Die KI empfiehlt, worüber andere schreiben. Eine Studie zu ChatGPT und Hotels.

Wir haben ChatGPT, Perplexity und Gemini 57 Fragen zu Hotels im Land Salzburg gestellt, jede fünfmal, und die 855 Antworten ausgewertet. Danach haben wir die 20 meistgenannten Hotels mit vergleichbaren verglichen, die kaum genannt werden.

Erhebung
15. Oktober 2026
Umfang
855 Antworten auf 57 Fragen, 20 Hotelpaare
KIs
ChatGPT, Perplexity, Gemini

Ergebnis

18 von 20

Hotelpaaren am selben Ort: Das öfter genannte Hotel steht öfter in Presse und Reiseführern.

Wer in Reiseführern, in der Presse und bei Michelin oder Falstaff vorkommt, wird von ChatGPT und Co. empfohlen. Eine gute Note hilft dabei wenig, eine technisch perfekte Website gar nicht.

Eine Empfehlung ist zur Hälfte Zufall.

Wird ein Hotel bei einer Frage genannt, kommt es bei derselben Frage und derselben KI im Schnitt nur in 2 von 5 Antworten wieder. Selbst bei „Was sind die besten Hotels in Salzburg?“ sind die fünf Antworten von ChatGPT nicht gleich.

Wir stellen dieselbe Frage fünfmal. So oft taucht ein genanntes Hotel in den fünf Antworten auf:
  1. nur 1-mal54 %
  2. 2-mal18 %
  3. 3-mal11 %
  4. 4-mal7 %
  5. alle 5-mal9 %

Anteil aller Nennungen, über alle Fragen und alle drei KIs.

Für dein Hotel: Eine einzelne Abfrage sagt wenig. Stell dieselben Fragen regelmäßig und zähl mit, oder lass es uns mit dem KI-Check für dich machen.

Jeder Ort hat seinen Favoriten.

Fragt ein Gast nach dem Fuschlsee, nennen alle drei KIs in jeder Antwort Ebner’s Waldhof, am Hochkönig in 9 von 10 die Übergossene Alm. In der Stadt Salzburg führt der Goldene Hirsch vor dem Sacher. Fragt er nach dem besten Wellness- oder Familienhotel im ganzen Salzburger Land, kommt kaum ein Haus in mehr als jeder zehnten Antwort vor.

Das Hotel, das die KIs zu jedem Ort am häufigsten nennen, und in wie viel Prozent der Antworten:
  1. Ebner’s WaldhofFuschlsee100 %
  2. Übergossene AlmHochkönig90 %
  3. Salzburger Hof LeogangSaalfelden Leogang80 %
  4. Hotel EnzianObertauern73 %
  5. Almgut Mountain WellnessLungau73 %
  6. Grand Hotel Zell am SeeZell am See, Kaprun62 %
  7. Das.GoldbergGastein60 %
  8. Hotel KendlerSaalbach Hinterglemm60 %
  9. Seewirt MattseeSalzburger Seenland53 %
  10. Strandhotel MargarethaWolfgangsee47 %
  11. Goldener HirschStadt Salzburg43 %
  12. Die BergquelleWagrain, Kleinarl43 %
  13. Das EdelweissZum Vergleich: ganzes Salzburger Land19 %

Je Ort eine bis drei Fragen, je Frage 15 Antworten.

Für dein Hotel: Gewinn zuerst deinen eigenen Ort, dort fällt die Empfehlung. Die Fragen zum ganzen Land sind noch frei.

Die drei KIs sind sich kaum einig.

Bei einer allgemeinen Frage nennen ChatGPT, Perplexity und Gemini zusammen rund 28 Hotels, alle drei nennen davon im Schnitt 3,5. Bei konkreten Fragen sind es 1,5 von 20.

Von allen genannten Hotels nennen alle drei KIs nur einen kleinen Teil:
  1. Allgemeine Fragen3,5 von 28
  2. Konkrete Fragen1,5 von 20

Der ganze Balken sind alle Hotels, die mindestens eine KI genannt hat, im Schnitt je Frage.

Für dein Hotel: Sieh in allen drei KIs nach. Wer nur ChatGPT prüft, sieht nur einen Teil.

