Lokale Sichtbarkeit in ChatGPT und Gemini: Sichtbarkeitsstudie 2026

Rankitect hat untersucht, wie häufig lokale Unternehmen aus sechs Städten der Bergstraße und des angrenzenden Wirtschaftsraums in Antworten von ChatGPT und Google Gemini erscheinen.

Dafür wurden 60 lokale Unternehmen aus fünf Branchen untersucht. Für jede Branche und Stadt wurden drei unterschiedliche lokale Such- und Empfehlungsfragen verwendet und jede Abfrage mehrfach wiederholt. Insgesamt umfasst die Untersuchung 540 KI-Antworten sowie ergänzende Google-SERP-Daten.

ChatGPT nannte die Unternehmen der definierten Stichprobe in 85,6 % der möglichen Fälle. Bei Gemini lag die Mention Rate bei 55,7 %. Der Unterschied von 29,8 Prozentpunkten ist innerhalb der untersuchten Stichprobe statistisch deutlich.

39 von 60 Unternehmen wurden von ChatGPT in allen neun relevanten Antworten genannt, bei Gemini waren es 19 von 60. Nur 14 von 60 Unternehmen erreichten in beiden Systemen eine vollständige Sichtbarkeit.

Eine höhere Zahl an Google-Bewertungen war in beiden Systemen positiv mit der gemessenen Sichtbarkeit assoziiert. Eine hohe durchschnittliche Sternebewertung allein zeigte dagegen keinen statistisch belastbaren Zusammenhang.

Die Ergebnisse sprechen dafür, AI Visibility nicht als bloße Erweiterung eines klassischen Google-Rankings zu betrachten: Unternehmen können in einem KI-System sehr präsent und in einem anderen deutlich schwächer sichtbar sein.

Jede der drei Promptvarianten wurde dreimal in einer frischen Sitzung ausgeführt. Pro Unternehmen entstanden dadurch neun relevante Antworten je KI-System.

Bei ChatGPT wurden 39 von 60 Unternehmen in allen neun Antworten genannt (65,0 %). Bei Gemini erreichten 19 von 60 Unternehmen beziehungsweise 31,7 % eine vollständige Sichtbarkeit. Vollständig unsichtbar blieben 3 Unternehmen bei ChatGPT und 14 bei Gemini.

Die Ergebnisse zeigen deutliche Branchenunterschiede innerhalb der Stichprobe. Daraus lässt sich nicht ableiten, dass eine Branche grundsätzlich besser für KI geeignet ist.

Getestet wurden Empfehlung („Welche [Anbieter] in [Stadt] kannst du empfehlen?“), drei Anbieter („Nenne mir drei …“) und lokale Auswahl („Welche lokalen Anbieter sollte ich mir ansehen?“).

Die geringere Mention Rate bei P2 ist teilweise konstruktionsbedingt, da die Antwort explizit auf drei Anbieter begrenzt wurde.

Die Anzahl der Google-Bewertungen zeigte innerhalb der untersuchten Stichprobe einen moderaten positiven Zusammenhang mit der gemessenen AI Visibility. Die Korrelation lag bei ChatGPT bei ρ = 0,416 (p < 0,001) und bei Gemini bei ρ = 0,363 (p = 0,004).

Für den Bewertungsdurchschnitt ergab sich weder bei ChatGPT (ρ = -0,118; p = 0,368) noch bei Gemini (ρ = -0,182; p = 0,164) ein statistisch belastbarer Zusammenhang.

Die Unternehmensstichprobe wurde vor der eigentlichen KI-Auswertung festgelegt. Untersucht wurden je zehn Unternehmen in Bürstadt, Lampertheim, Bensheim, Heppenheim, Lorsch und Viernheim – jeweils zwei aus den Branchen Elektriker, Steuerberater, Physiotherapie, Immobilienmakler und Gebäudereinigung.

Die Rankitect Sichtbarkeitsstudie Bergstraße 2026 zeigt, dass lokale Unternehmenssichtbarkeit in generativen KI-Systemen weder binär noch plattformübergreifend einheitlich ist.

ChatGPT nannte die untersuchten Unternehmen deutlich häufiger und stabiler als Gemini. Gleichzeitig waren nur 23,3 % der Unternehmen auf beiden Plattformen vollständig stabil sichtbar. Branche, Standort und Promptformulierung gingen mit teilweise erheblichen Unterschieden einher.

Die Anzahl vorhandener Google-Bewertungen korrelierte positiv mit der gemessenen Sichtbarkeit in beiden KI-Systemen. Damit sprechen die Ergebnisse weder dafür, klassische SEO durch GEO zu ersetzen, noch dafür, KI-Sichtbarkeit lediglich als neues Google-Ranking zu behandeln. Vielmehr entsteht eine zusätzliche Ebene digitaler Sichtbarkeit.