Eigene Studie · Daten

Wie KI-fit sind lokale Betriebe?

Von Dr. Josua Decker · Stand: Juni 2026 · Eigene Erhebung (Score-Index n = 458; Stichprobe „ohne Website" n = 897)

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.

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 KI-Signale fehlen, zeigt sich ein klares Muster. Technische Hygiene wie Canonical-Tags (83 %) ist verbreitet — aber genau die Signale, aus denen KI-Assistenten ihre Antworten bauen, fehlen am häufigsten. Am dramatischsten: Nur 8 % der Betriebe nutzen ein FAQ-Schema, also kurze Frage-Antwort-Strukturen, die KI besonders gern zitiert. Auch Inhaltstiefe (35 %) und ein LocalBusiness-Schema mit Adresse (45 %) sind Mangelware.

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 gute Nachricht steckt in der Lücke: Wer die KI-relevanten Signale ergänzt, hebt sich heute schnell von der Masse ab — denn fast niemand tut es. Die wirksamsten, weil seltensten Schritte:

• FAQ mit Schema — typische Kundenfragen in Frage-Antwort-Form, maschinenlesbar ausgezeichnet. Größter Hebel, fast ungenutzt.
• LocalBusiness-Schema mit Adresse — die maschinenlesbare Visitenkarte.
• Mehr beschreibender Text — Leistungen und Ort ausführlich benennen, nicht nur Slogans.
• Bild-Alt-Texte & Social-Vorschaubild — kleine Hygiene mit Wirkung.

Methodik & 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.

Zur Einordnung der größeren Entwicklung: „Stirbt die Website?" — warum die Website im KI-Zeitalter nicht überflüssig, sondern zur Datenquelle wird.