KI-Sichtbarkeits-Gap-Assessment

EAT SMARTERhttps://eatsmarter.de · Online-Plattform für gesunde Ernährung und Rezepte Search & AI Visibility Gap Assessment — Organic Search, AI Answer Presence & Agentic Viability im Wettbewerbsvergleich. Zwei Checks in einem Cold Audit: klassische Google-Suche (OVI) & KI-Suche (AVI) — explorative Stichprobe über eine dokumentierte Engine (Claude + WebSearch), kein Multi-Engine-Zensus.

Erstellt2026-07-06 16:15

Engine(s)claude_cli

Wiederholungen3×

Branche (angenommen)Verlag / Medien / Portal

COLD AUDIT Bewertet ausschließlich öffentlich beobachtbare Signale — Web-Crawl der Website + Stichproben echter KI-Suchantworten. Kein Zugriff auf First-Party-Daten (Google Search Console / GA4). Klicks, Impressionen, Rankings je Query und Conversions werden daher nur directional geschätzt, nicht gemessen.

Was eine Anbindung an Google Search Console & GA4 zusätzlich liefern würde

＋ Google Search Console (GSC)

Echte Impressionen, Klicks, CTR & Position je Query — nach Seite, Land, Gerät, Datum.
Reale Index-Abdeckung (welche URLs Google indexiert hat / warum nicht) statt nur Crawlbarkeit.
Seit Juni 2026 dedizierte „Search Generative AI"-Reports: echte Impressionen in AI Overviews / AI Mode je URL (Roll-out beginnt).
Reale Striking-Distance-Queries (Position 5–20) — im Cold Audit unsichtbar.
Vorbehalt: auch GSC anonymisiert/filtert je nach Property ~38–75 % der Queries.

＋ Google Analytics 4 (GA4)

Echte Conversions & Umsatz pro Kanal statt directionaler Schätzung.
KI-Referral-Attribution: Sessions von chatgpt.com, perplexity.ai, gemini (teils via GA4-Kanal „AI Assistant").
Belegt den höheren Geschäftswert von KI-Traffic (Marktdaten: ~4,4× höhere Conversion vs. klassisch organisch).
Engagement-Tiefe & Multi-Touch-Journey je Quelle — kanalübergreifend rekonstruierbar.
Vorbehalt: Standard-Channel-Grouping unterzählt KI-Traffic ~30–40 % ohne Custom-Setup.

Ein Cold Audit bleibt valide, weil er genau die kontrollierbaren On-Site-/Content-Hebel (technische Auffindbarkeit, Struktur, E-E-A-T, Antwort-Formate) bewertet, die ein Unternehmen selbst verändern kann. GSC/GA4 ändern nicht, welche Maßnahmen hier abgeleitet werden — wohl aber deren Priorisierung nach echtem Geschäftswert. Maßnahmen, deren Erfolg sich erst mit First-Party-Daten belegen lässt, sind unten mit 🔌 „Mit Kundendaten schärfer beurteilbar" markiert; crawl-deterministische Maßnahmen tragen ✓ „ohne Datenanbindung belastbar".

Annahme zur Branche: Verlag / Medien / Portal — daraus die Gewichtung organisch↔agentisch je Jahr (α_org): 2026 0.58 · 2027 0.42 · 2028 0.32. HYPOTHESIS Evidenzbasierte Hypothese (HYPOTHESIS), KEIN Fakt. Gestützt auf: AI Overviews 6,5%→25%→16% der Queries (Semrush/eMarketer 2025), Zero-Click 56%→69% (Similarweb), CTR-Einbruch 34,5%→58% bei AIO (Ahrefs), KI-Referral +16× 2024→2026 aber noch ~0,32% vs 42,75% organisch (SE Ranking), ~31% US nutzen genAI-Suche 2026. α pro Branche überschreibbar; Report ohne erneutes Audit neu berechenbar. Diese Annahme ist anpassbar — der Report kann mit anderer Branche/α ohne erneutes Audit neu erzeugt werden (rebuild_report.py).

Eigenschaft

Stellhebel

7 Kern-Dimensionen + Agentic-Modul

→

Vorteil

Sichtbarkeit

OVI · AVI · Overall

→

Nutzen

Auffindbarkeit

vom Kunden gefunden werden

Die Stellhebel (die 7 Kern-Dimensionen + Agentic-Modul unten) erzeugen den Vorteil Sichtbarkeit (OVI/AVI) — und damit den Nutzen Auffindbarkeit.

