Von der Website zur Wissensquelle: Wie B2B-Marken im KI-Zeitalter relevant bleiben
Das Wichtigste in Kürze
– 85 % der KI-Antworten stammen aus Drittquellen – Fachmedien, Branchenportale und Vergleichsplattformen. Nur 13 % kommen von Unternehmenswebsites.
– KI-Systeme beantworten nicht eine Frage, sondern viele – durch Query Fan-Out wird jede Anfrage in 10-15 Unterfragen zerlegt.
– Identität schlägt Keywords – Named Entity Recognition (NER) verknüpft B2B-Marken mit Themen. Konsistenz über alle Kanäle ist entscheidend.
– RAG bestimmt die Quellenauswahl – Retrieval Augmented Generation priorisiert Dokumente nach Relevanz und Autorität.
– PR wird zum Trainingsdaten-Lieferanten – Wer in Fachmedien und Branchenpublikationen stattfindet, wird von KI erkannt und zitiert.
Warum SEO allein für B2B-Unternehmen nicht mehr reicht
Die Spielregeln für digitale Sichtbarkeit im B2B haben sich fundamental verändert. ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews entscheiden heute, welche Anbieter in Antworten erscheinen, und welche nicht. Klassisches SEO mit Keyword-Optimierung und Backlink-Aufbau reicht dafür nicht mehr aus.
Für B2B-Marketingverantwortliche bedeutet das: Wer nur die eigene Website optimiert, verschenkt 85 % seines Sichtbarkeitspotenzials. Dieser Guide erklärt, wie KI-Systeme Quellen finden, bewerten und zitieren und was du konkret tun kannst, um als B2B-Marke in der KI-Suche sichtbar zu werden.
Die 85%-Erkenntnis: Warum deine Website nur noch ein Datenpunkt ist
Deine Unternehmenswebsite macht nur noch 13-15 % deiner KI-Sichtbarkeit aus. Die restlichen 85 % der Quellen, die KI-Systeme für ihre Antworten heranziehen, stammen von Drittwebsites. Das zeigt eine Analyse von AirOps Research zur Quellenverteilung in KI-Antworten.
Die wichtigsten Quellenkategorien für KI-Systeme im B2B
- Fachmedien und Branchenpublikationen (z.B. Produktion, MM Logistik, IT-Business)
- Branchenspezifische Vergleichsportale (z.B. even, DirectIndustry)
- Bewertungsplattformen für B2B (z.B. G2, Capterra, OMR Reviews)
- Wikipedia und etablierte Nachschlagewerke
- Verbands- und Messewebsites (z.B. VDMA, LogiMAT, Hannover Messe)
Was das für B2B-Marketing bedeutet
Früher galt im B2B: Wer bei Google auf Platz 1 rankt, bekommt die Anfragen. Heute gilt: Wer im gesamten semantischen Raum präsent ist, wird von KI zitiert. Die eigene Website ist nur noch einer von vielen Datenpunkten, die KI-Systeme auswerten.
Konkret: Wenn ein Einkäufer ChatGPT fragt „Welche Anbieter für Warehouse Management Systeme gibt es?“, zieht das System Informationen aus Fachartikeln, Vergleichsportalen, Anwenderberichten und Herstellerwebsites zusammen. Wer nur auf der eigenen Website existiert, fehlt in dieser Antwort.
Die drei Typen von KI-Systemen und ihre Quellenlogik
Nicht alle KI-Systeme funktionieren gleich. Je nach Systemtyp unterscheiden sich die Quellen, aus denen Antworten generiert werden. Für B2B-Marketingverantwortliche ist es wichtig, alle drei Typen zu verstehen.
Typ 1: Large Language Models (LLMs)
Beispiele: ChatGPT (ohne Websuche), Claude, Gemini
Diese Modelle generieren Antworten primär aus ihren Trainingsdaten. Die Trainingsdaten werden in regelmäßigen Abständen aktualisiert. Bei großen Modellen alle 3-6 Monate. Wer in den Trainingsdaten mit einer klaren Markenidentität vertreten ist, wird in Antworten genannt.
B2B-Relevanz: Fachartikel in etablierten Branchenmedien haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, in Trainingsdaten aufgenommen zu werden. Pressemitteilungen auf der eigenen Website weniger.
Typ 2: KI-Agenten mit Browsing-Funktion
Beispiele: ChatGPT mit Websuche, Perplexity
Diese Systeme ergänzen ihre Trainingsdaten durch Live-Websuchen. Wenn das Modell keine ausreichende Antwort aus den Trainingsdaten generieren kann, wird eine Websuche ausgelöst. Perplexity funktioniert primär als Suchmaschine, die Ergebnisse per LLM zusammenfasst.
