Content-Audit für GEO: Score-Modell zur Priorisierung Ihrer Top-10 Seiten

Dienstag, 10:30 Uhr: Ihre Marketing-Analystin legt die dritte Traffic-Analyse dieser Woche vor. Wieder zeigt sie, dass 80% Ihres organischen GEO-Traffics auf nur 15% Ihrer regionalen Seiten entfallen. Gleichzeitig bleiben wichtige Standorte in Wachstumsregionen unsichtbar. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern welche Seiten Sie zuerst optimieren müssen – mit begrenzten Ressourcen.

Viele Marketing-Verantwortliche stehen vor genau diesem Dilemma: Zu viele GEO-Seiten, zu wenig Zeit, und keine klare Priorisierung. Ohne systematischen Ansicht verbrennen Budget und Manpower in ineffektiven Optimierungen. Die Lösung ist kein teures Tool oder komplexes System, sondern ein praxiserprobtes Score-Modell, das Sie in den nächsten 60 Minuten implementieren können.

Dieser Artikel führt Sie durch ein 5-dimensionales Score-Modell speziell für GEO-Content. Sie lernen, wie Sie Ihre Top-10 Seiten identifizieren, priorisieren und mit konkreten Maßnahmen versehen. Morgen früh öffnen Sie Ihr Dashboard und sehen klare Handlungsempfehlungen für jede regionale Seite – sortiert nach maximalem Business-Impact.

Das GEO-Priorisierungs-Dilemma: Warum einfache Traffic-Zahlen nicht ausreichen

Traffic ist nur eine Dimension im GEO-Marketing. Eine Seite mit 5.000 monatlichen Besuchern und 0,2% Conversion-Rate generiert weniger Leads als eine Seite mit 2.000 Besuchern und 3% Conversion-Rate. Doch in den meisten Berichten dominiert die reine Besucherzahl. Dies führt zu Fehlallokationen, bei denen laute Seiten mit geringem Business-Impact Priorität erhalten.

Das echte Problem liegt tiefer: Viele GEO-Seiten wurden über Jahre ohne strategischen Plan erstellt. Jede neue Filiale bekam eine Seite, jeder regionale Service ein separates Listing. Nun stehen Sie vor einem unübersichtlichen Portfolio ohne klare Performance-Hierarchie. Laut einer Studie von HubSpot (2023) verwenden nur 37% der Unternehmen ein strukturiertes System zur Content-Priorisierung.

Ein effektives GEO-Score-Modell verbindet quantitative Daten mit qualitativen Business-Faktoren – es übersetzt Klicks in geschäftlichen Wert.

Die fünf tödlichen Priorisierungsfehler

Fehler 1: Nur auf organischen Traffic schauen. Regionale Seiten können über direkte Eingaben, Social Media oder lokale Partnerschaften Traffic erhalten, der in Analytics schwer zuzuordnen ist. Fehler 2: Saisonale Effekte ignorieren. Eine Urlaubsregion-Seite hat im Sommer natürlichen Traffic-Höchststand, benötigt aber vielleicht im Winter die Optimierung. Fehler 3: Lokale Conversion-Pfade nicht tracken. Wenn Besucher Ihrer München-Seite im Berliner Store kaufen, geht diese Conversion verloren. Fehler 4: Technische Probleme übersehen. Langsame Ladezeiten auf mobilen Geräten kosten besonders im lokalen Suchverhalten Conversions. Fehler 5: Konkurrenzanalyse vernachlässigen. Was Ranking-Positionen betrifft, ist der relative Abstand zur Konkurrenz oft wichtiger als die absolute Position.

Vom Chaos zur Klarheit: Der Score-Ansatz

Unser Score-Modell löst diese Probleme durch multidimensionale Bewertung. Stellen Sie sich vor, jede Ihrer GEO-Seiten erhält nicht eine Note, sondern ein Profil aus fünf Bewertungsdimensionen. Dieses Profil zeigt nicht nur wo Sie stehen, sondern warum – und vor allem, wo die größten Hebel für Verbesserungen liegen. Die Implementierung beginnt mit einer einfachen Excel-Tabelle oder Google Sheet, die Sie parallel zu diesem Artikel aufbauen können.

