AI Visibility Audit für B2B-Unternehmen: Warum die Hausaufgaben vor dem Prompt-Tracking entscheiden

Kurz & Knapp

• B2B-Käufer nutzen KI-Systeme intensiv für ihre Recherche, was die Sichtbarkeit von Unternehmen in KI-gestützten Suchen entscheidend macht.
• Viele Unternehmen setzen auf Prompt-Tracking ohne klare Strategie, was zu irrelevanten Daten und fehlender Business-Relevanz führt.
• Ein strukturierter AI Visibility Audit in 2-3 Wochen hilft, strategische Grundlagen zu klären, relevante Prompts zu entwickeln und eine effektive Content- und Monitoring-Strategie aufzubauen.

B2B-Käufer nutzen KI-Systeme bereits massiv für ihre Kaufentscheidungen. 90% der B2B-Käufer adoptieren GenAI als primäre Recherche-Quelle neben Websites und klassischer Suche. 79% der B2B-Software-Käufer geben an, dass KI-Suche ihre Research-Prozesse verändert hat. Die Zahlen sind eindeutig: Wer in ChatGPT, Perplexity oder Google AI Mode nicht sichtbar ist, existiert für einen wachsenden Teil seiner Zielgruppe schlicht nicht.

Das Problem: Die meisten B2B-Unternehmen stürzen sich direkt ins Prompt-Tracking, ohne die grundlegenden strategischen Fragen geklärt zu haben. Das Ergebnis sind Monitoring-Dashboards voller irrelevanter Prompts, die weder die echten Kaufsituationen abbilden noch zu messbaren Business-Ergebnissen führen.

In diesem Artikel zeige ich dir, warum ein strukturiertes AI Visibility Audit der entscheidende erste Schritt ist – und wie du es als Sprint-Ansatz in deinem Unternehmen umsetzt.

Warum B2B-Unternehmen AI Visibility jetzt angehen müssen

Die Adoption verläuft im B2B-Bereich deutlich schneller als im Consumer-Bereich. Laut Forrester adoptieren B2B-Käufer KI-gestützte Suchen dreimal schneller als Konsumenten. Der Grund ist nachvollziehbar: Komplexe B2B-Kaufentscheidungen erfordern tiefgreifende Recherche über mehrere Systeme, Integrationen, Preismodelle und Use Cases. KI-Systeme nehmen genau diese Arbeit ab.

73% der B2B-Journeys dauern weniger als 12 Wochen – und KI beschleunigt diesen Prozess weiter. 29% der B2B-Käufer starten ihre Recherche mittlerweile öfter mit LLMs als mit Google. 75% der US-B2B-Käufer nutzen in Journeys unter 12 Wochen KI, Social Media oder Peer-Empfehlungen statt klassischer Sales-Kontakte.

Was das konkret bedeutet: Deine potenziellen Kunden recherchieren längst über ChatGPT oder Perplexity, bevor sie überhaupt auf deiner Website landen. Sie lassen sich von KI beraten, welche Anbieter in ihre Shortlist gehören. Wenn du dort nicht erscheinst, kommst du gar nicht erst in die engere Auswahl.

Bei meinem eigenen B2B-SaaS Rawshot kommen aktuell 70-80% der qualifizierten Leads über ChatGPT. Das ist kein Einzelfall – das ist der neue Standard für Unternehmen, die ihre AI Visibility strategisch aufgebaut haben.

Das grundlegende Problem: Prompt-Tracking ohne Strategie

Ich sehe es in Beratungsgesprächen immer wieder: Unternehmen kaufen sich ein AI-Monitoring-Tool, legen 50-100 Prompts an und wundern sich, warum sie keine Sichtbarkeit haben. Das liegt nicht am Tool. Es liegt daran, dass die Prompts die falschen Fragen beantworten.

Typische Fehler beim Prompt-Setup:

Du überwachst informationelle Prompts wie "Was ist ein CRM-System?" oder "Wie funktioniert Marketing Automation?" – Prompts, bei denen die KI die Antwort direkt aus ihrem Trainingswissen gibt, ohne Produkte zu nennen.

Du trackst viel zu generische Prompts wie "beste Projektmanagement-Software", ohne die spezifischen Kaufsituationen deiner Zielkunden zu berücksichtigen. Du legst fünf verschiedene Prompts für dasselbe Kriterium an ("mit Sonnenschutz", "die vor Sonne schützt", "mit UV-Filter"), weil du nicht verstanden hast, dass KI Synonyme versteht. Du hast keine Systematik, wie du aus 10-15 relevanten Kriterien ein effizientes Monitoring-Set aufbaust – und landest entweder bei zu wenigen oder viel zu vielen Prompts.

