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Branchenweit erste Benchmark-Studie untersucht, wie ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot und Google AI Overviews Restaurants empfehlen

BERLIN --(BUSINESS WIRE)-- 08.05.2026 --

Uberall, weltweit agierende Plattform für Standortmarketing-Technologie, veröffentlichte heute Fast Food, Faster Discovery: The 2026 GEO Playbook for Multi-Location QSRs — den ersten Branchen-Benchmark-Bericht, der untersucht, wie KI-Assistenten, Restaurants empfehlen und wie Multi-Location QSR-Marken (Quick-Service Restaurants) ihre lokalen Marketingstrategien für eine KI-vermittelte Suche erfolgreich anpassen können.

Diese Pressemitteilung enthält multimediale Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20260507699618/de/

Der Bericht nutzt die proprietären GEO Studio-Benchmarkdaten und aggregierten Leistungsmetriken des globalen QSR-Kundenstamms von Uberall. Die zentrale Erkenntnis lautet: Da sich die Entdeckung von Restaurants durch Verbraucher rasant von der traditionellen Suche hin zu KI-Assistenten verlagert, fehlt praktisch die Mehrzahl der QSR-Standorte bei den KI-generierten Empfehlungen — zum richtigen Zeitpunkt entwickelt sich KI nun zum primären Entdeckungskanal der Verbraucher.. Diese Sichtbarkeitslücke entsteht, während der Sektor gleichzeitig mit sinkenden Kundenfrequenzen und einem nachhaltigen Wertekrieg, der die Margen pro Besuch untergräbt, zu kämpfen hat.

Wichtigste Erkenntnisse

• 83% der Restaurantstandorte bleiben bei KI-generierten Empfehlungen vollkommen unsichtbar. Wenn ein Nutzer ChatGPT befragt „wo kann ich heute Abend in meiner Nähe eine gute Pizza bekommen”, tauchen lediglich 17% der Restaurants jemals in der Antwort auf — obwohl 86% weiterhin eine gewisse Präsenz in Google aufweisen.
• Eine kleine führende Kohorte dominiert die KI-Aufmerksamkeit. Quer durch die QSR-Benchmark vereinen die Top-3-Marken pro Kategorie 53,4% des gesamten Share of Voice (SoV) auf sich. Bei Burgerketten vereint allein der Anführer das 10-Fache des Share of Voice der Durchschnittsmarke — dies bedeutet, dass eine einzelne Restaurantkette so viele Erwähnungen durch KI-Assistenten erhält wie zehn Wettbewerber zusammen.
• KI-basierte Restaurant-Entdeckung ist forschungsintensiv, nicht transaktionsorientiert. Informations- und Vergleichsprompts — Fragen wie „was ist das gesündeste Frühstück, das ich unterwegs bekommen kann” oder „welche Kaffeekette hat das beste mobile Belohnungsprogram” — sind für nahezu 79% der KI-generierten Restaurant-Antworten verantwortlich. Marken müssen die Gunst der Kunden vor dem Entscheidungsmoment gewinnen, nicht erst beim Verkauf.
• KI-Plattformen haben die Messlatte für Überprüfungen höher gelegt. ChatGPT empfiehlt den Unternehmen, vor allem einen Bewertungsschnitt von 4,3 Sternen oder höher zu erzielen, Perplexity mehr als 4,1 und Gemini mehr als 3,9. Ratings und Nutzerbewertungen sind im Zeitalter der künstlichen Intelligenz wichtiger denn je — ein Restaurant mit einer Durchschnittsbewertung von 4,0 Sternen kann im Google-Index gut ranken, jedoch nicht den Schwellenwert erreichen, den KI-Plattformen üblicherweise empfehlen.
• KI empfiehlt normalerweise lediglich 3 bis 5 Marken pro Anfrage. Bei der Frage nach „dem besten Ort für ein schnelles mexikanisches Mittagessen”, werden ChatGPT oder Gemini eine Handvoll nennen und es dabei belassen. In einer Kategorie mit mehr als 20 Ketten, werden nur die Top-Performer bei der KI-Suche existieren.

„Lokale Sichtbarkeit ist ein wichtiger Faktor bei der Suche nach unseren Restaurants. Wir müssen dort sichtbar bleiben wo es am wichtigsten ist: lokal — um es Gästen zu erleichtern, uns zu finden und vorbeizukommen und unsere über offener Flamme gegrillten Burger zu genießen”, erklärte Camille Van Holzaet, Trade Marketing Manager, Burger King BELUX.

Ein neues Betriebsmodell: Location Performance Optimization (LPO)

Das Playbook (strukturierter Leitfaden) führt Location Performance Optimization (LPO) ein, da die Marken eines strategischen Rahmens über mehrere Standorte hinweg sowohl in der traditionellen als auch KI-gestützten Suche sichtbar bleiben müssen. LPO verbindet SEO (Search Engine Optimization) und Generative Engine Optimization (GEO) in einem einheitlichen Betriebsmodell, das auf vier Säulen basiert, die sich gegenseitig verstärken — Visibility (Sichtbarkeit), Reputation (Ruf), Engagement (Kundenbindung und Markentreue) und Conversion (Umwandlung) — um lokale Präsenz in messbare Umsatzauswirkungen an Hunderten oder Tausenden von Standorten umzuwandeln.

Der Bericht umfasst einen 90-Tage-Aktionsplan und küchenbezogene Benchmarks in den Kategorien Burger, Hühnchen, Pizza, Mexikaner, Kaffee, Sandwich, Frühstück und asiatische Fusion.

„KI ist heutzutage entscheidend, wie Gäste Restaurants entdecken, und die meisten QSR-Marken sind nicht für die Signale strukturiert, auf die künstliche Intelligenz angewiesen ist. Die Lücke zwischen Durchschnitt und dem Klassenbesten ist groß genug, um einen echten Wettbewerbsvorteil zu erlangen — und das Zeitfenster, um dies in Anspruch zu nehmen, ist schnell geschlossen”, so Stephanie Genin, CMO bei Uberall .

Der vollständige Bericht ist verfügbar unter: https://uberall.com/en-us/qsr-playbook

Über Uberall

Uberall ist eine führende, KI-gestützte Multi-Location-Marketing-Plattform, die die Markensichtbarbarkeit verbessert und die Kundenbindung steigert, wenn Kunden die Welt um sich herum durchsuchen. Die Plattform bietet eine umfassende Suite von Tools, um Standortdaten und Angebote, Filialfinder, Nachrichten, lokale Social-Media-Inhalte sowie Werbeanzeigen zu verwalten — um es Unternehmen zu erleichtern, gefunden zu werden, gewählt zu werden und mehr Umsatz zu generieren. Im Jahr 2013 in Berlin, Deutschland gegründet, versorgt Uberall rund 1,3 Millionen Kunden rund um den Globus und besitzt das Vertrauen führender Marken in den Bereichen Einzelhandel, Gastgewerbe, Gastronomie, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Automobilindustrie. Weitere Informationen finden Sie unter uberall.com.

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