Die 5 Dimensionen des GEO-Score-Modells: Eine detaillierte Betrachtung

Unser Modell basiert auf fünf bewusst gewählten Dimensionen, die gemeinsam ein vollständiges Bild Ihrer GEO-Performance zeichnen. Jede Dimension erhält eine Gewichtung entsprechend Ihrer Geschäftsziele. Für Lead-Generierung gewichten Sie Conversion höher, für Brand Awareness eher Traffic und Engagement. Die Kunst liegt in der Balance zwischen allgemeiner Vergleichbarkeit und individueller Anpassung.

Dimension	Gewichtung (Standard)	Key Metrics	Max. Punkte
Traffic & Sichtbarkeit	25%	Organischer Traffic, Ranking-Positionen, Impressionen	25
Conversion & Business-Impact	30%	Conversion-Rate, Lead-Qualität, Umsatzbeitrag	30
Nutzer-Engagement	20%	Verweildauer, Absprungrate, Seiten pro Session	20
Technische Qualität	15%	Ladezeit, Mobile Usability, Core Web Vitals	15
Lokale Relevanz	10%	Google Business Profile Integration, lokale Keywords, NAP-Konsistenz	10

Dimension 1: Traffic & Sichtbarkeit – Mehr als nur Besucherzahlen

Beginnen Sie mit der Analyse des organischen Traffics der letzten 6 Monate, bereinigt um saisonale Effekte. Wichtiger als die absolute Zahl ist der Trend: Steigende, stagnierende oder fallende Entwicklung? Laut Google Search Console Data (2024) haben Seiten mit kontinuierlich steigendem organischen Traffic eine 60% höhere Chance, langfristig Top-Rankings zu halten. Berücksichtigen Sie auch die Keyword-Diversität: Rankt die Seite für nur ein Hauptkeyword oder für ein breites Portfolio verwandter Suchbegriffe?

Ein praktischer Tipp: Exportieren Sie die Top-10 Suchanfragen für jede GEO-Seite aus Google Search Console. Zählen Sie, wie viele dieser Keywords in den Top-10 ranken. Seiten mit breiter Sichtbarkeit über mehrere Keywords sind resilienter gegen Algorithmus-Updates. Für mobile Nutzer ist besonders die Performance auf Smartphones entscheidend – hier können AMP-Seiten (Accelerated Mobile Pages) einen signifikanten Unterschied machen.

Dimension 2: Conversion & Business-Impact – Vom Klick zum Kunden

Diese Dimension übersetzt Traffic in geschäftlichen Wert. Die einfachste Metrik ist die Conversion-Rate, aber für GEO-Marketing müssen wir tiefer schauen. Definieren Sie Conversion-Ziele pro Seiten-Typ: Für Standort-Seiten könnte dies Store-Besuche, Telefonanrufe oder Routenplaner-Nutzung sein. Für Service-Region-Seiten sind vielleicht Kontaktformular-Absendungen oder PDF-Downloads relevant.

Berechnen Sie den durchschnittlichen Wert pro Conversion basierend auf historischen Daten. Eine München-Seite mit 100 monatlichen Besuchern und 5 Conversions à 200€ Wert generiert 1.000€ monatlichen Wert. Eine Hamburg-Seite mit 500 Besuchern aber nur 2 Conversions à 200€ liefert nur 400€ Wert. Die Hamburg-Seite hat zwar mehr Traffic, aber deutlich weniger Business-Impact. Tracking-Lücken schließen Sie durch UTM-Parameter in regionalen Kampagnen und dedizierte Telefonnummern pro Standort.

Der wahre Wert einer GEO-Seite misst sich nicht an Besuchern, sondern an ihrer Fähigkeit, lokale Nutzer in zahlende Kunden zu transformieren.

Schritt-für-Schritt: Implementierung Ihres Score-Modells in 4 Phasen

Phase 1 beginnt mit Datenerhebung. Öffnen Sie jetzt Google Analytics 4 und erstellen Sie ein neues Report mit den folgenden Metriken für jede Ihrer GEO-Seiten: Nutzer, Sitzungen, Conversion-Rate, durchschnittliche Verweildauer. Parallel öffnen Sie Google Search Console und exportieren die Performance-Daten der letzten 6 Monate. Diese beiden Datensätze bilden Ihre Basis.

