Wer in Google Maps oder im Local Pack erscheint, wird nach drei Faktoren bewertet: Relevanz, Distanz und Bekanntheit.
Diese drei Faktoren entscheiden gemeinsam, welche Betriebe Google bei einer lokalen Suchanfrage anzeigt und in welcher Reihenfolge.
Nicht jeder Faktor lässt sich gleich stark beeinflussen.
Ein Reinigungsunternehmen hat ein gepflegtes Google-Profil, gute Bewertungen und eine moderne Website. Trotzdem erscheint es bei „Gebäudereinigung Hamburg Büro“ nicht im Local Pack.
Der Grund: Die Primärkategorie lautet „Reinigungsunternehmen“ korrekt, aber die Website nennt Büroreinigung nirgendwo explizit.
Relevanz fehlt, weil der Inhalt die Suchintention nicht spiegelt.
Relevanz beschreibt, wie gut ein Profil und eine Website zur Absicht einer Suchanfrage passen. Google prüft: Was sucht die Person und beschreibt der Betrieb genau das?
Die wichtigsten Relevanz-Signale:
Relevanz ist der Faktor, den ein Betrieb am stärksten selbst gestalten kann.
Beispiel: Ein Physiotherapeut in Köln hat „Gesundheitsdienstleister“ als Primärkategorie und auf seiner Website einen kurzen Begrüßungstext ohne konkrete Leistungen.
Bei der Suche „Physiotherapeut Köln Schulterschmerzen“ erscheint sein Profil nicht – obwohl er genau das behandelt. Die Relevanz-Signale fehlen, weil weder Kategorie noch Website die Suchintention klar benennen.
Distanz beschreibt die geografische Entfernung zwischen dem Standort der suchenden Person (oder einem im Suchbegriff genannten Ort) und dem Betriebsstandort. Je näher der Betrieb, desto günstiger ist dieser Faktor.
Distanz ist der Faktor, den ein Betrieb am wenigsten direkt beeinflussen kann. Der Standort ist der Standort.
Was Betriebe manchmal falsch einschätzen:
Beispiel Ladenlokal vs. mobiler Dienstleister: Ein Friseur in München-Schwabing erscheint für Suchen in Schwabing sehr stark – aber kaum für Suchen in Maxvorstadt. Ein Elektriker, der den gesamten Münchner Raum abdeckt, kann Servicegebiete eintragen. Google rankt ihn aber für Suchen in einer 20 km entfernten Stadt schwächer als einen dort ansässigen Elektriker, selbst wenn er dort regelmäßig tätig ist.
Bekanntheit (englisch: Prominence) beschreibt, wie viele verlässliche externe Signale auf einen Betrieb hinweisen. Google bewertet damit, wie bekannt und vertrauenswürdig ein Betrieb wirkt online und offline.
Wichtige Bekanntheit-Signale:
Bekanntheit baut sich langsam auf und lässt sich nicht durch schnelle Maßnahmen erzwingen. Sie reflektiert echte, sichtbare Aktivität über die Zeit.
Beispiel: Zwei Steuerberater in derselben Straße, dasselbe Leistungsangebot. Einer hat 34 Bewertungen (Schnitt: 4,8), reagiert auf jede, hat aktuelle Fotos hochgeladen und postet gelegentlich Beiträge. Der andere hat 4 Bewertungen, keine Reaktionen, keine Fotos. Google zeigt den ersten deutlich häufiger an – weil die externen Signale konsistent stärker sind.
Relevanz: ja, direkt.
Durch klare Kategorien, eine präzise Profilbeschreibung, gepflegte Leistungsfelder und eine Website, die dieselbe Sprache wie die Kunden spricht.
Distanz: kaum.
Der Standort ist der Standort. Servicegebiete und lokale Inhalte helfen an den Rändern, ersetzen aber keinen echten geografischen Vorteil.
Bekanntheit: ja, indirekt und über die Zeit.
Durch eine aktive Bewertungsroutine, konsistente NAP-Daten, regelmäßige Profilpflege und Erwähnungen auf externen Seiten. Keine dieser Maßnahmen erzeugt sofortige Ergebnisse, aber alle zusammen bauen ein stabiles Signal auf.
„Mehr Keywords im Profiltext erhöhen die Sichtbarkeit“
Keyword-Stuffing im Profiltext erzeugt kein stärkeres Relevanz-Signal. Was zählt, ist, ob die Inhalte zur Suchintention passen, nicht, wie oft ein Begriff wiederholt wird.
„Mit genug Bewertungen werde ich in der ganzen Stadt sichtbar“
Bekanntheit stärkt das Signal, verändert aber nicht die Distanz. Zwanzig neue Bewertungen verschieben keinen Betrieb geografisch näher zum Suchenden.
„Ich muss überall eingetragen sein“
NAP-Konsistenz in wichtigen Verzeichnissen ist wertvoll. Dreißig veraltete oder fehlerhafte Einträge schaden aber mehr als zehn sorgfältig gepflegte.
Im Next-Level-Wachstum-Toolkit gibt es zwei passende Übungen zu diesem Thema:
→ Alle Übungen im Toolkit