Wie Engel & Völkers eine erklärbare KI-Immobiliensuche gebaut hat
Eine Suche, die Lagewünsche in natürlicher Sprache versteht und erklärt, warum eine Immobilie passt. Live in Deutschland, Österreich und der Schweiz, in rund sechs Wochen nach Spanien gebracht. Nutzer der KI-Suche stellen etwa doppelt so häufig eine Anfrage wie Nutzer der klassischen Suche.
Auf einen Blick
- Kunde
- Engel & Völkers, eines der weltweit führenden Immobilienmaklerunternehmen
- Herausforderung
- Suchende sollen ihr Wunschzuhause und die passende Nachbarschaft in eigenen Worten beschreiben können und verstehen, warum eine Immobilie zu ihnen passt
- Rolle von GeoSci
- Nutzer- und Marktresearch, eine vollständige Demo-Anwendung als Referenz, gemeinsame Problemlösung sowie die Lage-Intelligenz hinter rund 250 Lageratings
- Status
- Live in Deutschland, Österreich und der Schweiz. In rund sechs Wochen validiert und in Spanien gestartet.
- Ergebnis
- Nutzer der KI-Suche stellten etwa doppelt so häufig eine Anfrage wie Nutzer der klassischen Suche (Analyse von Engel & Völkers, September 2026).
Suchen, wie Menschen wirklich über ihr neues Zuhause nachdenken
Viele Immobiliensuchen funktionieren noch wie vor fünfzehn Jahren: eine Preisspanne, eine Zimmerzahl, ein Radius auf der Karte. Engel & Völkers wollte die Suche näher an die Art bringen, wie Menschen tatsächlich darüber nachdenken, wo sie leben möchten. Wer sucht, soll einfach beschreiben können, was er sich wünscht, und passende Immobilien erhalten, zusammen mit einer ehrlichen Erklärung, wie gut jede einzelne passt und warum.
Engel & Völkers hat die Suche mit dem eigenen Produkt- und Engineering-Team entwickelt und live gebracht. GeoSci hat das Projekt mit Research, einer funktionierenden Referenzimplementierung und gemeinsamer Problemlösung begleitet und liefert die Lage-Intelligenz, mit der die Suche Nachbarschaften versteht. Die Lösung ging zuerst in Deutschland, Österreich und der Schweiz live. Nach einer strukturierten Validierung folgte Spanien.
Wir wollten die Immobiliensuche so intuitiv machen wie das Beschreiben des Zuhauses, das man sucht, und dabei den hohen Serviceanspruch erfüllen, den unsere Kunden von Engel & Völkers erwarten. Die Technologie von GeoSci und die partnerschaftliche Zusammenarbeit haben uns geholfen, diesen Anspruch in ein KI-gestütztes Sucherlebnis zu übersetzen, das Anfragen in natürlicher Sprache versteht und relevantere Ergebnisse liefert. Gemeinsam haben wir dieses Sucherlebnis auf den Markt gebracht und es Kunden leichter gemacht, die richtigen Immobilien zu entdecken.
Dr. Kris Lohmann, Director Global Digital Products, Engel & Völkers
Was Suchende uns gesagt haben: „Zeigt uns, warum“
Bevor es an das Design ging, hat GeoSci die führenden KI-Immobiliensuchen am Markt analysiert und ihre Stärken, Schwächen und Chancen dokumentiert. Die größte Lücke: Erklärbarkeit. Kaum eine Suche zeigte Nutzern, welche Anforderungen sie verstanden hatte oder warum sie eine Immobilie vorschlug.
Anschließend hat GeoSci rund 30 Immobiliensuchende befragt, per Fragebogen und im Gespräch. Drei Erkenntnisse haben alles Weitere geprägt:
- Die Teilnehmer vertrauten KI-Ergebnissen nicht blind. Sie wollten sehen, warum eine Immobilie vorgeschlagen wurde.
- Sie befürchteten, dass eine KI ihnen Immobilien vorenthält, die einen Blick wert wären.
- Sie wünschten sich Hilfe dabei, unbekannte Nachbarschaften einzuschätzen, von Alltag und Infrastruktur bis zu Klimarisiken: Pendelwege, Grünflächen, Angebote für Familien, Freizeit oder Hochwasserschutz.
„Versteckt keine Immobilien“
Diesen Wunsch haben wir immer wieder gehört. In Märkten mit knappem Angebot wollen Käufer lieber mehr Optionen sehen, als dass Ergebnisse zu früh herausgefiltert werden.
Der Live-Betrieb hat die Research später bestätigt. Laut Engel & Völkers sind Natur, Wasser und ÖPNV die Lagethemen, die den Kunden am wichtigsten sind. Das deckt sich weitgehend mit den Fragen zur Nachbarschaft, bei denen sich die Teilnehmer Unterstützung gewünscht hatten.
Zwei Ebenen der Transparenz
Aus der Research entstand eine Lösung, die harte Anforderungen und weiche Präferenzen unterschiedlich behandelt.
Harte Anforderungen werden zu Filtern
Ein Budget entscheidet, welche Immobilien überhaupt infrage kommen. In der Praxis nutzen Suchende solche Filter oft nur sparsam.
