Wie funktionieren „LLM-Verbindungen“ wirklich, wenn du deine Unternehmensdaten gar nicht direkt einreichen kannst?

Wie sich herausstellt, bekommen wir diese Frage in letzter Zeit häufig von Enterprise-Kund:innen gestellt – in Demo-Calls und in Follow-up-E-Mails: „Ihr habt große LLMs als Publisher gelistet. Wie funktionieren diese Verbindungen eigentlich – sind das offizielle Partnerschaften, direkte Integrationen, Einreichungen oder etwas anderes?“

Es ist eine berechtigte Frage, denn wenn Anbieter davon sprechen, „verifizierte Daten direkt an LLMs in Echtzeit zu pushen“, suggerieren sie, dass hinter diesem vagen Versprechen eine Art magische API steckt. In den meisten Fällen gibt es die schlicht nicht.

In den Worten unserer Technical Product Managerin, Luma Ghazaleh:

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Wenn wir – oder ein anderer Anbieter in diesem Bereich – also von „Verbindungen“ zu LLMs sprechen, meinen wir indirekten Einfluss statt direkter Datenaufnahme. Mit einer Plattform wie Uberall verbessern Marken ihre Präsenz im gesamten Ökosystem, auf das LLMs angewiesen sind. So funktioniert das.

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Kannst du beeinflussen, wie dein Unternehmen in ChatGPT und anderen LLMs gefunden wird?

Large Language Models wie ChatGPT und Gemini sind keine Branchenverzeichnisse, und sie akzeptieren keine Einreichungen wie Yelp oder Bing oder andere Verzeichnisse.

Es gibt kein Dashboard, in das du dich einloggst, um deine Öffnungszeiten zu aktualisieren. Wie kommen Unternehmensdaten also tatsächlich in diese LLM-Systeme? Zu verstehen, wie LLMs an Unternehmensdaten gelangen, bedeutet, zwei verschiedene Wege zu verstehen.

Wenn jemand eines dieser Tools nach dem besten Hotel am Alexanderplatz oder dem besten Frozen Joghurt in 50441 fragt, stellt das Modell seine Antwort aus Daten zusammen, die es bereits erhalten hat – entweder aus Trainingsdaten oder aus der Live-Suche – und nicht aus Daten, die ein Anbieter dorthin gepusht hat.

Die Antwort hängt auch davon ab, welches Tool Kund:innen verwenden, denn sie sind nicht alle gleich aufgebaut.

Trainingsdaten-basierte Modelle (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) haben über einen festen Snapshot des Internets etwas über Unternehmen gelernt – Food-Blogs, Bewertungsseiten, Zeitungsartikel, redaktionelle „Best of“-Listen. Dieser Snapshot kann Monate alt sein. Sie nutzen auch die Live-Suche, aber Trainingsdaten kommen zuerst.

Live-Retrieval-Modelle wie Perplexity funktionieren genau umgekehrt – sie greifen auf das zurück, was aktuell veröffentlicht und indexiert ist, und nutzen Trainingsdaten als Ergänzung statt als primäre Quelle. Dieser einzelne Unterschied liefert Suchenden unterschiedliche Ergebnisse.

Im Rahmen von Uberalls jüngster branchenübergreifender KI-Sichtbarkeitsforschung hat unsere GEO/AEO-Analystin Katya Shishchenko getestet, wie fünf KI-Modelle Unternehmen in den Bereichen Gastronomie, Hotels, Lebensmitteleinzelhandel, Zahnmedizin und Banken empfehlen – wobei jedes Modell gegen 9 bis 11 reale Prompt-Intents pro Branche getestet wurde, von einfachen Entdeckungsanfragen bis hin zu bedarfsspezifischen Suchen. Dieser Prompt-Prozess wurde 50 bis 100 Mal pro Kombination wiederholt und ergab über 120.000 Erwähnungen bei 3.700+ einzigartigen Unternehmen.

Der Forschung zufolge lieferte Perplexity konstant mehr Unternehmen, zitierte seine Quellen und gab echte, überprüfbare Unternehmensnamen zurück. Statische Modelle neigten dazu, dieselbe enge Auswahl an Unternehmen wiederholt zu empfehlen, Namen zu halluzinieren, die es nicht gibt, und auf ältere Daten zurückzugreifen. Was ja auch Sinn ergibt, oder?

