KI-Sichtbarkeits-Gap-Assessment

KoRohttps://korodrogerie.de · Online-Lebensmittelhandel für Nüsse, Trockenfrüchte, Nussmuse, Snacks und Proteinprodukte in Großpackungen 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 06:10

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)

55.5

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)

26.3

Ergebnis auf einen Blick

Organic Search Reach

directional (Cold Audit)

AI Answer Presence

Mention Rate 5.6

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

44.4

α_org 0.62

2027

40.3

α_org 0.48

2028

37.4

α_org 0.38

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: Offer & Entity Clarity, Actionability & Agentic Viability. 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 · 195 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 (8) als auch der Peer-Median (5) 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 55.5

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

② KI-Mode Readiness · AVI 26.3

KoRo 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 Directional: robots_txt_ok=true, has_sitemap=true und http_ok=true zeigen solide technische Crawl-Basis; hreflang_count=23 deutet auf breite internationale Mark	55	45.0	55 KoRo	0	C 🔌 Google Search Console verbinden → A
AI Answer Presence KI-Antwort Mention Rate 5.6 · Share of Voice 100.0 Source-Link 5.6 · Rec 14.3	8	5.2	26 Hawlik	0	B 🔌 Google Search Console (AI-Overviews-/AI-Mode-Impressionen) verbinden → A
Technical Discoverability Website indexable ✓ · robots-ok ✓ · http-ok ✓ · sitemap ✓ · canonical ✓ · no JSON-LD ✗ · viewport ✓ · hreflang ✓ · title ✓ → 85 (Cold-Deckel 80: strukturelle Readiness,	80	80.0	80 Hawlik / MykoTroph / Sunday Natural / KoRo · geteilt	0	B
Offer & Entity Clarity Website Organization entity ✗ · Product/Service entity ✗ · sameAs entity graph ✗ · meta description ✓ · single clear H1 ✓ → 25 \| LLM: Titel/Meta-Description benennen Ma	41	69.0	71 Hawlik	−28	B 🔌 Google Business Profile verbinden → A
Evidence & Trust Website author byline ✓ · dated content ✗ · https ✓ · outbound citations ✓ · imprint/about ✓ → 80 \| LLM: Starkes unabhängiges Reputationssignal: Trusted-Shops-Zertifika	74	67.0	79 MykoTroph	0	B
Content & Journey Coverage Website Der Auszug zeigt primär Navigations-/Service-Ebene (Bestellstatus, Zahlarten, Hilfebereich, Rücksendungen, Reklamationen) — das deckt Evaluation/Action-Touchpoi	50	57.0	60 MykoTroph	−7	B 🔌 GA4 + Google Ads verbinden → A
Actionability & Agentic Viability Website clear next step ✓ · potentialAction schema ✗ · machine-readable contact ✗ · feed/API for agents ✗ · CTA density ✓ → 40	40	80.0	80 Hawlik / MykoTroph · geteilt	−40	B 🔌 Google Analytics 4 verbinden → A

MODUL · OPTIONAL Agentic / Knowledge-Catalog 0

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 52.0 · Leader 67 (Hawlik) · Confidence B

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

Wettbewerber-Detailwerte

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

Dimension	KoRo	Hawlik	MykoTroph	Sunday Natural
Organic Search Reach	55	50.0	45.0	45.0
AI Answer Presence	8	25.9	3.7	5.2
Technical Discoverability	80	80.0	80.0	80.0
Offer & Entity Clarity	41	71.0	59.0	69.0
Evidence & Trust	74	51.0	79.0	67.0
Content & Journey Coverage	50	40.0	60.0	57.0
Actionability & Agentic Viability	40	80.0	80.0	65.0
Modul · Knowledge-Catalog Readiness	0	67.0	52.0	45.0

Prioritätenmatrix

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

1 Organization- & Product-JSON-LD implementieren (Score 76.2, Aufwand mittel)
2 Maschinenlesbaren Produktfeed bereitstellen (Score 69.5, Aufwand hoch)
3 potentialAction-Schema auf Kernseiten (Score 67.5, Aufwand mittel)
4 Organization-Entität mit sameAs-Graph (Score 62.5, Aufwand gering)
5 Product/Service-Entität je Kernkategorie (Score 60.5, Aufwand mittel)
6 Maschinenlesbarer Kontaktpfad (Score 56.5, Aufwand gering)
7 Ratgeber-/FAQ-Ebene für Discovery aufbauen (Score 50.8, Aufwand mittel)
8 Aktualitätskennzeichnung für Content (Score 40.5, 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-JSON-LD implementieren Priority 76

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Schema.org Organization-JSON-LD (Name, Logo, sameAs zu Social-/Trusted-Shops-Profilen) sowie Product/Offer-JSON-LD für die Kernsortimente (Nüsse, Nussmus, Snacks) inkl. Preis und Verfügbarkeit ergänzen.

