Reports & Preise

Was im Report steht — und warum er sich rechnet.

Drei Wege zu Ihrem Ergebnis. Vorab ein Blick in die Substanz: die Anatomie eines Befunds, die Messtiefe und der anonyme Branchenspiegel — genug, um den Wert zu sehen, ohne das Ergebnis zu verraten.

40,7Ø Score /100

61Spitze · keiner >60

16Schwächster

100Gruppen geprüft

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Anatomie eines Befunds · Beispielhafte Darstellung

Jeder Befund beantwortet sechs Fragen.

Kein abstrakter Score, sondern eine handlungsfertige Analyse — Dimension für Dimension. Drei illustrative Beispiele zeigen das Muster (nicht die Werte eines realen Hauses).

01

Crawler-/Agenten-Zugang

Beispielhafte Darstellung

6/10 Ø 6,9 · knapp unter Spitzenniveau IT / Web

Was machen wir?: Wir rufen Ihre Seite mit den Original-Kennungen der KI-Crawler ab — GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended — und prüfen, ob sie HTTP 200 (offen) oder 403/429 (gesperrt) erhalten. Bewertet über robots.txt, WAF-/CDN-Regeln und die real ausgelieferte Antwort.
Wieso ist das relevant?: Ein gesperrter Crawler heißt: In der KI-Antwort existiert Ihr Haus nicht. Was nicht gelesen werden darf, kann nicht empfohlen werden — der erste Kontakt landet beim zitierbaren Wettbewerber.
Wie ist der Test gelaufen?: GPTBot und PerplexityBot erhalten 200, ClaudeBot jedoch 403: Eine pauschale Bot-Regel der WAF blockt unbeabsichtigt einen der wichtigsten Agenten aus.
Wie verhält es sich zum Benchmark?: Branchenschnitt 6,9/10 — eine der wenigen Stärken des Feldes. Wer unter 5 liegt, fällt sichtbar zurück; die anonyme Spitze öffnet konsequent alle vier Leit-Crawler.
Was ist zu tun?: WAF-/CDN-Regeln gezielt für die vier Leit-Agenten freigeben, robots.txt konsolidieren — ohne echten Schadbot-Traffic zuzulassen. Geringer Aufwand, hohe Wirkung.
Wer ist verantwortlich?: IT / Web

02

Strukturierte Daten — Standorte

Beispielhafte Darstellung

2/10 Ø 2,2 · größte Lücke der Branche IT / Web

Was machen wir?: Wir prüfen je Filiale auf vollständiges AutoDealer-/LocalBusiness-Schema: Adresse, Geo-Koordinaten, Öffnungszeiten, Marke und die Verknüpfung zur Muttergesellschaft.
Wieso ist das relevant?: Ohne dieses Schema kann die KI Adresse und Öffnungszeiten nicht verlässlich zitieren — lokale Empfehlungen gehen an Wettbewerber mit sauberen Standortdaten.
Wie ist der Test gelaufen?: Schema nur auf der Zentralseite; 11 von 14 Standorten ohne maschinenlesbare Adresse. Die KI muss raten — und lässt das Haus im Zweifel weg.
Wie verhält es sich zum Benchmark?: Branchenschnitt 2,2/10 — die größte strukturelle Lücke der Branche. Genau hier entscheidet sich lokale KI-Sichtbarkeit, und fast alle lassen sie liegen.
Was ist zu tun?: Je Standort ein AutoDealer-Schema mit vollständiger NAP, Geo-Koordinaten und openingHoursSpecification, sauber zur Gruppe verkettet.
Wer ist verantwortlich?: IT / Web

03

Inventar-Zugänglichkeit ohne JS

Beispielhafte Darstellung

3/10 Ø 3,8 · weites Branchen-Defizit IT / Web

Was machen wir?: Wir lesen die Fahrzeug-Suchseite im reinen Quelltext, ohne JavaScript — genau so, wie ein KI-Crawler sie sieht.
Wieso ist das relevant?: Inventar hinter JavaScript ist für viele Agenten unsichtbar, auch wenn es im Browser perfekt erscheint. Ein Bestand, den die KI nicht sieht, kann sie nicht empfehlen.
Wie ist der Test gelaufen?: Null Fahrzeuge im serverseitig ausgelieferten HTML; der Bestand lädt erst über ein Dritt-Widget nach. Für den Crawler ist der Hof leer.
Wie verhält es sich zum Benchmark?: Branchenschnitt 3,8/10 — ein großer Teil der Branche zeigt Crawlern kein serverseitiges Inventar.
Was ist zu tun?: Suchseite serverseitig rendern, crawlbar paginieren, ItemList-Schema ergänzen und in der Sitemap führen.
Wer ist verantwortlich?: IT / Web

Detailtiefen-Messung · Dimension 12

65 Datenpunkte — allein für die Angebotsbreite.

Über die Fahrzeugbörse hinaus: Wir messen dreizehn Angebotskategorien über fünf Achsen. Ein Auszug der Struktur — die vollständige Matrix für Ihr Haus bleibt dem Report vorbehalten.

13Kategorien

5Achsen · DCSAT

65Datenpunkte je Haus

D auffindbar
C crawlbar (SSR)
S strukturiert (Schema)
A aktionierbar (Formular)
T Datentiefe

Kategorie DCSAT

Finanzdienstleistungen ✓✓✗◐✗

Beispiel: auffindbar und crawlbar, aber ohne FinancialProduct-Schema und ohne maschinenlesbare Musterrate.

Vollständige Tiefe im Report

Je Kategorie und Achse ein eigener, reproduzierbarer Messpunkt. Die vollständige Matrix für Ihr Haus — inklusive Schema-Status je Strecke — ist Teil des Einzelreports.

Wo steht das Feld — wo stehen Sie?

40,7 von 100 im Schnitt. 45 Punkte zwischen Spitze und Schluss.

Der anonyme Branchenspiegel — Aggregate aus der Vollerhebung der Top 100. Welcher Wert für Ihr Haus dahinter steht, sehen ausschließlich Sie.

16Ø 40,761

Spitze gegen Schluss — anonym

Spitzenfeld · anonym

Gruppe A 61

Gruppe B 60

Gruppe C 58

Gruppe D 57

Gruppe E 55

Nachzügler · anonym

Gruppe V 24

Gruppe W 23

Gruppe X 23

Gruppe Y 22

Gruppe Z 16

45 Punkte zwischen Bestem und Schlechtestem — am selben Maßstab. Und selbst die Spitze erreicht nur 61 von 100.

Wo die Branche schweigt — Mittelwerte je Dimension

Reviews / Reputation 1,8 kritische Lücke

Standort-Schema 2,2 kritische Lücke

FAQ / Q&A 2,3 kritische Lücke

Entität / sameAs 2,4 kritische Lücke

Fahrzeug-Schema 2,7 Lücke

Inventar ohne JS 3,8 Lücke

robots / llms.txt 4,2 solide

URL-Hygiene 5,0 solide

Semantik 5,2 solide

Performance 6,4 Stärke

Crawler-Zugang 6,9 Stärke

Angebotsbreite 7,3 Stärke

Das Feld ist offen und schnell — aber strukturell stumm. Die teuersten Lücken liegen genau dort, wo KI Vertrauen bezieht: Schema, FAQ, Reviews, Entität.

Vier Blindflecken der Branche

Die Frage ist nicht, ob das Feld Lücken hat. Sondern, auf welcher Seite der Verteilung Ihr Haus steht.

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