# Die größten Distributoren, die schlechteste KI-Lesbarkeit > Wir haben 984 Industriekataloge bewertet und 25 bekannte Namen live nachgemessen. Ihr Median liegt bei 40, der Marktmedian bei 50. Die Tabelle mit Namen. **Language:** de **Published:** 2026-08-13 **Category:** Research · **Tags:** AI visibility, benchmark, industrial distribution, robots.txt, structured data, GEO **Canonical:** https://partsgraph.ai/de/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability ## Kurz gefasst **Wie schneiden die größten Industriedistributoren und Hersteller bei der Frage ab, ob KI-Assistenten ihre Produktkataloge lesen können?** Schlechter als der Markt, den sie anführen. Über 984 bewertete Industriekataloge hinweg liegt der Medianwert bei 50 von 100 Punkten. Die Live-Nachmessung von 25 bekannten Namen am 13. August 2026 ergibt einen Median von 40, wobei 15 der 25 unter dem Median der Kohorte liegen. RS Components erreicht 35 Punkte, Farnell 33, Mouser 34, Grainger 34, ABB 34 und Zoro 31 – während der höchste Wert der gesamten Kohorte, eine 80, auf einen kleinen Spezialdistributor entfällt, von dem außerhalb seiner Nische niemand je gehört hat. Größe erweist sich hier eher als Bürde denn als Vorteil, denn große Web-Landschaften sammeln genau das an, was den maschinellen Zugriff blockiert: aggressive Bot-Regeln am Edge, per JavaScript gerenderte Spezifikationen und Katalogseiten, die kein Crawler erreichen darf. --- Der Industrial AI Visibility Benchmark hat 984 Hersteller- und Distributorenkataloge an einer einzigen Frage gemessen: Kann ein KI-Assistent tatsächlich eine Produktspezifikation von dieser Website abrufen? Der Medianwert lag bei 50 von 100 Punkten. Diese Zahl wurde anonymisiert veröffentlicht. Dieser Artikel ist nicht anonymisiert, denn der nützlichere Befund verbarg sich in der Verteilung. **Die größten und bekanntesten Unternehmen der Industriedistribution liegen unter dem Median des Marktes, den sie anführen.** Ihr Median beträgt 40. Fünfzehn der fünfundzwanzig bekannten Namen, die wir nachgemessen haben, liegen unter dem Mittelpunkt ihrer eigenen Kohorte, und der höchste Wert unter allen 984 – eine 80 – entfällt auf einen kleinen Spezialdistributor ohne Markenbekanntheit außerhalb seiner Nische. ## Die Tabelle Live gemessen am **13. August 2026**, nicht aus der früheren Feldarbeit übernommen. Jede Zahl unten lässt sich von jedem mit [dem kostenlosen Grader](https://partsgraph.ai/audit) reproduzieren, auch von den genannten Unternehmen. | Unternehmen | Domain | Score | Note | |---|---|---|---| | Voltimum UK | voltimum.co.uk | 78 | B | | Rexel UK | rexel.co.uk | 66 | C | | Siemens | siemens.com | 65 | C | | Cromwell | cromwell.co.uk | 65 | C | | B&Q | diy.com | 65 | C | | Toolstation | toolstation.com | 60 | C | | Jewson | jewson.co.uk | 62 | C | | Reichelt | reichelt.de | 61 | C | | Legrand | legrand.com | 58 | C | | Screwfix Trade | screwfix.com | 50 | D | | Digi-Key | digikey.com | 49 | D | | HARTING | harting.com | 42 | D | | TE Connectivity | te.com | 40 | D | | Schneider Electric | se.com | 39 | F | | Festo | festo.com | 39 | F | | RS Components UK | uk.rs-online.com | 35 | F | | Würth | wurth.com | 34 | F | | Travis Perkins | travisperkins.co.uk | 34 | F | | Mouser | mouser.com | 34 | F | | ABB | abb.com | 34 | F | | Grainger | grainger.com | 34 | F | | Sonepar | sonepar.com | 34 | F | | Conrad | conrad.com | 34 | F | | Farnell UK | uk.farnell.com | 33 | F | | Zoro US | zoro.com | 31 | F | Median dieser 25: **40**. Median aller 984: **50**. Spannweite hier: 31 bis 78. ## Warum wir vor der Veröffentlichung neu gemessen haben Die Feldarbeit für den Benchmark lief am 10. August. Einen namentlich zugeordneten Wert zu veröffentlichen, der drei Tage alt ist, wäre fahrlässig gewesen – deshalb wurde jedes Unternehmen in der Tabelle am Morgen der Veröffentlichung neu bewertet. **Einundzwanzig der fünfundzwanzig reproduzierten exakt.** Das ist ein beruhigendes Ergebnis für das Messinstrument. Drei taten es nicht: - **Rexel UK: 57 → 66.