Eigene Studie · Daten
Wie KI-fit sind lokale Betriebe?
Wir haben 458 Websites lokaler Einzelbetriebe in 18 deutschen Städten und 12 Gewerken geprüft. Die technischen Grundlagen sitzen fast überall (Median 82/100). Doch bei den KI-relevanten Signalen — denen, die darüber entscheiden, ob ChatGPT & Co. einen Betrieb sauber einordnen und zitieren — liegt der Median bei nur 50/100. Die Lücke ist die eigentliche Chance.
Werden lokale Betriebe von KI-Assistenten gefunden und empfohlen? Statt zu mutmaßen, haben wir gemessen. Diese Erhebung ist unsere eigene, fortlaufende Datengrundlage — methodisch offengelegt und bewusst auf inhabergeführte Einzelbetriebe beschränkt (überregionale Ketten, Franchise-Systeme und Portale haben wir ausgeschlossen).
Der Artikel berichtet zwei sich ergänzende Erhebungen: Erhebung A bewertet die technische Aufstellung vorhandener Websites (Befunde 1–3; n = 458, suchbasierte Auswahl). Erhebung B misst, wie viele Betriebe überhaupt eine eigene Website haben (Befund 4; n = 897, systematische Stichprobe). Es sind zwei getrennte Stichproben — daher die unterschiedlichen Fallzahlen.
Zitierfähige Fassung: Die ausführliche, englischsprachige Methodik und Auswertung ist als Whitepaper mit DOI bei Zenodo veröffentlicht (Open Access, CC BY 4.0). Die aktuelle Version erweitert die Studie um eine Großstichprobe (10.904 Betriebe aus einem Common-Crawl-Datensatz) und einen sektorübergreifenden Vergleich.
Decker, J. (2026). Ready for generative search engines? Structured data and website prevalence of local businesses in Germany. Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.20698769
Was wir gemessen haben
Jede Website wird auf zwei Ebenen bewertet, jeweils als Anteil erfüllter Signale (0–100):
- Basis-Score — 11 technische Grundsignale: HTTPS, Seitentitel, Meta-Beschreibung, eine klare H1, Mobil-Optimierung, strukturierte Daten, Open Graph, Sprachauszeichnung, Sitemap, Bild-Alt-Texte, genügend Text.
- KI-Readiness — 10 anspruchsvollere, für KI-Empfehlungen besonders relevante Signale: LocalBusiness-Schema mit Adresse, FAQ-Schema, Social-Vorschaubild, Meta-Beschreibung in passender Länge, klickbare Telefonnummer, Adresse/PLZ im Text, Inhaltstiefe (800+ Wörter), überwiegende Bild-Alt-Texte, Canonical-Tag, klare Überschriften-Struktur.
Befund 1: Grundlagen ja — KI-Readiness nein
Über alle 458 Betriebe liegt der Basis-Median bei 82, der KI-Readiness-Median bei 50. Anders gesagt: Die meisten lokalen Websites sind handwerklich solide gebaut (HTTPS 100 %, Mobil-Optimierung 97 %), aber für die maschinelle Weiterverarbeitung durch KI nur halb vorbereitet. Über ein Drittel der Betriebe erreicht bei der KI-Readiness nicht einmal 41 Punkte.
Befund 2: Das FAQ-Schema ist die größte Leerstelle
Schaut man, welche Signale fehlen, zeigt sich ein klares Muster. Verbreitet ist technische Hygiene wie Canonical-Tags (83 %); seltener sind die inhaltsnahen Bausteine. Am auffälligsten: Nur 8 % der Betriebe setzen Frage-Antwort-Inhalte mit FAQ-Schema ein. Solche kurzen Frage-Antwort-Strukturen passen gut zu der Art, wie Menschen und KI Fragen stellen — wobei nach aktueller Evidenz vor allem der Inhalt zählt und die Schema-Auszeichnung technische Hygiene ist. Auch Inhaltstiefe (35 %) und LocalBusiness-Angaben mit Adresse (45 %) sind Mangelware.
Eine größere, suchunabhängige Folge-Erhebung im erweiterten Whitepaper bestätigt das Muster noch deutlicher: In einer Zufallsstichprobe von 10.904 lokalen Betrieben (über einen Common-Crawl-Datensatz) tragen rund 55 % irgendeine Schema-Auszeichnung und 33 % ein LocalBusiness-/Organization-Schema — ein FAQ-Schema aber nur etwa 1 %. Das unterstreicht: Diese Technik ist Grundlage, nicht der Haupthebel.