Präferenzen prägen das Ranking
Ruhe, Grün oder gute Schulen bestimmen die Reihenfolge und fließen in einen Match-Score ein. So sehen Suchende auch Immobilien, die kein perfekter Treffer, aber ein guter Kompromiss sind.
Nennt eine Anfrage „gute Schulen“ und ein „grünes Viertel“, erkennt die Suche beide Wünsche als Präferenzen und bewertet sie anhand der Lageratings von GeoSci. Nennt der Nutzer ein Budget, wird daraus ein Filter, den eine Immobilie erfüllt oder nicht.
Was die Suche sichtbar macht
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Die Interpretation
Nach jeder Suche sehen Nutzer, welche Filter und Präferenzen die KI erkannt hat, samt einer kurzen Erklärung, worin sich beide unterscheiden. Passt die Interpretation nicht, formulieren sie ihre Anfrage um und suchen erneut. Auf ein manuelles Bearbeiten der Interpretation hat das Team bewusst verzichtet: Eine schnelle, wiederholbare Suche erwies sich als einfacher als das Korrigieren eines strukturierten Formulars.
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Wie gut jedes Ergebnis passt
Zu jeder Immobilie sehen Nutzer, wie gut sie zu jeder einzelnen Präferenz passt. Der Match ist damit nachvollziehbar statt eine Black Box.
Nachbarschaften als durchsuchbare Daten
Ein Exposé beschreibt die Immobilie. Über das Leben rund um sie herum sagt es meist wenig. Diese Lücke schließt die Suche mit rund 250 Lageratings von GeoSci, etwa zu Ruhe, Kinderfreundlichkeit, Naturnähe, Einkaufsmöglichkeiten und ÖPNV. Jedes Rating ist eine strukturierte Bewertung der Umgebung, die sich genauso wie die Eigenschaften der Immobilie mit einer Präferenz abgleichen lässt. Als hätte ein Experte vor Ort jedes Exposé um sein Wissen über die Lage ergänzt.
Welche Lagethemen Suchende im Live-Betrieb am häufigsten nennen
- Natur
- Wasser, auch Segeln und Bootfahren
- ÖPNV
- Alltag: Restaurants, Ärzte, Kinos, Angebote für Familien
GeoSci berechnet bewusst so viele verschiedene Ratings, damit eine KI-Suche möglichst selten an ihre Grenzen stößt. Ein „Dazu liegen uns leider keine Daten vor“ soll die Ausnahme bleiben. Deshalb versteht und bewertet die Suche auch sehr spezifische Wünsche mit derselben Methodik. Engel & Völkers kann Suchende mit ungewöhnlichen Prioritäten so verlässlich bedienen wie solche mit gängigen.
Auch das versteht die Suche
- Ein Theater fußläufig erreichbar
- Ein 18-Loch-Golfplatz in der Nähe
- Eine lebendige Restaurantszene
Wer was gebaut hat, und warum die Suche Engel & Völkers gehört
Um den Ansatz greifbar zu machen, hat GeoSci eine vollständige Demo-Anwendung gebaut: eine Immobilienplattform, die Anfragen in natürlicher Sprache interpretiert und per Matching-Algorithmus mit den Objekten abgleicht. Sie übersetzte eine Anfrage in strukturierte Kriterien und verglich diese mit Exposé-Attributen und Lageratings. Den kompletten Code hat GeoSci dem Team von Engel & Völkers als funktionierende Referenz und Ideenquelle zur Verfügung gestellt. In gemeinsamen Arbeitssitzungen wurde der Interpretationsansatz anschließend in der Produkt- und Technikumgebung von Engel & Völkers ausgearbeitet.
Research
Analyse der KI-Suchen am Markt und Befragung von rund 30 Immobiliensuchenden.
Referenzimplementierung
Eine vollständige Demo-Anwendung: Plattform, Interpretation natürlicher Sprache und Matching. Der komplette Code ging an das Team von Engel & Völkers.
Lage-Intelligenz
Rund 250 Lageratings, Markt für Markt validiert, dazu gemeinsame Problemlösung während der Umsetzung.
Die Interpretation der Suchanfragen ist eine strategische Kompetenz und gehört Engel & Völkers.
Darauf haben sich beide Partner von Anfang an verständigt. GeoSci hostet die Interpretations-Engine nicht und liefert sie auch nicht als Container. Das Team von Engel & Völkers kann die Suche jederzeit selbst anpassen und weiterentwickeln, ohne auf einen Lieferanten warten zu müssen. GeoSci sitzt damit auch nicht im kritischen Pfad jeder einzelnen Suchanfrage: GeoSci steuert Spezialdaten und Expertise bei, Engel & Völkers besitzt und betreibt das Produkt vollständig.
