AI-Readiness Audit Report
GEO & AEO Audit
at.unterberger.cc
Wie sichtbar ist Ihre Website für ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviews? Vollständige Analyse der Zitierfähigkeit und KI-Readiness.
Domainat.unterberger.cc
OrganisationAutohaus Unterberger GmbH
FrameworkWordPress (mit Vue.js)
Audit-Datum26. März 2026
0
von 100
AI-Readiness Score
AHG Mobile
40
Score nach Kategorie
Sie
AHG Mobile
Technical Foundation
55
58
Content & GEO Relevance
25
32
Semantic Structure
35
30
Authority & Schema.org
30
45
Zukunftssicherung
45
35
Executive Summary
Was bedeutet dieser Score?
Unterberger wird von allen drei KI-Plattformen gefunden - aber die Startseite ist ein Navigations-Hub ohne zitierfähige Substanz. In Deutschland entfallen 75% des KI-Suchverkehrs auf ChatGPT, 22% auf Perplexity. Google AI Overviews ist in 92% aller Google-Suchen integriert.
🔍
KI-Sichtbarkeit
5/5
Perplexity
4/5
Gemini (Google)
4/5
Claude
Bei Markensuchen wie 'Autohaus Unterberger' und 'Land Rover Händler Tirol' dominant sichtbar. Bei Empfehlungs-Fragen ('BMW Innsbruck empfehlenswert') bevorzugt Gemini Wettbewerber wie Tirol Cars MP und Autoklinik Innsbruck.
⚠
Hauptproblem
Startseite ist ein reiner Navigations-Hub mit fast keinem zitierfähigen Text für KI
10 H1-Überschriften (Produktnamen im Slider) statt einer klaren Hauptüberschrift
Kein FAQ, keine Tabellen, keine Expertenzitate - KI findet nur Marketing-Floskeln
🚀
Top 3 Sofort-Massnahmen
Kompakten Fakten-Absatz prominent auf der Startseite platzieren
FAQ-Bereich mit echten Kundenfragen erstellen
Social-Media-Profile im Schema.org als sameAs verknüpfen
AI Comprehension Test
Was versteht die KI über Sie?
🤖
AI Comprehension Test
So beschreibt eine KI Ihr Unternehmen
Unterberger ist ein in Familienhand befindlicher Automobilkonzern mit Standorten in Österreich und Süddeutschland. Das Unternehmen betreibt 27 Standorte und vertritt Marken wie BMW, MINI, BMW Motorrad, MG, Maxus, Jaguar, Land Rover, Volvo, Mazda, Mitsubishi und Hyundai.
Perplexity AI · Echte Abfrage vom 26. März 2026
Erkannte Kern-Entitäten
Autohaus Unterberger GmbH
Familienunternehmen seit 1976
27 Standorte (AT + DE)
BMW, MINI, Land Rover, Jaguar, Hyundai, Mitsubishi, MG, Maxus, Volvo, Mazda
Kufstein, Tirol (Stammsitz)
Denzel & Unterberger (Innsbruck)
Live-Test
KI-Sichtbarkeitstest
Suchbegriffe basierend auf echten Google-Autocomplete-Daten
🔎
KI-Sichtbarkeitstest
Perplexity: 5/5 | Gemini: 4/5 | Claude: 4/5
13/15
🔍
Perplexity
Live-Web-Suche (22% KI-Traffic DE)
5/5
✓
"Autohaus Unterberger"
at.unterberger.cc auf Platz 2. Unterberger dominiert die Ergebnisse vollständig.
at.unterberger.cc
mobile.de
pkw.de
autoscout24.de
✓
"Welches BMW Autohaus in Innsbruck ist empfehlenswert?"
at.unterberger.cc auf Platz 2, BMW-Händlersuche auf Platz 1.
bmw.at
at.unterberger.cc
bmw-unterberger-denzel-innsbruck.at
innsbruck-altstadt.com
✓
"BMW Gebrauchtwagen Tirol"
Unterberger als Händler in Börsen-Listings sichtbar, nicht als Top-Ergebnis. Plattformen dominieren.
willhaben.at
autoscout24.at
gebrauchtwagen.at
bmw-boerse.at
✓
"Land Rover Händler Tirol"
Denzel & Unterberger in Innsbruck und Kufstein klar gelistet.
landrover.at
landrover-innsbruck.at
landrover-kufstein.at
automobile.at
✓
"BMW Unterberger Bewertung"
175 Bewertungen auf mobile.de, 373 auf reviewhero.io (83% positiv). Bewertungsportale dominieren.
mobile.de
reviewhero.io
herold.at
autoscout24.de
autohaus.de
★
Gemini (Google)
Google Search Grounding (Proxy für AI Overviews)
4/5
✓
"Autohaus Unterberger"
Gemini beschreibt Unterberger korrekt als Familienunternehmen seit 1976 mit 27 Standorten. unterberger-gruppe.cc als Quelle.
wikipedia.org
unterberger-gruppe.cc
vogel.de
mobile.de
✗
"Welches BMW Autohaus in Innsbruck ist empfehlenswert?"