B2B-Relevanz: Hier greifen SEO-Grundlagen weiterhin. Gut strukturierte Produktseiten, Fachartikel und Landingpages können in Echtzeit gefunden und zitiert werden.
Typ 3: Hybrid-Modelle mit Index-Zugriff
Beispiele: Google AI Overviews, Google KI-Modus
Diese Systeme kombinieren den klassischen Google-Index mit einem Sprachmodell. Die Antworten basieren auf indexierten Webseiten, die vom LLM zusammengefasst werden.
B2B-Relevanz: Für B2B-Unternehmen mit guter SEO-Basis sind Google AI Overviews oft der einfachste Einstieg in die KI-Sichtbarkeit. Die bestehende Indexierung wird genutzt, aber die Textstruktur muss für Extraktion optimiert werden.
Für alle drei Systemtypen gilt: Das Sprachmodell erzeugt die finale Antwort. Die Quellen variieren, aber die Kriterien für Zitierfähigkeit bleiben ähnlich: Autorität, Relevanz und klare Struktur.
Wie KI-Systeme Quellen finden: Retrieval Augmented Generation (RAG)
KI-Systeme generieren Antworten nicht aus dem Nichts. Sie nutzen einen Prozess namens Retrieval Augmented Generation (RAG), um relevante Dokumente in ihren Trainingsdaten zu finden, zu bewerten und daraus Antworten zu erstellen.
So funktioniert RAG in vier Schritten
- Anfrage analysieren: Das System interpretiert die Nutzeranfrage und identifiziert die relevanten Themenfelder.
- Dokumente abrufen: Aus Trainingsdaten oder per Websuche werden passende Dokumente identifiziert.
- Relevanz bewerten: Jedes Dokument wird auf inhaltliche Passung und Quellenautorität geprüft.
- Antwort generieren: Die relevantesten Segmente werden extrahiert und zur finalen Antwort zusammengefasst.
Was RAG für B2B-Content bedeutet
Eine KI-Antwort besteht fast nie aus einer einzigen Quelle. Das System kombiniert Informationen aus mehreren Dokumenten. Dabei wird häufig nur ein einzelner Absatz aus deinem Fachartikel verwendet. Zusammen mit Absätzen aus zehn anderen Quellen.
B2B-Beispiel: Bei der Frage „Was kostet ein Transportroboter?“ kombiniert die KI möglicherweise: Preisangaben aus einem Fachmedien-Artikel, technische Spezifikationen von einer Herstellerseite, Erfahrungswerte aus einem Anwenderbericht und Vergleichsdaten von einem Branchenportal.
Für dein B2B-Unternehmen, ist es also entscheidend in den Trainingsdaten mit den eigenen Inhalten präsent zu sein.
Query Fan-Out: Warum KI nicht nur eine Frage beantwortet
KI-Systeme zerlegen jede Nutzeranfrage in mehrere Unterfragen. Dieser Prozess heißt Query Fan-Out. Das System versucht, alle relevanten Aspekte einer Frage abzudecken und sucht für jede Unterfrage nach passenden Quellen.
B2B-Beispiel: „Guter Anbieter für Warehouse Management Systeme“
Aus dieser Anfrage generiert ein KI-System folgende Unterfragen:
- Welche WMS-Anbieter gibt es auf dem deutschen Markt?
- Welche Branchenspezialisierungen haben die Anbieter?
- Gibt es Referenzen und Case Studies aus meiner Branche?
- Wie sieht es mit Implementierungserfahrung aus?
- Welche Schnittstellen zu ERP-Systemen werden unterstützt?
- Was sind typische Projektlaufzeiten und Kosten?
- Gibt es unabhängige Bewertungen oder Auszeichnungen?
- Wie sieht der Support und die Wartung aus?
Die Konsequenz für B2B-Content-Strategie
Du optimierst nicht mehr auf ein einzelnes Keyword wie „WMS-Software“. Du besetzt einen thematischen Raum mit allen relevanten Facetten. Jede Unterfrage ist ein potenzieller Einstiegspunkt für deine Inhalte.
Konkret bedeutet das: Du brauchst Content zu Branchenspezialisierung, Referenzen, Implementierung, Schnittstellen, Kosten und Support, verteilt über deine Website, Fachmedien-Artikel, Case Studies und Plattform-Profile.
Tipp: Du kannst Query Fan-Out selbst testen. Frage Gemini: „Zeig mir den Query Fan-Out für [dein Thema].“ Das System zeigt dir, welche Unterfragen es zu deinem Thema generiert. Eine wertvolle Grundlage für die Content-Planung.
Was KI-Systeme über deine B2B-Marken lernen
KI-Systeme scannen das Web nach Mustern und stellen folgende Fragen:
- Wird der Unternehmensname konsistent genannt?
