Wie KI-Suchassistenten lokale Unternehmen empfehlen (Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity)

Wenn jemand heute nach einem „Elektriker in der Nähe“ sucht oder wissen möchte, welcher Zahnarzt jetzt noch offen hat, bekommt er nicht mehr zwangsläufig eine Liste blauer Links. Google zeigt für viele Anfragen KI-Übersichten an, die eine Antwort bereits zusammenfassen. Wer stattdessen die Suche von ChatGPT oder Perplexity nutzt, erhält häufig direkt einen Namen, eine Adresse und eine kurze Einordnung, noch bevor eine einzelne Website geöffnet wurde. Für lokale Unternehmen bedeutet das: Ein Teil der Entscheidung fällt inzwischen, bevor der eigene Betrieb überhaupt als Ergebnis sichtbar wird.

Für Inhaberinnen und Inhaber ist das zunächst schwer greifbar, weil sich hier zwei Dinge vermischen: die klassische lokale Suche, wie sie über Google Maps und das Google-Unternehmensprofil seit Jahren funktioniert, und neue Antwortsysteme, die Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen und als Fließtext ausgeben, teils mit Quellenangaben, teils ohne. Dieser Beitrag beschreibt, was nach aktuellem Kenntnisstand über Google-KI-Übersichten, die Websuche von ChatGPT und Perplexity bekannt ist, welche Datenquellen dabei nachweislich eine Rolle spielen, und was ein lokaler Betrieb konkret prüfen kann, damit seine Angaben korrekt erfasst werden.

Wie sich lokale Suchanfragen durch KI-Systeme verändern

Die Grundlage der lokalen Suche hat sich nicht verändert: Nutzer wollen wissen, welcher Anbieter in ihrer Nähe verfügbar, geöffnet und passend ist. Verändert hat sich der Weg dorthin. Anfragen werden zunehmend als vollständige Sätze oder Fragen formuliert, oft unterwegs auf dem Smartphone, ein Verhalten, das sich bereits in der klassischen mobilen lokalen Suche „in meiner Nähe“ zeigt und sich in KI-gestützten Antwortsystemen fortsetzt. Der Unterschied liegt darin, dass eine Antwort inzwischen häufig gebildet wird, bevor der Nutzer überhaupt eine Website öffnet. Für ein lokales Unternehmen heißt das nicht, dass klassische Sichtbarkeit unwichtig wird, sie ist weiterhin die Grundlage. Es kommt aber eine zusätzliche Ebene hinzu: Die Daten müssen so vorliegen, dass sie auch von einem Antwortsystem korrekt zusammengefasst werden können.

Wie Google KI-Übersichten bei Suchanfragen vorgehen

Google beschreibt AI-Übersichten als generierte Zusammenfassung, die „ein KI-generiertes Ergebnis mit den wichtigsten Informationen und Links zum Weiterlesen“ liefert (Google Search Help). Technisch beschreibt Google Search Central, dass sowohl AI-Übersichten als auch der KI-Modus eine sogenannte „Query-Fan-out“-Technik nutzen können: Aus einer Anfrage werden mehrere verwandte Teilsuchen zu unterschiedlichen Unterthemen und Datenquellen ausgelöst (Google Search Central). Wie genau diese Teilsuchen bei einer lokalen Anfrage wie „bester Elektriker in der Nähe“ aussehen, beschreibt Google nicht im Detail, es liegt aber nahe, dass dabei auch lokale Suchergebnisse einbezogen werden können.

