GEO Case Study Versicherungsmakler: Von null auf Platz 1 in KI-Suchen

Ein großer Versicherungsmakler für Gewerbeversicherungen sitzt in München und betreut Firmenkunden in ganz Deutschland. In den Antworten von ChatGPT, Gemini und Perplexity war er trotzdem nur für München sichtbar. Wer in Augsburg, Nürnberg, Cottbus oder Bamberg nach einem Makler fragte, bekam Anbieter von dort empfohlen.

Sechs Wochen nach dem Go-Live sieht das anders aus: 700 Städteseiten aus dem KI Content System und 463 KI-Empfehlungen in 30 Tagen, im Vormonat waren es 70. Das ist Platz 1 bei ChatGPT, Gemini und Perplexity, bundesweit, ohne Linkaufbau, ohne Anzeigen, ohne einen Text von Hand. Alle Zahlen stammen aus der Performance Suite, der Kunde ist anonymisiert.

Das erfährst du in diesem Case:

• Die Ausgangslage: Warum ein bundesweit tätiger Anbieter in KI-Antworten oft nur für seine eigene Stadt auftaucht.
• Die Lösung: Wie aus echten Suchanfragen je Stadt eine eigene Seite entsteht, die Google rankt und KIs zitieren.
• Die Ergebnisse: Platz 1 bei drei von vier KIs, plus 561 % mehr Erwähnungen gegenüber dem Vormonat, mit allen Zahlen und einer ehrlichen Einordnung, auch dazu, wo Grok noch nicht mitspielt.

Du willst lieber gleich alle Zahlen und Charts sehen? Blättere hier direkt durch die komplette Case Study:

Die Ausgangslage: bundesweit tätig, in der KI nur für München sichtbar

Der Makler bietet Gewerbeversicherungen, Haftpflicht und betriebliche Altersvorsorge für Firmen in ganz Deutschland. Die Website kannte aber nur München. Die bestehenden Seiten drehten sich um München, Expats und Premium-Fahrzeuge, für Augsburg, Nürnberg, Cottbus oder Bamberg gab es keine einzige eigene Seite.

Genau danach fragen Firmen die KI aber lokal: Makler plus Stadt, Empfehlung gesucht. Und die KI nennt für jede Stadt, was sie dort findet. Für Bamberg empfiehlt sie Makler aus Bamberg:

• Makler mit eigener Stadt-Seite (zum Beispiel Anbieter mit “Bamberg” in Domain oder Seitentitel)
• Verzeichnisse und Netzwerke mit einer eigenen Bamberg-Seite
• Keinen Münchner Makler ohne Bamberg-Seite

Das Muster ist eindeutig: Wer eine Seite für die Stadt hat, wird genannt. Hunderte Städte von Hand zu betexten, jede einzigartig, ist für einen einzelnen Anbieter keine Option. Die Frage war also nicht ob, sondern wie: eine Seite je Stadt, einzigartig, mit echten Fragen aus der Region, in Wochen statt Jahren.

Die Idee: von der echten Frage zur zitierten Seite

Der Ansatz ist einfach: nicht raten, was Firmen fragen, sondern messen, was sie wirklich bei Google eingeben, und genau dazu Seiten bauen. Seiten, die Google rankt und die KI-Assistenten als Quelle nutzen.

Berlin sucht anders als München. Jede Stadt hat ihr eigenes Suchvolumen, ihre eigenen Wettbewerber und ihre eigenen Nachbarorte. Die Performance Suite misst Keywords, echte Nutzerfragen und Rankings direkt im Ort, nicht deutschlandweit gemittelt. So beantwortet jede Städteseite die Fragen genau für ihre Region.

Der entscheidende Punkt: GEO steckt in jeder einzelnen Seite. Die echten Kundenfragen werden je Seite als FAQ beantwortet, und das sind genau die Fragen, die Menschen auch in ChatGPT und Perplexity stellen. So entsteht Content für Google und für die KI in einem Schritt, nicht in zwei getrennten Projekten.