Gemini empfiehlt Tirol Cars MP GmbH und Autoklinik Innsbruck. Unterberger-Denzel wird NICHT genannt.
mobile.de
autoklinik-innsbruck.at
herold.at
yably.at
✓
"BMW Gebrauchtwagen Tirol"
unterberger.cc als eine von 18 Quellen, willhaben.at dominiert. Unterberger nicht prominent.
willhaben.at (6x)
gebrauchtwagen.at
autouncle.at
autoscout24.at
unterberger.cc
✓
"Land Rover Händler Tirol"
Gemini nennt explizit Denzel & Unterberger (Innsbruck) und Unterberger Automobile (Kufstein).
landrover-innsbruck.at
unterberger.cc
automobile.at
✓
"BMW Unterberger Bewertung"
Gemini berichtet überwiegend positive Bewertungen. Freilassing: 4,60/5 Sterne (229 Bewertungen).
provenexpert.com
herold.at
mobile.de
bezirkstipp.at
reviewhero.io
autoplenum.de
🧠
Claude
LLM-Trainings-Wissen (Proxy für ChatGPT/Gemini)
4/5
✓
"Autohaus Unterberger"
Familienunternehmen, BMW/MINI-Händler in Tirol und Südbayern. Gegründet 1976 in Kufstein, 20+ Standorte.
✓
"BMW Autohaus Innsbruck"
Unterberger-Denzel Innsbruck ist der BMW-Vertragshändler am Griesauweg 32. Würde als Empfehlung genannt.
✓
"BMW Gebrauchtwagen Tirol"
Unterberger in Kufstein/Innsbruck wäre eine logische Nennung als BMW-Partner. Keine spezifischen Gebrauchtwagen-Details.
✓
"Land Rover Händler Tirol"
Denzel & Unterberger vertreibt Land Rover in Tirol (Innsbruck Autowelt, Kufstein Autowelt).
✗
"BMW Unterberger Bewertung"
Keine konkreten Bewertungsdaten im Trainings-Wissen. Nur allgemeine Info über etabliertes Familienunternehmen.
Momentaufnahme vom 26.03.2026. Suchbegriffe basieren auf echten Google-Autocomplete-Daten. Perplexity (22% Marktanteil DE) durchsucht das Live-Web. Gemini nutzt Google Search Grounding – derselbe Suchindex wie Google AI Overviews (92% Marktanteil DE). Claude dient als Proxy für das LLM-Trainings-Wissen. ChatGPT (75% Marktanteil DE) hat keinen offenen API-Zugang für Quellen-Tests.
Sofort umsetzbar
Quick Wins
1
Kompakten Fakten-Absatz an den Seitenanfang setzen
KI-Systeme lesen den Anfang einer Seite zuerst. Wer Sie sind, was Sie bieten und wo Sie tätig sind, muss sofort klar sein - nicht erst nach 208 Bildern und einem Slider.
🔨 Was Sie Ihrem Entwickler sagen
Den bestehenden Kurztext ('Seit 1976 verbindet das Familienunternehmen Unterberger...') in den oberen Seitenbereich verschieben, direkt unter den Hero-Slider. Ergänzen um: 27 Standorte, vertretene Marken (BMW, MINI, Land Rover, Jaguar, Hyundai, Mitsubishi, MG, Maxus, Volvo, Mazda), Region (Tirol, Salzburg, Bayern). Optimale Länge: 134-167 Wörter.⚡ Aufwand: Low
2
FAQ-Bereich mit echten Kundenfragen erstellen
KI-Suchmaschinen beantworten Fragen - wer die Antworten liefert, wird zitiert. Google-Autocomplete zeigt, was Menschen suchen: 'Unterberger Innsbruck Öffnungszeiten', 'Unterberger Gebrauchtwagen', 'BMW Autohaus Innsbruck'.
🔨 Was Sie Ihrem Entwickler sagen
Erstelle einen FAQ-Bereich mit 5-8 echten Kundenfragen: 'Welche Automarken bietet Unterberger an?', 'Wie viele Standorte hat Unterberger?', 'Wo gibt es einen BMW Händler in Innsbruck?', 'Bietet Unterberger Gebrauchtwagen an?', 'Kann ich bei Unterberger eine Probefahrt buchen?'. Jede Antwort: 2-3 Sätze mit konkreten Fakten. Dazu FAQPage-Schema als JSON-LD.⚡ Aufwand: Low
3
sameAs im Schema.org ergänzen
Unterberger hat 5 Social-Media-Profile (Facebook, YouTube, Instagram, TikTok, LinkedIn) - aber keines ist im Schema verknüpft. KI-Systeme können das Unternehmen nicht eindeutig mit seinen Online-Präsenzen verbinden.
