Warum KI-Sichtbarkeit über Aufträge entscheidet

95 Prozent der B2B-Kaufentscheidungen sind bereits getroffen, bevor der Vertrieb überhaupt ins Spiel kommt. Die stille Vorauswahl läuft zunehmend über KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini und Co. Wer hier nicht erwähnt wird, büßt Opportunities und Aufträge ein. Höchste Zeit, dass B2B-Marketer KI-Sichtbarkeit genauso ernst nehmen, wie sie es jahrelang mit SEO und Google-Rankings getan haben.

Die Kaufentscheidung fällt, bevor der Vertrieb einbezogen wird

Die meisten Vertriebsmitarbeitenden in der Industriebranche kennen es: Ein Angebot wird abgelehnt, ohne dass sie je Gelegenheit hatten, es zu erklären. Das liegt nicht unbedingt am Preis, sondern an einem Rennen, das im Voraus gelaufen ist:

Laut B2B Buyer Experience Report 2025 von 6sense ist mehr als 60 Prozent der Buying Journey abgeschlossen, bevor Einkäufer*innen mit einem Anbieter spricht. In 95 Prozent der Fälle steht der Gewinner bereits am ersten Tag auf der Shortlist; vier von fünf Aufträgen gehen an den Favoriten, den der Interessent von Anfang an im Kopf hatte. Der vermeintliche Erstkontakt ist somit selten der reale Startpunkt, sondern die Bestätigung einer Entscheidung, die zuvor an anderer Stelle getroffen wurde.

Dieser Punkt lässt sich konkret benennen: Konstrukteure, Planer, Instandhalter und Einkäufer recherchieren digital und finden Lösungen für teils sehr spezifische Probleme nicht mehr nur in Fachforen, technischen Datenblättern oder Erfahrungsberichten, sondern zunehmend im Dialog mit KI-Assistenten.

Wenn der Erstkontakt über KI läuft, wird GEO zum neuen Türöffner

Lange galt: Wer bei Google gut rankt, wird von der Zielgruppe gefunden und als Anbieter in Betracht gezogen. Dieser Ansatz verliert mit der Verbreitung von KI-Plattformen rasant an Bedeutung. Sprachmodelle beantworten technische Fragen im Live-Chat und liefern Produktvorschläge, ohne dass Interessent*innen eine Website, einen Ratgeberbeitrag oder Community-Foren besuchen müssen. Laut der Studie von 6sense nutzen bereits 90 Prozent der B2B-Käufer*innen KI-Funktionen und Large Language Models (LLMs) im Kaufprozess.

Für B2B-Marketer bedeutet das: Inhalte müssen nicht mehr nur für Suchmaschinen lesbar, relevant und verständlich sein, sondern auch für KI-Modelle. Diese Disziplin kennen wir mittlerweile als Generative Engine Optimization, kurz GEO. Hier geht es einerseits um eine Weiterentwicklung klassischer SEO-Strategien, vor allem aber auch darum, Inhalte, Kernbotschaften und zugrundeliegende Daten in maschinenlesbare Form zu bringen. Beispielsweise sollten technische Kennwerte für Produkt- und Spezifikationsseiten in Tabellenform hinterlegt sein, die wichtigsten Informationen direkt auf der Seite ausgespielt werden und Fragen der Zielgruppe konkrete Antworten erhalten, etwa in einem FAQ.  

KI-Sichtbarkeit ist gut, richtige Antworten sind besser

Wer nun davon ausgeht, das Credo laute „Hauptsache in KI-Antworten auftauchen“, hat GEO und KI-Sichtbarkeit noch nicht als nachhaltig wirksamen Strategiebaustein gedacht. Entscheidend ist nicht nur ob, sondern auch wie ein Unternehmen in Sprachmodellen erwähnt und zitiert wird.

Wer in KI-Antworten genannt wird, stellt oft überrascht fest, dass darin völlig überholte, falsche oder unvollständige Informationen ausgespielt werden. Das passiert beispielsweise, wenn das KI-Modell einen fünf Jahre alten Gastbeitrag als Quelle heranzieht oder ein Vergleichsportal von Wettbewerbern. In diesen Fällen besteht zwar kein Sichtbarkeitsproblem, dafür aber ein handfestes Reputationsrisiko. Das heißt im Umkehrschluss: Sämtliche Produktdaten, wichtige Informationen zum Unternehmen sowie Relevanz- und Vertrauenssignale wie KPIs, Testimonials und Kundenfeedback müssen aktuell gehalten werden und sollten Bestandteil einer vorausschauenden Content-Planung sein.

Eine unterschätzte Ressource für KI & menschliche Beziehungen

Apropos Vertrauen: Das entsteht im B2B-Umfeld bekanntlich selten über Werbeversprechen, sondern über menschliche Beziehungen, Erfahrungswerte und nachgewiesene Expertise. Käufer*innen glauben Ingenieuren, Konstrukteuren und Entwicklern, die ihre Anforderung verstehen und adressieren können. Dieses Fachwissen gewinnt in der Flut KI-generierter Inhalte an Wert und ist Vertrauenssignal für Mensch und KI. Wer diese Expertise nicht in die Content-Erstellung und Marketing-Kampagnen einbindet, verschenkt eine starke Ressource.

Fazit: Was B2B-Marketer jetzt wissen und tun sollten

Für B2B-Unternehmen, die ihre KI-Sichtbarkeit verbessern und GEO als langfristige Disziplin voranbringen möchten, lassen sich drei Empfehlungen zusammenfassen:

1. Technische Inhalte maschinenlesbar aufbereiten: Strukturierte Daten erleichtern es Sprachmodellen, Inhalte zu finden, zu verstehen und korrekt auszuspielen. Markups nach Schema.org, Tabellen für technische Produktspezifikationen und Frage-Antwort-Strukturen sind wichtige GEO-Kriterien.
2. Internes Fachwissen im Marketing einbinden: Echte Erfahrungen und technische Expertise sollten integraler Bestandteil der Content- und Kampagnenplanung sein. Es lohnt sich, die Personen, die Kundinnen und Kunden häufig technisch beraten, in die Erstellung von Fachartikeln, Social-Media-Beiträgen und Interviews einzubeziehen.
3. Erfolgsmessung an Vertriebszahlen ausrichten: Der Beitrag von Marketing- bzw. GEO-Initiativen an der Geschäftsentwicklung zeigt sich erst, wenn er an Vertriebskennzahlen gekoppelt ist. Vorher-Nachher-Vergleiche der Opportunities und gewonnenen Angebote sind heute aussagekräftiger als klassische Marketing-KPIs wie Klicks und Seitenbesuche.

Zum Schluss noch ein kleiner Tipp: Es braucht nicht unbedingt ein großes MarTech-Relaunch-Projekt, um sich für GEO und KI besser aufzustellen. Hilfreich ist der Einstieg über einen einzelnen Use Case, etwa Optimierungen für eine ausgewählte Produktlinie oder Spezifikationsseite. Das bringt in kurzer Zeit erste Erkenntnisse darüber, welche Maßnahmen wirken und wie sie ausgerollt werden können.