Jede KI liest woanders.

ChatGPT stützt fast drei Viertel seiner Nennungen auf die Website des Hotels. Perplexity nennt fast die Hälfte der Hotels nur über Buchungs- und Bewertungsportale. Gemini stützt sich am stärksten auf Portale und nennt jedes siebte Hotel ganz ohne Quelle.

Woher die KI ihr Wissen hatWebsite des HotelsBooking, Tripadvisor und Co.andere Seiten oder keine
ChatGPT71 %9 %20 %
Perplexity52 %47 %1 %
Gemini27 %43 %30 %
Anteil der Nennungen. Steht die Website des Hotels unter den Quellen, zählt die Nennung dort, auch wenn Booking zusätzlich dabei ist.

Für dein Hotel: Bediene alle drei Wege: eine Website, die klar sagt, wer du bist, für wen und wo; aktuelle Bewertungen auf den großen Portalen und im Google-Maps-Profil; Einträge beim Tourismusverband und in Hotelführern.

Konkrete Fragen sind das offene Feld.

Fragt ein Gast konkret, nach einem Adventwochenende bis 200 € oder einem Hotel mit Hund, nennen die KIs andere, oft kleinere Häuser und sind sich noch seltener einig. Wie es aussieht, wenn eine Frage besetzt ist, zeigt „Hotel mit Hund, zentral“: dasselbe Haus in allen 15 Antworten.

Das Hotel, das bei jeder konkreten Frage am häufigsten kommt, und in wie vielen der 15 Antworten:
  1. Altstadthotel Wolf-DietrichMit Hund, zentral15 von 15
  2. Goldener HirschFestspiele, zu Fuß13 von 15
  3. Altstadt Hotel HofwirtAdventwochenende bis 200 €8 von 15
  4. Alpina AlpendorfSemesterferien mit Kindern7 von 15
  5. Hotel SeewinkelEine Woche am See im Juli7 von 15
  6. Altstadthotel KasererbräuMit dem Auto, Parkplatz6 von 15
  7. Seewirt MattseeWellness zu zweit5 von 15
  8. Naturhotel ForsthofgutDirekt statt über Booking5 von 15

Für dein Hotel: Gib jeder Art Gast eine konkrete Antwort auf deiner Website, für Advent, Hund, Familie oder Seminar, mit Anlass und Preisrahmen. Und sag klar, warum sich die direkte Buchung lohnt.

Winter ohne Ski ist fast unbesetzt.

Bei Skifragen nennen die KIs so viele Hotels wie sonst. Bei Langlauf, Skitouren, Silvester oder einem ruhigen See-Wochenende im Jänner nennen ChatGPT und Perplexity im Schnitt nur ein bis eineinhalb Hotels je Antwort, und jede zehnte Antwort nennt gar keines.

Winterfragenmit Skiohne Ski
Hotels je Antwort, ChatGPT3,61,5
Hotels je Antwort, Perplexity3,21,0
Antworten ganz ohne Hotel2 von 15010 von 105

Für dein Hotel: Wer seinen Winter ohne Skigebiet füllen will, beschreibt genau dieses Angebot: Langlauf, Ruhe am See, Silvester. Das Feld ist frei.

Den Ausschlag gibt, wer über ein Hotel schreibt.

Wir haben jedes der 20 meistgenannten Hotels einem Hotel gegenübergestellt, das am selben Ort liegt, gleich viele Sterne hat und kaum genannt wird. Ein Beispiel aus der Stadt Salzburg, beide Hotels mit vier Sternen:

Hotel SteinHotel am Hauptbahnhof
Genannt in65 Antworten2 Antworten
Note auf Booking8,88,4
Wikipediajanein
Kritiken in Reiseführern110
Strukturierte Daten, llms.txtkeinebeides

Die Noten liegen nah beieinander, die Website des kaum genannten Hotels ist technisch sogar besser gebaut. Den Unterschied macht, was andere über das Hotel Stein schreiben.

