Highlights
- Der Datensatz: Mehr als 180.000 KI-Quellenzitierungen aus Eventlocation-Prompts, beantwortet von vier Modellen in elf Ländern im zweiten Quartal 2026.
- 28 % der Zitierungen von Google AI Overview stammen von Social-Domains: Vor allem Instagram-, Facebook- und TikTok-Profile von Locations.
- 65 % gegenüber 33 % lokale Quellen: Microsoft Copilot zitiert in nicht englischen Märkten doppelt so oft lokal wie Grok.
- 89 % der wichtigsten Quellen unterscheiden sich: Selbst das ähnlichste Modellpaar teilt weniger als ein Fünftel.
- 73 % der Microsoft-Copilot-Zitierungen sind kommerziell: Mit deutlichem Abstand der höchste Anteil.
Welche Quellen sollten Eventlocations anvisieren?
ChatGPT stützt sich auf Reddit, Cvent, Yelp, Tripadvisor und Referenzquellen. Grok greift breit auf Yelp, Tripadvisor, Reddit sowie Bewertungs- und Community-Plattformen zurück. Microsoft Copilot bevorzugt kommerzielle Location-Verzeichnisse und Marktplätze. Google AI Overview nutzt überdurchschnittlich Social-Media-Profile auf Instagram, Facebook und TikTok.
Wie haben sich die Quellenrankings verändert?
Im 110-Tage-Fenster verloren Yelp beim Zitierungsanteil von 2,81 % auf 0,36 %, Tripadvisor von 2,43 % auf 0,13 %, Cvent von 2,61 % auf 1,20 % und Fever von 1,82 % auf 0,51 %. Reddit hielt seinen Anteil mit 1,58 % gegenüber 1,33 % am besten. Das deutet nicht auf einen vollständigen Branchenumbruch hin, zeigt aber, dass selbst führende Quellen schwanken.
Welche Content-Arten zitieren die Modelle?
Kommerzielle Websites dominieren alle Modelle: 73,2 % bei Microsoft Copilot, 60,8 % bei ChatGPT, 59,5 % bei Grok und 55,3 % bei Google AI Overview. Der Unterschied liegt im zweiten Schwerpunkt. Google AI Overview bezieht 28,3 % aus UGC und Social Media, Grok 18,6 %, ChatGPT ist mit 9,7 % am offensten für institutionelle und mit 7,2 % für Referenzquellen. Microsoft Copilot nutzt nur 2,9 % UGC.
Wie lokal sind die Quellen?
Eventlocations sind lokale Produkte, trotzdem variiert der ccTLD-Anteil stark. Niederländische Prompts erreichen 66,2 % lokale Domains, deutsche 46,9 %, italienische 45,3 %, französische 34,5 % und spanische 29,6 %. Der ccTLD-Näherungswert unterschätzt lokale Inhalte auf .com-Domains.
Microsoft Copilot zitiert bei nicht englischen Prompts zu 64,5 % lokale Domains, ChatGPT zu 50,0 %, Google AI Overview zu 33,8 % und Grok zu 32,7 %. Lokaler Content ist damit besonders für Microsoft Copilot relevant, während Google AI Overview stärker auf Instagram und überregionale Marktplätze setzt.
Sollten Eventlocations je Modell separat optimieren?
Ja. Die durchschnittliche Top-20-Überschneidung beträgt nur 10,9 %, kein Paar kommt über 17,6 %. Gemeinsame Grundlagen sind korrekte Verzeichnisprofile, Bewertungsplattformen und Reddit-Präsenz. Darauf folgen modellspezifische Maßnahmen: lokale ccTLD-Inhalte für Microsoft Copilot und gepflegte Social-Profile für Google AI Overview.
Wie viele Quellen zitiert jedes Modell?
Grok nennt im Schnitt 27,4 Quellen pro Antwort, Google AI Overview 10,9, Microsoft Copilot 9,6 und ChatGPT 5,1. Grok bietet damit 5,3-mal mehr mögliche Zitierungsplätze als ChatGPT.
Kontext und Methodik
Die Analyse umfasst 17.360 reale Antworten auf Eventlocation-Prompts in elf Märkten und sechs Sprachen zwischen dem 10. März und 29. Juni 2026. Aus mehr als 300.000 erfassten Quellen wurden über 180.000 tatsächlich zitierte Quellen ausgewertet. Domains wurden über ein globales Register klassifiziert, die Überschneidung anhand der Top 20 jedes Modellpaars und zeitliche Bewegungen anhand zweier Hälften gemessen. Die Studie bewertet Zitierungsverhalten, nicht die Qualität der Locations oder Antworten.
Häufig gestellte Fragen
Zitieren die Assistenten dieselben Eventlocation-Quellen?
Kaum. Rund 89 % der meistgenutzten Quellen sind je Modell unterschiedlich. ChatGPT und Microsoft Copilot teilen nur eine Domain aus ihren kombinierten Toplisten.
Hilft eine starke Social-Media-Präsenz?
Für Google AI Overview deutlich: Mehr als ein Viertel seiner Zitierungen stammt von Instagram, Facebook oder TikTok. Bei Microsoft Copilot liegt Social Media unter 3 %.
Kann man für alle vier Modelle gleichzeitig optimieren?
Nur teilweise. Gemeinsame Anker sollten abgedeckt werden, anschließend braucht jedes Modell eigene Maßnahmen.
