KI-Sichtbarkeit in der Hotellerie 2025

Die neue Realität: KI ersetzt die Suche

Zwei Jahrzehnte lang bedeutete die Hotelsuche ein Stichwort, eine Liste blauer Links und eine Buchung. Die KI-gestützte Entdeckung kennt keine blauen Links — der Assistent empfiehlt Ihre Unterkunft oder eben nicht. Um diese neue Landschaft zu kartieren, führte Nokumo Research eine Studie mit zwei Teilen durch. Diese Studie von Nokumo Research besteht aus zwei Teilen: (A) einer Analyse der Antworten von KI-Assistenten auf 450 Hospitality-Prompts und (B) einem technischen Audit von 1.337 Unterkunfts-Websites. Die Teile sind miteinander verknüpft: 76 auditierte Websites wurden von mindestens einem Modell zitiert. Teil A testete 450 Prompts über vier KI-Modelle (GPT-5, Gemini 2.5, Perplexity und Mistral) hinweg, was 3.600 Antworten, 20.370 URL-Zitationen und 13.859 Markenerwähnungen ergab; Teil B auditierte 1.337 Unterkunfts-Websites über 30.935 Seiten in fünf Märkten — Deutschland, Österreich, der Schweiz, Slowenien und Kroatien. Die Daten beider Teile wurden zwischen Mai und August 2025 erhoben.

Booking.com — der unbestrittene Champion

Eine Domain überragt alle anderen. Booking.com erscheint in 95,3 % aller getesteten Anfragen und vereint 14,5 % aller Zitationen auf sich — jede siebte. Die drei Top-Domains (Booking.com, TripAdvisor, Airbnb) machen 19,5 % der Zitationen aus, und nur 86 von 4.043 Domains werden in allen fünf Ländern zitiert. Auf jede zitierte URL eines unabhängigen Hotels kommen rund zwei OTA-URLs.

Vier KI-Modelle, vier Persönlichkeiten

Die Modelle unterscheiden sich stark genug, um statistisch eigenständig zu sein (χ² = 494,63, p < 0,001). GPT-5 zitiert am großzügigsten mit 10,6 URLs pro Antwort und liefert die besten Direktbuchungs-Ergebnisse. Perplexity ist am vorhersehbarsten und stützt sich auf Bewertungs- und UGC-Quellen. Gemini 2.5 ist am OTA-lastigsten — bedeutsam angesichts seiner Rolle innerhalb der Google-Suche. Mistral liefert null URL-Zitationen, nennt aber dennoch 2,5 Marken pro Antwort.

Was Reisende fragen, wen die KI empfiehlt

Die Absicht entscheidet. Anfragen zu Luxus, Wellness und Business führen am häufigsten zu direkten Hotel-Websites; Budget-City-, Familien- und Event-Anfragen werden von OTAs vereinnahmt. Event- und Festival-Anfragen sind die OTA-Falle — 39,4 % OTA-Abhängigkeit, die höchste aller Absichten — Hotels in Veranstaltungsnähe sollten daher event-spezifische Seiten mit direkten Buchungs-CTAs veröffentlichen.

Der Sprach-Effekt

Jede Anfrage wurde auf Englisch, Deutsch und Kroatisch gestellt. Die Sprache verändert die Antwort. Kroatischsprachige Anfragen erzeugen in fast jedem Markt die höchste OTA-Abhängigkeit — bis zu zehn Prozentpunkte mehr — vermutlich, weil kroatischsprachige Trainingsdaten weniger lokale Anbieter enthalten und die Modelle deshalb auf global indexierte OTAs zurückfallen. Für DACH-Unterkünfte liefern deutschsprachige Anfragen die besten Direktbuchungs-Ergebnisse.

1.337 Websites unter dem Mikroskop

Das technische Audit fand eine Branche, die unter 40 % ihres digitalen Potenzials arbeitet, mit einem Durchschnittswert von 38,1 / 100. 77,1 % der Unterkünfte haben keine Buchungsmaschine, nur 39,2 % nutzen überhaupt Schema-Markup, und nur 7 % implementieren Hotel/LodgingBusiness-Schema. Am entscheidendsten: Nur 5,7 % der auditierten Unterkünfte wurden überhaupt in irgendeiner KI-Modell-Antwort erkannt.

Was KI-zitierte Unterkünfte anders machen

Von 1.337 Unterkünften wurden nur 76 (5,7 %) von irgendeinem Modell zitiert — und es sind nicht die schillerndsten Websites, sondern die klarsten. Die URL-Qualität ist der mit Abstand größte Unterscheidungsfaktor (Cohens d = 0,60), gefolgt von Vertrauenssignalen (0,50) und Content-Qualität (0,36). Schema lohnt sich zwar, zeigt aber den kleinsten gemessenen Effekt. Eine gut geschriebene 10-Seiten-Website schlägt eine schillernde mit 50 Seiten.

