AI Visibility Report: Versicherung — 87 internationale Versicherer im KI-Sichtbarkeitstest

In 87 Audits internationaler Versicherer erreicht die Branche im Schnitt 18 von 100 Punkten KI-Sichtbarkeit — tief unter der Schwelle von 40, ab der ein KI-System eine Website zuverlässig liest, versteht und zitiert. Nur 4 % haben eine llms.txt. Für eine Branche, die vom Vertrauen lebt, ist das ein bemerkenswert niedriger Wert.

Versicherung ist ein Vertrauenskauf. Niemand wechselt seine Berufsunfähigkeits- oder Gewerbeversicherung aus einer Laune heraus — es wird recherchiert, verglichen, abgewogen. Und diese Recherche läuft zunehmend über ein KI-System statt über eine Trefferliste. Genau deshalb ist KI-Unsichtbarkeit hier teurer als anderswo: Wer im Moment der Abwägung nicht in der Antwort steht, ist aus der Entscheidung, bevor sie getroffen wird.

18 von 100 — was das konkret bedeutet

Der Durchschnitt der Branche liegt bei 18 von 100. Das ist nicht „verbesserungsfähig", das ist unterhalb der Linie, ab der ein Modell eine Seite überhaupt als verlässliche Quelle behandelt. In der Praxis heißt das: Ein KI-System, das eine Versicherungsfrage beantwortet, findet bei den meisten dieser Anbieter zu wenig maschinenlesbare Substanz, um sie zu zitieren — und greift auf das zurück, was es besser lesen kann.

Die Marken sind dabei nicht schwach. Viele dieser Versicherer haben jahrzehntelang Vertrauen aufgebaut. Nur überträgt sich dieses Vertrauen nicht automatisch in eine Form, die eine Maschine verifizieren kann. Analoge Markenstärke und maschinenlesbare Substanz sind hier zwei verschiedene Dinge — und die zweite fehlt fast überall.

Nur 4 % haben eine llms.txt

Die llms.txt ist die billigste, direkteste Ansage an ein KI-System — eine Datei, die sagt, worum es geht und wo das Wichtige steht. In der Versicherungsbranche haben sie 4 %. Sechsundneunzig von hundert verzichten auf den Hebel mit dem besten Verhältnis von Aufwand zu Wirkung, der derzeit existiert.

Das ist kein Plattform-Problem, das sich von selbst löst: Anders als im SMB-E-Commerce, wo Shopify zuletzt Millionen Standard-Dateien automatisch ausgespielt hat, laufen Versicherer auf Enterprise-Stacks. Hier passiert nichts automatisch. Die Lücke bleibt offen, bis jemand sie schließt.

Schema-Abdeckung 23 % — und meist die falsche

Strukturierte Daten sind der Weg, auf dem eine Maschine versteht, was auf einer Seite steht. Über die geprüften Versicherer hinweg liegt die Schema-Abdeckung bei 23 %. Und dort, wo überhaupt ausgezeichnet wird, ist es oft das Minimum.

Bei 52 von 87 beschränkt sich die Auszeichnung auf ein Organization-Schema auf der Startseite — kein FAQPage, kein Product, keine BreadcrumbList. Die Maschine erfährt, dass es das Unternehmen gibt, aber nicht, welche Tarife es anbietet, welche Fragen es beantwortet oder wie seine Seiten zusammenhängen.

Ein Organization-Tag auf der Startseite ist die Visitenkarte. Die Substanz — Tarife, Bedingungen, Ratgeber, FAQ — bleibt für die Maschine stumm.

Die anonymisierten Befunde

Über die 87 Audits hinweg wiederholen sich dieselben Muster. Die folgenden Anteile beziehen sich auf den geprüften Korpus, ohne einzelne Anbieter zu benennen:

Die Kennzahlen der Versicherungsbranche im Überblick (n=87):

• 30 von 87 sperren GPTBot in ihrer robots.txt aus — in den meisten Fällen vermutlich, ohne dass es eine bewusste Entscheidung war.
• 24 von 87 blockieren zusätzlich Google-Extended.
• Nur 8 von 87 nutzen FAQPage — ausgerechnet das Format, das ein Modell am liebsten zitiert.
• In 6 von 6 getesteten Käuferfragen (Citation-Test) besaß ein Vergleichsportal die KI-Antwort, nicht ein Versicherer.

Jeder dieser Sätze bleibt bewusst aggregiert: Er trifft auf viele Anbieter zu und lässt sich auf keinen einzelnen zurückrechnen. Das ist der Sinn — die Zahl zeigt die Branche, nicht den Einzelnen.

Wer die Antwort besitzt

Hier liegt der eigentliche strategische Befund. Stellt man einem KI-System heute eine neutrale Versicherungs-Kauffrage, nennt es häufig nicht die Versicherer selbst, sondern Vergleichsportale — Check24, Verivox, Finanztip. Diese Portale sind sauber strukturiert, maschinenlesbar und auf genau diese Fragen optimiert. Sie besitzen die KI-Antwort über die Kategorie, und damit über die Anbieter darin.

Für einen Versicherer heißt das: Seine Marke kommt in der entscheidenden Antwort nur noch in der Rahmung eines Dritten vor — sortiert, gewichtet, verglichen von einer Plattform, an deren Tisch er nicht sitzt. Das ist Disintermediation in Reinform, und sie trifft die Versicherungsbranche besonders hart, weil die Portale hier seit Jahren stark sind.

Warum gerade diese Branche

Versicherer arbeiten reguliert, vorsichtig, prozessgetrieben. Das ist im Kerngeschäft eine Stärke — im digitalen Tempo der letzten beiden Jahre wurde es zur Lücke. Während andere Branchen experimentierten, blieb hier vieles beim Bewährten, und „maschinenlesbar für KI-Agenten" stand auf keiner Roadmap, weil die Kategorie vor 18 Monaten kaum existierte.

Genau das ist die Chance. Die Basics sind in Stunden bis Tagen behebbar, nicht in Quartalen. Der erste Versicherer in seiner Nische, der llms.txt, sauberes Schema und KI-Zugang in Ordnung bringt, besetzt die KI-Antwort, solange der Rest der Branche noch bei 18 von 100 steht.

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