Katya stellte fest, dass jedes Modell auch eine eigene Persönlichkeit hat:

• Claude ist das konservativste – es bevorzugt lokale und Gemeinschafts-Unternehmen, vermeidet aber weitgehend die Nennung bestimmter Gesundheitsdienstleister. Anthropics Sicherheitsrichtlinien verhindern, dass Claude Empfehlungen gibt, die als medizinischer Rat aufgefasst werden könnten, weshalb es in unserer Zahnmedizin-Studie Praxen nur bei Prompts zu unmittelbaren klinischen Bedürfnissen wie Notfällen oder Akutversorgung nannte.
• Gemini ist das vielfältigste, wahrscheinlich weil es Live-Daten von Google Maps abgleicht. Es liefert 8× mehr einzigartige Restaurants als ChatGPT in derselben Studie.
• ChatGPT ist konsensgetrieben und konzentriert – eine kurze, klebrige Shortlist, aber mit den höchsten Halluzinationsraten über alle Branchen hinweg.
• Grok ist qualifikationsorientiert – es referenziert Köche-Qualifikationen und Instagram-Inhalte häufiger als jedes andere Modell.
• Perplexity sucht live, zitiert seine Quellen und generiert die meisten Erwähnungen pro Durchlauf. Für Unternehmen mit starker aktueller Webpräsenz ist es das „einfachste“ Modell, um zu gewinnen.

OK, lass uns die Frage also konkretisieren: Wie bekommen Unternehmen ihre Standortdaten tatsächlich in die Live-Suche? Können sie noch beeinflussen, was in den Trainingsdaten steht?

Welche Datenquellen solltest du für die LLM Sichtbarkeit priorisieren?

Wir kartieren die Hierarchie der Datenquellen, auf die KI-Tools wie ChatGPT, Gemini und Perplexity am häufigsten zurückgreifen, seit über einem Jahr – insbesondere für lokale Suchen. Unsere Technical Product Managerin Luma hat letztes Jahr mehrere Experimente durchgeführt, und wir haben ihre Erkenntnisse seitdem kontinuierlich erweitert.

Aber was meinen wir mit Datenquellen? Das sind die verschiedenen Kanäle, aus denen KI-Tools ihre Antworten generieren. Als Regel über alle Branchen hinweg sind diese typischerweise in der unten stehenden Hierarchie „gerankt“, was bedeutet, dass die höheren Stufen einen größeren Einfluss darauf haben, was in den generierten Antworten steht. Wenn du deine Bemühungen auf diese Quellen konzentrierst, kannst du deine Standortdaten effektiv in die Live-Suche bringen und echte LLM Sichtbarkeit aufbauen.

Du solltest aber beachten, dass die Quellen mit dem größten Gewicht je nach Branche erheblich variieren.

Top Tier: Google

Google bleibt die Nummer-eins-Quelle für lokale Suchanfragen. ChatGPT und die meisten KI-Tools starten Suchen über Google oder Bing Search und behandeln Google Unternehmensprofile (GBP) als maßgebliche Quellen für Bewertungen, Standortdaten, Sternebewertungen, Öffnungszeiten, Fotos und Stoßzeiten.

Die meisten Modelle nutzen GBP-Daten auch, um Standortkarten oder Snippets zu generieren – die strukturierten Blöcke, die neben einer Empfehlung erscheinen. Jedes Modell zieht unterschiedliche Attribute: Perplexity erstellt die reichhaltigsten Karten (Name, Fotos, Bewertung, Anzahl der Bewertungen, Preisspanne, Adresse, Telefon, Website, Kategorien und Öffnungszeiten), während Grok ein Unternehmen oft auf seine Adresse reduziert.

ChatGPT und Gemini liegen irgendwo dazwischen und kombinieren jeweils Fotos, Öffnungszeiten, Preisspanne und Kategorie-Daten.

Hier wird die Profilvollständigkeit entscheidend. Wenn deinem GBP ein Attribut fehlt, das ein Modell für sein Snippet verwendet – sagen wir Öffnungszeiten oder eine Telefonnummer –, erscheint wahrscheinlich ein Wettbewerber mit einem vollständigeren Profil stattdessen.

High Tier: Yelp

Yelp ist eine der einflussreichsten Quellen für Anfragen in den Bereichen Gastronomie, Einzelhandel, Beauty und Hospitality – und einer der schnellsten Wege zur Sichtbarkeit in ChatGPT.

