Jeder zweite US-Verbraucher sucht lokale Firmen mit KI: Was das für Ihre Sichtbarkeit heißt

Wenn ein potenzieller Kunde heute einen Handwerker, eine Steuerkanzlei oder einen Fachhändler in seiner Nähe sucht, tippt er nicht mehr zwingend einen Suchbegriff in Google. Er fragt vielleicht ChatGPT, Perplexity oder einen anderen KI-Assistenten und bekommt eine formulierte Antwort mit Namen, Öffnungszeiten und einer Empfehlung. Wie sicher diese Angaben sind, entscheidet darüber, ob Ihr Unternehmen richtig, falsch oder gar nicht vorkommt.

Eine aktuelle Studie liefert dazu Zahlen. Sie hat einen Haken, den wir von Anfang an benennen: Sie stammt aus den USA und wurde von einem Anbieter gesponsert, der Sichtbarkeits-Software verkauft. Wir gehen deshalb in diesem Artikel in vier Schritten vor: Was steht in der Quelle? Was ist übertragbar, was nicht? Was bedeutet das für Unternehmen im DACH-Raum? Und wie bereiten Sie sich vor, ohne auf eine Zahl zu wetten, die für Ihren Markt nicht belegt ist?

Was die SOCi-Studie berichtet

Die Zahlen stammen aus dem „2026 Local Discovery Index“ des Anbieters SOCi, veröffentlicht am 5. Oktober 2026 auf martech.org. Es ist die dritte Ausgabe dieser jährlichen Umfrage. Befragt wurden mehr als 1.000 Verbraucher in den USA. Die Ergebnisse sind nach Alter, Geschlecht und Haushaltseinkommen gewichtet, damit sie die US-Bevölkerung abbilden. Frühere Ausgaben erschienen noch unter dem Namen „Consumer Behavior Index“.

Die zentralen Aussagen, wie sie in der Quelle stehen:

• 9 Prozent auf 52 Prozent: Der Anteil der befragten Verbraucher, die in den letzten 30 Tagen ein KI-Tool genutzt haben, um ein lokales Unternehmen zu finden, stieg von 2025 auf 2026 von 9 auf 52 Prozent. Die Quelle spricht von einer Steigerung um nahezu das Sechsfache.
• 67 Prozent: Von den KI-Nutzern gaben so viele an, mindestens einmal falsche Informationen über ein lokales Unternehmen erhalten zu haben.
• 30 Prozent: Von diesen Betroffenen sagten, die falschen Angaben hätten ihnen tatsächlich Unannehmlichkeiten bereitet.
• 81 Prozent: So viele prüfen eine KI-Empfehlung zunächst auf irgendeinem anderen Weg. Am häufigsten sind Bewertungen mit etwa 33 Prozent, dahinter Social Media mit 20 Prozent, die Suche mit 16 Prozent und mehrere Quellen zugleich mit 12 Prozent.
• 19 Prozent: So viele gehen direkt von der KI-Empfehlung zur Kontaktaufnahme über.

Die Autoren der Studie fassen das Verhalten als „Verifizierungsschleife“ zusammen. Sinngemäß: Eine Entdeckung auf einem Kanal wird auf anderen Kanälen gegengeprüft, bevor eine Entscheidung fällt. Das ist ein anderes Bild als der klassische Trichter, in dem ein Kunde von der Suche geradlinig zum Anruf gelangt.

Die Quelle kennzeichnet den Beitrag als „Sponsored Content“ von SOCi. Die geäußerten Meinungen seien die des Sponsors, martech.org bestätigt die Schlussfolgerungen weder, noch widerspricht es ihnen.

Eine Kleinigkeit, die schnell zu Verwechslungen führt: Der Artikel nennt an anderer Stelle auch „etwa 19 Prozent“ für KI-Suchen Anfang 2025. Das ist eine andere Messgröße als der Anteil der 19 Prozent, die direkt Kontakt aufnehmen. Wir verwenden die 19 Prozent in diesem Text ausschließlich für den direkten Übergang zur Kontaktaufnahme.

Wie belastbar sind diese Zahlen?

Das ist die Frage, die ein skeptischer Geschäftsführer zu Recht zuerst stellt. Wir trennen deshalb, was die Quelle trägt, und was nicht.