Das Ergebnis: Du zahlst für Prompt-Monitoring, das dir nicht weiterhilft. Du siehst Sichtbarkeits-Scores, die nichts über deine tatsächliche Business-Relevanz aussagen. Und du hast keine Grundlage für strategische Content- oder Positionierungs-Entscheidungen.

Der AI Visibility Audit als Sprint-Ansatz

Ein AI Visibility Audit ist kein monatelanges Consulting-Projekt. Es ist ein strukturierter Sprint über 2-3 Wochen, der alle strategischen Grundlagen klärt, bevor du auch nur einen Euro in Prompt-Tracking investierst.

Warum der Sprint-Ansatz funktioniert:

Er zwingt zur Priorisierung – du kannst nicht alles auf einmal analysieren, also konzentrierst du dich auf die geschäftskritischen Themen. Er benötigt Input aus Sales, Marketing und Produkt – und ein klar begrenzter Zeitrahmen macht es einfacher, diese Abstimmung intern zu verkaufen. Er liefert konkrete Deliverables – eine Prompt-Matrix, eine priorisierte Roadmap, eine Wettbewerbsanalyse. Keine endlosen Präsentationen, sondern Ergebnisse, mit denen du arbeiten kannst. Er schafft organisatorische Klarheit – wer ist verantwortlich für AI Visibility? Welche Teams müssen zusammenarbeiten? Welche Prozesse brauchen wir?

Der Sprint-Charakter hilft dir auch intern: Du kannst es als "Experiment" oder "Pilotprojekt" framen, ohne dass es sich nach einem riesigen strategischen Pivot anfühlt. Du bekommst Stakeholder-Buy-in, weil der Zeitrahmen begrenzt ist. Und du schaffst Momentum, weil schnell sichtbare Ergebnisse entstehen.

Die vier Phasen des AI Visibility Audits

Phase 1: Customer Research und Zielgruppenanalyse

Bevor wir über Prompts reden, müssen wir verstehen, wer deine Kunden wirklich sind. Nicht die Marketing-Persona aus 2019, sondern die echten Menschen, die bei dir anfragen, kaufen und wieder abspringen.

Was wir konkret machen:

Wir analysieren deine CRM-Daten und identifizieren Muster. Welche Branchen, Unternehmensgrößen, Job Titles tauchen gehäuft auf? Welche Deals wurden gewonnen, welche verloren – und warum?

Wir werten Sales-Call-Aufzeichnungen aus. Was sind die wiederkehrenden Fragen? Welche Einwände kommen? Welche Formulierungen nutzen deine Kunden, wenn sie ihr Problem beschreiben? Wir führen strukturierte Interviews mit deinem Sales-Team. Die wissen am besten, in welchen Situationen Kunden nach euch suchen, welche Trigger eine Anfrage auslösen und gegen wen ihr wirklich verliert.

Warum das so wichtig ist:

KI-Prompts sind hochgradig kontextbezogen. Ein potenzieller Kunde beschreibt ChatGPT nicht nur sein Problem, sondern auch seine Unternehmensgröße, bestehende Systeme, interne Widerstände, Budget-Rahmen. Wenn dein Content diese spezifischen Kontexte nicht abdeckt, wirst du nicht empfohlen – egal wie gut deine Domain Authority ist.

Tom Roach beschreibt das in seinem Framework zu Category Entry Points: Starke Marken müssen verstehen, in welchen konkreten Momenten Kunden nach ihnen suchen. Das gilt im KI-Zeitalter mehr denn je, weil die KI aktiv nach diesen Kontexten fragt.

Phase 2: Identifikation von Kaufsituationen (Category Entry Points)

Jetzt wird es strategisch. Wir arbeiten heraus, in welchen konkreten Situationen deine Zielkunden nach Lösungen wie deiner suchen. Das ist nicht dasselbe wie Keyword-Recherche.

Drei Kategorien von Kaufsituationen:

• Situative Kaufsituationen: Der Kontext löst den Bedarf aus. Beispiel: Ein Unternehmen bereitet eine SAP-Migration vor und sucht nach Integrationspartnern. Oder: Ein Scale-up wächst von 50 auf 150 Mitarbeiter und braucht professionellere Prozesse.
• Problembewusste Kaufsituationen: Der Kunde kennt sein Problem, aber noch nicht die Lösung. Beispiel: "Unsere Projektleiter verbringen zu viel Zeit mit manueller Dateneingabe." Oder: "Wir verlieren Deals, weil unser Sales-Team nicht auf aktuelle Produktinfos zugreifen kann."
• Veränderungsgetriebene Kaufsituationen: Eine interne Veränderung triggert die Suche. Beispiel: Ein neuer Head of Data wird eingestellt und will seine eigenen Tools einführen. Oder: Das Unternehmen wird übernommen und muss Systeme konsolidieren.

