Das Wichtigste in Kürze

• KI-Sichtbarkeit in der IT-Branche heißt: Ihr Unternehmen wird genannt, wenn ein Käufer ChatGPT, Perplexity oder Google AI Mode nach einer Lösung oder einem Partner fragt. Für IT- und Softwarefirmen ist das inzwischen ein Vertriebsthema.
• Laut G2 (2026, 1.076 Software-Käufer) beginnen 51 % ihre Software-Recherche öfter im KI-Chatbot als bei Google. 69 % haben wegen eines Chatbots einen anderen Anbieter gewählt als geplant.
• Im KI-Blindtest B2B-Tech 2026 von CodaAI (100 IT- und Softwarefirmen, rund 3.700 KI-Antworten) kommt die gefragte Firma in vier von fünf Antworten nicht vor. Empfohlen wird stattdessen oft ein Wettbewerber, und das ist häufig kein Konzern.
• Die KI baut ihre Shortlist überwiegend aus fremden Seiten: Vergleichsportale, Bestenlisten von Wettbewerbern, Agenturblogs, Hilfe-Center.
• Der Hebel: Stellen Sie die Fragen Ihrer Käufer selbst und prüfen Sie je Antwort drei Stufen: gefunden, gelesen, genannt.

Ein IT-Leiter im Mittelstand, Dienstagabend. Die neue Dokumentenablage soll an SAP angebunden werden. Früher hätte er gegoogelt, zwei Whitepaper geladen und einen Kollegen beim Branchenstammtisch gefragt. Heute tippt er eine Frage in ein Chatfenster: „Welches DMS passt zu SAP im Mittelstand?“ Dreißig Sekunden später hat er vier Namen, je zwei Sätze Begründung und eine Empfehlung, wer das einführen könnte. Er speichert die Antwort und schickt sie an den Einkauf.

Sie waren nicht dabei. Ihre Website hat er nie geöffnet. Und Ihr Vertrieb erfährt von diesem Projekt erst, wenn überhaupt, als Nummer drei auf einer Liste, die ein anderer geschrieben hat. Genau darum geht es in diesem Beitrag: Was KI-Sichtbarkeit in der IT-Branche für Softwarehersteller, Systemhäuser und IT-Dienstleister bedeutet, woher die KI ihre Empfehlungen nimmt und wie Sie in einer Stunde prüfen, ob Sie auf der Shortlist stehen.

Was ist KI-Sichtbarkeit im B2B?

KI-Sichtbarkeit im B2B beschreibt, ob und wie ein Unternehmen in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity oder Google AI Mode vorkommt, wenn Käufer dort nach Lösungen, Anbietern oder Partnern fragen. Sie hat drei Stufen: Die KI findet die eigene Website, sie nutzt sie als Quelle, und sie nennt das Unternehmen in ihrer Antwort. Erst die dritte Stufe bringt es auf die Shortlist.

Die Disziplin dahinter heißt Generative Engine Optimization (GEO). Was GEO grundsätzlich ist, habe ich im Beitrag GEO statt SEO beschrieben. Hier geht es um die Frage, die mir IT-Geschäftsführer gerade am häufigsten stellen: Betrifft uns das schon? Die kurze Antwort lautet: Sie mehr als fast jede andere Branche.

Warum die KI-Sichtbarkeit in der IT-Branche zuerst zum Thema wird

Wer Software kauft, ist technikaffin und probiert neue Werkzeuge früh aus. Die Käufer von IT-Lösungen sitzen deshalb längst im Chatfenster, während andere Branchen noch darüber diskutieren.

Die Recherche hat die Seite gewechselt

Der G2 2026 AI Search Insight Report hat im März 2026 1.076 B2B-Software-Käufer befragt. Das Ergebnis: 51 % starten ihre Software-Recherche inzwischen öfter in einem KI-Chatbot als bei Google. 54 % nennen KI-Chatbots die wichtigste Quelle dafür, welche Anbieter auf ihre Shortlist kommen, deutlich vor Bewertungsportalen mit 43 %.

