WAS KI-EMPFOHLENE LOKALE BETRIEBE GEMEINSAM HABEN 1.206 Merkmale, 7 US-Branchen, mit Signifikanzprüfung Herausgeber: rethink.expert Stand: 01.10.2026 (Datenstand September 2026) Lizenz: CC BY 4.0 Webseite: https://www.rethink.expert/insights/ki-empfehlungen-lokale-branchen/ WAS DIESE DATEI IST ------------------- Eine Nachrechnung der offenen Daten des "AI Local Visibility Index" von KKV Labs (September 2026) über alle sieben Branchen hinweg. Für jedes der 1.206 Merkmale (Branche x Signal) enthält sie - den Anteil bei Betrieben, die Google AI Mode auf die Frage "best in " nannte, - den Anteil bei nicht genannten Betrieben, - die Differenz und - eine Signifikanzprüfung mit Korrektur für Mehrfachtests. Die Ausgangsanteile stammen unverändert von KKV Labs. Neu sind die Spalten z, p, q_bh und robust sowie die Zusammenführung aller sieben Branchen in einer Tabelle. DATEIEN ------- ki-empfehlungen-lokale-branchen-2026-10.csv Standard-CSV: Komma als Trennzeichen, Punkt als Dezimalzeichen. Für Statistik-Software, Python, R usw. ki-empfehlungen-lokale-branchen-2026-10-excel-de.csv Für deutschsprachiges Excel: Semikolon als Trennzeichen, Komma als Dezimalzeichen. Öffnet per Doppelklick korrekt in Spalten. Beide Dateien sind inhaltlich identisch und enthalten nur ASCII-Zeichen (Umlaute umschrieben, z. B. "Sanitaer"). SPALTEN ------- industry Branchenkennung wie im Quell-Repository: medspa, roofers, dentists, law-firms, chiropractors, hvac, plumbers industry_de Deutsche Bezeichnung section, signal Merkmalsgruppe und Merkmal, unverändert aus stack.csv (englisch) n_named, n_unnamed Anzahl ausgelesener Websites genannter bzw. nicht genannter Betriebe (aus meta.json) share_named_pct, share_unnamed_pct Anteil in Prozent, von KKV Labs auf ganze Zahlen gerundet diff_pp Differenz in Prozentpunkten (genannt minus nicht genannt) z z-Wert eines Zwei-Proportionen-Tests (gepoolte Varianz) p zweiseitiger p-Wert q_bh p-Wert nach Benjamini-Hochberg-Korrektur über alle 1.206 Tests gemeinsam robust "ja", wenn q_bh kleiner als 0,05 ist METHODE ------- - Zwei-Proportionen-z-Test je Merkmal und Branche, berechnet aus den gerundeten Anteilen und den Gruppengrößen. - Korrektur für Mehrfachtests nach Benjamini-Hochberg (Kontrolle der False Discovery Rate), angewendet auf alle Tests aller Branchen gemeinsam. Das ist strenger als eine Korrektur je Branche. - Ein Merkmal gilt als "robust", wenn der korrigierte Wert unter 0,05 liegt. - Ergänzend betrachten wir im zugehörigen Insight die Einheitlichkeit der Richtung über Branchen hinweg (Vorzeichentest): Zeigt ein Merkmal in allen sieben Branchen in dieselbe Richtung, ist das bei fehlendem Zusammenhang nur mit rund 1,6 % Wahrscheinlichkeit zu erwarten - auch wenn die einzelnen Werte klein sind. Dieser Test setzt unabhängige Branchen voraus und ist keine Spalte der Datei. GRENZEN ------- Korrelation, keine Ursache Alle Vergleiche sind Momentaufnahmen. Genannte Betriebe wurden aus Gründen genannt, die die Erhebung nicht sieht. Kein belastbarer Unterschied ist nicht "kein Effekt" Bei kleinen Gruppen (z. B. 84 genannte Zahnarztpraxen) können auch mittelgroße Effekte unentdeckt bleiben. Rundung Die Ausgangsanteile sind auf ganze Prozent gerundet. z- und p-Werte sind daher Näherungen, besonders bei kleinen Anteilen. Doppelte Merkmale Einige Merkmale stehen im Quell-Datensatz in zwei Gruppen (z. B. social/Instagram und signals/Instagram linked from the homepage). Sie sind hier unverändert enthalten. Die Korrektur wird dadurch eher strenger, nicht milder. Stichprobe US-Städte, ausschließlich Google AI Mode, ein Fragetyp. Rund jede zehnte Website blockierte den Crawler. Die Gruppe genannter Betriebe umfasst nur Betriebe, deren Website gefunden und gelesen werden konnte (1.138 von 2.620 genannten Betrieben). Zeitpunkt Die Daten stammen aus der ersten Ausgabe einer neuen, monatlich geplanten Reihe von KKV Labs (September 2026), abgerufen am 01.10.2026. Frühere Ausgaben zum Vergleich gibt es nicht. QUELLEN UND NAMENSNENNUNG ------------------------- Datenbasis: KKV Labs (2026). AI Local Visibility Index datasets, September 2026 edition. Karthik Varma, KKV Labs LLC. https://www.kkvlabs.com/research DOI 10.5281/zenodo.22765584 (sechs Branchen); Sanitärbetriebe aus dem GitHub-Repository https://github.com/karthikvarma91/kkvlabs-research-data (Stand 01.10.2026). Lizenz: CC BY 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Änderungen gegenüber der Quelle: Zusammenführung der sieben stack.csv-Dateien, Ergänzung von Gruppengrößen, Signifikanztests und Mehrfachtest-Korrektur, deutsche Branchenbezeichnungen. KKV Labs hat diese Auswertung weder erstellt noch geprüft. ZITIERVORSCHLAG --------------- rethink.expert (2026). Was KI-empfohlene lokale Betriebe gemeinsam haben: 1.206 Merkmale, 7 US-Branchen, mit Signifikanzprüfung (Datenstand September 2026). https://www.rethink.expert/insights/ki-empfehlungen-lokale-branchen/ Lizenz: CC BY 4.0. Auf Basis von: KKV Labs (2026), AI Local Visibility Index datasets, September 2026 edition. Hinweis: Diese Nachrechnung hat (noch) keine eigene DOI. Die oben genannte DOI 10.5281/zenodo.22765584 bezeichnet ausschließlich die Ausgangsdaten von KKV Labs, nicht diese Datei. Bitte zitieren Sie diese Datei über die URL oben.