Starke Marke, unsichtbare Infrastruktur.
verpackgo ist im deutschen Markt ein etablierter, gut bewerteter Anbieter. Für die technische und semantische Schicht, aus der KI-Systeme ihre Empfehlungen bauen, ist die Marke jedoch weitgehend unsichtbar. Vier Befunde greifen ineinander:
+ ClaudeBot
Vier Stufen statt einer Checkliste.
Klassische „AI-Readiness"-Audits prüfen eine einzige Schicht: ob eine Seite technisch zitierfähig wäre. Das Y1-GEO-Modell denkt KI-Sichtbarkeit über die gesamte Antwort-Pipeline, von dem, was ein Modell im Training gesehen hat, bis zu der Marke, die ein Agent am Ende auswählt. Erst diese Tiefe unterscheidet Bereitschaft von tatsächlicher Sichtbarkeit.
Was das Modell über die Marke „weiß": Entität, Wikipedia, Off-Site-Signale.
Was ein Modell live abrufen darf: Crawler-Zugang, Struktur, Sprachen.
Wie aus Quellen eine Antwort wird: Extrahierbarkeit, Schema, Belege.
Welche Marke tatsächlich empfohlen und gewählt wird: das gemessene Outcome.
Für Stufe 4 haben wir 15 realistische Kaufentscheider-Prompts (unbranded und branded) in vier Sprachen über die Langdock-API an drei Mainstream-Modelle gestellt (GPT-5.5, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Flash), insgesamt 180 Antworten, bei temperature = 0. Jede Roh-Antwort ist gespeichert; die Markenerkennung erfolgt deterministisch über Namens-Aliasse und wurde stichprobenartig manuell geprüft. Perplexity ist über die Langdock-API nicht als Modell verfügbar und wird nur qualitativ über die Zitationslandschaft eingeordnet. Es wird keine statistische Vollmessung behauptet.
verpackgo je Stufe.
Kein Wikidata-Item, keine Wikipedia-Erwähnung. Marke lebt im Schatten des Grüner-Punkt-Symbols.
GPTBot und ClaudeBot per WAF geblockt. Kein hreflang, FR und ZH nicht crawlbar.
Null strukturierte Daten. Inhalte serverseitig vorhanden, aber maschinell nicht als Entität lesbar.
Die Modelle nennen „Der Grüne Punkt" als Konzern, den Shop verpackgo aber praktisch nie und verweisen auf gruener-punkt.de.
Die Crawler kommen nicht rein.
GPTBot (OpenAI) und ClaudeBot (Anthropic) erhalten HTTP 403, geblockt auf WAF-Ebene, obwohl die robots.txt alle Bots erlaubt. Die Trainings-Crawler der zwei führenden LLM-Anbieter können keine einzige Seite von verpackgo abrufen. Für Checklisten-Tools bleibt das unsichtbar, weil sie nur die robots.txt lesen. Der reale Bot-Zugriff wird dort nie getestet.
| KI-Crawler | Zugriff | KI-Crawler | Zugriff |
|---|---|---|---|
| GPTBot (OpenAI Training) | 403 blockiert | PerplexityBot | 200 ok |
| ClaudeBot (Anthropic) | 403 blockiert | anthropic-ai | 200 ok |
| OAI-SearchBot | 200 ok | Google-Extended | 200 ok |
| ChatGPT-User (Live-Fetch) | 200 ok | Googlebot | 200 ok |
Evidenz: UA-Sweep auf /en/, 2026-07-01. Identische URL liefert 200 für Googlebot und PerplexityBot, aber 403 für GPTBot und ClaudeBot. Deterministisch reproduziert, UA-spezifischer WAF-Block.
FR und ZH sind für einen kalten Crawler nicht erreichbar. Ohne Magento-Store-Cookie führt jeder Aufruf von /fr/ und /zh/ per 302 zurück auf /de/. Zusätzlich fehlt jegliches hreflang, sodass die vier Sprachversionen für Maschinen nicht als eine Entität verknüpft sind.
/fr/ und /zh/ liefern ohne Cookie 302 auf /de/; 0 <link rel="alternate" hreflang>-Tags in DE, EN und Detailseiten.Kein einziger application/ld+json-Block (kein Organization-, WebSite-, Service-, FAQ-, Breadcrumb-Schema), keine Open-Graph- oder Twitter-Meta, keine auffindbare XML-Sitemap und keine Canonical-Tags. Bei gleichzeitiger apex→www→/de/-Redirect-Kette entsteht daraus ein Konsolidierungsrisiko.
