I/O, KI und Oh: Wie verändert sich das Google Suchverhalten wirklich für lokale Unternehmen?

Key Takeaways:

• Die Frage, die sich lokale Marketingverantwortliche stellen sollten, ist nicht „Wo ranke ich?“ — sondern „Warum sollte Google mich statt der 19 anderen Optionen in der Nähe empfehlen?“
• KI-Modelle nutzen bereits Bewertungstexte, um Unternehmen gegenüber Nutzer:innen zu beschreiben — Bewertungen ohne beschreibenden Kontext sind für sie wertlos
• Der stärkste Wettbewerbsvorteil von Google gegenüber ChatGPT und Claude sind lokale Daten

Unsere VP of Solutions bei Uberall, Krystal Taing, war kürzlich in einer zweiteiligen Podcast-Folge bei Near Media zu Gast. Gemeinsam mit den Co-Gästen und Local-Search-Expert:innen Cindy Krum, Mike Blumenthal und Greg Gifford haben sie die neuesten Google-I/O-Ankündigungen auseinandergenommen und als lokale Marketingprofis eingeordnet.

Und hier bin ich und fasse die wichtigsten Lektionen zusammen, die Multistandort-Marken aus dem Gespräch mitnehmen sollten — samt der Prioritäten, die alle setzen sollten — und warum es gerade jetzt wichtiger ist, das Suchverhalten zu verstehen, als dein Local-Pack-Ranking zu kennen.

1. Der KI-Modus ersetzt nicht die Suche — er ersetzt das Suchverhalten

Google muss die klassische Suche nicht abschaffen. Wenn der KI-Modus genügend Fragen beantwortet, genügend Optionen vergleicht und genügend Aufgaben erledigt, verändert sich das Nutzerverhalten ganz von selbst.

Krystal hat den tieferen Wandel unter der Oberfläche aufgezeigt: Google bewegt sich von Antworten zu Aktionen. Das Ziel ist nicht nur, Nutzer:innen beim Vergleichen und Entscheiden zu helfen — es geht darum, sie direkt in der Sucherfahrung handeln zu lassen. Shopping-Integrationen, Buchungen, Reservierungen — alles passiert, ohne Google je zu verlassen.

Denn den Verbraucher:innen sind Rankings egal. Sie wollen ihre Suche erledigt haben. Und wenn der KI-Modus ihnen dabei hilft, das schneller zu tun, werden sie das alte Erlebnis mit all den blauen Links nicht vermissen.

Die Zahl der kaufbereiten Personen hat sich nicht verändert. Der Weg, auf dem sie lokale Unternehmen finden, schon.

Trotzdem geraten Unternehmen in Panik wegen sinkender Traffic-Zahlen, obwohl sie genauer hinschauen müssten, welchen Traffic sie verlieren. Gregs Beobachtung war unverblümt: „Wenn man sich die Analytics der Unternehmen ansieht, die über Traffic-Rückgang klagen, verlieren sie Traffic auf informativen Blogbeiträgen; sie verlieren nicht den transaktionalen Bottom-of-Funnel-Traffic.“

Und wie Greg es später in der Diskussion formulierte: „Was Verbraucher:innen von Sucherlebnissen erwarten, stimmt selten mit dem überein, was Unternehmer:innen wollen. Wir haben Unternehmer:innen konditioniert zu glauben, dass Traffic-Volumen und Klicks die ultimativen KPIs für die Suche sind — aber das war nie die Wahrheit. Der wahre KPI ist Umsatz.“

2. Die Zukunft sind nicht Rankings — es sind Empfehlungen

Das ist vielleicht der größte Wandel im lokalen Marketing.

Jahrelang bedeutete lokales SEO vor allem eines: Im Local Pack ranken. Aber jetzt sehen wir, wie KI-Systeme empfehlen, Agenten auswählen und kaufbereite Verbraucher:innen akzeptieren. Ein:e Standortmarketer:in sollte also nicht mehr nur fragen: „Wo hat mein Unternehmen gerankt?“ — sondern auch: „Warum hat Google es empfohlen?“ Das sind jetzt die goldenen Fragen.

