EverGrow SEO Solution Website-Check

Eigene Messungen.
Mit Methode und Grenzen.

Hier stehen Messungen, die ich selbst gemacht habe: in Server-Logs, Search Console, Webanalyse und mit eigenen Abrufen. Jede Studie nennt ihre Datenbasis, ihre Methode und was sie nicht zeigen kann. Daten von Händlern nutze ich nur anonymisiert.

Studies in English

Messbuch
StudieveröffentlichtZeitraumDatenbasis
KI-Bots in der robots.txt veröffentlicht Zeitraum Februar bis Oktober 2026 457.000 deutsche und 12 Mio. Startseiten weltweit (HTTP Archive), 77 robots.txt großer Shops, ein Server-Log
KI-Assistenten im Shop veröffentlicht Zeitraum 30.09.–25.10.2026 Server-Logs, Webanalyse und Search Console eines großen Onlineshops
ChatGPT-Kaufbox veröffentlicht Zeitraum 22.–24.10.2026 1.008 Antworten, USA und Deutschland, ohne Anmeldung
Händlereinträge EWR veröffentlicht Zeitraum 09.08.–23.10.2026 531 Produktsuchen, Search Console, Merchant Center
Händlereinträge veröffentlicht Zeitraum 15.04.–18.10.2026 Search Console, Merchant Center, mehrere Shops
ChatGPT-utm-Ausfall veröffentlicht Zeitraum 30.09.–15.10.2026 Server-Logs und GA4 eines großen Onlinehändlers
KI-Lesbarkeit veröffentlicht Zeitraum 11.10.2026 eigene Abrufe bei 100 großen Onlineshops
veröffentlicht
Zeitraum
Monatsdatensätze Februar bis Oktober 2026 des HTTP Archive, Verlauf auf denselben Startseiten
Datenbasis
HTTP Archive (BigQuery): 457.225 deutsche und 12,0 Mio. Startseiten weltweit mit robots.txt-Regeln; 77 vollständige robots.txt großer Shops; Server-Logs eines großen Shops
Zählweise
genannt = ausdrücklich als User-Agent aufgeführt; Sperrindikator = Eintrag mit Disallow ohne Allow (in 77 Shop-robots.txt bei 54 von 62 Einträgen eine Vollsperre)

Wie viele deutsche Websites und Shops KI-Bots in der robots.txt sperren

4,6 % der deutschen Startseiten nennen GPTBot in der robots.txt, bei 2,5 % steht für ihn Disallow ohne Allow; weltweit 8,3 % und 3,5 %. Bei den großen Websites ist es umgekehrt: Bis Rang 100.000 nennen 28,8 % der deutschen Seiten GPTBot (23,0 % mit Disallow ohne Allow), weltweit ohne Deutschland 13,9 %. Auf denselben Seiten wächst die Nennung in Deutschland von Februar bis Oktober von 3,5 auf 4,4 %.

Kurz gesagt

  • 4,6 % der deutschen Startseiten nennen GPTBot in der robots.txt, bei 2,5 % steht für ihn Disallow ohne Allow. Weltweit sind es 8,3 % und 3,5 %. Bei allen 13 geprüften KI-Kennungen liegt Deutschland in der Breite unter dem Weltwert.
  • Nach Größe dreht sich das Bild: Deutsche Startseiten bis CrUX-Rang 100.000 nennen GPTBot zu 28,8 % (23,0 % mit Disallow ohne Allow), weltweit ohne Deutschland 13,9 %. Bis Rang 1 Million liegt Deutschland noch knapp darüber, in der Klasse bis 10 Millionen darunter: Der deutsche Long Tail hat seltener Einträge als der weltweite.
  • Auf denselben Startseiten wächst die Nennung von GPTBot in Deutschland von Februar bis Oktober 2026 von 3,5 auf 4,4 %, PerplexityBot verdoppelt sich ungefähr, OAI-SearchBot steigt auf das 2,7-Fache. Von 77 großen deutschen Shops sperren 4 GPTBot vollständig; bei OAI-SearchBot enthalten vier von sieben Einträgen nur Allow.

