Le Bonbon Café

Was Assistenten antworten

Jedem Assistenten werden drei Fragen zu diesem Betrieb gestellt: die offizielle Website, wo reservieren, wo bestellen. Die Zelle sagt, wohin die Antwort die Leute geschickt hat.

Noch nicht gefragt. Assistenten werden zu den bestplatzierten Betrieben jedes Index gefragt und zu jedem beanspruchten Betrieb sofort nach dem Beanspruchen; beanspruchen Sie diese Seite, um dabei zu sein.

Auf 12 Alltagsfragen zu Linz nannten die Assistenten 82 Orte; Le Bonbon Café war nicht darunter. Sehen, wer genannt wurde →

Was zuerst zu beheben ist

1. Keine strukturierten Daten für den Betrieb +15 Punkte

   Fügen Sie schema.org-JSON-LD für den Betrieb hinzu (Restaurant, LocalBusiness or the closest type, with name, address, telephone and openingHoursSpecification, plus servesCuisine and acceptsReservations). Es ist der Block, den jeder Assistent zuerst liest; das Reparatur-Kit unten hat ihn ausgefüllt. So wird es behoben

2. Kein Link zum Reservieren oder Bestellen auf der Website +15 Punkte

   Agenten finden auf der Website keinen Link, dem sie folgen können. Wenn Sie Reservierungen oder Bestellungen über eine Plattform annehmen, verlinken Sie sie auf der Website, damit ein Agent sie findet. Legen Sie eine Reservierungs- oder Bestellseite an, und zwar auf Ihrer eigenen Domain. So wird es behoben

3. robots.txt sperrt GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User +10 Punkte

   Das sind die Crawler hinter ChatGPT, Claude, Perplexity und den KI-Funktionen von Google. Entfernen Sie die Disallow-Zeilen für sie oder fügen Sie ausdrückliche Allow-Regeln hinzu. So wird es behoben

4. Keine Speisekarte oder Preisliste gefunden +7 Punkte

   Agenten beantworten „was gibt es dort“ stattdessen aus Marktplätzen. Legen Sie eine Seite mit Speisekarte oder Preisliste an und verlinken Sie sie von der Startseite. So wird es behoben

5. Fast kein Text ohne JavaScript +2 Punkte

   Crawler, die keine Skripte ausführen, sehen eine leere Seite. Geben Sie Angebot, Öffnungszeiten und Adresse als einfaches HTML aus. So wird es behoben

6. Keine llms.txt keine Punkte, trotzdem sinnvoll

   Heute optional, mit wenig Aufwand hinzuzufügen: eine kurze Textdatei, die den Betrieb für Sprachmodelle beschreibt. So wird es behoben

Die Befunde an Ihre Webagentur schicken

Noch niemand eingetragen, der das in Linz behebt. Tragen Sie Ihre Agentur oder sich selbst ein: kostenlos, von Hand geprüft.

Bereits in Ordnung

• KI-Crawler bekommen die Seite GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot haben alle eine normale Antwort erhalten.

Baukasten: squarespace · Vorgeschaltet: cloudflare · almost no text without JavaScript

Was einzufügen ist

Ausgefüllt aus dem Eintrag des Betriebs und diesem Scan. Prüfen Sie jede Zeile vor dem Livegang; wo es bei squarespace hingehört, steht in den Anleitungen.

Wo Sie es bei Squarespace einfügen: the Code Injection panel, in the Header field, which applies to every page. It needs the Core plan or above. die offizielle Hilfeseite.

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "LocalBusiness",
  "name": "Le Bonbon Café",
  "url": "https://www.lebonboncafe.com/",
  "telephone": "069010444311",
  "address": "Margarethen 25, 4020, Linz",
  "geo": {
    "@type": "GeoCoordinates",
    "latitude": 48.3043063,
    "longitude": 14.2612136
  }
}
</script>

# Let AI assistants read the site: they send people to you; a marketplace keeps them.
# Remove any Disallow lines for these names elsewhere in this file.
User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: Google-Extended
Allow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

User-agent: Claude-User
Allow: /

User-agent: Perplexity-User
Allow: /

# Le Bonbon Café

> local business (austrian) in Margarethen 25, 4020, Linz, Linz. Phone 069010444311.

## About

- Website: https://www.lebonboncafe.com/
- This file follows llms.txt (https://llmstxt.org): a short plain-text description for language models.