🔨 Was Sie Ihrem Entwickler sagen
Im bestehenden Organization JSON-LD ein sameAs-Array ergänzen mit: Facebook (facebook.com/unterbergergruppe), YouTube (youtube.com/channel/UCYzceRww-tektKadGgonglg), Instagram (instagram.com/bmw.unterberger.at), TikTok (tiktok.com/@unterbergergruppe), LinkedIn (linkedin.com/company/54283689).⚡ Aufwand: Medium
4
H1-Überschriften auf eine einzige reduzieren
10 verschiedene Hauptüberschriften gleichzeitig - das ist, als hätte Ihr Autohaus 10 verschiedene Firmenschilder über dem Eingang. KI-Systeme können nicht erkennen, worum es auf der Seite eigentlich geht.
🔨 Was Sie Ihrem Entwickler sagen
Der Slider erzeugt 10 H1-Tags (Produktnamen wie 'Hyundai KONA', 'BMW X3' etc.). Behalte nur eine H1 (z.B. 'Autohaus Unterberger - Ihr Familienunternehmen für Premium-Automobile seit 1976'). Alle Slider-Texte als H2 oder <span> mit CSS-Styling umsetzen.⚡ Aufwand: Medium
5
AutoDealer-Schema statt generischem Organization
Unterberger ist ein Autohaus - aber das Schema sagt nur 'Organization'. Das ist, als würde ein BMW-Händler auf seiner Visitenkarte nur 'Firma' stehen haben.
🔨 Was Sie Ihrem Entwickler sagen
Den @type im JSON-LD von 'Organization' auf 'AutoDealer' ändern. Ergänzen: brand (Array mit allen vertretenen Marken), areaServed ('Tirol', 'Salzburg', 'Südbayern'), address (Hauptsitz Kufstein), telephone. Das bestehende name und logo beibehalten.⚡ Aufwand: Medium
Wichtigste Erkenntnisse
Top Findings
Kritisch
10 H1-Überschriften statt einer einzigen
Stellen Sie sich vor, Ihr Autohaus hätte 10 verschiedene Firmenschilder über dem Eingang - jedes mit einem anderen Fahrzeugnamen. Kein Kunde und keine KI wüsste, worum es eigentlich geht. Der Hero-Slider erzeugt 10 Hauptüberschriften (Hyundai KONA, BMW X3, MG3...), aber keine davon sagt, wer Unterberger ist.
Kritisch
Startseite ist ein Navigations-Hub fast ohne zitierfähigen Content
Ihre Startseite ist wie eine Autobahn-Raststelle: Sie zeigt in alle Richtungen, aber bietet selbst nichts Substanzielles. Es gibt nur zwei kurze Textabsätze mit echtem Inhalt - der Rest sind Menüpunkte, Bildkarussells und Marketing-Floskeln wie 'erstklassiger Kundenservice'. KI-Systeme brauchen Fakten zum Zitieren, nicht Wegweiser.
Wichtig
Kein FAQ-Bereich vorhanden
Wenn jemand eine KI fragt 'Welche Marken bietet Unterberger an?' oder 'Wo gibt es einen BMW Händler in Innsbruck?', hat Ihre Startseite keine vorbereitete Antwort. Seiten mit FAQ-Bereich werden 2,7-mal häufiger von KI zitiert.
Wichtig
Kein AutoDealer-Schema - nur generisches Organization
Ihr digitaler Personalausweis sagt nur 'Firma', nicht 'Autohaus'. Ohne den spezifischen AutoDealer-Typ im Schema wissen KI-Systeme nicht, dass Unterberger Autos verkauft - sie sehen nur einen generischen Organisationsnamen.
Wichtig
5 Social-Media-Profile nicht im Schema verknüpft
Sie haben Facebook, YouTube, Instagram, TikTok und LinkedIn - aber für KI-Systeme existieren diese Profile nicht, weil sie nicht mit Ihrem Schema verbunden sind. Das ist, als hätten Sie fünf Visitenkarten, auf denen nirgends Ihr Firmenname steht.
Wichtig
Keine Tabellen für strukturierte Daten
27 Standorte, 10+ Marken, diverse Dienstleistungen - alles steht irgendwo verstreut, aber nichts ist übersichtlich sortiert. KI-Systeme lieben Tabellen: Ein Drittel aller KI-Zitate stammt aus Tabellenformaten.