Messwerte der Studie

der deutschen Startseiten nennen GPTBot

4,6 %

457.225 .de-Startseiten mit robots.txt-Regeln, Crawl Oktober 2026; weltweit 8,3 %

bei den deutschen Websites bis Rang 100.000

28,8 %

1.088 Startseiten mit CrUX-Rang bis 100.000; weltweit ohne Deutschland 13,9 %

GPTBot genannt auf denselben deutschen Seiten

3,5 → 4,4 %

432.997 Startseiten in beiden Datensätzen, davon 352.715 bzw. 360.897 mit Regelgruppen; Disallow ohne Allow 2,4 → 2,6 %

große deutsche Shops sperren GPTBot vollständig

4 von 77

robots.txt vom 11.10.2026; 11 nennen GPTBot, 3 erlauben ihn ausdrücklich

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veröffentlicht
Zeitraum
30. September bis 25. Oktober 2026; Käufe 1. bis 7. und 16. bis 25. Oktober
Datenbasis
Server-Logs, Webanalyse (Besucher mit Einwilligung) und Google-Klicks eines großen Onlineshops, anonymisiert
Ebenen
Bot-Abrufe, zugeordnete Besuche und Käufe getrennt ausgewertet

KI-Assistenten in einem großen Onlineshop: Abrufe, Besuche und Käufe

KI-Bots stellen rund 1,1 % aller Anfragen. 92,8 % der ChatGPT-Besuche auf Produktseiten trafen Produkte, die OAI-SearchBot vorher abgerufen hatte, nur 6,5 % hatten einen Live-Abruf in der Stunde davor. Auf Sitzungen aus ChatGPT entfielen 1,5-mal so viele Käufe je Sitzung wie auf Sitzungen aus der organischen Google-Suche.

Kurz gesagt

  • KI-Bots stellen rund 1,1 % aller Anfragen. Mehr als die Hälfte davon kommt von meta-externalagent, danach folgen OAI-SearchBot (15,0 %) und PerplexityBot (11,8 %). Die Live-Abrufe von ChatGPT-User und Claude-User gehen zu 77 bis 83 % auf Produktseiten.
  • 92,8 % der ChatGPT-Besuche auf Produktseiten trafen Produkte, die OAI-SearchBot vorher abgerufen hatte. Ein Beleg für eine Auswahl ist das nicht: OAI-SearchBot rief in 26 Tagen 69,8 % aller aktiven Produkte ab. Belastbar ist: Nur bei 6,5 % gab es in der Stunde davor einen Live-Abruf.
  • Auf Sitzungen aus ChatGPT entfielen rund 1,5-mal so viele Käufe je Sitzung wie auf Sitzungen aus der organischen Google-Suche, bei Einstieg auf einer Produktseite rund 2,3-mal so viele. Das beschreibt Gruppen, keine Ursache. 75,5 % der ChatGPT-Sitzungen beginnen auf einer Produktseite, bei Google organisch 57,8 %.

Messwerte der Studie

der Anfragen stammen von KI-Bots

1,1 %

Anteil an allen Anfragen, 30.09.–25.10.2026; Bezugsgröße gerundet

der ChatGPT-Produktbesuche mit Live-Abruf davor

6,5 %

ChatGPT-User auf derselben Seite in der Stunde davor; vorher von OAI-SearchBot abgerufen: 92,8 %

so viele Käufe je Sitzung wie Google organisch

2,3×

ChatGPT, Einstieg auf Produktseite; alle Einstiege 1,5-mal; Webanalyse, Besucher mit Einwilligung

der über ChatGPT besuchten Produkte ohne Google-Klick

16 %

in 90 Tagen Search Console; Zeiträume nicht deckungsgleich; Jaccard-Wert 0,34

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veröffentlicht
Zeitraum
22. bis 24. Oktober 2026
Datenbasis
1.008 Antworten ohne gemeldeten Erfassungsfehler, je 504 USA und Deutschland; 168 Fragen, je Tag zweimal gestellt
Preisvergleich
31 gemischte USA-Antworten zu 17 Produktfragen/Modellen; Gegenprüfung aller vier formalen Preisfälle

ChatGPT-Kaufbox: Bevorzugt ChatGPT Händler mit Feed?

