Wie sichtbar ist Ihr Hotel wirklich – bei Google und in ChatGPT & Co.?

Teil 1 der Serie «KI-Sichtbarkeit für Hotels: Der Fahrplan»

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Ein Gast tippt in ChatGPT: «Ruhiges Boutique-Hotel im Berner Oberland mit gutem Frühstück, um 220 Franken pro Nacht.» In wenigen Sekunden erscheinen drei bis fünf Namen. Kein Scrollen, keine Vergleichsseite, keine zehn blauen Links. Entweder Ihr Hotel gehört zu diesen wenigen Namen – oder es taucht schlicht nicht auf. Für Sie als Hotelier stellt sich damit eine neue, sehr konkrete Frage: Wissen Sie überhaupt, ob und wie Ihr Haus in diesen Antworten vorkommt?

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Problem im Hotelalltag

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Die meisten Hoteliers kennen ihre Position bei Google noch ungefähr – ein Blick auf die Buchungszahlen oder eine gelegentliche Google-Suche nach dem eigenen Namen genügt meist. Bei ChatGPT, Gemini oder Perplexity fehlt dieses Gefühl völlig. Niemand hat je kontrolliert, was diese Systeme über das eigene Hotel sagen – oder ob sie es überhaupt kennen. Das Ergebnis: Viele Betriebe investieren weiter in klassisches Online-Marketing, ohne zu wissen, dass sie für einen wachsenden Teil der Gästesuche schlicht unsichtbar sind.

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Aktuelles aus Studie / Anlass

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Eine aktuelle Untersuchung von Nokumo Research hat 3'600 KI-Antworten und 1'337 Website-Audits aus dem Gastgewerbe ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, wie unterschiedlich die einzelnen KI-Systeme bei der Hotelsuche funktionieren:

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• Booking.com dominiert die KI-Antworten: Die Plattform erscheint in 95,3 Prozent aller getesteten Anfragen – oft deutlich häufiger als die Hotel-Website selbst.
• ChatGPT liefert den höchsten Anteil an Direktbuchungs-Empfehlungen (20,6 Prozent), ist dabei aber auch das unberechenbarste System – die Ergebnisse schwanken stark von Anfrage zu Anfrage.
• Gemini lehnt sich am stärksten an OTAs an: In fast 30 Prozent der Fälle verweist Gemini auf eine Buchungsplattform statt auf die Hotel-Website.
• Perplexity ist am konsistentesten, empfiehlt aber ebenfalls seltener eine Direktbuchung als ChatGPT.
• Fehlerhafte strukturierte Daten führen zu Falschinterpretationen: In einem dokumentierten Fall wurde ein Hotel maschinenlesbar als Einzelhandelsbetrieb eingestuft – mit entsprechenden Folgen für die Sichtbarkeit.
• Die Sprache der Anfrage verändert das Ergebnis: Dieselbe Unterkunft kann bei einer deutschen Anfrage sichtbar sein und bei derselben Frage in einer anderen Sprache unsichtbar bleiben.

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Eine ergänzende Studie zur KI-Sichtbarkeit österreichischer Hotels (89 Betriebe, analysiert zwischen April und Mai 2026) bestätigt das Bild: Viele Häuser investieren bereits in Website, Newsletter und Kampagnen – für KI-Systeme sind sie trotzdem kaum als vertrauenswürdige Quelle erkennbar.

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Was bedeutet das für Ihr Hotel?

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1. Google-Ranking und KI-Sichtbarkeit sind zwei verschiedene Baustellen

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Ein Hotel kann bei Google auf Seite eins stehen und in ChatGPT trotzdem komplett fehlen. Die beiden Systeme suchen nach unterschiedlichen Signalen: Google bewertet vor allem Relevanz und Nutzererfahrung der Website, KI-Systeme suchen nach klaren, strukturierten Fakten aus mehreren Quellen gleichzeitig.

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2. Sie können selbst prüfen, wo Sie stehen – ganz ohne Tool

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Öffnen Sie ChatGPT, Gemini oder Perplexity im privaten Modus (damit frühere Suchen das Ergebnis nicht verfälschen) und stellen Sie zehn bis zwanzig Fragen, wie sie ein Gast stellen würde: «Bestes Familienhotel in [Ihre Region]», «ruhiges Hotel in [Ort] mit Wellnessbereich unter 200 Franken». Notieren Sie für jede Frage: Erscheint Ihr Hotel? Wird es korrekt beschrieben? Welche Mitbewerber tauchen stattdessen auf? Schon dieser einfache Test zeigt innert einer halben Stunde, wo Sie stehen.