Es erscheint häufig in KI-generierten Antworten dank seiner starken Domain Authority und der Fülle an nutzergenerierten Inhalten. Yelp-Rankings, Bewertungsstimmung und Sternebewertungen werden von Tools wie ChatGPT referenziert – und in einigen Fällen ruft das System ganze Unternehmenslisten direkt aus Yelp ab, wenn es auf „Best of“-Anfragen antwortet.

Yelp hat auch eine direkte Lizenzbeziehung mit OpenAI, was bedeutet, dass seine Daten eine bekannte Datenquelle für ChatGPTs lokale Empfehlungen sind.

Mid Tier: Branchenspezifische Verzeichnisse und Websites

TripAdvisor, OpenTable, DoorDash und andere Liefer- und Buchungsplattformen sind besonders relevant für Reise-, Gastronomie- und Takeout-Anfragen.

Aber die Verzeichnislandschaft geht tiefer als die offensichtlichen Namen, und sie variiert natürlich je nach Branche.

In der Zahnmedizin ist Zocdoc die einzige individuelle Bewertungsplattform, bei der das Volumen die KI-Erwähnungswahrscheinlichkeit signifikant vorhersagt. Im Bankwesen ist die TrustPilot-Bewertung das stärkste einzelne kontinuierliche Signal dafür, ob eine Bank überhaupt erwähnt wird, und die BBB-Bewertung das zweitstärkste – doch fast zwei von drei Banken in Katyas Studie hatten nicht einmal ihre TrustPilot-Profile beansprucht.

Nicht alle Zitatquellen sind offensichtlich. Speziell im französischen Markt ließen sich fast die Hälfte aller KI-Zitate auf Hunderte kleiner Nischenverzeichnisse zurückführen, die einzeln unwichtig erscheinen, aber zusammen der größte einzelne Quellentyp sind – 7× häufiger zitiert als die eigenen Websites der Marken. Diese kleineren Verzeichnisse beziehen oft Daten von größeren Aggregatoren wie Foursquare und TomTom, was bedeutet, dass deine Listing-Daten korrekt sein müssen, um als Single Source of Truth über Schichten von Quellen zu funktionieren, die du möglicherweise gar nicht verfolgst.

Unternehmenswebsites und Blogs fallen ebenfalls in diese Kategorie – wenn sie gut optimiert sind mit strukturierten Inhalten wie Speisekarten, FAQs, Schema-Markup, Kundenzitaten oder Store-Locator-Seiten, referenzieren LLMs sie mit höherer Wahrscheinlichkeit.

Mid Tier: Nachrichten und Medienberichterstattung

Glaubwürdige externe Publikationen, redaktionelle Nischenquellen und sogar „Best of“-Listen auf Reise- oder Food-Blogs produzieren alle Inhalte mit hoher Domain Authority, die Modelle stark gewichten.

In unserer Forschung zeigt sich der Zusammenhang zwischen mehr Presseberichterstattung und mehr KI-Erwähnungen in jeder untersuchten Branche:

• Im Bankwesen erreichen Marken mit 75+ Google-News-Erwähnungen innerhalb eines 90-Tage-Fensters durchschnittlich 15× mehr KI-Erwähnungen als solche mit weniger als 10.
• Bei Hotels hat die Medienberichterstattung die größte einzelne Effektstärke aller Signale für die Erwähnungswahrscheinlichkeit.

Lower Tier: Bing, Apple Maps, Foursquare

Diese Plattformen tauchen seltener in KI-Antworten auf, spielen aber eine größere Rolle, als du denkst. Bing ist bekanntlich die Suchmaschine, die ChatGPT für Live-Retrieval nutzt – was Bing Places zu einem direkten Input für den meistgenutzten KI-Assistenten macht.

Apple Maps speist Apple Intelligence, und Foursquare-Daten tauchen in Dutzenden von Apps und Diensten auf.

Diese Profilvollständigkeit und Datenkonsistenz wirkt als Validierungsschicht, die das Signal verstärkt, dass dein Unternehmen existiert, aktiv und zuverlässig ist und überall konsistente Informationen hat – auch wenn diese Plattformen nicht direkt zitiert werden.