Die KI verändert die Wahl, nicht nur den Weg

Noch wichtiger ist eine zweite Zahl aus derselben Studie: 69 % der Käufer sagen, ein Chatbot habe sie zu einem anderen Anbieter geführt als ursprünglich geplant. 33 % haben bei einem Anbieter gekauft, den sie vorher gar nicht kannten. Die KI ist also kein neutraler Suchschlitz. Sie verschiebt Marktanteile.

Wer vorher führt, gewinnt

Das trifft auf einen Kaufprozess, der ohnehin früh entschieden wird. Laut 6sense Buyer Experience Report 2025 steht in 94 % der Fälle die Reihenfolge der Anbieter fest, bevor der erste kontaktiert wird. Der Favorit gewinnt rund 80 % der Deals. Ich nenne das die stille Vorentscheidung, und ich habe sie im Beitrag Die Entscheidung fällt vor dem Erstkontakt ausführlich beschrieben. Neu ist: Ein immer größerer Teil dieser stillen Vorentscheidung fällt heute in einem Chatfenster.

Maschinen lesen mit

Für Softwarehersteller kommt ein dritter Leser dazu. Bei den von Mintlify betriebenen Dokumentationen stammten im Juli 2026 66 % der Zugriffe von KI-Agenten. Anfang 2026 waren es noch 15,2 % (Mintlify, Juli 2026). Und die Agenten haben klare Vorlieben: In einer Testreihe von Amplifying (2.430 Antworten, Februar 2026) wählte ein Coding-Assistent bei offenen Fragen in 94 % der Fälle dasselbe Werkzeug für automatisierte Tests und Auslieferung. Wen der Agent nicht wählt, der kommt im neuen Projekt nicht vor.

„Die KI kennt Ihren Wettbewerber. Sie nicht.“ Was der KI-Blindtest zeigt

Für das Webinar am 24.11. hat mein Webinar-Partner Oliver Parrizas mit CodaAI den KI-Blindtest B2B-Tech 2026 durchgeführt: 100 Softwarehersteller, Systemhäuser, IT-Dienstleister und Anbieter für IT-Sicherheit und Cloud aus dem deutschsprachigen Raum, je acht Einkäuferfragen ohne Firmennamen an fünf KI-Systeme mit Websuche, rund 3.700 ausgewertete Antworten vom 5. und 6. November 2026. Das Ergebnis vorweg: In vier von fünf Antworten kommt die gefragte Firma nicht vor. Alle weiteren Ergebnisse stellen wir im Webinar vor.

Was dahintersteckt, zeigen zwei Fälle aus der Messung. Beide sind Momentaufnahmen und bleiben anonym.

Der Systemhaus-Fall: Nicht der Größte gewinnt

Ein IT-Leiter fragt nach einem Systemhaus für seine Anforderungen, zwei Fragen an fünf Systeme, zehn Antworten. In 9 von 10 Antworten empfehlen die Systeme dasselbe mittelständische Systemhaus. Die zwei bekanntesten Konzerne kommen zusammen nur in 3 Antworten vor. Der Grund ist sichtbar: Alle fünf Systeme zitieren eine Seite dieses Systemhauses, die genau diese Frage beantwortet, mit Zielgruppe, Unternehmensgröße, Preis je Arbeitsplatz, Reaktionszeit, Region sowie Fragen und Antworten. Das Muster bestätigt sich im Blindtest. Die Zahlen dazu gibt es im Webinar.

Der Software-Fall: Das Argument gewinnt, wer es belegt

Bei der Frage nach einer DSGVO-konformen E-Mail-Marketing-Software greifen alle fünf Antworten das Datenschutz-Argument auf: Serverstandort, Auftragsverarbeitung, Double-Opt-in. Empfohlen wird in allen fünf Antworten der Anbieter, der dazu eine eigene, konkrete Seite hat, und mehrere Systeme nutzen genau diese Seite als Beleg. Der gemessene Anbieter war es nicht.

