SAN DIEGO / LONDON (IT BOLTWISE) – Wer KI-Systeme wie ChatGPT oder Googles AI Overviews nach dem besten Immobilienmakler in einer Stadt fragt, bekommt häufig nicht den echten Top-Produzenten zu sehen. Laut Local Falcon werden etablierte Website-Veröffentlicher in 37.500 KI-Suchen über 100 US-Städte in 91,5 % der Fälle nie genannt. Der Grund liegt nicht in MLS- oder Produktionsdaten, sondern in öffentlich verlinkten Seiten und Verzeichnisprofilen. Für Makler heißt das: AEO ist weniger ein Ranking-Wettkampf als ein Sichtbarkeits-Engineering rund um Google Business Profile, Zillow und eigene „Best Agents“-Seiten.
Wer in Immobilienportalen nach dem „besten Makler“ sucht, folgt normalerweise einer Logik aus Angebot, Reichweite und sichtbaren Bewertungen. KI-gestützte Antwortsysteme wie ChatGPT, Googles AI Overviews oder Googles AI Mode drehen diese Reihenfolge spürbar: Die Modelle entscheiden nicht anhand der Produktionsstärke, sondern danach, welche Namen und Profile in ihren Datenquellen als zitierfähige Entitäten auftauchen. Genau dieser Spalt zwischen dem, was Käufer als relevant empfinden, und dem, was KI ausspielt, beschreibt eine neue Auswertung von Local Falcon mit Zahlen, die für den Markt ein Warnsignal sind.
Im Zentrum steht AEO, Answer Engine Optimization, das als „Begleitdisziplin“ zu klassischem SEO beschrieben wird. Bei AEO geht es darum, wie Marken und Einzelpersonen in generativen Antwortmaschinen überhaupt wiedererkannt, verlinkt und damit „zitierbar“ werden. In der Branche wurde das Thema laut Beiträgen rund um Inman Connect San Diego im Juli bereits mit einem einfachen Bild erklärt: Wie früher der Weg von Yellow Pages zu Google verlief, verschiebt sich die Aufmerksamkeit zunehmend hin zu KI-gestützten Such- und Antwortstrecken. Local Falcon geht nun über das Bauchgefühl hinaus und misst, wie oft reale Makler in KI-Antworten erscheinen, wenn man typische Suchanfragen wie „best realtor near me“, „best real estate agent near me“ oder „top rated real estate agent near me“ stellt.
Die Methodik ist dabei relativ eng: Local Falcon ließ in den 100 größten US-Städten insgesamt 37.500 KI-Suchen über fünf Plattformen laufen: ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini und Grok. In jeder Stadt wurden dabei 25 Suchpunkte abgebildet, und jede konkrete Agentur oder jedes Team galt nur dann als „genannt“, wenn die Antwort entweder direkt zu einer Seite mit dem Agenten-Namen auf dessen eigener Website verlinkte oder eine Seite verlinkte, die diesen Namen trägt. Das Ergebnis ist für Makler mit Fokus auf Webseiten ernüchternd: 91,5 % der etablierten, website-veröffentlichenden Agenten wurden in diesen Suchläufen kein einziges Mal erwähnt. Wenn man die Betrachtung weiter verengt auf Makler, die nach Volumen tatsächlich am meisten verkaufen, sinkt der Wert sogar auf 21,2 % der höchstvolumigen Anbieter, die von irgendeiner KI-Plattform zitiert wurden.
Technisch betrachtet passt das Muster zu einem Modellverhalten, das Local Falcon in seinem Datensatz indirekt belegt: Die Systeme „lesen“ nicht automatisch MLS- oder RealTrends-Produktionsranglisten aus, sondern verarbeiten Informationen aus verlinkten Seiten, Verzeichnissen und Autoritäts-Signalen. In der Untersuchung zeigt sich zudem ein wiederkehrender Mechanismus: Viele der am häufigsten zitierten Maklerseiten tragen Varianten eines Beitrags wie „best agents in [city]“. Von den 25 am stärksten zitierten Agenten-Websites enthalten 18 eine solche oder sehr ähnliche Benennung. Dass dadurch ein Top-Produzent aus Sicht der Käufer „untertaucht“, wird explizit als Problem beschrieben: Wer zwar lokal stark verkauft, aber keine passenden, öffentlich zitierbaren Seiten bereitstellt oder nicht in den richtigen Verzeichnisstrukturen auftaucht, kann für KI unsichtbar bleiben.
