KI-Sichtbarkeit im B2B: Wie Industrie, Maschinenbau und B2B-Software in ChatGPT empfohlen werden

Wenn ein Einkäufer oder Ingenieur heute eine Lösung sucht, fragt er immer öfter zuerst ChatGPT, Gemini oder den KI-Modus von Google. Er fragt dabei nicht nach Ihrem Namen, sondern nach seinem Problem. Erklärungsbedürftige B2B-Produkte fallen in diesen Antworten oft heraus, auch wenn die Website auf Google gut rankt: Es fehlen Seiten, die genau diese Fragen beantworten, und Drittquellen, auf die sich der Assistent stützen kann. Herausfinden lässt sich das mit einer Bestandsaufnahme über realistische Einkäuferfragen, einem Prompt-Mapping.

Der Anlass ist in vielen Firmen derselbe. Im Maschinenbau will die Geschäftsleitung wissen, ob die Firma auftaucht, wenn potenzielle Kunden in ChatGPT nach Lösungen wie den eigenen suchen, und intern hat niemand Erfahrung damit. Ein Hersteller mit komplexen Produkten rankt gut auf Google, ist in ChatGPT und den AI Overviews aber unsichtbar. Ein B2B-Softwareanbieter merkt, dass seine Zielgruppe für die Recherche zunehmend ChatGPT statt Google nutzt.

Dieser Beitrag zeigt, wie B2B-Einkäufer KI-Assistenten nutzen, warum gerade komplexe Produkte herausfallen, wie eine Bestandsaufnahme Schritt für Schritt abläuft, welche Inhalte wirken und wie Sie eine Agentur dafür beurteilen.

Wie B2B-Einkäufer KI-Assistenten nutzen

Im B2B-Einkauf sieht die Recherche mit einem KI-Assistenten anders aus als bei einer Konsumentenfrage. Drei Muster prägen sie:

• Problem statt Marke: Gefragt wird «Wie lassen sich Stillstandzeiten bei der Verpackung von Pulvern reduzieren?» oder «Welches Verfahren eignet sich für das Entgraten von Aluminium-Druckguss?», nicht nach einem Firmennamen. Die Marke taucht erst auf, wenn der Assistent sie als Teil der Lösung nennt.
• Mehrere Phasen: Zuerst geht es darum, das Problem zu verstehen, dann um Lösungswege, danach um Anbieter und zuletzt um Spezifikationen, Normen und Vergleiche. Wer nur in der letzten Phase vorkommt, ist oft schon aus der engeren Wahl gefallen.
• Mehrere Personen: An einer B2B-Entscheidung sind Technik, Einkauf, Produktion und Geschäftsleitung beteiligt, und jede dieser Personen fragt anders. Die Ingenieurin fragt nach Toleranzen, der Einkäufer nach Anbietern in der Schweiz, der CFO nach Betriebskosten.

Dazu kommt, dass KI-Assistenten gern kurze Listen liefern. Wer auf der Liste fehlt, erscheint in der weiteren Evaluation oft gar nicht mehr, auch wenn das Produkt technisch passen würde.

Warum erklärungsbedürftige Produkte herausfallen

Ein gutes Google-Ranking und eine Nennung in ChatGPT sind zwei verschiedene Dinge. Die Trefferliste bewertet Seiten zu einem Suchbegriff. Ein KI-Assistent beantwortet eine Frage und nimmt dafür die Inhalte, die diese Frage am direktesten beantworten. Bei B2B-Herstellern scheitert das meist an vier Stellen:

1. Keine klaren Anwendungsseiten. Die Website ist nach Produktlinien gegliedert, der Einkäufer fragt aber nach einer Anwendung. Wenn nirgends steht «für das Abfüllen abrasiver Pulver in der Lebensmittelindustrie», kann der Assistent die Verbindung nicht herstellen.
2. Technische Daten im PDF. Leistungsdaten, Werkstoffe, Normen und Abmessungen stecken in Datenblättern zum Herunterladen. Für Menschen ist das gewohnt, für einen Assistenten, der eine Seite in Sekunden liest, ist es eine Hürde.
3. Keine Vergleiche. Viele Fragen lauten «Verfahren A oder B?» oder «Wann lohnt sich Bauart X?». Ohne eigene, sachliche Vergleichsinhalte beantwortet der Assistent diese Fragen mit den Inhalten anderer.
4. Fehlende Drittquellen. KI-Assistenten stützen sich auf Fachmedien, Verbände, Verzeichnisse und Messeseiten. Ein Hersteller, der dort nicht oder nur mit einem veralteten Eintrag vorkommt, fehlt dem Assistenten als bestätigte Option.