① Organic SEO Benchmark

Organic SEO Benchmark

Klassische Google-Suche heute · Organic Visibility Index (OVI)

57.8

② KI-Mode Readiness Check

KI-Mode Readiness Check

KI-Suche (AI Overviews / AI-Mode-Ökosystem) — explorative Stichprobe über eine dokumentierte Engine · Agentic Visibility Index (AVI)

52.0

Ergebnis auf einen Blick

Organic Search Reach

directional (Cold Audit)

AI Answer Presence

Mention Rate 59.3

Competitive Gap

4.0

Ø Rückstand zum Peer-Median

Actionability / Conversion

Können Mensch & Agent handeln?

Szenario-Projektion: Overall Visibility 2026–2028 HYPOTHESIS

Denkmodell, keine Messung: Overall Visibility = α_org·OVI + (1−α_org)·AVI — das Gewicht verschiebt sich über die Jahre von organischer zu agentischer Sichtbarkeit. Die Hauptwerte dieses Assessments sind OVI und AVI oben; diese Projektion zeigt nur, was die Branchen-Annahme (α) daraus machen würde.

2026

55.4

α_org 0.58

2027

54.4

α_org 0.42

2028

53.9

α_org 0.32

Gewicht organisch Gewicht agentisch Overall Visibility (Szenario)

Die zwei Checks im 7-Dimensionen-Radar

Defence-Status: Stark Auf den meisten Achsen auf oder über Peer-Median. Größte Lücken: Offer & Entity Clarity. Volatilität AI Answer Presence: hoch (±15.7, 3 Läufe)

Beide Radars zeigen dieselben 7 Kern-Dimensionen, aber je Linsen-Gewicht gewichtet (Achsen-Score × relative Bedeutung der Achse für die jeweilige Linse). Eine Achse, die in einer Linse nicht zählt, wird grau gepunktet mit ihrem Rohwert gezeigt — sie fällt nicht auf 0 und ist keine schlechte Leistung, sie wird in dieser Linse nur nicht gewertet.

Validität & Aussagekraft — vor der Interpretation lesen

Schätz-Profil (Cold Audit). Alle 8 Achsen sind Confidence B/C — directional geschätzt aus öffentlichen Signalen, nicht gemessen (kein GSC/GA4). Die Radarfläche ist eine Richtungsangabe, kein präziser Messwert; Achsen-Differenzen unter ~10 Punkten sind nicht belastbar.

SEO-Grundpräsenz · macht die Seite überhaupt SEO?

Solides SEO-Fundament vorhanden (10/10 Checks · 488 interne Links)

✓ Title-Tag✓ Meta-Description✓ Canonical-URL✓ Indexierbar (kein noindex)✓ Body-H1 vorhanden✓ Strukturierte Daten (Schema/JSON-LD)✓ sitemap.xml erreichbar✓ Open-Graph-Tags✓ Mobile-Viewport✓ Interne Verlinkung (≥5)

Deterministischer Crawl-Check (kein LLM, kein Schätzwert). Beantwortet die Grundfrage vor den fein bewerteten Achsen — und entlarvt, wenn ein Score auf einer nicht voll gecrawlten Seite fußt.

① Organic SEO Benchmark · OVI 57.8

EAT SMARTER (Ist) Peer-Median Leader Grau = gemessen, aber für diese Linse nicht gewichtet

② KI-Mode Readiness · AVI 52.0

EAT SMARTER KI-Mode-Ist Organic-Ist (Referenz) Grau = gemessen, aber für diese Linse nicht gewichtet

Die Fläche zwischen der blauen Referenz (Organic heute) und dem roten KI-Mode-Polygon ist die Organisch→Agentisch-Readiness-Lücke: wo die KI-Suche schon zählt, die Website aber noch nicht liefert.

