Wer heute eine Reise plant, fragt zunehmend die KI statt eine Suchmaschine. Und die KI antwortet nicht mit zehn blauen Links, sondern mit einer kurzen Liste konkreter Hotels. Diese Studie hat gemessen, welche Häuser darauf stehen — und welche nicht.
Die Ergebnisse auf einen Blick
durchschnittliche KI-Sichtbarkeit der Einzelhotels bei kaufnahen Empfehlungsfragen ohne Markennamen.
liegen unter 20 von 100 Punkten. Sie kommen in KI-Empfehlungen praktisch nicht vor.
werden Ketten- und Mehrhaus-Domains empfohlen als privat geführte Einzelhotels (36,2 zu 11,2).
erreichen den Wert null — genannt in keiner einzigen kaufnahen Empfehlung, darunter Fünf-Sterne-Häuser.
Häusern kommt über 40 Punkte. Der KI-Empfehlungsraum der DACH-Hotellerie ist praktisch unbesetzt.
Kapitel 1: Management Summary
Die DACH-Hotellerie ist in generativen KI-Suchsystemen nahezu unsichtbar. Das ist das zentrale Ergebnis dieser Studie, für die im Juli 2026 die KI-Sichtbarkeit von 515 Vier- und Fünf-Sterne-Hotels in Deutschland, Österreich und der Schweiz gemessen wurde.
Gemessen wurde dabei nicht, ob KI-Systeme ein Hotel kennen — sondern ob sie es empfehlen, wenn ein Gast ohne Nennung eines Markennamens nach einer Unterkunft fragt. Genau in dieser Situation entstehen neue Gäste.
Die fünf zentralen Befunde
- Die durchschnittliche KI-Sichtbarkeit liegt bei 11,2 von 100 Punkten. Der Median liegt bei 11,6 — die Verteilung wird also nicht durch Ausreißer verzerrt, sondern beschreibt den Normalzustand der Branche.
- 93 Prozent aller Häuser liegen unter 20 Punkten. Von 472 untersuchten Einzelhotels erreichen nur sechs überhaupt 30 Punkte. Ein einziges kommt über 40. 28 Häuser stehen bei null.
- Kettenhotels werden dreimal häufiger empfohlen als Privathotels. Ketten- und Mehrhaus-Domains erreichen im Schnitt 36,2 Punkte gegenüber 11,2 bei Einzelhäusern. Der Grund ist messbar: Eine Ketten-Domain erscheint in durchschnittlich 72,8 Themen, ein Einzelhaus in 26,6.
- Sterne bieten keinen Schutz. Fünf-Sterne-Häuser liegen bei 12,9 Punkten, Vier-Sterne-Häuser bei 10,7. Beide Gruppen bleiben weit unter der Schwelle, ab der KI-Systeme verlässlich empfehlen.
- Das Problem ist strukturell, nicht national. Schweiz 14,3 · Deutschland 11,2 · Österreich 9,6. In allen drei Ländern liegen über 90 Prozent der Häuser unter 20 Punkten.
Der KI-Empfehlungsraum der DACH-Hotellerie ist praktisch unbesetzt. Wer ihn jetzt besetzt, konkurriert mit fast niemandem. Wer wartet, überlässt ihn den Ketten und den Buchungsportalen.
Kapitel 2: Warum das jetzt zählt
Die Art, wie Gäste Hotels finden, verändert sich gerade grundlegend.
Früher tippte ein Gast „Hotel Zermatt" in eine Suchmaschine und erhielt eine Liste von Links, die er selbst durchsah, verglich und bewertete. Er traf die Auswahl.
Heute stellt er der KI eine vollständige Frage:
„Wir wollen im Februar eine Woche mit zwei Kindern in die Alpen. Wellness soll dabei sein, Budget bis 300 Euro pro Nacht. Was empfiehlst du?"
Und er bekommt keine Liste von Links, sondern eine Empfehlung: drei, vier, vielleicht fünf konkrete Häuser, mit Begründung.
