Positionierung schlägt Sichtbarkeit: Warum B2B-Anbieter in KI-Suchmaschinen über ihre Marke gefunden werden

Kurz & Knapp

KI-Suchmaschinen basieren auf Trainingswissen und Empfehlungen, nicht auf aktiver Suche, was die Bedeutung von Positionierung, Content und Reputation für B2B-Marken erhöht.
Traditionelles SEO ist im KI-Zeitalter weniger relevant; stattdessen ist eine klare, spezialisierte Positionierung entscheidend, um in Empfehlungen sichtbar zu sein.
Organisatorische Silos zwischen Marketing, Sales und Geschäftsführung behindern eine konsistente Markenstrategie, die im KI-Zeitalter zur entscheidenden Infrastruktur wird.

Bei meinem eigenen Startup Careertrainer.ai kommen aktuell rund 70 bis 80 Prozent der qualifizierten Anfragen aus KI-Suchmaschinen. Die Leute haben vorher mit ChatGPT, Perplexity oder Claude über ihr Problem gesprochen – und Careertrainer als Lösung empfohlen bekommen. Das ist kein Ausreißer, das ist ein Frühindikator. Und es ist der Grund, warum ich in diesem Artikel über etwas schreibe, das auf den ersten Blick weich klingt: Marke.

Der entscheidende Punkt: Was du in ChatGPT siehst, wenn du selbst nach deinem Unternehmen suchst, ist nur die Spitze des Eisbergs. Eine aktuelle Studie von Demand Genius zeigt, dass in 84 Prozent der KI-Gespräche entlang einer B2B-Kaufentscheidung gar keine aktive Suche ausgelöst wird. Das LLM antwortet aus seinem Trainingswissen – also aus dem, was es über deine Marke gelernt hat, lange bevor jemand konkret nach dir fragt.

In diesem Artikel teile ich, warum sich für B2B-Anbieter im KI-Zeitalter nicht primär die Marketing-Taktik verschiebt, sondern die Logik dahinter. Warum Positionierung wichtiger wird als Keyword-Auswahl. Und welche drei Hebel jetzt darüber entscheiden, ob du in KI-Suchmaschinen empfohlen wirst – oder unsichtbar bleibst.

Was sich für B2B-Anbieter in KI-Suchmaschinen gerade verändert

Im klassischen SEO war die Logik einfach: Du hast Keywords identifiziert, dafür Inhalte produziert und versucht zu ranken. Das funktioniert weiterhin – aber es greift zu kurz, sobald deine Zielgruppe anfängt, KI-Suchmaschinen für Recherche zu nutzen.

In ChatGPT findet kein Keyword-Match statt, sondern ein Gespräch. Wenn jemand fragt "Welches Projektmanagement-Tool eignet sich für mein 30-Personen-Marketing-Team?", dann zerlegt ChatGPT diese Frage nicht in ein Keyword. Es greift auf das zurück, was es über die Kategorie weiß, und gibt eine personalisierte Antwort. Der Kontext aus dem bisherigen Chatverlauf fließt mit ein. Mal mit Empfehlung konkreter Anbieter, mal ohne.

Das hat zwei Konsequenzen für B2B-Anbieter. Erstens: Die Frage "Für welches Keyword ranken wir?" wird ersetzt durch "Was weiß das LLM über uns – und stimmt das mit unserer Positionierung überein?". Zweitens: Empfehlung ersetzt zunehmend Discovery. Anders als Google ist ChatGPT keine Verzeichnis-Plattform, die dich zu Anbietern weiterleitet. Es ist ein Berater, der direkt empfiehlt – oder eben nicht.

84 Prozent der KI-Empfehlungen entstehen ohne aktive Suche

Die Studie von Demand Genius hat tausende Prompts entlang typischer B2B-Buyer-Journeys getestet – von Awareness über Consideration bis Conversion. Das Ergebnis ist deutlich: In der Awareness- und Consideration-Phase wurde in null Prozent der Fälle aktiv gesucht. Erst in der Conversion-Phase löste das LLM überhaupt Recherche aus, und auch dort nur in etwa der Hälfte der Fälle.

Übersetzt heißt das: Wenn ein potenzieller Kunde mit ChatGPT über sein Problem spricht, wird in den meisten Fällen aus Trainingswissen geantwortet. Das LLM zieht aus seinem internen Modell der Welt, nicht aus einer Live-Recherche. Es weiß, dass es eine Kategorie wie "Projektmanagement-Tools" gibt. Es weiß, welche Anbieter in dieser Kategorie als Referenz gelten. Und es hat eine Vorstellung davon, wofür jeder dieser Anbieter steht.