Krystal war da sehr direkt: „Mein wichtigster taktischer Rat ist, die Denkweise von ‘gerankt werden’ auf ‘empfohlen werden’ umzustellen. Darum geht es jetzt. Lokale Unternehmen müssen überprüfen, welche konkreten Belege sie diesen Algorithmen liefern, um empfohlen zu werden.“

Und es reicht nicht, dass die eigene Website für dich spricht. Cindy Krum brachte es auf den Punkt: „Google und die großen KI-Modelle werden deiner Website nicht vertrauen, wenn deine Website der einzige Ort im Netz ist, der behauptet, dass dein Unternehmen großartig ist. Das gesamte Netz muss einen digitalen Konsens über deine Exzellenz widerspiegeln.“

Ja, wenn sie „das gesamte Netz“ sagt, ist die Anforderung hoch — aber ich glaube, wir können uns alle einig sein, dass auch der Einsatz hoch ist. Unternehmen müssen ihre Online-Präsenz mit konsistenten und korrekten Profilen pflegen, eine breite Bewertungsabdeckung haben und Inhalte erstellen, die über die eigene Domain hinausgehen, um diese konsistenten Empfehlungen zu verdienen.

In fünf Jahren sprechen wir vielleicht weniger über Rankings und mehr über Empfehlungsfähigkeit. Der Wettbewerb findet nicht um Position 1 statt. Er dreht sich um die Aufnahme in diese KI-generierte Shortlist.

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3. Bewertungen sind jetzt dramatisch wichtiger

Hier haben Multistandort-Marken am meisten zu gewinnen — oder zu verlieren.

Bisher hat Google auf Sternebewertungen und Bewertungsvolumen geschaut. KI-Systeme können viel tiefer gehen und Kontext, Stimmung und spezifische Attribute analysieren.

Eine Bewertung, die „Toller Zahnarzt“ sagt, gibt einer KI (oder vielleicht einem Menschen, der nach einem tollen Zahnarzt sucht, der gut mit ängstlichen Patient:innen umgeht) gar nichts.

Eine Bewertung, die „Dieser Zahnarzt hat mich noch am selben Tag drangenommen, jeden Schritt erklärt, war großartig mit nervösen Patient:innen und hatte bequeme Parkmöglichkeiten“ sagt — die gibt der KI und dem Menschen ein detailliertes Bild davon, was das Unternehmen tatsächlich bietet.

Krystal beschrieb diesen Wandel: „Betrachte Bewertungsmanagement nicht nur als Wettrennen um eine große Anzahl an Fünf-Sterne-Bewertungen. Es geht um den semantischen Inhalt und die kontextuelle Qualität dieser Bewertungen.“

Sie bemerkte auch, dass Google aktiv zu reichhaltigeren Bewertungen ermutigt: „Wir sehen, dass Google interaktive Bewertungs-Kacheln über immer mehr Branchen hinweg ausrollt, die Verbraucher:innen gezielt auffordern, spezifische Dienstleistungen, betriebliche Merkmale oder genutzte Produkte hervorzuheben.“

Greg Gifford ging noch weiter und wies darauf hin, dass KI-Modelle bereits stark auf Bewertungstexte setzen: „Wenn du ein KI-Modell fragst, was es über ein Unternehmen weiß, wird es ausdrücklich sagen: ‘Kundenbewertungen sagen X, Y und Z.’ Du musst auf allen Bewertungsplattformen proaktiv sein, um sicherzustellen, dass deine Marke phänomenal dasteht.“

Und es gibt ein praktisches Framework, um bessere Bewertungen zu bekommen, ohne Grenzen zu überschreiten. Greg teilte einen Ansatz, der bei seinen Kund:innen zu längeren, beschreibenderen Bewertungen führt: Erstelle eine eigene „Bewerte uns“-Landingpage mit Links zu deinen Bewertungsprofilen und füge eine kurze Anregung hinzu — keine Anweisungen, sondern offene Fragen, die Kund:innen vor dem Schreiben bedenken sollen. Zum Beispiel: Welche konkrete Dienstleistung haben wir heute für dich erbracht? In welchem Stadtviertel wohnst du? Wie hat unser Team während des gesamten Prozesses kommuniziert?

