Behaupten ist keine Strategie
Viele Unternehmer an der Costa Blanca sagen: „Ich bin bei Google zu finden.” Gut. Aber wissen Sie, ob ChatGPT Sie kennt? Ob Perplexity Ihren Betrieb empfiehlt, wenn jemand auf dem Sofa in Stuttgart fragt, wo er in Dénia gut auf Deutsch essen kann?
Das sind keine theoretischen Fragen mehr. Ein wachsender Teil der Reiseplanung, Unternehmensrecherche und Kaufentscheidungen läuft heute über KI-gestützte Antworten. Wer dort nicht auftaucht, existiert für diese Nutzer schlicht nicht. Und der Konkurrent, der drei Straßen weiter sein Lokal betreibt, taucht vielleicht auf. Nicht weil er besser ist, sondern weil seine Website für KI-Systeme lesbar ist.
Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie in weniger als fünf Minuten selbst prüfen, ob Ihr Unternehmen in ChatGPT gefunden werden kann, was das Ergebnis bedeutet, und welche typischen Lücken den Unterschied machen.
Der Test: fünf Minuten, drei Werkzeuge
Sie brauchen dafür kein Abonnement und keine technischen Kenntnisse. Öffnen Sie drei Browser-Tabs.
Tab 1: ChatGPT (kostenlose Version reicht für den ersten Check)
Stellen Sie eine Frage, die ein echter Kunde stellen würde. Nicht: „Gibt es das Restaurant XY in Dénia?” Das ist eine direkte Namenssuche, kein echter Test. Fragen Sie so:
- „Welche deutschsprachigen Restaurants gibt es in Dénia?”
- „Gute Ferienwohnung mit Pool in Jávea, direkte Buchung möglich?”
- „Handwerker in Calpe, der Deutsch spricht?”
- „Wellnessstudio in Altea auf Deutsch”
Notieren Sie: Taucht Ihr Betrieb auf? Wenn ja, mit welchen Informationen? Wenn nein, wer taucht stattdessen auf?
Tab 2: Perplexity.ai
Perplexity durchsucht das Web in Echtzeit und zeigt Quellen an. Das macht es für diesen Test besonders aufschlussreich. Stellen Sie dieselbe Frage wie bei ChatGPT. Klicken Sie auf die genannten Quellen: Welche Seiten werden zitiert? Ist Ihre dabei?
Tab 3: Google mit AI Overview
Öffnen Sie google.es oder google.de und suchen Sie nach einer Phrase wie „Restaurant Dénia deutschsprachig” oder „Ferienwohnung Jávea direkt buchen”. Wenn Google oben eine zusammengefasste KI-Antwort einblendet, schauen Sie: Welche Websites werden zitiert?
Nach diesen drei Tests haben Sie ein ehrliches Bild. Kein Raten, keine Theorie.
Was das Ergebnis wirklich bedeutet
Wenn Sie nicht auftauchen, liegt das fast immer an einer dieser vier Ursachen:
1. Die KI kann Ihre Website nicht lesen
Viele Websites sind für Menschen gut lesbar, für Maschinen aber kaum strukturiert. KI-Systeme werten aus, was sie im Quellcode verstehen können. Fehlen strukturierte Daten (sogenannte Schema-Markups), weiß die KI nicht zuverlässig, was Ihr Betrieb ist, wo er liegt, welche Sprachen Sie sprechen und wie man Sie erreicht.
Ein einfaches Beispiel: Wenn auf Ihrer Website steht „Wir freuen uns auf Ihren Besuch in unserem Lokal”, aber nirgendwo maschinenlesbar hinterlegt ist, dass es sich um ein Restaurant in Dénia handelt, das auch Deutsch spricht, zieht die KI daraus wenig Verwertbares.
2. Keine externen Nennungen
KI-Systeme wie Perplexity bewerten nicht nur Ihre eigene Website, sondern auch, ob andere verlässliche Quellen Sie erwähnen. Einträge in Verzeichnissen wie Google Business Profile, TripAdvisor, Yelp oder lokale Tourismusportale, Nennungen in Blogartikeln, Presseberichten oder Reisemagazinen. Fehlt das, fehlt die externe Bestätigung, die KI-Antworten zum Vertrauen bringt.
3. Kein llms.txt
Das ist noch wenig bekannt, aber zunehmend relevant. Eine llms.txt-Datei ist eine schlichte Textdatei, die Sie unter ihredomain.com/llms.txt ablegen. Sie erklärt KI-Crawlern in strukturierter Form: Was ist dieses Unternehmen? Welche Seiten sind die wichtigsten? Wie lautet der Standort, die Sprache, die Kontaktmöglichkeit?
Es ist kein offizieller Standard, aber mehrere große KI-Systeme werten diese Datei aus. Wer sie hat, gibt der KI eine klare Zusammenfassung. Wer sie nicht hat, lässt die KI raten.
