Der DIM16 Analyzer
Eine strukturierte Diagnose mit definierten Kriterien
Der DIM16 Analyzer kombiniert ein eigenes Bewertungsmodell mit dokumentierten fachlichen Referenzen aus UX-Forschung, Gestaltpsychologie, kognitiver Ergonomie, Linguistik und technischer Webanalyse. Die proprietären DIM16-Scores zeigen Befunde aus Mensch- und Maschinenperspektive; sie sind keine wissenschaftlich validierten Messskalen.
Warum Websites scheitern — auch wenn sie gut aussehen
Die häufigste Aussage, die ich höre: „Meine Website sieht professionell aus, aber es kommen keine Anfragen." Das liegt daran, dass Aussehen, Wirkung und Sichtbarkeit drei verschiedene Dinge sind.
Eine Website kann optisch einwandfrei sein und trotzdem scheitern, weil:
... sie nicht orientiert
Wenn Angebot, Zielgruppe und Nutzen nicht schnell erfassbar sind, kann das die Orientierung erschweren und dazu beitragen, dass Interessenten die Seite früh verlassen.
... sie kein Vertrauen aufbaut
Ohne verifizierbare Belege, Kundenstimmen oder nachvollziehbare Expertise bleibt jede Behauptung ein Versprechen ohne Substanz.
... sie keine Handlung auslöst
Ein unklarer Call-to-Action, zu viele Optionen oder umfangreiche Formulare können zusätzliche Reibung erzeugen. Ob sich das auf die Conversion auswirkt, sollte mit Nutzungs- oder A/B-Testdaten geprüft werden.
... sie für KI nicht existiert
KI-Systeme werden auch für Rechercheaufgaben genutzt. Wenn Inhalte technisch oder semantisch schwer zugänglich sind, kann das den direkten Abruf oder die Zuordnung erschweren. Ob ein bestimmtes System deine Website nennt, zitiert oder empfiehlt, hängt zusätzlich von Anfrage, Datenbasis und System ab.
Der DIM16 Analyzer strukturiert diese Problemfelder in 16 Dimensionen mit insgesamt 48 Sub-Metriken. Die Scores von 0 bis 100 sind proprietäre Diagnosewerte innerhalb des DIM16-Modells und werden mit konkreten Handlungsempfehlungen ergänzt.
4 Cluster, 2 Perspektiven: Mensch und Maschine
Der DIM16 Analyzer unterscheidet zwei Perspektiven: Wie Menschen deinen digitalen Auftritt wahrnehmen und wie Maschinen ihn verarbeiten. Beide müssen funktionieren.
Cluster 1: Markenwirkung
Entsteht bei Besuchern Vertrauen? 6 Dimensionen, mit denen sich Orientierung, Relevanz, Vertrauen und weitere Wirkungsmerkmale strukturiert beurteilen lassen.
01 Orientierung
Was wird bewertet: Klarheit der Kernbotschaft, Buzzword-Freiheit und kognitive Last. Fachlicher Bezug: unter anderem Cognitive Fluency, also die Leichtigkeit, mit der Informationen verarbeitet werden können.
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Unklare Orientierung kann zu Abbrüchen beitragen. Ob und wie stark sich das in Absprung- oder Conversion-Raten zeigt, sollte mit Nutzungsdaten oder Tests geprüft werden.
02 Vertrauen
Was wird gemessen: Beweis-Härte (Fallstudien, Zahlen, Zertifikate), Social Proof (Kundenstimmen, Logos, Referenzen) und Autoritätssignale (Medienerwähnungen, Fachpublikationen).
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Fehlende Belege und Referenzen können die Bewertung eines Angebots erschweren. Die tatsächliche Auswirkung auf Anfragen oder Sales Cycle sollte anhand eigener Conversion- und CRM-Daten geprüft werden.
03 Relevanz
Was wird gemessen: Pain-Point-Präzision, Zielgruppen-Fit und Handlungsdruck. Spricht deine Website die konkreten Probleme deiner Zielgruppe an — oder verharrt sie in generischen Leistungsbeschreibungen?
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Eine unscharfe Problemansprache kann dazu beitragen, dass sich weniger passende Interessenten angesprochen fühlen. Prüfen lässt sich das anhand von Lead-Qualität und Sales-Qualifizierungsrate.
