KI-Sichtbarkeits-Gap-Assessment

LECKERhttps://lecker.de · Rezepte- und Food-Content-Portal (Kochen & Backen) 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 16:08

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)

63.5

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)

47.1

Ergebnis auf einen Blick

Organic Search Reach

directional (Cold Audit)

AI Answer Presence

Mention Rate 20.4

Competitive Gap

1.0

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

56.6

α_org 0.58

2027

54.0

α_org 0.42

2028

52.3

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. Volatilität AI Answer Presence: mittel (±5.7, 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 · 227 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 (14) 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 63.5

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

② KI-Mode Readiness · AVI 47.1

LECKER 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 und robots.txt vorhanden, HTTPS ok, sehr breite interne Themenstruktur deutet auf potenziell gute Long-Tail-A	52	55.0	65 Chefkoch.de	−3	C 🔌 Google Search Console verbinden → A
AI Answer Presence KI-Antwort Mention Rate 20.4 · Share of Voice 20.0 Source-Link 13.0 · Rec 6.7	14	16.8	56 EAT SMARTER	−3	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 / LECKER · geteilt	0	B
Offer & Entity Clarity Website Organization entity ✓ · Product/Service entity ✓ · sameAs entity graph ✓ · meta description ✓ · single clear H1 ✓ → 100 \| LLM: Marke, Angebot (kostenlose Rezept	89	38.0	89 LECKER	0	B 🔌 Google Business Profile verbinden → A
Evidence & Trust Website author byline ✗ · dated content ✗ · https ✓ · outbound citations ✓ · imprint/about ✓ → 55 \| LLM: Keine Autor-Kennzeichnung (has_author=false) und kein Veröffent	48	49.0	87 Chefkoch.de	−1	B
Content & Journey Coverage Website Sehr breite Themenabdeckung mit klaren Discovery-Pfaden (nach Mahlzeit, Ernährungsform, Zutat, Saison, Anlass) sowie Zusatzformate wie Lexikon, Warenkunde, Tage	68	68.0	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 ✓ → 85 (Cold-Deckel 80: strukturelle Readiness,	80	35.0	80 EAT SMARTER / LECKER · geteilt	0	B 🔌 Google Analytics 4 verbinden → A

MODUL · OPTIONAL Agentic / Knowledge-Catalog 67

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 31.0 · Leader 67 (LECKER) · Confidence B

JSON-LD-Vielfalt 30/30 · Endpoints 0/25 · Transactability 25/25 · Commerce-Daten 12/20 → 67

Wettbewerber-Detailwerte

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

Dimension	LECKER	Chefkoch.de	EAT SMARTER	essen&trinken
Organic Search Reach	52	65.0	55.0	45.0
AI Answer Presence	14	16.8	56.5	0.0
Technical Discoverability	80	80.0	80.0	80.0
Offer & Entity Clarity	89	64.0	37.0	38.0
Evidence & Trust	48	87.0	46.0	49.0
Content & Journey Coverage	68	78.0	58.0	68.0
Actionability & Agentic Viability	80	35.0	80.0	25.0
Modul · Knowledge-Catalog Readiness	67	45.0	31.0	6.0

Prioritätenmatrix

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

1 Autor:innen-Kennzeichnung auf Rezept-/Ratgeberinhalten einführen (Score 47.9, Aufwand gering)
2 Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum konsequent ausweisen (Score 47.9, Aufwand gering)
3 Prägnante Antwort-Absätze auf Schlüsselseiten ergänzen (Score 46.1, Aufwand mittel)
4 Search Console & Analytics anbinden für belastbare Sichtbarkeitsdaten (Score 43.7, Aufwand gering)
5 Beleg- und Originalitätstiefe bei Rezepten/Ratgebern erhöhen (Score 40.0, Aufwand hoch)
6 Interne Themencluster gegen Keyword-Kannibalisierung prüfen (Score 38.7, Aufwand mittel)
7 Markenerwähnungen in KI-Antworten laufend beobachten (Score 37.4, Aufwand gering)
8 Redaktions-/Prüfprozess für Ernährungsthemen transparent machen (Score 34.1, Aufwand mittel)

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.

Autor:innen-Kennzeichnung auf Rezept-/Ratgeberinhalten einführen Priority 48

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Sichtbare Autor-Bylines mit Kurzprofil (Qualifikation/Erfahrung) auf allen Rezept- und Ratgeberseiten ergänzen, da has_author aktuell durchgängig fehlt – zentrales Trust-Signal für diesen Content-Typ.

