Die GEO-Studie Hotellerie 2026 der SEO- und GEO-Agentur Maxonline untersucht die KI-Sichtbarkeit von 515 Vier- und Fünf-Sterne-Hotels in Deutschland, Österreich und der Schweiz in generativen KI-Suchsystemen wie ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini und Perplexity. Denn mittlerweile gehen Reisende oft nicht mehr über die gängige Suche, die mit zehn blauen Links antwortet. Sondern vielmehr antwortet eine KI mit einer sehr kurzen Liste mit konkreten Vorschlägen. Die Studie hat untersucht, welche Hotels von der KI vorgeschlagen werden – und welche nicht.
Die Datengrundlage sind die AI-Visibility-Daten von Semrush AI Visibility mit über 289 Millionen realen KI-Prompts, erhoben im Juli 2026 auf Basis themenbezogener, nicht markengebundener Suchanfragen mit Kauf- oder Buchungsabsicht.
Am Ende werden zudem konkrete Hebel für KI-Sichtbarkeit benannt und fünf Handlungsempfehlungen für Hoteliers weitergegeben.
Kernergebnisse der GEO-Studie Hotellerie 2026
Die Studie zur KI-Sichtbarkeit hat 515 Vier- und Fünf-Sterne Hotels in Deutschland, Österreich und der Schweiz untersucht. Dabei wurde nicht gemessen, ob KI-Systeme ein Hotel kennen, sondern ob sie es empfehlen, wenn ein Gast nicht explizit nach einer Marke oder einer Unterkunft fragt. Dabei hat die Studie fünf zentrale Erkenntnisse herausgearbeitet:
- Die durchschnittliche KI-Sichtbarkeit der untersuchten Einzelhotels liegt bei 11,2 von 100 Punkten, der Median bei 11,6.
- 92 Prozent aller Häuser liegen unter 20 Punkten. Von 472 untersuchten Einzelhotels kommen nur sechs auf über 30 Punkte, nur eines über 40. 28 Häuser stehen bei null Punkten.
- Kettenhotels werden dreimal häufiger empfohlen als Privathotels. Sie 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 Empfehlungen aussprechen.
- Das Problem ist strukturell, nicht national. In allen drei Ländern des DACH-Raums liegen über 90 Prozent der Häuser unter 20 Punkten.
Laut Maxonline ist der KI-Empfehlungsraum damit quasi unbesetzt. Zur Folge heißt das aber auch, dass Häuser, die diesen Empfehlungsraum jetzt besetzen, kaum Konkurrenz haben. Mit dem Wandel in der Art der Suche wird die Vorauswahl vom System getroffen. Die Sichtbarkeit weiterer Ergebnisse fällt weg. KI-Sichtbarkeit ist damit kein Marketing-Thema, sondern der Marktzugang.
Messansatz: Themen statt einzelner KI-Fragen
Die GEO-Studie arbeitet mit einem themenbasierten Ansatz, da Fragen an KI-Systeme variabel formuliert werden und nicht einfach alle Fragen getestet werden können. Ein Thema bündelt demnach alle Fragen, die auf dasselbe Ziel hinauslaufen, etwa die Fragen „beste Wellnesshotels im Zillertal“, „wo kann ich im Zillertal mit Spa übernachten“ und „Zillertal Hotel mit Sauna und Pool“ bündeln sich alle unter dem Thema „Wellnesshotels im Zillertal“. Semrush fasst reale KI-Anfragen zu Themen zusammen, entfernt Duplikate, vereinheitlicht Formulierungen und erhält dabei die ursprüngliche Absicht. Die zugrundeliegende Datenbank umfasst über 289 Millionen reale Prompts, gespeist aus Clickstream-Daten der KI-Suche sowie Googles Keyword-Datensatz für AI Overviews.
Pro Thema werden vier Messwerte herangezogen:
- 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?
Der Sichtbarkeitswert der GEO-Studie reicht von 0 bis 100 Punkten und setzt sich zusammen aus der Themenabdeckung und der Nennungskonstanz zusammen. Also zum einen in wie vielen relevanten Themen ein Hotel vorkommt und zum anderen wie zuverlässig ein Hotel innerhalb eines Themas genannt wird.
Die Studie ordnet die Scores in Stufen ein:
| 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 der 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.
Untersuchte Stichprobe und methodische Abgrenzung
Die Stichprobe umfasst 515 Hotels der Vier- und Fünf-Sterne-Kategorie in Deutschland, Österreich und der Schweiz, erhoben über mehr als 120 Destinationen – von Großstädten über Alpenregionen und Küsten bis zu Wellness- und Thermenorten. 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.
Der methodisch wichtigste Stichpunkt der Studie ist jedoch, dass Markenanfragen herausgefiltert sind. Fragt man eine KI „Was ist das Hotel X?“, liefere das zwar meist eine gute Antwort, dieser Wert sei jedoch wertlos, da der Gast das Hotel bereits gezielt sucht. Gemessen wurden daher ausschließlich Themen ohne Markennamen, mit Kauf- oder Buchungsabsicht im deutschsprachigen Raum. Themen wurden zusätzlich nach KI-Volumen und kommerzieller Absicht gewichtet: Stark nachgefragte Buchungsthemen zählen mehr als seltene Informationsfragen. Diese Gewichtung erklärt, warum in dieser Studie auch weltbekannte Häuser niedrig abschneiden: Sie seien zwar bekannt, würden aber nicht empfohlen.