Ähnlich sah es in zwei weiteren Messungen vom 5. November aus. Ein Anbieter für E-Mail-Marketing kam in 2 von 10 Antworten vor, seine beiden stärksten Wettbewerber auf 7 und 6 Nennungen. Ein DMS-Anbieter wurde bei der Frage nach einem DMS mit SAP-Anbindung in keiner der fünf Antworten genannt, bei einer zweiten Frage in 2 von 5.

Daraus folgt der wichtigste Satz dieses Artikels: Die KI empfiehlt nicht den Größten, sondern den, den sie belegen kann. Das ist oft ein anderer Mittelständler.

Woher die KI ihre Shortlist für Software nimmt

Ob eine Software empfohlen wird, entscheidet sich meist auf Seiten, die der Hersteller nicht selbst geschrieben hat. In den Antworten unserer Messung tauchten als Quellen immer wieder dieselben Gruppen auf:

• Websites anderer Anbieter, oft Ratgeber und Bestenlisten von Wettbewerbern, etwa ein Anbieterblog mit „den besten DSGVO-konformen E-Mail-Tools“, auf dem der Autor zufällig selbst vorne steht
• Vergleichsportale und Software-Verzeichnisse
• Fachmedien und Presse
• Agentur- und Ratgeberblogs
• Behörden, Verbände und Institute

Die Website der gefragten Firma ist dagegen erstaunlich selten darunter.

Das Besondere bei Software: Häufig schreibt der Wettbewerber die Liste. Und wo keine Liste existiert, die Sie nennt, kann die KI Sie nicht nennen. Für mich ist das die konsequente Fortsetzung der Wasserloch-Strategie®: Die Käufer versammeln sich an Orten, die Sie nicht besitzen. Neu ist nur, dass dort jetzt eine Maschine steht, die für Ihre Kunden vorsortiert.

Systemhäuser: Die KI wird zum Kollegen, der empfiehlt

Für IT-Dienstleister gibt es keine Studie wie die von G2. Aber es gibt einen Befund, der alles erklärt. In der ChannelPartner-Kundenumfrage mit iSCM (März 2026, fast 2.000 Kunden) ist die persönliche Empfehlung der wichtigste Weg zum IT-Partner (25,6 %), gefolgt von der Internetsuche (15,4 %) und der Empfehlung des Herstellers (14 %). KI wurde in dieser Umfrage nicht abgefragt, das sage ich offen. Aber die Richtung liegt nahe: Die KI wird zu dem Kollegen, den man fragt. Und dieser Kollege empfiehlt nicht automatisch den Bekanntesten, sondern den, über den er die meisten Belege findet.

Und es gibt eine Verbindung, die Hersteller und Dienstleister an dieselbe Antwort bindet. Wer eine Software auswählt, fragt im nächsten Schritt: „Wer führt das bei uns ein?“ Im Buying Center eines IT-Projekts sitzen IT-Leitung, Security und Datenschutz, Fachbereich, Einkauf und Geschäftsführung. Jede Rolle stellt der KI eine andere Frage. Die Security-Verantwortliche fragt vielleicht: „Welche Anbieter hosten in Deutschland und sind nach ISO 27001 zertifiziert?“ Wer bei dieser Frage fehlt, fällt aus dem Rennen, bevor der Fachbereich ihn überhaupt vorschlagen kann.

Gefunden, gelesen, genannt: die drei Stufen der KI-Sichtbarkeit

Die gute Nachricht: Mit Websuche zeigt die KI, welche Seiten sie gefunden und welche sie als Quelle genutzt hat. Daran sieht man, woher die Empfehlung stammt. Daraus ergeben sich drei Stufen mit sehr unterschiedlichen Aufgaben:

Stufe	Was es bedeutet, wenn sie fehlt	Typische Aufgabe
Gefunden	Die KI kommt gar nicht auf Ihre Seite.	Technik prüfen: Sperrt Ihre Firewall oder Ihr CDN die KI-Bots aus? Gibt es eine Seite zur Frage?
Gelesen	Die KI findet Sie, nutzt aber andere Quellen.	Inhalte zitierfähig machen: klare Antworten, Fakten, Integrationen, Datum, Autor.
Genannt	Die KI hat Ihre Seite gelesen und empfiehlt trotzdem den Wettbewerber.	Auf fremden Seiten vorkommen: Vergleichsportale, Bewertungen, Fachmedien, Partnerverzeichnisse.