Dimension	Ist	Peer-Median	Leader	Lücke	Conf.
Organic Search Reach directional Ohne GSC/GA4 nur directional einschätzbar: Sitemap, robots.txt und HTTPS sind sauber, sehr breite indexierbare Kategorie-/Rezeptstruktur deutet auf substanziell	55	55.0	68 Chefkoch.de	0	C 🔌 Google Search Console verbinden → A
AI Answer Presence KI-Antwort Mention Rate 59.3 · Share of Voice 58.1 Source-Link 51.9 · Rec 60.0	56	9.8	56 EAT SMARTER	0	B 🔌 Google Search Console (AI-Overviews-/AI-Mode-Impressionen) verbinden → A
Technical Discoverability Website indexable ✓ · robots-ok ✓ · http-ok ✓ · sitemap ✓ · canonical ✓ · valid JSON-LD ✓ · viewport ✓ · hreflang (monolingual) neutral · title ✓ → 96 (Cold-Deckel 80:	80	80.0	80 Chefkoch.de / EAT SMARTER · geteilt	0	B
Offer & Entity Clarity Website Organization entity ✗ · Product/Service entity ✗ · sameAs entity graph ✗ · meta description ✓ · single clear H1 ✓ → 25 \| LLM: Marke, Kontakt und Impressum vorha	38	66.0	87 Lecker.de	−28	B 🔌 Google Business Profile verbinden → A
Evidence & Trust Website author byline ✗ · dated content ✗ · https ✓ · outbound citations ✓ · imprint/about ✓ → 55 \| LLM: Kein Autor-Markup, keine sichtbaren Publikations-/Update-Daten,	49	49.0	85 Chefkoch.de	0	B
Content & Journey Coverage Website Sehr breite Themenabdeckung (Saison, Diät-/Ernährungsformen, Klassiker, Zielgruppen wie Abnehmen) mit klaren Navigationspfaden und Suchfunktion – gute Discovery	68	64.0	78 Chefkoch.de	0	B 🔌 GA4 + Google Ads verbinden → A
Actionability & Agentic Viability Website clear next step ✓ · potentialAction schema ✓ · machine-readable contact ✓ · feed/API for agents ✓ · CTA density ✗ → 90 (Cold-Deckel 80: strukturelle Readiness,	80	60.0	80 Lecker.de / EAT SMARTER · geteilt	0	B 🔌 Google Analytics 4 verbinden → A

MODUL · OPTIONAL Agentic / Knowledge-Catalog 31

Misst, ob Angebot, Preise, Verfügbarkeit und Schnittstellen maschinenlesbar bereitstehen (JSON-LD-Vielfalt, Feeds/APIs, potentialAction, maschinenlesbare Policies) — relevant für Shops, Buchungen, SaaS, APIs und Plattformen; weniger für Magazine, Kanzleien oder reine Content-Sites. Das Modul gehört zu Actionability & Agentic Viability und fließt gewichtet in die KI-Mode-Readiness (AVI) ein — es ist bewusst keine eigene Kern-Dimension.

Peer-Median 45.0 · Leader 67 (Lecker.de) · Confidence B

JSON-LD-Vielfalt 0/30 · Endpoints 6/25 · Transactability 25/25 · Commerce-Daten 0/20 → 31

Wettbewerber-Detailwerte

Peer-Median & Leader werden automatisch aus diesen Werten berechnet (Leader = höchster Wert je Achse). Inkl. Website-Achsen der Wettbewerber.

Dimension	EAT SMARTER	Chefkoch.de	Kochbar.de	Lecker.de
Organic Search Reach	55	68.0	55.0	55.0
AI Answer Presence	56	16.8	5.5	9.8
Technical Discoverability	80	80.0	80.0	80.0
Offer & Entity Clarity	38	66.0	32.0	87.0
Evidence & Trust	49	85.0	49.0	48.0
Content & Journey Coverage	68	78.0	57.0	64.0
Actionability & Agentic Viability	80	35.0	60.0	80.0
Modul · Knowledge-Catalog Readiness	31	45.0	0.0	67.0

Prioritätenmatrix

Alle Maßnahmen nach Priority Score und Aufwand — oben links zuerst. Farbe = Linse (blau Organic, rot KI-Mode, braun Doppel-Hebel).

1 Organization- und Brand-Entity-Schema implementieren (Score 65.0, Aufwand gering)
2 Recipe/Product-Entity-Markup flächendeckend ausrollen (Score 62.5, Aufwand mittel)
3 JSON-LD-Vielfalt für Knowledge-Catalog erweitern (Score 45.6, Aufwand mittel)
4 Autor-Byline und Publikations-/Update-Daten einführen (Score 45.0, Aufwand gering)
5 Maschinenlesbare Commerce-/Feed-Endpoints bereitstellen (Score 43.1, Aufwand hoch)
6 Quellenangaben und fachliche Belege ergänzen (Score 42.5, Aufwand mittel)
7 Differenzierung gegen generische Rezept-Massenware schärfen (Score 40.0, Aufwand mittel)
8 hreflang-Strategie für weitere Märkte prüfen (Score 23.8, Aufwand gering)

