Prompt Research: Wie B2B-Unternehmen ihre KI-Sichtbarkeit verstehen & optimieren

Während du noch Traffic-Reports analysierst, treffen deine potenziellen Kunden bereits Kaufentscheidungen bei ChatGPT. Sie googeln nicht mehr "Software für Buchhaltung", sondern fragen: "Wir sind ein Steuerberatungsbüro mit 12 Mitarbeitern und suchen eine cloudbasierte Buchhaltungslösung. Was passt zu unserer Größe und unserem Budget?"

Das Problem: Du hast keine Ahnung, was dabei über dich gesagt wird.

Warum klassische SEO-Tools bei Prompt Research versagen

Die meisten SEO-Tools zeigen dir heute schon "KI-Prompts" an. Sistrix bewirbt ihre Beta-Funktion, SEMrush verspricht KI-Insights. Aber wenn du genauer hinschaust, merkst du schnell: Das sind hauptsächlich umformulierte Google W-Fragen.

"Warum ist mein Staubsauger so laut?" wird zu einem "KI-Prompt", obwohl echte KI-Nutzer völlig anders fragen. Sie sagen: "Mein Dyson macht neuerdings komische Geräusche beim Saugen. Ist das normal oder sollte ich mir Sorgen machen? Was könnte die Ursache sein?"

Der Unterschied ist fundamental:

Menschen fragen KI-Systeme wie einen Berater – mit Kontext, persönlichen Prioritäten und komplexen Abwägungen.

Wie echte KI-Recherche funktioniert: Das Kriterien-Problem

Lass mich dir zeigen, was wirklich passiert, wenn jemand nach einer B2B-Lösung sucht. Nehmen wir das Beispiel Steuerberatung:

Stufe 1: Problemdefinition "Unser Startup wächst schnell und wir verlieren den Überblick über unsere Finanzen. Ab wann macht es Sinn, einen Steuerberater zu engagieren? Können wir das noch ein Jahr selbst machen?"

Stufe 2: Kriterien verstehen Das KI-System generiert automatisch eine Liste von Entscheidungskriterien:

Unternehmensgröße und Komplexität
Branchenspezialisierung vs. Generalisten
Regionale Nähe vs. digitale Betreuung
Kosten und Abrechnungsmodelle
Beratungsumfang: nur Steuern oder auch Betriebswirtschaft

Stufe 3: Persönliche Gewichtung "Uns ist wichtig: digitale Zusammenarbeit, Startup-Erfahrung und transparente Kostenstruktur. Welche Steuerberater in München passen zu uns?"

Stufe 4: Konkrete Empfehlung "Erstelle mir eine Vergleichstabelle für Steuerberater in München. Kriterien: Startup-Focus, digitale Tools, Festpreise für Standard-Services, gute Online-Bewertungen."

Das Ergebnis: Eine personalisierte Empfehlung mit Begründung. Und du erfährst nie, was dabei über dich gesagt wurde.

Das Kombinationsproblem: Warum Tools niemals alle Prompts abdecken können

Hier wird es mathematisch interessant. Bei 10 relevanten Entscheidungskriterien für deine B2B-Lösung entstehen über 3,6 Millionen mögliche Prompt-Kombinationen. Kunden können jedes Kriterium als wichtig, unwichtig oder neutral bewerten und diese beliebig kombinieren.

Beispiel Unternehmensberatung:

"Uns ist Branchenerfahrung wichtig, aber Preis nebensächlich"
"Wir wollen persönliche Betreuung, aber keine langfristigen Verträge"
"Größe der Beratung ist egal, aber schnelle Umsetzung ist kritisch"

Jede Kombination führt zu anderen Empfehlungen. Kein Tool der Welt kann das vollständig abbilden – schon gar nicht mit echten Nutzungsdaten, die es nicht gibt.

Prompt Research in der Praxis: So gehst du vor

Phase 1: Deine Kaufkriterien verstehen

Stakeholder-Mapping ist entscheidend. In B2B-Entscheidungen haben verschiedene Personen verschiedene Prioritäten:

CEO/Geschäftsführung:

ROI und Business Impact
Risikominimierung
Referenzen ähnlicher Unternehmen

CTO/IT-Leitung:

Technische Expertise
Integration in bestehende Systeme
Langfristige Technologie-Roadmap

Einkauf/Controlling:

Preis-Leistungs-Verhältnis
Transparente Kostenkalkulation
Vergleichbarkeit von Angeboten

Sammle alle Kriterien, die bei eurer Lösung eine Rolle spielen. Denk dabei über funktionale UND emotionale Aspekte nach.

Phase 2: Systematisches Testing

Da es keine echten Prompt-Daten gibt, musst du selbst testen. Aber strukturiert:

Test verschiedene Stakeholder-Perspektiven:

Geschäftsführer: "Lohnt sich eine Unternehmensberatung für einen Mittelständler?" IT-Leiter: "Welche Berater haben echte Digitalisierungs-Expertise?" Controlling: "Was kostet Unternehmensberatung und woran erkenne ich faire Preise?"

Test verschiedene Unternehmensgrößen:

"Unternehmensberatung für Startup mit 15 Mitarbeitern" "Management-Beratung für Mittelständler mit 300 Mitarbeitern" "Strategieberatung für Konzern mit 2000 Mitarbeitern"

Test verschiedene Branchen und Projekttypen:

"Beratung für Einzelhandelsunternehmen" "Change Management vs. Prozessoptimierung" "Inhouse-Consulting vs. externe Beratung"

Phase 3: Systematische Dokumentation

Für jeden Test dokumentierst du:

Positionierung: In welcher Kategorie wirst du eingeordnet?
Ranking: An welcher Stelle wirst du genannt?
Charakterisierung: Welche Eigenschaften werden dir zugeschrieben?
Konkurrenz: Wer wird als Alternative genannt?

