KI-Sichtbarkeits-Gap-Assessment

LECKERhttps://lecker.de · 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 20:41

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)

67.3

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)

55.7

Ergebnis auf einen Blick

Organic Search Reach

directional (Cold Audit)

AI Answer Presence

Mention Rate 44.5

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

62.4

α_org 0.58

2027

60.6

α_org 0.42

2028

59.4

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: niedrig (±4.0, 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 · 234 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 (34) 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 67.3

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

② KI-Mode Readiness · AVI 55.7

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	Conf.
Organic Search Reach directional Rein directional (kein GSC/GA4): gute technische Crawlbarkeit (sitemap, robots_txt_ok, http_ok, valides JSON-LD inkl. SearchAction/WebSite) und großer Content-U	62	58.0	66 Chefkoch	C 🔌 Google Search Console verbinden → A
AI Answer Presence KI-Antwort Mention Rate 44.5 · Share of Voice 28.4 Source-Link 33.3 · Rec 22.2	34	17.0	51 EAT SMARTER	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 EAT SMARTER / Chefkoch / essen&trinken / LECKER · geteilt	B
Offer & Entity Clarity Website Organization entity ✓ · Product/Service entity ✓ · sameAs entity graph ✓ · meta description ✓ · single clear H1 ✓ → 100 \| LLM: Klare Marke/Logo/Impressum/Kontak	89	37.0	89 LECKER	B 🔌 Google Business Profile verbinden → A
Evidence & Trust Website author byline ✗ · dated content ✗ · https ✓ · outbound citations ✓ · imprint/about ✓ → 55 \| LLM: Impressum vorhanden (Transparenz), Marke wirkt als etabliertes	51	50.0	85 Chefkoch	B
Content & Journey Coverage Website Sehr breite Themenabdeckung (Mahlzeiten, Anlässe, Ernährungsformen, Zutaten, Saison) und Discovery-Hilfen ('Was koche ich heute?', 'Tagesrezept', 'Rezepte der W	66	60.0	76 Chefkoch	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	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 32.0 · 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	EAT SMARTER	Chefkoch	essen&trinken
Organic Search Reach	62	58.0	66.0	55.0
AI Answer Presence	34	50.8	17.0	0.0
Technical Discoverability	80	80.0	80.0	80.0
Offer & Entity Clarity	89	37.0	65.0	33.0
Evidence & Trust	51	50.0	85.0	47.0
Content & Journey Coverage	66	60.0	76.0	60.0
Actionability & Agentic Viability	80	80.0	35.0	25.0
Modul · Knowledge-Catalog Readiness	67	32.0	45.0	7.0

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 & Veröffentlichungsdatum ergänzen (Score 53.8, Aufwand mittel)
2 Beleg-Prozess für Qualitäts-Claims sichtbar machen (Score 45.0, Aufwand gering)
3 Antwort-taugliche Struktur auf Top-Rezeptseiten schärfen (Score 42.5, Aufwand mittel)
4 Google Search Console anbinden für belastbare Messung (Score 37.5, Aufwand gering)
5 Tiefe & Originalitäts-Signale auf Rezeptseiten ausbauen (Score 37.5, Aufwand hoch)
6 Maschinenlesbaren Rezept-Feed/Endpoint bereitstellen (Score 37.5, Aufwand hoch)
7 Zielgruppen- und Marktangaben explizit machen (inkl. hreflang) (Score 33.8, Aufwand gering)
8 Agenten-taugliche Schnittstelle für Rezeptabruf ergänzen (Score 28.8, Aufwand hoch)

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 & Veröffentlichungsdatum ergänzen Priority 54

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Redaktionelle Bylines (Name, Qualifikation) und sichtbare Erst-/Aktualisierungsdaten auf Rezept- und Ratgeberseiten einführen, beginnend mit den meistbesuchten Kategorien.

Aufwand: mittel Erwarteter Beitrag: hoch ↳ Evidence & Trust Owner: Content/Dev ⏱ 3–6 Monate

Erfolgsmetrik: Anteil der Top-500-Seiten mit sichtbarer Byline+Datum nach 90 Tagen; Evidence & Trust Achsen-Score im Re-Audit.