** Eine Verbesserung um neun Punkte in drei Tagen. - **TE Connectivity: 53 → 40.** Ein Rückgang um dreizehn Punkte. - **Schneider Electric: 51 → 39.** Ein Rückgang um zwölf Punkte. Vermutlich hat in diesen Unternehmen in jener Woche niemand an KI-Lesbarkeit gearbeitet. Eine geänderte Edge-Regel, ein Update der WAF-Richtlinie, eine aus ganz anderen Gründen ausgerollte CDN-Konfiguration – all das kann den Wert über Nacht zweistellig verschieben, in beide Richtungen, ohne dass es jemand bemerkt. Dann geschah es erneut, während dieser Artikel entstand. Ein zweiter Durchlauf wenige Stunden nach dem ersten ergab, dass sich **Toolstation von 63 auf 60 verändert hatte** – eine kleinere Bewegung, aber innerhalb desselben Tages; die Tabelle oben führt den korrigierten Wert und nicht den, der an jenem Morgen im Entwurf stand. Das ist die operativ nützlichste Erkenntnis dieses Artikels. **Maschinelle Lesbarkeit ist keine Eigenschaft, die man einmal repariert.** Sie ist eine laufende Konfiguration, die driftet – und zwar unbemerkt, weil nichts in Ihrem Monitoring darauf achtet. Vier dieser fünfundzwanzig haben sich innerhalb von zweiundsiebzig Stunden verändert, eines davon innerhalb eines einzigen Nachmittags, und man darf annehmen, dass in den betroffenen Unternehmen niemand davon wusste. ## Was 78 tatsächlich von 31 trennt Die vier gemessenen Punkte sind nicht gleich schwer zu beheben, und der Abstand zwischen Spitze und Ende beruht selten darauf, dass der Spitzenreiter etwas besonders Cleveres getan hätte. ### Crawler-Richtlinie – die billigsten Punkte auf dem Spielfeld Die meisten Websites der Kohorte haben eine robots.txt, die zu KI-Crawlern schlicht nichts sagt. Das ist nicht feindselig, sondern stumm – geschrieben, bevor es diese Art von Client überhaupt gab. Schweigen wird zunehmend als Ablehnung gelesen, denn die sichere Voreinstellung für einen Crawler ohne ausdrückliche Richtlinie lautet: draußen bleiben. Die Crawler der Antwortmaschinen, die Sie willkommen heißen, namentlich zu benennen, ist die Arbeit eines Nachmittags – und für fast jedes Unternehmen in der Tabelle die Änderung mit der größten Hebelwirkung. ### Erreichbarkeit am Edge – wo die großen Web-Landschaften verlieren Hier schadet Größe aktiv. Enterprise-Bot-Management existiert, um Scraping, Credential Stuffing und Preisabgriff zu unterbinden, und darin ist es gut. Es misstraut aber standardmäßig auch jedem Client, der nicht wie ein Browser aussieht – und das trifft auf jeden Crawler einer Antwortmaschine zu. Mehrere der niedrigsten Werte in dieser Tabelle sind überhaupt keine Inhaltsprobleme. Die Inhalte sind in Ordnung. Ein Nicht-Browser-Client erreicht sie schlicht nie. ### Lesbarkeit auf der Seite – die JavaScript-Falle Wenn Ihre Spezifikationen erst im Browser von einer JavaScript-Anwendung zusammengesetzt werden, sehen die meisten Crawler einen leeren Container. Die Produktdaten existieren, sie sind korrekt – und sie sind unsichtbar. Serverseitig gerenderte strukturierte Daten – Schema.org `Product` mit echten Attributen, nicht nur Name und Preis – schließen diese Lücke. ### Agenten-Schnittstellen – wo praktisch niemand angefangen hat Über alle 984 Kataloge hinweg stellte **nicht ein einziger einen Endpunkt bereit, den ein Agent direkt abfragen könnte.** Kein MCP-Server, kein maschinenlesbarer Feed, der auf Retrieval ausgelegt ist statt auf einen Preisvergleichsdienst. Die Hürde ist hier nicht hoch. Sie wurde nur von fast niemandem genommen – was sie zur billigsten verfügbaren Differenzierung für alle macht, die zuerst handeln. ## Was das nicht ist Es lohnt sich, die Grenzen der Aussage zu benennen, denn ein Benchmark, der sich selbst überverkauft, verdient die Skepsis, die er erntet. Dies ist **kein** Maß für Katalogqualität. Mehrere Unternehmen mit schlechten Werten haben hervorragende Produktdaten. Das Problem ist der Zugang, nicht die Richtigkeit. Es ist **keine** Behauptung, dass eine Marke