Die dritte Stufe ist für ein technisches Publikum der stärkste Moment: Die KI hat Ihre Seite gelesen, und sie empfiehlt trotzdem den anderen. Dann liegt das Problem nicht in Ihrer Website, sondern darin, dass Sie dort fehlen, wo Ihre Käufer sich ihre Meinung bilden.

Zwei Ehrlichkeiten gehören dazu. Erstens: Die Werte schwanken. Bei einem Unternehmen fiel die Zahl der Nennungen in ChatGPT innerhalb eines Tages von 4 auf 2 von 8 Fragen. Ein KI-Ranking ist eine Wahrscheinlichkeit, kein fester Platz. Wer nur einmal misst, misst Zufall. Zweitens: Neue Modelle verschieben alles. ChatGPT, Claude und Google haben in den vergangenen Wochen ihre Modelle gewechselt. Jeder Wechsel wirkt wie ein großes Google-Update. Messen ist deshalb kein Projekt, sondern eine Routine. Und Klicks in der Webanalyse sind kein Ersatz: Viele Käufer lesen die Antwort und klicken nie. Wie trügerisch Klickzahlen sein können, habe ich im Beitrag über falsche Marketing-Kennzahlen beschrieben.

Wo KI-Sichtbarkeit im B2B-Kaufprozess wirkt

Im Empathischen Funnel sitzt die KI-Antwort an den Stufen Informieren (INF), Befassen (BEF) und Evaluieren (EVA), also mitten in der frühen Hälfte der Kaufreise, die niemandem gehört. Im Schuster-Modell® betrifft sie Suchverhalten und Touchpoints: Die KI ist ein neuer Touchpoint, und zwar einer, der für Ihre Kunden filtert. Wer dort fehlt, kann im weiteren Verlauf noch so gut nurturen und noch so schnell nachfassen. Er wird nicht eingeladen. Für die Revenue Engine heißt das: KI-Sichtbarkeit in der IT-Branche ist kein Marketing-Gimmick, sondern der Zulauf, der ganz am Anfang des Systems steht.

Der Hebel: Ihr KI-Shortlist-Test in vier Schritten

Um Ihre KI-Sichtbarkeit in der IT-Branche zu prüfen, brauchen Sie kein Tool. Sie brauchen eine Stunde und die Fragen Ihrer Käufer.

1. Fragen sammeln. Schreiben Sie je Rolle im Buying Center eine echte Käuferfrage auf, so wie sie jemand ins Chatfenster tippen würde: „Welches DMS passt zu SAP im Mittelstand?“, „Welches Systemhaus betreut 150 Arbeitsplätze in Ostwestfalen?“, „Alternativen zu [Ihr größter Wettbewerber]?“
2. In mehreren Systemen stellen, mehrmals. ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode, Claude, Gemini, jeweils mit Websuche. Stellen Sie jede Frage an zwei Tagen. Notieren Sie, wer genannt wird und welche Quellen verlinkt sind.
3. Eine Ampel je Frage setzen. Grün: Sie werden genannt. Gelb: Ihre Seite wird gelesen, aber ein anderer genannt. Rot: Sie kommen nicht vor. Jede Farbe ergibt eine andere Aufgabe.
4. Den Steckbrief prüfen. Fragen Sie die KI ohne Websuche: „Was weißt du über [Ihre Firma]?“ Wenn die Antwort falsch oder leer ist, braucht Ihr Unternehmen eine sachliche Faktenseite. Wie die aussieht, beschreibt mein Beitrag zur Grounding Page.