Befund 3: Große Unterschiede zwischen den Gewerken
Marketing-affine Branchen liegen vorn: Immobilienmakler und Fotografen erreichen bei der KI-Readiness einen Median von 70. Am unteren Ende stehen Hotels/Pensionen, Bäckereien und Floristen (je 40) — Betriebe, deren Website oft noch als reines Schaufenster gedacht ist. Bemerkenswert: Beim Basis-Score liegen fast alle Gewerke eng bei 73–91; die KI-Readiness trennt sie deutlich stärker.
Befund 4: Viele lokale Betriebe haben gar keine eigene Website
Die bisherigen Befunde betrachten Betriebe, die eine Website haben. Eine separate, systematische Erhebung beantwortet die vorgelagerte Frage: Wie viele lokale Betriebe haben überhaupt keine eigene Website? Grundlage ist ein vollständiger Auswahlrahmen aus OpenStreetMap (46.605 lokale Einzelbetriebe in denselben 18 Städten und 12 Gewerken, Ketten ausgeschlossen). Aus diesem Rahmen wurde je Gewerk eine Zufallsstichprobe gezogen und jeder Betrieb per Websuche geprüft — gezählt wird nur eine echte eigene Website, nicht ein bloßer Eintrag in Portalen oder sozialen Netzwerken.
Wie hoch der Anteil ohne Website ausfällt, hängt stark vom Gewerk ab — und davon, wie man zusammenfasst. Als ungewichtetes Mittel über die zwölf Gewerke liegt er bei 24,4 % (95-%-Konfidenzintervall 21,7–27,3). Gewichtet man nach der tatsächlichen Häufigkeit der Betriebe (es gibt z. B. weit mehr Restaurants als Fotografen), sind es 33,8 % — also grob zwischen jedem Vierten und jedem Dritten. Dahinter stehen große Unterschiede: Bei Friseuren, Kosmetik und Floristen ist es etwa die Hälfte, während termin- und buchungslastige oder überregional sichtbare Gewerke fast durchweg eine Website betreiben (Immobilienmakler, Tanz-/Yogaschulen, Fahrschulen, Fotografen, Fitnessstudios unter 10 %).
Methodisch wichtig: Der bloße „Website"-Eintrag in OpenStreetMap hätte diesen Anteil massiv überschätzt — erst die Einzelprüfung per Websuche liefert eine belastbare Zahl. Für Betriebe ganz ohne Website beginnt die Sichtbarkeitsfrage noch früher: Sie sind für KI-Antwortmaschinen praktisch unsichtbar, solange ihre Informationen nirgends in maschinenlesbarer Form vorliegen.
Was lokale Betriebe daraus mitnehmen sollten
Die Lücke ist auch eine Chance — aber mit ehrlicher Einordnung: Diese Erhebung misst, welche Signale vorhanden sind, nicht, ob ein einzelnes Signal allein eine KI-Nennung verursacht. Nach aktueller Studienlage zählen vor allem der Inhalt und — lokal — die Reputation; die technische Auszeichnung ist Fundament, nicht der Hebel. Sinnvolle Schritte, grob nach Wirkung:
- Inhalt „Antwort zuerst" und konkret — Kundenfragen klar beantworten, mit konkreten Angaben und Zahlen statt Slogans. Der am besten belegte Hebel (kontrollierte Studien).
- Lokal: Reputation pflegen — vollständiges Google-Unternehmensprofil, echte Bewertungen, konsistente Kontakt-/Adressdaten. Für lokale KI-Antworten meist wichtiger als Technik auf der eigenen Seite.
- FAQ-Inhalte — typische Fragen in Frage-Antwort-Form, so wie Menschen und KI fragen. Das FAQ-Schema dazu ist optionale Hygiene, kein Garant (Google zeigt dafür ohnehin keine Rich-Results mehr).
- Technische Hygiene — LocalBusiness-Angaben/Adresse, beschreibender Text, Bild-Alt-Texte, Canonical: hilft Verständnis und Auffindbarkeit, ist aber Fundament, nicht der Hebel.
Die vollständige Auswertung — umschaltbar nach Score-Typ und Gewerk, mit Verteilung und Lücken — finden Sie im interaktiven Index. Ihre eigene Seite prüfen Sie in Sekunden im Schnellcheck.
Zum interaktiven Index Eigene Website prüfenMethodik & Grenzen
Geprüft wurden 458 öffentlich erreichbare Startseiten inhabergeführter, lokaler Einzelbetriebe in 18 Städten (Hamburg, Berlin, München, Köln, Leipzig, Dresden, Hannover, Nürnberg, Dortmund, Düsseldorf, Bremen, Essen, Stuttgart, Mannheim, Münster, Karlsruhe, Freiburg, Bonn) und 12 Gewerken. Die Betriebe wurden über echte Suchergebnisse für „[Gewerk] [Stadt]" identifiziert. Ausgeschlossen sind überregionale Ketten, Franchise-Systeme sowie Buchungs-, Bewertungs- und Branchenportale — ihre zentral gepflegten Auftritte würden den Vergleich lokaler Betriebe verzerren.
