AI Mention Index Paartherapie Wen ChatGPT empfiehlt, wenn jemand eine Paartherapie in seiner Stadt sucht.

Einblick in die Fan-outs

Bevor ChatGPT antwortet, setzt es eigene Suchanfragen ab. Bei lokalen Fragen gibt es zwei Arten: Die Web-Suche liefert Seiten, etwa Praxis-Websites und Verzeichnisse. Die Karten-Suche liefert Orte als Objekte mit Adresse, Öffnungszeiten und Bewertung. Dieser Abschnitt zeigt die Suchanfragen aus 163 Läufen im Wortlaut, mit dem Namen der Stadt als Platzhalter, damit Formulierungen über die Städte hinweg vergleichbar sind.

96 %

der Läufe mit mindestens einer Suche. Im Mittel 0,97 Web-Suchen je Lauf.

88 von 158

Suchanfragen sind verschieden formuliert. Dieselbe Frage führt selten zweimal zur selben Suche.

5,0 Wörter

hat die erste Suchanfrage im Median, die Frage selbst 9,0.

87 %

der 38 eigenen Karten-Suchen nennen eine einzelne Praxis in Anführungszeichen. ChatGPT prüft damit einen Eintrag nach, den es schon gefunden hat.

Was in der ersten Suchanfrage steht

• Name der Stadt
  100 %
• Berufsbezeichnung (Psychotherapeut, Psychologe, Paartherapeut)
  85 %
• Synonym (Paarberatung, Eheberatung)
  70 %
• Bewertungen oder Erfahrungen
  19 %
• Empfehlung, gut, beste, seriös
  5 %
• Kosten oder Preise
  3 %
• Jahreszahl
  1 %

Die häufigsten Suchanfragen

Je Frageform

Begriffe, die ChatGPT in der ersten Web-Suche ergänzt

• paarberatung
  69 %
• paartherapie
  51 %
• paartherapeut
  36 %
• psychotherapie
  30 %
• qualifikation
  21 %
• bewertungen
  19 %
• psychotherapeut
  15 %
• praxis
  10 %

Suchanfragen je Lauf

• 0 Suchanfragen 7 Läufe
  4 %
• 1 Suchanfrage 154 Läufe
  95 %
• 2 Suchanfragen 2 Läufe
  1 %
• 3+ Suchanfragen 0 Läufe
  0 %

Beispiele: eine Frage, ihre Suchanfragen

Zum Vergleich mit Kaufanfragen ohne Ortsbezug: Query Fan-out im Telko-Index.

Auf welchen Quellen die empfohlenen Praxen stehen

ChatGPT liest Verzeichnisse, empfiehlt sie aber nicht als Eintrag. Offen bleibt, ob die empfohlenen Praxen auf diesen Seiten stehen. Dafür ruft der Index die Seiten, die ChatGPT in einem Messpunkt gelesen hat, direkt nach den Abfragen selbst ab, spätestens zwei Stunden danach, und sucht darin jede empfohlene Praxis: zuerst über ihre Website, ihre Telefonnummer und ihren Namen. Findet sich so nichts, prüft ein Sprachmodell, ob die Praxis unter einem anderen Namen auf der Seite steht. Ein Treffer des Modells zählt nur mit einer wörtlichen Textstelle als Beleg. Die eigenen Websites der Praxen zählen nicht als Quelle.

39 %

der 871 Nennungen betreffen eine Praxis, die auf mindestens einer Seite steht, die ChatGPT in genau diesem Lauf gelesen hat.

58 %

der 90 empfohlenen Einträge stehen auf mindestens einer gelesenen Quelle. Die übrigen wurden auf keiner der abgerufenen Seiten gefunden.

962 Seiten

von 118 Domains abgerufen, 58 nicht abrufbar.

Gefunden über

Website 46, Telefonnummer 16, Name 30, Sprachmodell 16 (Paare aus Eintrag und Quelle).

Anteil der empfohlenen Praxen, die auf der Quelle stehen

• therapie.de 21 von 83 Einträgen, 38 Seiten
  25 %
• dasoertliche.de 16 von 62 Einträgen, 16 Seiten
  26 %
• trustlocal.de 11 von 81 Einträgen, 20 Seiten
  14 %
• jameda.de 10 von 75 Einträgen, 48 Seiten
  13 %
• therapeutenfinder.com 9 von 40 Einträgen, 5 Seiten
  23 %
• kennstdueinen.de 8 von 26 Einträgen, 2 Seiten
  31 %
• therapeuten-im-netz.de 6 von 43 Einträgen, 29 Seiten
  14 %
• paartherapeut-finden.de 4 von 45 Einträgen, 6 Seiten
  9 %
• werkenntdenbesten.de 2 von 20 Einträgen, 3 Seiten
  10 %
• dastelefonbuch.de 2 von 19 Einträgen, 3 Seiten
  11 %

Mittlerer Mention-Anteil nach Zahl der Quellen, auf denen eine Praxis steht

• auf keiner gelesenen Quelle 38 Einträge
  19 %
• auf einer Quelle 21 Einträge
  26 %
• auf zwei oder mehr Quellen 31 Einträge
  47 %

Der Abgleich zeigt einen Zusammenhang. Er belegt nicht, dass ein Verzeichniseintrag die Empfehlung auslöst: ChatGPT bekommt die Praxen als Karten-Objekte geliefert, und wir sehen die ganze Seite, während ChatGPT womöglich nur einen Ausschnitt verarbeitet hat. Verzeichnisse mit mehreren Ergebnisseiten sind nur mit den Seiten erfasst, die ChatGPT gelesen hat.

