„Welcher Betrieb in meiner Nähe ist zu empfehlen?“ landet immer öfter bei einer KI statt bei Google. Deren Antwort ist kurz, nennt zwei bis drei Namen, und einer davon sollte deiner sein.
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Erst messen, was die KI heute sagt, dann die Quellen in Ordnung bringen.
Ich stelle den KI-Systemen genau die Fragen, die deine Kundschaft stellen würde, mit Ortsbezug, und halte fest, wer genannt wird und wer nicht.
Dann schaue ich nach, worauf sich diese Antworten stützen: Maps-Einträge, Bewertungsportale, Branchenverzeichnisse, redaktionelle Erwähnungen.
Widersprüchliche Firmendaten sind der häufigste Grund, warum ein Modell einen Betrieb nicht sicher zuordnet. Das wird vereinheitlicht und maschinenlesbar gemacht.
Ein Modell braucht Gründe, dich zu empfehlen. Bewertungen, konkrete Leistungsbeschreibungen und Erwähnungen an den richtigen Stellen liefern diese Gründe.
Dieselben Prompts, gleiche Bedingungen, in festen Abständen. So wird sichtbar, ob sich deine Nennungen tatsächlich verändern.
Überall dort, wo Menschen eine Empfehlung suchen statt einer Liste.
Bei dringenden Anliegen wird heute oft die KI gefragt, weil sie direkt einen Namen nennt statt zehn Links. Genau in diesem Moment entscheidet sich, wer angerufen wird.
Bei Gesundheit und Recht sind KI-Systeme besonders vorsichtig und nennen nur Quellen, bei denen sie sich sicher sind. Vollständigkeit und Widerspruchsfreiheit sind hier die Eintrittskarte.
Empfehlungsfragen sind hier der Normalfall. Antworten entstehen fast vollständig aus Bewertungen und Beschreibungen, die andere über dich geschrieben haben.
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Zuerst wird gemessen statt geraten. Ich teste die Fragen, die Menschen in deinem Umkreis wirklich stellen, über mehrere KI-Systeme hinweg und dokumentiere, wer genannt wird.
Maps ist bei lokalen Empfehlungen sehr oft die erste Quelle, auf die ein Modell zugreift. Dein Eintrag muss deshalb nicht nur für Google, sondern auch für eine KI eindeutig lesbar sein.
Unterschiedliche Schreibweisen von Name, Adresse und Telefonnummer sind für Menschen harmlos, für ein Modell aber ein Grund zur Unsicherheit. Unsichere Quellen werden nicht empfohlen.
Für lokale Empfehlungen sind Bewertungen nicht nur ein Vertrauenssignal, sondern der Text, aus dem die KI ihre Begründung zieht. Was dort steht, taucht sinngemäß in der Antwort wieder auf.
Ein Modell muss verstehen, dass dein Betrieb, dein Ort und deine Leistung zusammengehören. Dafür braucht es explizite Verknüpfungen statt impliziter Hinweise.
Standortseiten, die nur den Ortsnamen austauschen, liefern einem Modell nichts, worauf es sich berufen könnte. Es braucht Aussagen, die nur für dich und dein Gebiet gelten.
Lokale Presse, Vereine, Partner und Verzeichnisse sind Quellen, denen Modelle vergleichsweise viel Gewicht geben. Wenige gute Erwähnungen wirken hier mehr als viele beliebige.
KI-Antworten ändern sich, ohne dass jemand eine Meldung bekommt. Deshalb werden dieselben Prompts in festen Abständen wiederholt und die Entwicklung festgehalten.
Durch die A/B-Tests und Optimierungen konnten wir unsere Conversion-Rate um 23% steigern. Die Zusammenarbeit war strukturiert und ergebnisorientiert.
Bei SEO und A/B-Testing hat Richard uns stark unterstützt. Für einige unserer Produkte haben wir dabei einen Conversion-Uplift von 13% erreicht, bei gleichzeitig stabilerer Performance.
Tolle Arbeit. Richard hat uns mit verschiedenen SEO-Perspektiven unterstützt, darunter auch AI Search. Ich kann ihn uneingeschränkt empfehlen.
Häufige Fragen
Local SEO zielt darauf, im Kartenausschnitt und in den lokalen Ergebnissen von Google zu erscheinen. Local GEO zielt darauf, dass eine KI deinen Betrieb nennt, wenn jemand nach einer Empfehlung in deiner Region fragt. Die Grundlagen überschneiden sich stark, die Messung ist eine völlig andere.
Sehr häufig zuerst aus Google Maps, dazu aus Bewertungsportalen, Branchenverzeichnissen, regionalen Medien und der eigenen Website. Deshalb ist ein gepflegter Maps-Eintrag auch für GEO der Ausgangspunkt und nicht etwa überholt.
Ja, allerdings anders als Rankings. Ich teste feste Prompts mit Ortsbezug in regelmäßigen Abständen und halte fest, ob und wie dein Betrieb genannt wird. Das ergibt eine Entwicklungslinie, auch wenn es keine Position wie bei Google gibt.
Die Zahl lokaler KI-Anfragen ist noch deutlich kleiner als bei Google. Der Aufwand ist allerdings ebenfalls gering, weil vieles auf derselben Basis aufsetzt wie Local SEO. Wer jetzt beginnt, ist in einem Feld dabei, in dem die wenigsten lokalen Betriebe überhaupt etwas tun.
In der Praxis ja. Ein unvollständiges Maps-Profil und widersprüchliche Firmendaten verhindern beides gleichzeitig. Wenn die lokale Basis noch nicht steht, fangen wir dort an, siehe Local SEO.
Das ist schwerer vorherzusagen als bei Rankings, weil Modelle unterschiedlich schnell aktualisieren. Veränderungen an Maps-Daten und Bewertungen zeigen sich oft innerhalb weniger Wochen, inhaltliche Arbeit braucht eher Monate.
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Schreib mir, wo du sitzt und was du anbietest. Ich teste ein paar echte Prompts und sage dir, was heute dabei herauskommt.
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