Systematische Analyse der Wettbewerbslandschaft in ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode
Wettbewerbsanalyse in KI-Systemen: Wer wird empfohlen wenn du nicht genannt wirst?
Wenn potenzielle Kunden ChatGPT nach Lösungen in deiner Kategorie fragen, werden typischerweise 3 bis 5 Anbieter empfohlen. Bist du dabei? Und wenn nicht, wer stattdessen? KI-Wettbewerbsanalyse macht sichtbar, wie dein Markt in Sprachmodellen abgebildet wird, welche Konkurrenten dominieren und wo Positionierungschancen liegen, die du bisher übersehen hast.
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Für wen ist KI-Wettbewerbsanalyse besonders wertvoll?
Die Wettbewerbslandschaft in KI-Systemen unterscheidet sich oft überraschend von dem, was du aus klassischen Analysen kennst. Diese Rollen profitieren am meisten von systematischen Insights:
Marketing-Leiter und CMOs
Du investierst in Positionierung und Differenzierung, aber weißt nicht, ob diese Botschaften in KI-Empfehlungen ankommen. Während du klassische Wettbewerber im Blick hast, tauchen in ChatGPT möglicherweise ganz andere Namen auf.
Product Manager und Product Marketing
Du definierst Produktpositionierung und Wettbewerbsabgrenzung. Aber du siehst nicht, wie KI-Systeme die Kategorie strukturieren und welche Differenzierungsmerkmale dort überhaupt wahrgenommen werden.
Geschäftsführer und Strategie-Verantwortliche
Du brauchst strategische Markt-Insights für Investitionsentscheidungen. Die KI-Wettbewerbslandschaft zeigt eine neue Dimension: Wer gewinnt die Aufmerksamkeit der nächsten Käufergeneration?
Growth-Verantwortliche und Head of Demand Gen
Du suchst nach ungenutzten Kanälen und Positionierungslücken. KI-Systeme zeigen dir, bei welchen Anfragen niemand dominiert und wo du dich als erste Wahl etablieren könntest.
Warum die KI-Wettbewerbslandschaft jetzt strategisch relevant wird
Die Art wie B2B-Käufer Anbieter entdecken und vergleichen verändert sich fundamental. Diese Zahlen zeigen, warum du deine Wettbewerbsposition in KI-Systemen kennen musst:
der B2B-Käufer nutzen generative KI als eine ihrer wichtigsten Informationsquellen in jeder Kaufphase
Quelle: Forrester 2024
Anbieter werden typischerweise von KI-Systemen pro Kategorie empfohlen – wer nicht dabei ist, existiert für viele Käufer nicht
Quelle: Branchenbeobachtung
des Entscheidungsprozesses werden von generativen Suchsystemen beeinflusst, bevor ein Klick auf eine Website erfolgt
Quelle: Profound
der B2B-Käufer wünschen sich einen vertriebsfreien Kaufprozess – sie recherchieren selbstständig in KI-Tools
Quelle: Gartner 2024
Warum klassische Wettbewerbsanalyse für KI-Systeme nicht reicht
Du kennst deine Wettbewerber aus Messen, Ausschreibungen und Google-Rankings. Aber die KI-Wettbewerbslandschaft folgt anderen Regeln. Diese Herausforderungen erfordern einen neuen Ansatz:
So funktioniert systematische KI-Wettbewerbsanalyse
Ein strukturierter Prozess von der Marktdefinition bis zum laufenden Wettbewerbs-Monitoring. Das Ziel: Vollständige Transparenz über die Wettbewerbslandschaft in KI-Systemen.
Markt- und Kategorie-Mapping
Wir definieren zunächst, wie KI-Systeme deine Kategorie und angrenzende Segmente verstehen. Welche Begriffe werden verwendet? Wie grenzen sich Unterkategorien ab? Das bildet die Grundlage für alle weiteren Analysen.
Systematische Wettbewerber-Identifikation
Mit strukturierten Anfragen identifizieren wir alle Anbieter, die KI-Systeme in deiner Kategorie wahrnehmen. Nicht nur die offensichtlichen Konkurrenten, sondern auch aufstrebende Player, internationale Anbieter und Substitute aus angrenzenden Märkten.
