Mehr als 160 mal die KI gefragt, wen sie empfiehlt

Wer nicht vorkommt, wird dort nicht empfohlen

Immer mehr Menschen fragen nicht mehr Google, sondern ChatGPT oder Perplexity: „wo kann man hier gut frühstücken?“ Was dabei zurückkommt, ist keine Liste zum Durchklicken, sondern eine Empfehlung. Wer darin nicht vorkommt, wird nicht schlechter gefunden. Er kommt gar nicht vor.

Genau das haben wir gemessen. Jeder Betrieb bekam seine eigene Frage, so wie ein Kunde sie tippt, der den Namen noch nicht kennt: „Familienfotograf Lüneburg“, „wo kann man in Lüneburg gut frühstücken?“. Für eine Zimmerei klingt sie anders als für eine Eisdiele, und jede Antwort ist deshalb ein eigener kleiner Markt. Die Zahlen unten sind die Summe aus mehr als 160 davon. Wie genau wir gefragt und gewertet haben, steht am Ende unter Methode.

Vier von zehn kommen gar nicht vor

Grundlage sind 163 Kurz-Checks, Stand 27.08.2026. Gar nicht genannt: Der Name steht an keiner Stelle der Antwort, weder im Fließtext noch in der Karte. Nur am Rand genannt: Der Betrieb taucht auf, aber weit hinten, ohne Beschreibung, oder allein in der Karte. Klar genannt: Die KI nennt ihn im Text, meist mit Begründung und oft mit einer Quelle dahinter.

Leer waren die Antworten fast nie. Wo ein Betrieb fehlte, standen andere da, häufig ein Dutzend und mehr, mit Adresse, Bewertung und einem Satz zur Einordnung. Zwei unserer Notizen dazu: „Nicht genannt, vierzehn andere Adressen schon.“ Und: „Die Antwort ist nicht gegen euch entschieden, ihr kommt in ihr schlicht nicht vor.“

Nachtrag vom 10.09.2026: diese Zahl trägt eine Messunsicherheit. Jeder Betrieb hier wurde einmal gefragt. Eine spätere eigene Erhebung mit Wiederholungsläufen zeigt, dass dieselbe Frage am selben Tag beim selben Dienst unterschiedlich ausfallen kann: in 15 von 47 Serien war das Ergebnis innerhalb der Serie nicht eindeutig. Die Richtung der Aussage bleibt, ein erheblicher Teil der Betriebe kommt in KI-Antworten schlicht nicht vor. Die genaue Höhe würden wir heute vorsichtiger angeben. Wie groß die Streuung ist, steht in Studie 03: Dieselbe Frage, dreimal gestellt.

Der Unterschied zwischen genannt und empfohlen

Die mittlere Gruppe ist die interessanteste. Wer dort steht, ist der KI bekannt und wird trotzdem übergangen. Drei Einstufungen aus dem Bestand im Wortlaut: „In der Karte dabei, in der Empfehlung nicht.“ „Genannt, aber ohne ein einziges Detail.“ „Genannt und empfohlen, aber ausschließlich über fremde Quellen.“

In einem Fall listete die KI über ein Dutzend Anbieter in der Karte, der geprüfte Betrieb war dabei. Empfohlen wurden dann fünf andere, jede Wahl begründet mit der Zahl der Bewertungen. Unser Vermerk: „Eure Note ist die beste mögliche, sie steht nur auf zu wenigen Stimmen.“ Ein anderer Betrieb stand in einer Fünferliste, während die KI bei allen übrigen Telefonnummer und Öffnungszeiten mitlieferte. Notiz: „Es gibt für die KI schlicht nichts zu zitieren.“

Eine bessere Website heißt nicht, dass die KI euch nennt

Zu jedem Check gehört ein Website-Score von 0 bis 100. Die naheliegende Erwartung wäre, dass die klar genannten Betriebe dort deutlich besser dastehen. Das tun sie kaum.

