KI-Sichtbarkeits-Gap-Assessment

Kokomoohttps://kokomoo.at · Online-Shop für nachhaltiges, pädagogisches Holzspielzeug und Pikler-/Montessori-Spielmaterial 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 16:39

Engine(s)claude_cli

Wiederholungen3×

Branche (angenommen)E-Commerce / Online-Handel

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: E-Commerce / Online-Handel — daraus die Gewichtung organisch↔agentisch je Jahr (α_org): 2026 0.62 · 2027 0.48 · 2028 0.38. 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)

53.8

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)

30.0

Ergebnis auf einen Blick

Organic Search Reach

directional (Cold Audit)

AI Answer Presence

Mention Rate 5.6

Competitive Gap

0.0

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

44.8

α_org 0.62

2027

41.4

α_org 0.48

2028

39.0

α_org 0.38

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. Volatilität AI Answer Presence: niedrig (±0.0, 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 · 204 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 (4) als auch der Peer-Median (4) 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 53.8

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

② KI-Mode Readiness · AVI 30.0

Kokomoo 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	Conf.
Organic Search Reach directional Ohne GSC/GA4 nur direktional: has_sitemap, robots_txt_ok und https positiv für Crawlbarkeit; klare Nischenpositionierung (Pikler/Montessori-Spielwaren) mit gran	50	46.0	50 ROFU Kinderland / Kokomoo · geteilt	C 🔌 Google Search Console verbinden → A
AI Answer Presence KI-Antwort Mention Rate 5.6 · Share of Voice 24.4 Source-Link 5.6 · Rec 0.0	4	3.7	7 ROFU Kinderland	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 ROFU Kinderland / Spielzeug24 / Kokomoo · geteilt	B
Offer & Entity Clarity Website Organization entity ✗ · Product/Service entity ✗ · sameAs entity graph ✗ · meta description ✓ · single clear H1 ✓ → 25 \| LLM: Marke/Kontakt/Impressum klar vorha	42	40.0	48 Spielzeug24	B 🔌 Google Business Profile verbinden → A
Evidence & Trust Website author byline ✓ · dated content ✗ · https ✓ · outbound citations ✗ · imprint/about ✓ → 60 \| LLM: Transparenz-Basics vorhanden (Impressum, Kontaktpfad, has_autho	55	41.5	55 Kokomoo	B
Content & Journey Coverage Website Breite Themen-/Kategorietiefe (Altersstufen, Marken, Pädagogik-Richtungen) stützt Discovery-Pfade und interne Routen; has_faq_markup=false und kein date_publish	55	35.0	55 Kokomoo	B 🔌 GA4 + Google Ads verbinden → A
Actionability & Agentic Viability Website clear next step ✓ · potentialAction schema ✗ · machine-readable contact ✓ · feed/API for agents ✓ · CTA density ✓ → 75	75	60.0	80 Spielzeug24	B 🔌 Google Analytics 4 verbinden → A

MODUL · OPTIONAL Agentic / Knowledge-Catalog 22

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 44.5 · Leader 67 (Spielzeug24) · Confidence B

JSON-LD-Vielfalt 0/30 · Endpoints 10/25 · llms.txt vorhanden (informativ, 0 Pkt) · Transactability 0/25 · Commerce-Daten 12/20 → 22

Wettbewerber-Detailwerte

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

Dimension	Kokomoo	ROFU Kinderland	Spiele Max	Spielzeug24
Organic Search Reach	50	50.0	—	42.0
AI Answer Presence	4	6.7	2.2	3.7
Technical Discoverability	80	80.0	—	80.0
Offer & Entity Clarity	42	32.0	—	48.0
Evidence & Trust	55	49.0	—	34.0
Content & Journey Coverage	55	35.0	—	35.0
Actionability & Agentic Viability	75	40.0	—	80.0
Modul · Knowledge-Catalog Readiness	22	22.0	—	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- & Product/Offer-Schema (JSON-LD) ergänzen (Score 65.2, Aufwand mittel)
2 Commerce-Daten in Feed & Schema vervollständigen (Score 60.2, Aufwand mittel)
3 Publikationsdatum & Aktualisierungsdatum auszeichnen (Score 50.0, Aufwand gering)
4 Entity-Graph (sameAs) und sichtbare Angebots-Fakten ergänzen (Score 47.5, Aufwand gering)
5 Transaktions-/Verfügbarkeits-Endpoint bereitstellen (Score 46.5, Aufwand hoch)
6 Externe Quellenverweise & unabhängige Reputationssignale einbinden (Score 42.5, Aufwand mittel)
7 Evaluations-Content mit Fließtext statt reiner Navigation ausbauen (Score 42.5, Aufwand mittel)
8 Search Console/GA4 anbinden für belastbare Nachfrage-Daten (Score 35.0, 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- & Product/Offer-Schema (JSON-LD) ergänzen Priority 65

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Organization-Schema (Name, Logo, Adresse, Kontakt) und Product/Offer-Schema je Kategorie/SKU (Preis, Verfügbarkeit, GTIN) implementieren — aktuell deckt das JSON-LD nur BreadcrumbList/ListItem ab (0/30 Vielfalt-Teilscore).

