Daten aus unseren Audits

audit-engine.de aggregiert die häufigsten Fehlerbilder aus den durchgeführten Audits in anonymisierter Form und stellt sie öffentlich bereit — als Marktbeobachtung für den deutschen Mid-Market-E-Commerce und als Belegdatensatz für Redaktionen, Wissenschaft und die eigene Weiterentwicklung. Alle Zahlen mit Methodik, Erhebungszeitraum und Fallzahl.

Status: Diese Seite ist am 27.08.2026 als Struktur veröffentlicht worden. Die ersten belastbaren Aggregate mit Fallzahlen n ≥ 30 werden nach Abschluss der aktuellen Audit-Charge ergänzt (voraussichtlich Ende September 2026). Bis dahin dient die Seite als Nachweis der Methodik.

Kern-Kennzahlen — Vorschau der zu tracken­den Werte

n = —
Audits in laufender Erhebung
— %
robots.txt ohne OAI-SearchBot
— %
Shops mit llms.txt
— %
Median GTIN-Abdeckung
— %
Product-Markup-Fehler mind. 1
— %
UCP-Manifest vorhanden

Methodik

Warum wir das veröffentlichen

Erstens: Wir predigen unseren Kunden „eigene Daten sind der stärkste Zitationsgrund für KI-Antworten" — und leben es selbst vor. Zweitens: Der deutsche Mittelstand hat keine belastbaren Zahlen zu KI-Sichtbarkeit, die nicht aus einem Marketing-Interesse stammen. Drittens: Wir wollen den Effektivitätsgewinn unserer eigenen Empfehlungen quartalsweise selbst nachvollziehen — was heißt „wir sagen 87 % der Shops liegt an X", wenn sich die Zahl aus der eigenen Praxis nicht bestätigen lässt?

Zitierweise

Redaktionelle und wissenschaftliche Zitationen sind ausdrücklich erwünscht. Bitte zitieren als: audit-engine.de: Aggregatdaten aus den Audits, Erhebungszeitraum <Quartal>, Stand <Datum>. URL: https://audit-engine.de/daten/. Für tiefere Auswertungen (etwa Segmentierung nach Shopsystem) bitte per Mail an service@audit-engine.de.