NOXEL Research Lab

NOXEL Research Lab veröffentlicht Originaldaten zu SEO, AEO, GEO und KI-Suchsichtbarkeit — gewonnen aus echten Website-Audits, nicht aus recycelten Ratschlägen.

Was das ist

Die meisten SEO-Inhalte wiederholen dieselben Ratschläge, die überall zu finden sind. NOXEL Research Lab ist darauf ausgelegt, das Gegenteil zu tun: Ergebnisse zu veröffentlichen, die direkt aus echten Audits stammen, die über NOXEL SEO durchgeführt wurden, mit einer transparenten Methodik hinter jeder Zahl.

Jede Statistik, die wir hier veröffentlichen, enthält eine genaue Zahl, eine Stichprobengröße, eine Methodik, ein Datum und eine Quelle — keine erfundenen Zahlen, keine vagen Behauptungen.

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NOXEL KI-Suchbereitschaft — v1-Ergebnisse

Stichprobe: 53 öffentlich zugängliche Websites, zusammengestellt aus Marketing-/SEO-Agenturen, SaaS-Tools und einer kleinen institutionellen Kontrollgruppe (Behörden, akademische Einrichtungen und Referenzseiten). Dies ist ein erster v1-Datensatz, keine zufällige oder repräsentative Stichprobe des Webs — wir veröffentlichen ihn jetzt, weil eine transparente, bescheiden dimensionierte Studie besser ist als unbegrenzt auf eine „perfekte" zu warten. Einzelne Domains werden niemals genannt; jede nachstehende Zahl ist ein Aggregat.

Zugänglichkeit für KI-Crawler

• 20,8 % der Websites blockierten mindestens einen großen KI-Crawler (GPTBot, PerplexityBot und ähnliche).
• Von diesen Blockierungen waren 91 % auf explizite robots.txt-Regeln zurückzuführen — bei den übrigen war keine eindeutige Ursache allein aus der robots.txt erkennbar, und es wäre eine Untersuchung auf Serverebene erforderlich.

Einführung strukturierter Daten

• 28,3 % der Websites hatten überhaupt keine strukturierten JSON-LD-Daten.
• 66,0 % hatten kein Organization- oder LocalBusiness-Schema.
• 94,3 % hatten kein BreadcrumbList-Schema.

Kurz gesagt: Unsere Forschung ergab, dass die Einführung strukturierter Daten — insbesondere des BreadcrumbList-Schemas — selbst bei technisch anspruchsvollen Websites selten bleibt, und dass die Blockierung von KI-Crawlern in der Regel auf die robots.txt zurückzuführen ist, nicht auf Firewalls.

Die Zugänglichkeit für KI-Crawler bezieht sich darauf, ob Crawler wie GPTBot und PerplexityBot eine Seite erfolgreich abrufen und lesen können — eine Voraussetzung dafür, dass diese Seite jemals von einer KI-Antwortmaschine zitiert wird.

Wie wir diese Forschung durchgeführt haben

1. Zunächst haben wir 53 öffentlich zugängliche Websites aus drei Kategorien ausgewählt: Marketing-/SEO-Agenturen, SaaS-Tools und institutionelle Referenzseiten.
2. Dann haben wir jede Domain durch das eigene Audit-System von NOXEL SEO geführt — dieselbe Technologie, die jedem NOXEL SEO-Bericht zugrunde liegt — und dabei die Zugänglichkeit für KI-Crawler sowie das Vorhandensein strukturierter Daten überprüft.
3. Anschließend haben wir die Ergebnisse zu den oben genannten Prozentzahlen zusammengefasst; keine einzelne Domain oder kein einzelner Wert wird veröffentlicht.
4. Schließlich planen wir, diesen Datensatz zu einem größeren, repräsentativeren Stichprobenumfang auszubauen und aktualisierte Ergebnisse zu veröffentlichen, sobald dies geschieht.

Unsere Daten wurden im September 2026 erfasst. Jede obige Zahl gibt ihren Stichprobenumfang klar an, wie versprochen.

Warum Originalforschung für die KI-Suche wichtig ist

Große Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini ranken Seiten nicht so wie traditionelle Suchmaschinen — sie synthetisieren Antworten und bevorzugen Quellen, die etwas bieten, das ein Dutzend andere Seiten noch nicht sagen. Recycelte Ratschläge, umformulierte Definitionen und generische „10 Tipps"-Listen werden selten zitiert, weil ein KI-Modell diese Informationen bereits aus Tausenden anderer Quellen während des Trainings aufgenommen hat. Originaldaten — eine echte Stichprobe, eine echte Methodik, echte Prozentzahlen — sind anders. Sie sind genau die Art von Inhalten, die ein KI-Modell noch nicht kennen kann, was sie es wert macht, zitiert zu werden.

Das ist die Kernidee hinter NOXEL Research Lab: Anstatt mehr generische SEO-Ratschläge zu schreiben, führen wir echte Audits über das eigene System von NOXEL SEO durch und veröffentlichen, was wir tatsächlich finden. Jede Studie hier folgt derselben Disziplin — ein angegebener Stichprobenumfang, eine beschriebene Methodik, ein Veröffentlichungsdatum und ausschließlich aggregierte Ergebnisse ohne Nennung einzelner Websites.

Was als Nächstes kommt

Der obige v1-Datensatz ist bewusst bescheiden gehalten — 53 Websites sind genug, um ehrlich zu veröffentlichen, aber nicht genug, um ihn als repräsentativ für das breitere Web zu bezeichnen. Unsere nächste Veröffentlichung wird den Stichprobenumfang auf einen größeren, stärker stratifizierten Datensatz ausweiten (mehr Kategorien, mehr Websites pro Kategorie, eine klarere Stichprobenmethodik) und neue Signale über die Zugänglichkeit für KI-Crawler und strukturierte Daten hinaus hinzufügen — Dinge wie Aktualität der Inhalte, Entitätsklarheit und thematische Tiefe über dieselben Websites hinweg.

Wenn Sie benachrichtigt werden möchten, wenn die nächste Veröffentlichung von NOXEL Research Lab erscheint, oder wenn Sie eine Website betreiben und möchten, dass diese in eine zukünftige Studie aufgenommen wird (mit Ihrer ausdrücklichen Zustimmung — siehe unsere Datenschutzrichtlinie oben), wenden Sie sich über unsere Kontaktseite an uns.