Positionierungs- und Attribut-Analyse
Wir analysieren, welche Eigenschaften und Stärken KI-Systeme jedem Wettbewerber zuschreiben. Wie werden sie positioniert? Welche Differenzierungsmerkmale werden wahrgenommen? Wo gibt es Überschneidungen und wo klare Abgrenzungen?
Quellen-Mapping pro Wettbewerber
Wir identifizieren, welche Quellen die Empfehlungen für jeden Wettbewerber treiben. Fachmedien, Bewertungsportale, Wikipedia, eigene Websites. Das zeigt, wo Konkurrenten investiert haben und wo du ansetzen kannst.
Lücken- und Chancen-Analyse
Wir identifizieren Anfragen, bei denen kein Anbieter dominant ist oder bei denen deine Positionierung besser passen würde als die aktuell empfohlenen Wettbewerber. Diese Lücken sind konkrete Positionierungschancen.
Laufendes Wettbewerbs-Monitoring
Wir etablieren ein regelmäßiges Tracking der wichtigsten Wettbewerbs-Prompts. So erkennst du frühzeitig, wenn neue Konkurrenten auftauchen, bestehende an Sichtbarkeit gewinnen oder verlieren, oder sich die Kategorie-Wahrnehmung verschiebt.
Das ändert sich konkret durch systematische KI-Wettbewerbsanalyse
KI-Wettbewerbsanalyse liefert strategische Insights, die du aus klassischen Quellen nicht bekommst. Diese konkreten Ergebnisse bekommst du:
Vollständiges Bild der KI-Wettbewerbslandschaft
Du siehst alle Anbieter, die KI-Systeme in deiner Kategorie wahrnehmen. Nicht nur die bekannten Namen, sondern auch aufstrebende Wettbewerber und internationale Player, die du bisher nicht auf dem Radar hattest.
Klarheit über Kategorie-Wahrnehmung
Du verstehst, wie KI-Systeme deine Kategorie definieren und strukturieren. Das verhindert, dass du dich im falschen Kontext positionierst oder von Kategorie-Verschiebungen überrascht wirst.
Verständnis warum Wettbewerber empfohlen werden
Du erfährst, welche Quellen die Empfehlungen treiben und welche Positionierung wahrgenommen wird. Das zeigt dir konkret, wo Konkurrenten investiert haben und was du tun müsstest, um sie zu überholen.
Datengrundlage für Differenzierungsstrategie
Die Attribut-Analyse zeigt, welche Differenzierungsmerkmale in KI-Systemen überhaupt wahrgenommen werden. Du kannst deine Positionierung auf Basis von Fakten schärfen, nicht auf Basis von Annahmen.
Früherkennung neuer Marktteilnehmer
Neue Wettbewerber erkennst du, sobald sie in KI-Empfehlungen auftauchen, nicht erst wenn sie bei Ausschreibungen erscheinen. Das gibt dir Zeit zu reagieren, bevor sie sich etabliert haben.
Konkrete Handlungsempfehlungen für mehr Sichtbarkeit
Das Quellen-Mapping zeigt dir genau, welche Medien, Portale und Formate die KI-Empfehlungen in deiner Kategorie treiben. Du weißt, wo du präsent sein musst um empfohlen zu werden.
Identifikation von Positionierungslücken
Du siehst Anfragen, bei denen niemand dominant ist. Diese ungenutzten Positionen sind Chancen, dich als erste Wahl zu etablieren, bevor Wettbewerber die Lücke entdecken.
Strategische Basis für Investitionsentscheidungen
Mit harten Daten zur KI-Wettbewerbslandschaft kannst du Marketing-Investitionen, Produktpositionierung und Markteintritte besser begründen. Fakten statt Bauchgefühl in strategischen Diskussionen.
Häufige Fragen zur KI-Wettbewerbsanalyse
Antworten auf die wichtigsten Fragen zur systematischen Analyse der Wettbewerbslandschaft in KI-Systemen
Wie unterscheidet sich die KI-Wettbewerbsanalyse von klassischer Wettbewerbsbeobachtung?