04 Wirksamkeit
Was wird gemessen: Ergebnis-Orientierung, CTA-Stärke und Friktionsfreiheit. Zeigst du, was der Kunde bekommt? Wie viele Hindernisse stehen zwischen Interesse und Kontakt?
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Umfang und Reibung eines Formulars können die Abschlussrate beeinflussen. Welche Feldzahl für den konkreten Funnel sinnvoll ist, sollte anhand realer Nutzungs- oder A/B-Testdaten geprüft werden.
05 Kohärenz
Was wird gemessen: Logische Konsistenz, Tonalitäts-Match und Versprechen-Einlösungs-Gap. Spricht dein gesamter Auftritt mit einer Stimme — oder widerspricht er sich selbst?
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Widersprüche zwischen Aussagen, Gestaltung und Kontaktpunkten können den Konsistenz- und Vertrauenseindruck beeinträchtigen. Ob sich das auf Abschlussquote oder NPS auswirkt, sollte mit eigenen Daten geprüft werden.
06 Differenz
Was wird gemessen: USP-Klarheit, Abgrenzung vom Wettbewerb und Klischee-Freiheit. Erkennt der Analyzer austauschbare Phrasen, die in jeder Branche identisch klingen.
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Eine unklare Differenzierung kann Preisvergleiche begünstigen. Ob sich dies auf Win Rate oder Deal-Größe auswirkt, sollte anhand der eigenen Vertriebsdaten geprüft werden.
Cluster 2: Erlebnisqualität
Fühlt sich dein Auftritt richtig an? 3 Dimensionen, die prüfen, ob dein Design psychologisch wirksam gestaltet ist.
07 Gestaltpsychologie
Was wird gemessen: Layout-Prüfung gegen die Gestaltgesetze der Nähe, Ähnlichkeit und Kontinuität nach Wertheimer, Koffka und Köhler. Zusammengehörende Elemente müssen visuell gruppiert, Hierarchien durch Größe, Kontrast und Position erkennbar sein.
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Fehlende visuelle Hierarchie kann die Orientierung erschweren und dazu beitragen, dass zentrale Inhalte oder Handlungsoptionen übersehen werden.
08 Kognitive Ergonomie
Was wird gemessen: Hick's Law (je mehr Optionen, desto länger die Entscheidungszeit), Fitts's Law (je kleiner und weiter entfernt ein Interaktionselement, desto schwerer die Bedienung) und Informationsarchitektur.
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Hohe kognitive Belastung kann Entscheidungen erschweren und zu Abbrüchen beitragen.
09 Visuelle Semiotik
Was wird gemessen: Farb- und Formsprache auf kulturelle und psychologische Wirkung. Ein Unternehmensberater, der mit Neonfarben und Comic-Schriften arbeitet, sendet ein anderes Signal als beabsichtigt.
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Visuelle Inkonsistenzen können den wahrgenommenen Marken- und Professionalitätseindruck beeinflussen. Die konkrete Nutzerreaktion ist kontextabhängig.
Cluster 3: Integrität & Verantwortung
Verdient dein Auftritt das Vertrauen, das er einfordert? 3 Dimensionen, die prüfen, ob dein Auftritt ethisch sauber arbeitet.
10 Datenschutz
Was wird bewertet: technisch beobachtbare Datenschutzmerkmale wie Consent-Mechanismen, eingebundene Tracker und Datenflüsse. Der DIM16 Analyzer ersetzt keine rechtliche Gesamtbewertung der DSGVO-Konformität.
Betriebswirtschaftliche Auswirkung: Datenschutzmängel sind ein doppeltes Risiko: rechtlich (Bußgelder) und reputativ (Vertrauensverlust bei datenschutzsensiblen B2B-Kunden).
11 Transparenz (UX-Ethik)
Was wird gemessen: Dark Patterns nach Harry Brignulls Taxonomie: Confirmshaming, versteckte Kosten, irreführende Formulierungen, erzwungene Aktionen.
Mögliche betriebswirtschaftliche Auswirkung: Dark Patterns können kurzfristig Interaktionen beeinflussen, bergen jedoch rechtliche und reputative Risiken und können Vertrauen beeinträchtigen.
12 Digitale Umweltwirkung
Was wird ermittelt: eine modellbasierte Schätzung der CO₂e-Emissionen pro Seitenaufruf auf Grundlage des übertragenen Datenvolumens und weiterer Faktoren des verwendeten Berechnungsmodells. Das Ergebnis ist keine direkte Emissionsmessung.