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

Erfolgsmetrik: Anteil Seiten mit sichtbarer Autor-Byline von 0% auf >80% der Top-Inhalte

✓ ohne Datenanbindung belastbar

Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum konsequent ausweisen Priority 48

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

has_date_published fehlt im Signal-Set; Datum sichtbar im Content und zusätzlich strukturiert hinterlegen, priorisiert für Inhalte mit Ernährungs-/Gesundheitsbezug, wo Aktualität besonders vertrauensrelevant ist.

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

Erfolgsmetrik: Anteil Seiten mit sichtbarem Veröffentlichungs-/Update-Datum steigt auf >80%

✓ ohne Datenanbindung belastbar

Redaktions-/Prüfprozess für Ernährungsthemen transparent machen Priority 34

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Kurze Seite oder Hinweis-Baustein zum redaktionellen Prüfprozess (z. B. fachliche Gegenlese bei Ernährungsaussagen) ergänzen, um Trust bei sensiblen Themen zu stärken – ohne Heilversprechen oder Zertifizierungsanspruch.

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

Erfolgsmetrik: Redaktionsprozess-Seite live und von zentralen Ratgeberseiten verlinkt

✓ ohne Datenanbindung belastbar

🔍 Organic SEO Benchmark — schwerpunktmäßig klassische Suche

Search Console & Analytics anbinden für belastbare Sichtbarkeitsdaten Priority 44

Organic SEO ↑40

GSC- und GA4-Zugang einrichten, um Impressionen, Klicks, CTR und Rankings je Query-Cluster zu erfassen; aktuell nur directional aus Crawl-Signalen bewertbar. Basis für alle weiteren Organic-Maßnahmen.

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

Erfolgsmetrik: GSC/GA4 aktiv, erster Monatsreport mit Impressions/Klicks je Themencluster verfügbar

🔌 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.

Beleg- und Originalitätstiefe bei Rezepten/Ratgebern erhöhen Priority 40

Organic SEO ↑20

Bei ausgewählten Kerninhalten Testnotizen, Variantenvergleiche oder Quellenangaben (z. B. bei Nährwert-/Gesundheitsaussagen) ergänzen, um über reine Themenbreite hinaus Tiefe und Belastbarkeit zu zeigen.

Aufwand: hoch Erwarteter Beitrag: gering ↳ Content & Journey Coverage Owner: Content ⏱ 6–12 Monate

Erfolgsmetrik: Anzahl Kernseiten mit dokumentierten Tests/Quellenangaben steigt messbar 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.

Interne Themencluster gegen Keyword-Kannibalisierung prüfen Priority 39

Organic SEO ↑40

Die granulare Taxonomie (Mahlzeit, Ernährungsform, Zutat, Saison) auf überlappende Zielkeywords zwischen Kategorie- und Rezeptseiten prüfen und interne Verlinkung/Canonicals konsolidieren, um Long-Tail-Potenzial nicht zu verwässern.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Organic Search Reach Owner: SEO ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Rückgang konkurrierender Rankings pro Keyword-Cluster in GSC nach 8 Wochen

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

Prägnante Antwort-Absätze auf Schlüsselseiten ergänzen Priority 46

KI-Mode ↑40

Zu Beginn zentraler Rezept-/Ratgeberseiten kurze, in sich geschlossene Absätze (Definition, Kernaussage, Kurz-Anleitung) ergänzen, die von Sprachmodellen leicht extrahiert werden können – ohne Markup-Änderungen als alleinigen Hebel zu betrachten.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: gering ↳ AI Answer Presence Owner: Content ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Anteil Top-50-Seiten mit klarem Antwort-Absatz steigt; Mention Rate im nächsten AI-Visibility-Audit erneut messen

🔌 Mit Kundendaten schärfer beurteilbar: Nach Anbindung von Google Search Console (AI-Overviews-/AI-Mode-Impressionen) ließe sich reale KI-Antwort-Impressionen und die ‚rankt-aber-nicht-zitiert‘-Lücke messen statt directional schätzen — Priorität und Erfolg dieser Maßnahme wären dann belegt.

Markenerwähnungen in KI-Antworten laufend beobachten Priority 37

KI-Mode ↑40

Regelmäßiges Monitoring (z. B. quartalsweise Prompt-Stichprobe) etablieren, um Mention Rate und zitierte Konkurrenzquellen zu tracken, statt einmalig zu messen – Grundlage für priorisierte Content-Nacharbeit.

Aufwand: gering Erwarteter Beitrag: gering ↳ AI Answer Presence Owner: SEO ⏱ 0–3 Monate

Erfolgsmetrik: Wiederkehrender Mention-Rate-Report alle 3 Monate mit Trendlinie

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.