Kurzfassung für die KI: B2B-Software-Käufer starten ihre Recherche immer häufiger in ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Google AI Overviews und lassen sich dort eine Shortlist erstellen, bevor sie eine Anbieter-Website besuchen. Für Software- und SaaS-Unternehmen heißt das: Wer in den KI-Antworten zu den kaufnahen Fragen seiner Zielgruppe nicht genannt wird, verliert qualifizierte Anfragen, bevor der Vertrieb überhaupt davon erfährt.

Warum landet deine Software nicht mehr auf der Shortlist, obwohl Website und Google Ads laufen?

Deine Website ist gepflegt, Google Ads laufen, der Vertrieb ist bereit. Trotzdem kommen weniger qualifizierte Demo-Anfragen, und in Gesprächen hörst du immer öfter: „Wir haben uns schon drei Anbieter angesehen.“ Genau so sieht die Buying Journey in B2B-Software heute oft aus: Die Recherche startet bei ChatGPT, Perplexity oder Gemini, dort entsteht die erste Shortlist, und erst danach besucht ein potenzieller Käufer überhaupt deine Website. Wenn deine Software in diesen Antworten nicht vorkommt, verlierst du qualifizierte Anfragen, bevor Vertriebskontakte entstehen.

Laut G2 AI Search Insight Report 2026 (Umfrage im März 2026 unter 1.076 B2B-Softwarekäufern und Entscheidern) starten 51 Prozent der Befragten ihre Softwarerecherche häufiger mit einem KI-Chatbot als mit Google. Im April 2025 waren es laut G2 noch 29 Prozent. 71 Prozent derselben Befragten nutzen KI-Chatbots an irgendeiner Stelle ihrer Recherche. Für viele Teams ist damit nicht mehr nur die Suche entscheidend, sondern die erste Einordnung der Optionen. Generative KI begleitet den Kaufprozess heute von der ersten Frage bis zur Shortlist und prägt, welche Anbieter im Buying Center überhaupt diskutiert werden.

Dieser Artikel richtet sich an Gründer, Geschäftsführer, Marketing- und Vertriebsverantwortliche von B2B-Software- und SaaS-Unternehmen im DACH-Raum, die ihre Pipeline planbar machen und mehr qualifizierte Demo- und Vertriebsanfragen gewinnen wollen. Du erfährst, wie sich die Buying Journey von B2B-Softwarekäufern durch KI-Suchsysteme verändert, welche kaufnahen Fragen Einkäufer an ChatGPT stellen, aus welchen Quellen KI-Empfehlungen entstehen und wie du GEO, SEO, Google Ads und LinkedIn entlang dieser Journey zu einem messbaren Marketing-System verzahnst. Nicht im Fokus stehen allgemeine Branding-Maßnahmen oder Reichweite ohne klare Pipeline-Wirkung.

Kurz gesagt: Wer heute B2B-Software verkauft, muss nicht nur bei Google sichtbar sein, sondern in den Antworten der KI-Systeme, die vor dem Website-Besuch eine Vorauswahl treffen. Genau dort entscheidet sich zunehmend, ob du in die engere Auswahl kommst oder unsichtbar bleibst.

Das nimmst du aus diesem Artikel mit:

• Die Phasen der B2B Buying Journey für Software und was sich durch KI-Suche in jeder Phase verändert

• Welche Fragen Einkäufer und Buying Center einer KI stellen und welche Rückfragen die KI selbst stellt

• Welche Quellen ChatGPT, Perplexity und Gemini für Empfehlungen heranziehen

• Wie du GEO, SEO, Google Ads und LinkedIn entlang der Journey verzahnst

• Wie du misst, ob deine Software in den KI-Antworten deiner Zielgruppe vorkommt

Was ist die B2B Buying Journey für Software und was hat sich durch KI verändert?

Die B2B Buying Journey für Software ist der gesamte Weg vom Erkennen eines Problems über Recherche, Vergleich und Demo bis zur Vertragsunterschrift und internen Freigabe. Neu ist, dass der wichtigste Teil dieser Journey heute in einem Chatfenster stattfindet: Käufer lassen sich Optionen zusammenfassen, vergleichen und auf eine Shortlist eingrenzen, ohne vorher zehn Websites zu öffnen.

Die B2B-Kaufreise für Software ist ein strukturierter Entscheidungsprozess. Vereinfacht gesagt ist sie ein Rahmen, der Orientierung beim Kauf von B2B-Software gibt. Trotzdem verläuft die Journey selten linear. Käufer bevorzugen eine selbstständige Informationssuche vor dem Kontakt mit dem Vertrieb: Laut CEB, heute Teil von Gartner, haben B2B-Käufer oft schon 50 bis 60 Prozent ihrer Informationsphase hinter sich, bevor sie einen Anbieter kontaktieren. Mehrere Personen recherchieren parallel, springen zwischen Phasen und kehren zu früheren Schritten zurück. Während der Fachbereich schon Demos plant, prüft die IT die Integration und die Finanzabteilung kalkuliert die Gesamtkosten über die Laufzeit. Laut Forrester (2024) sind an B2B-Kaufentscheidungen im Schnitt 13 interne Personen beteiligt. Jede dieser Personen kann ihre eigene Recherche mit einer KI beginnen. Im Kaufprozess konsumieren B2B-Käufer meist mehrere Inhalte, bevor sie sich entscheiden.