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3. Ihre Drittquellen zählen mehr, als Sie denken

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KI-Systeme verlassen sich stark auf Booking.com, TripAdvisor, Google Maps und redaktionelle Erwähnungen – nicht nur auf Ihre eigene Website. Ein vollständiges, aktuelles Profil auf diesen Plattformen ist deshalb keine Nebensache, sondern eine der wirksamsten Einzelmassnahmen für KI-Sichtbarkeit.

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Konkretes Praxisbeispiel

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Ausgangslage: Ein Familienhotel im Wallis mit 40 Zimmern hatte in den letzten Jahren konsequent in SEO investiert und rankte bei Google auf Seite eins für «Familienhotel Wallis». Der Betrieb ging davon aus, digital gut aufgestellt zu sein.

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Massnahme: Die Geschäftsführerin führte den oben beschriebenen Selbsttest mit fünfzehn typischen Gästefragen in ChatGPT, Gemini und Perplexity durch. Ergebnis: Bei elf von fünfzehn Fragen erschien das Hotel nicht, bei zwei weiteren wurden veraltete Zimmerpreise genannt. Stattdessen empfahlen alle drei Systeme durchgehend zwei Mitbewerber aus der Region, die zwar kleiner sind, aber ein vollständiges, aktuelles Google Business Profile sowie zahlreiche aktuelle Bewertungen mit Fotos vorweisen konnten.

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Erwartung: Mit diesem konkreten Befund konnte das Hotel gezielt Prioritäten setzen: aktuelle Preise und Ausstattungsmerkmale auf Google Business Profile und Booking.com pflegen, Bewertungen aktiv einholen und die eigene Website mit klaren, faktenbasierten Antworten auf typische Gästefragen ergänzen. Ein erneuter Test nach acht Wochen soll zeigen, ob sich die Sichtbarkeit verbessert hat.

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Häufige Fehler

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1. Nur den eigenen Hotelnamen testen. Wer nur prüft, ob die KI den Namen kennt, erfährt nichts darüber, ob das Hotel bei echten Gästefragen empfohlen wird. Entscheidend ist der Test mit Bedürfnis-Anfragen, nicht mit dem Eigennamen.
2. Den Test nur einmal durchführen. KI-Antworten verändern sich mit jedem Modell-Update. Ein einmaliger Check zeigt eine Momentaufnahme, keinen verlässlichen Zustand.
3. Sich ausschliesslich auf die eigene Website verlassen. Wer nur die Website optimiert, aber Booking-, Google- und Bewertungsprofile vernachlässigt, bearbeitet nur einen Teil des Problems – und bleibt für KI-Systeme trotzdem grösstenteils unsichtbar.

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Fazit

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Google-Ranking war jahrelang der Massstab für digitale Sichtbarkeit im Hotelmarketing. Dieser Massstab reicht heute nicht mehr aus. Wer wissen will, wie präsent das eigene Hotel bei Gästen ist, die KI-Systeme für ihre Suche nutzen, muss dort selbst hinschauen – mit einem einfachen, aber ehrlichen Test. Die gute Nachricht: Dieser erste Schritt kostet nichts ausser etwas Zeit, und er zeigt sofort, wo Handlungsbedarf besteht. Im nächsten Teil dieser Serie schauen wir uns an, was hinter den Kulissen Ihrer Website passieren muss, damit KI-Systeme Ihre Informationen überhaupt korrekt lesen können.

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Quellen

• • Nokumo Research: «KI-Sichtbarkeit im Gastgewerbe: Was 3.600 KI-Antworten und 1.337 Website-Audits zeigen» (2026)
  • Nokumo Research: «Wie empfiehlt KI Hotels? 450 Anfragen, 4 Modelle, 5 Länder» (2026)
  • hotelimpulse.at: «Österreichische Hotels sind auf KI-Sichtbarkeit kaum vorbereitet» (2026), Studie zu 89 österreichischen Hotels

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