94 % der B2B-Käufer suchen Lieferanten mit KI-Tools – wie sichtbar sind die TIK-Teilnehmer dort?
Wir haben 62 Webseiten von TIK-Teilnehmern getestet. Wie sichtbar sind diese in ChatGPT, Gemini, Perplexity und Microsoft Copilot? Dazu haben wir die 12.250 Prompts abgefeuert und die Antworten analysiert.
So sichtbar sind die TIK-Unternehmen in den großen LLMs:
- 62
- B2B-Industrieunternehmen, je eigene Kategorie
- 12.250
- analysierte KI-Antworten
- 116.062
- deduplizierte Marken-Nennungen
- 118.099
- Zitierungen
Wer nicht genannt wird, wird auch nicht angefragt.
Laut einer Forrester-Studie ist der Anteil der B2B-Entscheider, die KI-Systeme für die Suche nutzen, auf 94 % gestiegen. Taucht ein Unternehmen nicht in der Antwort auf, sinkt die Chance auf eine Anfrage.
Bei Anfragen werden oft nur 3–5 Unternehmen berücksichtigt. Wer nicht in die KI-Antwort kommt, existiert für den Käufer in diesem Moment nicht.
Selbst die sichtbarste Marke hält nur einen kleinen Anteil.
Share of Voice ist der Anteil einer Marke an allen Marken-Nennungen ihrer Kategorie. Der höchste Wert liegt bei 17,2 %. Kein einziger Teilnehmer erreicht 20 %.
Verteilung über alle 62 Teilnehmer
Im Schnitt halten die Teilnehmer 6,6 % ihrer eigenen Kategorie. Nur 11 von 62 erreichen überhaupt 10 %, niemand kommt über 20 %.
Höchster Self-Share-of-Voice je Teilnehmer
- BGS Beta-Gamma-Service17,2 %
- Brückner Maschinenbau15,0 %
- Julius Blum13,4 %
- Liebherr-Rostock11,4 %
- ebm-papst11,1 %
- E-T-A Elektrotechnische Apparate11,1 %
- Trumpf10,8 %
- Komax10,7 %
- Sennebogen10,7 %
- Cognex10,1 %
- Würth9,8 %
Selbst auf dem eigenen Heimspielfeld führt meist ein Wettbewerber.
Jede Frage zielte auf das Kerngeschäft des Teilnehmers. Trotzdem ist in 40 von 62 Kategorien nicht er die meistgenannte Marke, sondern ein Konkurrent.
Teilnehmer gesamt
in den Top 10 ihrer Kategorie
in den Top 3
die meistgenannte Marke
27 von 62 führen in keinem einzigen der vier Modelle. 13 ranken nicht einmal in den Top 10 ihres eigenen Felds, 2 tauchen in keiner einzigen Antwort auf.
Deine Marke kann sichtbar sein und trotzdem nicht gewinnen. Entscheidend ist dein Anteil an der Antwort.
Mehr Details zur Sichtbarkeit – jetzt das Tool testen
ucited misst deine Sichtbarkeit in ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot — inklusive Wettbewerbern, Zitierungen und konkreten Lücken.
Markenanteile in KI-Antworten, nicht Google-Rankings.
Pro Teilnehmer zehn neutrale Kategoriefragen, wortwörtlich und ohne Markennamen. Jede Frage zielte auf das Kerngeschäft des Teilnehmers. Wettbewerber wurden aus den Antworten entdeckt, nicht vorgegeben.
- 62
- Teilnehmer, je eigene Kategorie
- 10
- neutrale Prompts je Teilnehmer
- 4
- KI-Modelle: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot
- 5
- Iterationen je Prompt und Modell
Dieselbe Frage, fünfmal gestellt — und die Antwort wechselt.
Wir haben jede Frage fünfmal an dasselbe Modell geschickt. Selbst Marken, die überhaupt auftauchen, erscheinen in 46 % der Fälle nicht in allen fünf Durchläufen. Und je mehr ein Modell live im Web sucht, desto wackliger wird es.
Anteil instabiler Nennungen je Modell
- Copilot70,6 %
- Perplexity41,6 %
- ChatGPT38,0 %
- Gemini24,9 %
Gemini suchte in diesem Datensatz nicht live und ist am stabilsten. Copilot sucht fast immer live — und lässt Marken zwischen zwei identischen Durchläufen am häufigsten verschwinden.
Deshalb sagt ein einmaliger Check fast nichts. Sichtbarkeit in KI-Antworten muss man kontinuierlich messen.
Jedes Modell erzählt eine andere Geschichte.
Sichtbarkeit in ChatGPT bedeutet nicht automatisch Sichtbarkeit in Gemini, Perplexity oder Copilot. Und mehr Live-Suche heißt nicht mehr Marken-Sichtbarkeit.
- Ø Marken / Antwort
- 10,17
- Teilnehmer unsichtbar
- 3
- Ø Marken / Antwort
- 7,47
- Teilnehmer unsichtbar
- 11
- Ø Marken / Antwort
- 9,27
- Teilnehmer unsichtbar
- 5
- Ø Marken / Antwort
- 10,96
- Teilnehmer unsichtbar
- 4
Perplexity löst fast immer eine Live-Websuche aus (99,7 %), nennt aber die wenigsten Marken pro Antwort und lässt 11 Teilnehmer in ihrer eigenen Kategorie komplett verschwinden. Gemini suchte in diesem Datensatz nie live (0 %), nennt aber die meisten Marken. Live-Suche und Sichtbarkeit sind nicht dasselbe.