USA: 65,4 % Web-Karten, 30,7 % OpenAI-Feed. In 23 von 31 gemischten Antworten steht die günstigste bestätigte Modellkarte vorne. Vier formale Fälle mit teurerer Feed-Karte vorne belegen nach Gegenprüfung keinen tatsächlichen Preisnachteil. Deutschland: keine definierte OpenAI-Feed-Kennung, 20,5 % Google-Shopping-Karten.

Kurz gesagt

  • In den USA sind 65,4 % der Karten als Web eingestuft, 30,7 % tragen die definierte OpenAI-Feed-Kennung. Auf Kartenplatz 1 stehen zu 71,4 % Web-Karten. Karten ohne die definierten Quellenkennungen sind in dieser Messung häufig; die tatsächliche Sichtbarkeit von Produkten ohne Feed wurde damit nicht bestimmt. Eine Web-Karte beweist aber nicht, dass der Händler keinen Feed liefert.
  • In 23 von 31 gemischten USA-Antworten steht die günstigste bestätigte Modellkarte vorne. Vier formale Fälle mit teurerer Feed-Karte vorne belegen nach Gegenprüfung keinen Preisnachteil für dasselbe kaufbare Angebot. Die Fallzahl ist klein; eine Bevorzugung ist damit auch nicht widerlegt.
  • In Deutschland trägt keine der 1.201 Karten die definierte OpenAI-Feed-Kennung. 20,5 % tragen Google-Shopping-Kennungen. Das gilt für ChatGPT ohne Anmeldung im gemessenen Zeitraum, nicht für alle Oberflächen oder die tatsächliche Feed-Teilnahme aller Händler.

Messwerte der Studie

Web-Karten in den USA

65,4 %

868 von 1.327 Karten ohne definierte Quellenkennung; OpenAI-Feed: 30,7 %

Web auf Kartenplatz 1 in den USA

71,4 %

300 von 420 ersten Kartenplätzen; OpenAI-Feed: 26,7 %

günstigste bestätigte Modellkarte vorne

23/31

Gemischte USA-Antworten; vier formale Preisfälle, kein bestätigter Preisnachteil

Google-Shopping-Karten in Deutschland

20,5 %

246 von 1.201 Karten; keine mit der definierten OpenAI-Feed-Kennung

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veröffentlicht
Zeitraum
Shop-Daten 9. August bis 18. Oktober 2026, eigene Messung 20. bis 23. Oktober
Datenbasis
Daten aus betreuten Shops, mit Freigabe (anonymisiert), hier Shop A, dazu eigene Messungen: 531 Produktsuchen an vier Tagen in DE, AT, CH und UK
Vergleichsbasis
1. bis 14. September 2026 = 100

Händlereinträge im EWR seit dem 15. September

In Deutschland führen 90 % der Produkt-Elemente im neuen Raster zu Vergleichsportalen. Shop A: Search Console Händlereinträge −63 %, Merchant Center −9 %, organische Klicks auf Produktseiten +6,5 % (Vorjahr −15,6 %).