Unsere eigene Studie zeigt, wie stark der Quellenpunkt wirkt. Wir haben 1'515 KI-Antworten zu Zürcher Firmen aus zwölf Branchen ausgewertet und 14'135 Nennungen zurückverfolgt: Rund 40 Prozent kamen aus dem Gedächtnis des Modells, 39 Prozent von der eigenen Website der Firma und 18 Prozent von Drittseiten. Stand eine Firma auf einer Seite, die der Assistent las, wurde sie 8,2-mal so wahrscheinlich genannt. Die Studie betrifft lokale Dienstleister, nicht Industrie. Der Mechanismus ist aber derselbe: Genannt wird, wer auf den gelesenen Seiten steht und wessen eigene Website die Frage klar beantwortet. Wie Assistenten Quellen auswählen, beschreibt Wie werde ich bei ChatGPT empfohlen? im Detail.

Die Bestandsaufnahme: Prompt-Mapping in fünf Schritten

Für die Frage der Geschäftsleitung «Tauchen wir auf?» braucht es kein Tool-Abo und keine Vorkenntnisse, sondern eine saubere Bestandsaufnahme. Sie läuft in fünf Schritten ab:

1. Fragen sammeln. Verkauf, Anwendungstechnik und Kundendienst wissen am besten, was Interessenten fragen. Aus diesen Gesprächen, aus Anfragen per E-Mail und aus der Search Console entsteht eine Liste von typischerweise 30 bis 60 Fragen in der Sprache der Kunden.
2. Den Einkaufsphasen zuordnen. Jede Frage wird einer Phase zugeordnet: Problem, Lösungsweg, Anbieter, Spezifikation. So wird später sichtbar, wo Sie fehlen, und nicht nur, wie oft.
3. Wiederholt abfragen. Jede Frage wird mehrfach an mehrere Systeme gestellt, etwa ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google AI Mode, auf Deutsch und je nach Markt auf Französisch oder Englisch. KI-Antworten schwanken, eine einzelne Abfrage ist deshalb kein Messwert.
4. Auswerten. Pro Antwort wird erfasst: Wird Ihre Firma genannt, an welcher Stelle, welche Mitbewerber stehen daneben, welche Quellen zitiert der Assistent? Die Quellen sind der wichtigste Teil, weil sie zeigen, wo sich Arbeit lohnt.
5. Lücken übersetzen. Für jede Phase, in der Sie fehlen, wird festgehalten, welche Seite auf Ihrer Website oder welche Drittquelle die Lücke schliessen würde. Das Ergebnis ist ein priorisierter Plan, nicht nur ein Bericht.

Wie aus der einmaligen Bestandsaufnahme eine laufende Messung wird, mit Kennzahlen und Reporting, steht in KI-Sichtbarkeit messen. Einen ersten Eindruck gibt der kostenlose KI-Sichtbarkeits-Check.

Welche Inhalte im B2B wirken

Die Lücken aus dem Prompt-Mapping führen fast immer zu denselben Inhaltstypen. Entscheidend ist, dass jeder davon eine konkrete Frage beantwortet.

Bei der FAQ lohnt sich der Aufwand besonders: In unserer Studie wurden Seiten mit FAQ-Abschnitt 1,6-mal so oft zitiert wie Seiten ohne. Und die besten FAQ-Fragen liegen meist schon im Posteingang des Verkaufs.

Drittquellen: Fachmedien, Verbände, Messen, Verzeichnisse

Im B2B sind die Quellen, die ein Assistent liest, selten die grossen Bewertungsportale. Es sind Fachmedien, Branchenverbände, Messeauftritte, Herstellerverzeichnisse und Anwenderberichte. Daraus ergeben sich konkrete Aufgaben:

• Fachmedien: Fachartikel und Anwenderberichte in den Medien Ihrer Branche, mit klarem Bezug zu Anwendung und Problem. Das ist Online-PR, nur mit technischem Inhalt.
• Verbände: Vollständige und aktuelle Einträge in den Mitgliederverzeichnissen Ihrer Branchenverbände, mit Tätigkeitsbeschreibung, Anwendungen und Standort.
• Messen: Ausstellerprofile bleiben oft über Jahre online. Ein aktuelles Profil mit Anwendungen statt nur Produktnamen ist schnell gemacht.
• Verzeichnisse und Plattformen: Branchen- und Lieferantenverzeichnisse, auf denen Einkäufer suchen. Einheitliche Firmendaten über alle Einträge hinweg helfen dem Assistenten, die Firma richtig zuzuordnen.
• Referenzen: Anwenderberichte mit Kundenzustimmung, auf der eigenen Website und in Fachmedien. Sie sind für Assistenten und Einkäufer gleichermassen ein Beleg.

Welche Drittquellen in Ihrer Kategorie tatsächlich gelesen werden, zeigt die Auswertung der Quellen im Prompt-Mapping. Ohne diese Daten wird Online-PR schnell zur Streuarbeit.

Deutsch, Französisch, Englisch

Schweizer B2B-Firmen verkaufen selten nur in einer Sprache. Für die KI-Sichtbarkeit heisst das: Ein Assistent antwortet in der Sprache der Frage und stützt sich dabei bevorzugt auf Inhalte in dieser Sprache. Wer in der Romandie verkauft, braucht französische Anwendungsseiten, nicht nur eine übersetzte Startseite. Wer exportiert oder mit internationalen Konzernen arbeitet, braucht englische Inhalte, weil viele Einkäufer und Ingenieure ihre Fragen auf Englisch stellen und viele Fachmedien englischsprachig sind. Das Prompt-Set sollte deshalb alle Verkaufssprachen abdecken, sonst bleibt ein Teil des Marktes unbeobachtet.