Fünf Punkte auf einer Skala von hundert liegen zwischen den Betrieben, die die KI übergeht, und denen, die sie klar empfiehlt. Für eine Branche, die genau diesen Zusammenhang verkauft, ist das eine unbequeme Zahl, und sie ist der Grund für diese Erhebung.

Null ist der Unterschied nicht, das haben wir nachgerechnet. Er ist nur klein. Stellt man jeden nicht genannten Betrieb gegen jeden klar genannten, dann hat in 37 von 100 Vergleichen der nicht genannte Betrieb den besseren Website-Score. Wer allein am Score ablesen wollte, ob die KI einen Betrieb empfiehlt, läge kaum besser als beim Raten.

Die richtige Schlussfolgerung ist deshalb nicht, dass eine gute Website nichts nützt. Sie ist, dass eine gute Website nicht reicht, und dass die Betriebe, die genannt werden, offenbar noch etwas anderes mitbringen.

Was in den Notizen stattdessen immer wieder auftaucht, sind Signale außerhalb der eigenen Seite: Bewertungen, Erwähnungen in Portalen und Listen, ein gepflegtes Kartenprofil. Bei einem klar genannten Betrieb steht: „Als Beleg führt die KI eure eigene Website an, nicht ein Branchenverzeichnis.“ Häufiger trug fremder Text die Nennung. Über einen Betrieb, dessen Startseite kaum Text hat, notierten wir: „Ihr kommt als Quelle nicht vor, weil es euch als Quelle nicht gibt.“ Das ist eine Beobachtung aus 163 Antworten, keine gemessene Ursache.

Nicht zu verwechseln: Googles KI-Übersicht ist eine andere Baustelle

Wir haben Assistenten gefragt, ChatGPT und Perplexity. Das ist etwas anderes als die KI-Übersicht, die Google seit einiger Zeit über die Trefferliste setzt, und die beiden werden in Berichten ständig in einen Topf geworfen. Für euch ist der Unterschied wichtig, weil die Zahlen weit auseinanderliegen.

Bei Google erscheint die KI-Übersicht längst nicht überall. Ahrefs hat 146 Millionen Suchergebnisseiten ausgewertet (September 2025) und kommt auf 20,5 Prozent im Schnitt. Bei lokalen Suchanfragen sind es 7,9 Prozent. Eine manuelle Erhebung von Whitespark über sechs lokale Branchen kommt auf 15 Prozent, und zeigt zugleich, dass in 93 Prozent der Fälle das gewohnte Kartenfeld erscheint. Wo dieses Kartenfeld steht, verzichtet Google meist auf die KI-Übersicht.

Anders sieht es eine Stufe davor aus, bei der Frage vor der Entscheidung. Nicht „Dachdecker Lüneburg", sondern „was kostet eine Dachsanierung". Dort misst Whitespark 92 bis 97 Prozent. Genau dort entscheidet sich, wer überhaupt in die engere Wahl kommt, und genau dort greift das, was wir gemessen haben.

Zahlen speziell für lokale Suchen in Deutschland liegen nicht vor. Die viel zitierten 43 Prozent, die durch die Presse gingen, stammen aus dem US-Markt, ihre Methode ist nicht offengelegt, und sie passen zu keiner der Erhebungen oben. Wir verwenden sie deshalb nicht.

Was das für euch heißt

Der erste Schritt ist billig: Stellt die Frage selbst, anonym, und lest die ganze Antwort einschließlich der Karte. Wie das geht, steht in unserem Artikel zum Selbst-Prüfen. Der zweite: Trennt den Platz in der Karte vom Platz im Text, beide hängen an verschiedenen Signalen. Der dritte: Nehmt einen guten Website-Score als solide Grundlage, auf der strukturierte Daten, Bewertungen und Erwähnungen aufsetzen. Unter den klar genannten Betrieben sind auch technisch schwache Seiten.

Methode

Zeitraum und Umfang. Erhoben zwischen dem 16.07.2026 und dem 27.08.2026. Grundlage sind 163 Kurz-Checks, Stand 27.08.2026, aus unserem eigenen Bestand. Schwerpunkt ist Lüneburg und Umgebung, dazu einzelne Betriebe aus Hamburg, Uelzen und dem Elbtal.

