AI Visibility Report: Versicherung — 17 internationale Versicherer im KI-Sichtbarkeitstest

In 17 Audits internationaler Versicherer erreicht die Branche im Schnitt 36 von 100 Punkten KI-Sichtbarkeit — knapp unter der Schwelle von 40, ab der ein KI-System eine Website zuverlässig liest, versteht und zitiert. Nur 24 % haben eine llms.txt. Für eine Branche, die vom Vertrauen lebt, ist das ein bemerkenswerter Rückstand.

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.

36 von 100 — was das konkret bedeutet

Der Durchschnitt der Branche liegt bei 36 von 100 — knapp unter der Schwelle von 40, ab der ein Modell eine Seite als verlässliche Quelle behandelt. In der Praxis heißt das: Ein KI-System, das eine Versicherungsfrage beantwortet, findet bei den meisten dieser Anbieter gerade nicht genug maschinenlesbare Substanz, um sie zuverlässig 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 24 % 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 24 % — nur 4 von 17. Dreizehn von siebzehn 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 65 % — aber meist die falsche

Strukturierte Daten sind der Weg, auf dem eine Maschine versteht, was auf einer Seite steht. Über die geprüften Versicherer hinweg haben 65 % mindestens ein valides Schema. Das klingt zunächst solide — aber dort, wo ausgezeichnet wird, ist es oft nur das Minimum.

Bei 8 von 17 beschränkt sich die Auszeichnung auf ein Organization-Schema auf der Startseite — oder es fehlen Schemas vollständig. Kein FAQPage, kein Product, keine BreadcrumbList. Die Maschine erfährt bestenfalls, 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 17 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=17):

• Keiner der 17 geprüften Versicherer blockiert GPTBot oder Google-Extended explizit in der robots.txt — aber auch nur wenige erlauben AI-Bots bewusst.
• 8 von 17 nutzen FAQPage — das Format, das ein Modell am liebsten zitiert. Die restlichen 9 verschenken diesen Hebel.
• Nur 4 von 17 haben eine llms.txt — die direkteste Ansage an ein KI-System.
• 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 36 von 100 steht.

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