Gleichzeitig wirkt die Datenlage nicht wie ein Naturgesetz. Local Falcon nennt Beispiele, in denen echte Top-Performer in den KI-Ergebnissen erscheinen, darunter Tracy Campion in Boston sowie Katrina Barrett in Phoenix und Kumara Wilcoxon in Austin. Auch im Teamsegment finden sich Treffer wie der Stephanie Younger Group in Los Angeles und der Mike McCann Team in Philadelphia. Entscheidend ist aber weniger das Einzelfallargument als der strukturelle Befund, dass lokale Dichte oft „nationalen Maßstab“ schlägt: Beim Blick auf Brokerage-Marken fällt auf, dass Compass mit 1.510 Nennungen über 86 Städte sehr hoch liegt, während Coldwell Banker und REMAX zusammen deutlich weniger zitierfähig waren. Überraschend ist zudem der Hinweis, dass Shorewest als Wisconsin-spezifische Marke mit 85 Zitaten ausgehend von Milwaukee stark performt, obwohl die Marke keinen breiten nationalen Footprint hat.
Welche Quellen KI am stärksten bedienen, wird durch die Verteilung der Zitationen konkret: Google Business Profile allein verantwortete 36,6 % der Nennungen, Zillow folgte mit 15,9 %, FastExpert mit 6,3 % und Realtor.com mit 5,7 %. Eigene Agentenwebsites kommen zusammengerechnet auf etwa „eine Zitation pro neun“ Nennungen. Noch wichtiger: Die Plattformen gewichten die Quellen unterschiedlich. ChatGPT schöpft etwa 39,8 % der Zitate aus Zillow, Gemini zieht im Vergleich mehr aus Agenten-eigenen Websites, und Google AI Mode sticht heraus, weil es 72,5 % seiner Nennungen direkt aus Google Business Profile bezieht und das offene Web deutlich weniger nutzt. Selbst bei Zillow relativiert sich der Eindruck: 86,9 % der Zillow-Zitate verweisen auf stadtweite Agentenverzeichnisse statt auf einzelne Agentenprofile. Das bedeutet, KI nutzt Zillow häufig als Wegweiser („hier ist die Liste“), nicht zwingend als Leistungsbeleg („dort ist die beste Person“).
Für die Praxis folgt daraus ein AEO-Realitätscheck: Es gibt selten den einen „besten“ Namen, auf den alle Modelle konsequent optimieren. Local Falcon fand, dass 82,6 % der 3.757 bundesweit genannten Agenten oder Teams exakt von nur einer Plattform zitiert wurden und von keiner anderen. Nur 1,9 % (72 Agenten) tauchten in Nennungen auf, die von allen vier Plattformen mit Agenten-Webseitenlinks unterstützt wurden. Dazu kommt, dass selbst innerhalb Googles Produktfamilie AI Overviews und AI Mode häufig auseinanderlaufen. Für Maklerteams und Marketingverantwortliche heißt das: AEO ist weniger ein einmaliges Ranking-Setup, sondern ein fortlaufendes Sichtbarkeitsdesign mit mehreren „Ankerpunkten“ – gepflegtes Google Business Profile, eine konsistente Zillow-Präsenz und für diejenigen, die den Aufwand tragen, eigene Seiten mit klaren City-spezifischen Autoritätsbotschaften wie „best agents in [city]“. Wenn die Datenlage Produktionsvolumen als unsichtbar für Chat-Modelle enttarnt, verschiebt sich die Erfolgsdefinition in Richtung der Signale, die KI tatsächlich einliest und wiederholt.
Damit rückt ein ohnehin bekanntes Problem in einen neuen technischen Rahmen: Die Branche investiert seit Jahrzehnten in Kennzahlen rund um Verkaufsvolumen, doch die KI-Übergabeschicht zwischen Agenten und Käufern bewertet das anders. Entscheidend ist dann, wie gut ein Makler oder ein Team über verlinkte Seiten und Verzeichnisprofile als Entität beschrieben ist und ob diese Seiten eindeutig genug sind, damit Modelle sie in Antworten referenzieren. Wer das Timing der KI-gestützten Suche ernst nimmt, kann Wettbewerbsvorteile gezielt auf lokale Dichte und gepflegte Datenquellen verlagern – und damit die Lücke zwischen „Top-Produzent“ und „KI-nennbar“ zumindest teilweise schließen.
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