4. Kein klares Alleinstellungsmerkmal im Text
KI-Antworten entstehen aus dem, was im Text steht. Wenn auf Ihrer Website steht „wir bieten köstliche Speisen in toller Atmosphäre”, ist das für die KI bedeutungslos. Was sie braucht: klare, konkrete Aussagen. „Restaurant in Dénia. Speisekarte auf Deutsch und Spanisch. Terrasse mit Blick auf den Montgó. Reservierung per WhatsApp.” So entsteht eine Aussage, die die KI zitieren kann.
Der Vergleich mit dem Nachbarbetrieb
Wenn beim Test ein Konkurrent auftaucht und Sie nicht, schauen Sie sich dessen Website an. Prüfen Sie:
- Hat die Seite einen Google-Business-Eintrag mit vollständigen Angaben, Fotos und aktuellen Bewertungen?
- Ist der Betrieb in Verzeichnissen gelistet, die tatsächlich von KI-Systemen indexiert werden?
- Stehen auf der Website konkrete, ortsspezifische Aussagen, die eine KI direkt zitieren kann?
- Gibt es einen Blogartikel, eine Pressemeldung oder einen Gastbeitrag über den Betrieb?
Das sind keine Geheimnisse. Das ist strukturierte Arbeit, die sich in KI-Sichtbarkeit niederschlägt. Wer diese Arbeit gemacht hat, wird empfohlen. Wer sie nicht gemacht hat, hofft.
Was Sie nach dem Test wissen sollten
Das Ergebnis des Tests ist nicht gut oder schlecht, sondern ein Befund. Er zeigt, wo die Lücke liegt.
Tauchen Sie bei keinem der drei Werkzeuge auf, ist das ein Hinweis auf mehrere gleichzeitige Schwachstellen: fehlende Struktur, fehlende externe Nennungen, kein klares maschinenlesbares Profil.
Tauchen Sie bei Perplexity auf, aber nicht bei ChatGPT, liegt das oft daran, dass Perplexity das aktuelle Web crawlt, während ChatGPT in der Basisversion auf Trainingsdaten zurückgreift. Das verbessert sich, wenn Sie konsequent neue Inhalte veröffentlichen.
Tauchen Sie bei Google AI Overviews auf, aber nicht bei den anderen, haben Sie eine gute Ausgangsposition. Dann fehlt vor allem das, was Sprachmodelle jenseits von Google brauchen: eine llms.txt, strukturierte Daten und Nennungen außerhalb von Google-Ökosystemen.
Was jetzt konkret zu tun ist
Die häufigsten Lücken lassen sich beheben. Nicht in einem Tag, aber mit einem klaren Plan:
Zuerst: Google Business Profile vollständig ausfüllen, inklusive Öffnungszeiten, Sprachen, Kategorien, aktuelle Fotos und mindestens fünf Bewertungen mit Antworten. Das ist die Basis, die sowohl Google als auch andere KI-Systeme auswerten.
Dann: Schema-Markup auf der Website einbinden. Für ein Restaurant ist das Restaurant-Schema. Für eine Ferienwohnung LodgingBusiness. Für ein Handwerksunternehmen LocalBusiness. Das hinterlegt maschinenlesbar, was Sie sind, wo Sie sind und wie man Sie erreicht.
Danach: Eine llms.txt-Datei erstellen. Das dauert 20 Minuten und kostet nichts außer etwas Aufmerksamkeit.
Schließlich: Mindestens zwei externe Quellen aufbauen. Ein Eintrag in einem lokalen Verzeichnis, ein Gastbeitrag auf einem deutschen Reiseblog über die Costa Blanca, eine Pressemeldung bei einem spanischen Lokalmedium. Jede Nennung erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die KI Sie als verlässliche Quelle bewertet.
Was der Test nicht zeigt
Der Test oben ist ein manueller Schnappschuss. Er zeigt, wie die KI Ihr Unternehmen heute einschätzt, aber nicht, warum. Dafür braucht es eine Analyse der technischen Grundlage Ihrer Website: Ist das Schema korrekt implementiert? Wird die llms.txt tatsächlich gecrawlt? Welche externen Nennungen haben Sie, und werden sie von KI-Systemen berücksichtigt?
Das ist der Unterschied zwischen Behaupten und Nachweisen.
Wenn Sie wissen möchten, wie Ihr Betrieb konkret dasteht und was die drei wichtigsten Schritte für Ihre Website wären, ist der KI-Sichtbarkeits-Sprint der richtige Einstieg. Ich schaue mir Ihre Website an, führe die Tests durch, identifiziere die Lücken und liefere einen konkreten Befund mit Handlungsempfehlungen. Kein allgemeines Gutachten, sondern ein Blick auf Ihren Betrieb, Ihren Standort, Ihre Sprache.
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