„Indem sie diese Fragen lesen, bevor sie auf einen Link klicken, verankern Verbraucher:innen diese Themen unterbewusst, während sie tippen“, erklärte Greg. So gewinnen Unternehmen längere Bewertungen mit natürlich eingebetteten Keywords oder Prompts, Dienstleistungen und Standorten — genau das, was sie in diesem Suchklima brauchen.

Google nutzt Bewertungen nicht nur, um Unternehmen zu ranken — sondern um sie zu erklären. Unternehmen brauchen Bewertungen, die die Erfahrungen ihrer Kund:innen beschreiben — nicht nur deren Zufriedenheit (oder deren Fehlen) verkünden.

4. Strukturierte Daten werden zur Infrastruktur

Eines der wiederkehrenden Themen in beiden Folgen ist, dass Websites nicht verschwinden (Musik in meinen Ohren), aber sie sind nicht mehr das Endziel. Sie werden zu maschinenlesbaren Wissensquellen.

Überleg dir, was ein KI-Agent braucht, um ein Unternehmen zu empfehlen und eine Transaktion durchzuführen: Produkte, Dienstleistungen, Verfügbarkeit, Preise, Öffnungszeiten, Standorte, FAQs, Buchungsoptionen, Bewertungen. Wenn ein Agent diese Informationen nicht abrufen und verstehen kann, schafft es das Unternehmen nicht auf die KI-generierte Shortlist.

Krystal formulierte es schlicht, als es um Ask Maps ging: „Alles, was es nutzt, sind Inhalte und Fotos und Bewertungen und Videos. Das ist alles, was KI über lokale Unternehmen versteht — kontextuelle Informationen.“ Wenn es nicht veröffentlicht, strukturiert und zugänglich ist, existiert es für diese Systeme nicht.

Greg ordnete diesen Wandel ein: „Wir bewegen uns auf eine Zero-Click- oder ‘Google Zero’-Realität zu, in der Standard-Website-Besuche deutlich zurückgehen. Deine Website wird im Grunde zu einem strukturierten Daten-Feed für externe KI-Engines und konversationelle Endpunkte.“

Das Panel hob auch eine Lücke hervor, die selbst Google noch nicht geschlossen hat — Echtzeit-Verfügbarkeit. Mike erzählte eine Geschichte darüber, wie er Ask Maps nutzen wollte, um einen Netzadapter zu finden, der in der Nähe seiner Tochter in Hamburg auf Lager war. Ask Maps konnte Geschäfte vorschlagen — Media Markt, Saturn, einen Elektronikladen — aber nicht sagen, welcher den Adapter tatsächlich vorrätig hatte. Google hat vor Jahren ein Unternehmen namens Pointy übernommen, das genau dieses Problem für kleine Unternehmen löste, aber die Lösung nie skaliert.

Diese Lücke ist eine Chance. Wenn ein Einzelhandelsunternehmen Echtzeit-Verfügbarkeit anzeigen und es KI-Agenten leicht machen kann zu bestätigen, was auf Lager ist, ist das ein Wettbewerbsvorteil, den die meisten Konkurrenten nicht haben.