Spanien: Lage-Intelligenz in einem neuen Markt validieren
Nach dem Start in Deutschland, Österreich und der Schweiz fragten schnell weitere Länder von Engel & Völkers nach der neuen Suche. Vor einem breiteren internationalen Rollout wählte das Unternehmen Spanien, einen wichtigen Markt für das Unternehmen, um zu prüfen, ob die Lösung und die Lagedaten dahinter auch außerhalb des deutschsprachigen Raums genauso gut funktionieren. Niemand wollte einfach annehmen, dass sich Hamburg eins zu eins auf Málaga übertragen lässt. Deshalb haben GeoSci und Engel & Völkers eine dreistufige Validierung durchgeführt.
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Quelldaten prüfen
GeoSci verglich OpenStreetMap und weitere Geodatenquellen für Spanien mit den DACH-Ländern: Points of Interest pro Einwohner, minimale und maximale Dichten, dünn kartierte Gebiete und die Vollständigkeit von Attributen wie Websites, Telefonnummern und Öffnungszeiten. Die Abdeckung war weniger vollständig als in DACH, für die Ratings aber mehr als ausreichend.
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Ratings berechnen und inspizieren
GeoSci berechnete alle Ratings für ganz Spanien, verglich die Verteilungen mit DACH, um Auffälligkeiten zu finden, prüfte Heatmaps visuell und ließ rund 100 Standorte KI-gestützt auf Plausibilität prüfen, jeweils gegen eine unabhängig erstellte Referenzbewertung. Die Standorte verteilten sich auf Großstädte, Kleinstädte und ländliche Regionen, mit einem Schwerpunkt auf Städten, entsprechend der Bevölkerungsverteilung in Spanien.
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Die Menschen vor Ort fragen
GeoSci spielte die neuen Ratings und Heatmaps für Spanien in den Lagecheck ein, das Frontend von GeoSci. Dessen Feedback-Funktion ist direkt mit einem Slack-Kanal von GeoSci verbunden. Lokale Experten von Engel & Völkers bewerteten Lagen, die sie gut kennen, und meldeten Rating für Rating zurück, ob der Score ihrem Bild entsprach.
Expertenbewertungen, je ein Rating an einem Standort
Zustimmung vor der Anpassung
Zustimmung nach der Rekalibrierung
Lokales Wissen wurde zur Produktverbesserung
Das übrige Feedback betraf überwiegend kleinere Abweichungen, keine grundsätzlichen Probleme. Ein Muster fiel jedoch auf: Einige mittelgroße Flughäfen waren im Rating zur internationalen Anbindung zu schwach berücksichtigt. GeoSci hat den Score daraufhin rekalibriert und diesen Flughäfen mehr Gewicht gegeben. Danach stieg die Zustimmung auf rund 90 %.
Der gesamte Prozess bis zum Go-live dauerte rund sechs Wochen. Anschließend startete die öffentliche Suche in Spanien mit denselben Ratings, die auch in DACH im Einsatz sind.
Ergebnisse bisher
Laut einer Analyse von Engel & Völkers vom September 2026 stellten Nutzer der KI-Suche etwa doppelt so häufig eine Immobilienanfrage wie Nutzer der klassischen Suche.
Wo die Suche heute steht
Die KI-Suche macht bislang den kleineren Teil des Gesamttraffics aus.
Die meisten Anfragen ließen sich auch mit klassischen Filtern abbilden: Objektart, Ort, Budget und Zimmerzahl.
Über 7 % der Anfragen drücken bereits Lebensstil- oder Lagewünsche aus. Genau hier liefert die KI-Suche den größten Mehrwert gegenüber der klassischen Suche, und genau hier kommen die Lagedaten zum Einsatz.
Die Zusammenarbeit mit GeoSci ist durchweg positiv. Die direkte Kommunikation und schnelle Abstimmung zwischen GeoSci und unserem internen Team haben dazu beigetragen, die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. KI wird für alle immer mehr zum festen Bestandteil des Alltags. Die Ausweitung der KI-Suche auf weitere Länder hilft uns dabei, eine Vorreiterrolle einzunehmen und uns zuversichtlich auf das vorzubereiten, was kommt.
Isabel Moning, Lead Product Manager, Engel & Völkers
Wie es weitergeht
Anfang 2027 soll ein stufenweiser Rollout in weitere Länder von Engel & Völkers beginnen. Italien ist derzeit der wahrscheinlichste nächste Markt. Die Validierung in Spanien dient dabei als Vorlage für jedes neue Land: Daten prüfen, Ratings berechnen und inspizieren, Ergebnisse mit den Menschen abgleichen, die die Orte kennen.
Die Priorität dabei: Die Suche muss bei den Lagethemen besonders gut funktionieren, die Nutzern am wichtigsten sind, allen voran Natur, Wasser und ÖPNV. Darüber hinaus arbeiten GeoSci und Engel & Völkers daran, weitere Lageratings aufzunehmen, damit die Suche jede Frage beantworten kann, die Suchende stellen.
Was Immobilienplattformen mitnehmen können
Das Projekt zeigt eine Arbeitsteilung, die funktioniert: Die Plattform besitzt die Suche und die Erkenntnisse über ihre Nutzer. Ein spezialisierter Partner steuert Research, Referenzimplementierung und die Lage-Intelligenz bei, mit der die Suche Nachbarschaften versteht, und validiert diese Daten Markt für Markt.
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