Wie werden B2B-Anbieter von KI empfohlen?
B2B-Käufer fragen KI nach Anbietern, Vergleichen und Risiken, bevor der Vertrieb je davon erfährt. Empfohlen wird, wer belegbar ist: klare Leistungsseiten, echte Cases, unabhängige Quellen. Wir bauen genau diese Belegschicht.
Stand: · Felix Ament, Gründer, getSichtbar GmbH
In B2B entsteht die Shortlist früher als die Anfrage. SaaS und Tech führen den Wandel an: Laut HubSpot State of AI (2025) läuft dort bereits 52% der Anbietersuche über KI-Assistenten, gefolgt von Finanzen mit 38%. Wer in diesen Antworten fehlt, wird nicht abgelehnt — er wird nie geprüft.
Was zitiert wird, ist gut untersucht. Die Princeton-Studie zu Generative Engine Optimization (KDD 2024) misst für Quellenangaben eine um 115% höhere Zitierwahrscheinlichkeit, für Expertzitate mit Namensnennung +41% und für konkrete Statistiken +40%. Reine sprachliche Überarbeitung ohne neue Substanz bringt rund +3%. Für B2B heißt das: Der Fachartikel mit Zahlen schlägt die dritte Runde Textpolitur.
Der dritte Punkt ist Struktur. Google AI Mode arbeitet mit Query-Fan-Out und zerlegt eine Anfrage in acht bis zwölf Teilfragen; die Überschneidung mit den klassischen Google-Top-10 liegt bei rund 12%. Wer nur das Haupt-Keyword bedient, beantwortet einen Bruchteil dessen, was die Engine tatsächlich recherchiert.
In der Praxis bedeutet das eine andere Seitenarchitektur. Statt einer Leistungsseite, die fünf Angebote gleichzeitig beschreibt, braucht jede kaufrelevante Leistung eine eigene Seite mit einem klaren Job — plus die Seiten, die die Nebenfragen abdecken: Ablauf, Kosten, Voraussetzungen, Abgrenzung zu Alternativen. Diese Nebenfragen sind es, die im Fan-Out abgefragt werden.
Dazu kommt der Teil, den viele B2B-Anbieter scheuen: Vergleiche. Wer die eigenen Wettbewerber auf der eigenen Website nicht nennt, überlässt diese Antwort fremden Quellen. Eine Vergleichsseite, die mindestens einen Punkt der Gegenseite ehrlich zugesteht, wird von Käufern und Systemen anders gewichtet als eine, die nur die eigene Überlegenheit behauptet.
Die Belege dafür liegen meist im Haus, nur nicht auf der Website. Abgeschlossene Projekte mit belastbaren Zahlen, Fachwissen aus dem Vertrieb, wiederkehrende Einwände aus Verkaufsgesprächen: Daraus entstehen die Aussagen, die zitiert werden. Der Aufwand liegt weniger im Schreiben als im Herausholen dieses Wissens.
- 52%
- KI-Anteil bei SaaS/Tech-Recherche
- Quelle: HubSpot State of AI, 2025
- +115%
- durch Quellenangaben
- Quelle: Princeton GEO Study, KDD 2024
- +41%
- durch Expertzitate mit Namen
- Quelle: Princeton GEO Study, KDD 2024
- 8–12
- Teilfragen je Anfrage (Query Fan-Out)
- Quelle: Google AI Mode, 2026
Welche Fragen beantwortet KI hier heute schon?
„Welche Anbieter kommen für unser Problem infrage?“
„Wie unterscheiden sich Anbieter A und B?“
„Welche Risiken hat diese Lösung?“
Woran scheitert Sichtbarkeit in dieser Branche?
Die Shortlist entsteht ohne dich.
Bevor eine Anfrage rausgeht, hat KI längst drei Anbieter genannt. Wer dort fehlt, existiert für diesen Einkauf nicht — egal wie gut der Vertrieb ist. Im CRM sieht das aus wie ein ruhiger Monat, nicht wie ein verlorener Wettbewerb.
Die Website erklärt nicht, was ihr verkauft.
Eine Leistungsseite für fünf Leistungen, Abstraktion statt Antwort. KI kann daraus keinen Beleg ziehen, Käufer keine Entscheidung. Jede kaufrelevante Leistung braucht eine eigene Seite mit einem klaren Job.
Kein unabhängiger Beleg.
Keine Fachpresse, keine Verzeichnisse, keine zitierfähigen Quellen. Die eigene Website allein trägt keine KI-Empfehlung — Engines gewichten Drittquellen deutlich stärker als Selbstdarstellung.
Wie gehen wir konkret vor?
Schritt 1
Kauf-Fragen erheben
Welche Fragen stellt euer Markt der KI wirklich? Wir messen es je System, statt sie zu erfinden.
Schritt 2
Leistungsseiten bauen
Eine Seite pro kaufrelevanter Leistung — mit Antwort, Beleg und nächstem Schritt, nicht mit Adjektiven.
