GEO-Studie 2026: 94% der B2B-Käufer fragen die KI – und Deine Marke fehlt in der Antwort

Stell Dir vor, ein:e Einkäufer:in sucht genau das, was Du anbietest. Nur fragt sie nicht mehr Google, sondern ChatGPT. Die KI nennt vier, fünf Anbieter und Du bist nicht dabei. Kein schlechtes Ranking, keine zweite Seite. Du kommst schlicht nicht vor.

Genau das ist heute keine Zukunftsmusik mehr, sondern bereits Realität. Laut einer Forrester-Studie ist der Anteil der B2B-Entscheider:innen, die KI-Systeme für die Suche nutzen, auf 94 % gestiegen. Wer in der KI-Antwort nicht auftaucht, existiert für die Käufer:in in diesem Moment nicht.

Wir wollten wissen, wie ernst die Lage wirklich ist. Also haben wir gemessen, nicht geschätzt. Mit unserem GEO-Tool ucited.ai haben wir 62 B2B-Industrieunternehmen getestet und dafür 12.250 KI-Antworten ausgewertet. Die Ergebnisse sind ein Weckruf. Und sie zeigen Dir zugleich, wo die Hebel liegen.

Inhaltsverzeichnis

Was wir gemessen haben – und warum das kein SEO-Ranking ist

Bevor wir zu den Zahlen kommen: Wir messen hier keine Google-Rankings, sondern Marken-Anteile in KI-Antworten. Für jeden der 62 Teilnehmer haben wir 10 neutrale Kategoriefragen formuliert. Wortwörtlich, ohne Markennamen, immer auf das Kerngeschäft gerichtet. Die Fragen hatten beispielsweise ein solches Format: „Welche Firmen sind gut im Bereich Schließsysteme und Zutrittskontrolle?“

Jede Frage ging an 4 KI-Modelle – ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot – und das je fünfmal. So entstanden 12.250 Antworten, aus denen wir 116.062 deduplizierte Marken-Nennungen und 118.099 Zitierungen extrahiert haben. Die Wettbewerber haben wir dabei nicht vorgegeben, sondern aus den Antworten selbst entdeckt: 5.674 verschiedene Wettbewerber-Marken kamen so zusammen.

Ein Wert vorweg, der die ganze Mechanik erklärt. Eine typische KI-Antwort nennt nur rund 9 Marken. Bei einer konkreten Anfrage landen davon oft nur 3 bis 5 in der engeren Auswahl. Der Platz ist also extrem knapp.

Befund 1: Selbst die sichtbarste Marke hält nur einen kleinen Anteil

Der zentrale Wert in der KI-Suche ist der Share of Voice, der Anteil einer Marke an allen Marken-Nennungen ihrer Kategorie. Der höchste Wert liegt hier bei starken 17,2 %. Wenn im Schnitt 5 Marken pro Antwort genannt werden, ist die Marke mit 17,2% nahezu immer einmal dabei gewesen. 

Im Schnitt hält ein Teilnehmer 6,6 % seiner eigenen Kategorie. 11 von 62 Marken kommen auf 10 % oder mehr. Die allgemeine Verteilung ist allerdings eher ernüchternd: 2 Teilnehmer landen bei 0 %, 8 bleiben unter 2 %, 12 liegen zwischen 2 und 5 %, die große Gruppe von 29 zwischen 5 und 10 %, und nur 11 zwischen 10 und 20 %.

Abbildung 1: Share of Voice 

An der Spitze stehen BGS Beta-Gamma-Service mit 17,2 %, Brückner Maschinenbau mit 15,0 % und Julius Blum mit 13,4 %. Danach folgen Liebherr-Rostock (11,4 %), ebm-papst und E-T-A (je 11,1 %), Trumpf (10,8 %), Komax und Sennebogen (je 10,7 %), Cognex (10,1 %) und Würth (9,8 %).

Für Dich als Entscheider:in heißt das: Selbst ein starker Markenname sichert Dir keine Dominanz in der KI-Antwort. Der Kuchen wird auf viele verteilt und Dein Anteil daran ist die neue Währung. Das ist ein deutlich anderes Bild als bei der klassischen Sichtbarkeit im SEO.

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Befund 2: Auf dem eigenen Heimspielfeld führt meist ein Wettbewerber

Jede unserer Fragen zielte exakt auf das Kerngeschäft des jeweiligen Teilnehmers. Trotzdem ist in 40 von 62 Kategorien nicht der Teilnehmer die meistgenannte Marke, sondern ein Konkurrent.

Rechnen wir es durch: Von den 62 Teilnehmern schaffen es zwar 49 in die Top 10 ihrer eigenen Kategorie und 38 in die Top 3. Aber nur 22 sind die meistgenannte Marke ihres eigenen Feldes. Anders gesagt: Bei 40 Teilnehmern führt der Wettbewerber.