Hier liegt der entscheidende Bruch zur klassischen SEO-Logik. Du kannst nicht für jede mögliche Prompt-Variante Content produzieren. Ein einziges Keyword wie "Projektmanagement-Tool" kann sich in tausende verschiedene Prompt-Formulierungen aufspalten – mit Kontext zu Branche, Teamgröße, Tech-Stack, Persona des Fragenden. Die Strategie, jedem dieser Prompts hinterherzulaufen, scheitert an der Mathematik. Der einzige skalierbare Hebel ist, das Trainingswissen selbst zu beeinflussen.

Warum klassisches SEO-Denken im KI-Zeitalter in die Irre führt

SEO und GEO werden oft in einen Topf geworfen. Das ist verständlich, weil beide Disziplinen mit Sichtbarkeit in Suchsystemen zu tun haben. Aber die Mechanik dahinter ist unterschiedlich – und wer sie gleich behandelt, optimiert an der falschen Stelle.

Klassisches SEO ist im Kern Discovery. Google ist ein Verzeichnis, das auf eine Suchanfrage hin Links anbietet. Du rankst gut, klickst durch, landest auf einer Webseite. Dein Job als Anbieter ist, in diesem Verzeichnis prominent vorzukommen.

Generative Engine Optimization funktioniert anders. Das LLM ist kein Verzeichnis, sondern ein Berater. Es antwortet direkt, empfiehlt direkt, und nur in Ausnahmefällen verweist es überhaupt auf eine Quelle. Wer Sichtbarkeit hier wie Sichtbarkeit bei Google denkt, optimiert auf die falschen Metriken. Rankings gibt es nicht. Klicks sind sekundär. Was zählt, ist: Wirst du in der Antwort genannt? Wie wirst du beschrieben? Empfiehlt das System dich proaktiv – oder muss der Nutzer explizit nach dir fragen?

Daraus folgt: Eine SEO-Mentalität, die nach jedem Prompt jagt und Content für jede Variante produziert, schafft im KI-Zeitalter mehr Probleme als Lösungen. Sie verwässert deine Markenwahrnehmung, weil das LLM aus widersprüchlichen Inhalten ein widersprüchliches Bild zieht. Was funktioniert, ist das Gegenteil: weniger Content, dafür konsistenter und schärfer auf eine klare Positionierung ausgerichtet.

Drei Hebel, über die deine Marke in LLMs entsteht: Positionierung, Content, Reputation

Wenn das LLM aus Trainingswissen antwortet, dann besteht dieses Wissen über deine Marke aus drei Quellen. Diese drei Quellen sind die einzigen Stellschrauben, die du hast.

Positionierung ist, was du selbst über dich sagst. Deine Homepage. Deine Über-uns-Seite. Deine Branchen- und Use-Case-Pages. Das LLM liest und versteht, wofür du dich hältst und für wen du gemacht bist.

Content ist, was du konsistent rausgibst. Blog-Artikel, eigene Studien, Whitepaper, LinkedIn-Posts, Podcasts, Videos. Jedes Stück Content ist ein Datenpunkt, der deine Positionierung bestätigt – oder verwässert.

Reputation ist, was andere über dich sagen. Reviews auf G2, Capterra oder OMR. Erwähnungen in Branchenmedien. Backlinks von relevanten Drittquellen. Diskussionen auf Reddit oder LinkedIn. Diese externe Validierung gewichtet das LLM überproportional, weil sie als unabhängiges Signal gilt.

Der entscheidende Punkt: Diese drei müssen nah beieinander liegen. Wenn du dich auf der Website als Premium-Anbieter positionierst, dein Content aber generische Anfänger-Themen behandelt und deine Reviews dich als günstige Einsteigerlösung beschreiben, dann hat das LLM kein klares Bild von dir. Im Zweifel rät es. Und es rät selten zu deinen Gunsten.

Warum Positionierung der eigentliche Engpass für B2B-Anbieter ist

In der Praxis sehe ich immer wieder dasselbe Muster: B2B-Anbieter haben starke Substanz, aber schwache Selbstbeschreibung. Sie wissen sehr genau, was sie können – aber auf der Website steht "Lösungen für moderne Unternehmen" oder "Software für effiziente Prozesse". Das ist nicht falsch. Es ist nur leer.

Ein Beispiel: Ein Projektmanagement-Tool, das eigentlich auf Marketing-Agenturen mit 20 bis 50 Mitarbeitern spezialisiert ist, aber auf der Website "für moderne Teams" wirbt. Das LLM hat keine Chance, dieses Tool dem richtigen Käuferkreis zuzuordnen. Wenn jemand fragt "Welches PM-Tool eignet sich für eine 35-Personen-Marketing-Agentur?", greift das LLM auf Anbieter zurück, die diese Spezialisierung klar kommunizieren. Selbst wenn das spezialisierte Tool objektiv besser passt – es taucht nicht auf, weil es sich nicht als das beschreibt, was es ist.