Über alle Marken hinweg fehlen 84,5 % in mindestens einem der vier Modelle, 69,1 % in mindestens zwei. Nur 15,5 % tauchen in allen vier auf. Von den 62 Teilnehmern sind 14 in mindestens einem Modell unsichtbar, 2 in allen vieren.
Die KI hat Platzhirsche — und sie sickern in fremde Kategorien.
Wenige große Marken tauchen quer durch viele Kategorien auf. Spezialisten konkurrieren damit nicht nur mit ihren direkten Wettbewerbern, sondern mit den Konzernen, die das Modell als sichere Antwort kennt.
- Siemens1.640in 28 Kategorien
- Bosch803in 16 Kategorien
- ABB803in 17 Kategorien
- Schneider Electric639in 15 Kategorien
- Beckhoff512in 6 Kategorien
- Emerson495in 11 Kategorien
- KSB452in 5 Kategorien
- Liebherr436in 6 Kategorien
- Festo431in 8 Kategorien
- Phoenix Contact410in 11 Kategorien
Allein Siemens wird 1.640-mal genannt, verteilt über 28 der 62 Kategorien, und ist oft der Kategorie-Leader fremder Teilnehmer.
Wer in seiner Kategorie nicht präsent ist, überlässt das Feld den Marken, die das Modell als sichere Antwort kennt.
Die Antwort entsteht aus Drittquellen, nicht aus deiner Website.
B2B-KI-Antworten stützen sich auf strukturierte externe Quellen: Lieferantenportale, Branchenverzeichnisse, Fachseiten, Wikipedia und Reddit.
Meistzitierte Domains
- 1wlw.de5.487
- 2reddit.com3.115
- 3chemie.de2.782
- 4de.wikipedia.org2.666
- 5induux.de1.882
- 6mordorintelligence.com1.696
- 7europages.de1.595
- 8en.wikipedia.org1.266
Die zehn häufigsten Domains stellen zusammen 18,8 % aller Zitierungen. Wikipedia kommt auf 3.932, Reddit auf 3.115, LinkedIn nur auf 270.
Sechs Quellentypen tragen die Antworten
Nur 5 % der Zitierungen zeigen auf die eigene Website.
Von 118.099 Zitierungen führen nur 5.955 auf die Domain des jeweiligen Teilnehmers. Onpage ist die Basis — offpage ist das, woraus die KI deine Marke erklärt. Citation Gaps sind die neuen Content Gaps.
Vom Befund zum Lösungsweg.
GEO ist kein einmaliger Audit. Fünf Hebel, mit denen sich die eigene Position in KI-Antworten messbar verbessern lässt.
- 01
Citation Coverage prüfen
Welche Top-Quellen zitieren Wettbewerber, aber nicht dich? Fehlt die Marke auf wlw, induux, europages, industrystock oder relevanten Fachportalen — und sind die Einträge aktuell und semantisch richtig?
- 02
Semantische Verankerung stärken
Wird die Marke mit den richtigen Attributen verbunden — Produktkategorien, Zertifizierungen, Branchen, Anwendungen, Standorten? Und steht sie in Vergleichskontexten neben den richtigen Wettbewerbern?
- 03
Entity-Hub auf der eigenen Website
Eine klare zentrale Marken-Seite, Organization-/Brand-Schema, saubere Produkt- und Kategorie-Struktur, crawl- und renderbare Inhalte. Technical SEO bleibt das Fundament — nicht die ganze Geschichte.
- 04
Partner-, Händler- & Verzeichnis-Texte verbessern
Gerade in B2B liefern Händler-, Distributor-, Verbands- und Marktplatzprofile die externe Bestätigung, aus der KI-Systeme eine Marke einordnen. Diese Texte sind GEO-relevant.
- 05
Wiederholt messen
GEO ist kein einmaliger Audit. Baseline messen, Lücken schließen, externe Profile verbessern, erneut messen — und die Veränderung im Share of Voice verfolgen.
Welchen Anteil hält deine Marke an KI-Antworten?
Sieh deine eigenen Zahlen ab Tag eins — Sichtbarkeit, Wettbewerber, Zitierungen und konkrete Lücken über alle vier Modelle.
ucited.ai ist das GEO-Tool von morefire. Sprich uns auf dem bvik TIK 2026 an.
- Markt und Sprache: Deutschland, Deutsch, B2B-Industrie. Die Befunde gelten für diesen Kontext und lassen sich nicht auf andere Märkte oder Branchen verallgemeinern.
- Share of Voice ist der Anteil einer Marke an allen dedupliziert erkannten Marken-Nennungen ihrer Kategorie. Pro Antwort wird jede Marke nur einmal gezählt.
- Gemini löste in diesem Datensatz keine Live-Websuche aus (0 %) und antwortete aus dem Modellwissen. Das ist kein Datenfehler.
- Stand: Juni 2026. Alle Kennzahlen wurden direkt gegen die Roh-Datenbank der Analyse nachgerechnet.