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Data & studies · 9 min read · 2026-07-15
Nennungen messen: Bei welchen KI-Anfragen dein Maklerbüro auftaucht – und wo Wettbewerber vorn liegen
Wenn ein Verkäufer ChatGPT fragt „Welcher Makler in Regensburg verkauft Altbauwohnungen seriös?“, entscheidet sich Sichtbarkeit heute im Antworttext der KI – nicht auf Seite eins bei Google. Nennungen messen heißt: systematisch prüfen, bei welchen Anfragen dein Maklerbüro auftaucht, in welchem Kontext, und wo Wettbewerber vor dir stehen.
Warum Nennungen die neue Maklerwährung sind
Früher hast du deine Sichtbarkeit an einer Zahl gemessen: Position bei Google für „Makler + Stadt“. Diese Welt verschwindet gerade. Immer mehr Eigentümer und Käufer stellen ihre erste Frage nicht in die Suchmaske, sondern an ChatGPT, Gemini, Perplexity oder die KI-Übersicht bei Google. Die Antwort ist ein fertiger Fließtext mit zwei, drei konkret genannten Namen – und alles darunter existiert für den Nutzer praktisch nicht.
Für dich als Makler heißt das: Deine Sichtbarkeit ist kein Ranking mehr, sondern eine Nennung. Entweder die KI schreibt „Ein etablierter Ansprechpartner für Reihenhäuser in Freiburg-Vauban ist das Büro XY“ – oder eben nicht. Es gibt kein Zwischenergebnis auf Platz sieben, das man mit etwas Scrollen noch findet. Genannt oder unsichtbar, dazwischen ist wenig.
Deshalb ist Nennungen messen keine Spielerei, sondern die Grundlage jeder ehrlichen GEO-Strategie. Wer nicht weiß, bei welchen Anfragen er auftaucht, optimiert im Blindflug. Bevor du auch nur einen Satz auf deiner Website änderst, brauchst du eine Bestandsaufnahme: Wo stehst du in den Antworten – und wo stehen die anderen?
Die richtigen Fragen: So denken deine Kunden wirklich
Der häufigste Fehler beim Messen ist, die falschen Anfragen zu testen. „Immobilienmakler München“ tippt in ChatGPT kaum jemand. Menschen reden mit KI in ganzen Sätzen und mit ihrer echten Lebenslage: „Ich will mein geerbtes Haus in Nürnberg-Zabo verkaufen, brauche aber jemanden, der sich mit Erbengemeinschaften auskennt.“ Genau solche Fragen musst du sammeln, nicht abstrakte Keywords.
Bau dir eine Liste aus vier Fragetypen. Erstens Empfehlungsfragen: „Welchen Makler empfiehlst du in Leipzig für Mehrfamilienhäuser?“ Zweitens Vergleichsfragen: „Ist Engel & Völkers oder ein lokaler Makler besser für meine Eigentumswohnung?“ Drittens Problemfragen: „An wen wende ich mich bei einem Zwangsverkauf in Dortmund?“ Viertens Prozessfragen: „Wer hilft mir bei Verkauf und Beglaubigung einer Doppelhaushälfte in Potsdam?“
Zu jeder Frage gehören Varianten mit deinem Ort, deinen Nachbarorten, deinen Spezialisierungen und deinen Objekttypen. Eine solide Startliste hat 30 bis 60 Fragen. Diese Liste ist dein Messinstrument – sie bleibt über Monate stabil, damit du Veränderungen überhaupt vergleichen kannst. Ändere die Fragen nicht ständig, sonst misst du Rauschen statt Fortschritt.
So misst du konkret: der Nennungs-Check in fünf Schritten
Nimm deine Fragenliste und stelle jede Frage nacheinander in mindestens drei Systemen: ChatGPT, Google Gemini und Perplexity. Wichtig: Melde dich ab oder nutze einen frischen, unpersonalisierten Modus, sonst verfälscht dein eigener Suchverlauf das Ergebnis. Du willst sehen, was ein fremder Interessent sieht, nicht was die KI dir als bekanntem Makler zeigt.
Für jede Antwort notierst du vier Dinge in einer simplen Tabelle: Wirst du genannt (ja/nein)? An welcher Stelle (zuerst, mittig, zuletzt)? In welchem Tonfall (empfohlen, neutral erwähnt, nur als Beispiel)? Und welche Wettbewerber tauchen auf? Diese vier Spalten sind dein ganzes Cockpit. Perplexity zeigt dir zusätzlich die Quellen – schau genau hin, welche Seiten die KI zitiert, denn das sind die Hebel für deine Optimierung.