Das ist kein Marketing-Problem im klassischen Sinn. Es ist ein strategisches Problem auf Geschäftsführungsebene: Für wen sind wir gemacht – und sind wir bereit, diese Spitzheit auch zu kommunizieren? Viele B2B-Anbieter scheuen davor zurück, weil sie Angst haben, andere Zielgruppen auszuschließen. Das ist nachvollziehbar, aber im KI-Zeitalter teurer als früher. Unscharfe Positionierung führt zu unscharfer Wahrnehmung im LLM – und unscharfe Wahrnehmung führt zu Nicht-Empfehlung.

Spitze Nische schlägt breite Reichweite – warum spezialisierte Anbieter im Vorteil sind

Wer als spezialisierter B2B-Anbieter versucht, gegen Asana, Notion oder Salesforce zu konkurrieren, verliert. Diese Tools sind in den Trainingsdaten der LLMs als Standardreferenzen für ihre Kategorie zementiert. Sie werden bei generischen Anfragen empfohlen, weil sie über Jahre eine massive Datenspur hinterlassen haben.

Was funktioniert, ist das Gegenteil: eine spitze Sub-Kategorie besetzen. Nicht "Projektmanagement-Tool", sondern "Projektmanagement-Tool für Marketing-Agenturen". Nicht "CRM-Software", sondern "CRM für SaaS-Vertriebsteams im DACH-Raum". Nicht "HR-Plattform", sondern "Vertriebstrainingsplattform für Versicherungen".

Der Vorteil für mittelgroße und spezialisierte B2B-Anbieter ist hier strukturell. Sie haben fast immer eine echte Spezialisierung – sie kommunizieren sie nur nicht spitz genug. Wenn ein Anbieter bislang in zwölf Branchen tätig ist, davon aber 70 Prozent des Umsatzes aus drei Branchen kommen, dann ist die Positionierung im KI-Zeitalter nicht "wir sind branchenübergreifend tätig". Sie ist "wir sind die Spezialisten für diese drei Branchen". Diese Schärfung kostet kein Geld. Sie kostet Mut.

Sieben konkrete Hebel, die wir bei Careertrainer und Rawshot einsetzen

In meinen eigenen Projekten und in Kundenprojekten arbeite ich entlang von sieben konkreten Hebeln. Jeder davon zahlt auf einen der drei Bereiche Positionierung, Content oder Reputation ein.

Differenziertes Homepage-Messaging. Bei Careertrainer.ai haben wir auf der Startseite einen Slider, der die verschiedenen ICPs explizit benennt – inklusive der jeweiligen Benefits pro Zielgruppe. Das LLM versteht beim Crawlen sofort, wofür wir gemacht sind und wofür nicht.
Branchenseiten mit dynamischer Pflege. Wir haben für jede unserer Kernbranchen eine eigene Landingpage. Die Inhalte werden nicht einmal geschrieben und vergessen. Jeder Sales Call und jedes Kundenprojekt liefert neue Datenpunkte, die wir in regelmäßigen Abständen einarbeiten. Die Seiten werden über die Zeit messbar besser.
Use-Case-Seiten pro Persona. Pro relevanter Persona – Vertriebsleiter, Führungskraft, HR – gibt es eine eigene Seite, die das Tool aus deren Blickwinkel beschreibt. Das LLM nutzt diese Seiten, um Empfehlungen an spezifische Buyer-Personas auszurichten.
Case Studies, intern und extern. Konkrete Kundenprojekte mit messbaren Ergebnissen. Idealerweise nicht nur auf der eigenen Website, sondern auch auf Drittplattformen platziert – das wirkt zusätzlich auf den Reputation-Hebel.
Klassisches SEO als Fundament. Auch wenn GEO der neue Hebel ist – traditionelle SEO-Daten sind weiterhin wertvoll, gerade in etablierten Märkten mit klarem Suchvolumen. Wer in Google sichtbar ist, hinterlässt automatisch eine Datenspur, die LLMs aufnehmen.
Externe Validierung systematisch aufbauen. Reviews auf G2 und OMR, Backlinks aus relevanten Branchenmedien, Mentions in LinkedIn-Posts und Podcasts. Diese externen Signale sind aktuell überproportional wichtig in LLM-Empfehlungen.
Entity- und Brand-Arbeit. Bei Rawshot haben wir eine Grounding Page nach dem von Hans Kronenberg in Deutschland etablierten Webstandard implementiert. Das ist eine konkrete Methode, um LLMs strukturiert zu signalisieren, was deine Marke ist und wie sie verstanden werden soll. Es gibt mehrere Ansätze in dieser Richtung – wichtig ist, dass du dich aktiv mit der Frage beschäftigst, statt sie dem Zufall zu überlassen.