Weitere KI-Datenquellen, die du im Blick behalten solltest

Die folgenden Signale sind für sich genommen keine Top-Tier-Zitatquellen, aber sie tauchen in unserer Forschung konsistent als Prädiktoren auf, ob ein Unternehmen erwähnt wird – und wie oft. Welche am wichtigsten sind, hängt von deiner Branche ab:

• Google Knowledge Graph und Wikipedia: Wikipedia-Präsenz verstärkt die Erwähnungshäufigkeit im Bankwesen (r = 0,321) und bei Hotels, erzeugt aber keine Erwähnungen von allein. Knowledge-Graph-Präsenz bewirkt einen 3,75× Erwähnungs-Uplift in der Zahnmedizin. Beides sind verdiente Autoritätssignale, die mit der Zeit wachsen.
• Instagram und Facebook: Die Instagram-Follower-Zahl ist ein starker Prädiktor für AI LLM Sichtbarkeit in der Gastronomie und bei Hotels. Das ergibt Sinn, weil mehr Follower typischerweise häufigeres Posten signalisiert, was mehr Likes und Reposts bedeutet, was einen größeren Content-Fußabdruck für das Modelltraining erzeugt. Tatsächlich haben wir festgestellt, dass Instagram der stärkste einzelne Prädiktor für die Erwähnungshäufigkeit bei Boutique-Hotels ist (r = 0,568). Facebook-Follower sagen die Erwähnungswahrscheinlichkeit in der Zahnmedizin voraus (4,7× Lücke zwischen erwähnten und nicht erwähnten Praxen). Wir haben auch bereits erwähnt, dass Grok Instagram-Inhalte häufiger referenziert als andere Modelle.
• YouTube: Kanalpräsenz verdreifacht fast die Chance auf eine Erwähnung in der Zahnmedizin – und es ist die Existenz des Kanals, die zählt, nicht die Abonnentenzahl. Die meisten Unternehmen haben sich damit noch nicht beschäftigt, was genau der Grund ist, warum es eine so gute Gelegenheit für Marken ist.
• Domain Authority: Domain Authority über 68 erzeugt 14× mehr KI-Erwähnungen als unter 20 im Bankwesen.
• Branchenauszeichnungen, redaktionelle „Best of“-Listen und Zertifizierungen: Im Bankwesen sind 3+ redaktionelle Plattformauftritte (Bankrate, NerdWallet, Forbes Advisor, WalletHub) mit einer 100%igen Erwähnungsrate verbunden. Bei Restaurants referenziert Perplexity den Michelin Guide in 94,5 % der Antworten.
• Reddit: Wird zunehmend von Perplexity zitiert, besonders bei Gastronomie- und lokalen Entdeckungsanfragen. Wir behandeln Reddit-Marketing-Möglichkeiten für lokale Unternehmen in einem SEJ-Webinar, zusammengefasst in diesem Artikel.

Diese Hierarchie ist nicht statisch; sie verändert sich ständig abhängig von Branchen, Modell-Updates und auch davon, wie LLM-Anbieter neue Datenpartnerschaften eingehen und ihre Echtzeit-Suchfähigkeiten erweitern. Die ChatGPT Sichtbarkeit Unternehmen hängt daher von einem beweglichen Ziel ab.

Aber generell gesprochen, und basierend auf unseren Erkenntnissen vom letzten und diesem Jahr, sind die Quellen mit der stärksten Domain Authority, den reichhaltigsten strukturierten Daten und den aktuellsten nutzergenerierten Inhalten diejenigen, denen KI-Modelle am meisten vertrauen. So „gelangen“ Unternehmen derzeit mit ihren Standortdaten in die Live-Suche.

Was du ab heute tatsächlich beeinflussen kannst

Jetzt, da du weißt, dass kein Anbieter deine Unternehmensdaten an LLMs übermitteln kann, musst du als Multi-Location SEO-Manager:in oder PR-Manager:in verstehen, dass du die folgenden drei Dinge so schnell wie möglich priorisieren solltest, wenn du deine ChatGPT Sichtbarkeit verbessern willst.

Datengenauigkeit über alle relevanten Verzeichnisse

Gutes Listings Management ist das Fundament – halte NAP-Daten, Öffnungszeiten, Kategorien und Attribute konsistent über jedes Verzeichnis, das KI-Modelle lesen. Rund 68 % der lokalen Unternehmen erscheinen in KI-Ergebnissen fehlerhaft aufgrund fehlender, inkonsistenter oder veralteter Daten. Ein KI Sichtbarkeit Audit Unternehmen kann genau aufdecken, wo diese Lücken liegen. Wenn so wenige Unternehmen konsistente Informationen über KI-Systeme hinweg haben, ist es bereits ein Wettbewerbsvorteil, das richtig zu machen.