Wichtig
30 Bilder ohne Alt-Text (14,4%)
30 Ihrer 208 Bilder - hauptsächlich Markenlogos - haben keinen beschreibenden Text für KI-Systeme. Das ist, als würde ein Katalog Bilder zeigen, ohne zu erklären, was darauf zu sehen ist.
Empfehlung
llms.txt nicht vorhanden
Eine llms.txt ist wie ein maschinenlesbarer Unternehmens-Steckbrief speziell für KI-Systeme. Noch wird sie nicht von allen Anbietern ausgelesen, aber sie schadet nicht und ist schnell erstellt.
Was bereits funktioniert
Positiv erkannt
✓
Server-Side Rendering aktiv (WordPress) - Content ist für KI-Systeme grundsätzlich lesbar und indexierbar✓
robots.txt offen für KI-Crawler - keine Blockade von ChatGPT, Perplexity, Claude oder Google. Kein noai/noimageai✓
Hervorragende KI-Sichtbarkeit: Perplexity 5/5, Gemini 4/5, Claude 4/5 - das Unternehmen ist breit bekannt✓
Schema.org-Basis vorhanden: Organization + WebSite + WebPage als JSON-LD mit @graph-Struktur✓
SearchAction im WebSite-Schema - Sitelinks-Suchbox wird unterstützt✓
hreflang korrekt implementiert (de-AT + de-DE) - länderspezifische Versionen unterscheidbar✓
Canonical URL korrekt gesetzt (https://at.unterberger.cc/)✓
datePublished und dateModified im Schema vorhanden - KI-Systeme erkennen aktuelle Inhalte✓
1 Video-Embed vorhanden - multimodaler Content steigert die Zitatrate✓
5 Social-Media-Profile aktiv (Facebook, YouTube, Instagram, TikTok, LinkedIn) - Basis für sameAs✓
Im LLM-Trainings-Wissen verankert: Claude kennt Unterberger als Familienunternehmen, BMW-Partner, Tirol/Südbayern✓
Meta-Description vorhanden und aussagekräftig0
H1-Tags
0
Bilder gesamt
0
Bilder ohne Alt
0
Heading-IDs
0
ARIA-Rollen
0
Tabellen
0
JSON-LD Blöcke
0
Video-Embeds
Kategorie 1
Technical Foundation & Crawler Access
⚙
Technical Foundation & Crawler Access
Gewicht: 25% · 1 Finding
55/100
⚠
Wichtig
Unvollständige WAI-ARIA Landmarks für Agentic Browsing
Die Seite hat 11 ARIA-Rollen (tooltip, dialog, combobox, listbox, option, switch, button, document, presentation, navigation, group), aber die für KI-Agenten entscheidenden Landmarks fehlen: banner, main (als ARIA-role), contentinfo und search. Semantisch sind nav, main und footer vorhanden, aber kein <header>-Element (header=0).
🛠 ImplementierungImpact: Mittel
Implementiere WAI-ARIA Landmarks: role='banner' auf den Header-Bereich, role='contentinfo' auf den Footer. Ergänze ein <header>-Element im WordPress-Theme. Optional: role='search' auf das Suchfeld.
Aufwand: High
Kategorie 2
Content & GEO Relevance
📄
Content & GEO Relevance
Gewicht: 30% · 5 Findings
25/100
⚠
Kritisch
Extrem dünner Content - Startseite ist reiner Navigations-Hub
Die Startseite enthält nur 2 kurze Textabsätze mit echtem Inhalt: (1) 'Starke Verbindungen. Vernetzte Kompetenz.' mit einem Satz zur Gründung 1976 und (2) 'Digitaler Showroom' mit einem Satz. Der Rest besteht aus Navigation (Marken-Menü, Standort-Auflistungen), Aktionsangeboten und Teasern. KI-Systeme gewichten die ersten 500 Wörter am stärksten - hier finden sie fast ausschließlich Navigationslinks und Produktnamen.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Erstelle einen kompakten Fakten-Absatz (134-167 Wörter) direkt unter dem Hero-Slider: Wer ist Unterberger? (Familienunternehmen seit 1976), Was bietet Unterberger? (10+ Marken, Neu-/Gebrauchtwagen, Service), Wo ist Unterberger? (27 Standorte in AT + DE). Die Kernfakten müssen in den ersten 40-60 Wörtern stehen (Answer-First-Prinzip).
