SEO für Multi-Location-Brands, in Google und in den Antworten von ChatGPT.

Etwa die Hälfte gar nicht, und das ist die ehrliche Antwort. Datenkonsistenz, Schema, Standortseiten und Bewertungen braucht es so oder so. Der Unterschied liegt in drei Dingen: Seitenstruktur, die auf Antwort-Extraktion ausgelegt ist, jeder Standort als eigene Entität, und lokaler Konsens: was das Modell über Sie auf fremden Websites sieht, Stadt für Stadt.

Dazu ein anderes Messsystem: nicht Map-Rankings, sondern wie oft KI Sie in Antworten nennt, gegen ein fixes Query-Set für jeden Stadtteil.

Nein, und das ist wichtig. Diese Plattformen halten Ihre Daten sauber: Adressen, Öffnungszeiten, Kategorien über Dutzende Websites. Das ist das notwendige Fundament, und wenn Sie es haben, starten wir schneller.

Aber saubere Listings beantworten nicht, ob KI Ihren Standort empfiehlt. Wir arbeiten eine Ebene darüber: Answer Share, Zitationsquellen, lokaler Konsens. Wir nutzen die Plattform als Datenquelle, nicht als Wettbewerber.

Wir sehen und berichten KI-Referral-Traffic: ChatGPT markiert seine Links mit utm_source=chatgpt.com, Perplexity und Copilot erscheinen im Referrer. Für lokale Unternehmen ist das aber der kleinere Teil des Wegs: häufiger nennt die KI Ihre Marke und Adresse im Klartext, die Person kommt vorbei oder ruft an, und kein Klick erreicht je die Analytics. Wir messen also Klicks, versprechen aber keine vollständige Umsatz-Attribution.

Die ehrliche Rechnung: teilen Sie die Programmkosten pro Standort und schätzen Sie, wie viele zusätzliche Besuche pro Monat jeder Standort braucht, um die Kosten zu decken. Wirkt diese Zahl für Ihre Kategorie unrealistisch, starten Sie nicht. Im Gespräch sagen wir Ihnen dasselbe.

Ja, und oft ist das der richtige Schritt. Wir nehmen 5–10 Standorte in einer Region, fahren den vollen Zyklus bis Tag 90 und vergleichen mit einer Kontrollgruppe Ihrer eigenen Standorte, die wir nicht angefasst haben. Das ist der ehrlichste Weg, uns an Ihren eigenen Daten zu testen.

Zum Start: ein Gespräch, um das Query-Set abzustimmen und Zugänge zu übergeben, etwa zwei Stunden. Danach investiert der Inhaber oder Marketer 2–3 Stunden pro Monat für Freigaben und den Report. Ihr Entwickler braucht einmalig 6–10 Stunden in den ersten sechs Wochen für technische Umsetzungen, danach gelegentlich Kleinigkeiten.

Branchen-Benchmarks: Daten- und Strukturveränderungen in 3–6 Wochen; eine sichtbare Veränderung im Answer Share in 3–4 Monaten, weil sich lokaler Konsens langsam aufbaut.

Die einzige Frist, für die wir mit Geld einstehen, ist der Checkpoint an Tag 45.

Genau dafür gibt es das Programm. KI ändert sich zu schnell, um alles einmal aufzusetzen und zu vergessen, deshalb arbeiten wir kontinuierlich: Wir verfolgen Änderungen über alle Engines, fangen neue Algorithmen ab, wiederholen die Messung und passen den Plan jeden Monat an. Ohne Aufpreis; das ist die Arbeit. Und das Fundament überlebt jede Modellversion: der Standort muss auffindbar sein, die Antwort muss sich sauber extrahieren lassen, und andere müssen über Sie schreiben.

Für ein Netzwerk mit 10 Standorten auf Essential: $2,900 für das Audit + $4,800 × 3 = $17,300. Auf Complete: $2,900 + $7,500 × 3 = $25,400. Obendrauf kommt nur externes Medienbudget, falls Sie eines freigeben.

Wir arbeiten auf Vertragsbasis, Zahlung per Karte oder Überweisung gegen Rechnung; die Zahlungsdaten kommen mit dem Vertrag vor dem Start. Jedes Arbeitsergebnis gehört ab dem Moment der Zahlung Ihnen, bedingungslos, ob wir weitermachen oder nicht.