Geminis lokale KI-Suche zitiert am häufigsten Unternehmenswebsites

Wenn Googles Gemini eine lokale Suchanfrage beantwortet, zitiert es die eigene Website eines Unternehmens weitaus häufiger als Verzeichnisse oder Bewertungsplattformen. Eine neue Studie der lokalen SEO-Agentur Steady Demand hat 14.472 KI-Zitate aus 1.487 Anfragen in 50 der größten US-Großstadtregionen ausgewertet und kommt zu dem Ergebnis, dass Unternehmenswebsites 60 % aller Zitate ausmachen, bei Gemini sogar 59,9 %. Dieselbe Studie zeigt zudem, wie auffällig inkonsistent KI-Empfehlungen sind: Stellt man dieselbe Frage zweimal, überschneiden sich die zitierten Quellen nur zu etwa 40 %. Für Marken mit mehreren Standorten ist das Signal eindeutig: Die eigenen Standortseiten sind das Kapital, das die KI zuerst liest.

Was geschehen ist

Steady Demand, eine US-Agentur unter der Leitung von Mitgründer Ben Fisher, einem Google Business Profile Diamond Product Expert, hat sein AI Citation Ledger veröffentlicht: eine Analyse von 14.472 Zitaten aus 1.487 Anfragen in 50 US-Großstadtregionen und 10 lokalen Branchenkategorien. Das zentrale Ergebnis: wie viel Gewicht KI der eigenen Domain eines Unternehmens beimisst.

Unternehmenswebsites kamen bei beiden untersuchten Systemen auf 60 % aller Zitate. Gemini stützte sich mit 59,9 % am stärksten auf sie, während ChatGPT Unternehmenswebsites nur in 15,9 % der Fälle zitierte und sich stärker auf Reddit und Verzeichnisse verließ. Reddit allein kam auf 13,7 % der Zitate, mehr als alle lokalen Branchenverzeichnisse zusammen mit 10,3 %. Die beiden Systeme stimmten selten überein: Ihre zitierten Domains überschnitten sich nur zu 8 %, und nur in 4,2 % der Fälle nannten sie denselben Top-Betrieb.

Das zweite Ergebnis der Studie betrifft die Konsistenz, die Steady Demand Grounding Drift (Verankerungsdrift) nennt. Wurde Gemini am selben Tag unmittelbar hintereinander zweimal dieselbe Frage gestellt, überschnitten sich die Quellen zu 46,3 %. Einige Stunden später sank dieser Wert auf 41,0 % und am nächsten Tag auf 26,5 %. Denselben Top-Betrieb nannte Gemini bei rund 7,9 % der wiederholten Anfragen, also etwa einmal von dreizehn. Googles klassisches lokales Suchergebnis-Paket (Local Pack), das als Kontrollgröße diente, lieferte in 90,2 % der Fälle denselben obersten Eintrag.

„Dieselbe Frage zweimal zu stellen, führt nicht zweimal dieselbe Suche aus. Jeder Aufruf ist eine eigenständige, offenkundig stochastische Entscheidung darüber, was in Ihrem Namen bei Google eingegeben wird.“

Steady Demand, AI Citation Ledger

Warum das wichtig ist

Für alle, die im großen Maßstab für lokale Sichtbarkeit verantwortlich sind, ergeben sich daraus zwei Konsequenzen. Erstens: Nicht nur das Google Business Profile, sondern die eigenen Web-Inhalte sind das, was die KI liest, wenn sie eine lokale Antwort zusammenstellt. Die Standortseiten einer Marke leisten mehr Arbeit als je zuvor, weil das System sie direkt zitiert. Zweitens: KI-Sichtbarkeit ist auf eine Weise volatil, wie klassische Rankings es nicht sind. Wenn dieselbe Anfrage Stunden später andere Quellen liefert, sagt eine einmalige Stichprobe kaum etwas aus, und jede Messung muss auf wiederholten Erhebungen über einen längeren Zeitraum aufbauen.

In den Daten steckt zudem ein Qualitätssignal. Von der KI empfohlene Unternehmen kamen im Schnitt auf 4,75 Sterne, nahe am Durchschnitt der reinen Google-Ergebnisse von 4,84 Sternen, und 97 % lagen bei 4,0 Sternen oder darüber. Die KI holt also keine schwachen Betriebe nach vorn, sondern schöpft aus starken, gut bewerteten Unternehmen mit glaubwürdigen eigenen Inhalten.

Was das für Marken mit mehreren Standorten bedeutet

Für eine Marke mit Hunderten oder Tausenden Standorten ist die Erkenntnis eine Frage der Steuerung, nicht der einzelnen Anfrage. Wenn Unternehmenswebsites die meisten KI-Zitate für sich gewinnen, müssen jede lokale Landingpage und jede Filialsuchseite im gesamten Bestand korrekt, crawlbar und spezifisch genug sein, um zitierwürdig zu sein. Eine dünne oder doppelte Standortseite bietet dem System nichts Unverwechselbares, das es zitieren könnte. Das ist dieselbe Disziplin, die der Generative Engine Optimization (GEO) zugrunde liegt: korrekte Daten und wirklich lokale Inhalte, überall konsequent gepflegt.

Die praktische Antwort besteht darin, die Eingaben zu steuern statt die Blackbox. Sorgen Sie mit einer Plattform für lokale Unternehmenseinträge für eine einzige verlässliche Quelle der Standortdaten über alle Profile hinweg, halten Sie die Seiten jedes Standorts über eine für Skalierung ausgelegte Filialsuche inhaltsreich und aktuell, und stellen Sie KI-fähige Profile über Places AI bereit. Da KI-Antworten von Anfrage zu Anfrage schwanken, sollten Sie den Erfolg nicht an einer einzelnen Stichprobe messen: Verfolgen Sie Präsenz und Ergebnisse über alle Standorte hinweg und über die Zeit, und setzen Sie sich zum Ziel, für einen echten Kunden an einem echten Ort die offenkundig glaubwürdigste Antwort zu sein, unabhängig davon, was das System bei einem einzelnen Durchlauf ausgibt.

Fazit

Die Systeme, die zunehmend zwischen Kunden und lokalen Unternehmen stehen, zitieren deren eigene Websites häufiger als fast alles andere, und sie tun das inkonsistent. Für Marken mit mehreren Standorten liegt die Antwort nicht darin, einem sich ständig verschiebenden Ziel hinterherzulaufen, sondern das zu besitzen, was die KI liest: korrekte Daten und unverwechselbare Standortseiten für jeden einzelnen Standort, gemessen über die Zeit und nicht anhand einer einzelnen Momentaufnahme.