Man sitzt vor der Urlaubsplanung, scrollt durch Bilder vom letzten Winter, vergleicht Schneehöhen, liest Erfahrungsberichte. Wird der Schnee heuer reichen? Und genau in diesem Moment, in dem Unsicherheit dominiert, greifen viele zu einer schnellen Antwort und fragen die KI. Ein einziger Prompt ersetzt lange Recherche und die Antwort der KI lenkt den Blick auf bestimmte Regionen stärker als jede klassische Suche zuvor.
Die Wiener Online Marketing Agentur otago, eine der führenden Expertinnen für AI-SEO, hat nun untersucht, wie diese neuen Empfehlungssysteme funktionieren und welche Skigebiete generative KI als besonders schneesicher einstuft.
Wie KI Schneesicherheit bewertet
Für die Analyse wurden ChatGPT, der Google-KI-Modus (Gemini) und Google Übersicht im vierten Quartal 2025 mehrfach abgefragt, sowohl aus Österreich als auch aus Deutschland. Die Fragestellungen reichten von „Was ist das schneesicherste Skigebiet in Österreich?“ bis zu „Wo kann man im April noch Skifahren?“. Anschließend wurden alle Antworten bereinigt und quantitativ ausgewertet.
„Generative KI ist im Alltag der breiten Bevölkerung angekommen. Für Millionen Menschen erweitern Tools wie ChatGPT oder die Google KI-Suche längst die klassische Google-Suche. Gerade bei komplexen Entscheidungen wie der Urlaubsplanung zeigt sich das besonders deutlich. Die Systeme entwickeln eine erstaunlich konsistente Sicht auf Schneesicherheit: Sie verbinden Daten, Muster und Nutzerverhalten und erzeugen damit Ergebnisse, die für viele Menschen mittlerweile überzeugender wirken als ein langes Lesen durch Foren oder Wetterportale. Wenn KI zur ersten Anlaufstelle wird, verschiebt sich die Wahrnehmung ganzer Regionen und diese Dynamik sollte niemand unterschätzen“, sagt Jan Königstätter, Geschäftsführer und Eigentümer von otago.
Ranking: Top 10 der schneesichersten Skigebiete
Die Auswertung zeigt eine bemerkenswert hohe Übereinstimmung zwischen allen getesteten Modellen. Trotz unterschiedlicher Datenquellen ergibt sich ein stabiler Kern von Empfehlungen.
In den KI-Antworten aus Österreich landet Obertauern durchgehend auf Platz eins, noch vor den großen Gletschergebieten. Dahinter folgen der Hintertuxer und der Stubaier Gletscher, dicht gefolgt von Obergurgl-Hochgurgl, Sölden und dem Arlberg, die sich je nach Modell leicht die Plätze tauschen. Auch das Kitzsteinhorn, Warth-Schröcken, Damüls-Mellau und der Mölltaler Gletscher werden von der KI regelmäßig als verlässliche Wintersportziele genannt.
Auf europäischer Ebene ergibt sich ein ähnliches Bild: Zermatt dominiert die Empfehlungen klar, gefolgt von Hintertux, Sölden, Saas-Fee, Tignes und Val Thorens. Dahinter reihen sich Obertauern, Obergurgl-Hochgurgl, der Pitztaler Gletscher und der Stubaier Gletscher ein. Alles Destinationen, die in den Abfragen sowohl in Österreich als auch in Deutschland konstant auftreten.
Die KI-Antworten aus Deutschland verschieben die Reihenfolge leicht. Auch hier liegt Zermatt ganz vorne, vor Tignes, Hintertux, Val Thorens, Sölden und Saas-Fee. Überraschend stark performen aus deutscher Perspektive zudem Ischgl und Warth-Schröcken, bevor erneut Obertauern und Obergurgl-Hochgurgl erscheinen. Für Österreich-spezifische Empfehlungen nennt die KI aus Deutschland sehr häufig Obertauern, Hintertux, den Arlberg, Damüls-Mellau, Sölden, Obergurgl-Hochgurgl, den Stubaier Gletscher, das Kitzsteinhorn, Warth-Schröcken und Ischgl.
Warum das Ranking für Tourismusregionen zählt
Die Analyse zeigt klar, KI-Empfehlungen entwickeln sich zu einem eigenen Kanal der touristischen Sichtbarkeit. Wer als Region nicht in KI-Antworten vorkommt, verliert einen wachsenden Teil seiner Wahrnehmung. Die Funktionslogik unterscheidet sich dabei von klassischen Suchmaschinen: Generative Modelle gewichten Autorität anders, verdichten Informationen stärker und orientieren sich an Mustern aus Millionen Anfragen.
„Für Tourismusverbände bedeutet das einen strategischen Wandel“, so Königstätter. „Es reicht nicht mehr, in Google sichtbar zu sein. Die Frage ist: Kommt man in KI-Antworten vor? Dort entscheidet sich künftig ein Großteil der Wahrnehmung.“
