InLinks, das Unternehmen hinter der KI-Plattform für Markensichtbarkeit Waikay.io, hat die Ergebnisse einer strukturellen Analyse von 5.000 Websites veröffentlicht, bei der 19.000 verschiedene Lücken identifiziert wurden, die nachweislich die Markensichtbarkeit sowohl bei traditionellen Suchmaschinen als auch bei KI-gestützten Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Google SGE verringern. Die Untersuchung, eine der ersten, die den Zusammenhang zwischen Website-Architektur und KI-Suchleistung quantifiziert, ergab, dass mehr als die Hälfte aller identifizierten Lücken (57 %) in drei Kategorien fallen: fehlende Informationsinhalte (21,5 %), nicht vorhandene Produkt- oder Dienstleistungsseiten (18,5 %) sowie UX- oder strukturelle Mängel (17,2 %).
Traditionelle SEO-Richtlinien haben fehlende Seiten und eine schlechte Website-Struktur schon lange thematisiert, doch KI-gestützte Suche bringt eine neue Dringlichkeitsebene mit sich. Plattformen wie ChatGPT und Perplexity synthetisieren Antworten aus mehreren Quellen und greifen dabei auf Entitätsassoziationen und Inhaltsabdeckung zurück, anstatt auf einfaches Keyword-Matching. Eine Website mit strukturellen Lücken, fehlenden Themenclustern, verwaisten Seiten oder dünner Kategorieabdeckung wird mit größerer Wahrscheinlichkeit vollständig umgangen. Dixon Jones, CEO von InLinks, erklärte, dass Unternehmen, die strukturelle Probleme ignoriert haben, die Konsequenzen in der traditionellen Suche möglicherweise noch nicht gespürt haben, doch in der KI-Suche sind diese Lücken unmittelbar und erheblich. Die Websites, die KI empfiehlt, sind jene, die die Arbeit geleistet haben, klar zu definieren, was sie abdecken, wen sie bedienen und wie ihre Inhalte miteinander verbunden sind.
Die zentralen Ergebnisse zeigen, dass 57 % aller identifizierten Lücken auf drei Hauptursachen zurückzuführen sind, was darauf hindeutet, dass die meisten Websites eine gemeinsame Reihe struktureller Schwächen aufweisen, anstatt einzigartige Probleme zu haben. Fehlende Informationsinhalte (21,5 %) stellen die größte Einzelkategorie dar und beziehen sich auf das Fehlen von Bildungs- und Erklärseiten, auf die KI-Suchmaschinen zurückgreifen, um thematische Autorität zu bestimmen. UX- und strukturelle Mängel (17,2 %) beeinträchtigen die Crawlbarkeit und interne Verlinkung, was die Fähigkeit einer Website einschränkt, Beziehungen zwischen Inhalten zu signalisieren – ein kritischer Faktor für die KI-Entitätserkennung. Schweregrad und Priorität der Lücken variieren erheblich je nach Branche, Wettbewerbsumfeld und Phase der Customer Journey, was bedeutet, dass ein einheitlicher Sanierungsansatz wahrscheinlich nicht effektiv ist.
Der Bericht enthält Fallbeispiele von Drittanbietern neben eigenen Tests von InLinks. Ein großer Anbieter von Buchhaltungssoftware steigerte seine KI-Entitätsassoziationen für den Begriff „E-Invoicing“ um 650 % nach einem Programm strategischer interner Verlinkung – eine Änderung, die keine neuen externen Links oder bezahlte Medien erforderte. InLinks validierte separat die Hub-and-Cluster-Inhaltsmethodik, indem es sein eigenes KI-Empfehlungsranking für eine Zielkategorie von Platz 6 auf Platz 1 verbesserte und so einen replizierbaren Rahmen für andere Organisationen bereitstellte. Die Analyse wurde mit der Waikay.io-Plattform durchgeführt, die Websites anhand einer strukturierten Taxonomie von Lückentypen prüft. Die 5.000 Websites stammten aus der Kunden- und Forschungsdatenbank von InLinks aus verschiedenen Branchen und Regionen. Jede Lücke wurde sowohl anhand traditioneller Suchsignale als auch anhand von Verhaltensmustern von KI-Suchmaschinen bewertet, die zwischen 2024 und 2025 beobachtet wurden. Die vollständige Methodik ist im Bericht unter https://waikay.io/action-plans/seo-structural-gap-analysis/ veröffentlicht.
Die Implikationen dieser Forschung sind bedeutend für Unternehmen, Non-Profit-Organisationen und staatliche Stellen, die auf digitale Sichtbarkeit angewiesen sind. Da KI-Suchplattformen immer verbreiteter werden, können strukturelle Website-Mängel, die in der traditionellen SEO bisher tolerierbar waren, nun zur vollständigen Auslassung aus KI-generierten Antworten führen, was sich direkt auf Traffic, Autorität und Umsatz auswirkt. Die Studie bietet einen klaren Rahmen für Organisationen, um diese Lücken zu prüfen und zu beheben, und betont, dass proaktive strukturelle Verbesserungen nicht länger optional, sondern essenziell sind, um in einer KI-gesteuerten Suchlandschaft relevant zu bleiben. Die Priorisierung von Informationsinhalten und internen Verlinkungsstrukturen erweist sich als kritische Strategie für jede Einheit, die von KI-Systemen als autoritative Quelle anerkannt werden möchte.