Schritt 3
Vergleiche besetzen
Vergleichs- und Alternativen-Seiten für die Duelle, die euer Vertrieb real verliert. Mit mindestens einem ehrlichen Zugeständnis pro Seite.
Schritt 4
Quellen aufbauen
Fachpresse, Verzeichnisse, Erwähnungen — gezielt die Quellen, die KI in eurer Kategorie zitiert.
Welche Leistungen gehören dazu?
Wann sind wir nicht die Richtigen?
- Anbieter ohne klares Angebot — erst Positionierung, dann Sichtbarkeit.
- Unternehmen, die Belege, Cases oder Fachwissen nicht liefern können oder dürfen.
- Wer Garantien für einzelne KI-Antworten erwartet: Die kann seriös niemand geben.
Was bekommst du konkret?
Wir starten mit gemessenen Kauf-Fragen, nicht mit einem Redaktionsplan. Was daraus entsteht, hängt davon ab, wo die Lücke sitzt — auf einer Seite, in einem Artikel oder auf einer fremden Domain.
- Kauf-Fragen-Liste mit den Anbietern und Quellen, die heute je KI-System dafür genannt werden.
- Leistungsseiten mit Antwort, Beleg und nächstem Schritt — eine pro kaufrelevanter Leistung, nicht eine für alle.
- Vergleichs- und Alternativen-Seiten für die Wettbewerber, gegen die euer Vertrieb tatsächlich verliert.
- Case-Bausteine aus euren eigenen Projekten: ein Problem, eine Lösung, eine belastbare Zahl.
- Quellen- und Erwähnungsplan für Fachpresse, Verzeichnisse und Portale eurer Kategorie.
- Monatliche Messung: Nennungen je System, Zitierquellen und die Entwicklung gegenüber unbearbeiteten Seiten.
Der häufigste Fehler in B2B ist die eine Leistungsseite für fünf Leistungen. Sie ist bequem für die interne Abstimmung und wertlos für die Kaufentscheidung. Eine Seite, die alles kann, beantwortet keine einzige Frage vollständig — und genau vollständige Antworten sind das, was zitiert wird.
Felix Ament, Gründer, getSichtbar GmbH
Was wird uns dazu am häufigsten gefragt?
Unser Markt ist winzig. Lohnt sich das?
Gerade dann. In kleinen Märkten prägen wenige Quellen die KI-Antworten — wer sie besetzt, dominiert die Empfehlung. Der Aufwand ist überschaubarer als in Konsumentenmärkten, weil es weniger Quellen zu besetzen gibt.
Unsere Kaufentscheidungen dauern Monate. Bringt Sichtbarkeit da etwas?
Die Shortlist entsteht am Anfang dieser Monate. KI-Nennung entscheidet nicht den Abschluss, aber ob ihr überhaupt im Rennen seid. Wer erst in der Angebotsphase auffällt, war vorher nicht im Vergleich.
Können wir mit einer einzigen Leistung starten?
Ja, und das ist der Normalfall: die Leistung mit dem klarsten Angebot und der größten Marge zuerst. Danach wird ausgebaut, was messbar wirkt — nicht das komplette Portfolio auf einmal.
Wie viel Zeit kostet das intern?
Pro Leistungsseite rechnen wir mit einem Fachgespräch von etwa einer Stunde plus einer Freigaberunde. Ohne dieses Fachwissen entsteht Generisches, und Generisches wird nicht zitiert.
Warum sollen wir Wettbewerbern auf unserer eigenen Seite Punkte zugestehen?
Weil Käufer und KI-Systeme beides prüfen. Eine Vergleichsseite ohne einen einzigen Nachteil liest sich als Werbung und wird entsprechend gewichtet. Ein ehrliches Zugeständnis macht die restlichen Aussagen glaubwürdig.
Ist das nicht einfach klassisches Content-Marketing?
Die Reihenfolge unterscheidet sich. Content-Marketing startet mit einem Redaktionsplan, wir starten mit gemessenen Kauf-Fragen und der Frage, welche Quelle heute darauf antwortet. Erst danach entscheidet sich, ob die Lücke eine Seite, ein Artikel oder eine Pressequelle schließt.
Wie messt ihr, ob es funktioniert?
Wir prüfen dieselben Kauf-Fragen monatlich in mehreren KI-Systemen und halten Nennungen und zitierte Quellen fest, ergänzt um Rankings und Anfragen je Seite. Entscheidend ist der Vergleich gegen unbearbeitete Seiten — ohne diese Referenz lässt sich Wirkung nicht von Marktbewegung unterscheiden.
Was löst diese Arbeit nicht?
Sie ersetzt keinen Vertrieb und keine Positionierung. Wenn das Angebot unklar ist oder niemand die entstehenden Anfragen bearbeitet, hilft Sichtbarkeit nicht. Und alles außerhalb eurer Domain — Fachpresse, Verzeichnisse, Erwähnungen — ist ein eigener Hebel mit eigenem Zeitbedarf.
Prüfen wir deine Kategorie.
Im Erstgespräch schauen wir live, wer in deiner Branche von KI genannt wird — und ob sich Arbeit lohnt.