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

Erfolgsmetrik: kc_jsonld_block_count > 0 und kc_has_organization=true im nächsten Crawl; 0 Fehler 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 Produktfeed bereitstellen Priority 70

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Strukturierten Produktfeed (z.B. Merchant-Feed/JSON-Endpoint) mit Preis, Verfügbarkeit und Kategorie für die wichtigsten SKUs bereitstellen, damit automatisierte Systeme Sortiments-/Preisdaten strukturiert abrufen können.

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

Erfolgsmetrik: Feed erreichbar und validiert (0 Schema-Fehler im Feed-Validator)

Organization-Entität mit sameAs-Graph Priority 62

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

Organization-Entität mit sameAs-Verweisen zu Social-Media-, Wikidata- und Trusted-Shops-Profilen ergänzen, um die Markenidentität strukturiert statt nur im Fließtext auszuzeichnen.

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

Erfolgsmetrik: kc_has_organization=true mit mindestens 3 sameAs-Links im JSON-LD

🔌 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.

Product/Service-Entität je Kernkategorie Priority 60

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

Für die Top-Kategorien (Nüsse, Nussmus, Snacks, vegan/Bio) je eine Product- bzw. Service-Entität mit Name, Beschreibung, Kategorie und USP (Großpackungen) als strukturierte Daten statt nur Microdata hinterlegen.

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

Erfolgsmetrik: Product-Entity strukturiert auf mindestens 80% der Kategorie-Landingpages nachweisbar

Aktualitätskennzeichnung für Content Priority 40

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Veröffentlichungs-/Aktualisierungsdatum auf Content-Seiten sichtbar auszeichnen, um das bereits starke Trust-Fundament (Trusted-Shops-Siegel, 58.861 Bewertungen) durch erkennbare Aktualität zu ergänzen.

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

Erfolgsmetrik: has_date_published=true auf Stichprobe der Content-Seiten

✓ ohne Datenanbindung belastbar

🔍 Organic SEO Benchmark — schwerpunktmäßig klassische Suche

Ratgeber-/FAQ-Ebene für Discovery aufbauen Priority 51

Organic SEO ↑20

Ratgeber-/FAQ-Inhalte (z.B. "Nüsse richtig lagern", "Nussmus vs. Erdnussbutter") mit sichtbarem Veröffentlichungsdatum aufbauen, um die bislang fehlende Discovery-Ebene neben Service-/Navigationsinhalten zu ergänzen.

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

Erfolgsmetrik: has_faq_markup=true; mindestens 5 neue datierte Ratgeber-Artikel online

🔌 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.

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

potentialAction-Schema auf Kernseiten Priority 68

KI-Mode ↑10

Startseite, Produktseiten und Bestellstatus um schema.org potentialAction (z.B. SearchAction/OrderAction) ergänzen, damit tool-nutzende Systeme den nächsten Schritt technisch auswerten können.

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

Erfolgsmetrik: potentialAction im JSON-LD auf Stichprobe von 5 Kern-Templates nachweisbar

🔌 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.

Maschinenlesbarer Kontaktpfad Priority 56

KI-Mode ↑10

ContactPoint-Schema (E-Mail, Telefon, Formular-Endpoint) hinterlegen und einen eigenen /contact-Pfad mit klarer URL etablieren statt nur eingebetteter Formular-Links.

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

Erfolgsmetrik: has_contact_path=true im nächsten Crawl-Check

Die Wette dieses Assessments

WETTE · datiert & falsifizierbar HYPOTHESIS

Wenn Maßnahme #1 („Organization- & Product-JSON-LD implementieren") umgesetzt wird, dann verringert sich die Lücke der Dimension Knowledge-Catalog Readiness zum Peer-Median (heute 52.0 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 05:32 · 2026-07-20 05:32 · 2026-07-20 05:32), 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.