Phase 2 ist die Datenaufbereitung. Erstellen Sie eine Tabelle mit allen GEO-Seiten in der ersten Spalte. In den folgenden Spalten tragen Sie die Werte für jede unserer 5 Dimensionen ein. Verwenden Sie eine einheitliche Skala von 1-10 für jede Metrik, wobei 10 exzellente Performance bedeutet. Wichtig: Kalibrieren Sie Ihre Skala anhand Ihrer Best-Performer. Wenn Ihre beste Seite 500 organische Besucher monatlich hat, sollte diese 10 Punkte erhalten – nicht ein theoretischer Idealwert.

Schritt	Aktion	Zeitaufwand	Ergebnis
1. Inventur	Alle GEO-Seiten auflisten	30 Minuten	Vollständige Übersicht
2. Datensammlung	KPIs aus Analytics & Search Console exportieren	60 Minuten	Rohdatensatz
3. Bewertung	Punkte pro Dimension vergeben (1-10)	90 Minuten	Bewertete Seiten
4. Gewichtung	Dimensionen nach Business-Zielen gewichten	30 Minuten	Gewichtete Scores
5. Priorisierung	Top-10 Seiten nach Gesamtscore sortieren	15 Minuten	Priorisierte Liste
6. Gap-Analyse	Schwächen pro Top-Seite identifizieren	60 Minuten	Optimierungsplan

Phase 3: Scoring und Gewichtung

Jetzt vergeben Sie Punkte pro Dimension. Für Traffic & Sichtbarkeit: Unter 50 organische Besucher/Monat = 1 Punkt, 50-200 = 3 Punkte, 200-500 = 5 Punkte, 500-1000 = 7 Punkte, über 1000 = 10 Punkte. Passen Sie diese Schwellen an Ihr Unternehmen an – für einen lokalen Handwerksbetrieb sind 200 Besucher exzellent, für eine nationale Kette eher gering. Wiederholen Sie diesen Prozess für alle 5 Dimensionen.

Die Gewichtung erfolgt nach strategischer Bedeutung. Wenn Ihr Fokus auf Lead-Generierung liegt, gewichten Sie Conversion & Business-Impact mit 35% statt 30%. Bei technischen Problemen auf vielen Seiten erhöhen Sie Technische Qualität temporär. Wichtig: Dokumentieren Sie Ihre Gewichtungsentscheidungen, um Konsistenz bei zukünftigen Audits zu gewährleisten. Multiplizieren Sie die Rohpunkte jeder Dimension mit ihrer Gewichtung und summieren Sie zum Gesamtscore.

Phase 4: Analyse und Handlungsableitung

Sortieren Sie alle Seiten nach Gesamtscore absteigend. Die Top-10 sind Ihre Prioritäten. Doch Stopp – nicht alle Top-10 Seiten benötigen gleichartige Aufmerksamkeit. Segmentieren Sie in drei Gruppen: Champions (Score 80-100), Potenzialträger (Score 50-79) und Problemfälle (unter 50). Champions benötigen vor allem Schutz und inkrementelle Optimierung, Potenzialträger bieten das beste ROI für gezielte Verbesserungen.

Für jede Top-10 Seite analysieren Sie nun die schwächste Dimension. Eine Seite mit exzellentem Traffic (9/10) aber schlechter Conversion (3/10) benötigt Conversion-Optimierung. Eine Seite mit gutem Engagement (7/10) aber technischen Problemen (2/10) braucht technische Verbesserungen. Dieser dimensionale Gap-Ansatz verhindert, dass Sie bereits gute Aspekte überoptimieren, während fundamentale Schwächen bestehen bleiben.

Von Scores zu Maßnahmen: Konkrete Optimierungsstrategien für jede Dimension

Nach der Priorisierung kommt die Umsetzung. Für jede Schwachstelle in Ihren Top-10 Seiten entwickeln Sie gezielte Maßnahmenpakete. Diese sollten spezifisch, messbar und innerhalb eines realistischen Zeitrahmens umsetzbar sein. Vermeiden Sie vage Ziele wie „Conversion erhöhen“ – formulieren Sie stattdessen „Kontaktformular-Conversion von 1,2% auf 2,5% innerhalb von 3 Monaten steigern durch Redesign des Formulars und Social Proof-Elemente“.

