KI-Sichtbarkeits-Gap-Assessment

GuteKueche.athttps://gutekueche.at · Online-Rezepte- und Kochportal 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.

Erstellt2026-07-20 21:21

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)

54.8

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)

34.0

Ergebnis auf einen Blick

Organic Search Reach

directional (Cold Audit)

AI Answer Presence

Mention Rate 22.2

Competitive Gap

10.7

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

46.1

α_org 0.58

2027

42.7

α_org 0.42

2028

40.7

α_org 0.32

Gewicht organisch Gewicht agentisch Overall Visibility (Szenario)

Die zwei Checks im 7-Dimensionen-Radar

Defence-Status: Watch Solide Basis, aber Rückstand auf einzelnen Achsen. Größte Lücken: Content & Journey Coverage, Actionability & Agentic Viability. Volatilität AI Answer Presence: niedrig (±4.2, 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

⚠ Crawl unvollständig. Body-Struktur (H1/Tabellen) wurde nicht erkannt — die Website-Achsen sind mit Vorsicht zu lesen (möglicher JS-Render-/Truncation-Effekt).

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?

SEO-Grundlagen teilweise vorhanden (8/10 Checks · 90 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.

Floor-Effekt (KI-Antwort-Achse). Sowohl die Marke (21) als auch der Peer-Median (17) liegen niedrig — in dieser Nische wird das ganze Feld in KI-Antworten selten genannt. Die AVI-Achsen daher relativ zum Peer-Median lesen, nicht als absolute 0–100-Note.

① Organic SEO Benchmark · OVI 54.8

GuteKueche.at (Ist) Peer-Median Leader Grau = gemessen, aber für diese Linse nicht gewichtet

② KI-Mode Readiness · AVI 34.0

GuteKueche.at 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 Nur directional, keine GSC/GA4-Daten. Öffentlich sichtbar: etablierte Content-Skala (60.000 Rezepte, ausdifferenzierte Kategorien/Saisonthemen) spricht für nenn	55	63.0	65 LECKER	−8	C 🔌 Google Search Console verbinden → A
AI Answer Presence KI-Antwort Mention Rate 22.2 · Share of Voice 17.8 Source-Link 22.2 · Rec 16.7	21	17.0	23 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 ✓ → 84 (Cold-Deckel 80:	80	80.0	80 LECKER / EAT SMARTER / Chefkoch / GuteKueche.at · geteilt	0	B
Offer & Entity Clarity Website Organization entity ✓ · Product/Service entity ✗ · sameAs entity graph ✗ · meta description ✓ · single clear H1 ✗ → 45 \| LLM: Marke/Angebot klar erkennbar (Tite	52	67.0	88 LECKER	−15	B 🔌 Google Business Profile verbinden → A
Evidence & Trust Website author byline ✗ · dated content ✗ · https ✓ · outbound citations ✓ · imprint/about ✓ → 55 \| LLM: Positiv: Impressum+Kontaktpfad vorhanden (Transparenz), gültige	50	52.0	86 Chefkoch	−2	B
Content & Journey Coverage Website teilweise commodity: Template-Phrasing (alle 3 Rezept-Teaser folgen identischem Muster 'Rezept X wird mit Y verfeinert – Prädikat-Rezept für Z'), keine First-Pa	48	68.0	74 Chefkoch	−20	B 🔌 GA4 + Google Ads verbinden → A
Actionability & Agentic Viability Website clear next step ✓ · potentialAction schema ✗ · machine-readable contact ✓ · feed/API for agents ✗ · CTA density ✗ → 50	50	80.0	80 LECKER / EAT SMARTER · geteilt	−30	B 🔌 Google Analytics 4 verbinden → A

MODUL · OPTIONAL Agentic / Knowledge-Catalog 20

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) · Confidence B

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

Wettbewerber-Detailwerte

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

Dimension	GuteKueche.at	LECKER	EAT SMARTER	Chefkoch
Organic Search Reach	55	65.0	60.0	63.0
AI Answer Presence	21	13.3	23.0	17.0
Technical Discoverability	80	80.0	80.0	80.0
Offer & Entity Clarity	52	88.0	38.0	67.0
Evidence & Trust	50	52.0	48.0	86.0
Content & Journey Coverage	48	68.0	65.0	74.0
Actionability & Agentic Viability	50	80.0	80.0	35.0
Modul · Knowledge-Catalog Readiness	20	67.0	32.0	45.0

Prioritätenmatrix

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

1 potentialAction-Schema auf Rezeptseiten ergänzen (Score 63.2, Aufwand mittel)
2 Autoren-Bylines und Methodik/Testdatum statt Template-Teaser (Score 59.2, Aufwand mittel)
3 Eindeutige Handlungs-CTA je Rezeptseite (z.B. Einkaufsliste) (Score 57.0, Aufwand gering)
4 Klare Einzel-H1 auf der Startseite setzen (Score 56.0, Aufwand gering)
5 JSON-LD-Vielfalt auf Rezeptseiten erweitern (Score 50.0, Aufwand mittel)
6 Maschinenlesbaren Rezept-Feed/Endpoint bereitstellen (Score 47.5, Aufwand hoch)
7 sameAs-Entity-Graph und Product/Service-Schema ergänzen (Score 46.0, Aufwand mittel)
8 sitemap.xml erstellen und in Search Console einreichen (Score 43.2, 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.