✓ ohne Datenanbindung belastbar

Beleg-Prozess für Qualitäts-Claims sichtbar machen Priority 45

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑15

Für Aussagen wie 'Gelinggarantie' einen kurzen sichtbaren Hinweis auf den Test-/Freigabeprozess (z. B. Testküche, Anzahl Tester, Kriterien) ergänzen, um die Behauptung mit nachvollziehbarer Evidenz zu unterlegen.

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

Erfolgsmetrik: Anteil Rezeptseiten mit sichtbarem Test-/Freigabehinweis im Stichproben-Check.

✓ ohne Datenanbindung belastbar

Maschinenlesbaren Rezept-Feed/Endpoint bereitstellen Priority 38

Organic SEO ↑5KI-Mode ↑20

Strukturierten Export-Endpoint (z. B. JSON-Feed oder API) für den Rezept-Katalog veröffentlichen und dokumentieren, um die aktuell leere Endpoints-Teilwertung (0/25) zu schließen.

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

Erfolgsmetrik: Endpoint live + dokumentiert (ja/nein); Endpoints-Teilscore und Knowledge-Catalog-Achsen-Score im 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.

Zielgruppen- und Marktangaben explizit machen (inkl. hreflang) Priority 34

Organic SEO ↑10KI-Mode ↑10

Zielgruppe, Region und Sprachmarkt auf der Startseite explizit benennen und hreflang-Auszeichnung ergänzen, falls weitere Sprachmärkte adressiert werden sollen.

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

Erfolgsmetrik: hreflang-Tags vorhanden (ja/nein) sofern Mehrsprachigkeit geplant; Offer & Entity Clarity Achsen-Score im 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.

🔍 Organic SEO Benchmark — schwerpunktmäßig klassische Suche

Google Search Console anbinden für belastbare Messung Priority 38

Organic SEO ↑40

GSC-Property verifizieren und ans Reporting anschließen, um die bislang rein directionale Einschätzung (Confidence C) durch echte Impressions-/Klick-/Query-Daten zu ersetzen und Keyword-Lücken zu Peer-Themen zu identifizieren.

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

Erfolgsmetrik: GSC aktiv verbunden (ja/nein); Confidence-Grade der Achse steigt von C auf B im nächsten Audit.

🔌 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.

Tiefe & Originalitäts-Signale auf Rezeptseiten ausbauen Priority 38

Organic SEO ↑20

Auf Kern-Rezeptseiten Testprotokoll-Hinweise, Herkunft der Nährwertangaben und redaktionelle Expertise ergänzen, um Beleg-Tiefe über die reine Navigationsebene hinaus nachweisbar zu machen.

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

Erfolgsmetrik: Stichproben-Score 'Beleg-Tiefe' auf Top-200-Seiten; Content & Journey Coverage Achsen-Score im Re-Audit.

🔌 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

Antwort-taugliche Struktur auf Top-Rezeptseiten schärfen Priority 42

KI-Mode ↑40

Zutaten, Mengen, Zeiten und Kernschritte auf den meistgefragten Rezeptseiten in klar extrahierbarer Reihenfolge direkt im sichtbaren Text voranstellen, damit Inhalte präzise zusammenfassbar sind.

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

Erfolgsmetrik: AI Answer Presence Achsen-Score im Re-Audit; Mention-Rate in Such-Prompt-Stichprobe.

🔌 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.

Agenten-taugliche Schnittstelle für Rezeptabruf ergänzen Priority 29

KI-Mode ↑10

Ergänzend zu den bestehenden potentialAction-Signalen eine einfache, dokumentierte Schnittstelle (Feed/API) bereitstellen, über die tool-nutzende Systeme gezielt Rezepte abfragen können.

Aufwand: hoch Erwarteter Beitrag: mittel ↳ Actionability & Agentic Viability Owner: Dev ⏱ 6–12 Monate

Erfolgsmetrik: API/Feed dokumentiert & erreichbar (ja/nein); Actionability-Achsen-Score im Re-Audit.

🔌 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.

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.