Schweizer Web-Studie

Frühling 2026: KI-Bereitschaft, CMS, SEO & mehr

Scanner für die Schweizer Web-Studie 2026: eine technische Feldstudie von 2'459'124 .ch-Domains zu KI-Bereitschaft, SEO-Struktur, CMS-Erkennung, Infrastruktur und Legal-Page-Signalen.

Publizierte Ergebnisse: ki-barometer.ch/schweizer-web-studie

Methodik

Grundlage ist das öffentliche SWITCH-Zonefile vom 12. April 2026 mit allen registrierten .ch-Domains. Der Scanner prüft jede Domain per HTTP-Request und erfasst pro Website 35+ Datenpunkte:

• KI-Bereitschaft: llms.txt, Wix-generiertes llms.txt-Boilerplate, strukturierte Daten (JSON-LD, Microdata, RDFa), KI-Bot-Blockierung via robots.txt
• CMS-Erkennung: WordPress, TYPO3, Wix, Jimdo, Squarespace, Joomla, Drupal, Contao, Webflow, Shopify u.a.
• Page Builder und E-Commerce: Elementor, Divi, WooCommerce, Shopify, Magento, PrestaShop
• SEO-Struktur: Title-Tag, Meta Description, H1/H2/H3, Canonical URL, Viewport, Hreflang, Open Graph
• Infrastruktur: HTTPS, HTTP-Version, Antwortzeit, Server-Header
• Legal-Page-Signale: Impressum, E-Mail- und Adresssignale, Datenschutzseite, Cookie-Banner-Anbieter

Der Scan erfolgt mit aiohttp und aiodns, ohne JavaScript-Rendering. Pro HTML-Seite werden maximal 200 KB gelesen. Die Reihenfolge kann randomisiert werden, um DNS-Last gleichmässig zu verteilen.

Legal-Page-Signale sind technische Indikatoren, keine Rechtsberatung und kein vollständiger Compliance-Audit.

Umfang

• 2'459'124 .ch-Domains gescannt
• 1'742'537 aktiv
• 1'463'577 analysierbare Websites mit HTTP 200 und nutzbarem HTML
• 35+ Datenpunkte pro Domain

Alle publizierten Prozentwerte beziehen sich auf die 1'463'577 analysierbaren Websites.

Nutzung

git clone https://github.com/peterhadorn/swiss-web-report.git
cd swiss-web-report
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Domainliste: eine Domain pro Zeile, ohne Protokoll
python3 scan.py --input domains.txt --output results.db --limit 100
python3 scan.py --input domains.txt --output results.db --concurrency 50 --shuffle
python3 analyze.py results.db

Scanner-Design

• Async DNS via aiodns / c-ares
• Fünf öffentliche DNS-Resolver: Cloudflare, Google, Quad9
• Session-Recycling alle 15 Minuten
• Circuit Breaker bei aufeinanderfolgenden Zero-Active-Batches
• Connectivity Checks vor dem Fortsetzen nach Ausfällen
• Resume standardmässig aktiv
• --no-resume löscht die bestehende Tabelle scan_results und startet neu
• Begrenzte HTML-Reads: 200 KB pro Seite
• Deterministisches Shuffle mit Seed 42

CLI

python3 scan.py --input FILE [--output DB] [options]

--input         Domainliste, eine Domain pro Zeile
--output        SQLite-Ausgabepfad, Standard: results.db
--concurrency   Parallele Verbindungen, Standard: 50
--limit         Nur die ersten N Domains scannen
--shuffle       Domainreihenfolge mit Seed 42 randomisieren
--no-resume     Bestehende Ergebnisse löschen und neu scannen

python3 analyze.py [DB]

DB              SQLite-Ergebnisdatenbank, Standard: results.db

Ergebnisse

Die aggregierten Ergebnisse sind unter ki-barometer.ch/schweizer-web-studie publiziert.

Domain-Level-Rohdaten werden nicht veröffentlicht.

Zitation

@misc{hadorn2026schweizerwebstudie,
  author = {Peter Hadorn},
  title = {Schweizer Web-Studie (Fruehling 2026): KI-Bereitschaft und technische Bestandsaufnahme von 2'459'124 .ch-Domains},
  year = {2026},
  url = {https://ki-barometer.ch/schweizer-web-studie/},
  publisher = {KI-Barometer.ch}
}

Autor

Peter Hadorn - WebEvolve.ch | LinkedIn

Lizenz

MIT. Siehe LICENSE.