Und Krystals Schlussempfehlung im Podcast knüpfte direkt daran an: „Stelle sicher, dass deine digitalen Daten sauber, strukturell vollständig und für ein KI-System leicht zu parsen und zu verarbeiten sind. Das ist der einfachste und effektivste Weg, um zukünftig wettbewerbsfähig zu bleiben.“

Genau deshalb sind Listings Management, Standortseiten, Bewertungsprofile und Social-Media-Inhalte wichtiger — nicht weniger wichtig — in der KI-Suche. Die Unternehmen mit vollständigen, korrekten und vernetzten Daten sind diejenigen, denen KI-Systeme am leichtesten vertrauen und die sie am ehesten empfehlen.

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5. Personalisierung verändert alles

Das ist eine der am wenigsten diskutierten Auswirkungen der Google I/O.

Google hat eine tiefere Integration persönlicher Daten angekündigt — Gmail, YouTube, Fotos, Kalender — in seine KI-Erlebnisse. Suchpersonalisierung hat bisher hauptsächlich Rankings beeinflusst. Jetzt kann sie die Antwort selbst beeinflussen.

Krystal ging ein praktisches Beispiel durch: „Sagen wir, ich habe vor einem Jahr, zwei Jahren etwas bei Amazon bestellt und brauche jetzt einen Ersatz für dieses Produkt, erinnere mich aber nicht, dass ich es bei Amazon gekauft habe. Ich google es. Google kann jetzt sagen: ‘Du hast schon mal bei diesem Händler gekauft und dieses Produkt bekommen. Soll ich es dir einfach wieder besorgen?’“ Klingt ziemlich nützlich.

Sie weitete das auf die lokale Suche aus: „Du suchst nach einem Sushi-Restaurant. Du warst vor drei Jahren dort und hast eine Fünf-Sterne-Bewertung abgegeben und eine lange Rezension geschrieben. Willst du einfach wieder dorthin? Du siehst nicht mal mehr ein Map Pack.“

Und der nächste Kontext, in dem Personalisierung funktionieren würde: Zwei Personen suchen nach „bestes Restaurant für heute Abend“. Google weiß vielleicht, dass Person A Kinder hat, normalerweise familienfreundliche Restaurants bucht und Auto fährt — während Person B gehobene Küche liebt, Uber nutzt und spät isst. Gleiche Suchanfrage. Komplett andere Antwort.

Cindy wies darauf hin, dass Google auf diese Weise schon seit Jahren in der Werbung segmentiert — über Kohorten-Mapping: „Warum sollten sie das nicht in größerem Umfang auch in der regulären organischen Suche tun? Besonders wenn sie eine Möglichkeit sehen, es zu monetarisieren.“

Diese Personalisierung bedeutet letztendlich, dass universelle Rankings verblassen. Multistandort-Marken können nicht mehr für eine einzelne Suchanfrage optimieren. Sie müssen für die Zielgruppe optimieren — und sicherstellen, dass ihr Standort oder ihre Marke die richtige Antwort für eine:n bestimmte:n Kund:in in einem bestimmten Moment ist.

6. Agentische Suche belohnt operative Exzellenz

Wenn Google anfängt, Termine zu buchen, Reservierungen vorzunehmen, Händler zu vergleichen und Unternehmen automatisch zu kontaktieren — dann sind die Gewinner nicht unbedingt die Unternehmen mit dem besten SEO. Es sind die Unternehmen, mit denen ein Agent am einfachsten Transaktionen durchführen kann.

Das bedeutet: korrekte Öffnungszeiten, Buchungsintegrationen, aktualisiertes Inventar, schnelle Reaktionszeiten, starke Bewertungen und konsistente Standortdaten. Und das kommt den Kund:innen genauso zugute wie dem Agenten.

Greg weist in der Folge darauf hin: „In den meisten Fällen, wenn ein lokales Unternehmen eine negative Bewertung erhält, steckt kein böswilliger Online-Akteur dahinter. Es ist ein:e echte:r Kund:in, der:die kommunizieren will, dass die reale Erfahrung nicht den Erwartungen entsprach, die das Marketing des Unternehmens geweckt hat.“

Die Unternehmen, die ein wirklich gutes Erlebnis bieten und dieses Erlebnis digital sichtbar machen — durch korrekte Daten, vollständige Profile und aussagekräftige Bewertungen — werden wahrscheinlich die Unternehmen sein, die Agenten zuerst empfehlen.