Aufwand: Low
⚠
Wichtig
Kein FAQ-Bereich - keine vorbereiteten Antworten für KI-Anfragen
Die Startseite enthält keinen FAQ-Bereich mit Frage-Antwort-Paaren. Seiten mit FAQPage-Schema erreichen eine 2,7-fache Zitatrate. Die Google-Autocomplete-Daten zeigen echte Suchanfragen: 'Unterberger Innsbruck Öffnungszeiten', 'Unterberger Innsbruck Gebrauchtwagen', 'Land Rover Händler Tirol' - keine davon wird auf der Startseite direkt beantwortet.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Erstelle einen FAQ-Bereich mit 5-8 Fragen basierend auf Google-Autocomplete-Daten: 'Welche Automarken bietet Unterberger an?', 'Wie viele Standorte hat Unterberger?', 'Wo gibt es einen BMW Händler in Innsbruck?', 'Bietet Unterberger Gebrauchtwagen an?'. Antworten: 2-3 Sätze mit konkreten Fakten. Dazu FAQPage JSON-LD Schema.
Aufwand: Low
⚠
Wichtig
Keine HTML-Tabellen für strukturierte Daten
Die Startseite listet 27 Standorte und 10+ Marken - alles als Navigationslinks und Bildkarussells, nichts in strukturierten HTML-Tabellen. Studien zeigen: 32,5% aller KI-Zitierungen stammen aus Tabellen. Relationale Daten (Standort - Marken - Region - Kontakt) sind das ideale Tabellenformat.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Erstelle mindestens 2 HTML-Tabellen: (1) Standort-Übersicht mit Standort | Marken | Region | Telefon für die 10-15 wichtigsten Standorte. (2) Marken-Übersicht mit Marke | Neuwagen | Gebrauchtwagen | Service | Standorte.
Aufwand: Low
⚠
Wichtig
Keine Expertenzitate oder Testimonials
Die Startseite enthält keine <blockquote> oder <cite>-Elemente. Expertenzitate mit identifizierbaren Personen steigern die KI-Zitatrate um 37-78%. Ein Geschäftsführer-Zitat oder Kundenstimmen würden die Glaubwürdigkeit für KI-Systeme erhöhen.
🛠 ImplementierungImpact: Mittel
Ergänze 2-3 markierte Zitate: (1) Geschäftsführer-Zitat zur Unternehmensphilosophie mit <blockquote> und <cite>. (2) 1-2 Kundenstimmen mit Name und Standort. Jedes Zitat muss eine identifizierbare Person nennen.
Aufwand: Low
⚠
Wichtig
Marketing-lastige Inhalte ohne verifizierbare Datenpunkte
Der wenige vorhandene Content ist von Marketing-Floskeln dominiert: 'erstklassiger Kundenservice', 'automobilen Luxus', 'herausragender Service'. Solche Aussagen liefern KI-Systemen nichts Zitierbares und werden als Rauschen gefiltert. Absätze mit konkreten Statistiken werden 22-65% häufiger von KI zitiert.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Ersetze Marketing-Floskeln durch verifizierbare Fakten: '27 Standorte in Österreich und Südbayern' statt 'erstklassiger Service'. 'Seit 1976 als Familienunternehmen, über 10 Premium-Marken' statt 'automobiler Luxus'. Jeder Absatz braucht mindestens 2 konkrete Datenpunkte.
Aufwand: Low
Kategorie 3
Semantic Structure & Cite-Ability
📚
Semantic Structure & Cite-Ability
Gewicht: 20% · 4 Findings
35/100
⚠
Kritisch
10 H1-Überschriften durch Slider-Produktnamen
Die Startseite hat 10 H1-Tags statt genau einer. Alle H1-Tags sind Produktnamen aus dem Hero-Slider: 'Hyundai KONA', '50 Jahre Unterberger Sondermodelle', 'Mitsubishi Colt', 'Land Rover Defender', 'Maxus eDELIVER 7', 'MG3', 'Der neue BMW X3', 'Der neue BMW iX3.', 'Der neue vollelektrische MINI Cooper', 'Jaguar Studie 00'. Keine einzige H1 benennt das Unternehmen oder den Seitenzweck.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Reduziere auf genau eine H1: z.B. 'Autohaus Unterberger - Ihr Familienunternehmen für Premium-Automobile seit 1976' (enthält Firmenname + Kernaussage + Gründung). Slider-Produktnamen als H2 oder <span class='slider-headline'> mit CSS-Styling umsetzen.
Aufwand: Medium
⚠
Wichtig
30 Bilder ohne Alt-Text (14,4%)
30 von 208 Bildern haben keinen Alt-Text. Die fehlenden Alt-Texte betreffen hauptsächlich Markenlogos (BMW, MINI, Hyundai, Mitsubishi, MG, Land Rover etc.). Für KI-Systeme sind diese Bilder unsichtbar - sie können nicht erkennen, welche Marken visuell präsentiert werden.
🛠 ImplementierungImpact: Mittel
Ergänze beschreibende Alt-Texte für alle 30 fehlenden Bilder. Für Markenlogos: 'BMW Logo', 'MINI Logo', 'Hyundai Logo' etc. Für dekorative Bilder: alt='' (leerer Alt-Text, nicht fehlend).
