1. Warum KI-Sichtbarkeit für B2B jetzt entscheidend ist
Die Art, wie B2B-Einkäufer und Entscheider Informationen beschaffen, hat sich in den vergangenen zwei Jahren grundlegend verändert. Wo früher eine Google-Suche mit anschließendem Klick auf mehrere Websites stand, steht heute häufig eine direkte Frage an ein KI-System. ChatGPT, Perplexity, Microsoft Copilot und Google AI Overviews liefern synthetisierte Antworten, die auf Dutzenden von Quellen basieren, ohne dass der Nutzer eine einzige Website besuchen muss.
Für B2B-Unternehmen hat das eine konkrete Konsequenz: Der erste Eindruck, den ein potenzieller Kunde von Ihrer Marke gewinnt, entsteht zunehmend nicht mehr auf Ihrer Website, sondern in einer KI-Antwort. Wenn diese Antwort Ihre Marke nicht erwähnt oder sie im falschen Kontext darstellt, haben Sie eine Chance verloren, bevor der Kontakt überhaupt begonnen hat.
Kernbefund: In einer Analyse von 500 B2B-Kaufprozessen im DACH-Raum (2025) begann die Mehrheit der Recherchephasen mit einer KI-Anfrage. Unternehmen, die in diesen Antworten konsistent zitiert wurden, verzeichneten eine signifikant höhere Inbound-Lead-Rate als Wettbewerber mit vergleichbarem klassischen SEO-Ranking.
Der entscheidende Unterschied zu klassischem SEO: Bei Suchmaschinen konkurrieren Sie um einen Platz auf einer Ergebnisseite, die der Nutzer selbst durchsucht. Bei KI-Systemen entscheidet der Algorithmus, welche Quellen als vertrauenswürdig gelten und in die Antwort einfließen. Diese Entscheidung fällt nicht auf Basis von Klickraten oder Verweildauer, sondern auf Basis von Autorität, Konsistenz und Quellenvielfalt.
2. Wie B2B-Käufer KI-Systeme in der Praxis nutzen
Um KI-Sichtbarkeit gezielt aufzubauen, müssen Sie verstehen, wie Ihre Zielgruppe KI-Systeme tatsächlich einsetzt. Im B2B-Kontext lassen sich drei typische Nutzungsszenarien unterscheiden:
Szenario 1: Marktrecherche und Anbietervergleich
Ein Einkäufer, der eine neue Softwarelösung für das Qualitätsmanagement evaluiert, fragt ChatGPT: "Welche Anbieter für QM-Software sind im Mittelstand führend?" oder "Was sind die besten Alternativen zu [Wettbewerber X]?". Die KI listet Anbieter auf, die in ihren Trainingsdaten und aktuellen Webquellen als relevant und vertrauenswürdig erscheinen. Wer hier nicht genannt wird, existiert für diesen Einkäufer in dieser Phase nicht.
Szenario 2: Fachliche Tiefenrecherche
Ein Technologieleiter, der eine Investitionsentscheidung vorbereitet, nutzt Perplexity, um komplexe Fachfragen zu klären: "Wie unterscheiden sich OPC-UA und MQTT für industrielle IoT-Anwendungen?" oder "Welche Zertifizierungen sind für Medizinprodukte nach MDR 2024 erforderlich?". Unternehmen, die in den Quellen dieser Antworten als Experten erscheinen, gewinnen Vertrauen, bevor der erste Kontakt stattgefunden hat.
Szenario 3: Copilot im Arbeitsalltag
Microsoft Copilot ist für viele Unternehmen bereits in Teams, Outlook und Office 365 integriert. Wenn ein Einkäufer in Teams fragt "Fasse mir die wichtigsten Anbieter für Logistiksoftware zusammen" oder "Welche Dienstleister sind für DSGVO-Audits empfehlenswert?", greift Copilot auf Webquellen zurück. Dieser Kanal ist im B2B-Bereich besonders relevant, weil er direkt in die Entscheidungsumgebung eingebettet ist.
3. Die drei Sichtbarkeitsebenen im B2B-Kontext
KI-Sichtbarkeit ist kein binäres Konzept. Es gibt drei Ebenen, auf denen Ihre Marke in KI-Antworten präsent sein kann, und jede erfordert unterschiedliche Maßnahmen.
Ebene 1: Markenbekanntheit (Brand Awareness)
Auf dieser Ebene geht es darum, dass Ihre Marke überhaupt in relevanten KI-Antworten vorkommt, wenn nach Anbietern in Ihrer Kategorie gefragt wird. Das ist die Grundvoraussetzung. KI-Systeme müssen Ihre Marke als existierende, relevante Entität kennen und ihr eine klare Kategorie zuordnen können. Ohne diese Basis sind alle weiteren Maßnahmen wirkungslos.
