Warum ChatGPT deine Konkurrenz empfiehlt – und wie B2B-Unternehmen das ändern

Kurz & Knapp

Viele B2B-Unternehmen sind in KI-Suchen unsichtbar, weil sie kein solides SEO-Fundament haben und veraltete Content-Strategien verwenden.
Erfolgreiche AI-Visibility erfordert eine klare Positionierung, aktuelle Inhalte und die Identifikation von Category Entry Points, die spezifische Kundenbedürfnisse ansprechen.
Unternehmen, die jetzt ihre SEO- und Content-Strategien anpassen, können schnell Sichtbarkeit in KI-Suchen aufbauen und sich Wettbewerbsvorteile sichern.

Stell dir vor: Ein potenzieller Kunde fragt ChatGPT nach den besten Anbietern in deiner Branche. Die KI listet fünf Unternehmen auf – dein Wettbewerber ist dabei, du nicht. Dieses Szenario passiert gerade millionenfach. Und die meisten B2B-Unternehmen wissen nicht einmal, dass sie unsichtbar sind.

Bei meinem eigenen B2B-SaaS Rawshot kommen aktuell 70-80% der qualifizierten Leads über ChatGPT. Das ist kein Einzelfall. Laut Forrester adoptieren B2B-Käufer KI-gestützte Suchen dreimal schneller als Konsumenten. Der Grund: Hohe Kaufentscheidungen erfordern tiefgreifende Recherche – und KI liefert genau das effizienter als zehn blaue Google-Links.

In diesem Artikel zeige ich dir die drei häufigsten Gründe, warum KI-Suchen dein Unternehmen nicht empfehlen – basierend auf meinen Beratungsprojekten und AI Visibility Audits der letzten zwölf Monate. Du erfährst außerdem konkrete Prompt-Beispiele und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um deine Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews systematisch aufzubauen.

KI-Suche ist nicht die Zukunft – sie ist die Gegenwart

Die Diskussion, ob Google oder ChatGPT gewinnt, führt am eigentlichen Punkt vorbei. Die Zukunft ist modular: Verschiedene KI-Suchen bedienen unterschiedliche Use Cases. ChatGPT und Google sind die Generalisten, aber spezialisierte Tools wie Claude oder Perplexity gewinnen in Nischen-Anwendungsfällen.

Google bleibt der klare Marktführer. Aber ChatGPT ist je nach Branche und Nische bereits signifikant – besonders im B2B-Bereich. KI-Suchen sind das bessere Interface für komplexe Recherchen. Sie erleichtern dem Nutzer die Suche und führen bei den richtigen Gegebenheiten zu besseren Ergebnissen. Selbst Google pusht den KI-Modus mittlerweile aktiv über Pop-ups und integriert AI Overviews immer prominenter.

Was ich bei Kunden und eigenen Produkten sehe: Die Anfragen über KI-Suchen sind qualitativ hochwertiger. Die Leute sind gut informiert, haben sich bereits mit der Marke beschäftigt und führen zu ordentlichen Projekten. Das gilt sowohl für den deutschen als auch den englischen Markt – wobei Englisch beim Thema AI Visibility naturgemäß etwas weiter ist.

Grund 1: Dein SEO-Fundament fehlt

Der offensichtlichste Grund, warum B2B-Unternehmen in KI-Suchen unsichtbar sind: Sie haben die SEO-Hausaufgaben nicht gemacht. Das klingt banal, aber die Zahlen sprechen eine klare Sprache.

Laut einer Studie von Grow and Convert stammen 86% aller KI-Zitationen aus branchenspezifischen Quellen – und nur 14% aus generischen Seiten wie Reddit, Wikipedia oder Forbes. Bei ihren B2B-Kunden erschienen die eigenen Inhalte in 88% der analysierten Themen als Quellen in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews.

Das bedeutet konkret: Wer bei Google auf Seite eins rankt, hat massive Vorteile bei der KI-Sichtbarkeit. KI-Suchen durchsuchen das Web, um ihre Antworten zu verifizieren – und was bei Google gut rankt, wird auch von LLMs gefunden und zitiert.

Im Umkehrschluss: Wer die letzten Jahre nicht in SEO investiert hat, hat ein grundsätzliches Problem.

Die häufigsten technischen Fehler

Gerade bei größeren Unternehmen mit Eigenentwicklungen sehe ich immer wieder dieselben Probleme. Die Webseite ist nicht crawlbar oder indexierbar. Es gibt keine strukturierten Inhalte – oder zu wenig davon. Und JavaScript-Rendering verhindert, dass Inhalte korrekt im HTML erscheinen.