Was die Quelle trägt: In einer gewichteten Umfrage unter mehr als 1.000 US-Verbrauchern gaben 52 Prozent an, in den letzten 30 Tagen KI für die lokale Suche genutzt zu haben. Das ist eine Selbstauskunft der Befragten über ihr Verhalten.

Was sie nicht trägt:

1. Übertragbarkeit auf den DACH-Raum. Befragt wurden nur Menschen in den USA. Ob die Werte in Deutschland, Österreich oder der Schweiz ähnlich, höher oder niedriger sind, wissen wir nicht. Die Studie macht dazu keine Aussage, und wir wollen keine erfinden.
2. Neutralität des Auftraggebers. SOCi verkauft Werkzeuge für lokale Sichtbarkeit. Ein Anbieter hat ein Interesse an Ergebnissen, die das Thema dringlich erscheinen lassen. Das bedeutet nicht, dass die Zahlen falsch sind. Es bedeutet, dass sie ohne unabhängige Bestätigung mit Vorsicht zu lesen sind.
3. Die Aussage zu falschen Angaben. Die 67 Prozent beruhen auf der Erinnerung der Befragten, mindestens einmal falsche Informationen erhalten zu haben. Wie häufig und wie gravierend das war, geht daraus nicht hervor.
4. Der Zeitvergleich. Die Werte für frühere Jahre stammen aus früheren Ausgaben unter anderem Namen. Ein sprunghafter Anstieg kann auch mit Fragestellung und Zusammensetzung der Befragten zu tun haben. Die Quelle weist alle Zahlen als gerundet aus.

Daraus folgt eine nüchterne Haltung: Das beschriebene Verhalten, nämlich KI-gestützte Suche mit anschließender Gegenprüfung, ist plausibel und passt zu dem, was in Fachmedien derzeit diskutiert wird. Die konkreten Prozentwerte sind jedoch für die USA berichtet, von einem interessierten Anbieter gesponsert und nicht auf Ihren Markt übertragbar belegt. Planen Sie deshalb mit der Richtung, nicht mit der Zahl.

Verfügbarkeit: Ein Trend, kein Produkt

Anders als bei einer Produktneuheit gibt es hier nichts zum Einschalten. Es handelt sich um ein berichtetes Nutzerverhalten. Die Quelle beschreibt keine Funktion, die Sie buchen können. Für den DACH-Raum ist die Übertragbarkeit nicht belegt, deshalb formulieren wir bewusst vorsichtig: Das ist eine Entwicklung, die auf Unternehmen zukommen kann, und kein bestätigter Zustand Ihres Marktes.

Das ändert die Frage. Statt „Welches Werkzeug sollten wir kaufen?“ lautet sie: „Was können wir vorbereiten, das uns nichts kostet, falls sich das Verhalten bei unseren Kunden ähnlich entwickelt?“ Die gute Nachricht: Die sinnvollen Vorbereitungen sind größtenteils ohnehin gute Praxis.

Was die Verifizierungsschleife für Ihre Sichtbarkeit bedeutet

Wenn Kunden eine KI-Empfehlung gegenprüfen, hat das drei praktische Folgen, die unabhängig von der Prozentzahl gelten.

Erstens: Konsistenz wird wichtiger als einzelne Spitzenplatzierungen. Wer auf einem Kanal eine KI-Antwort erhält und auf dem nächsten andere Öffnungszeiten findet, verliert Vertrauen. Entscheidend ist, dass Ihre Grunddaten, also Name, Adresse, Telefonnummer, Öffnungszeiten, Leistungen und Preisangaben, überall übereinstimmen.

Zweitens: Bewertungen sind Teil der Gegenprüfung. Laut Quelle ist die Prüfung über Bewertungen der häufigste Weg nach einer KI-Empfehlung. Wer Bewertungen vernachlässigt oder unbeantwortet lässt, schwächt genau den Schritt, der über den Kontakt entscheidet.

Drittens: Die Webseite wird zur Quelle für Maschinen. Die Fachwelt nennt die Optimierung dafür Generative Engine Optimization, kurz GEO. Während klassisches SEO darauf zielt, in einer Liste von Suchergebnissen weit oben zu stehen, geht es bei GEO darum, Inhalte so zu strukturieren und zu belegen, dass KI-Systeme sie in einer generierten Antwort als Quelle nennen. Aus der Fachliteratur wissen wir, dass generative Suchwerkzeuge meist zuerst relevante Web-Inhalte abrufen und sie dann zu einer Antwort zusammenfassen. Eine klare, aktuelle, widerspruchsfreie Webseite hilft in beiden Fällen.