Warum Silos zwischen Marketing, Sales und Geschäftsführung das größte Hindernis sind

Der häufigste Grund, warum Positionierung in der Praxis scheitert, ist nicht fehlendes Wissen. Es sind organisatorische Silos.

Marketing baut Personas und schreibt Botschaften, ohne mit Sales zu sprechen. Sales führt täglich Gespräche mit echten Kunden und kennt die wahren Einwände, aber dieses Wissen fließt nicht zurück in das Messaging. Die Geschäftsführung sieht Positionierung als weiches Marketing-Thema und priorisiert sie hinter operativen Themen. Das Ergebnis sind drei verschiedene Versionen davon, wer das Unternehmen ist und für wen es gemacht ist.

Im KI-Zeitalter wird dieser Bruch nicht nur intern problematisch. Er wird extern sichtbar. Das LLM zieht aus dieser Diffusität ein diffuses Bild deiner Marke – und dieses diffuse Bild ist die Grundlage jeder Empfehlung.

Die Lösung ist nicht spektakulär, aber unbequem. Marketing, Sales und Geschäftsführung müssen sich auf eine gemeinsame Erzählung einigen. Wer ist unser Kernkunde? Wofür sind wir gemacht? Was sind die expliziten Trade-offs unseres Angebots? Diese Fragen lassen sich nicht delegieren. Sie sind Chefsache.

Marke wird im KI-Zeitalter zur strategischen Infrastruktur

Marke war für viele B2B-Anbieter lange ein weiches Thema. Schwer messbar, schwer zu rechtfertigen gegenüber dem Vertrieb, schwer in einem ROI-Kalkül zu verteidigen. Das ändert sich gerade.

Im KI-Zeitalter wird Marke mechanisch wirksam. Wie ein LLM dich versteht, entscheidet, wem es dich empfiehlt. Wie konsistent deine Positionierung, dein Content und deine Reputation zusammenpassen, entscheidet, wie scharf dieses Verständnis ausfällt. Das ist messbar – nicht perfekt, aber zunehmend gut. Tools wie Demand Genius oder eigene Audit-Methoden machen sichtbar, was ein LLM gerade über deine Marke denkt.

Damit verschiebt sich Marke aus dem Bereich "Kosmetik" in den Bereich "Infrastruktur". Sie wird zur Grundlage dafür, ob du in der zweiten Hälfte der 2020er-Jahre überhaupt noch in Sales-Pipelines auftauchst. Wer das verstanden hat, fängt jetzt an, an den drei Hebeln zu arbeiten – Positionierung schärfen, Content auf diese Positionierung ausrichten, Reputation systematisch aufbauen.

Wer wartet, bis die ersten Quartale spürbar einbrechen, wird feststellen, dass Marke nichts ist, was man in drei Monaten aufbaut. Die Datenspur, aus der LLMs lernen, entsteht über Jahre. Das ist die schlechte Nachricht. Die gute Nachricht: Wer jetzt anfängt, hat einen strukturellen Vorsprung, den Wettbewerber nur schwer aufholen können.

Nächste Schritte

Wenn du das Thema für dein Unternehmen angehen willst, sind drei Schritte sinnvoll:

Bestandsaufnahme machen. Frag ChatGPT, Perplexity und Claude konkret nach deiner Kategorie und schau, wer empfohlen wird. Dann frag direkt nach deinem Unternehmen – was wird gesagt, was nicht? Wo gibt es Lücken oder Falschaussagen?
Positionierung schärfen. Diskutiere intern – idealerweise mit Marketing, Sales und Geschäftsführung gemeinsam – wer dein Kernkunde ist und wofür ihr gemacht seid. Dokumentiert das in einem Positionierungs-Statement, das auf einer Seite Platz hat.
An den drei Hebeln arbeiten. Bring Homepage, Content und externe Reputation auf eine Linie. Das ist kein Sprint, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Aber jeder Schritt zahlt direkt auf dein Trainingswissen-Profil in den LLMs ein.

Wenn du das Thema strukturiert angehen willst, lass uns sprechen. Ich gehe gerne mit dir gemeinsam durch, wo dein Unternehmen aktuell in den großen LLMs steht – und welche Hebel für dich am sinnvollsten sind.