Grounding Audit

Grounding Audit beantwortet die Frage: „Würde ein LLM diese Seite überhaupt als Quelle ziehen — und wenn nicht, woran liegt's?". Du wirfst eine URL, eine Liste von URLs oder eine sitemap.xml rein, Rankion fetched die Seiten, lässt sie durch eine regelbasierte Check-Pipeline laufen und gibt dir einen Score (0–100), eine Tier-Einstufung (not-grounded/weak/partial/grounded) und strukturierte Findings mit konkretem Fix pro Issue zurück. Alles async via REST — kein 90-Sekunden-Request mehr.

Was es kann

• Single-URL-Audit — eine URL einreichen, 202 + audit_id zurückbekommen, Status pollen.
• Bulk-Audit — bis zu mehrere hundert URLs in einem Batch dispatchen, gemeinsamer batch_id, gemeinsamer Webhook.
• Sitemap-Audit — sitemap.xml reinwerfen, Rankion parsed (inkl. Sitemap-Index-Recursion), filtert per include_patterns/exclude_patterns, dispatcht Batch.
• NDJSON-Stream — Batch-Ergebnisse Zeile für Zeile streamen statt JSON-blob laden.
• HMAC-signierte Webhooks — Batch fertig → POST an deine callback_url mit X-Rankion-Signature-Header (SHA-256, 4 Retries).
• Strukturierte Findings — pro Issue: id, severity (critical/high/medium/low/info), framework (v1.5/eeat/people-first), title, description, fix.type, fix.action und Spec-URL.
• Tier-Logik — TierThresholds: 0–25 not-grounded, 26–50 weak, 51–75 partial, 76–100 grounded.

Wann nutzen

• Du hast einen Pillar-Artikel veröffentlicht und willst wissen, ob er in der Form überhaupt LLM-zitierfähig ist.
• Du willst die ganze Site auf Citation-Readiness prüfen, statt URL für URL durchzuklicken.
• Du betreibst eigene Pipelines (CI, CMS-Hook nach Publish) und brauchst die Daten per Webhook.
• Du wurdest in AI Visibility Tracking als „nicht zitiert" geflaggt und willst wissen, an welchen Seiten du anpacken musst.

Workflow

1. Single starten — POST /v1/grounding/analyze mit {url, frameworks?:["v1.5"]}. Antwort: 202 + audit_id + poll_endpoint.
2. Polling — GET /v1/grounding/audits/{id} bis status=completed. Liefert score, tier, findings[], raw_text.
3. Bulk — POST /v1/grounding/batch mit urls[] und optional callback_url. Antwort: batch_id + callback_secret (einmalig — speichern!).
4. Sitemap — POST /v1/grounding/sitemap-audit mit sitemap_url, optional include_patterns/exclude_patterns. Credits werden NACH Parse abgezogen.
5. Ergebnisse holen — GET /v1/grounding/batches/{id} (Summary) oder …/results.ndjson (Stream Zeile für Zeile).

Tier-Schwellen

API

Throttling: analyze 30/min, Batch + Sitemap 5/min, Polling 120/min. Auth: Sanctum-Token.

Bekannte Limits

• eeat + people-first Frameworks sind in der REST-Pipeline aktuell als Stub — voll lauffähig ist v1.5.
• Per-Batch-Concurrency wird nicht garantiert. Effective concurrency = 5 Worker server-weit. Der concurrency-Param ist Hint, nicht Vertrag.
• Kein Auto-Refund bei Audit-Failures. Sitemap-Audits ziehen Credits NACH Parse — du weißt vorher nicht exakt, wie viele URLs nach Filterung übrig bleiben.
• TTL — Audit-Results sind 30 Tage soft-expire, danach 90 Tage hard-delete. Frühzeitig speichern, wenn du Langzeit-History brauchst.

Verwandte Module

• AI-Visibility Tracking — misst, ob deine Seiten tatsächlich in LLM-Antworten landen. Grounding Audit erklärt, warum (nicht).
• Content Audit — klassische SEO-Issues. Grounding Audit zoomt auf LLM-Citation-Readiness.
• Page Deep Audit — tiefer SEO-/Performance-Check pro URL.
• Agentic Chat — der Master-Agent kann Grounding-Audits direkt aus dem Chat dispatchen.