Der entscheidende Unterschied: Es gibt keine Seite zwei. Die Vorauswahl, die der Gast früher selbst getroffen hat, trifft nun das System. Ein Hotel, das in dieser Antwort nicht vorkommt, wird nicht schlechter bewertet — es wird überhaupt nicht wahrgenommen.
Für die Hotellerie heißt das: KI-Sichtbarkeit ist keine Marketingfrage mehr. Sie ist eine Frage des Marktzugangs.
Kapitel 3: Was gemessen wurde — und wie
Das Grundproblem der Messung
Fragen an eine KI sind unendlich variabel. Keine zwei Gäste formulieren gleich. Man kann daher nicht einfach „alle Fragen" testen. Deshalb wird nicht auf Ebene einzelner Fragen gemessen, sondern auf Ebene von Themen.
Was ein Thema ist
Ein Thema bündelt alle Fragen, die auf dasselbe Ziel hinauslaufen. Ob ein Gast fragt:
- „beste Wellnesshotels im Zillertal"
- „wo kann ich im Zillertal mit Spa übernachten"
- „Zillertal Hotel mit Sauna und Pool"
— alle drei laufen auf dasselbe hinaus. Sie gehören zum Thema „Wellnesshotels im Zillertal". Semrush bündelt reale KI-Anfragen zu solchen Themen: Duplikate werden entfernt, Formulierungen vereinheitlicht, die ursprüngliche Absicht bleibt erhalten. Die zugrundeliegende Datenbank umfasst über 289 Millionen reale Prompts, gespeist aus Clickstream-Daten der KI-Suche sowie aus Googles Keyword-Datensatz für AI Overviews. Abgedeckt werden ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini und Perplexity.
Die vier Messwerte pro Thema
| Wert | Bedeutung |
|---|---|
| KI-Volumen | Wie häufig wird zu diesem Thema gefragt |
| Intent | Will der Fragende sich informieren, vergleichen — oder buchen |
| Nennungen | Wird das Hotel in den KI-Antworten überhaupt genannt |
| Sichtbarkeit | Wie prominent wird es genannt — führend oder als Randnotiz |
Was der Sichtbarkeitswert bedeutet
Der Sichtbarkeitswert reicht von 0 bis 100 und setzt sich aus zwei Komponenten zusammen:
Themenabdeckung. In wie vielen der relevanten Themen kommt das Hotel überhaupt vor? Ein Haus, das nur in zwei von fünfzig Themen auftaucht, hat eine geringe Abdeckung — selbst wenn es dort gut genannt wird.
Nennungskonstanz. Wie zuverlässig wird das Hotel innerhalb eines Themas genannt? KI-Antworten schwanken. Ein Haus, das bei zehn Anfragen zum selben Thema nur zweimal auftaucht, ist unzuverlässig sichtbar. Eines, das neunmal auftaucht, ist fest verankert.
Was ein Sichtbarkeitswert praktisch bedeutet
| Score | Interpretation |
|---|---|
| 0 | Kommt in keiner Empfehlung vor. Existiert für die KI nicht. |
| 1–10 | Taucht vereinzelt auf, meist in Nischenthemen. Praktisch ohne Wirkung. |
| 10–20 | Wird gelegentlich genannt, selten prominent. Der Normalfall in dieser Studie. |
| 20–35 | Wird regelmäßig genannt. Spürbarer Effekt auf Anfragen. |
| 35–60 | Gehört zu den Häusern, die die KI aktiv empfiehlt. |
| 60+ | Dominiert das Thema. Kein Einzelhaus der Studie erreicht diesen Bereich. |
Der Durchschnitt der untersuchten Einzelhotels liegt bei 11,2 Punkten — also im Bereich „wird gelegentlich genannt, selten prominent". Der höchste gemessene Einzelwert liegt bei 44,8 Punkten.