Betriebswirtschaftliche Auswirkung: Für B2B-Unternehmen mit ESG-Anforderungen oder nachhaltigkeitsbewusster Zielgruppe ein zunehmend relevanter Differenzierungsfaktor.
Cluster 4: KI-Sichtbarkeit
Wie gut ist dein Auftritt technisch und semantisch für maschinellen Abruf und Verarbeitung vorbereitet? Vier Dimensionen strukturieren diese Voraussetzungen im DIM16-Modell.
13 Crawlbarkeit
Was wird gemessen: robots.txt-Konfiguration, Content-Erreichbarkeit (Sitemap-Vollständigkeit, Verlinkungsstruktur) und strukturierte Daten (Schema.org-Markup).
Mögliche Auswirkung: Das Blockieren bestimmter KI-Crawler kann verhindern, dass diese Systeme Inhalte direkt abrufen. Ob eine Website dennoch in KI-Antworten erscheint, hängt vom jeweiligen System und seinen Datenquellen ab.
14 Chunk-Tauglichkeit
Was wird gemessen: Absatzstruktur (ideal: 40–80 Wörter pro Absatz), Antwortmuster-Dichte (wie viele Textstellen sind direkt als KI-Antwort zitierbar?) und Abschnitts-Granularität.
Mögliche Auswirkung: Klar abgegrenzte, inhaltlich eigenständige Abschnitte können die maschinelle Verarbeitung und Extraktion erleichtern. Eine Nennung oder Zitation durch ein KI-System ist dadurch nicht garantiert.
15 Entity-Klarheit
Was wird gemessen: Marken-Konsistenz, Positionierungs-Klarheit (gibt es eine explizite, maschinenlesbare Definition?) und Schema-Vollständigkeit.
Mögliche Auswirkung: Konsistente Entitäts- und Positionierungsangaben können die maschinelle Zuordnung eines Unternehmens unterstützen. Ob ein KI-System eine Quelle nennt oder empfiehlt, hängt zusätzlich vom System, Prompt, Index und Kontext ab.
16 Semantische Autorität
Was wird gemessen: Themenabdeckung, Argumentationstiefe und Quellenvernetzung. Geht die Website über Oberflächen-Content hinaus?
Mögliche Auswirkung: Eine nachvollziehbare thematische Abdeckung und inhaltliche Tiefe können die Chance erhöhen, zu einem Thema als relevante Quelle erkannt zu werden. Eine Nennung oder Empfehlung ist dadurch nicht garantiert.
So funktioniert die Analyse
Simulation
Ein Headless-Browser besucht deine Website und simuliert verschiedene Endgeräte: Desktop, Smartphone und gedrosseltes 3G-Netz. Dabei werden Texte, Layout-Verschiebungen, Ladezeiten, Interaktionselemente und Netzwerk-Anfragen erfasst.
Datenschutz
Extrahierte Daten durchlaufen vor der Weiterverarbeitung eine PII-Guard-Schicht, die erkannte personenbezogene Inhalte nach definierten Regeln maskiert. Weitere Informationen zu Verarbeitung, Rechtsgrundlagen und eingesetzten Dienstleistern findest du in der Datenschutzerklärung.
Multi-Agenten-Analyse
Ein LangGraph-Orchestrator verteilt die Daten auf spezialisierte Analyse-Agenten. Jeder Agent arbeitet mit dokumentierten Kriterien und fachlichen Referenzen der jeweiligen Dimension.
Qualitätssicherung
Ein separates Validierungsmodell auditiert die Ergebnisse auf logische Konsistenz. Überbegeisterte Bewertungen werden korrigiert. Nicht belastbare Ergebnisse werden als „nicht bewertbar" markiert statt geraten.
Dashboard
Nach ca. 60–90 Sekunden: ein interaktives Dashboard mit Radar-Chart, kausalen Kettendiagnosen, Impact-Effort-Matrix und priorisiertem Maßnahmenplan.
Analysemodell mit dokumentierten fachlichen Referenzen
Der DIM16 Analyzer kombiniert ein eigenes Bewertungsmodell mit Prinzipien und Modellen aus mehreren Fachgebieten. Die daraus abgeleiteten DIM16-Scores sind proprietäre Diagnosewerte und keine wissenschaftlich validierten Messskalen.