Starke Reputationssignale

Bewertungen sind für KI-Modelle wichtig, aber nicht unbedingt so, wie wir alle dachten. Sternebewertungen sagen KI-Erwähnungen in drei von fünf untersuchten Branchen nicht signifikant voraus. Die Anzahl der Bewertungen ist viel wichtiger als nur ein paar Fünf-Sterne-Bewertungen. Hohe Bewertungszahlen auf Plattformen wie Yelp und Google implizieren auch, dass ein Unternehmenseintrag Spam-Filter und Verifizierungsschwellen überstanden hat, was eine zusätzliche Validierungsebene darstellt – ein Daumen-hoch zum Empfehlen.

Bewertungstext enthält auch die beschreibende Sprache, auf die LLMs bei der Erstellung ihrer Empfehlungen zurückgreifen – ob ein Unternehmen eine tolle Außenterrasse, einen hundefreundlichen Bereich oder besonders freundliches Personal hat.

Strukturierte, KI-lesbare Inhalte

Wenn du deinen Content sichtbar in ChatGPT und anderen KI-Tools machen willst, ist sicherzustellen, dass er crawlbar ist, die grundlegendste Voraussetzung. Grounding Pages, lokale FAQs und schema-optimierte lokale Seiten geben KI-Systemen eine einzelne, zitierbare Wahrheitsquelle für jeden Standort. Prüfe, ob deine robots.txt den wichtigsten KI-Crawlern (GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot, PerplexityBot) den Zugriff auf deine Website erlaubt.

Ein weiterer technischer Punkt, den es hier anzusprechen lohnt, ist, dass die meisten KI-Modelle kein JavaScript lesen oder mit dynamischen Seitenelementen interagieren können; sie konsumieren nur Rohtext. Wenn deine lokalen Seiten also auf schweren JavaScript-Frameworks ohne Server-Side Rendering (SSR) aufgebaut sind, können LLMs sie möglicherweise gar nicht lesen.

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Was du deinen Listings-Anbieter über die „Implementierung“ von KI-Sichtbarkeit fragen solltest

Hier ist ein Filter, den du in jedem Anbietergespräch über KI-Suche verwenden solltest: Bitte sie, in konkreten Worten zu erklären, wie deine Unternehmensdaten ein LLM erreichen.

Wenn die Antwort das Wort „direkt“ und den Namen eines Large Language Models im selben Satz enthält, stelle Nachfragen. Frage nach der API-Dokumentation. Frage nach der Partnerschaftsvereinbarung. Frage, was passiert, wenn du eine Telefonnummer aktualisierst – synchronisiert sie sich mit ChatGPT so, wie sie sich mit Google synchronisiert?

In Lumas Worten: „Die Antwort verrät dir, ob du ein Produkt bewertest oder ein Positionierungsstatement.“

Die Anbieter, die ehrlich sind, wie dieses Ökosystem funktioniert – dass Sichtbarkeit in KI Suchen auf konsistenten Daten, starken Bewertungssignalen und strukturierten Inhalten über die Quellen aufgebaut wird, die KI tatsächlich liest –, sind diejenigen, die Tools entwickeln, um dir zu helfen, deine Sichtbarkeit ChatGPT optimieren und im großen Maßstab zu überwachen. Die anderen hoffen, dass du die klugen Nachfragen nicht stellst.

KI-Modelle akzeptieren deine Unternehmenseinträge nicht, aber LLM KI Sichtbarkeit ist auch nicht zufällig. Wie Suchmaschinen folgen LLM-Systeme Mustern, die du beeinflussen kannst, und es gibt „Ranking-Faktoren“ der KI-Datenquellen in dieser Landschaft. GEO Studio zeigt Multi-Location-Teams, wie sie diese Muster auf Standort- und Markenebene über Einträge, Inhalte und externe Erwähnungen beeinflussen und verfolgen können, wie jede Filiale, Niederlassung oder Immobilie in KI-generierten Antworten erscheint.

Wichtigstes Ergebnis aus all unseren Daten: Generative Engine Optimization (GEO) bedeutet nicht, direkte LLM-Konnektoren zu finden, die deine Unternehmensdaten aufnehmen; es geht darum, diese Daten im großen Maßstab aufzuräumen, damit LLMs die Zusammenhänge um deine Unternehmensstandorte herum korrekt herstellen können.