Kurz gesagt

  • Seit Mitte September 2026 zeigt Google in Deutschland bei Produktsuchen ein Raster aus Vergleichsportalen statt Händlern: 90 Prozent der Produkt-Elemente im Block führen dorthin. In Österreich sind es 46 Prozent, in der Schweiz und Großbritannien bleibt das Karussell wie vorher.
  • In der Search Console (Suchtyp Web) fallen die Klicks auf „Händlereinträge“ im EWR ab dem 15. September bei Shop A um 63 Prozent. Das Merchant Center zählt für alle kostenlosen Einträge dagegen nur −9 Prozent, im Vorjahr waren es im selben Zeitraum −11 Prozent.
  • Bei Shop A glich der Zuwachs organischer Klicks auf Produktseiten rechnerisch gut die Hälfte des Verlusts aus den Händlereinträgen auf diesen Seiten aus: Ohne Händlereinträge stiegen sie um 6,5 Prozent, im Vorjahr fielen sie im selben Zeitraum um 16 Prozent. Alle Klicks aus der Websuche lagen 9 Prozentpunkte über dem Vorjahresverlauf.

Messwerte der Studie

der Produkt-Elemente im deutschen Raster führen zu Vergleichsportalen

90 %

Handy, alle Gruppen, vier Messtage, Spanne 89–91 %; Google Shopping 10 %

Händlereinträge in der Search Console, EWR

−63 %

Shop A, Suchtyp Web, Klicks 21.09.–04.10. gegen 01.–14.09.; Googles neue Darstellung im EWR

kostenlose Produkteinträge im Merchant Center, EWR

−9 %

Shop A, selber Zeitraum; Vorjahr −11 %

organische Klicks auf Produktseiten, Shop A, EWR

+6,5 %

ohne Händlereinträge, selber Zeitraum; Vorjahr −15,6 %, also 22 Prozentpunkte besser

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veröffentlicht
Zeitraum
15. April bis 18. Oktober 2026
Datenbasis
Search Console und Merchant Center, mehrere Shops, anonymisiert
Vergleichsbasis
15. April bis 14. Mai 2026 = 100

3- bis 7-mal mehr Desktop-Impressionen bei Händlereinträgen

Vom 16. Mai bis 8. Oktober 2026 zählte die Search Console in mehreren Shops das 3- bis 7-Fache an Desktop-Impressionen, die Klickrate fiel auf 0,2 bis 0,9 %. Am 9. Oktober war es überall vorbei.

Kurz gesagt

  • Ab dem 16. bis 18. Mai 2026 stiegen die Desktop-Impressionen für Händlereinträge in jedem der Shops binnen fünf Tagen auf das 3- bis 7-Fache des Aprils und blieben fast fünf Monate dort. Mobil stieg nichts.
  • Die Klicks folgten nicht. Die Desktop-Klickrate fiel von 0,8 bis 9,4 Prozent auf 0,2 bis 0,9 Prozent. Fast die Hälfte der Impressionen kam aus Ländern, in denen die Shops keinen einzigen Klick bekamen.
  • Am 9. Oktober endete es in allen Shops am selben Tag. Seitdem liegen die Desktop-Impressionen bei 4 bis 6 Prozent des Aprils, und die Desktop-Klickrate ist auf dem Niveau der mobilen. Ich lese das als Änderung der Zählung, nicht als verlorenen Traffic.

Messwerte der Studie

Desktop-Impressionen, Händlereinträge

3–7×

25.05. bis 04.10. gegen 15.04. bis 14.05.2026: Shop A 6,5×, Shop B 3,1×, Shop C 5,8×

Desktop-Klickrate im selben Zeitraum

0,2–0,9 %

vorher 0,8 bis 9,4 %; die Klicks lagen bei 57 bis 83 % des Aprils

Impressionen aus Ländern ohne einen Klick

46–63 %

1. bis 14.09., alle Geräte, Shop A und C; Shop B: 42 % aus Ländern mit weniger als fünf Klicks

Ende in allen Shops am selben Tag

9. Oktober

seitdem Desktop-Impressionen bei 4 bis 6 % des Aprils, Desktop-Klickrate 5 bis 17 %