So liest du den Index

Die Kennzahlen heißen wie im Branchen-Index und sind genauso gerechnet, nur dass hier lokale Einträge statt Marken gezählt werden.

Mention-Anteil

Anteil der Läufe einer Stadt, in denen ein Eintrag genannt wird. Die Leitkennzahl je Praxis.

Erstempfehlungs-Anteil

Anteil der Läufe, in denen der Eintrag als Erstes steht.

Verlässlichkeit

Übereinstimmung der Einträge zwischen den Läufen derselben Frage in derselben Stadt am selben Tag, 0 bis 1.

Citation-Anteil

Anteil einer Domain an allen Quellen, die ChatGPT im Antworttext verlinkt.

7 Tage

Veränderung des Anteils gegenüber den sieben Messtagen davor, in Prozentpunkten. Leer, solange kein Vergleichszeitraum vorliegt.

Wetterlage

Abstand des Empfehlungssets zu den letzten sieben Tagen, normiert auf das Rauschen der ersten 14 Messtage. Für diese Messreihe ab 16.10.2026.

Bei 4 Läufen je Frage, Stadt und Tag ist ein einzelner Tageswert grob. Belastbar ist der Mention-Anteil über sieben Tage: Ein Eintrag mit 80 Prozent wird verlässlich genannt, einer mit 15 Prozent taucht gelegentlich auf.

Bewertungen der empfohlenen Einträge

ChatGPT gibt zu den Karten-Einträgen eine Bewertung und die Zahl der Rezensionen aus, 11 der 90 Einträge stehen ohne Bewertung da. Bei den 79 Einträgen mit Bewertung liegt der Median bei 5,0 Sternen und 14,0 Rezensionen. 85 % haben 4,8 Sterne oder mehr, 29 % weniger als zehn Rezensionen. Zum Vergleich das Local Pack bei Google: Median 5,0 Sterne und 17,0 Rezensionen.

Methodik in Kurzform

Gemessen wird über die ChatGPT-Oberfläche, ausgeloggt, mit Web-Suche und Standort Deutschland (Modell laut Abruf: gpt-5-6). Die Stadt steht in der Frage, der Standort des Abrufs innerhalb Deutschlands wechselt. Gemessen wird täglich um 07:10 und 19:10 Uhr, je Frage und Stadt 2-mal. Die Kennzahlen auf dieser Seite sind das Mittel der letzten 5 Messtage, der Verlauf zeigt jeden Tag einzeln.

Städte

Berlin (Großstadt), Köln (Großstadt), Leipzig (mittlere Stadt), Freiburg (mittlere Stadt), Bamberg (kleinere Stadt). Die Größenklassen sind gemischt, damit sichtbar wird, ob die Auswahl an Praxen vor Ort die Ergebnisse verändert.

Fragen

• Suchbegriff mit Stadt: "Paartherapie Köln"
• Empfehlungsfrage mit Stadt: "Kannst du mir einen guten Paartherapeuten in Köln empfehlen?"

Zählweise

Eintrag

Ein lokales Unternehmen, das ChatGPT als Karten-Objekt oder als benanntes Unternehmen ausgibt. Schlüssel ist die Domain der Website, ersatzweise der Name.

Mention-Anteil

Anteil der Läufe einer Stadt, in denen ein Eintrag vorkommt. Einzelne Antworten sind kein Messwert.

Gelesen und verlinkt

Gelesen sind alle Quellen, die ChatGPT zu einer Antwort ausweist. Verlinkt sind die Quellen, die im Antworttext selbst stehen.

Typ

Zuordnung nach Domain und Name: Verzeichnisse über eine feste Liste, Beratungsstellen und Kliniken über den Namen, alle übrigen lokalen Einträge als Praxis oder Einzeltherapeut. Korrekturen werden von Hand gepflegt.

Übereinstimmung

Jaccard-Ähnlichkeit der Einträge zweier Antworten auf dieselbe Frage in derselben Stadt am selben Tag, gemittelt über alle Paare.

Quellen-Abgleich

Die von ChatGPT gelesenen Seiten werden kurz nach den Abfragen abgerufen, höchstens 25 je Stadt und Messpunkt. Gesucht wird über Website, Telefonnummer und Name, für den Rest über ein Sprachmodell mit wörtlichem Beleg.

Google-Abgleich

Eine Suchergebnisseite je Stadt und Tag für "paartherapie + Stadt" mit organischen Top 10 und Local Pack, Desktop, Standort der Stadt.

Einschränkungen

Die Messreihe erfasst ein System in einem Zustand: ChatGPT ohne Login. Eingeloggte Nutzer mit Verlauf und Standortfreigabe bekommen andere Antworten. 4 Läufe je Frage, Stadt und Tag zeigen Muster erst über mehrere Tage, für kleine Unterschiede zwischen einzelnen Praxen reichen sie nicht. Die Google-Seite ist eine Momentaufnahme je Tag. Praxen und Einzeltherapeuten trennt die Auswertung bisher nicht, weil Name und Kategorie des Eintrags das nicht zuverlässig hergeben.

Die Methodik des Branchen-Index steht auf einer eigenen Seite: Methodik des AI Mention Index.