Wie dein ERP-Unternehmen bei ChatGPT, Perplexity und Co. gefunden wird

Neben Google wird die Recherche im KI-Chat zum zweiten wichtigen Weg, über den Einkäuferinnen und Einkäufer Anbieter finden. Eine Studie von kmugeo.de zeigt: 93 Prozent von 960 getesteten Anfragen liefern keine Nennung des jeweiligen Unternehmens.¹ Gute Google-Platzierungen reichen dafür nicht aus, KI-Suchsysteme brauchen andere Signale.

Warum reicht eine gute Google-Platzierung nicht mehr aus?

Über Jahre war Sichtbarkeit bei Google das dominante Ziel. Inzwischen gibt es eine zweite Recherchemöglichkeit, und sie wird wichtiger. Wer im KI-Chat sucht, kann sehr differenziert fragen, zum Beispiel: Ich bin ein Handelsunternehmen mit 30 Mitarbeitenden und brauche diese und jene Funktion, wer bietet das an? Als Geschäftsführerin würde ich das ausprobieren.

Es ist ein neues Feld, die Datenlage ist dünn. Eine Untersuchung von 24 mittelständischen DACH-Unternehmen mit 960 Suchanfragen über ChatGPT-4o, Gemini, Perplexity und Copilot zeigt: In 93 Prozent der Fälle wurde das jeweilige Unternehmen gar nicht erwähnt, 42 Prozent kamen in keiner einzigen der zehn Testfragen vor, obwohl viele von ihnen bei Google gut sichtbar sind, professionell auftreten und seit Jahrzehnten am Markt bestehen.¹

24 Unternehmen sind nicht repräsentativ, und die Studie stammt von einer Agentur, die selbst GEO-Beratung verkauft. Trotzdem macht sie ein Muster sichtbar: eine gute Platzierung bei Google reicht nicht automatisch aus, um in Chatbots aufzutauchen, und ChatGPT und Co. empfehlen auf dieselbe Anfrage teils andere Anbieter als Google.

Wie entscheiden KI-Suchsysteme, welche Quellen sie zitieren?

KI-Suchsysteme arbeiten im Prinzip in zwei Modi. Sie können Antworten aus ihrem trainierten Modellwissen formulieren, das nennt sich parametrisches Gedächtnis. Oder sie ziehen für eine konkrete Anfrage zusätzlich Quellen aus dem Web heran, das ist Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG.²

Nur der zweite Weg erzeugt eine klickbare Quellenangabe. Ob ein System live im Web sucht, hängt davon ab, wie aktuell und spezifisch die Frage ist, um welche Art von Frage es geht und welches System mit welchen Einstellungen läuft.

Greift ein System auf Webquellen zurück, kann es deine Seite als Quelle nennen. Eine Garantie dafür gibt es nicht, und genau hier liegt das Problem mit generischem Content. Er bietet dem System wenig Eigenständiges, Belastbares oder Belegbares, das über bereits verbreitete Informationen hinausgeht.² Damit eine Quelle sichtbar angegeben wird, muss das System zunächst eine relevante, zugängliche Quelle finden und sie dann auswählen. Eigene, belegbare Erfahrungen, konkrete Daten und nachvollziehbare Fälle stärken genau diese Eigenständigkeit.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Ich mache einen Test bei einem Kunden. Ich frage: Welches System empfiehlst du als Add-on zu Microsoft Dynamics Business Central im Bereich Kostenrechnung? Mein Kunde wird als klarer Favorit genannt. Das freut mich, keine Frage. Interessant wird es, als ich mir ansehe, auf welche Quellen sich die Antwort stützt: vor allem auf die Partner meines Kunden, nicht auf dessen eigene Website.

Die Lehre daraus: Geht es um dein Produkt, sind deine Kooperationspartner die glaubwürdigeren Empfehlungsgeber für den KI-Bot, stärker als wenn du selbst über dein Produkt schreibst. Hier zählt eine dritte, außenstehende Stimme.

Anders sieht es aus, wenn du dich für ein Thema entscheidest und eine Stimme in diesem Thema werden willst. Dann lohnt sich das Gespräch mit dem Vertrieb, die Frage, welche Anliegen deine Kunden wirklich beschäftigen. Daraus lassen sich Themen ableiten, die deinen Kunden wichtig sind und die gleichzeitig deine Sichtbarkeit stärken.

Welche Rolle spielt LinkedIn für die KI-Sichtbarkeit?

Ein Sonderfall ist LinkedIn. Eine Analyse von rund 89.000 LinkedIn-Beiträgen, die in KI-Antworten zitiert wurden, zeigt: 50 bis 66 Prozent der Zitate stammen aus langen LinkedIn-Artikeln, dem Artikelformat der Plattform, nicht aus dem normalen Feed. Kurze Posts kommen je nach Plattform nur auf 15 bis 28 Prozent.⁴

Das heißt nicht, dass kurze Posts grundsätzlich nutzlos sind. Für die Sichtbarkeit in KI-Antworten kommt es aber offenbar stark auf das Format an. Wer einmal im Monat einen kurzen Beitrag veröffentlicht statt eines ausführlichen Artikels, geht damit möglicherweise am eigentlichen Ziel vorbei.

Bemerkenswert ist außerdem: Reichweite und Engagement zählen offenbar weniger, als man vermuten würde. Die Studie zeigt einen LinkedIn-Post zu einer eigenen Datenerhebung, der trotz überschaubarer Resonanz zu den meistzitierten URLs im gesamten Datensatz gehörte und in mindestens 26 verschiedenen ChatGPT-Prompts auftauchte.⁴ Entscheidend waren Struktur und inhaltliche Tiefe, nicht die Reichweite.

