Da künstliche Intelligenz die digitale Suchlandschaft verändert, sind lokale Unternehmensverzeichnisse für die Kundengewinnung und Sichtbarkeit enorm wichtig geworden. Laut Berichten von BrightLocal und anderen Branchenquellen verändern KI-gestützte Plattformen wie Google AI Overviews, ChatGPT und Sprachassistenten die Art und Weise, wie Verbraucher lokale Unternehmen finden, grundlegend. Diese Systeme stützen sich dabei stark auf strukturierte Daten aus Google Maps, Yelp, Apple Maps und anderen Verzeichnissen, um personalisierte Empfehlungen und Suchergebnisse zu generieren.
Abhängigkeiten von KI-Datenquellen
Große Sprachmodelle und KI-Suchplattformen zeigen eine klare Präferenz für die Verwendung von Unternehmensinformationen aus spezifischen, strukturierten Quellen bei der Generierung lokaler Suchergebnisse. So taucht Yelp in etwa einem Drittel aller KI-Suchen auf und wird oft mehrmals in einer einzigen Anfrage erwähnt, während Plattformen durchgehend auf Google Business Profile, branchenspezifische Verzeichnisse und Social-Media-Kanäle zurückgreifen, um umfassende Unternehmensprofile zu erstellen. Diese Abhängigkeit bedeutet, dass Unternehmen, die auf diesen wichtigen Plattformen fehlen oder dort inkonsistente Informationen pflegen, Gefahr laufen, vollständig aus KI-generierten Empfehlungen ausgeschlossen zu werden – unabhängig von der Qualität ihrer Website oder ihren traditionellen SEO-Bemühungen.
Die Vernetzung dieser Datenquellen führt zu einem Dominoeffekt, bei dem die Genauigkeit über mehrere Plattformen hinweg für die Sichtbarkeit in der KI entscheidend ist. Stimmen die Unternehmensinformationen zwischen Google Maps, Apple Maps und Verzeichnissen nicht überein, können KI-Systeme nur schwer Vertrauen aufbauen. In diesem Fall lassen sie das Unternehmen möglicherweise ganz weg, anstatt potenziell falsche Angaben zu zeigen. Dieser Wandel bedeutet eine grundlegende Veränderung gegenüber der traditionellen Suche, bei der Unternehmen sich hauptsächlich auf die Optimierung ihrer Website verlassen konnten. Nun entscheiden eine umfassende Verwaltung der Einträge auf Dutzenden von Plattformen über die Sichtbarkeit in der KI-Suche.
Personalisierung und Kontexterkennung
Moderne KI-Suchalgorithmen sind sehr gut darin, den Kontext und die Absicht der Nutzer zu verstehen und äußerst personalisierte lokale Suchergebnisse zu liefern. Wenn jemand um 6 Uhr morgens nach „bestes Café in meiner Nähe” sucht, berücksichtigen KI-Systeme jetzt Faktoren wie Tageszeit, Standort, Suchverlauf und Nutzerpräferenzen, um verschiedene Empfehlungen anzuzeigen – vielleicht einen schnellen Imbiss für Pendler am Morgen oder ein gemütliches Café am Abend. Dieses Kontextverständnis erstreckt sich auch auf Dringlichkeitsindikatoren: Suchanfragen nach „Schlüsseldienst” oder „24-Stunden-Apotheke” liefern Ergebnisse, die auf den unmittelbaren Bedarf und die aktuelle Verfügbarkeit zugeschnitten sind.
Die Personalisierungsfunktionen sind mittlerweile so ausgereift, dass KI zwischen verschiedenen Nutzertypen innerhalb derselben Suchanfrage unterscheiden kann: Einige Suchende erhalten familienfreundliche Restaurants vorgeschlagen, anderen trendige Lokale für den späten Abend. Dieser Grad an detaillierter Personalisierung bedeutet, dass Unternehmen ihre Einträge nicht nur für Schlüsselwörter, sondern auch für bestimmte Kundensegmente und Situationskontexte optimieren müssen. Unternehmen, die in ihren Einträgen detaillierte, kontextbezogene Informationen bereitstellen – einschließlich spezifischer Öffnungszeiten, Dienstleistungen und lokaler Relevanzkennzeichen – werden eher angezeigt, wenn KI-Systeme die Absicht der Nutzer:innen mit den Fähigkeiten des Unternehmens abgleichen.