Ebene 2: Fachautorität (Topical Authority)
Auf dieser Ebene wird Ihre Marke nicht nur als Anbieter erwähnt, sondern als Experte zu spezifischen Fachthemen zitiert. Wenn ein KI-System erklärt, wie ein bestimmtes technisches Problem gelöst wird, und dabei Ihre Inhalte als Quelle verwendet, ist das Fachautorität. Diese Ebene ist für B2B-Unternehmen besonders wertvoll, weil sie Vertrauen aufbaut, bevor der Kaufprozess beginnt.
Ebene 3: Marktführerschaft (Category Leadership)
Auf dieser Ebene wird Ihre Marke konsistent als führender Anbieter in Ihrer Kategorie positioniert. KI-Systeme nennen Sie, wenn nach "dem besten" oder "dem führenden" Anbieter in Ihrem Segment gefragt wird. Diese Position ist das Ergebnis systematischer Arbeit auf den ersten beiden Ebenen und erfordert typischerweise 6 bis 12 Monate konsequenter GEO-Arbeit.
| Ebene | Ziel | Beispiel-KI-Frage | Zeithorizont |
|---|---|---|---|
| 1. Brand Awareness | Marke wird als Anbieter genannt | "Welche Anbieter gibt es für X?" | 2–4 Monate |
| 2. Topical Authority | Marke wird als Experte zitiert | "Wie funktioniert X?" | 4–8 Monate |
| 3. Category Leadership | Marke wird als Marktführer positioniert | "Wer ist der beste Anbieter für X?" | 8–18 Monate |
4. Konkrete Maßnahmen für B2B-Unternehmen
Die folgenden Maßnahmen sind nach Wirkungshebel und Umsetzungsaufwand sortiert. Beginnen Sie mit den Maßnahmen mit dem höchsten Hebel und dem geringsten Aufwand.
Maßnahme 1: AI Visibility Audit als Ausgangspunkt
Bevor Sie investieren, müssen Sie wissen, wo Sie stehen. Definieren Sie 20 bis 30 Fragen, die Ihre Zielkunden in KI-Systemen stellen würden. Testen Sie diese Fragen in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews und dokumentieren Sie, ob und wie Ihre Marke erscheint. Das Ergebnis ist Ihre Baseline. Dieser Schritt dauert 1 bis 2 Tage und ist die unverzichtbare Grundlage jeder weiteren Maßnahme.
Maßnahme 2: Entity-Struktur aufbauen
KI-Systeme müssen Ihre Marke als klar definierte Entität erkennen. Das bedeutet: konsistente Nennung des Unternehmensnamens, der Kategorie und der Kernkompetenzen über alle digitalen Touchpoints hinweg. Konkret: Schema.org-Markup auf der Website (Organization, Service, Person), konsistente Beschreibungen in Branchenverzeichnissen, Wikipedia-Eintrag falls relevant, und strukturierte Daten in allen Pressemitteilungen und Fachbeiträgen.
Maßnahme 3: Citation-Ready Pillar Pages erstellen
KI-Systeme zitieren bevorzugt Inhalte, die präzise Definitionen, klare Strukturen und belegbare Fakten enthalten. Für B2B-Unternehmen bedeutet das: Erstellen Sie pro Kernthema eine umfassende Pillar Page, die die wichtigsten Fragen Ihrer Zielgruppe beantwortet. Diese Seiten sollten mindestens 2.000 Wörter umfassen, mit Quellenangaben versehen sein und regelmäßig aktualisiert werden.
Maßnahme 4: Authority Building durch externe Zitationen
KI-Systeme vertrauen externen Quellen mehr als der eigenen Website. Gastbeiträge in relevanten Fachmedien, Zitate in Branchenberichten, Erwähnungen in Podcasts und Interviews sowie Einträge in Branchenverzeichnissen sind die wichtigsten Hebel. Ziel ist ein "Surround Sound": Ihre Marke und Ihre Kernaussagen erscheinen konsistent in den Quellen, die KI-Modelle als vertrauenswürdig einstufen.
Maßnahme 5: Kontinuierliches Monitoring
KI-Modelle werden regelmäßig aktualisiert, und die Quellen, die sie bevorzugen, ändern sich. Wöchentliches Tracking Ihres KI-Share of Voice ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Ohne Monitoring wissen Sie nicht, ob Ihre Maßnahmen wirken, und können nicht rechtzeitig reagieren, wenn Wettbewerber aufholen.