Bemerkenswert ist eine zweite Aussage von Google: „Es gibt keine zusätzlichen Anforderungen, um in AI-Übersichten oder im KI-Modus zu erscheinen, und auch keine anderen speziellen Optimierungen sind notwendig“ (Google Search Central). Eine Seite muss demnach indexiert sein und regulär mit einem Snippet in den Suchergebnissen erscheinen können, um überhaupt als unterstützender Link in einer AI-Übersicht zitiert zu werden. Für lokale Anfragen bleiben damit dieselben Grundlagen entscheidend, die auch das reguläre lokale Suchergebnis bestimmen, etwa Relevanz, Entfernung und Bekanntheit, wie sie auch für das Ranking im Map-Pack gelten. Wie komplex eine einzelne lokale Anfrage inzwischen behandelt werden kann, zeigte Google 2024 am Beispiel einer Suche nach „den besten Yoga- oder Pilates-Studios in Boston“ inklusive Angeboten und Gehzeit vom eigenen Standort (Google-Blog, Mai 2024).

Das Google-Unternehmensprofil als Datenquelle

Für lokale Anfragen nennt Google einen konkreten Ansatzpunkt: In der Liste der Maßnahmen, die für eine gute Sichtbarkeit in KI-Funktionen relevant sind, führt Google Search Central ausdrücklich auf, „dass Ihre Angaben im Merchant Center und im Business-Profil aktuell sind“ (Google Search Central). Das Google-Unternehmensprofil bleibt damit ein zentraler Baustein, nicht als exklusive Quelle für KI-Antworten, aber als Grundlage, auf der Google Wissenskarten und lokale Ergebnisse aufbaut. Google beschreibt zudem allgemein für Wissenskarten, dass Informationen „aus verschiedenen Quellen im Web“ stammen und automatisch aktualisiert werden, sobald sich Angaben im Web ändern (Google Knowledge Panel Help). Wer regelmäßig prüft, wie vollständig und aktuell das eigene Profil ist, sollte dabei auch verstehen, welche Profilstatistiken tatsächlich etwas über die eigene Sichtbarkeit aussagen.

Strukturierte Daten auf der eigenen Website: Was wirklich zählt

Viele Unternehmer hören von „Schema.org“ oder „strukturierten Daten“ und nehmen an, dass ohne diese Auszeichnung keine KI-Übersicht möglich ist. Google widerspricht dem ausdrücklich für AI-Übersichten: „Sie müssen keine neuen maschinenlesbaren Dateien, KI-Textdateien oder Auszeichnungen erstellen, um in diesen Funktionen zu erscheinen. Es gibt auch keine speziellen Schema.org-strukturierten Daten, die Sie hinzufügen müssen“ (Google Search Central). Strukturierte Daten nach dem Schema LocalBusiness spielen aber weiterhin eine Rolle für reguläre lokale Ergebnisse und Wissenskarten: Verpflichtend sind laut Google nur Name und Adresse, empfohlen werden zusätzlich Öffnungszeiten, Geokoordinaten, Telefonnummer, Website, Preisklasse sowie Bewertungen (Google Search Central). Die praktische Lehre daraus: Strukturierte Daten sind kein Sonderweg zu KI-Übersichten, aber ein solides Fundament, damit die eigenen Angaben überall dort korrekt ankommen, wo Google sie automatisiert ausliest.

Verzeichniseinträge und einheitliche Unternehmensdaten

Da Wissenskarten und darauf aufbauende Antwortsysteme laut Google „verschiedene Quellen im Web“ zusammenführen, wirken sich widersprüchliche Angaben in Branchenverzeichnissen, auf Bewertungsportalen oder in alten Einträgen unmittelbar aus. Wenn der Name, die Adresse oder die Telefonnummer eines Betriebs an verschiedenen Stellen im Web unterschiedlich angegeben sind, kann das dazu führen, dass ein System die falscheste oder älteste Version übernimmt oder gar keine eindeutige Zuordnung trifft. Welche Verzeichnisse dabei überhaupt regelmäßig geprüft und aktuell gehalten werden sollten, lässt sich anhand der Frage klären, welche Quellen für lokale Unternehmensdaten tatsächlich zählen. Es geht dabei nicht darum, in möglichst vielen Verzeichnissen präsent zu sein, sondern darum, dass die vorhandenen Einträge untereinander konsistent sind.