Aufwand: Low
⚠
Wichtig
Kein <header>-Element und kein <article>-Element
Die Seite verwendet nav, main und footer, aber kein <header>-Element (header=0) und kein <article>-Element (article=0). 11 <section>-Elemente sind vorhanden, aber für News-Beiträge fehlt die <article>-Markierung. Ohne <header> können KI-Agenten den Kopfbereich nicht als solchen identifizieren.
🛠 ImplementierungImpact: Mittel
Ergänze <header> im WordPress-Theme für den Kopfbereich (Logo, Navigation). Nutze <article> für die News-Teaser. Die 11 vorhandenen <section>-Elemente sind eine gute Basis.
Aufwand: High
💡
Empfehlung
Keine Anchor-IDs auf Überschriften
Von 20 Überschriften (10 H1 + 7 H2 + 3 H3) hat keine einzige eine ID. Sprechende IDs ermöglichen Deep-Links und verbessern die Navigation für Scraper. Kein Major Factor für Cite-Ability, aber verbessert Usability.
🛠 ImplementierungImpact: Niedrig
Ergänze sprechende id-Attribute auf allen H2/H3-Überschriften: z.B. <h2 id='digitaler-showroom'>, <h2 id='aktionsangebote'>, <h2 id='karriere'>, <h3 id='news'>.
Aufwand: Medium
Kategorie 4
Authority & Grounding (Schema.org)
🔗
Authority & Grounding (Schema.org)
Gewicht: 15% · 5 Findings
30/100
⚠
Wichtig
Kein AutoDealer-Schema - nur generisches Organization
Das JSON-LD verwendet @type 'Organization' statt des branchenspezifischen 'AutoDealer'. Für ein Autohaus mit 27 Standorten und 10+ Marken ist AutoDealer der korrekte Schema-Typ. Zusätzlich fehlen: address, telephone, brand und areaServed. Nur name und logo sind vorhanden.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Ändere @type von 'Organization' auf 'AutoDealer'. Ergänze: address (PostalAddress des Hauptsitzes Kufstein), telephone, brand (Array: BMW, MINI, Land Rover, Jaguar, Hyundai, Mitsubishi, MG, Maxus, Volvo, Mazda), areaServed (Tirol, Salzburg, Südbayern).
Aufwand: Medium
⚠
Wichtig
sameAs fehlt - 5 Social-Media-Profile nicht verknüpft
Das Organization-Schema enthält kein sameAs-Array, obwohl 5 Social-Media-Profile im Footer verlinkt sind: Facebook, YouTube, Instagram, TikTok, LinkedIn. Ohne sameAs können KI-Systeme diese Profile nicht dem Unternehmen zuordnen.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Ergänze im JSON-LD: "sameAs": ["https://www.facebook.com/unterbergergruppe", "https://www.youtube.com/channel/UCYzceRww-tektKadGgonglg", "https://www.instagram.com/bmw.unterberger.at/", "https://www.tiktok.com/@unterbergergruppe", "https://www.linkedin.com/company/54283689/"].
Aufwand: Medium
⚠
Wichtig
Kein FAQPage-Schema
Es existiert weder ein FAQ-Bereich noch ein FAQPage-Schema. Seiten mit FAQPage-Schema erreichen eine 2,7-fache Zitatrate. Dieses Finding ist verknüpft mit dem Content-Finding 'Kein FAQ-Bereich' - das Schema macht den FAQ-Content maschinenlesbar.
🛠 ImplementierungImpact: Hoch
Nach Erstellung des FAQ-Contents: JSON-LD mit @type=FAQPage und mainEntity-Array mit @type=Question + acceptedAnswer erstellen.
Aufwand: Medium
💡
Empfehlung
Kein Personen-Schema (E-E-A-T)
Schlüsselpersonen (Geschäftsführung) werden nicht mit Person-Schema ausgezeichnet. Für eine Startseite ist das akzeptabel - Personen-Schema gehört primär auf die Über-uns-Seite. Dennoch würde ein Verweis die E-E-A-T-Signale stärken.
🛠 ImplementierungImpact: Niedrig
Optional auf der Startseite: Geschäftsführer-Zitat mit Person-Schema verknüpfen. Primär auf der Über-uns-Seite implementieren.
Aufwand: Medium
💡
Empfehlung
Kein Multi-Location-Schema für 27 Standorte
Das Schema enthält nur einen Organization-Eintrag ohne standortspezifische Daten. Für die Startseite ist das akzeptabel - Multi-Location-Schema gehört primär auf die Standort-Unterseiten. Ein department-Array im Hauptschema könnte die wichtigsten Standorte referenzieren.
