Branche
Handwerk: AI-Readiness-Studie (n=35)
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Handwerks-Webseiten liegen in einer kleinen Stichprobe beim Agent-Ready-Mittel unter dem Gesamtschnitt — mit hohem Anteil im Band unter 40. In 35 Live-Audits liegt der mittlere Agent-Ready-Score bei 19/100, der Fit (Modernisierungsbedarf) bei 81/100; 88.6 % der Audits liegen unter 40. llms.txt nur bei 20 %. DE-Querschnitt: 9345 Audits, Agent-Ready Ø 21/100. Charts und Vergleichstabelle stehen oben auf dieser Seite; Methodik: modern-stack.de/studie.
Wichtigste Punkte
- Stichprobe Handwerk: n=35 (0.4 % des Census).
- Agent-Ready Ø 19 · Fit Ø 81 · Δ zum DE-Mittel -2.
- AR < 40: 88.6 % · llms.txt: 20 % · JSON-LD: 37.1 %.
- Häufigste Findings (ohne Markdown): Kein llms.txt (80 %); Agent-Ready Level niedrig (68.6 %); Wenig strukturierte Daten (65.7 %); Sitemap unklar (37.1 %).
- CMS-Schwerpunkte: WordPress (13), Divi (9).
- Hinweis: kleine Stichprobe — Richtungssignal, keine bevölkerungsweite Schätzung.
— Steve Baka
Aktualisiert: · Autor: Steve Baka
Audits in dieser Branche
35
Agent-Ready Ø
19/100
Fit Ø (Modernisierungsbedarf)
81/100
Anteil am Gesamt-Census
0,4 %
Stichprobe n=35 — Zahlen sind Richtungssignale, keine bevölkerungsweiten Schätzungen. Der Querschnitt mit ≥100 Audits bleibt die robustere Vergleichsbasis.
| Branche | n | AR Ø | Fit Ø | AR < 40 | llms.txt |
|---|---|---|---|---|---|
| Physiotherapie | 2.854 | 19 | 81 | 87,4 % | 14,8 % |
| Dienstleistung | 1.622 | 22 | 78 | 79,7 % | 16,3 % |
| Steuerberater | 1.524 | 22 | 78 | 80,5 % | 13,5 % |
| Psychologie | 1.272 | 25 | 75 | 70,9 % | 13,9 % |
| Fotografie | 1.262 | 25 | 75 | 71,7 % | 14,6 % |
| Coaching | 702 | 18 | 82 | 87,0 % | 13,4 % |
Gesamt-Census: 9.345 Audits · Agent-Ready Ø 21/100 · Stand 8.10.2026 · Quelle: Modern Stack Live-Audits
Signale — Handwerk
Anteil der Audits mit positivem Signal
- llms.txt vorhanden20,0 %n=7
- JSON-LD erkannt37,1 %n=13
- Sitemap vorhanden62,9 %n=22
- robots.txt vorhanden62,9 %n=22
- Legacy-CMS erkannt62,9 %n=22
- Markdown-Negotiation0,0 %n=0
Häufigste Findings — Handwerk
ohne Markdown (nahezu 100 % in allen Branchen)
- Kein llms.txt80,0 %n=28
- Agent-Ready Level niedrig68,6 %n=24
- Wenig strukturierte Daten65,7 %n=23
- Sitemap unklar37,1 %n=13
Agent-Ready-Verteilung
Handwerk: Anteil je Score-Band
- Agent-Ready 0-1951,4 %n=18
- Agent-Ready 20-3937,1 %n=13
- Agent-Ready 40-598,6 %n=3
- Agent-Ready 60-792,9 %n=1
- Agent-Ready 80-1000,0 %n=0
Agent-Ready Ø im Branchenvergleich
Balkenlänge = Mittelwert auf Skala 0–100 (höher = besser für KI/Agenten)
- Physiotherapie · Ø 1919,0 %n=2.854
- Dienstleistung · Ø 2222,0 %n=1.622
- Steuerberater · Ø 2222,0 %n=1.524
- Psychologie · Ø 2525,0 %n=1.272
- Fotografie · Ø 2525,0 %n=1.262
- Coaching · Ø 1818,0 %n=702
Stichprobenhinweis: n=35. Die Zahlen sind belastbar als Richtung im Kontext der Gesamtstudie, nicht als fein aufgelöste Bevölkerungsstatistik.