Priorisierte Maßnahmen — nach Value für beide Checks

Gruppiert nach Wirkung auf die zwei Checks: zuerst die Doppel-Hebel, die heute den Organic SEO Benchmark pushen und zugleich die KI-Mode Readiness stärken — danach die je einseitig wirkenden. Innerhalb jeder Gruppe nach Priority Score (35% Business Impact + 25% Evidence Strength + 20% Competitive Gap + 10% Feasibility + 10% Time Sensitivity). Die Badges Organic SEO ↑ KI-Mode ↑ zeigen, in welche Linse(n) eine Maßnahme einzahlt (↑ = relatives Achsen-Gewicht). Formuliert als erwarteter Beitrag, nicht als Garantie. Jede Maßnahme zeigt zudem, ob sie ohne Datenanbindung belastbar ist (✓) oder mit einer Kundendatenanbindung schärfer beurteilbar würde (🔌) — der Cold Audit diagnostiziert die Handlungsnotwendigkeit, die Priorisierung der datenabhängigen Maßnahmen wird mit First-Party-Daten belegt.

🏆 Doppel-Hebel — pusht Organic SEO und KI-Mode Readiness

Hier zuerst investieren: wirkt sofort in der klassischen Google-Suche und baut zugleich KI-Mode-Readiness auf.

Organization- und Brand-Entity-Schema implementieren Priority 65

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

schema.org/Organization mit Name, Logo, Kontaktpunkt und sameAs-Verweisen (Social-Profile, Wikidata/Wikipedia falls vorhanden) auf allen Seiten via JSON-LD einbinden, um die Marke maschinenlesbar zu verankern.

Aufwand: gering Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Offer & Entity Clarity Owner: Dev ⏱ 0–3 Monate

Erfolgsmetrik: Organization-Schema validiert (Rich Results Test), sameAs-Einträge live, Anzahl verknüpfter externer Profile

🔌 Mit Kundendaten schärfer beurteilbar: Nach Anbindung von Google Business Profile ließe sich lokale Sichtbarkeit, Bewertungen und Map-Pack-Insights messen statt directional schätzen — Priorität und Erfolg dieser Maßnahme wären dann belegt.

Recipe/Product-Entity-Markup flächendeckend ausrollen Priority 62

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

Für Rezept- und Themenseiten strukturiertes Recipe- bzw. Product/Service-Schema (Zutaten, Kategorie, Zielgruppe, ggf. Nährwerte) ergänzen, aktuell beschränkt sich JSON-LD auf WebSite/SearchAction.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: hoch ↳ Offer & Entity Clarity Owner: Dev ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Anteil Rezeptseiten mit validem Recipe-Schema (Ziel >80%), Rich-Results-Fehlerquote

JSON-LD-Vielfalt für Knowledge-Catalog erweitern Priority 46

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Über Organization/Recipe hinaus zusätzliche Typen (BreadcrumbList, ItemList, FAQPage wo inhaltlich zutreffend) einführen, um die strukturierte Datenbasis für agentische Systeme zu verbreitern.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Knowledge-Catalog Readiness Owner: Dev ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Anzahl distinkter validierter Schema-Typen je Seitentyp (aktuell 0/30 → Zielwert dokumentieren)

🔌 Mit Kundendaten schärfer beurteilbar: Nach Anbindung von Schema.org / Discoverability-API / Feeds ließe sich maschinenlesbarer, verifizierter Datensatz, den ein Agent direkt konsumieren kann messen statt directional schätzen — Priorität und Erfolg dieser Maßnahme wären dann belegt.

Autor-Byline und Publikations-/Update-Daten einführen Priority 45

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Auf allen Ernährungs-/Rezeptinhalten sichtbare Autor:innen-Angabe plus maschinenlesbares Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum (datePublished/dateModified) ergänzen.

Aufwand: gering Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Evidence & Trust Owner: Content ⏱ 0–3 Monate

Erfolgsmetrik: Anteil Content-Seiten mit Autor- und Datumsangabe (Ziel >90%)

✓ ohne Datenanbindung belastbar

Maschinenlesbare Commerce-/Feed-Endpoints bereitstellen Priority 43

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Strukturierten Produkt-/Rezept-Feed (z.B. JSON- oder XML-Export der Kernkataloge) und dokumentierte API-Endpoints ergänzen, damit Agenten-Systeme Angebotsdaten direkt konsumieren können statt nur zu crawlen.