Das konkrete Deliverable:

Eine strukturierte Matrix mit 15-30 relevanten Kaufsituationen, priorisiert nach Business-Impact und Häufigkeit. Nicht hunderte von Keywords, sondern spezifische, situationsbezogene Momente, in denen potenzielle Kunden nach dir suchen sollten.

Diese Matrix ist Gold wert, weil sie zeigt, welchen Content du wirklich brauchst – und wo die größten Lücken in deinem aktuellen Setup sind.

Phase 3: Prompt-Methodik entwickeln

Jetzt übersetzen wir die Kaufsituationen in eine Prompt-Systematik. Das ist der Teil, den die meisten Unternehmen komplett überspringen – und genau deshalb scheitern sie.

Der fundamentale Unterschied zu Keywords:

Bei Google hast du nach einem Keyword gerankt und damit war es erledigt. Bei KI-Systemen ist der Suchraum exponentiell größer. Wenn du 10 relevante Kriterien für dein Produkt hast (Branche, Unternehmensgröße, Integrations-Anforderungen, Budget, Use Case, etc.), ergeben sich daraus theoretisch Millionen von Prompt-Kombinationen.

Das bedeutet: Du kannst nicht jede mögliche Kombination überwachen. Du brauchst ein Raster.

Unsere Systematik:

Wir identifizieren die 8-12 wichtigsten Kriterien, die KI-Systeme bei der Beratung zu deiner Produktkategorie abfragen. Das machen wir mit einem strukturierten Prompt-Research-Prozess, der in mehreren Layern verschiedene Sprachmodelle abfragt. Wir legen für jedes Kriterium einen transaktionalen Prompt an. Nicht "Was ist Projektmanagement-Software?", sondern "Ich suche Projektmanagement-Software für Remote-Teams" oder "...mit Zeiterfassung" oder "...die sich in Slack integriert". Wir taggen die Prompts nach Kriterien-Kategorien, damit wir später thematisch auswerten können.

Die Working Thesis dahinter:

Wenn du für jedes Einzelkriterium relevant bist, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass du auch in den Millionen Kombinationen dieser Kriterien sichtbar bist. Wenn du bei "Projektmanagement-Software für Remote-Teams" UND bei "Projektmanagement-Software mit Zeiterfassung" erscheinst, wirst du sehr wahrscheinlich auch bei "Projektmanagement-Software für Remote-Teams mit Zeiterfassung" genannt.

Das ist keine Garantie, aber eine verdammt gute Heuristik – und deutlich effizienter als der Versuch, jeden einzelnen Prompt zu überwachen.

Phase 4: Content-Ökosystem-Analyse

Jetzt schauen wir uns an, was du bereits hast – und wo die Lücken sind.

Was wir konkret analysieren:

• SEO-Fundament prüfen: Rankst du überhaupt für die Bottom-Funnel-Keywords, die auch für KI-Sichtbarkeit relevant sind? Laut Grow and Convert stammen 86% aller KI-Zitationen aus branchenspezifischen Quellen – und wer bei Google auf Seite 1 rankt, hat massive Vorteile bei KI-Sichtbarkeit.
• Content-Qualität bewerten: Ist dein Content aktuell? Laut Ahrefs sind von KI zitierte Inhalte im Durchschnitt 25,7% frischer als klassische organische Google-Ergebnisse. ChatGPT bevorzugt sogar noch neuere Inhalte – zitierte URLs sind dort 393-458 Tage jünger. Wenn deine "Evergreen"-Artikel seit drei Jahren nicht aktualisiert wurden, hast du ein Problem.
• Positionierungs-Klarheit testen: Wird aus deinem Content klar, für wen du existierst und welche spezifischen Probleme du löst? Oder ist alles generisch formuliert, weil du vor fünf Jahren "für alle" relevant sein wolltest?
• Content-Format-Analyse: Hast du noch viele alte Skyscraper-Artikel mit 5.000 Wörtern, die für Top-Funnel-Keywords geschrieben wurden? Die funktionieren bei KI-Suchen nicht mehr, weil KI die Antwort direkt liefert, ohne deine Seite zu zitieren.
• Zielgruppen-Seiten prüfen: Hast du dedizierte Landing Pages für verschiedene Branchen, Use Cases oder Unternehmensgrößen? Diese Seiten sind Gold für KI-Sichtbarkeit, weil sie genau die Kriterien-Fragen beantworten, die KI-Modelle stellen.

Das Deliverable:

Eine Content-Gap-Analyse mit priorisierten Empfehlungen. Welche Inhalte musst du aktualisieren? Welche neuen Inhalte brauchst du? Welche alten Inhalte kannst du archivieren, weil sie nur noch Traffic ohne Conversions bringen?