Psychologie und Design: Gestaltpsychologie nach Wertheimer, Koffka und Köhler. Kognitive Ergonomie mit Hick's Law und Fitts's Law. Visuelle Semiotik zur Analyse kultureller Farbwirkung.
Linguistik: Flesch-Reading-Ease und Korpuslinguistik zur Lesbarkeitsbestimmung. Tonalitäts-Matching. Buzzword-Erkennung durch Branchenkorpora.
Ethik und Compliance: Dark Pattern Recognition nach Harry Brignulls Taxonomie. CO₂e-Modellschätzung nach dem Website-Carbon-Calculator-Modell. Technische Prüfung beobachtbarer Datenschutzmerkmale; keine rechtliche Gesamtbewertung.
KI-Sichtbarkeit: Crawlbarkeits-Analyse gegen aktuelle KI-Crawler-Standards. Chunk-Tauglichkeit basierend auf RAG-Forschung. Entity-Klarheit nach Knowledge-Graph-Prinzipien. Semantische Autorität nach E-E-A-T-Kriterien.
Für wen ist der DIM16 Analyzer?
Der DIM16 Analyzer ist entwickelt für B2B-Berater, Coaches, Experten und Dienstleister, die über ihre Website Vertrauen aufbauen und Anfragen gewinnen wollen.
Typische Ausgangslage: Du bist gut in dem, was du tust. Deine Kunden sind zufrieden. Aber dein digitaler Auftritt bildet das nicht ab. Empfehlungen funktionieren, die Website nicht. Du weißt, dass etwas nicht stimmt — aber nicht, was genau.
Der DIM16 Analyzer ist nicht für E-Commerce-Shops, Medienhäuser oder Konzerne konzipiert. Er ist auf den Anwendungsfall „Website als Vertrauensinstrument im B2B" ausgerichtet.
Fiktives Beispiel zur Veranschaulichung des DIM16-Modells
Das folgende Szenario kombiniert typische Befundmuster aus Projekterfahrungen. Name, Ausgangslage und Scores sind beispielhaft und stellen keinen realen Kundenfall oder ein Erfolgsversprechen dar.
Illustratives Szenario:
Beispielunternehmen B2B-Beratung
Fiktive Ausgangslage zur Erklärung der Bewertungslogik
Die nachfolgenden Werte sind Modellwerte, keine Kundenergebnisse.
Beispielhafte Ausgangslage
Das fiktive Beratungsunternehmen verfügt über eine professionell gestaltete Website, aber uneinheitliche Markenangaben, kurze Inhaltsabschnitte, wenige sichtbare Vertrauensbelege und technische Lücken bei strukturierten Daten. Im Beispielmodell führt diese Kombination zu niedrigen Ausgangsscores in mehreren Dimensionen.
Vier beispielhafte Maßnahmenpakete
Konsistente Namens-, Angebots- und Schema.org-Angaben können im DIM16-Modell die Bewertung der Entity-Klarheit verbessern.
Inhaltlich eigenständige Abschnitte mit konkreten Beispielen können im DIM16-Modell die Bewertung von Verständlichkeit, kognitiver Ergonomie und Chunk-Tauglichkeit verbessern.
Authentische, freigegebene Referenzen und nachvollziehbare Belege können im DIM16-Modell mehrere Vertrauenskriterien positiv beeinflussen.
Crawlbarkeit, strukturierte Daten und konsistente Entitätsangaben können die technischen und semantischen Voraussetzungen für maschinellen Abruf verbessern. Eine Nennung durch ein konkretes KI-System wird dadurch nicht garantiert.
Einordnung: Nach einer beispielhaften Neubewertung können sich innerhalb des DIM16-Modells höhere Scores ergeben. Solche Score-Veränderungen beschreiben das Ergebnis der proprietären Bewertungslogik und belegen keine isolierte Kausalwirkung einzelner Maßnahmen oder ein zu erwartendes Kundenergebnis.
Drei Wege zur Diagnose
KI-Sichtbarkeits-Check
4 Dimensionen, 12 Sub-Metriken. Prüft technische und semantische Voraussetzungen für maschinellen Abruf und Verarbeitung. Der Check misst nicht, ob ein bestimmtes KI-System deine Marke aktuell nennt oder empfiehlt. Ohne Erstgespräch.
