Bei unserer Prüfung öffentlich auffindbarer Restaurantstudien vor der ersten Veröffentlichung dieses Index am 26. Juli 2026 fanden wir vor allem Daten aus den USA. Deshalb haben wir eine klar begrenzte Londoner Auswertung aufgebaut.
An 9 aufeinanderfolgenden Tagen, vom 12. bis 20. Juli 2026, verfolgten wir 28 Londoner Restaurant- und Weinbar-Marken über ungefähr 85 Gäste-Fragen auf ChatGPT und Google AI Overviews. Leere Antworten, Fehler und Nicht-Antworten wurden ausgeschlossen. Übrig blieben 2.138 ausgewertete Antworten. Jede Marke wurde gegen genau diesen gemeinsamen Nenner bewertet. Erfasst wurden Nennungen der Marken und die abgerufenen Quell-Domains. Dies ist eine frühe Londoner Auswertung, keine britische Restaurantzählung und keine Bewertung der Restaurantqualität.
Kurz gesagt
- Die meistgenannte Marke erschien in 12,5 Prozent der 2.138 ausgewerteten Antworten. Keine erfasste Marke erreichte auch nur jede siebte Antwort.
- Der Median aller 28 Marken lag bei 4,19 Prozent. Alle 18 Marken außerhalb der Top Ten lagen unter 5,6 Prozent; Padella führte diese Gruppe mit 5,10 Prozent an.
- Hawksmoor führte vor Blacklock, Dishoom, Noble Rot und Humble Grape.
- Der Quellenabruf war konzentriert. Time Out erschien in 42 Prozent der Antworten, vor SquareMeal, thatsup, Reddit und The Infatuation.
Was wurde wie gemessen?
Die Fragen bildeten reale Auswahlaufgaben ab: Restaurants in einem Viertel, privater Raum für eine Gruppengröße, Weinbar für ein Date, Preis-, Anlass- und Zugangsbedingungen. Jede Frage lief täglich über 9 Tage, vom 12. bis 20. Juli 2026. Sichtbarkeit bedeutet hier Nennungen geteilt durch dieselben 2.138 ausgewerteten Antworten. Es gibt keinen gruppenspezifischen Nenner und keine Gewichtung einzelner Antworten.
Die 28 Marken bilden eine bewusst zusammengestellte Forschungsgruppe, keine zufällige oder repräsentative Marktstichprobe. Aufgenommen wurden Marken mit offizieller Londoner Restaurant- oder Weinbar-Präsenz; die Auswahl deckt Filialgruppen und unabhängige Betreiber über unterschiedliche Küchen, Preispunkte, Stadtteile, Anlässe und Betriebsmodelle ab. Der öffentliche Messbeleg nennt alle 28 Marken und fixiert Fenster, Umfang, Definition, Top Ten und Grenzen. Er enthält keine persönlichen Daten und keine Behauptung, dass der Index Umsatz oder Restaurantqualität misst.
Vier Grenzen sind wichtig:
- Dies ist ein Londoner Sample, keine UK-Zählung.
- Prompt-Portfolio und Engine-Mix verändern jede Prozentzahl.
- Antworten variieren nach Zeit, Ort, Konto und Modellzustand.
- Quellenabruf zeigt Zusammenhang, aber nicht, dass eine bestimmte Seite eine Nennung verursacht hat.
Welche Londoner Restaurantmarken nennt KI am häufigsten?
Lesen Sie den Spitzenwert zweimal. Die führende Marke erscheint nur in 12,5 Prozent der ausgewerteten Antworten.
| Rang | Marke | KI-Sichtbarkeit |
|---|---|---|
| 1 | Hawksmoor | 12,5% |
| 2 | Blacklock | 9,1% |
| 3 | Dishoom | 8,0% |
| 4 | Noble Rot | 7,7% |
| 5 | Humble Grape | 7,0% |
| 6 | Kiln | 6,8% |
| 7 | St. JOHN | 6,5% |
| 8 | Gymkhana | 5,9% |
| 9 | Big Mamma | 5,8% |
| 10 | Fallow | 5,6% |
Hawksmoor
Blacklock
Dishoom
Noble Rot
Humble Grape
Kiln
St. JOHN
Gymkhana
Big Mamma
Fallow
Die niedrige Obergrenze ist der eigentliche Befund. Platz eins bedeutet weiterhin Abwesenheit in ungefähr sieben von acht ausgewerteten Antworten dieses Londoner Prompt-Portfolios.
