Michael Kienzler ist Partner und Gründer von OLDSCHOOLSEO. Seine Arbeit beginnt bei der Analyse der technischen Architektur und der Daten, um daraus die Potenziale für die redaktionelle und strategische Weiterentwicklung abzuleiten.
Lokale Suche und AI Overviews: Synthese statt Auflistung
Die Integration generativer KI-Modelle in die lokale Suche (Local Search) führt zu einer Verschiebung von listenbasierten Ergebnissen hin zu synthetisierten Antwort-Clustern. Während das klassische "Local Pack" (Map Pack) eine Auswahl relevanter Entitäten basierend auf Standort und Kategorie präsentiert, generiert der AI Overview (AIO) eine kontextualisierte Zusammenfassung. Diese Veränderung erfordert eine Anpassung der Optimierungsstrategien, weg von reinen Ranking-Faktoren hin zur Optimierung der Informations-Extraktion.
1. Algorithmische Verschiebung: Vom Index zur Extraktion
In der traditionellen lokalen Suche basierte das Ranking primär auf den Faktoren Relevanz, Distanz und Bekanntheit (Prominence). AI Overviews ergänzen diese Signale durch eine semantische Analyse unstrukturierter Daten.
Die Rolle der Sentiment-Analyse
Das Sprachmodell analysiert nicht nur die Quantität (Sternebewertung), sondern den semantischen Inhalt von Nutzerrezensionen. Es identifiziert Attribute und Stimmungen (Sentiment Analysis), um Fragen differenziert zu beantworten. Eine Anfrage wie "Ruhiges Café zum Arbeiten in Berlin Mitte" wird durch die Extraktion spezifischer Begriffe ("WLAN", "ruhig", "Steckdosen") aus den Rezensionstexten beantwortet, selbst wenn diese Attribute nicht explizit in den Stammdaten hinterlegt sind.
Daten-Triangulation
Die KI validiert Informationen durch den Abgleich mehrerer Quellen (Triangulation). Eine Behauptung auf der Unternehmenswebseite ("Bester Italiener der Stadt") wird ignoriert, sofern sie nicht durch externe Signale (Rezensionen, Erwähnungen in lokalen Medien, Verzeichnis-Einträge) korreliert wird.
2. Differenzierung: Local Pack vs. AI Overview
Die Anforderungen an die Datenbereitstellung unterscheiden sich zwischen den Ausspielungsformaten signifikant.
| Merkmal | Local Pack (Klassisch) | AI Overview (Generativ) |
|---|---|---|
| Darstellung | Liste von Profilen + Karte | Synthetisierter Text + Quellen-Karussell |
| Datenbasis | Stammdaten (NAP), Kategorien | Unstrukturierter Text (Rezensionen, Content) |
| Zielsetzung | Verzeichnis / Navigation | Beratung / Kontextualisierung |
3. Technische Optimierung: Strukturierte Daten und Entitäten
Damit Informationen von der KI verarbeitet und in die Antwort integriert werden, ist die Maschinenlesbarkeit der Datenstruktur entscheidend.
LocalBusiness Schema
Die Implementierung von Schema.org-Markup (Typ: LocalBusiness oder spezifischere Typen wie Dentist, Restaurant) ist obligatorisch. Über die bloße Adresse hinaus müssen spezifische Eigenschaften ausgezeichnet werden:
- →
areaServed: Definition des Einzugsgebietes zur Herstellung der lokalen Relevanz. - →
hasMap: Verknüpfung zur Kartenansicht. - →
priceRange: Preiskategorisierung, die oft als Filter in AIOs dient. - →
department: Verschachtelung von Abteilungen innerhalb eines Unternehmens (z.B. Notaufnahme im Krankenhaus), um spezifische Anfragen korrekt zuzuordnen.
Konsistenz der NAP-Daten
Name, Address, Phone (NAP) müssen über alle digitalen Touchpoints hinweg synchron sein. Diskrepanzen zwischen der Webseite, dem Google Business Profile und externen Verzeichnissen führen zu einer Reduktion des Vertrauensscores (Trust Score) der Entität.
4. Content-Strategie: Hyperlokale Relevanz
Die Erstellung von Inhalten muss auf die Beantwortung komplexer, standortbezogener Suchintentionen ausgerichtet sein.
- →Standort-Service-Matrizen: Erstellung dedizierter Unterseiten für Kombinationen aus Dienstleistung und spezifischem Stadtteil (z.B. "Sanitärnotdienst Stuttgart West"). Diese Seiten dienen als Ankerpunkt für die geografische Zuordnung durch die KI.
- →Lokalisierung von Fachthemen: Anreicherung generischer Dienstleistungsbeschreibungen mit lokalen Referenzen, Verordnungen oder spezifischen Gegebenheiten (z.B. "Denkmalschutzauflagen bei Dachsanierungen in der Altstadt").
- →FAQ mit Lokalbezug: Integration von Fragen, die spezifische lokale Probleme adressieren (Parkmöglichkeiten, Anfahrt mit ÖPNV, lokale Besonderheiten).
Fazit
Die lokale Suche wird von einem Verzeichnisdienst zu einem Assistenzsystem. Für Unternehmen bedeutet dies, dass die Pflege von Stammdaten allein nicht mehr ausreicht. Die aktive Gestaltung der digitalen Reputation durch das Management von Rezensionen und die Bereitstellung technischer Metadaten (Schema.org) wird zur Voraussetzung für die Sichtbarkeit in generativen Suchergebnissen.