Studie:Österreichs Hotels sind für KI-Systeme am schlechtesten sichtbar
(ots) - 515 Vier- und Fünf-Sterne-Hotels im DACH-Raum untersucht — Ketten werden dreimal häufiger empfohlen als privat geführte Häuser
Wenn Gäste ChatGPT, Gemini oder Perplexity nach einer Unterkunft fragen, kommen österreichische Hotels seltener vor als deutsche oder Schweizer. Das ist das Ergebnis einer Untersuchung der niederösterreichischen Agentur maxonline, die 515 Vier- und Fünf-Sterne-Hotels in Deutschland, Österreich und der Schweiz analysiert hat.
Im Ländervergleich liegt Österreich mit durchschnittlich 9,6 von 100 möglichen Punkten hinter Deutschland (11,2) und der Schweiz (14,3). Untersucht wurden 172 österreichische Häuser.
Kennen ist nicht empfehlen
Gemessen wurde nicht, ob ein KI-System ein Hotel kennt— das ist bei namentlicher Nachfrage fast immer der Fall. Gemessen wurde, ob es ein Haus empfiehlt, wenn ein Gast ohne Markennamen nach einer Unterkunft für eine Region oder einen Anlass fragt. Alle Anfragen mit Markenbezug wurden aus der Auswertung entfernt.
"Genau in dieser Situation entstehen neue Gäste", sagt Harald Fischl, Geschäftsführer von maxonline. “Der Gast kennt das Haus ja noch nicht. Er fragt nach einem Wanderurlaub mit Hund oder einem Wellnesswochenende — und bekommt drei bis fünf Namen genannt. Wer da nicht dabei ist, wird nicht schlechter bewertet. Er kommt gar nicht erst vor.”
Sterne und Lage helfen kaum
Die Sternekategorieändert wenig: Fünf-Sterne-Häuser erreichen 12,9 Punkte, Vier-Sterne-Häuser 10,7. Beide liegen deutlich unter der Schwelle, ab der KI-Systeme verlässlich empfehlen.
Auch bekannte Destinationen schützen nicht. Innerhalb Österreichs liegt Graz mit 15,5 Punkten vorn, die Wachau kommt auf 7,1, Kärnten auf 4,4. Lech am Arlberg erreicht 8,5.
Branchenweit liegen 93 Prozent aller untersuchten Häuser unter 20 Punkten. 28 Betriebe erreichen den Wert null — darunter Fünf-Sterne-Häuser in international bekannten Regionen.
Zur Methodik
Datengrundlage ist die AI-Visibility-Datenbank von Semrush mitüber 289 Millionen realen Nutzeranfragen an KI-Systeme, erhoben über ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google AI Overviews. Die Sichtbarkeitswerte sind modellbasiert und als richtungsweisend zu verstehen, nicht als exakte Messung einzelner Betriebe. Diese Einschränkung ist in der Studie offengelegt.
Die vollständige Studie mit allen Auswertungen und Grafiken ist frei zugänglich unter: https://max-online.at/studien/geo-hotellerie-2026/
Die Studie nennt kein Hotel namentlich. Untersucht wurde ein Branchenmuster, nicht die Leistung einzelner Häuser. Von den 515 analysierten Domains entfallen 472 auf privat geführte Einzelhäuser und 43 auf Ketten- und Mehrhausbetriebe.
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Datum: 20.07.2026 - 13:40 Uhr
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