Ich habe letzte Woche fünf KI-Systeme die gleiche Frage gestellt: "Welcher Optiker in Mannheim hat die besten Bewertungen und ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis?"
Fünf Systeme. Fünf verschiedene Antworten. Nur ein Unternehmen tauchte in allen fünf auf. Die anderen vier "Top-Empfehlungen" waren jeweils unterschiedlich.
Wenn du Filialmarketing verantwortest, sollte dich das beunruhigen. Denn es bedeutet: Du bist in einem KI-System sichtbar und in vier anderen unsichtbar. Und du weißt nicht in welchem.
Die fünf Kandidaten
Für diesen Vergleichstest haben wir die fünf KI-Systeme getestet, die Konsumenten tatsächlich für lokale Empfehlungen nutzen:
- ChatGPT (OpenAI) — der Platzhirsch mit über 200 Millionen wöchentlich aktiven Nutzern
- Gemini (Google) — direkter Zugang zu Google Maps und dem Knowledge Graph
- Perplexity — die "Antwortmaschine" mit Echtzeit-Websuche und Quellenangaben
- Claude (Anthropic) — stark bei Analyse und differenzierten Antworten
- Microsoft Copilot — mit Bing-Integration und wachsender Nutzerbasis durch Windows und Office
Jedes System wurde mit identischen Fragen gefüttert. Keine Tricks, keine Prompt-Optimierung — einfach die Fragen die ein normaler Konsument stellen würde.
Die Ergebnisse: Wer empfiehlt was?
ChatGPT: Der Generalist
ChatGPT liefert ausführliche Antworten mit typischerweise 3-5 Empfehlungen. Es nutzt eine Mischung aus Bing-Suchergebnissen, Bewertungsdaten und Website-Inhalten. Die Stärke: Ausgewogene Empfehlungen mit Begründung. Die Schwäche: Daten können veraltet sein. Ein Geschäft das vor drei Monaten geschlossen hat, wird manchmal noch empfohlen.
Entscheidende Faktoren: Bewertungsanzahl auf Google, Website-Qualität, Erwähnung in Artikeln und Verzeichnissen.
Gemini: Der Insider
Gemini hat einen unfairen Vorteil: direkten Zugang zu Google Maps, Google Business Profilen und dem Google Knowledge Graph. Die Empfehlungen sind dadurch oft die aktuellsten und vollständigsten — mit Öffnungszeiten, Fotos und aktuellen Bewertungen direkt in der Antwort.
Entscheidende Faktoren: Google Business Profil (Vollständigkeit, Aktualität), Google-Bewertungen (Anzahl und Aktualität), Google Maps-Ranking.
Perplexity: Der Rechercheur
Perplexity ist das einzige System das seine Quellen transparent zeigt. Jede Empfehlung kommt mit Links zu den Originalquellen — Bewertungsportale, Websites, Artikel. Das macht die Empfehlungen nachvollziehbar und gibt dir einen klaren Hinweis welche Quellen du optimieren musst.
Entscheidende Faktoren: Erwähnung auf autoritativen Drittseiten, aktuelle Web-Inhalte, Bewertungen auf mehreren Plattformen.
Claude: Der Analytiker
Claude gibt tendenziell zurückhaltendere Empfehlungen. Statt "Das ist der beste Optiker" sagt Claude eher "Basierend auf den verfügbaren Bewertungen gibt es mehrere gut bewertete Optionen." Das ist ehrlicher — aber für den Konsumenten weniger hilfreich. Claude nutzt keine Echtzeit-Websuche, weshalb die Daten manchmal hinter den anderen Systemen zurückliegen.
Entscheidende Faktoren: Qualität der verfügbaren Informationen, Konsistenz über Quellen, strukturierte Daten.
Microsoft Copilot: Der Bing-Hybrid
Copilot kombiniert Bing-Suchergebnisse mit KI-generierter Zusammenfassung. Die Empfehlungen ähneln ChatGPT, sind aber stärker von Bing-Rankings beeinflusst. Für Filialisten in DACH relevant: Bing hat in Deutschland zwar nur 5% Marktanteil bei der Web-Suche, aber Copilot ist in Windows und Office integriert — die Nutzerbasis wächst.
Entscheidende Faktoren: Bing Places-Profil, Bing-SEO, Website-Autorität laut Bing.
Das Muster: Was alle KI-Systeme gemeinsam haben
Trotz der unterschiedlichen Datenquellen gibt es ein klares Muster. Unternehmen die in allen fünf Systemen auftauchen, haben drei Dinge gemeinsam:
- Hohe Bewertungszahl auf Google (100+) — das ist die universelle Währung die jedes System nutzt
- Erwähnung auf mindestens 3 Drittseiten — Branchenverzeichnisse, lokale Medien, Fachartikel
- Aktuelle, vollständige Website mit strukturierten Daten — Schema.org Markup, FAQ-Sektion, klare Kontaktinformationen
Die Unternehmen die nur in 1-2 Systemen auftauchen, haben typischerweise eine Schwäche: wenige Bewertungen, keine Drittseiten-Erwähnung oder eine Website ohne strukturierte Daten.