Wo die Gefahr falscher Angaben entsteht

Die Studie berichtet, dass zwei Drittel der KI-Nutzer schon einmal falsche Angaben über ein lokales Unternehmen erhalten haben. Aus der Quelle geht nicht hervor, woher die Fehler stammen. Wir können deshalb nur typische Ursachen nennen, die in der Praxis plausibel sind, ohne zu behaupten, dass sie in der Studie gemessen wurden:

• Veraltete Einträge: Alte Öffnungszeiten, ein früherer Standort oder eine nicht mehr angebotene Leistung stehen in Verzeichnissen, die niemand mehr pflegt.
• Widersprüchliche Angaben: Webseite, Branchenverzeichnis und Karteneintrag nennen unterschiedliche Daten. Ein System, das mehrere Quellen zusammenführt, muss sich für eine entscheiden.
• Fehlende Angaben: Was nirgends klar steht, wird ergänzt oder weggelassen.

Welche dieser Ursachen bei Ihnen vorliegt, lässt sich nicht aus einer US-Studie ablesen. Das lässt sich nur durch eigenes Nachsehen klären.

Ein Stichprobentest in zwei Stunden

Der einfachste und billigste Einstieg braucht kein Werkzeug. Er besteht aus einer Stichprobe, die Sie oder eine Mitarbeiterin in etwa zwei Stunden durchführen können:

1. Zehn Kundenfragen formulieren. Etwa: „Welche Steuerkanzlei in [Ihre Stadt] ist auf Handwerksbetriebe spezialisiert?“ oder „Wann hat [Ihr Firmenname] geöffnet?“. Nehmen Sie Fragen, die Ihre Kunden tatsächlich stellen.
2. Jede Frage in mehreren KI-Assistenten stellen. Notieren Sie wörtlich, was geantwortet wird, mit Datum und Assistent.
3. Jede Angabe mit der Wirklichkeit abgleichen. Stimmen Adresse, Zeiten, Leistungen und Preise? Markieren Sie Abweichungen und Lücken.
4. Die Quelle des Fehlers suchen. Wo steht die falsche Angabe? Webseite, Verzeichnis, Bewertungsportal, Karteneintrag?
5. Korrekturen anstoßen. Pflegen Sie die Einträge, die Sie selbst verändern können, zum Beispiel Ihr Google Business Profile, und halten Sie fest, wann Sie nachprüfen.

Das Ergebnis ist eine kleine Tabelle mit Abweichungen. Sie zeigt Ihnen, ob das Thema für Ihr Unternehmen Substanz hat, und zwar mit Ihren eigenen Daten statt mit den Daten einer US-Umfrage.

Zuordnung: Welches Team auf unserer Webseite das übernimmt

Auf amazing-agents.com ist der Bereich Research & Analytics beschrieben. Dort sind für dieses Thema drei Rollen relevant, und wir geben ihre Beschreibung so wieder, wie sie auf der Webseite steht.

• Lotte, Trend-Scout: Sie erkennt schwache Signale früh und liefert wöchentlich einen Trend-Report mit Relevanz-Bewertung und empfohlener Reaktion (adaptieren, beobachten oder ignorieren). Die Studie wäre für sie ein typisches Signal, das sie einordnet.
• Nadja, Research-Lead: Zu ihren Aufgaben zählt laut Webseite die GEO-Sichtbarkeit. Sie prüft, wie eine Marke in KI-generierten Suchergebnissen vorkommt, und identifiziert Lücken, die sich durch gezielten Content schließen lassen.
• Daniel, Analytics: Er wertet Performance-Daten aus und meldet Auffälligkeiten mit Kontext.

Das Muster, das wir daraus ableiten: Ein Agent kann die Stichprobe regelmäßig wiederholen, Abweichungen sammeln und in einem Bericht zusammenfassen. Das ist Arbeit, die sich gut automatisieren lässt, weil sie repetitiv ist und klare Kriterien hat. Was der Agent nicht entscheidet, sind die Konsequenzen. Auf der Webseite heißt es zur Social-Media-Seite: Natascha entscheidet, welche Trends ins Programm kommen. Und zur Qualitätssicherung: Kein Inhalt geht live ohne den Brand-Check von Magdalena.