Aufwand: hoch Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Knowledge-Catalog Readiness Owner: Dev ⏱ 6–12 Monate

Erfolgsmetrik: Feed/API live und dokumentiert, Anzahl Endpoints (aktuell 6/25) steigt messbar

Quellenangaben und fachliche Belege ergänzen Priority 42

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Bei ernährungsbezogenen Aussagen (z.B. Diätformen, gesundheitsbezogene Claims) sichtbare Quellenverweise oder Fachreview-Hinweise einbauen, um Trust-Signale für sensible Themen zu stärken.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Evidence & Trust Owner: Legal/Fachreview ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Anzahl Content-Seiten mit geprüften Quellenangaben bei Ernährungsclaims

✓ ohne Datenanbindung belastbar

🔍 Organic SEO Benchmark — schwerpunktmäßig klassische Suche

Differenzierung gegen generische Rezept-Massenware schärfen Priority 40

Organic SEO ↑20

Bestehende breite Themenabdeckung um hyperspezifische, originelle Inhalte (z.B. eigene Testreihen, Nährwert-Vergleiche, Autoren-Perspektive) ergänzen statt austauschbarer Standardrezepte.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: gering ↳ Content & Journey Coverage Owner: Content ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Anteil neu erstellter/überarbeiteter Inhalte mit originärem Mehrwert-Signal (Autor+Beleg) pro Quartal

🔌 Mit Kundendaten schärfer beurteilbar: Nach Anbindung von GA4 + Google Ads ließe sich realen Query-Intent, Funnel-Abbrüche und CPC-Geschäftswert messen statt directional schätzen — Priorität und Erfolg dieser Maßnahme wären dann belegt.

hreflang-Strategie für weitere Märkte prüfen Priority 24

Organic SEO ↑40

Falls internationale Expansion geplant ist, hreflang-Auszeichnung für zusätzliche Sprachmärkte ergänzen, aktuell rein monolingual ohne Marktsignale.

Aufwand: gering Erwarteter Beitrag: gering ↳ Organic Search Reach Owner: SEO ⏱ 0–3 Monate

Erfolgsmetrik: hreflang-Tags validiert für Zielmärkte, Indexierung in GSC pro Markt sichtbar

🔌 Mit Kundendaten schärfer beurteilbar: Nach Anbindung von Google Search Console ließe sich echte Klicks, CTR & Position je Query messen statt directional schätzen — Priorität und Erfolg dieser Maßnahme wären dann belegt.

Die Wette dieses Assessments

WETTE · datiert & falsifizierbar HYPOTHESIS

Wenn Maßnahme #1 („Organization- und Brand-Entity-Schema implementieren") umgesetzt wird, dann verringert sich die Lücke der Dimension Offer & Entity Clarity zum Peer-Median (heute 28.0 Punkte) bis zum 08.10.2026 um mindestens 5 Punkte.

Falsifikator: Ist die Lücke am Stichtag nicht mindestens 5 Punkte kleiner, gilt die Wette als verloren und wird genau so ausgewiesen. Aufgelöst wird beim nächsten Re-Audit derselben Gruppe — Ehrlichkeit ist Teil der Methodik: wir prognostizieren nicht, wir wetten überprüfbar.

Beobachtete Stichprobe über 3 Läufe (2026-07-06 16:05 · 2026-07-06 16:05 · 2026-07-06 16:05), Engine(s): claude_cli. Methodik: Organic SEO Benchmark + KI-Mode Readiness Check v2.0 — Cold Audit (nur öffentlich beobachtbare Signale, ohne GSC/GA4), 7 Kern-Dimensionen + Agentic-Modul, zwei Linsen (OVI/AVI), Benchmark als Overlay. Guardrails:

Keine Ranking-/Citation-/Traffic-/Revenue-Garantien
Keine willkürlichen generischen Zukunfts-Ziel-Polygone (kein 'Target 2027' im Radar)
Keine direkten llms.txt/Schema/FAQ/H1 KI-Sichtbarkeits-Versprechen — nur 'erwarteter Beitrag / Hypothese'
Knowledge-Catalog/potentialAction/Feed sind Readiness-Sub-Signale, KEINE Garantie für Agent-Inklusion oder A2A-Transaktion
Menschliche Validierung vor Client-Auslieferung
Bei fehlenden Daten: 'not measured' statt Score 0
Benchmark-Label automatisch aus denselben Werten (leader=argmax, peer=median), keine manuellen Labels

Hintergrund: Googles KI-Modus (AI Mode / AI Overviews) beantwortet Suchen zunehmend direkt — klassisches Googeln nimmt ab. „Agentische Sichtbarkeit" ist unsere Rahmung dieses realen SEO→GEO/AEO-Wandels, kein etablierter Branchenstandard. Menschliche Review vor Auslieferung empfohlen.