mit niedrigem Wert in KI-Antworten nicht vorkommt. Große Marken werden im gesamten Web ausführlich beschrieben, und ein Assistent spricht bereitwillig über sie – auf Basis von Drittquellen. Das Risiko ist konkreter: Der Assistent beantwortet eine technische Frage zu Ihrem Produkt mit den Daten eines Distributors, einer alten zwischengespeicherten Seite oder der Vergleichstabelle eines Wettbewerbers – und zitiert diese statt Sie. Es ist **kein** feststehendes Ranking. Wie drei Unternehmen innerhalb von drei Tagen gezeigt haben, bewegen sich diese Werte. Und es ist **kein** Vorwurf. Nichts in der Tabelle ist das Ergebnis einer schlecht getroffenen Entscheidung. Es ist der angesammelte Rückstand vernünftiger Einzelentscheidungen – Scraper blockieren, im Client rendern, die SPA ausliefern –, getroffen, bevor eine neue Art von Leser auftauchte. ## Wenn Sie in der Tabelle stehen Führen Sie [den Grader](https://partsgraph.ai/audit) auf Ihrer eigenen Domain aus. Die Detailauswertung zeigt, welche der vier Prüfungen fehlgeschlagen ist und warum genau – kostenlos und ohne Anmeldung, denn ein Argument, das Sie selbst überprüfen können, ist mehr wert als eines, das Sie einfach glauben müssen. Wenn Sie das Ergebnis für falsch halten – ein falsch zugeordneter regionaler Shop, eine falsch verfolgte Geo-Weiterleitung, ein ausgelöstes Rate-Limit –, sagen Sie es uns. Wir messen erneut und korrigieren die Angabe öffentlich. Das haben wir schon getan. Eine Messung, bei der niemand bereit ist, öffentlich falschzuliegen, ist keine Messung, sondern Marketing. ## Methode Jede Website wird so geprüft, wie ein KI-Crawler an sie herangehen würde. Wir rufen die Startseite und die robots.txt ab, erschließen den Katalog über die Sitemap und ziehen mit einem gängigen Nicht-Browser-Client eine Stichprobe von Produktseiten. Bewertet werden vier Dimensionen: Crawler-Zugriffsrichtlinie, maschinelle Erreichbarkeit am Edge, maschinelle Lesbarkeit auf der Seite und Agenten-Schnittstellen. Nichts hinter einem Login wird angefasst, keine Rate-Limits werden bewusst überschritten, und eine Website, die uns blockiert, wird als blockiert erfasst statt getarnt erneut abgefragt – die Blockade ist der Befund. Die vollständige Kohorte von 984 bleibt anonymisiert veröffentlicht als [Industrial AI Visibility Benchmark 2026](https://partsgraph.ai/research/ai-visibility-benchmark-2026). Die 25 hier genannten Unternehmen werden genannt, weil sie groß, börsennotiert oder allgemein bekannt sind, weil die Messung von jedem reproduzierbar ist und weil der Befund mit den Namen wesentlich nützlicher ist als ohne sie. ## Häufige Fragen ### Wie wurden diese Werte gemessen? Jede Website wird so geprüft, wie ein KI-Crawler an sie herangehen würde: Wir rufen die Startseite, die robots.txt und eine Stichprobe von Katalogseiten mit einem gängigen Nicht-Browser-Client ab und bewerten dann vier Punkte – ob die Crawler-Richtlinie KI-Agenten namentlich nennt, ob Nicht-Browser-Clients überhaupt durch das Edge kommen, ob Produktspezifikationen als serverseitig gerenderte strukturierte Daten vorliegen oder in JavaScript feststecken, und ob der Katalog auffindbar und erreichbar ist. Kein Login, kein Crawling hinter einer Authentifizierung, nichts, was eine Suchmaschine nicht ebenfalls versuchen würde. Derselbe Grader ist kostenlos und öffentlich zugänglich – jede Zahl hier lässt sich also von dem Unternehmen reproduzieren, das sie beschreibt. ### Ist ein niedriger Wert dasselbe wie Unsichtbarkeit für ChatGPT? Nein – und Präzision lohnt sich hier. Ein niedriger Wert bedeutet, dass ein Assistent mehr Aufwand betreiben muss, um korrekte Spezifikationen von Ihrer Website abzurufen, und eher auf einen Distributor, ein Marktplatz-Listing oder eine ältere zwischengespeicherte Beschreibung zurückgreift. Er bedeutet nicht, dass Ihre Marke nie auftaucht. Das praktische Risiko ist subtiler als Unsichtbarkeit: Der Assistent beantwortet eine Spezifikationsfrage zu Ihrem Produkt mit den