KI-Suchoptimierung für Multi-Location-Unternehmen – was wir aus 11.705 KI-Antworten gelernt haben

Wir versuchen alle noch zu verstehen, wie diese KI Suchmaschinen funktionieren – und wie sie lokale Suchstrategien für Multi-Location-Marken verändern.

Neue Daten treffen laufend ein, und die meisten bestätigen dasselbe: Die Marken, die in KI Suchergebnissen erscheinen, sind nicht die mit dem besten Content. Sie sind die mit den saubersten, konsistentesten Standortdaten über die meisten Plattformen.

ChatGPT hat jetzt 900 Millionen wöchentlich aktive Nutzer:innen, gegenüber 400 Millionen im Jahr 2025. Und Expert:innen schätzen, dass bis 2028 rund 750 Milliarden Dollar über die KI-gestützte Suche fließen. Wenn dort deine Kund:innen jetzt lokale Unternehmen recherchieren, musst du fragen: Was tust du konkret für die KI-Suche optimieren – und woher weißt du, welche AI search optimization Strategie funktioniert?

Wir haben eine Studie durchgeführt, um unseren Kund:innen bei der Antwort zu helfen. Über 14 Tage haben wir 11.705 KI-generierte Antworten über 12 Modelle gesammelt – von ChatGPT und Claude bis Gemini, Grok und Perplexity – für lokale Geschäftsanfragen in San Francisco.

Das Ergebnis sollte die Grundlage jeder Strategie zur KI Suchoptimierung sein.

Wie funktioniert die KI Suche?

Wenn du neu im Thema bist (oder dein Wissen auffrischst), bist du hier willkommen. Wir erklären die wichtigsten Grundlagen, bevor wir zu den konkreten Schritten für die Suchmaschinenoptimierung mit KI kommen, die Multi-Location-Marken in den nächsten Monaten umsetzen sollten.

Die Suche wird zur Antwort – nicht mehr zum Klick

„KI Suche“ bezieht sich auf KI-generierte Antworten, die Informationen aus mehreren Quellen zusammenfassen, um Nutzeranfragen direkt zu beantworten.

Das bedeutet: Verbraucher:innen erhalten, was sie brauchen, direkt in den KI Suchergebnissen oder Zusammenfassungen. Während traditionelle Suchmaschinen Listen blauer Links liefern, gibt die Suche mit künstlicher Intelligenz eine einzelne narrative Antwort, die Optionen vergleichen, lokale Unternehmen empfehlen und die Wahrnehmung der Verbraucher:innen prägen kann – ohne einen Klick zu erfordern.

Die KI ist bei Empfehlungen auch deutlich selektiver als Google. Im Google Local Pack werden etwa 35,9 % der berechtigten Unternehmen angezeigt. Bei Gemini, Perplexity und ChatGPT gibt es deutlich weniger Plätze, was bedeutet, dass die Unternehmen mit den vollständigsten, konsistentesten und beststrukturierten Standortdaten diese tendenziell gewinnen. Das umfasst dedizierte Standortseiten mit Adresse, Öffnungszeiten und Services, Bewertungen und lokale Einträge.

Diese Entwicklung verunsichert SEOs. Ihr Content erhält weniger Impressionen und Klicks – insbesondere informativer Top-of-Funnel-Content. KI-Antwortmaschinen – wie Google AI Overviews, Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude – fassen zusammen, vergleichen und empfehlen Content, ohne der Marke, die ihn erstellt hat, immer klar zuzuordnen.

KI Sichtbarkeit und ihr ROI hängen jetzt davon ab, dass Marken in KI Suchergebnissen präsent, korrekt dargestellt und überzeugender als lokale Wettbewerber sind.

Wenn diese Marken in KI Suchergebnissen nicht als Option oder Empfehlung erscheinen – oft aufgrund inkonsistenter Daten zu ihren Marken oder Standorten online:

• verlassen sie sich ausschließlich auf andere Traffic-Quellen und verpassen die kaufbereiteren Zielgruppen, die die KI-gestützte Suche liefert
• gewinnen lokale Wettbewerber, die in KI-Antworten erscheinen, einen Vorteil

Multi-Location-Marken wollen sich nicht aus der Betrachtung nehmen, bevor der Funnel beginnt. Deshalb investieren mehr Marken als je zuvor in Answer Engine Optimization (AEO) – auch bekannt als Generative Engine Optimization (GEO).

Die Grundlagen der KI Suche, die wir kennen

KI Suchmaschinen entwickeln sich täglich weiter. Auch wenn wir diesen Artikel nicht täglich aktualisieren können, zeigen wir dir die grundlegenden Veränderungen in der KI Suche – Grundlagen, die sich wahrscheinlich nicht ändern.