Die inhaltliche Substanz wird serverseitig ausgeliefert (Magento SSR, rund 1.000 bis 1.800 Wörter pro Seite im initialen HTML). Die verbreitete „JavaScript-Rendering"-Warnung anderer Tools trifft für den Text-Content nicht zu. HTTPS, HSTS und Security-Header sind sauber gesetzt.
Eine Marke, die keine eigene Entität ist.
Damit ein Modell verpackgo empfehlen kann, muss es verpackgo als eigenständiges „Ding" kennen. Genau das fehlt. In jeder autoritativen Wissensquelle löst sich die Marke in das Symbol oder die Firma auf, nie in den Shop.
| Entity-Signal | Befund | Status |
|---|---|---|
| Wikidata-Item für verpackgo | existiert nicht. Firma = Q1554988 (offizielle Site dort: gruener-punkt.de), Symbol = Q25394644 | fehlt |
| Wikipedia-Erwähnung | weder im Firmen- noch in den Grüner-Punkt-Artikeln wird verpackgo genannt | fehlt |
| Eigenständiger Markenname | off-site immer „VerpackGo by DerGrünePunkt", steht nie allein | gebunden |
| Off-Site-Corpus | nur Trusted-Shops-Reviews (4,67 bei 3.234 Bewertungen); kein Reddit, keine Fachpresse | dünn |
Der Wissensgraph trägt bereits eine Spaltung zwischen Symbol (Q25394644) und Firma (Q1554988). Ein dritter, nirgends dokumentierter Begriff, der Shop verpackgo, kollabiert für ein LLM in dieselbe „Grüner-Punkt-Recycling"-Wolke. Konkrete Fehlerbilder: verpackgo wird als Recycling-Symbol statt als B2B-Lizenzierungs-Service gedeutet, oder der Service wird gruener-punkt.de statt verpackgo.com zugeschrieben.
Was die Modelle wirklich antworten.
15 Kaufentscheider-Prompts, vier Sprachen, drei Modelle über Langdock. Kernfrage: Wird verpackgo genannt, wenn jemand nach Verpackungslizenzierung in Deutschland fragt, und wer stattdessen?
verpackgo organische Nennung nach Sprache (ungebrandete Prompts)
| Metrik | DE | EN | FR | ZH |
|---|---|---|---|---|
| verpackgo (Shop) genannt | 5 % | 0 % | 0 % | 0 % |
Selbst im Heimatmarkt DE erscheint der Shop organisch nur in rund 1 von 20 Antworten, in EN, FR und ZH gar nicht. Die 8 % Gesamt-Nennung stammen fast vollständig aus den zwei Prompts, die verpackgo direkt beim Namen nennen (dort 50 %). Die drei Modelle GPT-5.5, Claude Sonnet 4.6 und Gemini 2.5 Flash verhalten sich dabei nahezu identisch.
Nennung als Anbieter · Anteil der 180 Antworten
| Anbieter | Anteil der Antworten |
|---|---|
| LUCID / Verpackungsregister (neutrale Pflichtreferenz) | 99 % |
| Der Grüne Punkt (Konzern) | 94 % |
| Reclay / activate | 91 % |
| Zentek | 79 % |
| Landbell | 79 % |
| Lizenzero | 51 % |
| Noventiz | 42 % |
| Interzero | 23 % |
| EKO-Punkt | 21 % |
| verpackgo (Shop) | 8 % |
Die Modelle kennen „Der Grüne Punkt" als Konzern (94 %), leiten aber auf gruener-punkt.de statt verpackgo.com und nennen als konkrete Kauf-Anbieter Reclay, Zentek und Landbell. Der Shop verpackgo bleibt mit 8 % (organisch 2 %) faktisch außen vor und wird teils sogar fehlattribuiert (ein Modell listet „Zentek / VerpackGO"). Die auf Vergleichsportalen geliehene DE-Sichtbarkeit übersetzt sich also nicht in konkrete KI-Empfehlungen.
Im Deutschen führend, aber geliehen.