Bewertungen und Reputationssignale
Kundenbewertungen und Sternebewertungen haben sich von einfachen Reputationsindikatoren zu primären Informationsquellen entwickelt. KI-Systeme werten sie aktiv aus und zeigen sie in Suchergebnissen an. Anstatt Bewertungsinhalte in separaten Abschnitten zu verstecken, ziehen KI-gestützte Plattformen jetzt bestimmte Zitate und Stimmungen direkt aus dem Kundenfeedback, um Dienstleistungen zu beschreiben und hervorzuheben, was Nutzer an einem Unternehmen am meisten schätzen. Diese Veränderung bedeutet, dass 75 % der Verbraucher mindestens vier Bewertungen lesen, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Gleichzeitig verwenden KI-Systeme dieselben Bewertungsinhalte, um Unternehmensbeschreibungen und Empfehlungen zu generieren.
Die Unmittelbarkeit der Antworten auf Bewertungen ist ebenso wichtig geworden: 59 % der Verbraucher:innen erwarten, dass Marken innerhalb von 24 Stunden nach der Kontaktaufnahme reagieren. KI-Algorithmen interpretieren schnelle, durchdachte Antworten auf Bewertungen als Zeichen für die Zuverlässigkeit eines Unternehmens und die Qualität seines Kundenservices. Diese Interaktionsmuster werden häufig in Sichtbarkeitsrankings berücksichtigt. Aktuelle, relevante Bewertungen dienen nun einem doppelten Zweck: Sie stärken das Vertrauen der Verbraucher:innen und liefern KI-Systemen frische, aussagekräftige Inhalte über das Angebot eines Unternehmens und die Erfahrungen seiner Kund:innen.
Echtzeit-Updates sind wichtig.
Geschwindigkeit und Genauigkeit sind bei der KI-gesteuerten lokalen Suche zu unverzichtbaren Faktoren geworden. Laut einer aktuellen Branchenstudie besuchen 53 % der Verbraucher Unternehmen mit falschen Einträgen eher nicht. Dies stellt eine erhebliche Veränderung gegenüber dem traditionellen Suchverhalten dar. In diesem wurden kleinere Ungenauigkeiten möglicherweise übersehen. In einer KI-gestützten Umgebung hingegen können veraltete Öffnungszeiten, falsche Telefonnummern oder Adressen dazu führen, dass ein Unternehmen komplett aus der Auswahl fällt.
Der Fokus auf Echtzeitinformationen ergibt sich aus der Notwendigkeit von KI-Systemen, sofort umsetzbare Antworten zu liefern, anstatt die Nutzer dazu zu zwingen, Details selbst zu überprüfen. Algorithmen für maschinelles Lernen überwachen und vergleichen jetzt aktiv Unternehmensdaten über mehrere Plattformen hinweg, markieren Unstimmigkeiten und priorisieren Unternehmen, die aktuelle Informationen über ihren Betrieb, saisonale Änderungen und die Verfügbarkeit ihrer Dienstleistungen bereitstellen. Unternehmen, die ihre Einträge regelmäßig mit neuen Inhalten, saisonalen Angeboten und genauen Betriebsdetails aktualisieren, zeigen sowohl KI-Systemen als auch potenziellen Kunden ihre Zuverlässigkeit. So verschaffen sie sich einen Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend automatisierten Suchlandschaft.
Quellen:
[1] https://www.brightlocal.com/blog/ai-search-using-listings-sources/
[2] https://www.pinmeto.com/blog/ai-search-optimization
[3] https://www.yext.com/blog/2025/01/how-to-optimize-local-listings-ai-search
[4] https://www.creaitor.ai/blog/how-ai-is-reshaping-local-search
[5] https://www.businesswire.com/news/home/20250521597796/en/AI-Accuracy-and-Reputation-Whats-Driving-Online-Local-Search-in-2025
[6] https://searchatlas.com/blog/local-seo-trends/
[7] https://www.dacgroup.com/insights/blog/local-optimization/cutting-through-the-noise-ais-real-impact-on-local-search/
[8] https://searchengineland.com/ai-local-search-visibility-roi-456272
[9] https://www.webfx.com/blog/seo/ai-overviews-for-local-search/
[10] https://searchengineland.com/local-seo-ai-driven-tactics-459437
[11] https://www.seo.com/blog/local-seo-strategy/
[13] https://writesonic.com/blog/ai-agents-for-local-seo
[14] https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/
[15] https://localo.com/blog/how-to-boost-your-local-seo-with-ai
[16] https://www.searchenginejournal.com/stay-on-top-of-local-search/547258/