Marken-Profil
Bussgeldkatalog
Wie oft die KI Bussgeldkatalog nennt und wo die Marke in der Websuche steht. Aggregiert aus 3 Branchen-Reports von Achtung.app.
bussgeldkatalog.org DACH-Datensatz (DE/AT/CH), Stand 1. Aug 2026
Bussgeldkatalog wurde in einer ausgewerteten KI-Antwort aus 3 Branchen-Reports genannt. Am besten platziert ist die Marke im Report Insurance: Platz 129 von 129 nach KI-Prominenz. Alle Nennungen stammen von Perplexity, im Schnitt an Position 7,0 der Antwort. In der klassischen Websuche kommt Bussgeldkatalog auf 2 Treffer, im Schnitt auf Rang 8,0.
Kennzahlen
In diesen Branchen taucht Bussgeldkatalog auf
Sortiert nach Platzierung. Klicken öffnet den vollständigen Branchen-Report.
| Branche | Platz | KI-Nennungen | |
|---|---|---|---|
| Insurance | #129/129 | 0 | Report ansehen |
| Automotive & Mobility | #222/321 | 1 | Aus früherer Erhebung |
| WM 2026 Sponsoren-Check | #432/493 | 0 | Report ansehen |
Wettbewerbsumfeld
Die Marken direkt vor und hinter Bussgeldkatalog im Report Insurance, nach KI-Prominenz.
| Platz | Marke | KI-Prominenz |
|---|---|---|
| #127 | VGH | 0,0 |
| #128 | Humboldt-Forum-Recht | 0,0 |
| #129 | Bussgeldkatalog | 0,0 |
Welche KI-Modelle nennen Bussgeldkatalog?
Verteilung der Nennungen über die abgefragten KI-Modelle. Je länger der Balken, desto häufiger hat das Modell Bussgeldkatalog in seinen Antworten genannt.
n = 1 Nennungen insgesamt
-
Perplexity1 (100%)
Beispiel-Anfragen, bei denen Bussgeldkatalog genannt wurde
Ausschnitt der automatisch gestellten Suchanfragen, bei denen KI-Modelle Bussgeldkatalog als Antwort-Bestandteil ausgegeben haben.
| Anfrage | Modell |
|---|---|
| auto abo vergleich | Perplexity |
Auffindbarkeit für KI-Plattformen
Wöchentlicher Audit der technischen Voraussetzungen, damit KI-Plattformen mit Live-Websuche pro Anfrage diese Seite überhaupt finden und rendern können.
Zuletzt geprüft: 2. Aug 2026
Wir trennen zwei Crawler-Arten: KI-Live-Abruf-Crawler holen Seiten on demand, um Antworten in ChatGPT, Perplexity oder Claude zu erzeugen; Trainings-Crawler füttern das Modelltraining. Nur die Live-Abruf-Schicht wird hier bewertet, das Training ist eine redaktionelle Entscheidung.
Kritisch: blockiert KI-Sichtbarkeit
- KI-Live-Abruf-Crawler in robots.txt erlaubt
- Keine stille Edge-Sperre für KI-Live-Abruf-Crawler
- HTTPS auf der Startseite erreichbar
- Sitemap erreichbar
- Startseite rendert Inhalt ohne JavaScript
Wichtig: verbessert die Erfassung
- Canonical-URL gesetzt
- Open-Graph-Titel und -Bild gesetzt
- HSTS-Header gesetzt
- Keine SPA, oder eine SPA mit sinnvollem noscript-Fallback
Agent-Readiness: macht Fakten maschinenlesbar
Diese Prüfung zählt nicht zur KI-Sichtbarkeit. Sie beantwortet eine andere Frage: Könnte Software eine Angabe über diese Marke nachprüfen, ohne Fließtext zu lesen? Auf Zitate in KI-Antworten wirkt strukturierte Auszeichnung nach aktueller Evidenz nicht.
- Organization- oder WebSite-JSON-LD auf der Startseite
Trainings-Crawler-Status (informativ, nicht bewertet): 0 / 5 blockiert.
Diagnose
- JSON-LD-Typen
-
Article, WebPage, ImageObject, BreadcrumbList, WebSite, Organization, Person, WebPageElement
SEO-Hygiene; laut Google kein direkter Hebel für KI-Zitate.
- Sitemap
- 3.398 URLs
- llms.txt (informativ)
-
vorhanden
Laut Google ohne Effekt auf KI-Sichtbarkeit; hier nur informativ erfasst.
- Verschlüsselung
- HTTPS ✓ · HSTS —
Eigene Marke fortlaufend beobachten?
Achtung.app überwacht, wie oft eine Marke in KI-Antworten und klassischen Websuchergebnissen genannt wird, in welchen Branchen sie auftaucht und wie sich das über die Zeit verändert.
Eigene Marke prüfenAlle Zahlen stammen aus den veröffentlichten Branchen-Reports. Achtung.app stellt standardisierte, markenfreie Suchanfragen an KI-Modelle und die klassische Websuche, extrahiert genannte Marken und fasst sie auf ihrer kanonischen Domain zusammen. Details im Methodik-Dokument.