🛠 ImplementierungImpact: Mittel
Implementiere auf den Standort-Unterseiten jeweils ein eigenes AutoDealer/LocalBusiness-Schema mit PostalAddress, GeoCoordinates und OpeningHoursSpecification. Auf der Startseite optional: department-Array mit den Top-5-Standorten.
Aufwand: High
Kategorie 5
Zukunftssicherung & Content Signals
🔮
Zukunftssicherung & Content Signals
Gewicht: 10% · 2 Findings
45/100
💡
Empfehlung
llms.txt nicht vorhanden
Unter /llms.txt existiert keine Datei. Eine 90-Tage-Studie zeigte keinen messbaren Effekt auf KI-Traffic. Kein großer Anbieter bestätigt die Nutzung. Dennoch ist die Erstellung einfach und schadet nicht.
🛠 ImplementierungImpact: Niedrig
Erstelle eine /llms.txt mit: Unternehmensname, Kurzbeschreibung, Marken (BMW, MINI, Land Rover, Jaguar, Hyundai, Mitsubishi, MG, Maxus, Volvo, Mazda), 27 Standorte, Links zu wichtigen Unterseiten. Optional: /llms-full.txt mit detaillierteren Informationen.
Aufwand: Low
💡
Empfehlung
Markdown-Bereitstellung fehlt
Keine serverseitigen Markdown-Signale für KI-Agenten vorhanden. Google und Microsoft raten aktuell von Cloudflare 'Markdown for Agents' ab - Cloaking-Risiko und Schema-Datenverlust bei HTML-Markdown-Konvertierung.
🛠 ImplementierungImpact: Niedrig
Aktuell keine Handlung empfohlen. Cloudflare 'Markdown for Agents' beobachten, aber wegen Cloaking-Risiko und Schema-Datenverlust nicht implementieren, bis ein Standard etabliert ist.
Aufwand: High
Was bereits funktioniert
Positiv erkannt
✓
Server-Side Rendering aktiv (WordPress) – Content wird im initialen HTML-Response ausgeliefert. WordPress mit SSR ist eine solide technische Grundlage für KI-Sichtbarkeit. Vue.js-Komponenten werden serverseitig vorgerendert.✓
robots.txt offen für KI-Crawler – Keine Blockade von GPTBot, ChatGPT-User, OAI-SearchBot, PerplexityBot oder ClaudeBot. Nur Standard-Disallow für /wp-admin/. Sitemap verlinkt. Kein noai/noimageai.✓
Schema.org-Basis vorhanden (Organization + WebSite + WebPage) – JSON-LD mit @graph-Struktur enthält Organization (name, logo), WebSite (mit SearchAction) und WebPage (name). Gute Grundlage, die erweitert werden muss.✓
SearchAction im WebSite-Schema – Sitelinks-Suchbox wird unterstützt. Zeigt, dass Schema.org grundsätzlich implementiert ist.✓
hreflang korrekt implementiert – de-AT (at.unterberger.cc) und de-DE (de.unterberger.cc). Länderspezifische Versionen sind für KI-Crawler sauber unterscheidbar.✓
Canonical URL korrekt gesetzt – Verweist auf https://at.unterberger.cc/ – verhindert Duplicate-Content-Probleme. og:url stimmt mit Canonical überein.✓
datePublished und dateModified vorhanden – 23% der in AI Overviews hervorgehobenen Inhalte sind jünger als 30 Tage – Unterberger sendet dieses Freshness-Signal korrekt.✓
1 Video-Embed vorhanden (Multimodaler Content) – Text + Bilder + Video steigert die Zitatrate um 156% gegenüber reinem Text.✓
5 Social-Media-Profile aktiv – Facebook, YouTube, Instagram, TikTok und LinkedIn sind verlinkt. Gute Basis für die sameAs-Verknüpfung im Schema.org.✓
85,6% der Bilder haben Alt-Texte – 178 von 208 Bildern haben beschreibende Alt-Texte. Die 30 fehlenden sind hauptsächlich Markenlogos (SVG-Dateien).✓
Starke KI-Sichtbarkeit bei Markensuchen – Perplexity 5/5, Gemini 4/5, Claude 4/5. Bei Markensuchen dominant sichtbar auf allen drei Plattformen.✓
Im LLM-Trainings-Wissen verankert – Claude kennt Unterberger als Familienunternehmen, BMW-Partner, Gründung 1976, Standorte in Tirol und Südbayern.✓
Meta-Description vorhanden und aussagekräftig – nennt Autohaus, Österreich, BMW, MINI, Jaguar, Land Rover, Fahrzeuge, Finanzierung.✓
Semantische Grundstruktur vorhanden – nav=1, main=1, footer=1, section=11. Grundstruktur besser als reiner Div-Soup.Implementierungsplan
Roadmap zur GEO-Optimierung
Basierend auf der Analyse haben wir einen konkreten 3-Phasen-Plan erstellt. Die Massnahmen sind nach Aufwand priorisiert - starten Sie mit Phase 1, die Sie ohne Entwickler umsetzen können.
