Presse & Fachöffentlichkeit
Wie sichtbar ist der Autohandel für die KI-Suche?
Der Automotive AI Readiness Index (AARI) hat die 100 umsatzstärksten deutschen Autohandelsgruppen daraufhin geprüft, wie gut ihre Websites für KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini, Perplexity & Claude auffindbar, lesbar und vertrauenswürdig sind. Das Ergebnis ist eine belegte, anonyme Momentaufnahme einer ganzen Branche — zitierfähig, ohne einzelne Häuser bloßzustellen.
40,7Ø-Score von 100 — die ganze Branche
100umsatzstärkste Gruppen · Vollerhebung
45Punkte zwischen Spitze und Schluss
93%ohne Reviews-Schema — größter Blindfleck
Presse-Kurzfassung: Deutschlands größte Autohändler sind für die KI-Suche noch kaum vorbereitet — im Schnitt 40,7 von 100 Punkten, und selbst die Spitze erreicht nur 61.
Die Kernbefunde
Nicht ein Ausreißer — ein Branchenmuster.
Über alle 100 Häuser hinweg fehlen dieselben maschinenlesbaren Bausteine, die KI-Assistenten brauchen, um ein Autohaus korrekt zu erfassen und zu empfehlen. Vier Lücken ziehen sich durch fast das gesamte Feld:
80% ohne vollständiges Standort-Schema
61% Fahrzeugdaten ohne Schema
72% ohne FAQ-/Q&A-Struktur
93% ohne Reviews-/Reputations-Schema
Lesart für die Redaktion: Das sind keine Einzelversäumnisse, sondern strukturelle Blindflecken — 80 % der Top 100 liefern kein vollständiges Standort-Schema, 93 % kein Reviews-/Reputations-Schema. Genau diese Bausteine entscheiden, ob eine KI ein Haus überhaupt als reale, empfehlbare Entität erkennt.
Spannweite · anonym
45 Punkte zwischen Bestem und Schlechtestem.
Am selben, für alle identischen Maßstab. Wir zeigen die Verteilung — mit anonymen Platzhaltern statt Namen.
Spitzenfeld · anonym
Nachzügler · anonym
45 Punkte zwischen Bestem und Schlechtestem — am selben Maßstab. Und selbst die Spitze erreicht nur 61 von 100.
Was wir herausgeben — und was nicht
Anonyme Branchenzahlen, ja. Ein Namens-Ranking, nein.
AARI ist ein vertraulicher Benchmark. Wir nennen öffentlich, welche Gruppen geprüft wurden — das macht die Erhebung nachprüfbar. Wir veröffentlichen niemals, wie eine einzelne Gruppe abgeschnitten hat. Für die Presse bedeutet das: aggregierte Befunde, Muster, Verteilungen und O-Töne zur Methodik stehen bereit; eine nach Häusern aufgeschlüsselte Rangliste geben wir aus Prinzip nicht heraus.
Benchmark statt Bloßstellung.
Presse-Fact-Sheet
Die belegten Zahlen auf einen Blick.
Zum Zitieren, Verlinken oder als PDF speichern (Drucken → „Als PDF sichern"). Alle Werte stammen aus der Vollerhebung 2026-06-25 und sind reproduzierbar aus dem Verfahren ableitbar.
AARI · Presse-Fact-Sheet · Stand 2026-06-25
Automotive AI Readiness Index (AARI) 2026
- Erhebung: 100 umsatzstärkste deutsche Autohandelsgruppen (öffentliches Umsatzranking), Vollerhebung — 103 Häuser insgesamt auditiert.
- Ø-Score der Branche: 40,7 von 100 · Median: 41.
- Spannweite: 16–61 von 100 (45 Punkte) — selbst die Spitze bleibt unter zwei Dritteln der erreichbaren Punkte.
- Größte Blindflecken: 80 % ohne vollständiges Standort-Schema; 93 % ohne Reviews-/Reputations-Schema.
- Maßstab: 12 Dimensionen (11 Kern + Angebotsbreite), ein gewichtetes, für alle identisches Verfahren; automatisierte Recon plus Live-Render-Test der real ausgelieferten Seite.
- Was GEO ist: Generative Engine Optimization — das Gegenstück zu SEO, aber für KI-Assistenten statt für Suchergebnislisten.
Der Automotive AI Readiness Index (AARI) ist ein reproduzierbarer GEO-Benchmark der KI-Sichtbarkeit der Websites der 100 umsatzstärksten deutschen Autohandelsgruppen für KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini, Perplexity & Claude. Er misst die maschinenlesbare Website-Präsenz (Generative Engine Optimization) — nicht die betriebliche KI-Reife oder Autonomous-Vehicle-Readiness eines Unternehmens.
Pressekontakt: Christopher Geyer · c.geyer@automotive-ai-readiness-index.de
Pressekontakt
Interviews, O-Töne, Datenrückfragen.
Für Einordnungen, Zitate und methodische Rückfragen stehe ich Fachmedien gern zur Verfügung — auch für einen anonymen Blick auf einzelne Dimensionen der Erhebung.
Christopher Geyer
Automotive AI Readiness Index