Das System: wie 700 einzigartige Seiten entstehen

Die Städteseiten liegen in einem eigenen WordPress im Unterverzeichnis der Kundendomain. Die bestehende Website bleibt unberührt, das KI Content System erzeugt, prüft, verlinkt und aktualisiert die Seiten. Dahinter stehen drei Quellen:

• Performance Suite: Keywords, echte Fragen und Rankings je Stadt, aus einer Basis von über 86 Mio. Keywords und über 10 Mio. Nutzerfragen.
• Wissensspeicher: ein eigener Vektor Store mit den Fakten des Maklers, also Leistungen, Zielgruppen und Prozesse. Keine erfundenen Preise oder Zusagen, die KI schreibt nur aus diesem Speicher.
• Prompts je Element: 10 bis 30 Prompts pro Seite, ein Prompt je Baustein für Hero, Leistungen, FAQ und Nachbarorte.

Vor dem Livegang läuft jede Seite durch einen Duplicate-Check gegen alle anderen Seiten, dazu Faktenabgleich und Redaktion. So entstehen 700 Seiten, jede einzigartig und sauber intern verlinkt, keine Doorway-Pages und kein Textbaukasten. Die Technik übernimmt dabei bis zu 80 % der Arbeit: sammeln, erzeugen, verlinken, prüfen, messen. Der Rest bleibt bei erfahrenen Experten aus über 1.000 Projekten. Und was entsteht, gehört dem Kunden.

Wichtig zur Einordnung: Dieser Case ist ein einmaliges Projekt ohne laufende Betreuung, also ohne Linkaufbau, ohne Nachsteuerung und ohne Refresh. Die Ergebnisse unten entstehen allein durch den Content. Mit laufender Betreuung kommen diese Bausteine dazu und bringen Indexierung und Reichweite zusätzlich voran.

So messen wir: jeden Tag 27 Fragen an vier KIs

Gemessen wird mit Insight AI in der Performance Suite. Das Tool stellt jeden Prompt täglich an ChatGPT, Gemini, Perplexity und Grok und protokolliert jede genannte Domain, jede zitierte URL und die Position in der Antwort.

Für diesen Case laufen 27 Prompts: 16 Stadt-Prompts außerhalb Münchens, 5 München-Prompts und 6 Fragen ohne Ort, so wie Firmen sie wirklich stellen. Jede Frage geht täglich an vier Plattformen und fünf Modelle, zu jeder Antwort erfasst Insight AI vier Kennzahlen: Erwähnung, Quellenzitat, Share und Position.

Wichtig für die Einordnung: Bisher sind nur 16 der 700 Städte per Prompt geprüft. Die übrigen 684 Seiten werden ebenfalls genannt und zitiert, nur taucht das in keinem Prompt auf. Jeder Prompt kostet täglich vier KI-Abfragen, deshalb messen wir gezielt statt flächendeckend. Jede Zahl in diesem Case ist also eine Untergrenze, die reale Wirkung liegt darüber.

Das Ergebnis: Platz 1 bei drei von vier KIs

Sechs Wochen nach dem Go-Live liegt der Makler bei ChatGPT, Gemini und Perplexity auf Platz 1, gemessen an den Erwähnungen, vor allen anderen Maklern, Portalen und Vergleichsseiten. Insgesamt sind das 463 Erwähnungen in 30 Tagen, dazu 502 Quellenzitate.

• Perplexity: Platz 1 von 701 Domains, in 23 % der Antworten genannt, 183 Erwähnungen, 23,4 % Share (der höchste Wert aller Plattformen)
• ChatGPT: Platz 1 von 1.024 Domains, in 19 % der Antworten genannt, 148 Erwähnungen
• Gemini: Platz 1 von 562 Domains, in 17 % der Antworten genannt, 132 Erwähnungen, mit Ø Position 3,2 die beste Platzierung der drei

Besonders stark ist der Trend: Im Vormonat lag der Makler bei 70 Erwähnungen, jetzt bei 463, ein Plus von 561 %. Die belastbarste Zahl dahinter ist der Impressionshare, denn er ist unabhängig von der Anzahl der Prompts: Er ist von 13,6 auf 15,4 % gestiegen, und das, obwohl sich das Wettbewerbsfeld in derselben Zeit von 797 auf 1.638 gemessene Domains mehr als verdoppelt hat.