Die Roadmap: Von Audit zu Umsetzung

Am Ende des Audits hast du vier konkrete Deliverables:

• Eine Prompt-Matrix mit 15-30 transaktionalen Prompts, strukturiert nach Kaufsituationen und Kriterien. Das ist deine Monitoring-Grundlage – effizient, systematisch und auf echte Kundensituationen ausgerichtet.
• Eine Marktübersicht mit relevanten Quellen und Wettbewerbern. Du weißt, welche Domains in deinem Themenfeld von KI-Systemen bevorzugt zitiert werden, welche Wettbewerber regelmäßig genannt werden und warum. Das ist die Basis für Citation Outreach und Digital PR.
• Eine Content-Gap-Analyse mit priorisierter Roadmap. Nicht 50 Content-Ideen, sondern die 5-7 wichtigsten Themen, die jetzt den größten Impact haben – mit klarer Begründung, warum.
• Eine Kundenreise-Analyse mit konkreten Kaufsituationen. Du verstehst, wie potenzielle Kunden von der Problemwahrnehmung zur Kaufentscheidung kommen und wo KI-Systeme dabei eine Rolle spielen.

Mit diesen vier Bausteinen kannst du jetzt systematisch vorgehen:

Du legst das effiziente Prompt-Monitoring an – mit einem Tool deiner Wahl, aber mit der richtigen strategischen Grundlage. Du entwickelst eine Content-Strategie, die auf spezifische Kaufsituationen ausgerichtet ist, nicht auf generische Keywords. Du startest gezieltes Citation Outreach bei den Domains, die für deine Themen tatsächlich zitiert werden – nicht blind Reddit-Marketing. Du optimierst deine Positionierung und Messaging auf den relevanten Landing Pages.

Warum das eine riesige Chance für B2B-Unternehmen ist

Hier wird es interessant: Die großen Player kämpfen noch mit Legacy-Systemen, internen Abstimmungsprozessen und SEO-Teams, die seit zehn Jahren nach dem gleichen Playbook arbeiten. Während Konzerne noch diskutieren, ob "AI Visibility" ein eigenes Budget-Topic werden soll, können agile Mittelständler Fakten schaffen.

Die Daten von Grow and Convert zeigen: In Nischen-Branchen stammen bis zu 95% der KI-Zitationen von branchenspezifischen Quellen – primär von den Anbietern selbst. Das ist eine massive Chance für Unternehmen, die schnell handeln.

Dazu kommt: Die meisten B2B-Unternehmen haben Category Entry Points und Kaufsituationen nicht systematisch durchdacht. Weil es in der Keyword-Recherche keine Keywords dafür gab. Weil SEO sich von klassischem Marketing abgekoppelt hat. Diese Lücke kannst du jetzt füllen – bevor es deine Konkurrenz tut.

Warum ein externer Blick hilft

Eine Sache höre ich in fast jedem Audit-Projekt: "Das hätten wir intern so nie herausgearbeitet." Der Grund ist Betriebsblindheit. Wenn du seit Jahren in deinem Markt arbeitest, siehst du bestimmte Muster nicht mehr. Du verwendest intern etablierte Begriffe, die deine Kunden gar nicht nutzen. Du überschätzt, wie klar deine Positionierung wirklich ist.

Ein strukturiertes Audit mit externem Blick zwingt dich, die richtigen Fragen zu stellen – und zwar in der richtigen Reihenfolge. Es bringt Sales, Marketing und Produkt an einen Tisch, was intern oft monatelang nicht passiert. Und es liefert dir die Legitimation, intern Ressourcen für AI Visibility freizuschaufeln, weil du nach dem Sprint klare Zahlen und Prioritäten hast.

Fazit: Die Hausaufgaben vor dem Tracking

AI Visibility ist kein Tool-Problem. Es ist ein Strategie-Problem. Die Frage ist nicht, welches Monitoring-Tool du kaufst. Die Frage ist, ob du die richtigen Prompts überwachst, ob dein Content die richtigen Kaufsituationen abdeckt und ob KI-Systeme überhaupt verstehen, für wen du existierst.

Ein AI Visibility Audit klärt genau das – in einem strukturierten Sprint, der alle Stakeholder einbindet und dir eine klare Roadmap liefert. Kein monatelanges Consulting-Projekt, sondern 2-3 Wochen fokussierte Arbeit mit konkreten Ergebnissen.

Die Zahlen sind eindeutig: 90% der B2B-Käufer nutzen GenAI bereits, 79% sagen, dass KI ihre Research-Prozesse verändert hat, und 29% starten öfter mit LLMs als mit Google. Die Frage ist nicht mehr, ob KI-Sichtbarkeit relevant wird. Die Frage ist, ob du dabei bist, wenn deine potenziellen Kunden ChatGPT nach Lösungen wie deiner fragen.