Zur Datengenauigkeit wird betont, dass KI-Antworten personalisiert sind und sich laufend verändern. „Keine Plattform kann exakte Sichtbarkeitswerte liefern – auch Semrush weist ausdrücklich darauf hin, dass die Werte modellbasiert und richtungsweisend sind.“ Für die Aussagen der Studie sei dies unerheblich, da es um Größenordnungen gehe: „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.“
Welche Hotels empfiehlt die KI?
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 Punkten und sind damit praktisch ohne Wirkung. 28 Häuser stehen bei null Punkten. Darunter befinden sich auch 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.
Ketten werden dreimal häufiger empfohlen
Die KI-Systeme empfehlen Ketten- und Mehrhaus-Domains dreimal so oft wie Einzelhäuser. Während die 472 Einzelhotels im Durchschnitt 11,2 Punkte in der KI-Sichtbarkeit erzielen und 11,6 Punkte im Median, sind es bei den Ketten im Durchschnitt 36,2 Punkte, 28,6 Punkte im Median. Der Grund ist keine Bevorzugung durch die KI, sondern ein struktureller Autoritätsvorteil. 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.
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.
Warum Sterne keine Sichtbarkeit garantieren
Bei den 99 untersuchten Fünf-Sterne-Hotels liegt der Punktedurchschnitt bei 12,9. Bei den 373 Vier-Sterne-Hotels sind es 10,7 Punkte. Der Unterschied ist also minimal und kaum relevant, da beide Gruppen weit unter der Schwelle einer verlässlichen Empfehlung liegen.
Dabei zeigt sich, dass mehrere Fünf-Sterne-Häuser in international bekannten Wintersportdestinationen den Wert null erreichen. Ein Fünf-Sterne-Haus, das regelmäßig als Gästehaus einer Regierung dient, kommt nur auf 7,8 Punkte. Das bestplatzierte Wellnesshaus der gesamten Studie ist ein Vier-Sterne-Betrieb — und liegt vor sämtlichen Luxusmarken seiner Region.
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.
Es braucht ein Profil für Spitzendestinationen
Bei den Destinationen zeigt die Auswertung, dass einige Spitzenlagen in der Wahrnehmung der KI-Suche schlecht abschneiden. Lech am Arlberg — eine der teuersten und prestigeträchtigsten Adressen der Alpen — liegt beispielsweise 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.
Strukturelles Problem im ganzen DACH-Raum
Die Schwierigkeiten in der KI-Sichtbarkeit bestehen nicht nur in Deutschland. Die Schweiz liegt in der Sichtbarkeit mit durchschnittlich 14,3 Punkten vorn, Österreich mit 9,6 Punkten am Ende. Deutschland mit 11,2 Punkten dazwischen. Der Schweizer Vorsprung geht jedoch 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.
Wie können Hotels ihre KI-Sichtbarkeit verbessern?
Laut der Studie gibt es für die KI-Sichtbarkeit von Hotels vier entscheidende Hebel:
- Der Empfehlungsraum ist unbesetzt: 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.
- 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.
- 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.
- Antwortfähige Inhalte: KI-Systeme zitieren Inhalte, die klar formulierte Antworten auf konkrete Fragen liefern. Werbetexte werden nicht zitiert. Präzise, überprüfbare Aussagen schon.
5 Handlungsempfehlungen für Hoteliers
1. 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.
2. Ein Thema besetzen, statt alles anzubieten.
Die KI empfiehlt entlang von Themen. Ein klar besetztes Thema schlägt ein diffuses Angebotsversprechen.
3. Die Website antwortfähig machen.
Konkrete Fragen konkret beantworten. Fakten statt Adjektive. Was ein KI-System nicht zitieren kann, existiert für es nicht.
4. Externe Signale aufbauen.
Fachmedien, Verzeichnisse, Portale, regionale Berichterstattung. Das ist der Hebel, mit dem Ketten gewinnen — und er steht Einzelhäusern grundsätzlich offen.
5. Regelmäßig nachmessen.
KI-Antworten verändern sich laufend. Sichtbarkeit ist kein Zustand, sondern ein Prozess.
Über die GEO-Studie Hotellerie 2026
Die GEO-Studie Hotellerie 2026 basiert auf der AI-Visibility-Datenbank von Semrush (seit April 2026 ein Adobe-Unternehmen) mit über 289 Millionen realen KI-Prompts 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.
Die Studie nennt keine Hotels namentlich. Einzelbefunde werden ausschließlich kategorisiert dargestellt, da das Ziel die Analyse eines Branchenmusters ist, nicht die Bewertung einzelner Betriebe.
Quelle: Maxonline
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