Wie die KI-Suche die Suche nach lokalen Unternehmen verändert

Einleitung

Wie die KI-Suche die Suche nach lokalen Unternehmen verändert

Vor einigen Jahren hätte jemand, der einen Klempner suchte, „Klempner in meiner Nähe“ bei Google eingegeben, durch die Kartenansicht gescrollt, ein paar Bewertungen gelesen und dann einen der obersten Treffer angerufen. Das geschieht zwar immer noch, doch immer mehr Menschen überspringen die Suchergebnisse komplett und fragen stattdessen ein KI-Tool. Sie geben eine Frage bei ChatGPT, Googles KI-Übersicht oder einem anderen KI-Assistenten ein oder sprechen sie ein und erhalten eine Empfehlung statt einer Liste von Links, die sie durchsehen müssen.

Für lokale Unternehmen ist dieser Wandel von größerer Bedeutung, als den meisten bewusst ist. Ein gutes Ranking in der traditionellen Suche bedeutet nicht automatisch, dass man in KI-generierten Antworten erscheint, und die Signale, die KI-Empfehlungen steuern, sind nicht identisch mit denen, die das Google-Ranking bestimmen.

Was sich tatsächlich ändert

Untersuchungen von BrightLocal zeigen, dass KI mittlerweile die vierthäufigste Methode ist, mit der Verbraucher eine lokale Suche starten – hinter der Google-Suche, Google Maps und sozialen Medien, aber noch vor Yelp und anderen spezialisierten Bewertungsplattformen. Mehr als jeder fünfte Verbraucher gibt an, KI zu nutzen, um ein lokales Unternehmen zu finden oder eine Empfehlung dafür zu erhalten. In jüngeren Altersgruppen ist der Anteil noch höher.

Was das in der Praxis bedeutet: Wenn jemand ChatGPT nach „dem besten thailändischen Restaurant in der Nähe der Innenstadt von Austin“ fragt, stammt die Antwort weder aus den Standortdaten des Nutzers noch aus einem gesponserten Eintrag. Sie stammt aus den Quellen, die die KI über lokale thailändische Restaurants in Austin erfasst hat, gewichtet nach der Häufigkeit der Nennungen, der Qualität der Bewertungen und der Konsistenz der Informationen zu jedem Unternehmen im Internet.

Ein Unternehmen, das hervorragende Google-Bewertungen hat, dessen Informationen in anderen Verzeichnissen, auf Bewertungsseiten und in der lokalen Berichterstattung jedoch spärlich oder inkonsistent sind, schneidet bei der traditionellen lokalen Suche möglicherweise gut ab, bei KI-generierten Empfehlungen jedoch schlecht. Auch das Gegenteil ist möglich: Ein Unternehmen, über das in lokalen Medien berichtet wurde, das in Food-Blogs erwähnt und auf mehreren Bewertungsplattformen zitiert wurde, wird von der KI möglicherweise häufiger empfohlen, als es sein Google-Ranking vermuten lassen würde.

Warum KI-Empfehlungen anders funktionieren als Suchrankings

Traditionelle lokale Suchmaschinenoptimierung (SEO) basiert auf einer Reihe relativ vorhersehbarer Signale: Optimierung des Google-Unternehmensprofils, geografische Nähe, Anzahl und Bewertung der Bewertungen, Erwähnungen sowie die Autorität der Website. Diese Signale geben Google vor, welche Ergebnisse für eine bestimmte lokale Suchanfrage angezeigt werden sollen.

KI-Assistenten funktionieren nicht auf dieselbe Weise. Sie greifen auf ein breiteres Spektrum an Quellen zurück und gewichten die Faktoren anders. Die Unternehmen, die tendenziell in KI-Empfehlungen erscheinen, sind diejenigen, auf die in vielen verschiedenen Arten von Quellen häufig und konsistent Bezug genommen wird. Ein Zahnarzt, der auf der Website der örtlichen Handelskammer erwähnt, in einem lokalen Nachrichtenartikel zitiert, auf mehreren Plattformen bewertet und dabei durchgehend mit demselben Namen, derselben Adresse und derselben Telefonnummer angegeben wird, taucht mit größerer Wahrscheinlichkeit in einer KI-Antwort auf als einer, dessen Angaben variieren oder dessen Präsenz sich auf ein Google-Business-Profil beschränkt.

Aus diesem Grund hat sich das Konzept der Sichtbarkeit in der KI-Suche als eigenständiger Mess- und Steuerungsfaktor herausgebildet, der sich vom traditionellen Rank-Tracking unterscheidet. Tools wie Lighthouse Local schließen genau diese Lücke und helfen lokalen Unternehmen zu verstehen, wie und ob sie in KI-generierten Empfehlungen auf Plattformen wie ChatGPT und Google AI erscheinen und welche Faktoren diese Sichtbarkeit fördern oder einschränken.

Worauf lokale Unternehmen achten sollten

Die praktischen Auswirkungen für Inhaber lokaler Unternehmen und die Agenturen, die diese betreuen, sind nicht so kompliziert, wie es zunächst erscheinen mag.