Ein differenziertes Bild. In deutschen Vergleichs-Inhalten rankt Grüner Punkt / verpackgo auf Platz 1, doch diese Sichtbarkeit stammt aus Portalen, die verpackgo nicht besitzt. Im englischsprachigen Cross-Border-Segment, der internationalen Kern-Zielgruppe, kippt das Bild.
| Anbieter | KI-Sichtbarkeit | Begründung |
|---|---|---|
| Grüner Punkt / verpackgo | stark, aber geliehen | Platz 1 auf beiden dominanten DE-Vergleichsportalen, starke Marke, viele Reviews. Schwäche: EN und Cross-Border dünn, Rankings von Dritt-Portalen abhängig. |
| Lizenzero (Interzero) | stark, breit | Platz 2, betreibt eigene Vergleichs- und Ratgeber-Inhalte in DE und EN und sät damit selbst die Erzählung, die KI zitiert. Bestgehedgter Wettbewerber. |
| Reclay / activate | mittel bis stark | Verlässlich als „günstigster, ohne Vertragsbindung" zitiert, ein sticky Attribut für die Preis-Intent-Anfragen. |
| Landbell | mittel | In jeder Vergleichsliste, nie Top-Empfehlung. |
| Noventiz / PreZero / BellandVision | schwach | Long-Tail, nur in erschöpfenden neutralen Listen. |
Perplexity wurde nicht via API gemessen. Aus der beobachteten Zitationslandschaft: Für deutsche Anfragen würde ein Answer-Engine die zwei Vergleichsportale zitieren und deren Podium (Grüner Punkt, Lizenzero, Reclay) reproduzieren, verpackgo also nennen. Für englische Cross-Border-Anfragen zieht es eher Berater-Inhalte heran (ecosistant, Deutsche Recycling), in denen verpackgo als Marke kaum vorkommt.
Von Diagnose zu Hebeln.
Priorisiert nach Wirkung auf die Pipeline. Die Reihenfolge ist bewusst gewählt. Zuerst öffnen wir die Türen (Crawler), dann geben wir der KI eine Entität zum Festhalten, dann füttern wir sie mit Struktur und Inhalt.
- kritisch WAF- und CDN-Regel korrigieren: GPTBot und ClaudeBot entblocken (aktuell 403). Höchster Hebel, geringster Aufwand.
- kritisch FR und ZH ohne Cookie crawlbar machen (echte Locale-URLs statt Store-Redirect), plus hreflang über alle vier Sprachen.
- hoch XML-Sitemap erzeugen und in robots.txt referenzieren; Canonical-Tags ergänzen.
- kritisch Wikidata-Item für verpackgo anlegen (als Service oder Marke der DSD,
operator/owned byauf Q1554988, offizielle Site = verpackgo.com). - hoch Belegte Wikipedia-Erwähnung von verpackgo im DE-Firmenartikel platzieren.
- hoch Marke off-site als eigenständigen Begriff etablieren (nicht nur „by DerGrünePunkt") über Verzeichnisse und Fachbeiträge.
- hoch JSON-LD ausrollen: Organization, WebSite und Service, mit
parentOrganizationauf DSD undsameAsauf Wikidata, Wikipedia und LinkedIn (erzwingt Disambiguierung). - mittel FAQPage- und BreadcrumbList-Schema auf den Service- und Ratgeber-Seiten (GEO-SFE: extrahierbare Frage-Antwort-Blöcke).
- hoch Eigene englische Vergleichs- und How-to-Inhalte für den Cross-Border-Seller-Intent, dort wo aktuell Berater gewinnen und verpackgo fehlt.
- mittel Portal-Abhängigkeit senken und die „Welcher Anbieter?"-Antwortfläche selbst besetzen (das Playbook, das Lizenzero bereits fährt).
- retainer Diese Messung als fortlaufendes KPI etablieren (Modelle, Sprachen und Wettbewerber über Zeit), als Wirkungsnachweis der Maßnahmen und Frühwarnsystem.
Belastbarkeit
Technik-Befunde wurden per direktem Crawling (UA-spezifische Requests, Header-Inspektion) über alle erreichbaren Locales verifiziert und sind reproduzierbar. Entity- und Wettbewerbs-Befunde sind mit öffentlichen Quellen belegt. Die Visibility-Messung nutzt echte LLM-Calls über Langdock bei temperature = 0; alle Roh-Antworten sind gespeichert. Der Perplexity-Teil ist ausdrücklich qualitativ. Die Ergebnisse sind eine fundierte Momentaufnahme, kein dauerhaftes Monitoring.
Primärquellen (Auszug)
de.wikipedia.org/wiki/Duales_System_Deutschland · wikidata.org/wiki/Q1554988 · en.wikipedia.org/wiki/Green_Dot_(symbol) · trustedshops.de (VerpackGo by DerGrünePunkt) · verpackungslizenz24.de · verpackungslizenz-vergleich.de · lizenzero.de/blog · ecommercegermany.com · deutsche-recycling.com · verpackungsregister.org