Häufige Fragen

Wir messen harte, überprüfbare Fakten, die Grundvoraussetzung dafür sind, von KI-Systemen überhaupt gefunden zu werden — immer derselbe deterministische Ablauf, ohne Einflussmöglichkeit. Was wir NICHT behaupten: die tatsächliche „KI-Reichweite“. Wie oft ein Haus real in KI-Antworten erscheint, hängt von Bezahlaccount, Anbieter, Modell, Anfragetyp und Endgerät ab — das wäre geraten, nicht gemessen.

Nein. Verkauft wird die Benchmark-Messung gegen den Index — „wo stehe ich, am selben Maßstab wie die Top 100“ — nicht der Eintrag in eine Liste. Der Maßstab existiert, bevor ein Haus zahlt; der Score fällt, wie er fällt. Wir haben keine wirtschaftlichen Interessen an Börsen, Plattformen oder Tools.

Das Verfahren ist deterministisch und versioniert: dieselben 12 Dimensionen, derselbe Ablauf für alle Häuser; ein interner Wächter prüft bei jedem Build, dass Score und Readiness-Rang aus den Dimensionen reproduzierbar sind. Die Methodik ist transparent, die Kalibrierung (die exakten Gewichte) proprietär — ausgewiesen wird die Priorität je Dimension, nicht die Gewichtszahl.

Der Maßstab ist die unabhängig erhobene Vollerhebung der 100 umsatzstärksten Gruppen — eingefroren. Nur daraus kommen Schnitt, Median, Perzentile und Segmente. Ein einzeln gemessenes Haus wird gegen diesen Maßstab eingeordnet, verändert ihn aber nicht — sonst stiege der Branchenschnitt künstlich.

Die Auswahl umfasst die 100 umsatzstärksten deutschen Autohandelsgruppen — gemessen an der Umsatzstärke des Vorjahres (öffentliches Branchenranking). Diese Top 100 bilden die eingefrorene Referenz-Kohorte, gegen die jede Einzelmessung am selben Maßstab eingeordnet wird.

Den Mess­ablauf nicht — er ist für alle identisch und ohne Einflussmöglichkeit, weder durch uns noch durch Dienstleister oder Börsenbetreiber. Beeinflussen lässt sich nur das, was gemessen wird: die tatsächliche Agentenfreundlichkeit der eigenen Seite. Genau dafür liefert der Report die Hebel.

Am schwersten wiegen Crawler-/Agenten-Zugang und Standort-Schema (höchste Priorität), gefolgt von Fahrzeug-Schema, Entität/sameAs und serverseitigem Inventar (hoch). Mittel: FAQ/Q&A, Semantik und die Angebotsbreite. Niedriger: Reviews, URL-Hygiene, robots/llms.txt, Performance. Die exakten Gewichte bleiben proprietär; gezeigt wird die Prioritäts-Stufe.

Nein. GEO ergänzt SEO. Vieles (saubere Struktur, schnelle Seiten, gute Inhalte) zahlt auf beides ein. GEO setzt nur zusätzlich auf maschinenlesbare Fakten und Crawler-Zugang.

Manche Hebel wirken sofort (Crawler entsperren), andere über Wochen (Schema, Inventar) bis Monate (Entitäts-Aufbau, Reputation). Die Roadmap in diesem Report ist nach Wirkung pro Aufwand sortiert.

Ja. Strukturierte Daten beschreiben öffentlich ohnehin sichtbare Geschäftsinformationen (Standort, Angebot) — keine personenbezogenen Daten Dritter.

In der Regel nicht. Die meisten Maßnahmen lassen sich im bestehenden System ergänzen (Schema, robots/llms.txt, Rendering-Anpassung).

Dann ist er häufig für Crawler unsichtbar. Lösung: serverseitiges Rendering oder eine crawlbare Variante zusätzlich zum Widget.

Der Index bewertet Maschinen-Lesbarkeit, nicht das Design für Menschen. Eine optisch perfekte Seite kann für KI dennoch nahezu unsichtbar sein.

Pro Haus ein eigenständiges Audit: automatisierte Recon (HTTP, robots, Schema, Bot-Zugang) plus ein Live-Test der real gerenderten Seite. Details im methodischen Anhang.

Ja. Der Index ist als Längsschnitt angelegt — ein erneutes Audit zeigt die Veränderung Ihrer Werte über die Zeit.

Nein, im Gegenteil. Die Maßnahmen — sauberes Schema, schnelle, serverseitig ausgelieferte Seiten, klare Struktur — zahlen auf klassisches SEO genauso ein wie auf GEO. Sie bauen also nichts ab, sondern erweitern Ihre Sichtbarkeit auf einen zweiten Kanal.

Für den deutschen Markt zählen vor allem Google AI Overviews/Gemini (größte Reichweite), ChatGPT (höchster Marktanteil bei KI-Suche) und Perplexity. Wichtig: Diese Systeme speisen sich aus unterschiedlichen Quellen — die Wirkungs-Matrix in diesem Report zeigt, welcher Hebel auf welches System wirkt.

Die wirksamsten Sofort-Hebel (Crawler entsperren, Schema ergänzen, llms.txt) sind überwiegend Konfigurations- und Content-Arbeit im bestehenden System — also vergleichsweise günstig. Größere Posten entstehen nur, wenn der Fahrzeugbestand technisch auf serverseitiges Rendering umgestellt werden muss. Die Roadmap ist bewusst nach Wirkung pro Aufwand sortiert.

In den meisten Fällen nicht. Etablierte Systeme können Schema, robots/llms.txt und serverseitige Auslieferung — es ist eine Frage der Konfiguration und Pflege, nicht des Systems. Nur reine JavaScript-Single-Page-Apps stoßen hier strukturell an Grenzen.

Das Standort-Schema (AutoDealer) und die lokalen Profile (Google/Bing/Apple) sind je Filiale anzulegen — das ist der Kern lokaler KI-Sichtbarkeit. Vieles davon lässt sich aber über ein zentrales Template einmal bauen und je Standort mit Daten füllen.

Nach einer Umsetzungswelle (z. B. nach 3 Monaten) ist eine erneute Messung sinnvoll, um den Fortschritt zu belegen. Danach genügt ein halbjährlicher bis jährlicher Rhythmus, um mit der Entwicklung des Felds Schritt zu halten.

Die Marktplätze sind wichtig (auch dafür gibt es einen Hebel in der <b>GEO-Strategie</b> (Off-Site-Empfehlung — nicht Teil der Website-Wertung); Ihre <b>eigene</b> Fahrzeugbörse bewerten wir dagegen on-site (Dimension Angebotsbreite)), aber sie ersetzen die eigene Seite nicht: Die KI nutzt Ihre Website als „Quelle der Wahrheit“ für Entität, Öffnungszeiten und Service. Beides zusammen wirkt — die Börsen erhöhen Reichweite, die eigene Seite das Vertrauen.

Der AARI misst, was auf Ihrer <b>Website</b> maschinenlesbar ist. Bieten Sie eine Leistung an, die dort fehlt oder nur als Fließtext, hinter JavaScript oder in einem eingebetteten Widget steht, sieht die KI sie nicht — der niedrige Wert ist dann genau der Befund und der Hebel. Was ein Haus erkennbar gar nicht anbietet, zählt nicht gegen es.