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

Erfolgsmetrik: JSON-LD-Vielfalt-Teilscore (Knowledge-Catalog) steigt von 0/30; Rich-Results-Test zeigt Organization+Product ohne Fehler beim Re-Audit.

🔌 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.

Commerce-Daten in Feed & Schema vervollständigen Priority 60

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Preis, Lagerbestand/Verfügbarkeit, Versandkosten und Liefergebiet je Produkt in Datenfeed und strukturierten Daten ergänzen (aktuell Commerce-Teilscore nur 12/20), z.B. über einen Google-Merchant-Feed.

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

Erfolgsmetrik: Commerce-Daten-Teilscore steigt Richtung 20/20; Merchant-Feed-Validierung ohne Fehler.

Publikationsdatum & Aktualisierungsdatum auszeichnen Priority 50

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

datePublished/dateModified im Schema und sichtbar im Content ergänzen, um Aktualität nachvollziehbar zu machen (aktuell has_date_published=false).

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

Erfolgsmetrik: has_date_published=true beim Re-Crawl; Datum auf Kategorie-/Produktseiten sichtbar.

✓ ohne Datenanbindung belastbar

Entity-Graph (sameAs) und sichtbare Angebots-Fakten ergänzen Priority 48

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

sameAs-Verweise zu Social-/Verzeichnis-Profilen ins Schema aufnehmen und Standort, Versandbedingungen sowie Verfügbarkeit sichtbar im Fließtext ergänzen (im Auszug aktuell nicht erkennbar).

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

Erfolgsmetrik: kc_has_sameas=true beim Re-Crawl; Standort/Versand/Verfügbarkeit im Seitenauszug sichtbar.

🔌 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.

Transaktions-/Verfügbarkeits-Endpoint bereitstellen Priority 46

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Einen maschinenlesbaren Endpoint für Bestands- oder Reservierungsabfragen dokumentieren und veröffentlichen (aktuell 0/25 Transactability bei 10/25 vorhandenen Endpoints).

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

Erfolgsmetrik: Transactability-Teilscore >0/25 beim Re-Audit; dokumentierter Endpoint ist erreichbar und getestet.

Externe Quellenverweise & unabhängige Reputationssignale einbinden Priority 42

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Verweise auf unabhängige Quellen (Hersteller-Zertifikate, Pädagogik-Fachquellen) sowie Kundenbewertungen/Testberichte sichtbar einbinden, um Qualitätsclaims zu belegen (aktuell external_link_count=2, keine Reviews im Auszug).

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

Erfolgsmetrik: Anzahl belegter Qualitätsclaims mit Quellenlink steigt; Review-/Testimonial-Widget live.

✓ ohne Datenanbindung belastbar

🔍 Organic SEO Benchmark — schwerpunktmäßig klassische Suche

Evaluations-Content mit Fließtext statt reiner Navigation ausbauen Priority 42

Organic SEO ↑20

Kategorie-/Ratgeberseiten um erklärenden Fließtext (Pädagogik-Einordnung, Alters-Eignung, Vergleich) ergänzen, da der Auszug aktuell primär Navigationsmenü zeigt und has_faq_markup=false ist.

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

Erfolgsmetrik: Anteil Seiten mit >150 Wörtern Fließtext steigt; has_faq_markup wird beim Re-Audit erneut geprüft.

🔌 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.

Search Console/GA4 anbinden für belastbare Nachfrage-Daten Priority 35

Organic SEO ↑40

Google Search Console und GA4 verknüpfen, um Klicks/Impressionen statt nur struktureller Signale zu messen, und Long-Tail-Content zu Alters-/Marken-Kombinationen (z.B. "Pikler-Spielzeug 0-3 Grapat") gezielt ausbauen.

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

Erfolgsmetrik: GSC/GA4 verbunden und liefert Klick-/Impressionsdaten; Anzahl indexierter Long-Tail-Landingpages steigt.

🔌 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- & Product/Offer-Schema (JSON-LD) ergänzen") umgesetzt wird, dann verringert sich die Lücke der Dimension Knowledge-Catalog Readiness zum Peer-Median (heute 22.5 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 16:10 · 2026-07-20 16:10 · 2026-07-20 16:10), 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.