Österreichische Hotels schneiden miserabel bei der KI-Empfehlung ab
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Österreichische Hotels schneiden miserabel bei der KI-Empfehlung ab
Fragt man die KI nach Hotels, spuckt sie eine kurze Liste an konkreten Namen aus. Das Gros der Betriebe wird nicht gefunden, warnt eine Studie. Warum nur?
Sascha Aumüller
Wer für eine Reise nach passenden Unterkünften sucht, befragt dafür zunehmend Künstliche Intelligenz. Suchmaschinen oder Hotelbuchungsportale verlieren gegenüber der KI zunehmend an Boden, weil Konsumierende kurze Listen mit konkreten Hotels bevorzugen und Zeit sparen wollen. Eine aktuelle Studie legt nun nahe: Wer Künstliche Intelligenz nach einer Unterkunft fragt, bekommt nur selten ein österreichisches Haus genannt.
Durchgeführt wurde die Untersuchung im gesamten DACH-Raum, in dem die Situation insgesamt wenig rosig aussieht. Die Hotellerie Deutschlands, der Schweiz und Österreichs ist in generativen KI-Suchsystemen nahezu unsichtbar. Das ist das zentrale Ergebnis der Studie aus dem Juli 2026 unter 515 Vier- und Fünf-Sterne-Hotels. Gemessen wurde dabei nicht, ob KI-Systeme ein Hotel kennen — sondern ob sie es empfehlen, wenn ein Gast ohne Nennung eines Markennamens nach einer Unterkunft fragt.
Jetzt trifft die KI die Auswahl
Die Art, wie Gäste Hotels finden, verändert sich gerade grundlegend. Früher tippte ein Gast „Hotel Zermatt" in eine Suchmaschine und erhielt eine Liste von Links, die er selbst durchsah, verglich und bewertete. Das Wichtigste: Er traf die Auswahl. Heute stellt er der KI eine vollständige Frage, zum Beispiel: „Wir wollen im Februar eine Woche mit zwei Kindern in die Alpen. Wellness soll dabei sein, Budget bis 300 Euro pro Nacht. Was empfiehlst du?" Daraufhin bekommt er keine Liste von Links, sondern eine Empfehlung: drei, vier, vielleicht fünf konkrete Häuser, mit Begründung.
Der entscheidende Unterschied: Die Vorauswahl, die der Gast früher selbst getroffen hat, trifft nun das System. Ein Hotel, das in dieser Antwort nicht vorkommt, wird nicht schlechter bewertet — es wird überhaupt nicht wahrgenommen. Bewertet man die Empfehlungsrate der KI von Hotels aus dem DACH-Raum auf einer Skala von 0 bis 100, ergeben sich laut der Studie diese fünf Kernpunkte:
Betrachtet man nur die österreichischen Daten aus der Studie, ergibt sich eine interessante regionale Verteilung. Innerhalb Österreichs schneidet Graz mit 15,5 Punkten noch am besten ab, gefolgt mit deutlichem Abstand von der Wachau (7,1). Kärnten bildet mit nur 4,4 Punkten das Schlusslicht. Auffällig ist, dass auch prestigeträchtige Regionen schlecht abschneiden, denn selbst Lech am Arlberg kommt nur auf 8,5 Punkte. 93 Prozent aller untersuchten Häuser bleiben unter 20 Punkten, 28 stehen sogar bei null, darunter Fünf-Sterne-Betriebe in bekannten Regionen.
Themen statt Werbetexte
Klar im Vorteil sind dagegen Hotelketten, die rund dreimal häufiger empfohlen werden als Einzelhäuser (36,2 gegenüber 11,2 Punkten), weil jede Erwähnung auf dieselbe Domain einzahlt und diese dadurch in weit mehr Themen auftaucht. Die Studie gibt auch klare Empfehlungen, was Hotels jetzt tun sollten. Zunächst einmal die Sichtbarkeit messen, statt sie zu vermuten. Der erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme: In welchen Themen kommt das eigene Haus vor — und in welchen nicht? Ein Thema besetzen, statt alles anzubieten. Die KI empfiehlt nämlich immer entlang von Themen.
Zudem sollten die Hoteliers die Website antwortfähig machen. Konkrete Fragen konkret beantworten und Fakten statt Adjektive verwenden. Was ein KI-System nicht zitieren kann, existiert nicht. Wichtig wird auch wieder, sogenannte externe Signale aufzubauen, in klassischen Medien, Verzeichnissen, Portalen und durch regionale Berichterstattung. KI-Antworten verändern sich aber laufend. Sichtbarkeit ist demnach kein Zustand, sondern ein Prozess.
Für heimische Hotels müsse das kein Nachteil bleiben, denn der Empfehlungsraum sei laut den Studienautoren praktisch noch kaum gefüllt. Wer jetzt ein klares Thema besetze, seine Website mit Fakten statt Werbetexten füttere, konkurriere mit fast niemandem, lautet das Fazit der Auswertung. (Sascha Aumüller, 23.7.2026)
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