(Leider) ist KI-Agenten dein Marketing egal. Ihnen ist wichtig, wie operativ bereit du bist und wie einfach es ist, dich zu empfehlen oder mit dir zu interagieren.

7. Googles Motivation: Die Gewohnheit schützen

Das Panel diskutierte, warum Google den KI-Modus so aggressiv „pusht“. Sie sahen es als Defensivstrategie.

Google sieht OpenAI, ChatGPT, Claude, Perplexity — die heute nicht um Marktanteile bei der Suche konkurrieren, sondern um die nächste Generation des Suchverhaltens. Google schützt nicht die Suche an sich; es schützt die Gewohnheit, zuerst Google zu fragen.

Mike merkt an: „Googles wahrer Wettbewerbsvorteil gegenüber ChatGPT oder Claude oder allen anderen sind ihre lokalen Daten. Das war immer so ein Nebenschauplatz — ach, das ist nicht wirklich so wichtig. Es ist der Kern ihres Wettbewerbsvorteils an diesem Punkt.“

Greg stimmte zu und bemerkte, dass konkurrierende KI-Modelle schlicht nicht die lokale Infrastruktur haben: „Die Modelle sind nicht deterministisch. Sie haben diese lokalen Informationen nicht, und keines der Unternehmen, die die Modelle betreiben, wird losziehen und versuchen, die Welt neu zu kartieren. Sie alle müssen sich auf reale Kartendaten verlassen.“

Das Panel diskutierte auch Googles Spark-Agenten — benutzerdefinierte KI-Agenten, die Nutzer:innen erstellen und teilen können. Cindy hatte eine pointierte Einschätzung ihres wahren Zwecks: „Sie bringen alle dazu, beim Training der Modelle zu helfen. Das ist alles.“ Die Idee ist, dass Google lernt, welche Prozesse funktionieren und welche nicht, während Nutzer:innen Agenten bauen, die bestimmten Workflows folgen — diese Quelle prüfen, dann jene, dann diese Aktion ausführen — und so die eigenen Modelle verfeinert.

Und Cindy hob einen weiteren strategischen Aspekt hervor: Google setzt verstärkt auf Video, weil dort Engagement und Werbebudgets hingehen. „Kabelfernsehen ist tot. Alle haben gekündigt. Wo also werden Menschen auf neue Marken aufmerksam? Über Social Media — und sehr oft über Videos.“

Für Multistandort-Marken ist der Plattformkampf zweitrangig. Entscheidend ist, so positioniert zu sein, dass man gewinnt — egal welches KI-System die Empfehlungen ausspricht.

Was sollten Unternehmen jetzt tun?

Wieder eine Google I/O vorbei — und wir leben immer noch in einer Welt, in der die Google-Suche nicht durch den KI-Modus ersetzt wurde. Wo lässt das Multistandort-Marketer:innen jetzt stehen? Die Tatsache, dass sich alle diese Local-Search-Expert:innen auf diese sechs Schwerpunktbereiche geeinigt haben, ist überzeugend genug.

• Bereinige deine Daten und maximiere dein Google Unternehmensprofil
• Verbessere die Qualität deiner Bewertungen
• Erstelle reichhaltige Standort-Inhalte — und geh über deine Website hinaus
• Produziere gezielten Video-Content
• Investiere in Integrationen, die einfache Buchungen, Reservierungen, Speisekarten-Browsing und Bestandsprüfungen ermöglichen
• Miss Sichtbarkeit jenseits von Rankings.

Schau dir Teil 1 an: EP 259 — What Does I/O Mean for Marketers Schau dir Teil 2 an: EP 260 — Goodbye Traffic, Hello Sales