B2B-Software: was zusätzlich zählt

Für B2B-Softwareanbieter gelten die gleichen Grundlagen, mit eigenen Schwerpunkten: Vergleichs- und Alternativseiten, Profile auf Bewertungsplattformen für Software, eine öffentlich lesbare Dokumentation, eine Seite pro wichtiger Integration und englische Inhalte. Weil Software laufend weiterentwickelt wird, ist die Betreuung hier eher eine laufende Aufgabe als ein einmaliges Projekt. Ob dafür ein Monitoring-Tool reicht oder eine Agentur sinnvoller ist, behandelt KI-Sichtbarkeit für SaaS: Monitoring-Tool kaufen oder Agentur beauftragen? ausführlich.

So berichten Sie es der Geschäftsleitung

Eine Geschäftsleitung braucht keine Prompt-Listen, sondern drei Antworten: Wo stehen wir, wo stehen die Mitbewerber, und was tun wir als Nächstes? Bewährt hat sich ein einseitiger Bericht:

• Nennungsrate: Bei wie vielen der Einkäuferfragen wird die Firma genannt, aufgeteilt nach Einkaufsphase.
• Mitbewerber: Wer wird bei denselben Fragen genannt, und wie oft.
• Quellen: Welche Seiten und Drittquellen der Assistent für Ihre Kategorie nutzt, und auf welchen Sie fehlen.
• Nächste drei Massnahmen: Mit Begründung und Zeitrahmen.

Im Quartal wiederholt, wird daraus ein Trend, an dem sich die Arbeit messen lässt. Mehr zu Kennzahlen und zum Tracking von KI-Traffic in GA4 steht in KI-Sichtbarkeit messen. Wie aus Besuchern danach qualifizierte Termine werden, beschreibt Automatisierte Lead-Generierung für B2B-KMU.

Woran Sie eine passende Agentur erkennen

Wer für dieses Thema einen Partner sucht, hat meist klare Anforderungen: Verständnis für erklärungsbedürftige Produkte, klassisches SEO zusammen mit Online-PR, eigene redaktionelle Stärke und einen Standort in der Schweiz. Diese Fragen helfen, das im Gespräch zu prüfen:

1. Einarbeitung: Wie arbeiten Sie sich in unsere Produkte ein? Sprechen Sie mit Verkauf und Anwendungstechnik, oder nur mit dem Marketing?
2. Daten statt Gefühl: Wie entsteht das Prompt-Set, wie oft wird gemessen, und sehen wir die zitierten Quellen pro Antwort?
3. Redaktion: Wer schreibt Anwendungsseiten und Fachartikel, und wer prüft die technische Richtigkeit?
4. Online-PR: Wie bringen Sie uns in Fachmedien und Verzeichnisse, die in unserer Kategorie gelesen werden?
5. Belege: Gibt es eine Fallstudie mit nachvollziehbaren Zahlen zu Rankings und KI-Nennungen?
6. Eigentum: Gehören Prompt-Set, Reporting und Inhalte am Ende uns?

Eine Agentur, die bei Frage 1 nur über Technik spricht, wird bei erklärungsbedürftigen Produkten an Grenzen stossen. Bei diesem Thema ist redaktionelle Arbeit der grösste Teil der Arbeit.

Wie Hierarchy arbeitet

Hierarchy ist eine Full-Funnel-Marketing- und KI-Agentur in Zürich, spezialisiert auf SEO, GEO und Paid Ads, mit Marketing und Engineering in einem Team. Wir beginnen mit einer Bestandsaufnahme über Ihre Einkäuferfragen und setzen danach um (Done for you), befähigen Ihr Team (Done with you) oder schulen es in Workshops.

Wie das wöchentlich gesteuert aussieht, zeigt unsere Fallstudie für einen Solaranbieter, ebenfalls eine beratungsintensive Kategorie mit langer Entscheidung: In sechs Monaten bewegten sich die 30 Fokus-Keywords von Rang 10 bis 12 auf Rang 2 bis 4, und die Marke wurde in 63 statt 19 von 100 KI-Antworten genannt. Leistungen und Pakete finden Sie auf der Seite Generative Engine Optimization.

Fazit

Erklärungsbedürftige B2B-Produkte verschwinden in KI-Antworten selten wegen schlechter Technik, sondern weil die Inhalte fehlen, die eine Einkäuferfrage direkt beantworten, und weil Drittquellen die Firma nicht bestätigen. Der erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme über die echten Fragen Ihrer Kunden: Sie zeigt, in welcher Einkaufsphase Sie fehlen und welche Seite oder Quelle das ändern würde.

Wo Ihre Firma heute steht, zeigt der kostenlose KI-Sichtbarkeits-Check: Er prüft, ob ChatGPT, Gemini und Claude Ihre Firma nennen und welche Mitbewerber stattdessen auftauchen.