Bewertungen als Textquelle für KI-Antworten

Bewertungen sind für lokale Unternehmen längst ein Vertrauenssignal für menschliche Leser, sie sind zugleich Text, den Systeme auswerten können. Im Schema LocalBusiness lassen sich Bewertungen und eine durchschnittliche Bewertung strukturiert hinterlegen, und Google zeigt diese Angaben regulär in Wissenskarten an (Google Search Central). Ob und wie einzelne Bewertungstexte wörtlich in eine KI-Übersicht oder eine ChatGPT-Antwort einfließen, ist öffentlich nicht im Detail dokumentiert. Nachvollziehbar ist aber, dass aktuelle, thematisch aussagekräftige Bewertungen, etwa zu Freundlichkeit, Reaktionszeit oder Fachwissen, einem Antwortsystem mehr verwertbaren Kontext liefern als eine kurze Sternebewertung ohne Text. Wer Bewertungen aktiv einholt und sachlich beantwortet, verbessert damit nicht nur den Eindruck bei Kunden, sondern auch die Textgrundlage, auf der automatisierte Zusammenfassungen entstehen.

Wie die ChatGPT-Suche lokale Unternehmen findet

OpenAI beschreibt, dass die Suche in ChatGPT mit externen Suchanbietern zusammenarbeitet: Eine Anfrage wird intern in eine oder mehrere gezielte Suchanfragen umformuliert und an diese Anbieter weitergegeben (OpenAI Help Center). Die Ergebnisse werden laut OpenAI „anhand mehrerer Faktoren“ eingeordnet, die relevante und verlässliche Informationen begünstigen sollen, eine bestimmte Platzierung ist dabei nicht garantiert. Für lokale Anfragen berücksichtigt ChatGPT zudem einen ungefähren Standort, der aus der IP-Adresse abgeleitet wird. Konkret bestätigt ist außerdem eine Anbindung an Yelp, OpenTable und Resy für Restaurantanfragen, über die Verfügbarkeiten und Reservierungen anhand von Datum, Personenzahl und Küche angezeigt werden können. OpenAI weist zugleich ausdrücklich darauf hin, dass „Suchergebnisse und Quellenangaben unvollständig, veraltet oder falsch sein können“, ein Hinweis, den auch lokale Unternehmen ernst nehmen sollten, statt sich blind auf eine einmal korrekt wiedergegebene Information zu verlassen.

Wie Perplexity mit lokalen Anfragen umgeht

Perplexity beschreibt sein eigenes Vorgehen im Kern so: Ein Sprachmodell erfasst die Anfrage, durchsucht anschließend das Web und stützt sich dabei auf „autoritative Quellen wie Artikel, Websites und Fachpublikationen“, bevor die Ergebnisse zu einer zusammenhängenden Antwort mit nummerierten Quellenangaben verdichtet werden (Perplexity Help Center). Wie genau Quellen bei ortsbezogenen oder unternehmensbezogenen Anfragen ausgewählt und gewichtet werden, beschreibt Perplexity öffentlich nicht im Detail. Für lokale Unternehmen lässt sich daraus vorsichtig ableiten: Ohne eine belastbare, konsistente Präsenz im offenen Web, auf der eigenen Website, in Verzeichnissen und auf Bewertungsplattformen, gibt es für ein Antwortsystem wie Perplexity schlicht weniger, worauf es sich stützen und was es zitieren kann.

Was das für einzelne Betriebe bedeutet: vier Beispiele

Wie sich diese Mechanismen im Alltag auswirken, lässt sich an typischen Anfragen aus unterschiedlichen Branchen zeigen.

Elektrobetrieb: „Elektriker Notdienst in der Nähe“

Bei einer dringenden Anfrage zählen vor allem Aktualität und Eindeutigkeit: Ist im Google-Unternehmensprofil ein Notdienst als Leistung hinterlegt, stimmen Telefonnummer und Servicegebiet, und ist erkennbar, ob gerade tatsächlich jemand erreichbar ist? Fehlen solche Angaben oder widersprechen sie sich zwischen Website und Profil, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Antwortsystem den Betrieb überhaupt als passende Option nennt.