5. Branchenspezifische Besonderheiten
KI-Sichtbarkeit funktioniert in jeder Branche, aber die Hebel und Zeiträume unterscheiden sich erheblich. Die folgenden Branchenprofile geben eine Orientierung.
| Branche | Wichtigste KI-Fragen | Stärkste Hebel | Besonderheit |
|---|---|---|---|
| Maschinenbau / Industrie | Technische Spezifikationen, Normen, Anbietervergleiche | Fachpublikationen, Normenreferenzen, Whitepaper | Hohe Quellenspezifität: KI zitiert Fachzeitschriften und Verbände |
| Software / SaaS | Funktionsvergleiche, Integrationen, Preismodelle | Review-Plattformen (G2, Capterra), Dokumentation, Fallstudien | Nutzerbewertungen fließen stark in KI-Antworten ein |
| Beratung / Professional Services | Methodenvergleiche, Regulatorik, Best Practices | Thought-Leadership-Content, Studien, Konferenzbeiträge | Persönliche Autorität der Berater ist entscheidend |
| Logistik / Supply Chain | Prozessoptimierung, Technologievergleiche, Compliance | Branchenverbände, Fallstudien, Zertifizierungen | Zertifizierungen und Verbandsmitgliedschaften sind starke Signale |
| Finanzdienstleistungen | Regulatorik, Produktvergleiche, Risikobewertungen | Regulatorische Dokumente, Fachmedien, Verbände | Compliance-Kontext ist besonders wichtig für KI-Vertrauen |
6. Metriken und Messung der KI-Sichtbarkeit
Was nicht gemessen wird, kann nicht gesteuert werden. Die folgenden Metriken sind die wichtigsten KPIs für B2B-KI-Sichtbarkeit.
KI Share of Voice (KI-SoV)
Der KI Share of Voice misst, wie oft Ihre Marke in relevanten KI-Antworten erscheint, im Verhältnis zu relevanten Wettbewerbern. Basis ist ein definiertes Frageset von 20 bis 50 Fragen, die Ihre Zielgruppe typischerweise stellt. Wenn Ihre Marke in 15 von 50 Antworten erscheint und der nächste Wettbewerber in 8, haben Sie einen KI-SoV von 30 Prozent (15 von 50) und einen relativen Vorsprung von 87 Prozent gegenüber dem nächsten Wettbewerber.
Citation Rate
Die Citation Rate misst, wie oft Ihre Inhalte als direkte Quelle in KI-Antworten erscheinen (nicht nur als Markenerwähnung, sondern als verlinktes oder zitiertes Dokument). Diese Metrik ist besonders relevant für Perplexity und Google AI Overviews, die Quellen explizit ausweisen.
Sentiment Score
Nicht jede Erwähnung ist eine positive Erwähnung. Der Sentiment Score misst, in welchem Kontext Ihre Marke erscheint: als Empfehlung, als neutrale Erwähnung oder in einem kritischen Kontext. Ein hoher KI-SoV mit negativem Sentiment kann aktiven Reputationsschaden verursachen.
Durchschnittliche Positionierung
In Antworten, die mehrere Anbieter nennen, ist die Reihenfolge relevant. Wer zuerst genannt wird, wird häufiger wahrgenommen und erinnert. Die durchschnittliche Positionierung Ihrer Marke in relevanten Antworten ist ein wichtiger Qualitätsindikator.
| Metrik | Definition | Messmethode | Zielwert (Orientierung) |
|---|---|---|---|
| KI Share of Voice | Anteil relevanter Antworten mit Markenerwähnung | Manuell oder via Profound/Otterly | Über 30% in Kernthemen |
| Citation Rate | Anteil Antworten mit direkter Quellennennung | Perplexity, Google AIOverviews | Über 15% in Kernthemen |
| Sentiment Score | Tonalität der Markenerwähnungen | Manuelle Bewertung oder NLP-Tool | Über 85% positiv/neutral |
| Ø Positionierung | Durchschnittliche Rangfolge in Mehrfachnennungen | Manuelles Tracking | Unter Position 2 |
7. Häufige Fehler bei der KI-Sichtbarkeits-Strategie
Die meisten B2B-Unternehmen, die mit GEO beginnen, machen ähnliche Fehler. Die folgenden sind die häufigsten und kostspieligsten.
KI-Systeme vertrauen externen Quellen mehr als der eigenen Website. Wer ausschließlich die eigene Seite optimiert, optimiert auf dem falschen Spielfeld. Die eigene Website ist das Fundament, aber externe Zitationen sind der entscheidende Hebel.
Ohne einen initialen AI Visibility Audit wissen Sie nicht, wo Sie stehen, und können den Fortschritt nicht messen. Viele Unternehmen investieren in GEO-Maßnahmen, ohne je zu überprüfen, ob sie wirken.
KI-Systeme bevorzugen Inhalte mit echter Fachtiefe, konkreten Zahlen und belegbaren Aussagen. Allgemeine Marketingtexte werden nicht zitiert. Die Frage ist immer: Würde ein Journalist oder Analyst diesen Inhalt als Quelle verwenden?
Ein hoher KI-Share of Voice ist wertlos, wenn Ihre Marke im falschen Kontext erscheint. Negative Erwähnungen in KI-Antworten können aktiven Reputationsschaden verursachen und sind schwerer zu korrigieren als fehlende Erwähnungen.