Traffic-Optimierung: Mehr als nur SEO

Für Seiten mit Traffic-Defiziten beginnen Sie mit einer Keyword-Gap-Analyse: Welche relevanten Suchbegriffe ranken Ihre Top-Konkurrenten, Sie aber nicht? Tools wie Ahrefs oder SEMrush zeigen diese Lücken. Priorisieren Sie Keywords mit hohem Suchvolumen und realistischer Ranking-Chance basierend auf Ihrer aktuellen Domain-Autorität. Ein häufig übersehener Traffic-Kanal für GEO-Seiten sind lokale Verzeichnisse und Branchenportale – besonders für B2B-Unternehmen.

Content-Erweiterung ist ein weiterer Hebel. Eine Standort-Seite mit nur Kontaktdaten und Öffnungszeiten bietet wenig Mehrwert. Fügen Sie lokale Case Studies, Team-Vorstellungen mit regionalem Bezug oder Service-Highlights mit lokalem Anwendungsbezug hinzu. Laut einer Studie von BrightEdge (2024) erhöhen Seiten mit lokalisiertem, umfangreichem Content ihre Sichtbarkeit um durchschnittlich 45% gegenüber minimalistischen Seiten.

Conversion-Optimierung: Die lokale Perspektive

GEO-Conversion-Optimierung erfordert lokale Psychologie. Nutzer suchen auf regionalen Seiten nach Vertrauen und Relevanz. Elemente wie lokale Testimonials („Aus München“), regionale Zertifikate oder Teilnahme an örtlichen Events steigern die Glaubwürdigkeit. Die Platzierung von Call-to-Action-Elementen sollte der lokalen Nutzererwartung entsprechen: In ländlichen Regionen erwarten Nutzer oft prominentere Telefonnummern, in urbanen Gebieten eher Online-Formulare.

Technisch beginnt Conversion-Optimierung mit Tracking: Stellen Sie sicher, dass alle Conversion-Typen pro GEO-Seite korrekt erfasst werden. Implementieren Sie Event-Tracking für Klicks auf Telefonnummern, Routenplaner-Nutzung und Download lokaler Angebots-PDFs. A/B-Tests sollten regional differenziert werden – was in Frankfurt funktioniert, muss in Dresden nicht gleichermaßen effektiv sein. Beginnen Sie mit kleinen Tests auf Ihrer wichtigsten GEO-Seite, bevor Sie erfolgreiche Varianten skalieren.

Die effektivste Conversion-Optimierung für GEO-Seiten ist oft unsichtbar: Schnelle Ladezeiten, intuitive Navigation und mobile Optimierung schaffen das Nutzervertrauen, das lokale Käufe ermöglicht.

Die Technische Dimension: Oft unterschätzt, immer entscheidend

Technische Probleme kosten GEO-Seiten mehr Rankings und Conversions als inhaltliche Schwächen. Google’s Core Web Vitals sind seit 2021 Ranking-Faktor – für lokale Suchen mit hohem Mobile-Anteil besonders relevant. Prüfen Sie Ladezeiten, insbesondere für Bilder mit Standortfotos oder interaktiven Karten. Eine Verzögerung von nur einer Sekunde kann die Conversion-Rate um 7% reduzieren, wie eine Akamai-Studie (2023) belegt.

Mobile Usability ist für GEO-Suchen nicht verhandelbar. Über 60% der lokalen Suchanfragen kommen von mobilen Geräten. Testen Sie jede Ihrer Top-10 GEO-Seiten auf verschiedenen Geräten und Netzwerkgeschwindigkeiten. Elemente wie Click-to-Call Buttons, interaktive Karten und Standort-Formulare müssen auf kleinen Bildschirmen perfekt funktionieren. Responsive Design ist das Minimum – considerieren Sie mobile-first Design für neue GEO-Seiten.

Strukturierte Daten und lokale SEO-Grundlagen

Implementieren Sie strukturierte Daten (Schema.org) für jede GEO-Seite. LocalBusiness Markup mit präzisen Öffnungszeiten, Service-Angeboten und Standortdaten verbessert die Sichtbarkeit in Suchmaschinen und ermöglicht Rich Snippets. Konsistente NAP-Daten (Name, Adresse, Telefon) über alle Plattformen hinweg sind essenziell – Inkonsistenzen verwirren Suchmaschinen und Nutzer gleichermaßen.