Der entscheidende Filter: keine Markenanfragen
Dies ist der methodisch wichtigste Punkt der Studie. Fragt man eine KI „Was ist das Hotel X?", bekommt man fast immer eine gute Antwort. Die KI kennt die meisten Häuser. Dieser Wert ist jedoch wertlos — denn wer den Namen bereits kennt, ist schon Gast oder sucht ohnehin gezielt.
Entscheidend sind die Fragen, in denen kein Hotelname vorkommt: die anonyme Empfehlungsfrage. Genau dort entstehen neue Gäste. Deshalb wurden alle Marken-Themen aus der Messung entfernt. Gemessen wurde ausschließlich:
Themen ohne Markennamen, mit Kauf- oder Buchungsabsicht, im deutschsprachigen Raum.
Themen wurden zusätzlich nach KI-Volumen und kommerzieller Absicht gewichtet: Ein stark nachgefragtes Buchungsthema zählt mehr als eine selten gestellte Informationsfrage. Das erklärt, warum in dieser Studie auch weltbekannte Häuser niedrig abschneiden. Sie sind bekannt — aber sie werden nicht empfohlen. In der KI-Suche ist das ein gewaltiger Unterschied.
Die Stichprobe
- 515 Hotels der Vier- und Fünf-Sterne-Kategorie in Deutschland, Österreich und der Schweiz
- Erhoben über mehr als 120 Destinationen: Großstädte, Alpenregionen, Küsten, Wellness- und Thermenorte
- 472 Einzelhäuser mit eigener Domain bilden die Kernstichprobe
- 43 Ketten- und Mehrhaus-Domains wurden separat als Vergleichsgruppe ausgewertet
- Buchungsportale, Ferienwohnungsvermittler und Nicht-Hotels wurden ausgeschlossen
Der Grund für die Trennung: Eine Ketten-Domain bündelt oft hunderte Häuser. Ihre Sichtbarkeit misst nicht die Sichtbarkeit eines einzelnen Hotels. Gerade dieser Unterschied ist jedoch einer der wichtigsten Befunde.
Grenzen der Daten
KI-Antworten sind personalisiert und verändern sich laufend. Keine Plattform kann exakte Sichtbarkeitswerte liefern — auch Semrush weist ausdrücklich darauf hin, dass die Werte modellbasiert und richtungsweisend sind. Für die Aussagen dieser Studie ist das unerheblich. Ob ein Haus bei 11 oder 13 Punkten liegt, ändert nichts daran, dass 93 Prozent der Häuser unter 20 liegen und Ketten dreimal sichtbarer sind. Das sind Größenordnungen, keine Nachkommastellen.
Kapitel 4: Der Gesamtbefund
Die durchschnittliche KI-Sichtbarkeit der 472 untersuchten Einzelhotels liegt bei 11,2 von 100 Punkten. Der Median liegt bei 11,6.
93 Prozent aller Häuser liegen unter 20 Punkten — im Bereich „wird gelegentlich genannt, selten prominent". 39 Prozent liegen unter 10 und sind damit praktisch ohne Wirkung. 28 Häuser stehen bei null; darunter befinden sich mehrere Fünf-Sterne-Häuser in international bekannten Destinationen.
Der bemerkenswerteste Befund ist nicht der niedrige Durchschnitt, sondern die fehlende Spitze. Es gibt in der DACH-Hotellerie kein einziges Einzelhaus, das den KI-Empfehlungsraum dominiert. Der Platz ist nicht hart umkämpft — er ist schlicht leer.
Befund 1: Ketten werden dreimal häufiger empfohlen
| Einzelhäuser | Ketten-Domains | |
|---|---|---|
| Anzahl | 472 | 43 |
| Ø KI-Sichtbarkeit | 11,2 | 36,2 |
| Median | 11,6 | 28,6 |
| Ø Anzahl Themen | 26,6 | 72,8 |
Warum das so ist
Der Grund ist keine Bevorzugung durch die KI, sondern ein struktureller Autoritätsvorteil — und er lässt sich in den Daten direkt nachweisen. Eine Ketten-Domain erscheint im Schnitt in 72,8 Themen, ein Einzelhaus nur in 26,6. Das ist fast das Dreifache — und es ist derselbe Faktor wie beim Sichtbarkeitswert. Die Sichtbarkeit folgt der thematischen Breite.