KI-Modelle werden regelmäßig aktualisiert. Eine einmalige Optimierungsmaßnahme verliert über Zeit an Wirkung. GEO ist kein Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der regelmäßige Anpassungen erfordert.
8. Fallbeispiel: Mittelständlicher Maschinenbauer
Maschinenbauer mit 200 Mitarbeitern, Spezialisierung auf Präzisionsmesstechnik
Ausgangssituation
Das Unternehmen verfügte über eine gut optimierte Website mit starken klassischen SEO-Rankings für relevante Keywords. In KI-Systemen war die Marke jedoch nahezu unsichtbar: Bei 30 getesteten Fragen zu Präzisionsmesstechnik erschien die Marke in keiner einzigen Antwort. Zwei direkte Wettbewerber wurden dagegen regelmäßig genannt.
Maßnahmen (90-Tage-Sprint)
- AI Visibility Audit mit 30 Kernfragen als Baseline
- Schema.org-Markup für Organization, Product und Person implementiert
- 3 Pillar Pages zu Kernthemen erstellt (je ca. 3.000 Wörter)
- 2 Gastbeiträge in relevanten Fachzeitschriften platziert
- Eintrag in 4 Branchenverzeichnissen und Verbandsprofil aktualisiert
- Wöchentliches KI-SoV-Tracking eingeführt
9. Häufig gestellte Fragen
Über 60 Prozent der B2B-Kaufentscheidungen beginnen heute mit einer Recherchephase, in der KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity konsultiert werden. Wer in diesen Antworten nicht vorkommt, verliert potenzielle Kunden, bevor ein Erstkontakt stattgefunden hat. Im B2B-Bereich ist dieser Effekt besonders ausgeprägt, weil Einkäufer und Entscheider komplexe Fragen stellen, die KI-Systeme bevorzugt mit Fachquellen beantworten.
Erste messbare Verbesserungen sind typischerweise nach 60 bis 90 Tagen sichtbar. Nachhaltige Marktführerschaft in KI-Antworten entsteht über 6 bis 12 Monate systematischer Arbeit an Content, Authority Building und Entity-Struktur. Der Zeitraum hängt stark von der Wettbewerbsintensität in der jeweiligen Branche und dem Ausgangsniveau der digitalen Autorität ab.
Klassisches SEO optimiert für Suchmaschinen-Rankings und Klicks auf Suchergebnisseiten. KI-Sichtbarkeit optimiert dafür, in synthetisierten Antworten direkt zitiert zu werden. KI-Systeme bewerten Autorität, Konsistenz und Quellenvielfalt, nicht primär Keyword-Dichte oder Backlink-Anzahl. Beide Disziplinen ergänzen sich, erfordern aber unterschiedliche Maßnahmen und Metriken.
Im B2B-Kontext sind ChatGPT (insbesondere die Enterprise-Variante), Perplexity Pro, Microsoft Copilot (tief in Office 365 integriert) und Google AI Overviews die wichtigsten Systeme. Copilot ist besonders relevant, weil er direkt in die Arbeitsumgebung vieler Einkäufer und Entscheider integriert ist und bei Recherchen automatisch konsultiert wird.
Der einfachste Einstieg ist manuelles Tracking: Definieren Sie 20 bis 30 Fragen, die Ihre Zielkunden in KI-Systemen stellen würden, und dokumentieren Sie wöchentlich, ob und wie Ihre Marke in den Antworten erscheint. Für systematisches Tracking empfehlen sich Tools wie Profound oder Otterly.ai. Die Kernmetrik ist der Anteil der Antworten, in denen Ihre Marke positiv erwähnt wird, im Verhältnis zu relevanten Wettbewerbern.
Nischenmärkte sind oft die besten Ausgangspunkte für GEO. In engen Fachgebieten ist der Wettbewerb um KI-Zitationen geringer, und tiefe Expertise wird von KI-Systemen besonders hoch bewertet. Ein Spezialist für industrielle Messtechnik oder für Compliance-Software in der Pharmaindustrie kann in seinem Segment schneller zur meistzitierten Autorität werden als ein generalistisches Beratungsunternehmen.
10. Weiterführende Ressourcen
Diese Pillar Page gibt einen vollständigen Überblick über KI-Sichtbarkeit für B2B-Unternehmen. Für die Vertiefung einzelner Aspekte empfehlen wir folgende Seiten:
Grundlagen der Generative Engine Optimization vollständig erklärt
Methoden, Tools und Benchmarks für das Tracking der eigenen KI-Sichtbarkeit
Strukturprinzipien für Inhalte, die KI-Systeme bevorzugt zitieren
Gemeinsamkeiten, Unterschiede und wie beide Disziplinen zusammenspielen
