83 % der Restaurants sind in der AI-Suche unsichtbar: Neuer Uberall-Report enthüllt die Entdeckungslücke in der Quick-Service-Restaurant-Branche

Berlin, 8. Mai 2026 – Uberall, der weltweit führende Anbieter von Location-Marketing-Technologie, hat heute den Report Fast Food, Faster Discovery: The 2026 GEO Playbook for Multi-Location QSRs veröffentlicht – den branchenweit ersten Benchmark-Report, der misst, wie AI-Assistenten Restaurants empfehlen und wie Multi-Location-QSR-Marken (Quick-Service-Restaurant) ihre lokalen Marketingstrategien für die AI-Suche anpassen können.

Der Report basiert auf proprietären Benchmark-Daten aus dem GEO Studio von Uberall sowie aggregierten Performance-Metriken aus dem globalen QSR-Kundenstamm. Die zentrale Erkenntnis: Während die Restaurant-Entdeckung von Verbrauchern rasant von der traditionellen Suche zu AI-Assistenten wechselt, fehlt die Mehrheit der QSR-Standorte in AI-generierten Empfehlungen – genau in dem Moment, in dem AI zum primären Entdeckungskanal der Verbraucher wird. Diese Sichtbarkeitslücke entsteht, während der QSR-Sektor gleichzeitig mit nachlassendem Kundenverkehr und einem anhaltenden Preiskrieg kämpft, der die Margen pro Besuch erodiert hat.

Zentrale Ergebnisse

• 83 % der Restaurantstandorte sind in AI-generierten Empfehlungen völlig unsichtbar. Wenn ein Verbraucher ChatGPT fragt „Wo bekomme ich heute Abend eine gute Pizza in meiner Nähe“, erscheinen nur 17 % der Restaurants in der Antwort – obwohl 86 % eine gewisse Präsenz auf Google haben.
• Eine kleine Spitzengruppe dominiert die AI-Aufmerksamkeit. Über den gesamten QSR-Benchmark hinweg erfassen die drei führenden Marken pro Kategorie 53,4 % des gesamten Share of Voice. Bei Burger-Ketten erobert der Marktführer allein das 10-Fache des Share of Voice der durchschnittlichen Marke – das bedeutet, eine einzige Kette generiert so viele AI-Erwähnungen wie zehn ihrer Wettbewerber zusammen.
• AI-Restaurantentdeckung ist recherche-intensiv, nicht transaktional. Informations- und Vergleichs-Prompts – Fragen wie „Was ist das gesündeste Frühstück, das ich unterwegs mitnehmen kann“ oder „Welche Kaffeekette hat das beste mobile Bonusprogramm“ – treiben fast 79 % der AI-generierten Restaurantantworten an. Marken müssen die Präferenz vor dem Entscheidungsmoment gewinnen, nicht am Point of Sale.
• AI-Plattformen haben die Messlatte bei Bewertungen höher gelegt. ChatGPT empfiehlt hauptsächlich Unternehmen mit einem Durchschnitt von 4,3 Sternen oder höher, Perplexity 4,1+ und Gemini 3,9+. Bewertungen sind im AI-Zeitalter wichtiger denn je – ein Restaurant mit einem Durchschnitt von 4,0 kann auf Google noch ranken, fällt aber unter die Schwelle, die AI-Plattformen für Empfehlungen verwenden.
• AI empfiehlt in der Regel nur 3 bis 5 Marken pro Anfrage. Auf die Frage „Das beste mexikanische Restaurant für ein schnelles Mittagessen“ nennen ChatGPT oder Gemini eine Handvoll und hören dann auf. In einer Kategorie mit 20+ Ketten werden nur die Top-Performer in der AI-Suche existieren.

„Lokale Sichtbarkeit ist ein wichtiger Treiber für den Kundenverkehr in unseren Restaurants. Wir müssen dort sichtbar bleiben, wo es am meisten zählt: lokal – damit Gäste uns leicht finden und unsere flammengebratenen Burger genießen können“, sagte Camille Van Holzaet, Trade Marketing Manager, Burger King BELUX.

Ein neues Betriebsmodell: Location Performance Optimization (LPO)

Das Playbook stellt Location Performance Optimization (LPO) als strategisches Framework vor, das Multi-Location-Marken brauchen, um sowohl in der traditionellen als auch in der AI-Suche sichtbar zu bleiben. LPO verbindet SEO und Generative Engine Optimization (GEO) zu einem einzigen Betriebsmodell, das auf vier sich gegenseitig verstärkenden Säulen aufbaut – Sichtbarkeit, Reputation, Engagement und Konversion – und lokale Präsenz in messbaren Umsatzeffekt über Hunderte oder Tausende von Standorten verwandelt.

Der Report enthält einen 90-Tage-Aktionsplan und Benchmarks pro Küchenkategorie für Burger, Chicken, Pizza, mexikanisch, Kaffee, Sandwich, Frühstück und asiatische Fusion-Küche.

„AI entscheidet jetzt, welche Restaurants entdeckt werden, und die meisten QSR-Marken sind nicht auf die Signale ausgerichtet, auf die AI sich stützt. Der Abstand zwischen Durchschnitt und Best-in-Class ist groß genug, um einen echten Wettbewerbsvorteil darzustellen – und das Zeitfenster, ihn zu nutzen, wird immer kleiner“, sagte Stephanie Genin, CMO von Uberall.

Der vollständige englische Report ist hier verfügbar.

Über Uberall

Uberall ist eine Multi-Location-Marketing-Plattform, die Unternehmensmarken dabei hilft, ihre lokale digitale Präsenz über Listings, Bewertungen, Social Media, lokale Seiten, Filialfinder und AI-Suchsichtbarkeit zu verwalten und zu optimieren. Die Plattform basiert auf dem Konzept der Location Performance Optimization (LPO), einem Framework, das Sichtbarkeit, Engagement, Reputation und Konversion mit messbaren Geschäftsergebnissen auf Standortebene verbindet. Stand 2026 unterstützt Uberall weltweit über 1,4 Millionen Unternehmensstandorte für mehr als 1.800 Kunden und Partner, mit über 100.000 Plattformnutzern. Das Unternehmen bedient Marken in den Bereichen Retail, Hospitality, Food & Beverage, Healthcare, Financial Services sowie Automotive und Elektrofahrzeug-Laden. Uberall verkauft direkt und über ein globales Netzwerk von Reseller- und Agenturpartnern.

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