1
Quick Wins
Woche 1–2
👤 Marketing / Content-Team
Erwarteter Impact
KI-Systeme finden sofort zitierfähige Fakten auf der Startseite. Ein kompakter Fakten-Absatz, ein FAQ-Bereich und eine Marken-/Standort-Tabelle liefern die Antworten, die ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews brauchen.
Content & GEO Relevance
Fakten-Absatz prominent platzieren
Den kurzen Unternehmenstext in den oberen Seitenbereich verschieben (unter den Hero-Slider). Ergänzen: 27 Standorte, Markenportfolio, Gründungsjahr 1976, Region Tirol/Salzburg/Bayern. Optimale Länge: 134-167 Wörter.
Content & GEO Relevance
FAQ-Bereich erstellen
5-8 echte Kundenfragen mit faktenbasierten Antworten (je 2-3 Sätze) als neuen Abschnitt auf der Startseite ergänzen. Basierend auf Google-Autocomplete-Daten.
Content & GEO Relevance
Standort-/Marken-Tabelle erstellen
HTML-Tabelle mit den wichtigsten Standorten: Standort | Marken | Region | Kontakt. Mindestens die 10 größten Standorte.
Semantic Structure & Cite-Ability
Alt-Texte für Markenlogos ergänzen
Die 30 fehlenden Alt-Texte (Markenlogos wie BMW, MINI, Hyundai etc.) mit beschreibenden Texten versehen: 'BMW Logo', 'MINI Logo' etc.
Zukunftssicherung & Content Signals
llms.txt erstellen
Einfache Textdatei unter /llms.txt mit Unternehmensname, Beschreibung, Marken, Standorten und Links zu wichtigen Unterseiten.
2
Content & Schema
Woche 3–4
💻 Webentwickler / CMS-Experte
Erwarteter Impact
KI-Systeme erkennen Unterberger eindeutig als Autohaus und können das Unternehmen mit allen Online-Profilen verknüpfen. Die Heading-Hierarchie wird bereinigt und die Seitenstruktur maschinenlesbar.
Authority & Grounding (Schema.org)
Organization zu AutoDealer ändern + erweitern
@type auf AutoDealer ändern. Ergänzen: brand (Marken-Array), address (Hauptsitz Kufstein), telephone, areaServed (Tirol, Salzburg, Bayern).
Authority & Grounding (Schema.org)
sameAs-Array im Schema ergänzen
Die 5 bestehenden Social-Media-URLs (Facebook, YouTube, Instagram, TikTok, LinkedIn) als sameAs-Array im JSON-LD verknüpfen.
Semantic Structure & Cite-Ability
H1-Überschriften bereinigen
Nur eine H1 behalten (z.B. 'Autohaus Unterberger - Ihr Familienunternehmen für Premium-Automobile seit 1976'). Alle 10 Slider-Produktnamen als H2 oder <span> mit CSS-Styling.
Authority & Grounding (Schema.org)
FAQPage-Schema hinzufügen
JSON-LD mit @type FAQPage für den neuen FAQ-Bereich erstellen. mainEntity-Array mit @type Question + acceptedAnswer.
Semantic Structure & Cite-Ability
Anchor-IDs auf Überschriften setzen
Alle H2/H3-Überschriften mit sprechenden id-Attributen versehen (z.B. id='digitaler-showroom', id='aktionsangebote', id='karriere').
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Infrastruktur
Monat 2+
👨💻 Erfahrener Entwickler
Erwarteter Impact
Die Seitenstruktur wird vollständig maschinenlesbar. KI-Agenten können Navigation, Inhaltsblöcke und Standortdaten autonom durchsuchen und korrekt zuordnen.
Technical Foundation & Crawler Access
Semantische HTML5-Elemente vervollständigen
WordPress-Templates anpassen: <header> für den Kopfbereich ergänzen, <article> für News-Beiträge, <section> für thematische Blöcke. ARIA-Landmarks (role=banner, role=contentinfo) ergänzen.
Authority & Grounding (Schema.org)
Multi-Location Schema für 27 Standorte
Für die Standort-Unterseiten jeweils ein eigenes AutoDealer/LocalBusiness-Schema mit PostalAddress, GeoCoordinates und OpeningHoursSpecification implementieren.
Sie können Phase 1 sofort selbst umsetzen. Für die Phasen 2 und 3 empfehlen wir professionelle Unterstützung – sprechen Sie uns an.