Daten eines anderen – und zitiert diesen. ### Warum schneiden große Unternehmen schlechter ab als kleine? Drei sich verstärkende Gründe, allesamt Folgen der Größe und nicht der Nachlässigkeit. Große Web-Landschaften setzen am Edge eine Bot-Management-Schicht ein, und die Standardhaltung dieser Produkte besteht darin, unbekannte Clients abzuweisen – wozu inzwischen auch die Crawler der Antwortmaschinen zählen. Große Kataloge werden meist von einer JavaScript-Anwendung gerendert, und die meisten Crawler führen kein JavaScript aus. Und große Websites häufen über Jahre robots.txt-Regeln an, die gegen Scraper und Preis-Bots geschrieben und nie überarbeitet wurden, als eine neue Kategorie legitimer Crawler auftauchte. Nichts davon ist ein Fehler, den jemand absichtlich gemacht hätte. Es ist Drift. ### Die Werte in Ihrem August-Benchmark weichen hiervon ab. Warum? Weil wir am Tag der Veröffentlichung neu gemessen haben, statt die Feldarbeit erneut zu verwenden. Von den 25 hier genannten Unternehmen reproduzierten 21 ihren früheren Wert exakt. Drei veränderten sich innerhalb von drei Tagen um mehr als drei Punkte: Rexel UK stieg von 57 auf 66, TE Connectivity fiel von 53 auf 40, Schneider Electric fiel von 51 auf 39. Diese Volatilität ist selbst ein Befund – eine einzige Änderung an der Edge-Konfiguration kann einen Wert über Nacht zweistellig verschieben, weshalb ein einmaliges Audit eine kurze Haltbarkeit hat. ### Unser Wert sieht falsch aus. Was sollen wir tun? Führen Sie den Grader selbst aus und lesen Sie die Detailauswertung – sie zeigt genau, welche Prüfung fehlgeschlagen ist und warum. Wenn Sie das Ergebnis für einen falschen Negativbefund halten – ein falsch zugeordneter regionaler Shop, eine von uns falsch verfolgte Geo-Weiterleitung, ein von uns ausgelöstes Rate-Limit –, sagen Sie es uns: Wir messen erneut und korrigieren die Angabe. Das haben wir bereits getan und werden es wieder tun. Die Messung ist nur dann eine Veröffentlichung wert, wenn wir bereit sind, öffentlich falschzuliegen. ### Ist das nur SEO unter neuem Namen? Es gibt Überschneidungen, aber es ist nicht dasselbe Problem. Klassisches SEO optimiert auf eine gerankte Liste von Links, die ein Mensch anklickt. Hier wird gemessen, ob eine Maschine eine bestimmte technische Angabe abrufen kann – einen Bemessungsstrom, eine Schutzart, eine Gewindesteigung – und sie präzise genug wiedergeben kann, um Sie zu zitieren. Eine Website kann gut ranken und in diesem Sinne trotzdem unlesbar sein – genau das führen mehrere Unternehmen in der Tabelle unten vor. ## Quellen 1. [The Industrial AI Visibility Benchmark 2026 — 984 graded catalogues](https://partsgraph.ai/research/ai-visibility-benchmark-2026) 2. [Partsgraph grader — free, no signup, reproduces any figure in this article](https://partsgraph.ai/audit) ## Other languages - English: https://partsgraph.ai/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Français: https://partsgraph.ai/fr/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Español: https://partsgraph.ai/es/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Italiano: https://partsgraph.ai/it/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Nederlands: https://partsgraph.ai/nl/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Polski: https://partsgraph.ai/pl/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Português: https://partsgraph.ai/pt/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Svenska: https://partsgraph.ai/sv/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - Türkçe: https://partsgraph.ai/tr/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 日本語: https://partsgraph.ai/ja/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 한국어: https://partsgraph.ai/ko/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md - 简体中文: https://partsgraph.ai/zh/blog/biggest-distributors-worst-ai-readability/md --- Partsgraph — the agent-ready parts data layer. 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