Klare Einzel-H1 auf der Startseite setzen Priority 56

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

Aktuell H1-Count=0 auf der Startseite. Eine eindeutige, das Angebot benennende H1 (z.B. 'Rezeptportal Österreich – 60.000 Rezepte') ergänzen, um die strukturelle Entitäts-Klarheit der Hauptseite zu stärken.

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

Erfolgsmetrik: H1-Count=1 auf Startseite (Crawl-Check im nächsten Re-Audit)

🔌 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.

JSON-LD-Vielfalt auf Rezeptseiten erweitern Priority 50

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

JSON-LD-Vielfalt liegt bei 20/30. Über das vorhandene Organization-Schema hinaus Recipe-spezifische Typen (NutritionInformation, AggregateRating, HowTo wo zutreffend) ergänzen, wo inhaltlich gedeckt.

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

Erfolgsmetrik: Anzahl valider JSON-LD-Typen je Rezeptseite im Rich-Results-Test

🔌 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.

Maschinenlesbaren Rezept-Feed/Endpoint bereitstellen Priority 48

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Endpoints (0/25) und Commerce-Daten (0/20) fehlen vollständig. Einen strukturierten JSON/RSS-Feed für den Rezeptkatalog (Titel, Zutaten, Zubereitungszeit, URL) bereitstellen, um Katalog-Zugänglichkeit für Tools/Aggregatoren zu schaffen.

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

Erfolgsmetrik: Feed-Endpoint live und schemavalide; Requests/Woche im Server-Log

sameAs-Entity-Graph und Product/Service-Schema ergänzen Priority 46

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

Kein sameAs (keine verknüpften Profile) und kein Product/Service-Schema. Organization-JSON-LD um sameAs (Social-/Verzeichnis-Profile) erweitern und Rezepte/Services als strukturierte Entities auszeichnen.

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

Erfolgsmetrik: sameAs-Properties live und im Rich-Results-Test valide; Anzahl verknüpfter Profile

🔍 Organic SEO Benchmark — schwerpunktmäßig klassische Suche

Autoren-Bylines und Methodik/Testdatum statt Template-Teaser Priority 59

Organic SEO ↑20

Teaser folgen identischem Muster ohne Autor oder Testnachweis (has_author=false, has_date_published=false). Rezepte mit sichtbarer Autorschaft, Testprotokoll/Anpassungshinweis und Veröffentlichungs-/Update-Datum versehen, um Template-Phrasing durch First-Party-Evidenz zu ersetzen.

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

Erfolgsmetrik: Anteil Rezepte mit Autor+Datum (Ziel >70%); Rückgang identischer Teaser-Formulierungen

🔌 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.

sitemap.xml erstellen und in Search Console einreichen Priority 43

Organic SEO ↑40

has_sitemap=false trotz robots_txt_ok ist ein technisches Warnsignal für systematische Indexierung bei 60.000 Rezepten. XML-Sitemap(s) generieren, verlinken und in GSC einreichen.

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

Erfolgsmetrik: has_sitemap=true im nächsten Crawl; Index-Coverage-Report in GSC ohne Sitemap-Fehler

🔌 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.

🤖 KI-Mode Readiness — schwerpunktmäßig KI-Antwort-Sichtbarkeit

potentialAction-Schema auf Rezeptseiten ergänzen Priority 63

KI-Mode ↑10

potentialAction schema fehlt komplett (✗). Für Kern-Interaktionen (Rezept ansehen, Suche, Zutatenliste) strukturierte potentialAction-Markups ergänzen, damit tool-/agentennutzende Systeme den nächsten Schritt maschinenlesbar erfassen können.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: hoch ↳ Actionability & Agentic Viability Owner: Dev ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Anteil Rezeptseiten mit validem potentialAction-Markup (Ziel >80%, Stichprobe Schema-Validator)

🔌 Mit Kundendaten schärfer beurteilbar: Nach Anbindung von Google Analytics 4 ließe sich echte Conversion-Pfade und -Raten je Quelle messen statt directional schätzen — Priorität und Erfolg dieser Maßnahme wären dann belegt.

Eindeutige Handlungs-CTA je Rezeptseite (z.B. Einkaufsliste) Priority 57

KI-Mode ↑10

CTA-Dichte ist aktuell schwach (CTA density ✗). Auf Rezeptseiten eine klar markierte, wiederkehrende Aktion einführen (z.B. 'Zutaten zur Einkaufsliste hinzufügen', 'Rezept speichern'), damit der nächste Schritt für Mensch und Tool eindeutig ist.

Aufwand: gering Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Actionability & Agentic Viability Owner: Content/Dev ⏱ 0–3 Monate

Erfolgsmetrik: GA4-Event-Rate für die neue CTA; Anteil Rezeptseiten mit eindeutiger Haupt-Aktion

Die Wette dieses Assessments

WETTE · datiert & falsifizierbar HYPOTHESIS

Wenn Maßnahme #1 („potentialAction-Schema auf Rezeptseiten ergänzen") umgesetzt wird, dann verringert sich die Lücke der Dimension Actionability & Agentic Viability zum Peer-Median (heute 30.0 Punkte) bis zum 18.10.2026 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 (2026-07-20 20:33 · 2026-07-20 20:33 · 2026-07-20 20:33), 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.