Content-Strategie: Was die KI will vs. was existiert

Der Korpus wird von grundlegenden Unterkunftsinformationen dominiert (61,1 % der Seiten), während die Kategorien, nach denen die KI tatsächlich fragt, fehlen. Null Prozent der auditierten Websites hatten eine eigene Zimmer-, Gastronomie- oder Ausstattungsseite. Die größte Content-Lücke betrifft Budget und Preis-Leistung — 74,8 % der Unterkünfte haben dazu nichts — gefolgt von Luxus-Positionierung und Events. Schon eine einfache fünfseitige Website mit entitätsreichem Content übertrifft 60 % des Korpus.

Das Playbook: Was jetzt zu tun ist

Die wirksamen Maßnahmen, der Reihe nach. Heute: Vervollständigen und pflegen Sie Ihre Einträge bei Booking.com und TripAdvisor und listen Sie sich bei Ihrer nationalen und regionalen DMO. Diese Woche: Schärfen Sie eine spezifische, faktische Positionierung und bauen Sie absichtsspezifische Seiten für Luxus, Wellness oder Business. Diesen Monat: Fügen Sie Hotel/LodgingBusiness-Schema hinzu und stellen Sie sicher, dass robots.txt GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot und PerplexityBot zulässt. Laufend: Bauen Sie externe Autorität durch redaktionelle Berichterstattung auf und testen Sie 10–20 repräsentative Prompts jedes Quartal erneut.

Verhältnis zur vorläufigen Veröffentlichung

Vorläufige Ergebnisse dieser Studie wurden bei den VRM Days Croatia (Zagreb, 22. Oktober 2025) präsentiert und im November 2025 von der Presse aufgegriffen. Die im November 2025 in der Presse genannten 88 % stammen aus der vorläufigen Veröffentlichung. Sie beruhten auf der unbereinigten Vorab-Stichprobe von rund 1.500 Websites, von denen etwa 12 % über strukturierte Daten mit Unterkunftsbezug verfügten. Es war ein Medien-Teaser und ist nicht Teil der Analyse dieses Berichts. Die Schema-Werte dieses Berichts (39,2 % der Websites nutzen irgendein Schema; 7 % nutzen Hotel- oder LodgingBusiness-Schema) stammen aus der bereinigten Stichprobe von 1.337 Websites und sind mit dem Vorab-Wert nicht vergleichbar. Dieser Bericht ersetzt die vorläufigen Zahlen.

Berichterstattung und Vorträge

Presseberichte zu dieser Studie, von den vorläufigen Ergebnissen bei den VRM Days Croatia (22. Oktober 2025) bis zum vollständigen Bericht (23. März 2026).

• HrTurizam · 2025-11-03 · Vorläufige Ergebnisse (Nov. 2025)

  AI ne vidi vaš hotel: Nokumovo istraživanje otkriva da 88% smještajnih webova u regiji uopće nije spremno za umjetnu inteligenciju

• Večernji list · 2025-11-09 · Vorläufige Ergebnisse (Nov. 2025)

  Čak 88% hotela i drugog smještaja nevidljivo umjetnoj inteligenciji

• fvw | TravelTalk · 2026-03-26 · Vollständiger Bericht (März 2026)

  Studie zur KI-Visibilität: Wie Ferienhäuser sichtbar bleiben bei ChatGPT & Co

Gesamtes Presse-Archiv

Methodik & KI-Offenlegung

Diese Studie von Nokumo Research besteht aus zwei Teilen: (A) einer Analyse der Antworten von KI-Assistenten auf 450 Hospitality-Prompts und (B) einem technischen Audit von 1.337 Unterkunfts-Websites. Die Teile sind miteinander verknüpft: 76 auditierte Websites wurden von mindestens einem Modell zitiert. Datenerhebung: Mai bis August 2025 (Website-Audit und KI-Prompts; GPT-5 kam am Ende der Erhebung hinzu). Vertiefte Analyse und Berichtserstellung: nach der Feldphase bis Februar 2026. Erste öffentliche Veröffentlichung: vorläufige Ergebnisse am 22. Oktober 2025, vollständiger Bericht am 23. März 2026. 450 Prompts (150 Basis-Prompts in jeweils 3 Sprachen: Englisch, Deutsch, Kroatisch) wurden auf 4 KI-Modellen ausgeführt, 2 Durchläufe pro Prompt und Modell: 3.600 Antworten (20.370 URL-Zitationen, 13.859 Markenerwähnungen). Rund 1.500 Websites wurden gecrawlt. Etwa 160 wurden als Rauschen oder unzuverlässige Daten ausgeschlossen. 1.337 Websites (30.935 Seiten) wurden analysiert. Forschungsdesign, Analyse und Schlussfolgerungen sind menschlich erstellt und unabhängig verifiziert; KI-Werkzeuge wurden nur zur redaktionellen Unterstützung und Quellenrecherche eingesetzt. © 2026 Nokumo Services d.o.o. (Infranet Group). Frei teilbar mit Quellenangabe (CC BY 4.0, mit Logo).