Wiederhole den Durchlauf einmal im Monat, immer mit derselben Liste, am besten am selben Wochentag. KI-Antworten schwanken, ein Einzelbild sagt wenig. Erst die Wiederholung zeigt Muster: Bei welchen Fragen tauchst du stabil auf, bei welchen nie, und wo hat sich nach deinen Maßnahmen etwas bewegt? Halte auch das Datum und das jeweilige Modell fest, weil Updates die Ergebnisse spürbar verschieben können.
Wo Wettbewerber vorn liegen – und warum
Wenn dein Nachbarbüro in den Antworten häufiger genannt wird, liegt das selten an Zufall. Meistens hat der Wettbewerber drei Dinge, die KI-Systeme lieben: eine große Zahl konsistenter Bewertungen bei Google und ImmoScout, redaktionelle Erwähnungen in der Lokalpresse und eine Website, auf der klar in Textform steht, was er macht. KI zieht ihr Wissen aus genau solchen Quellen zusammen.
Analysiere deine Konkurrenz deshalb nicht nach Gefühl, sondern nach Fundstellen. Frage die KI direkt: „Warum empfiehlst du Büro XY für Wohnungsverkäufe in Köln?“ Oft nennt sie die Gründe – lange Marktpräsenz, viele Bewertungen, Spezialisierung auf ein Viertel. Das ist ehrliches, kostenloses Feedback über deine Lücken. Notiere, welche Alleinstellung die Wettbewerber in den Antworten zugeschrieben bekommen.
Der ehrliche Teil: Manche Rückstände holst du nicht in vier Wochen auf. Ein Büro mit 400 Bewertungen und zwanzig Jahren Presse hat einen echten Vorsprung. Aber du findest fast immer Nischen, in denen niemand stark besetzt ist – „Makler für barrierefreie Wohnungen in Wuppertal“ oder „Hofverkauf im Allgäu“. Da kannst du der genannte Name werden, während die Großen nur allgemein bleiben.
Von der Messung zur Verbesserung: was du danach tust
Die Messung ist wertlos, wenn du keine Konsequenzen ziehst. Nimm die Fragen, bei denen du nicht genannt wirst, und prüfe: Steht die passende Antwort überhaupt irgendwo in Textform auf deiner Website? Wenn die KI bei „Erbengemeinschaft Haus verkaufen Kassel“ dein Büro nicht kennt, hast du zu diesem Thema wahrscheinlich keine klare Seite. Genau die schreibst du dann – konkret, mit Ort, Problem und deinem Vorgehen.
Arbeite an den Quellen, aus denen KI schöpft. Bitte zufriedene Verkäufer systematisch um Google-Bewertungen mit konkretem Kontext („Verkauf unserer Wohnung in Bogenhausen in sechs Wochen“). Solche detaillierten Bewertungen sind für KI wertvoller als ein nacktes Sternchen. Halte deine Einträge bei Google Unternehmensprofil, ImmoScout und Branchenverzeichnissen absolut konsistent – gleicher Name, gleiche Adresse, gleiche Spezialisierungen überall.
Nach jeder Maßnahme wartest du und misst im nächsten Monat erneut. Bewegt sich die Nennung? Manchmal dauert es zwei, drei Zyklen, bis Modelle deine neuen Inhalte aufgenommen haben. Diese Geduld ist normal. Wichtig ist der Trend über sechs Monate, nicht der Sprung von einer Woche zur nächsten. So wird aus Raten ein steuerbarer Prozess.
Tools oder Handarbeit? Ein ehrlicher Blick
Es gibt inzwischen spezialisierte GEO-Monitoring-Dienste, die deine Fragen automatisch täglich abfragen und Nennungen auswerten. Für ein einzelnes Maklerbüro sind diese Werkzeuge oft überdimensioniert und teuer. Der manuelle Monatscheck mit 40 Fragen und einer Tabelle kostet dich vielleicht zwei Stunden – und du verstehst dabei viel besser, wie die KI über deinen Markt spricht, als es ein Dashboard je vermitteln würde.
Wenn du automatisieren willst, fang klein an. Eine simple Tabelle mit Verlaufsspalten pro Monat reicht für den Einstieg vollkommen. Erst wenn du mehrere Standorte oder ein größeres Team betreust und der Aufwand spürbar wird, lohnt ein bezahltes Tool. Kaufe kein Monitoring, bevor du nicht drei Monate manuell gemessen und verstanden hast, worauf es bei dir ankommt.