- Wird die Marke mit bestimmten Branchen und Anwendungen verknüpft?
- Tauchen Produkte in relevanten Fachkontexten auf?
- Werden Personen aus dem Unternehmen als Branchenexperten erkannt?
- Gibt es Verknüpfungen zu Kunden, Projekten oder Technologien?
Die Systeme tun dies, um die Identität deines Unternehmens zu identifizieren und zu verifizieren. Dieser Prozess nennt sich Named Entity Recognition (NER).
Der prinzipielle NER-Ablauf lässt sich in diese zwei Arbeitsschritte unterteilen:
- Identifikation der Eigennamen (benannten Entitäten)
- Einordnung der Eigennamen in vordefinierte Kategorien
Die neue Kerndisziplin ist also zukünftig ein konsistentens Markenbild über alle Kanäle hinweg zu kreieren, damit KI-Systeme eine möglichst eindeutige Klassifizierung deines Unternehmens vornehmen können.
B2B-Beispiel: Wie NER funktioniert
Beispiel Intralogistik: Wenn „Safelog“ konsistent im Kontext von „autonome Transportroboter“, „Intralogistik“ und „Automobilindustrie“ auftaucht, lernt die KI: Safelog = Transportroboter-Anbieter für Automotive.
Das Problem: Wenn diese Verknüpfung nur auf der eigenen Website existiert, fehlen der KI Datenpunkte für eine sichere Zuordnung. Die Marke bleibt „Rauschen“. Sie wird nicht als relevante Entität erkannt.
Konsistenz über alle B2B-Kanäle
Die Markenidentität muss überall gleich kommuniziert werden:
- Unternehmenswebsite und Produktseiten
- Fachartikel in Branchenmedien
- LinkedIn-Unternehmensseite und Mitarbeiterprofile
- Pressemitteilungen und Fachbeiträge
- Messeauftritte und Vorträge
- Branchenverzeichnisse und Vergleichsportale
- Case Studies und Referenzberichte
Immer dieselben Begriffe. Immer dieselbe Zuordnung. Immer wiedererkennbar. Maschinenlesbare Markenführung ist die neue Disziplin im B2B-Marketing.
Was bedeutet das für deine B2B-Content-Strategie?
Die Verschiebung von SEO zu GEO erfordert ein Umdenken in der Content-Erstellung. Hier sind die fünf wichtigsten strategischen Ableitungen für B2B-Unternehmen:
1. Fachpresse-Arbeit wird zum Trainingsdaten-Lieferanten
Präsenz in Fachmedien ist kein Nice-to-have mehr. Wer in Branchenpublikationen stattfindet, liefert Trainingsdaten für KI-Systeme. Google empfiehlt offiziell: Unternehmen sollen für KI-Sichtbarkeit in PR investieren.
Für B2B konkret: Fachartikel in Branchenmedien, Anwenderberichte, Experteninterviews und Gastbeiträge sind wertvoller als je zuvor.
2. Themenräume statt Keywords besetzen
Definiere die semantischen Räume, in denen du gefunden werden willst. Erstelle Inhalte für alle Facetten eines Themas, orientiert an den Fragen, die deine B2B-Zielgruppe stellt.
Für B2B konkret: Nutze Query Fan-Out, um alle relevanten Unterfragen zu identifizieren. Erstelle Content entlang der gesamten Customer Journey – von der Erstrecherche bis zur Anbieterauswahl.
3. Präsenz auf B2B-Plattformen aufbauen
Branchenspezifische Vergleichsportale, Bewertungsplattformen und Verzeichnisse werden wichtiger.
Für B2B konkret: Pflege Profile auf Plattformen wie DirectIndustry oder anderen branchenspezifischen Portalen sowie Verbänden. Diese Quellen werden von KI-Systemen als vertrauenswürdig eingestuft.
4. Inhalte für Extraktion optimieren
KI-Systeme extrahieren einzelne Absätze. Jeder Absatz muss eigenständig verständlich und zitierfähig sein.
Für B2B konkret: Kurze Sätze, klare Struktur, konkrete Aussagen. Technische Spezifikationen, Preisrahmen und Anwendungsbeispiele gehören in separate, extrahierbare Absätze.
5. Autorität durch Signale aufbauen
Awards, Zertifizierungen, Expertenbeiträge und Quellenangaben stärken die wahrgenommene Autorität. KI-Systeme bewerten Quellen ähnlich wie Menschen. Die Reputation zählt.
Für B2B konkret: Branchenauszeichnungen, ISO-Zertifizierungen, Mitgliedschaften in Fachverbänden und Referenzkunden sollten konsistent kommuniziert werden.