KI-Modelle erstellen Antworten aus unterschiedlichen Quellen und sind sich nicht immer einig

Was unsere GEO-Analystin Katya Shishchenko in verschiedenen Uberall-Studien herausfand: KI Suchergebnisse sind weitgehend modellabhängig. In ihrer San-Francisco-Kaffee-Studie mit 39 Coffee-Shop-Marken, getrackt über 12 KI-Modelle und drei verschiedene Intent-Cluster, wurden 51 % von allen 12 Modellen erwähnt und 92 % erschienen in mindestens 4. Es ist erwähnenswert, dass Kaffee in San Francisco eine etablierte Branche mit klaren Marktführern ist – in weniger konzentrierten Kategorien wie Gastronomie, Schönheitssalons oder Zahnarztpraxen wäre die Übereinstimmung zwischen Modellen deutlich geringer.

Hier ist eine Zusammenfassung, was sie über 11.705 Antworten herausfand:

• Modelle wie Claude Opus und ChatGPT o3 erwähnten durchschnittlich 10 Marken pro Antwort und gaben sowohl etablierten als auch weniger bekannten Unternehmen Sichtbarkeit. Diese Modelle lieferten auch die längsten und detailliertesten Antworten. Kleinere, schnellere Modelle wie Claude Haiku erwähnten weniger als 5 und konzentrierten sich stark auf bekannte Ketten.
• Die meisten KI-Modelle – ChatGPT, Claude, Gemini, Grok – generieren Antworten aus dem, was sie während des Trainings gelernt haben (parametrische Modelle). Sie empfehlen Unternehmen basierend darauf, wie viel vor einem festen Wissens-Cutoff über sie geschrieben wurde, was Marken mit einer langen, gut dokumentierten Online-Geschichte bevorzugt. Perplexity funktioniert anders: Es durchsucht bei jeder Frage das Live-Web und zieht aus dem, was aktuell bewertet und diskutiert wird (suchbasierte Modelle). Deshalb kann ein neueres Unternehmen mit starken aktuellen Bewertungen in Perplexity prominent erscheinen, aber kaum in ChatGPT.
• Der Wochentag spielt überhaupt keine Rolle: Empfehlungen an Wochentagen und Wochenenden waren über alle 12 Modelle in 14 Tagen nahezu identisch. KI-Modelle ziehen aus Trainingsdaten oder aktuellen Web-Ergebnissen – keine dieser Quellen ändert sich je nach Wochentag. Wenn du eine etablierte Marke bist, liefert das tägliche Tracking von Prompts nicht mehr Marken oder bedeutsame Verschiebungen als der wöchentliche oder monatliche Rhythmus, auf den GEO Studio ausgelegt ist.

Neben Katyas Studie wissen wir, dass KI-Modelle auch berücksichtigen, was Menschen über ein Unternehmen sagen. Positive, detaillierte Bewertungen geben der KI den Kontext, den sie braucht, um bestimmte Standorte zu verstehen und zu empfehlen.

Diese Quellenvielfalt ist der Grund, warum Standortdaten-Management sowohl für suchbasierte als auch für parametrische Modelle so wichtig ist – jede Inkonsistenz in deinen Geschäftsdaten reduziert das Vertrauen eines KI-Modells bei Zitierungen.

Tipp: Standortdaten und Review-Management auf Vordermann bringen

• Kerndaten standardisieren: Name, Öffnungszeiten, Adressen, Services und Attribute über alle Plattformen konsistent halten.
• Geospatiale Genauigkeit validieren: Korrekte Karten-Pins und Koordinaten sind essenziell – KI gewichtet Nähe und Navigation bei kaufbereiten Anfragen stark, und falsche Koordinaten in Schema-Markup sind eine bekannte Ursache für unterdrückte Sichtbarkeit.
• Dedizierte, indexierbare Standortseiten erstellen: Diese verbinden Marken-Entitäten mit lokalem Kontext, Services und Nachbarschaften – und KI-Modelle bevorzugen es, von diesen zu ziehen statt von generischen Seiten. Bildalt-Texte und beschreibende Dateinamen einschließen, damit die KI visuelle Signale validieren kann.
• LocalBusiness-Schema im großen Maßstab einrichten: Schema-Markup hilft KI-Modellen, deine Standortdaten zu lesen – Öffnungszeiten, Services, Preise, Koordinaten. Unser Locator & Local Pages-Tool generiert es automatisch basierend auf dem Unternehmenstyp, ohne manuellen Aufwand pro Standort.
• Positive, detaillierte Bewertungen fördern: Je mehr hochwertige Bewertungen deine Multi-Location-Marke auf Plattformen wie Google, Apple und Yelp hat, desto mehr Kontext hat die KI, um dein Unternehmen zu verstehen und zu empfehlen – und suchbasierte Modelle wie Perplexity gewichten aktuelle Bewertungsaktivität stärker als historische Präsenz.

Dieselbe Marke erhält völlig unterschiedliche KI Sichtbarkeit je nach Prompt

Katyas Kaffee-Studie zeigte, dass dasselbe Unternehmen wildly unterschiedliche KI Sichtbarkeit haben kann, je nachdem, wie Kund:innen ihre Fragen formulieren.

