Studie zeigt: Österreichische Hotels sind auf KI-Sichtbarkeit noch kaum vorbereitet

Graz, 2026 – Eine aktuelle Untersuchung durch hotelimpulse.at von 89 digital vertriebsaktiven österreichischen Hotels zeigt eine deutliche Lücke zwischen klassischem Online-Marketing und tatsächlicher Sichtbarkeit in KI-basierten Such- und Antwortsystemen. Viele Hotels investieren zwar laufend in Websites, Newsletter, Buchungsstrecken und digitale Kampagnen. Auf die neue Realität der KI-Suche sind sie jedoch erst unzureichend vorbereitet.

Im Mittelpunkt der Studie standen drei zentrale Signale für Generative Engine Optimization (GEO): strukturierte Daten nach schema.org, externe Entitätsdaten über Wikidata sowie die noch junge, aber zunehmend relevante llms.txt als Orientierungshilfe für Large Language Models.

Nur jedes fünfte Hotel ist maschinenlesbar eindeutig als Hotel erkennbar

Das Ergebnis ist deutlich: 70,8 % der untersuchten Hotels verfügen zwar grundsätzlich über strukturierte Daten nach schema.org. Ein wirklich hotelspezifisches Schema – also „Hotel“ oder „LodgingBusiness“ – wurde jedoch nur bei 20,2 % der Websites gefunden.

Damit beschreibt sich nur rund jedes fünfte digital aktive Hotel maschinenlesbar eindeutig als Hotelbetrieb. Viele Betriebe nutzen zwar technische Schema-Elemente wie WebPage, WebSite oder Organization. Diese sind nicht falsch, bleiben aus GEO-Sicht aber unpräzise: Sie beschreiben eine Website oder Organisation, aber nicht ausreichend den konkreten Hotelbetrieb mit Standort, Leistungen und Entitätsbezug.

Noch schwächer fallen externe und KI-orientierte Signale aus: Nur 10,1 % der geprüften Hotels weisen einen Wikidata-Bezug auf. Eine gültige llms.txt wurde lediglich bei 5,6 % der Websites gefunden.

Digitale Vertriebsaktivität ist nicht automatisch KI-Sichtbarkeit

Der zentrale Befund der Studie lautet: Digitale Vertriebsaktivität bedeutet nicht automatisch KI-Sichtbarkeit. Viele Hotels sind für klassische Online-Kommunikation gut aufgestellt, schaffen aber keine klare maschinenlesbare Hotel-Entität.

Das kann in der Praxis zu erheblichen Missverständnissen führen. Eine besonders kuriose Auffälligkeit aus der Analyse: In einem Fall wurde ein Hotel maschinenlesbar sinngemäß als Einzelhandelsbetrieb geführt – inklusive Öffnungszeitenlogik, nach der der Betrieb am Wochenende geschlossen ist. Für ein Hotel ist das besonders problematisch, weil KI-Systeme daraus falsche oder widersprüchliche Informationen zur Betriebsart, Verfügbarkeit oder Relevanz ableiten könnten.

KI-Systeme werden zur neuen Zugangsschicht zwischen Gast und Hotel

Die Relevanz dieser Entwicklung ist hoch. Gäste suchen nicht mehr ausschließlich über klassische Suchmaschinen, sondern stellen zunehmend konkrete Fragen an KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Google AI Overviews. Diese Systeme entscheiden nicht nur, welche Websites angezeigt werden, sondern welche Informationen verstanden, verdichtet und empfohlen werden.

Wer dort nicht korrekt erkannt, eingeordnet oder empfohlen wird, verliert Sichtbarkeit bereits vor dem klassischen Website-Besuch. Besonders kritisch: Nur 3 von 89 untersuchten Hotels erreichen einen erweiterten GEO-Reifegrad. Das bedeutet, dass nur ein sehr kleiner Teil ein hotelspezifisches Schema mit zusätzlichen Signalen wie Wikidata oder gültiger llms.txt kombiniert. Eine echte GEO-Architektur ist derzeit kaum erkennbar.

Grounding Pages als konkreter Hebel

Ein wichtiger Ansatz sind sogenannte Grounding Pages. Dabei handelt es sich um sachlich aufgebaute Informationsseiten, die ein Hotel eindeutig, faktenbasiert und maschinenlesbar beschreiben. Solche Seiten können auf der eigenen Hotel-Website liegen, aber auch extern – etwa auf Fachportalen, Branchenverzeichnissen oder spezialisierten GEO-Plattformen.

Entscheidend ist nicht der Speicherort, sondern die Qualität der Informationen. Name, Standort, Leistungen, Zielgruppen, Kontaktdaten, externe Verweise und strukturierte Daten sollten klar, konsistent und aktuell dargestellt werden. Damit entsteht eine belastbare Informationsgrundlage, auf die Suchmaschinen und KI-Systeme besser zugreifen können.

Rückstand ist aufholbar – auch kurzfristig

Die Mehrheit der untersuchten, bereits digital vertriebsaktiven Hotels ist aus GEO-Sicht noch nicht ausreichend vorbereitet. Für eine Branche, die stark von digitaler Auffindbarkeit, Direktbuchungen und Plattformunabhängigkeit lebt, ist das ein deutliches Warnsignal.

Gleichzeitig zeigt die Studie: Der Rückstand ist aufholbar. Viele Maßnahmen können nicht nur strategisch, sondern auch kurzfristig wirksam werden. Hotels sollten rasch ein korrektes Hotel- oder LodgingBusiness-Schema implementieren, ihre Entitätsdaten vereinheitlichen, fehlerhafte strukturierte Daten bereinigen, Wikidata prüfen, eine gültige llms.txt aktivieren und interne oder externe Grounding Pages aufbauen.

Die zentrale Botschaft lautet: Hotels, die jetzt ihre maschinenlesbare Hotel-Entität stärken, können sich frühzeitig und bereits kurzfristig einen Vorteil in der nächsten Generation der digitalen Sichtbarkeit sichern.

Über die Studie

Die Studie untersuchte 89 digital vertriebsaktive österreichische Hotels im Zeitraum von 1. April bis 15. Mai 2026. Analysiert wurden zentrale technische und semantische Signale für KI-Sichtbarkeit, darunter schema.org, hotelspezifische strukturierte Daten, Wikidata-Bezüge, llms.txt sowie der daraus abgeleitete GEO-Reifegrad.

Pressekontakt

hotelimpulse.at
Dr. Reinhard Neudorfer
[email protected]
www.hotelimpulse.at