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veröffentlicht
Zeitraum
30. September bis 15. Oktober 2026, nach Stunden in UTC
Datenbasis
Server-Logs und GA4 eines großen Onlinehändlers, anonymisiert, dazu eigene Stichproben
Vergleichsbasis
1. bis 7. Oktober, gleiche Uhrzeit = 100

Der ChatGPT-utm-Ausfall in Zahlen

Gekennzeichnete ChatGPT-Klicks −73 bis −79 %, die Live-Abrufe von ChatGPT nur rund −20 %: Meist fehlte das Kennzeichen, nicht die Sichtbarkeit.

Kurz gesagt

  • Der Bruch kam in einer Stunde: Am 8. Oktober zwischen 21 und 22 Uhr UTC fielen die gekennzeichneten ChatGPT-Klicks je 100 Live-Abrufe von 40 auf 18, eine Stunde später auf 10. Danach lagen sie 73 bis 79 Prozent unter der Vorwoche.
  • Die Nachfrage fiel viel weniger: ChatGPT-User-Abrufe lagen nur rund 20 Prozent unter der Vorwoche. Statt 34 kamen je 100 Abrufe nur 9 bis 11 gekennzeichnete Klicks an. Der größte Teil war fehlende Kennzeichnung.
  • Seit dem 15. Oktober kommt das Kennzeichen zurück, bei diesem Händler ab dem Nachmittag (UTC). Reparieren lässt sich die Woche in deinen Berichten nicht, nur markieren und einordnen.

Messwerte der Studie

gekennzeichnete ChatGPT-Klicks

−73 %

je Tag, 9.–12.10. gegen 1.–7.10.; am 13.–15.10. sogar −79 %

ChatGPT-User-Abrufe

−20 %

gleicher Zeitraum, nur bestätigte OpenAI-Adressen; 13.–15.10. −23 %

Klicks je 100 Abrufe

34 → 11

1.–7.10. gegen 9.–12.10.; am 13.–15.10. nur noch 9

Ausgleich durch „direkt“

≈ 55 %

Mehr direkte Handy-Einstiege auf Produktseiten, so viel wie ≈ 55 % der fehlenden ChatGPT-Einstiege; nur in einem Teil des Shops messbar (GA4, 9.–14.10.)

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veröffentlicht
Messung
Momentaufnahme vom 11. Oktober 2026
Datenbasis
100 große B2C-Shops in Deutschland, eigene Abrufe mit ehrlicher Kennung, robots.txt beachtet
Produktseiten
bis zu drei je Shop, 56 Shops messbar

Können KI-Suchen deutsche Onlineshops lesen?

Die ChatGPT-Suche ist nur bei 1 von 90 Shops gesperrt. Aber nur 38 % liefern eine GTIN, nur 16 % kennzeichnen Varianten als ProductGroup.

Kurz gesagt

  • Die ChatGPT-Suche ist nur bei 1 von 90 Shops in der robots.txt gesperrt. 4 der 5 Shops, die GPTBot (Training) sperren, lassen die ChatGPT-Suche offen.
  • Product-Markup haben 49 von 56 messbaren Shops im rohen HTML, aber nur 38 % liefern eine GTIN und nur 16 % kennzeichnen Varianten als ProductGroup.
  • Bei 3 von 54 Shops erscheint der Preis erst nach JavaScript. Laut einer Analyse von Vercel führen die Crawler von ChatGPT und Claude kein JavaScript aus.

Messwerte der Studie

sperrt die ChatGPT-Suche

1 von 90

OAI-SearchBot in der robots.txt

weisen unbekannte Bots ab

31 %

31 von 100 Shops: Fehlercode 403 oder 429, oder eine Prüfseite

liefern eine GTIN

38 %

irgendwo im HTML, bei 56 Shops mit messbaren Produktseiten

reagieren schnell genug

61 %

INP im grünen Bereich, der schwächste der drei Ladewerte

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