Ohne und mit Freigabe-Schritt

Der Unterschied lässt sich an diesem Thema konkret zeigen.

Ohne Freigabe-Schritt: Niemand merkt, wenn eine KI falsche Öffnungszeiten oder Leistungen über Ihr Unternehmen verbreitet. Oder, schlimmer, ein automatisierter Ablauf ändert Einträge und Texte selbstständig und trägt dabei einen Fehler in Dutzende Verzeichnisse. Beides ist ohne klare Grenze möglich.

Mit Freigabe-Schritt: Der Agent prüft regelmäßig, wie KI-Assistenten Ihr Unternehmen beschreiben, und meldet Abweichungen. Ein Mensch prüft die Stichprobe, entscheidet über Korrekturen und stößt sie an, etwa im Google Business Profile, bevor Kunden auf falscher Grundlage entscheiden. Inhalte, die veröffentlicht werden, laufen zuvor durch den Brand-Check.

Was Sie diese Woche vorbereiten sollten

Weil die Übertragbarkeit auf den DACH-Raum nicht belegt ist, empfehlen wir keine Investition in ein Werkzeug, sondern Vorbereitung:

1. Grunddaten vereinheitlichen. Legen Sie einen verbindlichen Datensatz fest: Name, Adresse, Telefon, Öffnungszeiten, Leistungen. Gleichen Sie Webseite, Karteneintrag und Branchenverzeichnisse daran ab.
2. Bewertungen ansehen und beantworten. Bestimmen Sie eine Person, die neue Bewertungen regelmäßig liest und beantwortet.
3. Den Stichprobentest einmal durchführen. Zehn Fragen, mehrere Assistenten, Abweichungen notieren. Entscheiden Sie anhand Ihrer eigenen Ergebnisse, ob eine regelmäßige Prüfung lohnt.

Risiken und offene Fragen

• Unklare Datengrundlage: Die Zahlen sind US-Selbstauskünfte aus einer gesponserten Umfrage. Behandeln Sie sie als Hinweis, nicht als Beleg für Ihren Markt.
• Kein Einfluss auf alles: Sie können Ihre eigenen Einträge pflegen. Wie ein KI-System Informationen auswählt und formuliert, steuern Sie nicht.
• Aufwand gegen Nutzen: Für ein Unternehmen mit überwiegend Bestandskunden und Empfehlungsgeschäft kann das Thema weniger dringend sein als für ein Geschäft, das von Laufkundschaft lebt.
• Datenschutz und Recht: Wenn Sie KI-Assistenten systematisch abfragen oder Inhalte automatisiert veröffentlichen, klären Sie vorab die Nutzungsbedingungen und die Kennzeichnungspflichten.

Fazit: Vorbereiten, ohne zu wetten

Die SOCi-Studie ist ein Anlass, nicht ein Beweis. Sie berichtet, dass in den USA ein großer Teil der Befragten KI für die lokale Suche nutzt, dass viele dabei falsche Angaben erhielten und dass die meisten eine Empfehlung gegenprüfen. Für den DACH-Raum ist nichts davon belegt. Aber die Konsequenz, die sich daraus ziehen lässt, ist unabhängig von der Prozentzahl vernünftig: Ihre Unternehmensdaten sollten überall stimmen, Ihre Bewertungen sollten gepflegt sein, und Sie sollten wissen, wie KI-Assistenten Ihr Unternehmen beschreiben.

Der Unterschied zwischen einem Agenten ohne Rahmen und einem Agenten mit Grenzen und Freigabe-Schritt zeigt sich genau hier. Ein Agent, der prüft und meldet, spart Ihnen Zeit. Ein Agent, der ohne Freigabe Einträge ändert, kann Fehler vervielfachen. Wir empfehlen den ersten.

Quellen: martech.org, „AI usage surges 6X for local search, fragmenting the digital ecosystem“ (Sponsor-Beitrag von SOCi), 5. Oktober 2026; Funktionsbeschreibungen von Lotte, Nadja und Daniel auf amazing-agents.com.