Die Konsistenz von Unternehmensdaten ist wichtiger denn je. Die Konsistenz von NAP-Daten (Name, Adresse, Telefonnummer) war schon immer wichtig für die lokale Suchmaschinenoptimierung (SEO), doch im KI-Kontext gewinnt sie noch mehr an Bedeutung, da inkonsistente Informationen KI-Modelle verwirren und sie nicht wissen, welche Version der Unternehmensdaten sie heranziehen sollen. Ein Unternehmen, das in verschiedenen Verzeichnissen unterschiedliche Telefonnummern angibt, lässt sich von einer KI nur schwer korrekt darstellen.

Bewertungen sind reich an Signalen. KI-Systeme werden anhand öffentlich zugänglicher Texte trainiert, und Bewertungen gehören zu den umfangreichsten und aussagekräftigsten Texten, die über lokale Unternehmen verfügbar sind. Ein Unternehmen mit vielen detaillierten Bewertungen, die bestimmte Dienstleistungen, Stadtteile und Kundengruppen beschreiben, liefert KI-Tools reichhaltiges Material, auf das sie bei der Formulierung von Empfehlungen zurückgreifen können.

Erwähnungen in lokalen Medien und regionalen Publikationen haben Gewicht. Wenn über ein lokales Restaurant in der alternativen Wochenzeitung einer Stadt berichtet wird oder ein Bauunternehmer in einem lokalen Nachrichtenbeitrag zitiert wird, werden diese Erwähnungen Teil des Informationsökosystems, mit dem KI-Systeme trainiert werden und aus dem sie schöpfen. Dies ist ein Bereich, in dem traditionelle PR und lokales Content-Marketing direkt mit der Sichtbarkeit in der KI-Suche zusammenlaufen.

Strukturierte Daten auf der Website des Unternehmens sind hilfreich. Schema-Markup, das die Art des Unternehmens, den Standort, die Öffnungszeiten, die Dienstleistungen und das Einzugsgebiet klar identifiziert, liefert KI-Systemen saubere, auswertbare Informationen, mit denen sie arbeiten können.

Was dies für SEO-Agenturen bedeutet, die lokale Kunden betreuen

Die Diskussion hat sich verändert. Kunden, die früher nur nach ihrem Google-Maps-Ranking gefragt haben, fragen nun, warum ein Mitbewerber von ChatGPT erwähnt wurde und sie nicht. Einige stellen fest, dass ihr optimiertes Google-Business-Profil zwar vorhanden ist, sie aber in anderen Teilen des Internets, aus denen KI Informationen bezieht, fast gar nicht präsent sind.

Für Agenturen bedeutet dies sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance. Die Herausforderung besteht darin, dass die Messung der KI-Sichtbarkeit andere Tools erfordert als die herkömmliche Ranking-Verfolgung. Die Standard-Positionsverfolgung gibt keinen Aufschluss darüber, ob Ihr Kunde empfohlen wird, wenn jemand einen KI-Chatbot nach einer bestimmten Art von Unternehmen in seiner Umgebung fragt.

Die Chance besteht darin, dass die meisten lokalen Unternehmen noch nicht systematisch darüber nachdenken, und Agenturen, die ihren Kunden dabei helfen, eine breitere Präsenz durch Nennungen und Erwähnungen aufzubauen, die die Sichtbarkeit in der KI unterstützt, werden dem Markt etwas wirklich Wertvolles bieten, anstatt ihm nur hinterherzulaufen.

Der praktische Einstieg

Der nützlichste erste Schritt für jedes lokale Unternehmen oder jede Agentur, die sich mit KI-Suche beschäftigt, besteht darin, einige Testanfragen durchzuführen. Bitten Sie ChatGPT oder Googles KI, bestimmte Geschäftstypen in Ihrem Zielgebiet zu empfehlen, und prüfen Sie, ob Sie oder Ihre Kunden dabei auftauchen. Wenn nicht, ist das eine wichtige Information. Wenn ja, schauen Sie sich an, welche Quellen die KI für ihre Empfehlung heranzieht. Diese Quellen zeigen Ihnen, welche Teile Ihres Informationsökosystems funktionieren.

Das Suchverhalten der KI entwickelt sich noch weiter, und die wichtigsten Signale werden sich mit der Aktualisierung der zugrunde liegenden Modelle verschieben. Doch die Unternehmen, die über konsistente, umfangreiche Informationen aus vielen relevanten Quellen verfügen, sind derzeit durchweg diejenigen, die in KI-Empfehlungen erscheinen. Der Aufbau dieser Grundlage ist eine nachhaltige Strategie, unabhängig davon, wie sich die konkreten Mechanismen ändern.

Ein Aspekt, den man im Zuge der Entwicklung dieses Bereichs im Auge behalten sollte: Die Quellen, auf die KI-Systeme bei lokalen Empfehlungen zurückgreifen, sind nicht statisch. Wenn KI-Modelle aktualisiert werden und sich die Informationslandschaft rund um ein bestimmtes Unternehmen verändert, kann sich die Sichtbarkeit verschieben, ohne dass das Unternehmen etwas dafür tun muss. Das macht eine regelmäßige Überwachung sinnvoller als eine einmalige Prüfung und das Verständnis der Quellen, die KI-Empfehlungen beeinflussen, zu einer fortlaufenden Aufgabe statt zu einem einmalig abzuhakenden Punkt.