Welche Wettbewerber tauchen in KI-Analysen auf, die ich aus klassischen Quellen nicht kenne?
Wie werden die relevanten Anfragen für die Wettbewerbsanalyse identifiziert?
Welche KI-Plattformen werden in die Wettbewerbsanalyse einbezogen?
Wie erkenne ich welche Quellen die Empfehlungen meiner Wettbewerber treiben?
Wie oft sollte die Wettbewerbsanalyse aktualisiert werden?
Was sind Positionierungslücken und wie finde ich sie?
Wie verstehe ich welche Attribute KI-Systeme meinen Wettbewerbern zuschreiben?
Was kostet eine professionelle KI-Wettbewerbsanalyse?
Kann ich die Wettbewerbsanalyse selbst durchführen oder brauche ich externe Unterstützung?
Wie fließen die Ergebnisse in meine Marketing- und Produktstrategie ein?
Wie erkenne ich frühzeitig wenn sich die Wettbewerbslandschaft verändert?
Verstehe deine Wettbewerbsposition in KI-Systemen
Ein AI Visibility Audit analysiert systematisch die Wettbewerbslandschaft in ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode. Du erfährst, welche Konkurrenten empfohlen werden, warum sie empfohlen werden, und wo Positionierungslücken liegen, die du besetzen könntest.
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Praxisbeispiel aus einem eigenen KI-Produkt
B2B SaaS Case Study: Wie eine klare Positionierung zur KI-Empfehlung führt
90 Tage
Rawshot.ai war als komplett neues B2B SaaS Produktim überfüllten AI-Image-Markt unsichtbar. Statt breiter, generischer Positionierung, haben wir das Gegenteil gemacht: Spitze Positionierung auf Fashion-E-Commerce und eine programmatische SEO-Strategie, die jeden relevanten Kaufmoment besetzt. Das Ergebnis: KI-Systeme ordnen Rawshot jetzt klar ein – und empfehlen es.
Leads aus organischer + KI-getriebener Sichtbarkeit
Was im AI Visibility Audit analysiert wurde:
- Strategische Positionierung: Bewusste Entscheidung für Fashion-E-Commerce statt breiten Markt
- Programmatische SEO-Kampagne: Templates für Vergleiche, Use-Cases und Alternativen
- Bottom-Funnel-Fokus: Jede Seite beantwortet eine konkrete Kaufsituation
- Keyword-Strategie mit Twist: SaaS-Keywords + Zielgruppen-Kontext für höhere Relevanz
"KI empfiehlt nicht den Größten, sondern den Passendsten. Wer einen semantischen Raum klar besetzt, wird zur offensichtlichen Wahl."
So arbeite ich mit eurem Team
Als Gründer weiß ich: Gute Zusammenarbeit entsteht nicht durch Prozesse, sondern durch klare Prinzipien. Diese drei Grundsätze bestimmen jede Zusammenarbeit – vom AI Visibility Audit bis zur Umsetzung.
Integrität & Klarheit
Radikale Ehrlichkeit über Prioritäten, Grenzen und Wirkung. Wir arbeiten nicht auf Vanity-KPIs oder isolierte Marketing-Metriken hin, sondern auf messbare Umsatzrelevanz, strategische Klarheit und verteidigbare Sichtbarkeit in KI-Systemen.
Partnerschaft & Team-Integration
Ich arbeite nicht neben eurem Team, sondern mit ihm. Direkte Zusammenarbeit statt Übergaben, kurze Entscheidungswege statt Abstimmungsschleifen. Ziel ist es, Komplexität zu reduzieren und Entscheidungen für Führungskräfte einfacher zu machen.
Nachhaltiger Wert & Systemdenken
Kein einmaliges Projekt, kein Wissens-Lock-in. Alle Ergebnisse werden so aufbereitet, dass sie intern nutzbar bleiben: dokumentierte Systeme, klare Logiken und LLM-Readiness, die unabhängig von Personen, Tools oder einzelnen Kanälen funktioniert.