Noch deutlicher wird es am unteren Ende. 27 von 62 führen in keinem einzigen der vier Modelle. 13 ranken nicht einmal in den Top 10 ihres eigenen Feldes. Und 2 tauchen in keiner einzigen Antwort auf, als gäbe es sie nicht.

Deine Marke kann also sichtbar sein und trotzdem nicht gewinnen. Entscheidend ist nicht, ob Du irgendwo vorkommst, sondern Dein Anteil an der Antwort.

Befund 3: Dieselbe Frage, fünfmal gestellt – und die Antwort wechselt

Ein Grund, warum ein einmaliger Blick in ChatGPT trügt, ist der, dass KI-Antworten nicht stabil sind. Wir haben jede Frage fünfmal an dasselbe Modell geschickt. Selbst Marken, die überhaupt auftauchen, erscheinen dabei in 46 % der Fälle nicht in allen fünf Durchläufen.

Und je mehr ein Modell live im Web sucht, desto wackeliger wird es. Der Anteil instabiler Nennungen schwankt massiv: Copilot 70,6 %, Perplexity 41,6 %, ChatGPT 38,0 %, Gemini 24,9 %.

Die Konsequenz ist unbequem, aber wichtig. Ein einmaliger Check sagt fast nichts aus. Wer seine KI-Sichtbarkeit ernst nimmt, muss sie kontinuierlich messen, nicht einmal im Quartal per Zufallsstichprobe.

Befund 4: Jedes Modell erzählt eine andere Geschichte

Sichtbarkeit in ChatGPT bedeutet nicht automatisch Sichtbarkeit in Gemini, Perplexity oder Copilot. Die vier großen Modelle verhalten sich wie vier eigene Märkte.

Abbildung 2: Sichtbarkeit in den unterschiedlichen KI-Modellen

Ein paar Beispiele aus den Daten. Perplexity löst fast immer eine Live-Websuche aus (99,7 %), nennt aber mit 7,47 Marken pro Antwort die wenigsten und lässt gleich 11 Teilnehmer in ihrer eigenen Kategorie komplett verschwinden. Gemini suchte in diesem Datensatz nie live (0,0 %), nennt dafür mit 10,96 Marken die meisten. ChatGPT liegt bei 10,17 Marken pro Antwort und 99,9 % Live-Suche, Copilot bei 9,27 Marken und 87,1 %.

Mehr Live-Suche heißt also nicht automatisch mehr Marken-Sichtbarkeit. Über alle Marken hinweg fehlen 84,5 % in mindestens einem der vier Modelle, 69,1 % in mindestens zwei. Nur 15,5 % tauchen in allen vier auf. Von den 62 Teilnehmern sind 14 in mindestens einem Modell unsichtbar, 2 in allen vieren.

Für Deine Strategie heißt das, dass Du ein Bild über alle relevanten Modelle hinweg brauchst. Wer nur auf ChatGPT schaut, optimiert am Markt vorbei. Wie unterschiedlich sich die Suche gerade entwickelt, ordnen wir auch im Beitrag zu Search Everywhere Optimization und zur Google AI Overview ein.

Befund 5: Die Platzhirsche sickern in fremde Kategorien

Es gibt eine Handvoll Marken, welche die KI als sichere Antwort gelernt hat und die deshalb quer durch viele Kategorien auftauchen. Allein Siemens wird 1.640-mal genannt, verteilt über 28 der 62 Kategorien. Oft ist Siemens sogar Kategorie-Leader in einem Feld, das gar nicht sein Kerngeschäft ist.

Dahinter folgen Bosch (803 Nennungen in 16 Kategorien), ABB (803 in 17), Schneider Electric (639 in 15), Beckhoff (512 in 6), Emerson (495 in 11), KSB (452 in 5), Liebherr (436 in 6), Festo (431 in 8) und Phoenix Contact (410 in 11).

Als Spezialist konkurrierst Du damit nicht nur mit Deinen direkten Wettbewerbern, sondern zusätzlich mit den Konzernen, die das Modell als Standardantwort parat haben. Wer in seiner Kategorie nicht klar präsent ist, überlässt das Feld genau diesen Platzhirschen.

Befund 6: Die Antwort entsteht aus Drittquellen – nicht aus Deiner Website

Und jetzt der Befund, der die meisten überrascht. Wir haben ausgewertet, aus welchen Quellen die KI ihre B2B-Antworten baut. Sie stützt sich auf strukturierte externe Quellen wie Lieferantenportale, Branchenverzeichnisse, Fachseiten, Wikipedia und Reddit.

Die meistzitierten Domains sprechen eine klare Sprache: wlw.de (5.487 Zitierungen), reddit.com (3.115), chemie.de (2.782), de.wikipedia.org (2.666), induux.de (1.882), mordorintelligence.com (1.696), europages.de (1.595) und en.wikipedia.org (1.266). Allein die zehn häufigsten Domains stellen zusammen 18,8 % aller Zitierungen. Wikipedia kommt insgesamt auf 3.932 Zitierungen, Reddit auf 3.115, LinkedIn dagegen nur auf 270.