Beide Scores messen die Anwesenheit technischer Signale auf der Startseite, nicht die inhaltliche Qualität und auch nicht, ob ein Betrieb in einer konkreten KI-Antwort genannt wird.
Bekannte Verzerrungen (bitte mitlesen):
- Such-Auswahl, eher optimistisch: Die Betriebe stammen aus den oberen Suchtreffern für „[Gewerk] [Stadt]". Das sind tendenziell die ohnehin sichtbareren, besser aufgestellten Betriebe. Die Werte der Grundgesamtheit dürften daher eher niedriger liegen als hier gemessen — die Studie ist also eine vorsichtige Ober-, keine Untergrenze.
- Zwei getrennte Datensätze: Die Score-Befunde (1–3) erfassen nur Betriebe mit auffindbarer Website (such-basierte Auswahl). Der Anteil ohne Website (Befund 4) stammt dagegen aus einer separaten, systematischen Stichprobe über einen vollständigen OpenStreetMap-Auswahlrahmen — beide Zahlen sollten nicht vermischt werden.
- Stichprobe, keine Vollerhebung: Es gibt keinen vollständigen Auswahlrahmen je Region; einzelne Gewerke beruhen auf kleineren Fallzahlen (mind. 8) und sind nur als Tendenz zu lesen.
Zu Befund 4 (Anteil ohne Website): Auswahlrahmen aus OpenStreetMap/Overpass (46.605 lokale Betriebe, Ketten und Filialen ausgeschlossen, Stadt-Zuordnung über Koordinaten). Je Gewerk eine Zufallsstichprobe von 80 Betrieben; jeder Betrieb per Websuche darauf geprüft, ob eine echte eigene Website existiert (Portal-, Buchungs- und Social-Media-Einträge zählen nicht). Nicht eindeutig zuordenbare Fälle und geschlossene Betriebe sind ausgeschlossen (bereinigt n = 897). Quoten mit 95-%-Wilson-Konfidenzintervall. Die Gesamtzahlen sind als ungewichtetes Mittel über die zwölf Gewerke (24,4 %) bzw. nach Betriebshäufigkeit im Auswahlrahmen gewichtet (33,8 %) angegeben. Reichweite: Die Aussagen gelten für lokale Betriebe dieser zwölf Gewerke, die in OpenStreetMap verzeichnet sind, in 18 größeren Städten — kein Anspruch auf Repräsentativität für alle deutschen Kleinbetriebe (Stadt-/Größen-Auswahl, OSM-Abdeckung).
Die Erhebung wird laufend erweitert und methodisch verbessert; der Stand ist oben angegeben. Veröffentlicht werden ausschließlich aggregierte Werte — keine einzelnen Betriebe.
Häufige Fragen zur Studie
Wie wurde der Anteil ohne Website gemessen?
Über einen vollständigen Auswahlrahmen aus OpenStreetMap (46.605 lokale Einzelbetriebe) wurde je Gewerk eine Zufallsstichprobe gezogen und jeder Betrieb per Websuche geprüft, ob eine echte eigene Website existiert — nicht über das lückenhafte OSM-„website"-Tag.
Ist die Studie repräsentativ?
Sie liefert belastbare Quoten je Gewerk (mit Konfidenzintervall) für lokale Betriebe dieser zwölf Gewerke, die in OpenStreetMap verzeichnet sind, in 18 größeren Städten. Es ist keine national repräsentative Zahl: ungewichtet rund 24 %, nach Betriebshäufigkeit gewichtet rund 34 % ohne eigene Website.
Sind die Daten und die Methodik öffentlich?
Ja. Methodik und Auswertung sind als Open-Access-Whitepaper mit DOI veröffentlicht (Zenodo, CC BY 4.0): 10.5281/zenodo.20698769. Die Rohdaten stellt der Autor auf Anfrage bereit.
Was bedeutet das für meinen Betrieb?
Die technischen Grundlagen sitzen fast überall. Seltener sind die inhaltsnahen Bausteine (beschreibender, „Antwort-zuerst" formulierter Text, LocalBusiness-Angaben) — und, lokal, die Reputation (Google-Profil, Bewertungen). Dort liegt der größere Hebel; die technische Auszeichnung ist Hygiene. Eigene Seite prüfen →