Hier ein Beispiel-Szenario:

Prompt: "Mittelständler sucht Unternehmensberatung für Digitalisierung" Ergebnis ChatGPT:

McKinsey & Company - "Strategisch exzellent, aber sehr teuer"\
Roland Berger - "Deutsche Expertise, starke Branchen-Kenntnisse"\
[Deine Firma] - Nicht erwähnt\
Regionale Boutique Y - "Spezialisiert, aber begrenzte Kapazitäten"

Die Bedeutung von klassischen Keywords im KI-Zeitalter

Hier offenbart sich ein fundamentaler Wandel:

Die klassische Keyword-Optimierung verliert an Relevanz, weil Menschen mit KI völlig anders kommunizieren als mit Suchmaschinen.

Traditionelle Google-Suche:

"Steuerberatung München Kosten"
"Beste Unternehmensberatung Deutschland"
"Software Buchhaltung Vergleich"

KI-Conversation:

"Ich führe ein kleines Architekturbüro mit 8 Mitarbeitern. Welche Buchhaltungssoftware eignet sich für unsere Branche und integiert sich gut mit unserem CAD-System?"

Der Unterschied ist dramatisch: Statt nach einzelnen Keywords zu optimieren, musst du für Gesprächskontext und komplexe Fragestellungen relevant werden. Das erfordert eine völlig andere Content-Strategie.

Trotzdem halte ich die Suchdaten an sich nach wie vor für strategisch wichtig, weshalb ich bei meinen Kunden auch nach wie vor mit klassischen Google-Keywords arbeite - im Rahmen einer Nachfrageanalyse.

Traffic ist tot – diese Metriken zählen wirklich

Traffic als Hauptmetrik für SEO-Erfolg funktioniert im KI-Zeitalter nicht mehr. Die Gründe dafür und welche Alternativen funktionieren, erkläre ich ausführlich in meinem Artikel über SEO-Metriken. Hier die wichtigsten Punkte für Prompt Research:

Statt Traffic zu messen:

Wenn du nicht erwähnt wirst

Das ist der häufigste Fall und zeigt: Du bist in der KI-Wahrnehmung noch nicht existent. Lösungsansätze:

Mehr autoritative Inhalte zu deinen Fachthemen publizieren
Case Studies mit konkreten Zahlen und Ergebnissen entwickeln
Thought Leadership in spezifischen Nischen aufbauen

Wenn du falsch charakterisiert wirst

Beispiel: Du wirst als "teuer" oder "nur für Großkunden" eingestuft, obwohl das nicht stimmt.

Lösungsansätze:

Messaging und Positionierung überarbeiten
Konkrete Preisbeispiele und Projektgrößen kommunizieren
Zielgruppen-spezifische Inhalte entwickeln

Wenn du in der falschen Kategorie landest

Du wirst als Strategieberater wahrgenommen, obwohl du Implementierung machst.

Lösungsansätze:

Service-Portfolio klarer definieren und kommunizieren
Projektbeispiele gezielt für gewünschte Wahrnehmung nutzen
Content-Strategie auf gewünschte Positionierung ausrichten

Die Grenzen verstehen: Was Prompt Research nicht kann

Prompt Research kann nicht:

Exakte Suchvolumen messen (gibt es nicht)
Direkte Rankings beeinflussen (KI ist kein Google)
ROI garantieren (zu viele Variablen)
Alle Prompt-Variationen abdecken (mathematisch unmöglich)

Prompt Research kann:

Deine aktuelle Wahrnehmung aufzeigen
Schwächen in der Positionierung identifizieren
Content-Lücken sichtbar machen
Competitive Intelligence liefern

Neue Metriken für das KI-Zeitalter

Traffic wird als Hauptmetrik immer unwichtiger. Stattdessen solltest du fokussieren:

Qualitative KI-Metriken:

Erwähnungsrate bei relevanten Prompts
Position vs. Hauptkonkurrenten
Charakterisierung in KI-Antworten
Share of Voice in deinen Kernthemen

Business-Impact-Metriken:

Qualifizierte Anfragen (nicht nur Traffic)
Kürzere Sales-Cycles durch bessere Vorqualifizierung
Weniger Preisdiskussionen bei vorqualifizierten Leads
Brand Search Volume (direkter Markensuche)

Was du mit den Erkenntnissen machst

Nur 5% der Europäer nutzen ChatGPT regelmäßig. Aber diese Quote wird mit großer Wahrscheinlichkeit in den nächsten Jahren dramatisch steigen. Unternehmen, die jetzt ihre KI-Wahrnehmung verstehen und beeinflussen, werden einen enormen Vorsprung haben.

Die Parallele zur Anfangszeit von Google: Damals haben wenige verstanden, wie wichtig SEO wird. Wer früh optimiert hat, dominiert heute noch viele Märkte.

KI-Suche ist das neue Google – nur dass diesmal nicht Rankings entscheiden, sondern deine fachliche Autorität und wie KI-Systeme dein Unternehmen charakterisieren.

Der nächste Schritt

Prompt Research ist derzeit mehr Kunst als Wissenschaft. Aber es ist der einzige Weg, um zu verstehen, wie du in der wichtigsten Suchplattform der Zukunft wahrgenommen wirst.

Starte heute mit einem einfachen Test: Nimm 5 verschiedene Prompts, die potenzielle Kunden für deine Lösung eingeben könnten. Teste sie in ChatGPT, Claude und Gemini. Dokumentiere die Ergebnisse systematisch.