Checkliste: 5 Schritte zur KI-Sichtbarkeit für B2B-Unternehmen
☐ Themenfelder definieren:
In welchen semantischen Räumen willst du als B2B-Anbieter gefunden werden?
☐ Inhalte strukturieren:
Texte so aufbauen, dass einzelne Absätze extrahierbar und eigenständig verständlich sind.
☐ Zitierfähige Aussagen erstellen:
Eigene Daten, konkrete Zahlen, technische Spezifikationen und belegbare Fakten einbauen.
☐ Autorität aufbauen:
Präsenz in Fachmedien, auf B2B-Plattformen und durch gezielte PR-Arbeit.
☐ Monitoring einführen:
Sichtbarkeit in KI-Systemen regelmäßig tracken und mit Wettbewerbern vergleichen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist der Unterschied zwischen SEO und GEO?
SEO optimiert Inhalte für Suchmaschinen-Rankings auf Basis von Keywords und Backlinks. GEO (Generative Engine Optimization) optimiert Inhalte für die Zitierung durch KI-Systeme. Der Fokus verschiebt sich von einzelnen Keywords zu thematischen Räumen und von Rankings zu Markenidentität. Für B2B-Unternehmen bedeutet das: Beide Disziplinen sind relevant, aber GEO gewinnt an Bedeutung.
Wie finde ich heraus, ob meine B2B-Marke von KI-Systemen erkannt wird?
Stelle ChatGPT, Perplexity und Google AI direkte Fragen zu deinem Unternehmen, deinen Produkten oder deiner Branche. Prüfe, ob und wie du genannt wirst. Spezialisierte Tools wie RankScale ermöglichen ein systematisches Monitoring der KI-Sichtbarkeit über mehrere Systeme hinweg – inklusive Wettbewerbsvergleich.
Welche KI-Systeme sind für B2B-Unternehmen am relevantesten?
Die vier wichtigsten Systeme für B2B sind ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und der Google KI-Modus. Perplexity und Google greifen stark auf den Web-Index zu und sind daher für Unternehmen mit guter SEO-Basis besonders relevant. ChatGPT nutzt primär Trainingsdaten. Hier zählt die Präsenz in Fachmedien.
Macht klassisches SEO noch Sinn?
Ja, SEO bleibt die technische Grundlage. Saubere Seitenstruktur, H-Überschriften und Crawlbarkeit sind weiterhin wichtig. Besonders für Google AI Overviews und Perplexity. Die Veränderung betrifft primär die Content-Strategie: Weg von reiner Keyword-Optimierung, hin zu thematischer Abdeckung und zitierfähigen Inhalten.
Wie lange dauert es, bis GEO-Maßnahmen im B2B wirken?
Die Wirkung hängt vom Systemtyp ab. Bei Systemen mit Websuche (Perplexity, Google) können Änderungen innerhalb von Wochen sichtbar werden. Bei LLMs wie ChatGPT dauert es bis zum nächsten Trainingsdaten-Update. Das kann 3-6 Monate betragen. Kontinuierliche Fachpresse-Arbeit zahlt langfristig auf beide Systemtypen ein.
Was kostet GEO im Vergleich zu SEO für B2B-Unternehmen?
GEO erfordert eine breitere Präsenz über mehr Kanäle. Die Investition verschiebt sich von technischer Optimierung zu Content-Erstellung und PR. Fachmedien-Arbeit, Präsenz auf B2B-Plattformen und konsistente Markenkommunikation erfordern kontinuierlichen Aufwand. Für B2B-Unternehmen mit bestehender PR-Strategie ist der Zusatzaufwand überschaubar.
Sollten B2B-Unternehmen einen KI-Unternehmenssteckbrief erstellen?
Ja, ein strukturierter Unternehmenssteckbrief kann KI-Systemen helfen, die Markenidentität zu erfassen. Dieser enthält: Unternehmensname, Branchenfokus, Kernleistungen, USPs, Referenzkunden, Zertifizierungen und Ansprechpartner. Der Steckbrief sollte auf der Website veröffentlicht werden. Optimiert für maschinelle Extraktion, nicht für menschliche Leser.
Fazit: Die neue Formel für B2B-Sichtbarkeit
KI-Systeme verändern die Spielregeln für digitale Sichtbarkeit im B2B grundlegend. Die eigene Website ist nur noch ein Datenpunkt von vielen. Wer in KI-Antworten erscheinen will, muss im gesamten semantischen Raum präsent sein – in Fachmedien, auf B2B-Plattformen und mit konsistenter Markenidentität.
Die Frage ist nicht mehr: „Rankt meine Website?“ Sondern: „Bin ich im semantischen Raum präsent, den KI durchsucht?“