Abbildung 3: Citation Split

Der wichtigste Wert steht aber woanders. Von 118.099 Zitierungen führen nur 5.955 auf die Domain des jeweiligen Teilnehmers. Das sind gerade einmal 5 %. Die anderen 95 % stammen aus externen Quellen.

Das verändert die Content-Logik grundlegend. Deine eigene Website bleibt wichtig, aber sie ist nicht mehr die Quelle, aus der die KI Deine Marke erklärt. Das passiert offpage. Citation Gaps sind die neuen Content Gaps. Wo Wettbewerber in den relevanten Drittquellen auftauchen und Du nicht, entsteht Deine Lücke.

Was Du jetzt tun kannst: 5 Hebel für mehr KI-Sichtbarkeit

Die gute Nachricht: GEO ist kein Buzzword, sondern messbare, machbare Arbeit. Aus den Daten lassen sich fünf konkrete Hebel ableiten, mit denen Du Deine Position in KI-Antworten verbesserst.

1. Citation Coverage prüfen. Finde heraus, welche Top-Quellen Deine Wettbewerber zitieren und Dich nicht. Fehlt Deine Marke auf wlw, induux, europages, industrystock oder relevanten Fachportalen? Und sind die vorhandenen Einträge aktuell und semantisch korrekt? Ein guter Startpunkt sind die wichtigen Webkataloge und Verzeichnisse.
2. Semantische Verankerung stärken. Wird Deine Marke mit den richtigen Attributen verbunden – Produktkategorien, Zertifizierungen, Branchen, Anwendungen, Standorten? Und steht sie in Vergleichskontexten neben den richtigen Wettbewerbern?
3. Entity-Hub auf der eigenen Website. Eine klare, zentrale Marken-Seite, sauberes Organization- und Brand-Schema, eine saubere Produkt- und Kategorie-Struktur sowie crawl- und renderbare Inhalte. Technical SEO bleibt das Fundament. Wie Du dafür strukturierte Daten richtig einsetzt, zeigen wir Dir Schritt für Schritt.
4. Partner-, Händler- und Verzeichnis-Texte verbessern. Gerade im B2B liefern Händler-, Distributor-, Verbands- und Marktplatzprofile die externe Bestätigung, aus der KI-Systeme eine Marke einordnen. Diese Texte sind GEO-relevant und ein natürlicher Teil einer sauberen Offpage- und Linkbuilding-Strategie.
5. Wiederholt messen. GEO ist kein einmaliger Audit. Baseline messen, Lücken schließen, externe Profile verbessern, erneut messen und die Veränderung im Share of Voice über die Zeit verfolgen. Wie viel Traffic ChatGPT & Co. Dir schon heute schicken, trackst Du übrigens in GA4.

Wenn Du GEO systematisch in Deine bestehende Strategie einbetten willst, ist das kein Bruch mit dem, was Du kennst, sondern die konsequente Erweiterung. Auch die Frage, wie sich Werbung in der KI-Suche verändert, gehört dazu; dazu haben wir uns SearchGPT und ChatGPT Ads genauer angesehen.

Fazit

Die Zahlen dieser Studie lassen wenig Interpretationsspielraum. 94 % der B2B-Käufer:innen nutzen KI zur Recherche. Die typische Antwort nennt nur rund 9 Marken, in der engeren Wahl bleiben 3 bis 5. Selbst die stärkste Marke hält nur 17,2 % Share of Voice, im Schnitt sind es 6,6 %. In 40 von 62 Kategorien führt ein Wettbewerber. Und 95 % der Zitierungen entstehen außerhalb Deiner eigenen Website.

Unsere klare Empfehlung: Behandle KI-Sichtbarkeit ab jetzt wie eine eigene Disziplin. So ernst, wie Du vor zehn Jahren Google-Rankings genommen hast. Fang klein an. Miss zuerst, wo Du in den vier Modellen heute stehst und wo Deine größten Citation Gaps liegen. Genau das ist der Moment, an dem aus einem abstrakten Trend eine konkrete To-do-Liste wird.

Du willst wissen, welchen Anteil Deine Marke aktuell an KI-Antworten hält? Mit ucited.ai siehst Du Deine eigenen Zahlen über ChatGPT, Gemini, Copilot und Perplexity, inklusive Wettbewerbern, Zitierungen und konkreten Lücken.

Zur Methodik: Markt und Sprache Deutschland/Deutsch, B2B-Industrie. 62 Teilnehmer mit je eigener Kategorie, 10 neutrale Prompts je Teilnehmer, 4 Modelle (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot), 5 Iterationen je Prompt und Modell. Share of Voice = Anteil einer Marke an allen dedupliziert erkannten Marken-Nennungen ihrer Kategorie; pro Antwort zählt jede Marke einmal. Gemini löste in diesem Datensatz keine Live-Websuche aus (0 %). Quelle: ucited GEO-Studie, ucited.ai ist das GEO-Tool von morefire.