Auch ein ERP-Anbieter mit überschaubarer Reichweite kann so in KI-Antworten auftauchen, vorausgesetzt, der Artikel beantwortet eine konkrete Fachfrage, statt sie nur kurz anzureißen.

Was zählt für KI-Systeme als vertrauenswürdige Quelle?

Google fasst seit Jahren die wichtigsten Qualitätsmerkmale von Inhalten unter dem Kürzel E-E-A-T zusammen: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness, auf Deutsch Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit. KI-Suchsysteme achten im Kern auf ähnliche Signale. Es gibt dabei kein Ranking mit zehn Linkplätzen mehr, es gibt eine Entscheidung darüber, welche Anbieter und Quellen in einer Antwort überhaupt vorkommen.

Wichtig dabei: Keines dieser vier Signale entsteht durch einen einzelnen Artikel. Ein Blogbeitrag auf der eigenen Website kann dein Fachwissen zeigen. Ein ausführlicher LinkedIn-Artikel unter deinem eigenen Profil kann zusätzlich auf Autorität einzahlen, vor allem, wenn er im eigenen Fachnetzwerk geteilt und diskutiert wird. Presseberichte stärken die Vertrauenswürdigkeit, weil sie von außen kommen, nicht vom Unternehmen selbst veröffentlicht.

KI-Systeme setzen diese Puzzleteile zu einem Gesamtbild zusammen. Je mehr unabhängige Signale im Netz auf dasselbe Thema und dasselbe Unternehmen einzahlen, desto eher gilt eine Quelle als vertrauenswürdig und relevant.³ Eine Garantie ist das nicht. Ob ein System ein Signal als Beleg für Autorität wertet, hängt von der gesamten Quellenlage ab, nicht von einem einzelnen Artikel.

Wie wird auch dein Unternehmen bei ChatGPT und Co. gefunden?

Für einen unabhängigen ERP-Anbieter heißt das vor allem: Fokus schlägt Menge. Ein Artikel im Monat kann mehr bewirken als tägliches Posten ohne klares Thema, vorausgesetzt, er entsteht aus einem echten Projekt, einer konkreten Kundenfrage oder einer eigenen Einschätzung. Veröffentlicht als Blogartikel und zusätzlich als ausführlicher LinkedIn-Artikel, schafft er mehrere Anknüpfungspunkte für KI-Suchsysteme.

Die Substanz dafür bringt ein kleiner Anbieter oft ganz selbstverständlich mit: die Nähe zu den eigenen Projekten und Kunden. Genau daraus entstehen Erfahrungen, konkrete Beispiele und Einschätzungen, die sich nicht einfach aus beliebigen Quellen zusammensuchen lassen. Ein System, das nur den Branchenstandard spiegelt, kann das nicht ersetzen.

Willst du es mal ausprobieren? Dann frag eine KI deiner Wahl nach einer Empfehlung in deinem Bereich, und schau dir an, welche Quellen sie dafür nennt.

Quellen

¹ Johannes Bopp GmbH / kmugeo.de: GEO-Studie DACH-Mittelstand 2026, 24 Unternehmen, 960 Abfragen über ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot. kmugeo.de/geo-studie.html

² Scott Liewehr, CMSWire: „The Mirror Problem: Why Generic Content Can't Win in AI Search" (18. Juni 2026), Erklärung von Parametric Memory vs. Retrieval-Augmented Generation (RAG). cmswire.com

³ Thematische Autorität als zentraler GEO-Hebel, u. a. beschrieben in der GEO-Studie DACH-Mittelstand 2026. Keine Einzelstudie belegt den direkten Zusammenhang empirisch, diese Aussage ist eine Schlussfolgerung aus mehreren GEO-Fachquellen. kmugeo.de/geo-studie.html

⁴ Semrush: „We Analyzed 89K LinkedIn URLs Cited in AI Search: Here's What Drives Visibility" (2026), Analyse von 89.000 LinkedIn-URLs aus 325.000 Prompts über ChatGPT Search, Google AI Mode und Perplexity. semrush.com

Häufige Fragen (FAQ)

Ersetzt Sichtbarkeit in KI-Chatbots die klassische Google-Suche? 

Nein. Google bleibt der dominante Recherche-Kanal, KI-Chatbots kommen als zweiter Weg hinzu. Für B2B-Einkäufer, die sehr spezifisch fragen können, wird dieser zweite Weg zunehmend relevant.

Reicht technisches Schema-Markup, damit ich in ChatGPT zitiert werde? 

Nein, nicht allein. Die kmugeo-Studie zeigt Unternehmen mit sauberem Schema.org-Markup, die trotzdem unsichtbar bleiben, weil zentrale Inhalte keine eigene, erreichbare Seite haben.¹ Struktur und inhaltliche Substanz müssen zusammenkommen.

Muss ich auf Englisch schreiben, um in KI-Antworten aufzutauchen? Nicht zwingend, aber es kann helfen. In der kmugeo-Studie erzielte das einzige Unternehmen mit vollständig englischer Website den mit Abstand höchsten Sichtbarkeits-Wert.¹ Der Effekt lässt sich nicht sauber von anderen Faktoren wie technischer Qualität trennen.

Wie oft sollte ich veröffentlichen, damit es für KI-Sichtbarkeit zählt? 

Weniger entscheidend als die Frequenz ist die Tiefe. Ein fundierter Artikel im Monat, der aus einem echten Projekt oder einer konkreten Kundenfrage entsteht, wiegt mehr als häufige, oberflächliche Beiträge.