Egal ob Tool oder Handarbeit: Der Wert steckt nicht in der Messung selbst, sondern in den Entscheidungen danach. Ein teures Dashboard, aus dem niemand Maßnahmen ableitet, ist rausgeworfenes Geld. Eine ehrliche Tabelle, die einmal im Monat zu einer konkreten neuen Website-Seite oder Bewertungsaktion führt, ist unbezahlbar.
Die häufigsten Fehler beim Messen
Fehler eins: nur ChatGPT prüfen. Deine Kunden nutzen verschiedene Systeme, und die Antworten unterscheiden sich stark. Perplexity zitiert Quellen, Gemini zieht Google-Daten, ChatGPT arbeitet stärker aus Trainingswissen. Wer nur ein System misst, hat ein verzerrtes Bild und optimiert womöglich am realen Nutzer vorbei.
Fehler zwei: im eingeloggten Zustand mit eigenem Verlauf messen. Die KI kennt dich dann und nennt dein Büro schmeichelhaft – ein völlig falsches Signal. Immer im neutralen, abgemeldeten Modus testen. Fehler drei: einmal messen und daraus Schlüsse ziehen. Ein einzelner Durchlauf ist eine Momentaufnahme mit viel Zufall. Erst der wiederholte Rhythmus macht die Daten belastbar.
Fehler vier: sich über eine schlechte Nennung ärgern, statt sie zu nutzen. Wenn die KI dein Büro falsch beschreibt oder eine alte Spezialisierung nennt, ist das ein Signal, dass deine öffentlichen Quellen veraltet sind. Korrigiere sie an der Wurzel – auf deiner Website und in deinen Profilen –, statt dich über die Maschine zu beschweren. Die KI spiegelt nur, was sie über dich findet.
Dein Fahrplan für die nächsten 90 Tage
Woche eins: Erstelle deine Fragenliste mit 40 branchenechten Anfragen aus deinem Gebiet und deinen Spezialisierungen. Führe den ersten Nennungs-Check in ChatGPT, Gemini und Perplexity durch und trage alles in deine Tabelle ein. Das ist deine Nulllinie, an der du künftig alles misst. Nimm dir dafür bewusst Zeit, denn diese Basis trägt die ganze weitere Arbeit.
Wochen zwei bis acht: Arbeite die drei größten Lücken ab. Meist sind das eine fehlende Themenseite, zu wenige konkrete Bewertungen und inkonsistente Verzeichniseinträge. Schreib die Seiten, sammle Bewertungen mit Kontext, räum deine Profile auf. Konzentrier dich auf Fragen, bei denen du realistisch nach vorne kommst, nicht auf den umkämpftesten Suchbegriff der Stadt.
Tag 90: Zweiter voller Nennungs-Check mit exakt derselben Liste. Vergleiche Zeile für Zeile mit deiner Nulllinie. Wo tauchst du jetzt auf, wo nicht, wie hat sich der Tonfall verändert? Dieser Vergleich zeigt dir schwarz auf weiß, ob deine Arbeit wirkt – und macht aus einem diffusen Bauchgefühl über KI-Sichtbarkeit eine echte, steuerbare Kennzahl deines Maklergeschäfts.
Common questions
Wie oft sollte ich als Makler meine KI-Nennungen messen?
Ein voller Durchlauf pro Monat ist der sinnvolle Rhythmus. Häufiger misst du nur Rauschen, weil KI-Antworten von Tag zu Tag leicht schwanken. Nutze immer dieselbe Fragenliste, denselben Wochentag und den abgemeldeten Modus, damit die Ergebnisse über die Monate vergleichbar bleiben und du echte Trends statt Zufälle siehst.
Was mache ich, wenn ein Wettbewerber ständig vor mir genannt wird?
Frag die KI direkt, warum sie ihn empfiehlt. Meist nennt sie Gründe wie viele Bewertungen, lange Marktpräsenz oder eine klare Spezialisierung. Das zeigt dir deine Lücken. Statt den Großen frontal anzugreifen, besetze eine Nische – ein Viertel, ein Objekttyp, eine Verkaufssituation –, in der du der klar genannte Name werden kannst.
Reicht es, nur ChatGPT zu prüfen, oder brauche ich mehrere Systeme?
Du brauchst mehrere. Deine Kunden nutzen ChatGPT, Gemini und Perplexity gemischt, und die Antworten unterscheiden sich deutlich. Perplexity zeigt dir sogar die zitierten Quellen, was für deine Optimierung Gold wert ist. Wer nur ein System misst, bekommt ein verzerrtes Bild und optimiert am realen Nutzerverhalten vorbei.
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