Was ist AI-Readiness für Handwerk?
AI-Readiness misst, wie gut eine Webseite von Suchmaschinen und generativen Systemen gefunden, gelesen und zitiert werden kann — nicht, wie modern sie optisch wirkt. Der Agent-Ready-Score (0–100) verdichtet Signale wie llms.txt, Structured Data, Markdown-Negotiation, Crawl-Zugänge und Extrahierbarkeit. Fit = 100 − Agent-Ready: höherer Fit heißt klarerer Modernisierungsbedarf.
Kleine Stichprobe — keine bevölkerungsweite Schätzung. Ergebnisse sind Richtungssignale im Kontext der Gesamtstudie.
Was zeigen die Zahlen für Handwerk?
Aufträge entstehen über lokale Suche und Empfehlungen. KI-Assistenten übernehmen Teile dieser Empfehlungslogik — Betriebe ohne klaren Leistungs-/Ortsgraphen fallen aus der Antwortfläche.
Kennzahlen dieser Kohorte (Stand 2026-10-08):
| Metrik | Handwerk | DE-Querschnitt |
|---|---|---|
| Audits (n) | 35 | 9345 |
| Agent-Ready Ø | 19 | 21 |
| Fit Ø | 81 | — |
| Anteil AR < 40 | 88.6 % | — |
| llms.txt | 20 % | — |
| JSON-LD | 37.1 % | — |
| Sitemap | 62.9 % | — |
| Legacy-CMS | 62.9 % | — |
| Markdown-Negotiation | 0 % | — |
Crawl-nahe Scores (falls gemessen): jev-Crawl Ø 70, jev-llms Ø 24 — dasselbe Muster wie in der Gesamtstudie: klassisches Crawling ist oft stärker als der LLM-/Agenten-Layer.
Warum scheitern viele Sites trotz „eigener Webseite“?
n ist klein; die Richtung (niedriger AR, hoher Fit, viel Legacy-CMS) passt zum Gesamtbild und zur bestehenden Branchenseite Handwerk-Webseite modernisieren. llms.txt-Quote wirkt in der Mini-Stichprobe relativ höher — bei kleinem n nicht überinterpretieren.
Über alle Branchen hinweg liegt Markdown-Negotiation nahe 0 %. Das Finding ist deshalb kein Differenzierungsmerkmal zwischen Nischen — wohl aber ein systemisches Defizit der DE-Dienstleisterlandschaft. Differenzierend sind llms.txt-Quote, JSON-LD, Agent-Ready-Verteilung und Legacy-CMS-Anteil (siehe Charts oben).
Wie liest man die Vergleichstabelle richtig?
Die Tabelle oben auf dieser Seite stellt Handwerk den anderen Nischen mit n ≥ 100 gegenüber. Drei Leseregeln:
- Agent-Ready Ø ist ein Mittelwert — daneben steht die Verteilung (Anteil unter 40). Ein Mittel von 19 bei 88.6 % unter 40 heißt: die Masse der Sites ist klar im Modernisierungsbereich.
- llms.txt und JSON-LD sind frühe Proxy-Signale für den Maschinen-Layer. Hohe Sitemap-/robots-Quoten ohne llms.txt bedeuten: klassisches SEO ist oft besser als Agent-Ready — analog zur Gesamtstudie.
- Kleine Nischen (n < 100) erscheinen in den Richtungsseiten mit Warnhinweis; robuste Vergleiche nutzen die großen Kohorten.
Δ zum DE-Mittel für Handwerk: -2 Agent-Ready-Punkte (DE Ø 21, n=9345).