Kostenlos starten →System-Audit
Alle 16 Dimensionen, 48 Sub-Metriken, vollständiges Dashboard mit Radar-Chart, kausalen Ketten und priorisiertem Maßnahmenplan. Inklusive 30-Minuten-Ergebnisgespräch.
System-Audit anfragen →Sales Engine Setup
System-Audit plus Umsetzung. Vom Audit bis zum optimierten digitalen Auftritt in 10–12 Wochen, zusätzlich buchbar: anschließendes Trust Mentoring.
Gespräch vereinbaren →Der DIM16 Analyzer ist noch nicht öffentlich zugänglich.
Die vollständige 16-Dimensionen-Analyse ist aktuell ausschließlich über das System-Audit erhältlich. Jede Analyse wird von mir persönlich begleitet und qualitätsgesichert.
Ab dem 1. Oktober 2026 wird der DIM16 Analyzer als eigenständige SaaS-Plattform verfügbar sein — mit Self-Service-Zugang, Agentur-Accounts und White-Label-Option.
Für Agenturen, Webdesigner und Webentwickler, die den Analyzer als Diagnose-Tool in ihre eigene Kundenarbeit integrieren wollen: Setz dich jetzt auf die Warteliste. Du erfährst als Erstes, wenn der Launch-Termin steht, und sicherst dir Early-Access-Konditionen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der DIM16 Analyzer?
Der DIM16 Analyzer ist ein diagnostisches System von Makrosign, das digitale Auftritte in 16 Dimensionen anhand definierter Kriterien prüft. Er kombiniert ein proprietäres Bewertungsmodell mit dokumentierten fachlichen Referenzen aus UX, Gestaltpsychologie, kognitiver Ergonomie, Linguistik und technischer Webanalyse. Die Scores sind DIM16-Modellwerte und keine wissenschaftlich validierten Messskalen.
Wie unterscheidet sich der DIM16 Analyzer von einem SEO-Check?
Ein SEO-Check prüft technische Suchmaschinen-Faktoren wie Meta-Tags und Ladezeiten. Der DIM16 Analyzer geht deutlich weiter: Er prüft, ob ein digitaler Auftritt Vertrauen aufbaut, Handlungen auslöst, ethisch arbeitet und für KI-Systeme als Expertenquelle erkennbar ist. SEO ist ein Teilaspekt — der DIM16 Analyzer betrachtet das gesamte System der digitalen Wirkung.
Für wen ist der DIM16 Analyzer geeignet?
Der DIM16 Analyzer ist spezialisiert auf B2B-Berater, Coaches, Experten und Dienstleister, die über ihre Website Vertrauen aufbauen und qualifizierte Anfragen gewinnen wollen. Er ist nicht für E-Commerce-Shops oder Konzerne konzipiert, sondern für den Anwendungsfall „Website als Vertrauensinstrument im B2B".
Was kostet eine Analyse?
Der KI-Sichtbarkeits-Check (4 Dimensionen) ist kostenlos. Das vollständige System-Audit über alle 16 Dimensionen kostet €490 netto und beinhaltet ein 30-minütiges Ergebnisgespräch.
Wie werden personenbezogene Daten bei der Analyse behandelt?
Die Analyse verarbeitet öffentlich zugängliche Website-Inhalte und technische Seiteneigenschaften. Extrahierte Daten durchlaufen vor der Weiterverarbeitung eine PII-Guard-Schicht, die erkannte personenbezogene Inhalte nach definierten Regeln maskiert. Einzelheiten zu Zweck, Rechtsgrundlage, Dienstleistern und Datenverarbeitung findest du in der Datenschutzerklärung.
Wann wird der DIM16 Analyzer als SaaS verfügbar?
Der geplante SaaS-Launch ist am 1. Oktober 2026. Bis dahin ist die vollständige 16-Dimensionen-Analyse ausschließlich über das System-Audit erhältlich. Agenturen, Webdesigner und Webentwickler können sich auf die Warteliste setzen, um Early-Access-Konditionen zu erhalten.
Warum heißt er DIM16?
DIM steht für "Dimensional Impact Matrix". Die 16 verweist auf die 16 Analyse-Dimensionen des Systems. Der Name ist bewusst technisch und kompakt — wie das Tool selbst.
Deine Website sollte nicht nur existieren.
Sie sollte arbeiten. Für dich. Jeden Tag.
Der erste Schritt: Finde heraus, wo du stehst.