Das bestätigt was wir im Artikel 45% nutzen ChatGPT für lokale Empfehlungen beschrieben haben: Die Grundlagen entscheiden über KI-Sichtbarkeit — nicht Magie.
Der praktische KI-Audit: So testest du deine Filialen
Hier ist der Prozess den wir bei Filialhelden für KI-Audits empfehlen. Er dauert etwa 30 Minuten pro Standort und gibt dir ein klares Bild.
Schritt 1: Drei Testfragen formulieren
- "Bester [Branche] in [Stadt]" — die generische Empfehlungsfrage
- "[Branche] in [Stadt] mit guten Bewertungen" — die bewertungsorientierte Frage
- "Empfiehl mir einen [Branche] in [Stadtteil] für [spezifisches Bedürfnis]" — die Nischenfrage
Schritt 2: Alle fünf Systeme testen
Stelle jede Frage in ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und Copilot. Dokumentiere für jede Antwort: Wurdest du erwähnt? An welcher Position? Mit welchen Informationen? Waren die Informationen korrekt?
Schritt 3: Ergebnisse in einer Matrix erfassen
Erstelle eine einfache Tabelle: Zeilen = deine Standorte, Spalten = die 5 KI-Systeme. Markiere Grün (empfohlen), Gelb (erwähnt aber nicht empfohlen) oder Rot (nicht erwähnt). Das gibt dir sofort ein visuelles Bild deiner KI-Sichtbarkeit.
Schritt 4: Lücken analysieren
Wo bist du unsichtbar? Prüfe für diese Systeme: Welche Datenquellen nutzen sie? Was fehlt? Ist dein Google Business Profil unvollständig? Fehlen Bewertungen auf Yelp oder TripAdvisor? Ist deine Website ohne Schema.org Markup?
Was bestimmt ob du empfohlen wirst?
Aus unserem Test und der Analyse von Hunderten von KI-Empfehlungen destillieren sich sechs Ranking-Faktoren für KI-Sichtbarkeit:
- Bewertungsvolumen und -qualität — der stärkste einzelne Faktor, universell über alle Systeme
- Datenkonsistenz — identische NAP-Daten (Name, Adresse, Telefon) über alle Plattformen
- Strukturierte Daten — Schema.org Markup auf der Website, besonders LocalBusiness und FAQ
- Drittseiten-Erwähnung — Artikel, Verzeichnisse, lokale Presse
- Aktualität — regelmäßig aktualisierte Inhalte, neue Bewertungen, aktuelle Posts
- Plattform-Abdeckung — Präsenz nicht nur auf Google, sondern auch Yelp, Bing Places, Apple Maps, Facebook
Das ist keine Raketenwissenschaft. Es ist solides Handwerk. Aber laut einer BrightLocal-Studie machen weniger als 30% der Filialisten alle sechs Punkte konsequent. Lokales Marketing ist kaputt — und KI macht die Brüche nur sichtbarer.
Die Konsequenz: Multi-KI-Optimierung
Die Zeiten in denen du nur für Google optimieren musstest, sind vorbei. 2026 brauchst du eine GEO-Strategie die alle relevanten KI-Systeme abdeckt.
Die gute Nachricht: Die meisten Optimierungen wirken systemübergreifend. Mehr Bewertungen helfen überall. Bessere strukturierte Daten helfen überall. Konsistente NAP-Daten helfen überall.
Die schlechte Nachricht: Du musst trotzdem jedes System einzeln monitoren. Denn was Gemini dank Google-Maps-Zugang sieht, sieht ChatGPT vielleicht nicht. Und was Perplexity aus einem Fachartikel zieht, ignoriert Copilot möglicherweise.
Starte mit dem Audit. Finde die Lücken. Schließe sie. Und wiederhole den Audit jeden Monat — denn KI-Empfehlungen ändern sich mit jeder neuen Bewertung, jedem neuen Artikel, jedem Profil-Update.
Sichtbarkeit in einem KI-System ist gut. Sichtbarkeit in allen fünf ist ein Wettbewerbsvorteil den dein Wettbewerber nicht hat — weil er nicht einmal weiß, dass er ein Problem hat.
Quellen
- BrightLocal — Local Consumer Review Survey 2026: Daten zur Nutzung von KI-Systemen für lokale Empfehlungen.
- Google — Gemini Updates 2025: Integration von Google Maps und lokalen Daten in Gemini.
- Perplexity — Blog und Produktupdates: Echtzeit-Websuche und Quellenangaben als Differenzierungsmerkmal.
- Aggarwal et al. — GEO: Generative Engine Optimization (2023): Forschung zur Optimierung für generative Suchsysteme.