bauen. Nur wenige können Ihnen sagen, was nach dem Livegang passiert ist. Mit dem MCP-Server von Webflow kann derselbe Agent, der Ihre Website baut, sie jetzt auch messen, und das alles innerhalb der Rollen und Berechtigungen, die Ihr Team bereits festgelegt hat.
Fragen Sie ihn, was Sie wirklich wissen wollen: Wie kommt Ihr Content bei Ihrer Zielgruppe und deren Agenten an? Wo verbringen Menschen Zeit auf Ihrer Website, was funktioniert, und wie erscheinen Sie in Answer Engines? Fragen Sie Ihren Agenten und erhalten Sie die Antworten mit einem einzigen Prompt, ohne die Unterhaltung zu verlassen. Die Antworten stammen direkt daraus, dass Ihr Agent Analyze-Daten auf Seitenebene, Optimize-Experimentergebnisse und AEO Analytics liest.
Außerdem verbindet sich Google Gemini jetzt neben Claude und ChatGPT mit Webflows MCP-Server, sodass Sie mit dem Agenten arbeiten können, den Ihr Team ohnehin nutzt.
Ihr Agent kann Daten aus Analyze, Optimize und AEO Analytics lesen, sofern Sie in Webflow Zugriff darauf haben. Wenn Sie bereits Zugriff auf diese Tools haben, ist der MCP-Zugriff ohne Zusatzkosten enthalten.
Eine Frage zu Traffic, Experimenten und KI-Sichtbarkeit
Angenommen, der Traffic auf einer Landingpage ist diese Woche eingebrochen. Fragen Sie Ihren Agenten nach dem Grund, und er greift für den Website-Traffic auf Analyze zu, für Experimentergebnisse auf Optimize und für die Crawler-Aktivität auf AEO Analytics, alles mit einem einzigen Prompt.
Beispiel-Prompt:
Der Agent legt die Antworten in einer Rückmeldung dar, sodass Sie sehen, wo sie sich überschneiden. Sie gehen vom Traffic-Rückgang zu dem, was gerade läuft, was gewinnt und was KI-Crawler lesen.
Das kann Ihr Agent aus den einzelnen Tools lesen.
Sehen Sie, wo Ihre Zielgruppe Zeit verbringt
Agenten konnten bereits Daten auf Website-Ebene aus Webflow Analyze lesen. Jetzt können sie Seite für Seite vorgehen und Traffic, Zieldaten und gefilterte Abfragen auf Seitenebene lesen. Fragen Sie, wie die Startseite nach der Überschriftenänderung der letzten Woche abgeschnitten hat, oder welche Landingpages Zielabschlüsse erzeugen und welche nur Besuche sammeln, während Sie noch entscheiden, was als Nächstes zu tun ist.
Beispiel-Prompt:
Weitere Prompts finden Sie im Abschnitt Analyze & Optimize des MCP Starter Kits.
Entdecken Sie, was konvertiert
Webflow Optimize ist der Ort, an dem Sie A/B-Tests und Experimente durchführen und personalisierte Erlebnisse für verschiedene Besuchersegmente ausspielen. Ihre Experimente laufen weiter, während Sie sich um alles andere kümmern. Agenten können Ihre Optimize-Experimente und deren Ergebnisse schon heute lesen, einschließlich der Frage, welche Variante gewinnt. So können Sie den Stand eines Experiments prüfen und entscheiden, was als Nächstes live geht, ohne den Tab zu wechseln. Das Erstellen und Bearbeiten von Experimenten über Agenten ist in Entwicklung.
Beispiel-Prompt:
Weitere Prompts finden Sie im Abschnitt Analyze & Optimize des MCP Starter Kits.
Finden Sie heraus, wie Sie in Answer Engines auftauchen
Menschen stellen Answer Engines die Fragen, die sie früher in ein Suchfeld getippt haben, und Marketing-Teams wollen wissen, ob ihre Website in den Antworten auftaucht. Das ist Ihre KI-Sichtbarkeit, also ob KI-Crawler Ihre Seiten lesen und was Answer Engines über Sie sagen. AEO Analytics zeigt Ihnen, wo Sie stehen, damit Sie entscheiden können, was Sie verbessern. Crawler-Anfragen sind jedoch keine Zitate. Dass ein Crawler eine Seite abruft, heißt nicht, dass eine Answer Engine sie genutzt hat.
Agenten können zwei Arten von Daten lesen. Die erste ist der Crawler-Traffic, der die Seiten abdeckt, die LLM-Crawler am häufigsten abrufen, filterbar nach Anbieter (zum Beispiel OpenAI, Anthropic und Perplexity) und nach Crawler-Kategorie. Die zweite sind Ihre getrackten Prompts und wie jede Answer Engine darauf geantwortet hat. Zusammen zeigen sie Ihnen, welche Seiten KI-Crawler lesen und was Answer Engines sagen, wenn man ihnen die für Sie relevanten Prompts stellt, damit Sie wissen, an welchen Seiten Sie zuerst arbeiten sollten.
Probieren Sie es aus:
Weitere Prompts finden Sie im AEO-Abschnitt des MCP Starter Kits.
Berechtigungen und Zugriff
Agenten respektieren die Rollen und Berechtigungen, die Ihr Team bereits in Webflow festgelegt hat, sodass ein Agent nur Daten sehen kann, auf die die Person, die ihn anfragt, Zugriff hat. Team Administration weitet dies auf den Zugriff selbst aus. Damit können Sie Personen einladen, Rollen ändern und den Zugriff auf Ihren Workspace und Ihre Websites entziehen, per Skript oder über einen Agenten statt im Dashboard, über /v2/workspaces/:id/members und /v2/sites/:id/members. „Füge ein neues Teammitglied mit derselben Rolle zu diesen drei Websites hinzu“ wird zu einem Prompt statt zu einer Reihe von Klicks, und ein Agent kann nur Zugriffe ändern, die Ihre Rolle erlaubt. Mehr im Changelog.
Erste Schritte
Verbinden Sie Webflow mit dem KI-Agenten, den Ihr Team ohnehin nutzt, anhand der Übersicht zum Webflow-MCP-Server, und fragen Sie dann, wie Ihre Website performt. Beginnen Sie mit einer Seite, die Ihnen wichtig ist, oder fügen Sie die dreiteilige Frage von weiter oben in diesem Beitrag ein und sehen Sie Traffic, Experimente und KI-Crawler-Aktivität in einer Antwort. Das MCP Starter Kit enthält weitere Prompts zum Ausprobieren.
Sie bauen darauf auf? Die Entwickler-Dokumentation enthält die vollständige Tool-Referenz. Die frühere Ankündigung verpasst? Hier nachlesen.