Drei verschiedene Muster zeigten sich in unseren 11.705 Antworten:

• Discovery-Prompts („beste Coffee Shops“, „top-bewertete Cafés“): KI-Modelle empfehlen die Marken mit dem stärksten Gesamtruf. Die Top-Namen in unserer Studie hatten Erwähnungsraten von 79 bis 86 %. Wenn eine Marke gut etabliert und gut bewertet ist, erscheint sie hier.
• Funktionale Prompts („bester Ort zum Arbeiten“, „Treffpunkt für Geschäftstermine“): KI-Modelle ordnen Unternehmen einem spezifischen Anwendungsfall zu, nicht dem Gesamtruf. Eine Marke sprang ausschließlich in dieser Kategorie in die Top 5, weil sie für ihre Laptop-Freundlichkeit bekannt war.
• Nachbarschaftsspezifische Prompts („Kaffee nahe Union Square“, „bester im Mission District“): KI priorisiert physische Dichte und Standortassoziation über Reputation. Die Ergebnisse sahen hier im Vergleich zu den beiden oben beschriebenen Prompt-Typen sehr unterschiedlich aus. Starbucks ging beispielsweise von einer 0,2 %-Erwähnungsrate in Discovery-Prompts auf 32,6 % in Nachbarschafts-Prompts. Eine Specialty-Coffee-Marke, die die Discovery-Prompts dominierte, fiel in Nachbarschafts-Prompts auf 1,3 % – wahrscheinlich brauchen KI-Modelle mehr als eine physische Adresse, um ein Unternehmen mit der Nachbarschaft zu verbinden. Bewertungen, Einträge und Content, die diese Nachbarschaft explizit erwähnen, sind wichtig.

Diese Unterschiede liegen nicht daran, wie wettbewerbsintensiv dein lokaler Markt ist; sie sind in die Funktionsweise jedes KI-Modells eingebaut.

Alle Prompt-Typen, die deine Kund:innen stellen, findest du im Prompt Center von GEO Studio – und kannst von dort aus Content-Cluster erstellen, die diese Fragen direkt beantworten.

Tipp: Sprich wie deine Kund:innen und baue Autorität über Plattformen auf

• Standort-Content für KI-Interpretation strukturieren und aktualisieren: Erstelle und aktualisiere intent-orientierte FAQs, Servicebeschreibungen und anderen Content, um verschiedene Intentionen abzudecken. Und halte diesen Content aktuell.
• In-depth Content erstellen, der Prompts direkt beantwortet: KI-Tools scannen über relevante Keywords auf deiner Website hinaus und betrachten Formulierungen, Kontext und Intention, um konversationelle, relevante Ergebnisse zu liefern. Beantworte spezifische Prompts und Zweifel umfassend, damit KI-Modelle Qualitätsmaterial deiner Marke in ihren generierten Antworten verwenden können. Die Kernprinzipien von SEO – E-E-A-T (Erfahrung, Expertise, Autorität, Vertrauenswürdigkeit) – gelten auch in der KI Suche – wertvolle Inhalte für die gestellten Fragen zu erstellen.
• Präsenz in autoritativen Verzeichnissen aufrechterhalten: Hilf KI-Modellen, die lokale Verbindung herzustellen, indem du auf vertrauenswürdigen Drittanbieterplattformen gelistet bist – lokale Guides, „Best of“-Listen und Features.
• Social Content mit Standort-Entitäten abgleichen: Verbinde Social-Profile und Posts mit spezifischen Standorten, damit Engagement das Verständnis der KI-Modelle stärkt, wo und warum jeder Standort relevant ist.

Bring deine Multi-Location-Marke zur KI-Suche-Party

Am Anfang dieses Artikels habe ich gesagt, die Frage, die sich stellt, ist konkret: Was tust du für die KI-Suche optimieren, und woher weißt du, welche AI search optimization Strategie über verschiedene Modelle hinweg funktioniert?

Marken brauchen eine geschärfte Version der Suchstrategie, die sie bereits haben. Saubere Standortdaten, vollständiges Schema-Markup, frische Bewertungen und Content, der die vielfältigen Prompt-Intentionen beantwortet, die ihre Kund:innen KI-Modellen stellen.

Es ist unsere Aufgabe bei Uberall, Multi-Location-Unternehmen dabei zu helfen, sich selbstbewusst an diese neue Customer Journey anzupassen – und die Performance ihrer Standorte zu optimieren mit GEO Studio. Mehr noch: Es ist unsere Aufgabe, diese Disruption nicht als „noch etwas, wofür man optimieren muss“ zu betrachten, sondern als Chance, mit Kund:innen über die KI-Tools in Kontakt zu treten, die nachweislich Umsatz generieren – 750 Milliarden Dollar wert.