Ein konkretes Beispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer hatte ein modernes Frontend mit React, aber die eigentlichen Inhalte wurden erst beim Client-Rendering geladen. Google und ChatGPT sahen nur leere Container-Elemente. Nach der Umstellung auf Server-Side-Rendering stiegen die organischen Rankings innerhalb von drei Monaten um durchschnittlich 23 Positionen.

Was du prüfen solltest

Teste folgende Punkte für deine Website:

Sind alle wichtigen Seiten in der Google Search Console indexiert?
Funktioniert die Seite ohne JavaScript? (Teste mit deaktiviertem JS im Browser)
Existiert strukturiertes Markup (Schema.org) für deine wichtigsten Inhalte?
Gibt es ein Content-Ökosystem mit verlinkten Touchpoints?

Diese Grundlagen sind Voraussetzung für alles, was folgt. Ohne SEO-Fundament nützt die beste GEO-Strategie nichts.

Grund 2: Deine Content-Formate und Workflows stammen aus dem letzten Jahrzehnt

Der zweite Grund ist weniger offensichtlich: Viele Unternehmen haben zwar SEO gemacht – aber mit Methoden, die nicht mehr funktionieren.

Konkret denke ich an die Skyscraper-Methodik: ellenlange Artikel mit 5.000 Wörtern, 20 eingebetteten Videos, aufgebaut in Hub-und-Spoke-Modellen. Das hat früher sehr gut funktioniert. Bei KI-Suchen ist es kontraproduktiv.

Warum Skyscraper-Content in KI-Suchen scheitert

KI liest nicht deine gesamte Seite. Sie verarbeitet Fragmente. Was ganz unten steht – selbst wenn es wichtig ist – hat eine deutlich geringere Chance, aufgegriffen zu werden. Dazu kommt: Google belohnt solche Formate nicht mehr wie früher.

Viele Skyscraper-Inhalte sind zudem Top-of-Funnel-orientiert. "Was ist SEO?" zum Beispiel. Für solche Fragen gibt es keinen Traffic mehr, weil AI Overviews die Antwort direkt liefern. Das Ergebnis: Traffic-Einbußen und sinkende Sichtbarkeit.

Bottom-Funnel schlägt Top-Funnel

Bei der Content-Strategie für KI-Sichtbarkeit ist ein Umdenken nötig. Die klassische Unterteilung hilft als Orientierung: Bottom-Funnel-Inhalte sind kaufnah – und genau diese sorgen für AI Visibility. Das sind die Anfragen, bei denen du in KI-Suchen zitiert wirst.

Top-Funnel-Inhalte wie "Was ist CRM?" sind weiterhin relevant, wenn du sie bereits hast. Aber neue zu produzieren, ist wirtschaftlich fragwürdig. Wenn überhaupt, dann mit äußerster Vorsicht.

Der Evergreen-Mythos ist tot

Früher hieß es: Evergreen Content wird einmal geschrieben und bleibt dann fünf Jahre live. Vielleicht gab es mal ein Alibi-Update. Diese Zeiten sind vorbei.

Laut Ahrefs sind von KI zitierte Inhalte im Durchschnitt 25,7% frischer als klassische organische Google-Ergebnisse. ChatGPT zeigt dabei die stärkste Präferenz für aktuelle Inhalte – zitierte URLs sind dort 393-458 Tage jünger als bei organischen Google-Ergebnissen.

Das bedeutet: Regelmäßige Content-Aktualisierung ist kein Nice-to-have mehr. Sie ist Voraussetzung für AI Visibility. Überlege dir als Unternehmen, wie du dieses Thema systematisch angehst – und wie du KI einsetzt, um Aktualisierungen effizient umzusetzen.

Grund 3: Die KI versteht dein Angebot und deine Positionierung nicht

Das ist aus meiner Sicht der wichtigste Grund – und der am wenigsten offensichtliche. Hier liegt die größte Chance, weil es auch langjährige SEO-Veteranen betrifft.

Der Trugschluss lautet: Wenn ich für ein Keyword ranke, werde ich empfohlen. Das stimmt nicht. Bei KI-Suchen geht es nicht um Keywords, sondern um Kriterien.

