Von Reviews zu Empfehlungen: Warum Google-Bewertungen über Sichtbarkeit in der KI-Welt entscheiden

Wenn KI zur Suchmaschine wird, rücken Google-Reviews in den Mittelpunkt

Egal ob potenzielle Kunden nach der besten Versicherung oder einer Hypothekarberatung suchen: Immer öfter stellen sie ihre Fragen direkt an ein Large Language Model (LLM) wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity – statt sie zu googeln.

Was dabei oft vergessen geht: Die Antworten dieser Tools basieren nebst aktuellen Daten aus dem Internet auch auf riesigen Datenmengen aus frei zugänglichen Quellen. Dazu gehören auch Google Reviews.

LLMs werden auf einer Vielzahl öffentlich verfügbarer Daten trainiert - darunter auch Kundenrezensionen. OpenAI, GPT‑4 Technical Report

Mit anderen Worten: Öffentliche Bewertungen haben einen starken Einfluss darauf, ob und wie positiv eine Marke von KI präsentiert wird.

SEO war gestern, es beginnt das Zeitalter von Generative Engine Optimization (GEO)

LLMs werden mit Milliarden von Texten trainiert – darunter Newsartikel, Forenbeiträge, Webseiten und auch Online-Bewertungen wie Google Reviews. Zwar existieren derzeit viele Theorien darüber, wie sich LLMs beeinflussen lassen. Klar ist jedoch: Google-Bewertungen spielen aufgrund ihrer Relevanz eine zentrale Rolle dabei, wie LLMs ein Unternehmen bewerten.

Weitere Gründe für ihre Relevanz in LLMs: Google-Bewertungen sind öffentlich zugänglich, verifiziert und durch Google gepflegt sowie leicht maschinenlesbar – ideale Voraussetzungen, um in das Training und die Entscheidungslogik grosser Sprachmodelle einzufliessen.
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Ein Fehler mit langfristigen Folgen

Doch Fehler liessen sich oft durch kluge Unternehmenskommunikation korrigieren oder mit positiven Aktionen überlagern.

Mit dem Wandel hin zu KI-Systemen verändert sich jedoch die Langzeitwirkung einzelner negativer Kundenstimmen – sie können sich tiefer in digitale Empfehlungsmechanismen einschreiben als je zuvor.

Sind die Daten erst einmal in ein Modell eingeflossen, können sie die Ergebnisse noch Monate oder sogar länger beeinflussen - unabhängig von späteren Korrekturen. Stanford Human-Centered AI Report, 2024

• Einzelne negative Bewertungen werden überproportional hervorgehoben, da LLMs Inhalte stärker komprimieren und gewichten.
• Alte Einträge verschwinden nicht – sie werden Teil des Langzeitgedächtnisses von KI-Modellen.
• Unternehmen verlieren Kontrolle darüber, wann und wie die Marke in KI-Antworten auftaucht.

Das ist Herausforderung und Chance zugleich – je nachdem, wie aktiv ein Unternehmen seine Reputation pflegt.

Risiken & Chancen für Unternehmen

Risiken

• Negative Kundenstimmen werden weniger durch positive Bewertungen ausgeglichen und prägen das Image langfristig negativ.
• Ein inaktives oder leeres Bewertungsprofil wirkt oft irrelevant und unprofessionell.
• Wenige Bewertungen = verzerrten Wahrnehmung – und genau diese speichert die KI.

Chancen

• Mit einer aktiven, echten Bewertungskultur stärkt man nicht nur Vertrauen, sondern auch die Sichtbarkeit des Unternehmens in der KI-Suche.
• Durch smarte Touchpoints (z. B. nach Beratung oder Vertragsabschluss) gewinnt man frische Stimmen genau da, wo sie zählen.
• Wer heute positiv bewertet wird, wird morgen von KI empfohlen – und zwar automatisch.
  

Mit wenig Aufwand: Unternehmen fit für die KI-Zukunft machen

KI steht noch in den Kinderschuhen. Wer die Mechanismen heute bereits versteht und zu seinem Vorteil nutzt, kann sich einen grossen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

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Zufriedene Kunden um ein Review bitten

‍Zufriedene Kunden aktiv nach ihrer Meinung fragen und um Google Reviews bitten – dafür gibt es Tools, die den Prozess automatisieren und für Kunden vereinfachen.

96% der Verbraucher sind bereit, einem Unternehmen eine Bewertung zu schreiben. Brightlocal 2025

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Reviews gezielt überwachen

‍Google-Bewertungen regelmässig überwachen – inklusive Trends, Inhalte und Antwortgeschwindigkeit.

Negativbewertungen professionell abfedern

‍Zeitnah und transparent reagieren – gute Antworten wirken deeskalierend und stärken das digitale Profil.

Mini-Checkliste: Review-Strategie im KI-Zeitalter

• Hast du ein System zur Erfassung & Auswertung von Google Reviews?
• Aktivierst du gezielt positives Feedback nach relevanten Touchpoints?
• Gibt es klare Prozesse für den Umgang mit negativen Bewertungen?
• Denkst du bei Reputationsmassnahmen auch an deren Wirkung auf KI-Antworten?

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Long story short: Wer heute bewertet wird, wird morgen empfohlen

Online-Reputation ist heute nicht mehr nur für Menschen relevant – sie ist längst Teil der Datenbasis, aus der KIs ihr Weltbild formen.

Google-Bewertungen werden somit für jedes Unternehmen zu einem zentralen Faktor der Generative Engine Optimization (GEO). Besonders Branchen wie Banken und Versicherungen sind betroffen, da Vertrauen ihr wichtigstes Kapital ist und deshalb strategisch gepflegt werden muss.

➡ Wie sichtbar ist das Unternehmen in der neuen Welt der KI-Suche?
➡ Wie interpretiert und präsentiert die KI die Marke?
➡ Und was kann man heute tun, um morgen positiv wahrgenommen zu werden?

Wer sich jetzt aktiv um seine digitale Reputation kümmert, wird von KI belohnt – mit Relevanz, Sichtbarkeit und Vertrauen.