KI-Readiness Mannheim
86% der Restaurants unsichtbar für ChatGPT (2026)
AI Shift Drift · Substudie aus dem AI-Readiness Report 2026
Mannheim auf einen Blick
Einordnung: Mannheim belegt Platz 1 von 10 Städten im AEO-Ranking. Mit einem AEO-Score von 46.6 liegt Mannheim über dem nationalen Durchschnitt (43.8).
KI-Sichtbarkeit in Mannheim
86% der Mannheimer Restaurants sind für KI-Antwortmaschinen unzureichend aufgestellt.
| Kategorie | Score | Restaurants | Anteil |
|---|---|---|---|
| 🔴 Kritisch | 0–30 | 11 | 11,0% |
| 🟡 Ausbaufähig | 31–60 | 75 | 75,0% |
| 🟢 Gut | 61–85 | 14 | 14,0% |
| ⭐ Top | 86–100 | 0 | 0,0% |
| Ø Score Mannheim | 46,6 |
KI-Zitierbarkeit (GEO)
| Kategorie | Score | Restaurants | Anteil |
|---|---|---|---|
| 🔴 Kritisch | 0–19 | 3 | 3,0% |
| 🟠 Schwach | 20–39 | 35 | 35,0% |
| 🟡 Ausbaufähig | 40–59 | 58 | 58,0% |
| 🟢 Gut | 60–79 | 4 | 4,0% |
| ⭐ Sehr gut | 80–100 | 0 | 0,0% |
| Ø Score Mannheim | 42,3 |
Top 3 Probleme in Mannheim
1. Kein JSON-LD gefunden. Schema.org Markup hinzufügen, besonders FAQPage oder Article. – bei 50 Restaurants (50%)
2. Kein klarer Einstiegssatz gefunden. Beginne mit einer direkten Antwort auf die Hauptfrage der Seite. – bei 49 Restaurants (49%)
3. agentZugang: robots.txt vorhanden aber blockt keine KI-Crawler – bei 6 Restaurants (6%)
Stadtteil-Ranking
Welche Stadtteile in Mannheim sind am besten für die KI-Ära aufgestellt?
| # | Stadtteil | Ø AEO | Restaurants |
|---|---|---|---|
| 1 | 🟢 Friedrichsfeld | 66,0 | 1 |
| 2 | 🟡 Neckarstadt-Ost | 60,0 | 4 |
| 3 | 🟡 Neckarstadt-West | 58,0 | 2 |
| 4 | 🟡 Industriehafen | 58,0 | 1 |
| 5 | 🟡 Neckarau | 55,7 | 3 |
| 6 | 🟡 Lindenhof | 53,8 | 8 |
| 7 | 🟡 Jungbusch | 53,4 | 7 |
| 8 | 🟡 Neckarstadt | 51,3 | 3 |
| 9 | 🟡 Rheinau | 49,4 | 8 |
| 10 | 🟡 Quadrate | 48,6 | 7 |
| 11 | 🟡 Gartenstadt | 47,0 | 2 |
| 12 | 🟡 Innenstadt | 46,8 | 17 |
| 13 | 🟡 Seckenheim | 44,3 | 4 |
| 14 | 🟡 Feudenheim | 43,5 | 6 |
| 15 | 🟡 Innenstadt/Jungbusch | 41,0 | 2 |
| 16 | 🟡 Heidelberg | 41,0 | 1 |
| 17 | 🟡 Weinheim | 41,0 | 1 |
| 18 | 🟡 Mannheim | 40,7 | 3 |
| 19 | 🟡 Schwetzingerstadt | 40,0 | 4 |
| 20 | 🟡 Käfertal | 38,8 | 4 |
| 21 | 🟡 Sandhofen | 38,5 | 2 |
| 22 | 🟡 Mitte | 38,0 | 2 |
| 23 | 🟡 Oggersheim | 36,0 | 1 |
| 24 | 🟡 Neckarhausen | 33,0 | 1 |
| 25 | 🔴 Viernheim | 30,5 | 2 |
| 26 | 🔴 Oststadt | 28,0 | 1 |
| 27 | 🔴 Schwetzingen | 28,0 | 1 |
| 28 | 🔴 Waldhof | 28,0 | 1 |
| 29 | 🔴 Ludwigshafen am Rhein | 23,0 | 1 |
Küchen-Typen und KI-Sichtbarkeit
| Küche | Anzahl | Ø AEO |
|---|---|---|
| 🟡 restaurant, food, point_of_interest, establishment | 11 | 46,2 |
| 🟡 greek_restaurant | 5 | 45,2 |
| 🟡 italian_restaurant | 5 | 44,0 |
| 🟡 restaurant, point_of_interest, food, establishment | 4 | 52,0 |
| 🟡 liquor_store, food, store, point_of_interest, establishment | 3 | 60,7 |
Mannheim im nationalen Vergleich
| Stadt | AEO Ø | GEO Ø | AgentReady Ø | Security Ø |
|---|---|---|---|---|
| → Mannheim | 46,6 | 42,3 | 63,3 | 84,0 |
| Hamburg | 46,3 | 41,8 | 58,2 | 82,0 |
| Düsseldorf | 44,6 | 40,9 | 64,1 | 83,1 |
| München | 44,1 | 40,8 | 59,5 | 82,6 |
| Leipzig | 43,8 | 48,3 | 63,7 | 85,6 |
| Köln | 43,5 | 40,3 | 59,4 | 82,7 |
| Dortmund | 43,1 | 46,1 | 63,9 | 84,8 |
| Stuttgart | 42,6 | 44,0 | 57,7 | 84,2 |
| Frankfurt | 42,0 | 42,7 | 57,8 | 83,5 |
| Berlin | 41,3 | 40,2 | 59,8 | 83,5 |
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Diese Substudie ist Teil des AI-Readiness Report 2026 – 1.000 Restaurants, 10 Städte, 4.000 Scans.