Wie erhoben. Je Betrieb eine Messung mit einer für ihn formulierten Frage, gestellt anonym, ohne angemeldetes Konto, mit aktiver Websuche. Gewertet wurde die Antwort der KI, ausdrücklich nicht die Google-Trefferliste. Die Einstufung nimmt ein Mensch anhand der vollständigen Antwort vor; Frage, Antwortauszug und Einstufung sind gespeichert und prüfbar. Die Einstufung nimmt ein Mensch anhand der vollständigen Antwort vor, nach drei Regeln: klar genannt heißt, der Name steht im Antworttext und dazu mindestens ein Merkmal oder eine Begründung. Nur am Rand genannt heißt, der Name erscheint ausschließlich in der Karte oder Liste, oder im Text ohne jede Einordnung. Gar nicht genannt heißt, der Name steht weder im Antworttext noch in der Karte. Frage, Antwortauszug und Einstufung sind gespeichert und prüfbar.

Die Engine-Lücke. Gefragt wurden ChatGPT und Perplexity. Für 136 der Abfragen ist die Engine einzeln ausgewiesen, 85 mal ChatGPT und 51 mal Perplexity. Jede Aufteilung nach Engine bezieht sich deshalb auf diese 136, die Ergebnis-Zahlen oben auf alle 163.

Was der Datensatz nicht hergibt. Er ist eine Momentaufnahme je Betrieb, kein Vorher-Nachher. KI-Antworten schwanken von Tag zu Tag und mit der Formulierung, eine zweite Abfrage kann anders ausfallen. Wie oft das tatsächlich passiert, haben wir später eigens gemessen: bei Wiederholungsläufen fiel das Ergebnis in 15 von 47 Serien innerhalb derselben Serie unterschiedlich aus, und rund jede achte Einzelmessung widerspricht der Mehrheit ihrer eigenen Serie (Studie 03, Stand 10.09.2026). Die Zahlen dieser Auflage bleiben deshalb stehen, wie sie erhoben wurden, und tragen diesen Vorbehalt. Welche Maßnahme eine Nennung bewirkt, lässt sich daraus nicht ableiten, und wie sich ein Betrieb über die Zeit entwickelt hat, ebenso wenig. Die Stichprobe ist gewachsen statt gezogen: Es sind die Betriebe, die uns begegnet sind, und damit kein Querschnitt der Region. Einzelne Betriebe nennen wir nicht; die Zitate stammen aus unseren Notizfeldern und sind anonymisiert.

Zum Score-Vergleich. Unter einem Permutationstest über 20.000 Ziehungen liegt die beobachtete Differenz von fünf Medianpunkten bei p gleich 0,013. Das spricht innerhalb dieses Datensatzes gegen eine rein zufällige Gruppentrennung. Über die Ursache sagt der Test nichts, und über die Übertragbarkeit auf andere Betriebe ebenso wenig: die Stichprobe ist gewachsen und nicht gezogen, die Fragen unterscheiden sich je Betrieb, und der Score ist unsere eigene Bewertung. Der Abstand ist außerdem klein. Stellt man jeden der 64 nicht genannten Betriebe einzeln jedem der 57 klar genannten gegenüber, das sind 3.648 Vergleiche, dann hat in 60 von 100 Fällen der genannte Betrieb den höheren Score und in 37 von 100 der nicht genannte. Bei reinem Zufall wären es 50 zu 50.

Eingefroren auf den Datenstand. Diese Auflage rechnet ausschließlich mit den 163 Checks bis einschließlich 27.08.2026. Der Bestand wächst weiter, die Zahlen hier ändern sich dadurch nicht. Wer nachrechnet und auf andere Werte kommt, hat einen größeren Bestand vor sich, keinen Fehler.

Nachrechenbarkeit. Gerechnet wurde mit einem Auswertungsskript, das im Projekt liegt, damit jede Zahl hier reproduzierbar bleibt. Ab etwa 250 Checks folgt eine zweite Auflage derselben Auswertung.