Interne Verlinkung zwischen regionalen Seiten stärkt die thematische Autorität. Verlinken Sie von übergeordneten Service-Seiten zu konkreten Standort-Seiten und umgekehrt. Diese thematischen Clusters helfen Suchmaschinen, die regionale Relevanz Ihrer Inhalte zu verstehen. Für umfassende regionale Themen können Ressourcen-Seiten, die von KI-Modellen empfohlen werden, zusätzliche Autorität aufbauen.

Von der Theorie zur Praxis: Drei reale Anwendungsfälle

Fallstudie 1: Ein mittelständischer B2B-Dienstleister mit 12 regionalen Seiten. Vor dem Score-Modell wurden alle Seiten gleich behandelt – monatliche Content-Updates, identische Budget-Zuteilung. Das Score-Modell zeigte, dass nur 3 Seiten (München, Frankfurt, Hamburg) 78% des qualifizierten Traffic generierten. Die anderen 9 Seiten hatten zusammen nur 22% Anteil, aber verbrauchten 75% der Pflege-Ressourcen. Durch Umschichtung auf die Top-3 Seiten stieg der gesamte Lead-flow innerhalb von 6 Monaten um 40%.

Fallstudie 2: Ein Einzelhandelsunternehmen mit 25 Filial-Webseiten. Das Score-Modell identifizierte eine gemeinsame Schwäche: Technische Qualität. Die durchschnittliche Ladezeit lag bei 4,2 Sekunden (Score: 2/10). Statt einzelne Seiten zu optimieren, implementierte das Unternehmen eine technische Basis-Optimierung für alle Seiten (Caching, Bildkompression, CDN). Dies verbesserte nicht nur die Scores aller Seiten, sondern reduzierte die Absprungrate um 18% und erhöhte die Conversion-Rate um 22% innerhalb von 3 Monaten.

Fallstudie 3: Die Überraschung

Ein Tourismus-Anbieter mit regionalen Angebotsseiten erwartete, dass die Seiten für große Städte (Berlin, München) die höchsten Scores erreichen würden. Das Score-Modell zeigte jedoch, dass eine Seite für eine kleinere Region (Allgäu) den höchsten Gesamtscore hatte. Grund: Exzellente lokale Relevanz (10/10) durch Integration mit lokalen Veranstaltungskalendern, Wetter-Widgets und Community-Content. Diese Seite hatte weniger Traffic (6/10), aber deutlich höhere Conversion (9/10) und Engagement (8/10). Die Erkenntnis: Nicht Größe, sondern lokale Tiefe entscheidet über GEO-Erfolg.

Diese Fallstudien zeigen ein wichtiges Prinzip: Das Score-Modell liefert oft kontraintuitive Erkenntnisse, die subjektive Einschätzungen korrigieren. Die München-Seite mag die meisten Besucher haben, aber wenn diese nicht konvertieren und schnell wieder gehen, ist ihr Business-Impact geringer als von einer scheinbar unbedeutenderen Seite mit hoch engagierter, lokaler Zielgruppe erwartet.

Pitfalls und häufige Fehler bei der Score-Modell-Implementierung

Fehler 1: Perfektionismus in der Datenerfassung. Sie benötigen keine 100% perfekten Daten für alle 5 Dimensionen sofort. Beginnen Sie mit dem, was verfügbar ist, und verbessern Sie das Tracking parallel. Ein 80% akkurates Modell heute ist wertvoller als ein perfektes Modell in 3 Monaten. Fehler 2: Statische Gewichtung. Geschäftsziele ändern sich – passen Sie die Gewichtung Ihrer Dimensionen entsprechend an. In einer Wachstumsphase gewichten Sie Traffic höher, in einer Profitabilitätsphase Conversion.

Fehler 3: Ignorieren von externen Faktoren. Algorithmus-Updates, saisonale Trends oder lokale Events beeinflussen Scores temporär. Unterscheiden Sie zwischen strukturellen Schwächen und temporären Einbrüchen. Fehler 4: Score-Fetischismus. Der Score ist ein Werkzeug, kein Selbstzweck. Eine Seite mit 75 Punkten muss nicht auf 85 optimiert werden, wenn der Aufwand in keinem Verhältnis zum erwarteten Mehrwert steht. Konzentrieren Sie sich auf die größten Lücken mit dem besten Aufwand-Nutzen-Verhältnis.