Zahnarztpraxis: „Zahnarzt, der heute noch offen hat“

Hier hängt alles an korrekt gepflegten Öffnungszeiten, inklusive Sonderöffnungszeiten an Feiertagen oder in der Urlaubszeit. Eine Praxis, die ihre regulären Zeiten im Profil pflegt, aber Abweichungen nicht einträgt, riskiert, fälschlich als „geöffnet“ oder „geschlossen“ ausgewiesen zu werden. Das ist bei einer akuten Anfrage besonders ärgerlich, weil der Patient das System in diesem Moment kaum gegenprüft.

Restaurant: „Tisch für vier heute Abend“

Für ein Restaurant kann die von OpenAI bestätigte Anbindung von ChatGPT an OpenTable, Resy und Yelp direkt darüber entscheiden, ob eine Reservierungsanfrage überhaupt in Betracht kommt. Ist der Betrieb auf keiner dieser Plattformen mit korrekten und aktuellen Daten hinterlegt, fällt er für diesen bestimmten Weg zur Buchung aus, unabhängig davon, wie gut das eigene Google-Unternehmensprofil gepflegt ist.

Hotel: „Gut bewertetes Hotel in der Innenstadt“

Bei einer eher vergleichenden Anfrage spielt die Textqualität von Bewertungen eine größere Rolle als bei einer dringenden Suche. Aktuelle Bewertungen, die konkrete Aspekte wie Lage, Zimmerausstattung oder Frühstück ansprechen, liefern einem Antwortsystem mehr greifbaren Inhalt für eine Zusammenfassung als eine hohe Sternezahl ohne Kommentare.

Typische Fehler

• Das Google-Unternehmensprofil ist zwar angelegt, wird aber seit Monaten nicht mehr aktualisiert.
• Öffnungszeiten und Sonderöffnungszeiten stimmen zwischen Website, Profil und Verzeichniseinträgen nicht überein.
• Auf mehreren Portalen existieren doppelte oder veraltete Einträge mit abweichender Adresse oder Telefonnummer.
• Negative Bewertungen bleiben unbeantwortet, sachliche Rückmeldungen zu Leistungen fehlen ganz.
• Es wird angenommen, ohne technische Schema.org-Auszeichnung sei man für KI-Übersichten „unsichtbar“, während grundlegende Sichtbarkeit in der regulären Suche fehlt.
• Restaurantspezifische Plattformen wie Reservierungsdienste werden nicht gepflegt, obwohl sie für Buchungsanfragen relevant sind.
• Es wird nur auf ein einzelnes System (meist Google) geachtet, während Angaben auf anderen Plattformen veralten.

Checkliste für die eigene lokale Präsenz

• Ist das Google-Unternehmensprofil vollständig ausgefüllt und seit Kurzem geprüft worden?
• Stimmen Name, Adresse und Telefonnummer auf Website, Profil und in allen relevanten Verzeichnissen überein?
• Sind reguläre Öffnungszeiten und Sonderöffnungszeiten aktuell hinterlegt?
• Enthält die eigene Website strukturierte Daten nach dem Schema LocalBusiness mit Name, Adresse und, wo sinnvoll, Öffnungszeiten und Bewertungen?
• Werden neue Bewertungen regelmäßig gesichtet und sachlich beantwortet?
• Ist erkennbar, welche Leistungen und Kategorien der Betrieb im Profil tatsächlich hinterlegt hat?
• Sind branchenspezifische Plattformen (etwa Reservierungsdienste in der Gastronomie) mit korrekten Daten gepflegt?
• Wurde geprüft, was passiert, wenn man den eigenen Betrieb selbst bei ChatGPT, Perplexity und in der Google-Suche nachfragt?