Wie KI-Suchen wirklich funktionieren

KI-Suchmaschinen fragen den User konkret: Was suchst du? Und dann schlagen sie sogar eigene Kriterien vor. Bei einer Marketingagentur-Anfrage sagt ChatGPT zum Beispiel: "Du hast soundso viele Mitarbeiter, das ist deine Branche – schau darauf, dass die Agentur X, Y und Z mitbringt."

Diese Kriterien sind entscheidend. Und sie lassen sich nicht mit Keyword-Daten alleine herausfinden.

Ein konkretes Prompt-Beispiel

So könnte ein typischer Einstieg in eine ChatGPT-Konversation aussehen:

Prompt eines potenziellen Kunden:

Die Antwort von ChatGPT ist hochgradig personalisiert. Sie berücksichtigt Unternehmensgröße, bestehende Systeme, interne Widerstände und spezifische Anforderungen.

Wenn dein Content nur generisches "Projektmanagement-Software für Unternehmen" abdeckt, wirst du in dieser Antwort nicht erscheinen. Egal wie gut deine Domain Authority ist.

Category Entry Points: Das Konzept, das alles verändert

Tom Roach, VP Brand Strategy bei Jellyfish, hat das Konzept der Category Entry Points (CEPs) in den Marketingdiskurs gebracht. Im Kern sind CEPs die Momente, in denen potenzielle Kunden nach dir suchen – direkt oder indirekt.

Für KI-Suchen sind CEPs besonders relevant. Roach betont in seinem Artikel zu Brand Building in einer KI-Welt: KI-Assistenten haben eine praktisch unbegrenzte Kapazität für Details und benötigen gut strukturierte, informationsdichte Inhalte. Menschen hingegen haben kurze Aufmerksamkeitsspannen und erinnern sich nur an wenige Marken.

Das bedeutet: Du musst Content für zwei völlig unterschiedliche Zielgruppen erstellen – Menschen und KI-Modelle. Und Category Entry Points sind der Schlüssel, um beide zu erreichen.

So identifizierst du deine Category Entry Points

In meinen Beratungen arbeiten wir oft mit einer einfachen Excel-Struktur. Wir unterteilen Category Entry Points in verschiedene Kategorien:

Situative CEPs: Welche konkreten Situationen bringen Kunden dazu, nach dir zu suchen?
Problembewusste CEPs: Welche Probleme haben sie, die dein Angebot löst?
Veränderungsbasierte CEPs: Welche internen Veränderungen (neuer Head of, Systemwechsel, Wachstum) triggern die Suche?

Ein Beispiel: Wenn ein Unternehmen einen neuen Head of Data einstellt, sucht dieser nach Tools, die er einführen will. Das ist ein veränderungsbasierter CEP, der sich nicht aus Keyword-Daten ableiten lässt.

Warum du das nicht in Keyword-Tools findest

Die Challenge ist klar: Diese Daten existieren nicht in Ahrefs oder Semrush. Du kannst mit Prompt-Methodiken einiges ableiten und solltest das Ganze mit Suchvolumen abgleichen. Aber zu den meisten spezifischen CEPs wirst du keine Keyword-Daten finden.

Das ist gleichzeitig die Chance: Dieser Content hätte bei Google früher keinen Traffic generiert. Deshalb haben die meisten SEO-Agenturen und Content-Teams wenig davon produziert. Jetzt entsteht ein riesiges Spielfeld für Unternehmen, die verstehen, wie KI-Suchen funktionieren.

Praxisbeispiel: Spezifische Positionierung bei Rawshot

Bei meiner eigenen Software Rawshot haben wir das intensiv getestet. Der AI-Markt für Fotografie und Video ist extrem kompetitiv – ein echtes Haifischbecken. Aber in dem Moment, wo wir uns sehr spezifisch positioniert haben und das Messaging klar definiert haben, kam automatisch Visibility.

Konkreter Prompt-Test:

Rawshot erscheint auf Platz 2 – nicht wegen hohem Domain Rating oder großer Brand, sondern weil wir spezifisch kommuniziert haben, für wen wir existieren und welche Probleme wir lösen.

Das Spannende: Für solche spezifischen, kontextbezogenen Anfragen ist Domain Rating weniger wichtig als bei allgemeinen Themen. Die Personalisierung der KI-Antworten spielt dir in die Karten, wenn dein Messaging stimmt.

Zielgruppen-Seiten: Das unterschätzte Format

Software-Unternehmen machen es seit Jahren vor: Branchen-Pages und Zielgruppen-Seiten, die klar kommunizieren, für wen das Produkt gedacht ist und wie diese Zielgruppe damit arbeitet.