Humble Grape ist Kunde von Schmitdy. Die Zusammenarbeit begann nach diesem Messfenster im Juli und hatte keinen Einfluss auf Prompt-Läufe, Wertung oder Rangfolge. Keine erfasste Marke bezahlte für die Aufnahme. Die Marken kennzeichnen Forschungsobjekte, keine Kundenliste oder Empfehlung.
Die Reihenfolge beschreibt dieses Prompt-Portfolio und dieses Messfenster. Sie beweist nicht, dass eine Marke das bessere Restaurant, Marketingteam oder Geschäftsergebnis hat. Auch die sichtbarste Marke war weit von konsistenter Präsenz entfernt.
Was die vollständige Verteilung zeigt
Der Median aller 28 Marken lag bei 4,19 Prozent. Alle 18 Marken außerhalb der Top Ten blieben unter 5,6 Prozent. Padella führte diese Gruppe mit 5,10 Prozent an, gefolgt von Flat Iron mit 4,72 Prozent und BAO mit 4,68 Prozent. Der Messbeleg veröffentlicht die vollständige Verteilung, Nennungszahlen und den gemeinsamen Nenner. Das macht den Long Tail prüfbar, ohne die bewusst zusammengestellte Kohorte als Abbild aller Londoner Restaurants auszugeben.
Zwei externe Benchmarks helfen bei der Einordnung, ohne in diesen Index eingerechnet zu werden. Local Falcon nutzte im Mai 2026 eine andere lokale Grid-Methode für 10.000 US-Restaurants und fand 74,9 Prozent ohne Auftauchen in Google AI Overviews. SOCIs anbieterpublizierter Local Visibility Index umfasste mehr als 350.000 Standorte und meldete 1,2 Prozent von ChatGPT empfohlene Markenstandorte gegenüber 35,9 Prozent im lokalen Google-3-Pack. Beide Studien stammen aus den USA und von Unternehmen, die lokale Sichtbarkeit verkaufen. Sie sind Richtungswerte, keine unabhängige Validierung dieser Londoner Kohorte.
Das ist keine Qualitätsbewertung. Eine Engine kann nur aus den Belegen arbeiten, die sie findet, versteht und für die konkrete Frage für relevant hält. Ein gut ausgelastetes Restaurant kann deshalb online eine schwache Antwortbasis besitzen. Die Mechanik erklärt der englische Beitrag Warum Restaurants für ChatGPT unsichtbar bleiben, die breiteren Vergleichswerte stehen ebenfalls englisch in den Restaurant KI Sichtbarkeitsstatistiken.
Welche Quellen wurden für Londoner Restaurantfragen abgerufen?
Der aggregierte Quellenabruf konzentrierte sich auf eine überschaubare Gruppe.
| Quelle | Typ | Anteil der Antworten mit Abruf |
|---|---|---|
| Time Out | Redaktionell | 42% |
| SquareMeal | Redaktionell | 25% |
| thatsup | Community-Listings | 24% |
| Community | 22% | |
| The Infatuation | Redaktionell | 20% |
| DesignMyNight | Listings | 18% |
| Michelin | Guide | 17% |
| OpenTable | Buchung | 15% |
| Olive Magazine | Redaktionell | 14% |
| Condé Nast Traveller | Redaktionell | 13% |
| Visit London | Institutionell | 13% |
| The Nudge | Redaktionell | 11% |
| TripAdvisor | Community | 9% |
Abruf bedeutet Aufnahme in den Arbeitsbelegsatz. Abruf ist nicht dasselbe wie ein sichtbares Zitat. Beides beweist keine Ursache für eine Nennung.