Die Mechanik dahinter: Eine Ketten-Domain bündelt oft hunderte Häuser über viele Regionen. Jede Erwähnung, jeder Testbericht, jeder Link, jede Nennung in einem Reiseportal zahlt auf dieselbe Domain ein. Aus Sicht eines KI-Systems entsteht daraus ein Signal von enormer thematischer Breite und Autorität. Ein Privathotel mit einer Domain und einem Haus sammelt diese Signale nicht. Es startet strukturell im Nachteil — nicht weil es schlechter ist, sondern weil es allein steht.
Was daraus folgt
Der Nachteil ist strukturell, aber nicht unabänderlich. Er entsteht aus fehlender thematischer Breite und fehlenden externen Signalen — beides ist aufbaubar. Er verschwindet allerdings nicht von selbst. Im Gegenteil: Je mehr Buchungsentscheidungen sich in KI-Systeme verlagern, desto stärker wirkt er sich aus.
Befund 2: Sterne bieten keinen Schutz
Fünf-Sterne-Häuser (12,9 Punkte) schneiden besser ab als Vier-Sterne-Häuser (10,7 Punkte). Der Unterschied ist real — aber praktisch bedeutungslos. Beide Gruppen liegen tief im Bereich „wird gelegentlich genannt, selten prominent". Der Sprung von 10,7 auf 12,9 Punkte verändert nichts an der Grundsituation: Für den empfehlungssuchenden Gast sind beide faktisch unsichtbar.
Die härtesten Einzelbefunde
- Mehrere Fünf-Sterne-Häuser in international bekannten Wintersportdestinationen erreichen den Wert null.
- Ein Fünf-Sterne-Haus, das regelmäßig als Gästehaus einer Regierung dient, kommt auf 7,8 Punkte.
- Das bestplatzierte Wellnesshaus der gesamten Studie ist ein Vier-Sterne-Betrieb — und liegt vor sämtlichen Luxusmarken seiner Region.
Die Erklärung: Sterne beschreiben Ausstattung und Service. Sie sagen nichts darüber aus, ob ein Haus zu einem Thema etwas Auffindbares beiträgt. Die KI empfiehlt entlang von Themen — nicht entlang von Kategorien.
Befund 3: Die Spitzendestinationen sind blind
Ausgerechnet Lech am Arlberg — eine der teuersten und prestigeträchtigsten Adressen der Alpen — liegt mit 8,5 Punkten im untersten Bereich. Ganze Ferienregionen wie Kärnten kommen auf 4,4 Punkte und sind damit praktisch unsichtbar.
Die Erklärung: In Destinationen, in denen viele Häuser dasselbe anbieten und keines ein klares thematisches Profil besetzt, hat die KI keinen Grund, ein bestimmtes Haus zu nennen. Sie weicht dann auf Buchungsportale und Ketten aus. Prestige, Preisniveau und Bekanntheit der Destination haben keinen erkennbaren Einfluss auf die KI-Sichtbarkeit der dort ansässigen Häuser.
Kapitel 8: Der Ländervergleich
Die Schweiz liegt vorn, Österreich am Ende. Dieser Unterschied ist jedoch nicht als nationale Leistungsdifferenz zu lesen. Der Schweizer Vorsprung geht fast vollständig auf eine Handvoll historischer Weltmarken zurück — Häuser, die KI-Systeme seit Jahrzehnten aus Literatur, Presse und Reiseberichten kennen. Klammert man diese wenigen Häuser aus, liegt die Schweiz auf demselben Niveau wie Deutschland und Österreich.
