Fragt jemand ChatGPT oder Gemini nach einem Handwerker vor Ort, zählen Profile, Bewertungen und klare Leistungsseiten. So werden lokale Betriebe genannt.
Wenn jemand ChatGPT, Gemini oder Copilot nach einem Elektriker in Augsburg fragt, stützt sich die Antwort auf dieselben Quellen, die schon bisher die lokale Suche bestimmt haben: Unternehmensprofile bei Google und Bing, Bewertungen, Branchenverzeichnisse und die eigene Website. GEO für lokale Unternehmen ist deshalb zu einem großen Teil konsequent gemachtes Local SEO — ergänzt um Inhalte, die eine Maschine eindeutig verstehen und wörtlich übernehmen kann. Der Betrieb mit den vollständigsten und stimmigsten Daten hat die besten Karten, nicht der mit dem größten Werbebudget.
Ein Sprachmodell kennt von sich aus kaum kleine Betriebe. Der Malermeister aus Friedberg kommt im Trainingsmaterial praktisch nicht vor. Bei lokalen Fragen sind die Assistenten deshalb auf Live-Daten angewiesen. Gemini und Googles KI-Antworten greifen dabei auf Google Maps und die Unternehmensprofile zu. Copilot nutzt die Daten von Bing. ChatGPT und Perplexity kombinieren Websuche mit Karten- und Verzeichnisdaten verschiedener Anbieter. Welche das im Einzelnen sind und wie sie gewichtet werden, ist nicht vollständig offengelegt und ändert sich immer wieder.
Ein Unterschied zur klassischen Suche ist dabei wichtig: Die Fragen werden genauer. Statt „Schreiner Augsburg“ heißt es „Welcher Schreiner im Raum Augsburg baut Einbauschränke unter Dachschrägen und nimmt auch kleinere Aufträge an?“. Die KI sucht dann nach Belegen für genau diese Merkmale — in Leistungsbeschreibungen, in Bewertungstexten, auf Ihrer Website. Steht dort nur „Möbel nach Maß“, fehlt der Beleg, und ein anderer Betrieb wird genannt.
Bevor es um Inhalte geht, muss das Fundament stimmen. Das ist keine aufregende Arbeit, aber die mit der größten Hebelwirkung:
Bewertungen waren schon immer wichtig. In KI-Antworten bekommen sie eine zusätzliche Rolle, weil die Systeme deren Inhalt zusammenfassen. Eine Antwort lautet dann etwa: „Kunden loben die Pünktlichkeit und die saubere Baustelle.“ Das Modell kann das nur sagen, wenn es in den Bewertungen steht.
Bitten Sie zufriedene Kunden deshalb nicht nur um Sterne, sondern um ein, zwei Sätze dazu, was gemacht wurde und wo. „Badsanierung in Königsbrunn, alles im Zeitplan“ ist für Mensch und Maschine wertvoller als „Alles super“. Antworten Sie auf Bewertungen sachlich und ruhig, auch auf kritische. Und lassen Sie die Finger von gekauften oder selbst geschriebenen Bewertungen. Das ist rechtlich heikel und fällt früher oder später auf.
Viele Handwerker-Websites bestehen aus einer Startseite, einer Liste von Stichworten und einem Kontaktformular. Für eine KI ist das zu wenig Material. Was wir stattdessen empfehlen:
Ein Hotel im Allgäu profitiert nach demselben Muster: nicht „ideal für Familien“, sondern konkret, was es für Familien gibt, wie weit es zur Bergbahn ist und ob Hunde erlaubt sind. Solche Angaben kann eine KI auf eine passende Frage hin zitieren. Wie man Fragen und Antworten dafür richtig aufbereitet, beschreiben wir unter Answer Engine Optimization.
Lokale Betriebe müssen nicht jede neue Idee mitmachen. Verzichtbar sind nach meiner Erfahrung Dutzende dünner Ortsseiten, massenhaft erzeugte Blogartikel ohne Bezug zum eigenen Betrieb und Spezialdateien für KI-Systeme, solange das Unternehmensprofil lückenhaft ist. Die Reihenfolge zählt: erst Daten, dann Bewertungen, dann Inhalte. Wer wissen will, wo er steht, kann mit unserem kostenlosen SEO-Check anfangen.
Aus der Websuche und aus Karten- und Verzeichnisdaten, die bei lokalen Fragen live abgerufen werden. Fehlt Ihr Betrieb dort oder sind die Angaben widersprüchlich, kann das System Sie nicht sicher zuordnen und nennt andere.
Nicht zwingend. Wichtiger sind aussagekräftige Leistungsseiten, ein Bereich mit beantworteten Kundenfragen und echte Referenzen. Ein Blog lohnt sich nur, wenn Sie ihn mit eigenem Wissen füllen können und wollen.
Korrekturen an Profilen und Website können bei Systemen mit Live-Suche innerhalb weniger Wochen sichtbar werden. Der Aufbau von Bewertungen und Erwähnungen dauert länger und wirkt dafür nachhaltiger. Feste Zusagen zu Zeiträumen wären unseriös.
Die llms.txt soll KI-Systemen den Weg zu Ihren wichtigsten Inhalten weisen. Was die Datei kann, wer sie wirklich liest — und wann sie sich lohnt.
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