Neueste YouTube Videos
Entdecke meine neuesten Videos zu SEO, Marketing und digitalem Wachstum. Praktische Tipps und Strategien für dein Business.
Agentur oder Sparring-Partner – was passt zu dir?
Beide Modelle haben ihre Berechtigung. Die Frage ist nicht, was besser ist – sondern was zu deiner Situation passt. Hier die wichtigsten Unterschiede.
Klassische SEO- & GEO-Agentur
Operative Umsetzung aus einer Hand
Wissenstransfer
Know-how bleibt bei der Agentur. Du bekommst Reports, aber nicht die Methodik.
Abhängigkeit
Langfristige Bindung üblich. Wechsel bedeutet Neustart.
Geschwindigkeit
Etablierte Prozesse, aber oft lange Abstimmungszyklen.
Transparenz
Reporting auf Ergebnis-Ebene. Was genau passiert, bleibt oft unklar.
Skalierung
Mehr Output = mehr Budget = mehr Köpfe.
Kosten-Struktur
Retainer + Projektbudgets. Overhead für Agentur-Infrastruktur.
Passt für: Unternehmen ohne eigenes Marketing-Team, die alles auslagern wollen.
Sparring-Partner
Strategie & Befähigung für dein Team
Wissenstransfer
Know-how wird aktiv übertragen. Dein Team lernt mit jedem Sparring.
Abhängigkeit
Ziel ist Unabhängigkeit. Du kannst jederzeit alleine weitermachen.
Geschwindigkeit
Direkte Kommunikation, schnelle Entscheidungen. KI-Workflows beschleunigen zusätzlich.
Transparenz
Volle Einblicke in Methodik, Tools und Prozesse. Nichts ist Black-Box.
Skalierung
KI-gestützte Workflows skalieren ohne proportional mehr Kosten.
Kosten-Struktur
Fester Sparring-Retainer. Kein Overhead, kein Agentur-Wasserkopf.
Passt für: B2B-Unternehmen mit eigenem Marketing-Team, die Kompetenz aufbauen wollen.
Für Unternehmen mit Inhouse-Kapazität ist Sparring meist der nachhaltigere Weg: Du baust echte Kompetenz auf statt Abhängigkeit.
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Transaktionale Prompts sind der Schlüssel zu Conversions in der KI-Ära. Mit der richtigen Content-Strategie fängst du Nutzer ab, die bereits kaufbereit sind. Deine Inhalte werden zur ersten Anlaufstelle für Kaufentscheidungen.
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Eine durchdachte Content-Strategie entscheidet heute darüber, ob deine Marke in KI-Systemen empfohlen wird. Mit dem richtigen Framework planst du Content, der sowohl Menschen als auch AI überzeugt. Für Marketing-Teams, die ihre Content-Strategie zukunftssicher aufstellen wollen.
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Das AI Visibility Audit zeigt dir, ob und wie KI-Systeme deine Marke empfehlen. Du erhältst eine detaillierte Analyse deiner aktuellen Position, konkrete Handlungsempfehlungen und eine priorisierte Roadmap für bessere KI-Sichtbarkeit.
KI Sichtbarkeitsanalyse: Wissen, wo du stehst
Eine KI Sichtbarkeitsanalyse zeigt dir datenbasiert, wie deine Marke in generativen KI-Systemen wahrgenommen wird. Du erfährst, bei welchen Prompts du empfohlen wirst, wo Wettbewerber dir voraus sind und welche Optimierungen den größten Impact haben.
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GEO-Expertise ist am Markt extrem knapp. Viele Bewerber kennen die Buzzwords, aber wenige verstehen wirklich, wie KI-Optimierung funktioniert. Mit den richtigen Interview-Fragen erkennst du echte Kompetenz und baust strategisches Know-how intern auf.
KI Workflows Inhouse: Ohne Entwickler zum automatisierten Team
KI-Workflows sind auch ohne Entwickler-Ressourcen möglich. Mit der richtigen Methodik und No-Code-Tools wie Make oder Zapier automatisierst du wiederkehrende Aufgaben und befähigst dein Team, selbst zu iterieren. Schluss mit Tool-Chaos und externen Abhängigkeiten.