Die eigentliche Erkenntnis: In allen drei Ländern ist die Verteilung nahezu identisch. Überall liegen über 90 Prozent der Häuser unter 20 Punkten. Überall fehlt die Spitze. Überall dominieren Ketten und Portale. Es handelt sich nicht um ein deutsches, österreichisches oder schweizerisches Problem, sondern um ein strukturelles Problem der gesamten DACH-Hotellerie.
Kapitel 9: Wo die größten Hebel liegen
Hebel 1: Der Empfehlungsraum ist unbesetzt
Der wichtigste Befund für Hoteliers ist zugleich der ermutigendste: Kein einziges Einzelhaus dominiert den KI-Empfehlungsraum. Der höchste gemessene Wert liegt bei 44,8 von 100 Punkten — und das bei einem historischen Luxushaus mit hundertjähriger Medienpräsenz. Es gibt keinen etablierten Wettbewerb. Wer jetzt beginnt, konkurriert mit fast niemandem.
Hebel 2: Thematische Breite schlägt Größe
Der Unterschied zwischen sichtbaren und unsichtbaren Häusern ist nicht Größe, Sternekategorie oder Preisniveau, sondern thematische Präsenz: Ketten erscheinen in 72,8 Themen, Einzelhäuser in 26,6. Ein Hotel, das seine Themen klar besetzt — Familie, Therme, Kulinarik, Bergsport, Barrierefreiheit — hat in diesen Themen eine reale Chance, genannt zu werden. Ein Hotel, das alles zugleich sein will, hat sie nicht.
Hebel 3: Externe Signale sind der eigentliche Motor
Der Vorteil der Ketten entsteht nicht auf ihrer Website, sondern außerhalb: durch Erwähnungen, Verlinkungen, Nennungen in Portalen, Fachmedien und Verzeichnissen. Genau daraus leiten KI-Systeme Autorität ab. Für Einzelhäuser heißt das: Die eigene Website ist notwendig, aber nicht hinreichend.
Hebel 4: Antwortfähige Inhalte
KI-Systeme zitieren Inhalte, die klar formulierte Antworten auf konkrete Fragen liefern. Werbetexte werden nicht zitiert. Präzise, überprüfbare Aussagen schon.
Kapitel 10: Was Hotels jetzt tun sollten
- Sichtbarkeit messen, statt sie zu vermuten. Ohne Ausgangswert lässt sich kein Fortschritt feststellen. Der erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme: In welchen Themen kommt das eigene Haus vor — und in welchen nicht?
- Ein Thema besetzen, statt alles anzubieten. Die KI empfiehlt entlang von Themen. Ein klar besetztes Thema schlägt ein diffuses Angebotsversprechen.
- Die Website antwortfähig machen. Konkrete Fragen konkret beantworten. Fakten statt Adjektive. Was ein KI-System nicht zitieren kann, existiert für es nicht.
- Externe Signale aufbauen. Fachmedien, Verzeichnisse, Portale, regionale Berichterstattung. Das ist der Hebel, mit dem Ketten gewinnen — und er steht Einzelhäusern grundsätzlich offen.
- Regelmäßig nachmessen. KI-Antworten verändern sich laufend. Sichtbarkeit ist kein Zustand, sondern ein Prozess.
Kapitel 11: Über die Studie
Methodik
Datengrundlage ist die AI-Visibility-Datenbank von Semrush (seit April 2026 ein Adobe-Unternehmen), gespeist aus über 289 Millionen realen KI-Prompts, erhoben aus Clickstream-Daten der KI-Suche und Googles Keyword-Datensatz für AI Overviews. Abgedeckt werden ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini und Perplexity. Gemessen wurde auf Themenebene, ausschließlich auf Themen ohne Markennamen mit kommerzieller oder transaktionaler Absicht im deutschsprachigen Raum. Themen wurden nach KI-Volumen und Kaufabsicht gewichtet. Die Werte sind modellbasiert und richtungsweisend; sie zeigen Größenordnungen und Muster, keine exakten Einzelwerte.