Auch lokal trägt das Konzept: In Cottbus liegt der Share bei 9,0 %, in Bamberg bei 8,2 %, in Augsburg bei 7,1 %. Damit ist der Makler in diesen Städten auf Augenhöhe mit seinen Münchner Kernseiten, obwohl er dort keinen Standort hat. Augsburg, Bamberg, Cottbus und Nürnberg werden regelmäßig empfohlen, Wiesbaden, Bielefeld und Potsdam kamen erst in dieser Woche dazu. Ein paar Städte warten noch auf die erste Nennung, das ist bei über 700 neuen Seiten normal, Google und die KI-Suchen nehmen sie nur nach und nach auf.

Grok zeigt, was als Nächstes dran ist

Ehrlich bleibt dabei: Bei Grok steht der Kunde noch nicht in den Empfehlungen, bei keinem der 27 Prompts. Grok folgt einer anderen Logik als ChatGPT, Gemini und Perplexity. Empfohlen werden zuerst Vergleichsportale und Versicherer, dann große Makler, und als Quellen liest Grok vor allem Verzeichnisse mit Stadtlisten.

Das ist aber kein Widerspruch zum Konzept, sondern ein klarer Hebel: Grok zitiert Makler mit einer eigenen Standortseite je Stadt bereits direkt, genau das Muster der Städteseiten. Sobald die 700 Seiten vollständig indexiert sind und der Makler zusätzlich in den relevanten Stadt-Verzeichnissen gepflegt ist, greift dieselbe Mechanik auch bei Grok. Grok misst in der Auswertung zudem erst seit vier Tagen mit Websuche, der belastbare 30-Tage-Vergleich folgt im nächsten Report.

Ein Content, drei Kanäle: SEO, GEO und SEA

Der eigentliche Hebel: Dieselben Seiten ranken bei Google, werden von KIs zitiert und sind die passende Landingpage für lokale Anzeigen. Ein Content, drei Kanäle.

• SEO: Dieselben Städteseiten ranken auch bei Google, gerade bei lokalen Long-Tail-Suchen, in denen große Anbieter keine Seite haben. Wie stark das wirkt, zeigen unsere anderen Projekte mit demselben System, nachzulesen in den Cases zum KI Content System.
• GEO: Platz 1 bei ChatGPT, Gemini und Perplexity, 23,4 % Share bei Perplexity, plus 561 % Erwähnungen gegenüber dem Vormonat. 38 % aller Empfehlungen entstehen allein über die neuen Städteseiten.
• SEA: 700 fertige Landingpages für lokale Kampagnen. Eine Anzeige je Stadt trifft eine Seite je Stadt. Statt alle Klicks auf eine Münchner Seite zu schicken, landet der Kunde aus Bamberg auf der Bamberg-Seite: passende Botschaft, passende Fragen, passender Ansprechpartner.

Das ist der Punkt, an dem die Mechanik über das einzelne Projekt hinausgeht. Dieselbe Logik funktioniert nicht nur für Städte, sondern auch für Leistungen, Branchen und Fachbegriffe, alles aus den gemessenen Google-Fragen der Performance Suite.

Für wen das funktioniert, und wo die Grenze liegt

Du brauchst keine 100 Filialen, du brauchst 100 lokale Landingpages. Das Konzept greift überall dort, wo Kunden lokal suchen, die Leistung aber aus der Ferne erbracht werden kann. Das Einzugsgebiet bestimmt die Anzahl der Seiten.