Genau diese Seiten gewinnen in der KI-Suche an Bedeutung. Sie beantworten die Kriterien-Fragen, die KI-Modelle stellen:

Für welche Branche ist das Produkt geeignet?
Welche Unternehmensgröße wird bedient?
Welche spezifischen Probleme werden gelöst?
Wie sieht die typische Nutzung aus?

Das ist nichts Neues – aber die meisten Unternehmen haben es nicht konsequent umgesetzt. Auch wir haben bei Rawshot noch einiges zu tun. Der Punkt ist: Solche Ansätze muss man klar durchdenken, strukturieren und auf der Website abbilden.

Was du konkret tun kannst: Die Roadmap

Basierend auf meinen Learnings aus dem letzten Jahr hier die konkreten Schritte:

Schritt 1: Analysiere deine Marktpositionierung

Schau dir an: Wie kommunizierst du aktuell? Für wen existierst du? Die meisten Unternehmen können das nicht in zwei Sätzen beantworten – und genau das ist das Problem.

Schritt 2: Mache eine echte Zielgruppenanalyse

Nicht die Standard-Persona aus dem Marketing-Playbook. Sondern: Wer sind unsere Kunden wirklich? Was haben die für einen Hintergrund? Wer hat angefragt? Wer saß im Verkaufsgespräch?

Datenquellen dafür:

Sales-Call-Aufzeichnungen
CRM-Analysen
Kundeninterviews
Support-Tickets

Schritt 3: Identifiziere Kaufsituationen (Category Entry Points)

Arbeite heraus, in welchen konkreten Situationen potenzielle Kunden nach Lösungen wie deiner suchen. Dokumentiere das strukturiert – als Excel, als Customer Journey Map, wie auch immer für dich funktioniert.

Schritt 4: Entwickle eine Prompt-Methodik

Bevor du dir ein AI Visibility Tracking Tool zulegst – und die sind nicht günstig – entwickle erst die Grundlagen. Definiere 10-30 relevante Prompts, die deine Zielkunden tatsächlich stellen würden. Nicht hunderte generische Keywords, sondern spezifische, situationsbezogene Anfragen.

Schritt 5: Mache einen Content Review

Schau dir an:

Was sind alte Inhalte, die nicht mehr funktionieren?
Was sind Inhalte, die früher funktioniert haben?
Was sind Inhalte, die noch fehlen?

Daraus ergibt sich eine priorisierte Roadmap, die du systematisch abarbeitest.

Schritt 6: Tracke themenzentriert statt keyword-basiert

Wenn du dann ein Tracking Tool nutzt, geh das Ganze themenzentriert an. Verschiedene Themen tracken, innerhalb jedes Themas automatisiert Prompts generieren. Das entspricht der Art, wie ich arbeite – und wie KI-Suchen tatsächlich funktionieren.

Warum das eine riesige Chance für den Mittelstand ist

Hier wird es strategisch interessant: Die großen Player kämpfen noch mit Legacy-Systemen und internen Abstimmungsprozessen. Während Konzerne noch diskutieren, 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.

Lass uns ehrlich sein: Die meisten von uns haben Category Entry Points nicht umgesetzt – oder nicht in der nötigen Tiefe. Weil es in der Keyword-Recherche keine Keywords dafür gab. Weil SEO sich von klassischem Marketing abgekoppelt hat. Hier gibt es klare Lücken – und wer sie jetzt füllt, baut nachhaltige Wettbewerbsvorteile auf.

Fazit: GEO ist mehr als optimiertes SEO

Die GEO-Strategie geht über klassisches SEO hinaus. Es geht nicht darum, für Keywords zu ranken. Es geht darum, dass KI-Modelle verstehen, für wen du existierst und welche Probleme du löst.

Das erfordert:

Solide SEO-Grundlagen – ohne die geht nichts
Moderne Content-Formate – fokussiert, aktuell, kaufnah
Klare Positionierung – nicht für Google, sondern für Zielkunden und KI-Modelle

Die gute Nachricht: Wer das jetzt anpackt, kann Sichtbarkeit in ChatGPT und anderen KI-Suchen relativ schnell aufbauen – selbst gegen größere Wettbewerber.

Die Frage ist nicht mehr, ob KI-Suchen relevant werden. Die Frage ist, ob du dabei bist, wenn deine potenziellen Kunden nach Lösungen wie deiner fragen.