Anonymisierung
Diese Studie nennt keine Hotels namentlich. Einzelbefunde werden ausschließlich kategorisiert dargestellt. Ziel der Studie ist die Analyse eines Branchenmusters, nicht die Bewertung einzelner Betriebe.
Zitierhinweis
maxonline® Marketing hfw GmbH (2026): GEO-Studie Hotellerie 2026 — Sichtbarkeit von über 500 DACH-Hotels in generativen KI-Suchsystemen. Leiben, Juli 2026. Die Grafiken dieser Studie dürfen unter Nennung der Quelle frei verwendet werden.
Anhang: Häufige Fragen
Wie sichtbar sind Hotels in ChatGPT und anderen KI-Suchsystemen?
Nach der GEO-Studie Hotellerie 2026 erreichen privat geführte Vier- und Fünf-Sterne-Hotels im DACH-Raum eine durchschnittliche KI-Sichtbarkeit von 11,2 von 100 Punkten. 93 Prozent aller untersuchten Häuser liegen unter 20 Punkten und kommen damit in KI-Empfehlungen praktisch nicht vor. 28 der 472 untersuchten Häuser erreichen den Wert null.
Warum empfiehlt die KI Hotelketten häufiger als Privathotels?
Weil eine Ketten-Domain hunderte Häuser bündelt. Jede Erwähnung, jeder Link und jeder Testbericht zahlt auf dieselbe Domain ein. Dadurch erscheint eine Ketten-Domain in durchschnittlich 72,8 Themen, ein Einzelhaus nur in 26,6. Die KI liest daraus thematische Breite und Autorität. Im Ergebnis werden Ketten 3,2-mal häufiger empfohlen (36,2 gegenüber 11,2 Punkten).
Was ist der Unterschied zwischen bekannt sein und empfohlen werden?
Fragt man eine KI direkt nach einem Hotelnamen, kennt sie fast jedes Haus. Dieser Wert ist jedoch wertlos, weil der Fragende das Hotel bereits kennt. Entscheidend sind Empfehlungsfragen ohne Markennamen — dort entstehen neue Gäste. Genau diese Fragen wurden in der Studie gemessen. Deshalb schneiden auch weltbekannte Häuser niedrig ab: Sie sind bekannt, aber sie werden nicht empfohlen.
Schützen fünf Sterne vor Unsichtbarkeit in der KI-Suche?
Nein. Fünf-Sterne-Häuser erreichen 12,9 Punkte, Vier-Sterne-Häuser 10,7. Beide Gruppen liegen weit unter der Schwelle, ab der KI-Systeme verlässlich empfehlen. Mehrere Fünf-Sterne-Häuser in international bekannten Destinationen erreichen den Wert null. Das bestplatzierte Wellnesshaus der Studie ist ein Vier-Sterne-Betrieb.
Welche Destinationen schneiden am schlechtesten ab?
Kärnten (4,4 Punkte), die Steiermark (7,0), die Wachau (7,1) und Lech am Arlberg (8,5). Auffällig ist, dass gerade prestigeträchtige und teure Destinationen schlecht abschneiden. Wo viele Häuser dasselbe anbieten und keines ein klares thematisches Profil besetzt, weicht die KI auf Buchungsportale und Ketten aus.
Was können Hotels tun, um in KI-Suchsystemen sichtbar zu werden?
Fünf Schritte: die eigene Sichtbarkeit messen statt vermuten; ein klares Thema besetzen statt alles anzubieten; die Website antwortfähig machen (Fakten statt Werbetexte); externe Signale in Fachmedien, Verzeichnissen und Portalen aufbauen; und regelmäßig nachmessen. Der wichtigste Befund dabei: Der KI-Empfehlungsraum ist praktisch unbesetzt — wer jetzt beginnt, konkurriert mit fast niemandem.
Ich beschäftige mich täglich mit den aktuellen News und Trends aus der SEO- und GEO-Welt und entwickle Strategien, die unsere Kunden wirklich nach vorne bringen.