Wie Vortecx dabei unterstützen kann

Vortecx unterstützt lokale Unternehmen dabei, ihre digitale Präsenz und lokale Sichtbarkeit systematisch zu verwalten und weiterzuentwickeln. Mit Local Profile wird das Google-Unternehmensprofil laufend gepflegt und beobachtet, Local Page sorgt für eine Website mit klaren, konsistenten Standort- und Leistungsangaben, Local Listings hält Einträge in relevanten Verzeichnissen aktuell und einheitlich, und die Statistiken in Local Profile geben einen Überblick darüber, wie Nutzer das Profil über die Zeit tatsächlich erreichen. Damit entsteht die Grundlage, auf der sowohl die klassische lokale Suche als auch KI-gestützte Antwortsysteme aufbauen können, eine solide lokale Sichtbarkeit bleibt dafür in jedem Fall die Voraussetzung.

Fazit

KI-Suchassistenten erfinden bei lokalen Anfragen keine neue Datenwelt, sie greifen auf dieselben Grundlagen zurück, die auch die klassische lokale Suche prägen: ein gepflegtes Google-Unternehmensprofil, konsistente Angaben über Website und Verzeichnisse hinweg, aktuelle Öffnungszeiten und aussagekräftige Bewertungen. Neu ist, dass diese Angaben inzwischen häufiger zusammengefasst und ohne Klick auf die eigene Website wiedergegeben werden, bei Google in Form von KI-Übersichten, bei ChatGPT und Perplexity als direkte, mit Quellen belegte Antwort. Wer seine Daten an der Quelle sauber hält, verbessert damit gleichzeitig seine Chancen in der klassischen Suche und in diesen neueren Antwortsystemen.

FAQ

Woher weiß ChatGPT, welcher Betrieb in meiner Nähe empfohlen wird?

ChatGPT nutzt laut OpenAI einen aus der IP-Adresse abgeleiteten, ungefähren Standort und leitet die Anfrage an externe Suchanbieter weiter. Für bestimmte Anfragen, etwa Restaurantreservierungen, ist zusätzlich eine direkte Anbindung an Yelp, OpenTable und Resy bestätigt.

Muss ich für Google AI-Übersichten spezielle Schema.org-Daten einbauen?

Nein. Google stellt ausdrücklich klar, dass keine speziellen strukturierten Daten für AI-Übersichten notwendig sind. Strukturierte Daten nach dem Schema LocalBusiness bleiben aber für reguläre lokale Ergebnisse und Wissenskarten sinnvoll.

Reicht ein gepflegtes Google-Unternehmensprofil für KI-Antwortsysteme aus?

Ein aktuelles Profil ist eine wichtige Grundlage, insbesondere für Google selbst. ChatGPT und Perplexity greifen jedoch zusätzlich auf offene Websuche und teils eigene Plattform-Anbindungen zurück, sodass auch die eigene Website, Verzeichnisse und Bewertungsportale konsistent gepflegt sein sollten.

Wie wichtig sind Bewertungen für KI-gestützte Empfehlungen?

Bewertungen liefern Text- und Kontextinformationen, die Wissenskarten und vermutlich auch Antwortsysteme mit einbeziehen können. Wie genau einzelne Bewertungstexte in eine KI-generierte Antwort einfließen, ist öffentlich nicht im Detail dokumentiert, aktuelle und aussagekräftige Bewertungen schaden aber in keinem Fall.

Kann ich beeinflussen, ob Perplexity meinen Betrieb nennt?

Direkten Einfluss auf die Quellenauswahl von Perplexity beschreibt das Unternehmen öffentlich nicht. Nachvollziehbar ist, dass eine konsistente, aktuelle Präsenz auf der eigenen Website, in Verzeichnissen und auf Bewertungsplattformen die Wahrscheinlichkeit erhöht, überhaupt als verwertbare Quelle im offenen Web gefunden zu werden.

Wie vollständig ist Ihr Unternehmensstandort online vertreten?

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