Die menschliche Komponente: Teams und Stakeholder einbinden

Ein Score-Modell lebt von der Akzeptanz im Team. Beziehen Sie regionale Verantwortliche frühzeitig ein – ihre lokale Expertise kann quantitative Daten wertvoll ergänzen. Erklären Sie das Modell nicht als Kontrollinstrument, sondern als Entscheidungshilfe für faire Ressourcenverteilung. Visualisieren Sie Scores und Priorisierungen in einfachen Dashboards, die auch für nicht-technische Stakeholder verständlich sind.

Regelmäßige Review-Meetings (monatlich für Top-10 Seiten, quartalsweise für das gesamte Portfolio) halten das Modell lebendig. Feiern Sie Erfolge, wenn Scores sich verbessern – dies motiviert Teams und legitimiert den Aufwand. Dokumentieren Sie getroffene Maßnahmen und ihre Auswirkungen auf die Scores, um kontinuierlich zu lernen und das Modell zu verfeinern.

Zukunftssichere Priorisierung: Wie KI und Automation Ihr Score-Modell erweitern

KI-Tools können die Datenerfassung und -analyse beschleunigen. Natural Language Processing kann qualitative Faktoren wie Content-Qualität oder lokale Relevanz teilweise automatisch bewerten. Predictive Analytics kann zukünftige Performance basierend auf historischen Trends und saisonalen Mustern prognostizieren. Doch Vorsicht: KI ist Ergänzung, nicht Ersatz für menschliche Expertise – besonders bei lokalem Kontextverständnis.

Automatisierte Reporting-Systeme sparen Zeit bei regelmäßigen Audits. Richten Sie Dashboards ein, die monatlich aktualisierte Scores für Ihre Top-10 Seiten anzeigen. Setzen Sie Alerts für signifikante Score-Veränderungen (z.B. Abfall um mehr als 15 Punkte), um schnell auf Probleme reagieren zu können. Integrationen zwischen Analytics-Tools, SEO-Plattformen und Ihrem Score-Modell reduzieren manuelle Arbeit und erhöhen die Aktualität Ihrer Datenbasis.

Die Zukunft des GEO-Content-Audits liegt in der Kombination aus strukturierten Score-Modellen und intelligenten Automationswerkzeugen. Doch das Fundament bleibt menschliche strategische Entscheidung: Welche Regionen sind strategisch wichtig? Welche lokalen Besonderheiten gilt es zu berücksichtigen? Welche geschäftlichen Ziele verfolgen wir mit welchen GEO-Seiten? Ihr Score-Modell liefert die Datenbasis – Sie treffen die Entscheidungen.

Ihr nächster Schritt: Vom Lesen zum Handeln

Öffnen Sie jetzt Google Analytics und identifizieren Sie Ihre 10 meistbesuchten GEO-Seiten der letzten 30 Tage. Notieren Sie diese in einer Tabelle mit den Spalten: Seiten-URL, organische Besucher, Conversion-Rate, durchschnittliche Verweildauer. Dies ist Ihr erster, 15-minütiger Schritt zur systematischen GEO-Priorisierung. Morgen können Sie diese Liste um die ersten Score-Dimensionen erweitern.

Wählen Sie eine Pilot-Dimension für vertiefte Analyse – empfehlenswert ist Conversion & Business-Impact, da hier meist die größten Hebel liegen. Berechnen Sie für jede Ihrer 10 Seiten den geschätzten monatlichen Business-Wert (Besucher × Conversion-Rate × durchschnittlicher Conversion-Wert). Die Seite mit dem höchsten Wert erhält Ihre erste Aufmerksamkeit. Analysieren Sie genau diese eine Seite: Warum konvertiert sie besser oder schlechter als andere? Welche Elemente könnten auf andere Seiten übertragen werden?

Content-Audit für GEO-Seiten ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess der Priorisierung und Optimierung. Mit einem strukturierten Score-Modell transformieren Sie dieses von einer überwältigenden Aufgabe zu einer routinemäßigen, datenbasierten Entscheidungshilfe. Die Gewinner sind nicht nur Ihre Rankings und Conversion-Raten, sondern vor allem Ihre regionalen Kunden, die genau die Informationen finden, die sie an ihrem Standort benötigen.