• Bundesweit, hunderte Städte: Versicherungsmakler, IT-Dienstleister, Agenturen, Software, B2B-Services. Gesucht wird lokal aus Vertrauen, die Abwicklung läuft digital. Die Lösung sind mehrere hundert Standortseiten, genau wie bei diesem Kunden mit 700 Seiten für alle Orte ab rund 20.000 Einwohnern.
• Regional, Stadtteile plus umliegende Orte: Handwerker, spezialisierte Praxen, Kanzleien, Pflegedienste, Autohäuser. Für jeden Stadtteil und jeden Nachbarort eine eigene Seite.

Und die Grenze gehört dazu: Wo der Kunde den Anbieter zwingend vor Ort aufsuchen muss und niemand dafür anreist, also Apotheke, Friseur, Restaurant oder Supermarkt, bringt eine Seite für eine Stadt ohne eigenen Standort nichts. Dort zählen das Google-Unternehmensprofil und eine starke Seite je echtem Standort.

Fazit: 700 Seiten, ein System, Platz 1 bei drei KIs

Was von Hand Jahre dauern würde, hat das KI Content System in Wochen gebaut: eine einzigartige Seite je Stadt, aus echten Kundenfragen und den Fakten des Maklers. ChatGPT, Gemini und Perplexity empfehlen den Kunden heute bundesweit, die Erwähnungen sind in einem Monat von 70 auf 463 gestiegen, und die Zahlen zeigen bisher erst 16 von 700 Städten. Grok folgt, sobald die Seiten vollständig indexiert und die Stadt-Verzeichnisse gepflegt sind.

Willst du wissen, ob das Konzept zu deinem Einzugsgebiet passt? Im kostenlosen Erstgespräch zeigen wir die Projekte live in der Performance Suite.

Kostenloses Erstgespräch vereinbaren

FAQ: GEO und lokale Landingpages

Was ist GEO (Generative Engine Optimization)?

GEO bedeutet, deine Inhalte so aufzubauen, dass KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Grok dein Unternehmen nennen und als Quelle zitieren. Anders als bei Google gewinnt dabei nicht die stärkste Domain, sondern die beste Antwort auf die konkrete Frage. Mehr dazu auf unserer GEO-Seite.

Funktioniert das auch für bundesweit tätige Anbieter ohne Filialen?

Ja, genau dafür ist dieser Case ein Beispiel. Der Makler hat nur einen Sitz in München und wird trotzdem in Augsburg, Nürnberg, Cottbus und Bamberg empfohlen. Entscheidend ist nicht eine Adresse vor Ort, sondern eine eigene Seite je Stadt, die die echten Fragen der Firmen aus dieser Region beantwortet. Gesucht wird lokal, geliefert wird digital.

Warum steht der Kunde bei Grok noch nicht auf Platz 1?

Grok empfiehlt bei Versicherungen zuerst Vergleichsportale, Versicherer und Verzeichnisse mit Stadtlisten. Makler mit einer eigenen Standortseite je Stadt zitiert Grok aber bereits, also genau das Muster der Städteseiten. Sobald die 700 Seiten vollständig indexiert sind und die relevanten Stadt-Verzeichnisse gepflegt werden, greift dieselbe Mechanik auch bei Grok. Außerdem misst Grok in der Auswertung erst seit wenigen Tagen mit Websuche.

Wie lange dauert es, bis Ergebnisse sichtbar sind?

Die Seiten gehen in rund zwei bis drei Wochen live, gemessen wird ab Tag 1. Wie schnell Empfehlungen entstehen, hängt vom Wettbewerb und der Stärke der Domain ab. Bei diesem Case stiegen die KI-Erwähnungen innerhalb eines Monats von 70 auf 463, bei über 700 neuen Seiten werden weitere Städte nach und nach aufgegriffen.

Für welche Branchen eignet sich das Konzept?

Für alle, bei denen Kunden lokal suchen und die Leistung aus der Ferne oder digital erbracht wird: Versicherungsmakler, IT-Dienstleister, Agenturen, Software und weitere B2B-Services bundesweit, dazu regional Handwerk, Praxen, Kanzleien oder Pflegedienste. Weitere Beispiele mit Zahlen findest du auf der Seite zum KI Content System.