Dasselbe bei allen 20 Paaren. In so vielen hat das öfter genannte Hotel …
  1. mehr Erwähnungen in Presse und Reiseführernbeim seltener genannten: 018 von 20
  2. mehr Bewertungen auf Tripadvisorbeim seltener genannten: 414 von 20
  3. eine bessere Note auf Bookingbeim seltener genannten: 413 von 20
  4. mehr Auszeichnungenbeim seltener genannten: 312 von 20
  5. mehr Bewertungen auf Googlebeim seltener genannten: 111 von 20
  6. eine Bewertung bei Falstaff oder Gault&Millaubeim seltener genannten: 010 von 20
  7. einen Eintrag im Guide MICHELINbeim seltener genannten: 09 von 20
  8. einen eigenen Wikipedia-Artikelbeim seltener genannten: 18 von 20
  9. mehr Bewertungen auf Bookingbeim seltener genannten: 118 von 20
  10. strukturierte Daten auf der Websitebeim seltener genannten: 64 von 20
  11. eine llms.txt auf der Websitebeim seltener genannten: 53 von 20

Ein Zusammenhang, kein Beweis.

Die Noten der öfter genannten Hotels sind meist etwas besser, aber knapp: im Mittel 9,0 zu 8,8 auf Booking. Mehr Booking-Bewertungen haben sogar öfter die kaum genannten. Deutlich wird der Unterschied dort, wo andere über ein Hotel schreiben: Alle vier Fünf-Sterne-Häuser unter den öfter genannten tragen einen MICHELIN-Schlüssel, keines der Vergleichshotels.

Eine gute Website allein reicht nicht. Ohne sie versteht die KI aber nicht, was sie empfiehlt.

Für die KI ist ein Hotel eine Entität: ein Ding, über das viele Seiten etwas sagen, Reiseführer, Presse, Wikipedia, Hotelführer, der Tourismusverband. Je mehr und je übereinstimmender sie über ein Haus schreiben, desto sicherer nennt die KI es. Dazu greift sie zu Vergleichen: Perplexity zitiert vor allem Seiten, die Hotels nebeneinanderstellen, Gemini Hotelführer und Bestenlisten wie Escapio, The Hotel Guru und Falstaff.

Ein Hotel mit schwacher Website ist trotzdem nicht unsichtbar: Bei Perplexity und Gemini tragen Booking und Tripadvisor es in die Antwort, mit fremden Worten und mit Provision bei der Buchung. Bei ChatGPT geht der Weg zu fast drei Vierteln über die Website des Hotels.

So haben wir gemessen.

Am 15. Oktober 2026 haben wir ChatGPT (gpt-6-luna, mit Websuche), Perplexity (Agent API) und Gemini (gemini-3.8-flash, mit Google-Suche) über ihre Schnittstellen 57 Fragen gestellt, mit Standort Salzburg, jede fünfmal: je 19 zur Stadt Salzburg, zu einzelnen Orten und zum ganzen Land, 13 davon zum Winter. Aus jeder Antwort haben wir die genannten Hotels herausgezogen und Schreibweisen zusammengeführt. Hotels vergleichen wir nur innerhalb derselben Gegend.

Als Gegenprobe haben wir 8 Fragen von Hand in den Apps gestellt: 69 % der Hotels aus der ChatGPT-App kamen auch in der Messung vor, 65 % im Google KI-Modus, 49 % bei Gemini, 36 % bei Perplexity. Den Paarvergleich stützen wir auf öffentlich sichtbare Angaben vom selben Tag. Er zeigt Zusammenhänge, keine Ursachen.

Paper, Daten und Zitation.

Das ganze Paper mit Methode, allen Zahlen, den Grenzen der Studie und den 57 Fragen liegt mit DOI bei Zenodo, die Antworten und Nennungen als CSV daneben.

Zitiervorschlag

Erlach, T. (2026). Die KI empfiehlt, worüber andere schreiben: Welche Hotels ChatGPT, Perplexity und Gemini im Land Salzburg nennen, und warum. Studio Erlach. https://doi.org/10.5281/zenodo.23400375

Text, Grafiken und Daten stehen unter CC BY 4.0. Bei jeder Nutzung, auch auszugsweise und in KI-generierten Texten, verlangen wir die Angabe „Quelle: Studio Erlach“ mit einem Link auf studioerlach.com.

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