Für Softwarefirmen ergeben sich aus der Ampel meist dieselben vier Aufgaben: das Hilfe-Center zitierfähig machen, ehrliche Vergleichsseiten „X oder Y“ schreiben, Bewertungsportale aktiv pflegen und Integrationsseiten so aufbauen, dass eine KI sie als Beleg verwenden kann. Und ein IT-spezifischer Tipp: Testen Sie, ob Ihre eigene Sicherheitstechnik die KI-Crawler aussperrt. Viele IT-Firmen sitzen hinter einer Web Application Firewall oder einem CDN, das die Crawler sperren kann, ohne dass es jemand merkt. In unseren Prüfungen sehen wir das immer wieder, gerade bei Sicherheitsanbietern.

Häufige Fragen zur KI-Sichtbarkeit in der IT-Branche

Wie messe ich die KI-Sichtbarkeit meines Unternehmens?

Stellen Sie typische Käuferfragen in mehreren KI-Systemen mit Websuche und zählen Sie, in wie vielen Antworten Ihr Unternehmen genannt wird. Weil die Antworten schwanken, sollten Sie jede Frage mehrmals stellen und den Anteil der Nennungen betrachten, nicht einen einzelnen Platz.

Reicht ein gutes Profil auf einem Bewertungsportal?

Es hilft, weil Vergleichsportale zu den häufigsten Quellen der KI gehören. Es reicht aber selten. Die KI zieht ihre Antwort aus mehreren Quellen zusammen: Bestenlisten, Fachmedien, Hilfe-Center, Verbände. Wer nur an einer Stelle vorkommt, wird selten genannt.

Sollten IT-Firmen KI-Crawler aus Sicherheitsgründen blockieren?

Das ist eine bewusste Abwägung. Wer die Crawler pauschal blockiert, nimmt sich die Chance, als Quelle gelesen zu werden. Manche blockieren sie aber unbeabsichtigt über ihre Firewall- oder CDN-Einstellungen. In unseren Prüfungen sehen wir das immer wieder, gerade bei Sicherheitsanbietern. Prüfen Sie zuerst, was tatsächlich passiert, und entscheiden Sie dann je Bot nach Zweck.

Bringt eine llms.txt-Datei etwas für die KI-Sichtbarkeit?

Nach heutigem Stand gibt es keinen Beleg, dass KI-Systeme die Datei auswerten. Sie schadet nicht, bringt aber nach aktuellem Wissen keine messbare Wirkung. Inhalte, die eine Frage klar beantworten, bringen deutlich mehr.

Wir gewinnen Kunden über Empfehlungen. Brauchen wir das überhaupt?

Gerade dann. Wenn Empfehlung Ihr wichtigster Weg zum Kunden ist, ist die KI der neue Empfehlungsgeber. Wer früher den Kollegen gefragt hat, fragt heute zusätzlich das Chatfenster und gleicht ab. Fehlen Sie dort, wirkt die persönliche Empfehlung schwächer.

Webinar am 24.11.2026: Die KI schreibt die Shortlist. Stehen Sie drauf?

Im Webinar stellen Oliver Parrizas und ich die Ergebnisse des KI-Blindtests B2B-Tech 2026 vor und zeigen, wie das in der Praxis aussieht: einen anonymen Live-Fall aus der IT, die drei Stufen „gefunden, gelesen, genannt“ an echten Antworten und die Inhaltslücken-Ampel an konkreten Käuferfragen. Für Softwarehersteller, Systemhäuser und IT-Dienstleister, 60 Minuten, ohne Verkaufsshow.

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Fazit: Die Shortlist ist fertig, bevor Sie davon wissen

Ihre Kunden haben die Shortlist fertig, bevor sie Ihre Website öffnen, ob sie Software suchen oder einen IT-Partner. Die Liste stammt aus Vergleichsportalen, Agenturblogs und den Bestenlisten Ihrer Wettbewerber. Das ist keine Zukunftsprognose, das ist die Messung von heute. Die gute Nachricht: Anders als beim Google-Ranking der vergangenen zwanzig Jahre sind die Karten bei der KI-Sichtbarkeit in der IT-Branche gerade neu gemischt. Wer jetzt misst, versteht, wo er fehlt, und die richtigen Seiten baut, steht auf der Liste, wenn der nächste IT-Leiter am Dienstagabend seine Frage stellt.

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