Drei Muster sind nützlich. Redaktionelle Quellen nahmen viel Raum ein. Time Out wurde in mehr als vier von zehn Antworten abgerufen. Community war kein Randthema, denn Reddit und thatsup erschienen häufig. Die eigenen Restaurantseiten waren in diesem Aggregat selten die sichtbare Quelle. Das macht sie nicht unwichtig. Die eigene Seite klärt Fakten, externe Quellen liefern unabhängige Bestätigung.
Was kann der Index sagen und was nicht?
Der Index beantwortet vier begrenzte Fragen:
- Welche erfassten Marken erschienen im ausgewerteten Londoner Prompt-Portfolio am häufigsten?
- Wie groß war der Abstand innerhalb der veröffentlichten Top Ten?
- Welche Domains wurden neben diesen Antworten besonders häufig abgerufen?
- Welche Quellen- oder Standortlücken verdienen eine Prompt-Einzelanalyse?
Der Index misst keine zusätzlichen Buchungen, beweist keine Ursache und sagt keinem Restaurant, dass es zu jeder Frage passen sollte. Ein Steakrestaurant muss keine vegane Tasting-Menü-Frage gewinnen. Eine Weinbar im Viertel gehört nicht in jede stadtweite Fine-Dining-Antwort.
Deshalb darf die Umsetzung nicht einem Gesamtscore hinterherlaufen. Teilen Sie den Prompt-Satz nach echtem Standort-Fit. Öffnen Sie die konkrete Antwort und ihre Quellen. Reparieren Sie danach die schwächste Belegebene.
Wenn Sie ein Restaurant oder eine Gruppe führen und aus diesem Marktbild eine Prüfung Ihrer eigenen Standorte machen möchten, nutzen Sie das Restaurant KI Sichtbarkeits-Audit. Es trennt die öffentliche Forschungsfrage von der operativen Frage: Was kann eine Engine heute über Ihr Restaurant verifizieren, welcher Fakt oder welche Quelle ist am schwächsten und rechtfertigt das ein größeres Programm? Für einen schnellen ersten, evidenzbasierten Check starten Sie mit der kostenlosen Diagnose.
Was bedeutet das für ein Londoner Restaurant?
Wenn ein relevanter Standort fehlt, prüfen Sie zuerst vier mögliche Ursachen: unklare eigene Fakten, fehlende externe Bestätigung, schwache Aktualität bei Bewertungen oder fehlender Fit zur konkreten Frage. Erstellen Sie nicht automatisch einen neuen Artikel.
Bei Gruppen muss jeder Standort einzeln auflösbar sein. Geteilte oder widersprüchliche Namen, Adressen, Menüs und Zeiten lassen Engines Standorte vermischen. Der englische Leitfaden zu kannibalisierenden Restaurantstandorten zeigt die nötige Trennung. Die Quellenliste ist außerdem eine Recherche-Liste und keine Massen-Pitch-Liste. Öffnen Sie die konkreten Seiten, die bei passenden Fragen erscheinen. Verstehen Sie, warum die Seite nützlich war. Erst dann entsteht ein redaktioneller Anlass, etwa ein Menüstart, Chefwechsel, lokaler Datenpunkt oder eine neue Zugangslösung.
Nutzen Sie die kostenlose Restaurant KI Sichtbarkeitsdiagnose, um eine Live-Standortseite zu prüfen. Für Prompt-Baseline und Quellen-Graph zeigt Schmitdys Restaurant AI Search System den vollständigen Empfehlungspfad.
Quellen
- Schmitdy, öffentlicher Messbeleg zum UK Restaurant KI Sichtbarkeitsindex
- Hawksmoor, offizielle Website
- Blacklock, offizielle Website
- Dishoom, offizielle Website
- Noble Rot, offizielle Website
- Humble Grape, offizielle Website
- Kiln, offizielle Website
- St. JOHN, offizielle Website
- Gymkhana, offizielle Website
- Big Mamma, offizielle Website
- Fallow, offizielle Website
- Time Out London, Restaurants
- SquareMeal, Restaurants in London
- Visit London, Food and Drink
- Michelin Guide, Restaurants in London
- OpenTable, Restaurants in London
- Local Falcon, Restaurant AI Visibility Index
- SOCI, AI for Local SEO: How Agents Improve Rankings for Multi-Location Brands
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