Welche CMS-Muster tauchen auf?
In dieser Kohorte dominieren: WordPress (13), Divi (9). Legacy-CMS erkannt bei 62.9 %. Das bestätigt die Hypothese der Gesamtstudie: WordPress/Divi sind häufig — aber CMS allein sagt den Agent-Ready-Score nicht vorher. Wer nur „weg vom Pagebuilder“ denkt und keinen Maschinen-Layer baut, bleibt für ChatGPT/Perplexity unsichtbar.
Was folgt daraus für GEO und AIO?
GEO und AIO belohnen zitierfähige Fakten, konsistente Entities und abrufbare Passagen (Grounding, RAG, Zitation). Für Handwerksbetriebe mit öffentlicher Webseite bedeutet das: Sichtbarkeit verschiebt sich von „Ranking einer URL“ zu „Nennung in der Antwort“. Ohne Maschinen-Layer bleibt die Marke in Zero-Click-Szenarien unsichtbar — siehe Zero-Click und ChatGPT-Sichtbarkeit.
Was solltest du konkret umsetzen?
Leistungskatalog und Einsatzgebiet maschinenlesbar machen, NAP konsistent halten, llms.txt und LocalBusiness-Schema setzen. Primärzitation bis zur größeren Stichprobe: DE-Dienstleister-Studie.
Reihenfolge, die aus den Findings folgt:
- Messung — gleicher Audit-Maßstab wie in der Studie (Webseite-Check oder Outreach-Report).
- Maschinen-Layer — llms.txt, Schema, Direct Answers, Bot-Zugang.
- Technik-Basis — Legacy-Pagebuilder ablösen, wenn Extraktion und Performance scheitern (Next.js vs WordPress).
- Monitoring — Zitationen und Agent-Ready nachziehen, nicht nur klassische Rankings.
Wie zitierst du diese Branchenstudie?
Empfohlene Kurzcitation: Modern Stack (2026): AI-Readiness Handwerk — Branchenauswertung, n=35, Agent-Ready Ø 19/100. https://www.modern-stack.de/themen/ai-readiness-handwerk-studie
Gesamtstudie und Methodik: modern-stack.de/studie. Lokale Vertiefungen: Bad Schönborn, Bruchsal.
Verwandte Branchen-Slices: Physiotherapie, Coaching, Steuerberater, Psychologie, Fotografie, Dienstleistung, Gesundheitspraxis.
Mehr dazu: AI-Readiness deutscher Dienstleister-Webseiten — Studie, Zahlen und Handlungsbedarf
Quellen
- AI-Readiness deutscher Dienstleister-Webseiten (Modern Stack) — Modern Stack
Primärstudie mit Methodik und Gesamt-Charts.
- AI-Readiness von Handwerks-Webseiten — Richtungsstudie — Modern Stack
Branchen-Slice mit Kennzahlen, Vergleichstabelle und Charts.
- Agent-Ready-Score (Glossar) — Modern Stack
Definition der Score-Metrik.
Häufige Fragen
Wie AI-ready sind Handwerk-Webseiten?
In der Modern-Stack-Branchenauswertung (35 Live-Audits, Stand 2026-10-08) liegt der mittlere Agent-Ready-Score bei 19/100. 88.6 % der Audits liegen unter 40. Charts: https://www.modern-stack.de/themen/ai-readiness-handwerk-studie
Wie schneidet Handwerk gegen den DE-Querschnitt ab?
Der DE-Querschnitt (n=9345) liegt bei Agent-Ready Ø 21/100. Handwerk liegt bei Ø 19 (Δ -2).
Wie häufig gibt es eine llms.txt?
In dieser Branchenkohorte bei 20 % der Audits. Markdown-Negotiation bei 0 %.
Was ist die Primärquelle?
Modern Stack AI-Readiness-Census (Live-Audits). Branchenpage mit Charts: https://www.modern-stack.de/themen/ai-readiness-handwerk-studie — Methodik und Gesamtcensus: https://www.modern-stack.de/studie
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