Die Phasen der Buying Journey im Überblick

Viele Modelle beschreiben fünf wesentliche Phasen beim Softwarekauf, in der Praxis lassen sich sechs unterscheiden. Die erste Phase ist immer das Problembewusstsein, die zweite die Lösungsfindung und Informationssuche. Die KI spielt in jeder Phase eine andere Rolle:

1. Problemwahrnehmung: Ein Auslöser wie manuelle Prozesse, Wachstum, neue Compliance-Anforderungen oder ein auslaufender Vertrag startet die Journey. Die Beteiligten recherchieren das Problem und fragen die KI nach Ursachen und Lösungsansätzen, noch ohne nach Software zu suchen. Diese Phase der Problemerkennung ist heute oft deutlich kürzer als früher.

2. Orientierung: Käufer fragen ChatGPT oder Perplexity nach Lösungskategorien und typischen Anbietern für ihre Situation. Dazu kommen Empfehlungen aus dem eigenen Netzwerk und aus Communities.

3. Anforderungen und Longlist: Das Buying Center definiert Use Cases, Muss-Kriterien, Integrationen und einen Budgetrahmen. Die KI hilft beim Formulieren der Anforderungen und schlägt eine erste Liste an Anbietern vor.

4. Shortlist und Evaluation: Aus der Longlist werden wenige Anbieter für Demos ausgewählt. Die Evaluierungsphase umfasst die Prüfung von Produktdemos und Testversionen, meist wird die Shortlist dabei auf 2 bis 4 Anbieter eingegrenzt. Laut G2 Buyer Behavior Report 2026 ist die Evaluation für 40 Prozent der befragten Käufer inzwischen die längste Phase der Journey.

5. Konsens und Freigabe: Die Kaufentscheidung erfordert interne Budgetfreigaben und rechtliche Prüfungen. Verschiedene Beteiligte müssen von ihrem persönlichen Nutzen überzeugt werden, und jede Rolle braucht andere Antworten und Nachweise.

6. Vertrag und Onboarding: Konditionen, Implementierungsplan und erste Nutzung. Vertragsbedingungen beeinflussen die langfristige Flexibilität und Wirtschaftlichkeit, und nach dem Vertragsabschluss beginnt die Onboarding- und Kundenbindungsphase. Zufriedene Kunden liefern später Bewertungen und Erfahrungsberichte, die wiederum in KI-Antworten einfließen.

Wer sitzt im Buying Center und was fragt jede Rolle?

Das Buying Center ist entscheidend für die B2B-Kaufentscheidung und umfasst verschiedene Beteiligte mit unterschiedlichen Prioritäten. Bei B2B-Software besteht es typischerweise aus Fachbereich, IT, Datenschutz und Compliance, Finanzen und Geschäftsführung – also mehreren Entscheidungsträgern (Decision Makers). Oft übernimmt eine Assistenz oder ein Chief of Staff die Vorrecherche und baut per ChatGPT eine erste Shortlist.

Wirtschaftliche Faktoren sind entscheidend für die Softwareauswahl im B2B: Die Gesamtkosten über die Nutzungsdauer (Total Cost of Ownership) berücksichtigen alle Kosten über den Lebenszyklus der Software, also Lizenzkosten, Implementierung und Support, wobei die Bewertung je nach Company Size und Branche unterschiedlich ausfallen kann. Ebenso wichtig sind Datenschutz und rechtliche Anforderungen sowie die Frage, ob sich die Software in die bestehende IT-Landschaft integrieren lässt, denn eine fehlende Integration kann zusätzliche Kosten und Produktivitätseinbußen verursachen. Für manche Entscheider ist daneben die Benutzerfreundlichkeit ausschlaggebend, weil sie die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden direkt beeinflusst. Andere Rollen bewerten stärker, ob die Software bestehende Geschäftsprozesse trotz aller Komplexität unterstützt und optimiert, andere wiederum vor allem, wie schnell sich Risiken und Aufwand intern vertreten lassen. Jede dieser Fragen ist ein möglicher Prompt. Wenn deine Inhalte diese Fragen nicht klar beantworten, greift die KI auf andere Quellen zurück.

Wie nutzen B2B-Einkäufer ChatGPT konkret bei der Software-Auswahl?

Einkäufer nutzen ChatGPT vor allem, um Anbieter zu vergleichen, eine Shortlist zu erstellen und Anforderungen zu prüfen. Viele Käufer starten diese Vorauswahl zusätzlich über Empfehlungen aus ihrem Netzwerk und leiten daraus erste Fragen zur Eignung ab. Bewertungsplattformen dienen danach oft zur Validierung dieser Empfehlungen. Laut G2 AI Search Insight Report 2026 ist der Vergleich von Stärken und Schwächen verschiedener Anbieter der häufigste Anwendungsfall (41 Prozent der Befragten). KI-Chatbots sind laut derselben Studie die wichtigste Quelle für die Zusammenstellung der Shortlist.

Typische Prompts in der Software-Auswahl

Die Fragen werden immer konkreter und enthalten Kontext, den früher erst der Vertrieb im Erstgespräch erfahren hat:

• „Welche Zeiterfassungssoftware eignet sich für ein Beratungsunternehmen mit 80 Mitarbeitenden in Deutschland?“

• „Vergleiche drei HR-Softwarelösungen für den Mittelstand nach Preis, Integration und Datenschutz.“

• „Welche Anbieter haben Erfahrung mit Unternehmen in unserer Branche?“

• „Welche Lösung passt zu unserer Branche und welche ähnlichen Unternehmen nutzen sie bereits?“

• „Was sind die wichtigsten Fragen in der Evaluierung oder im Auswahlprozess?“

• „Was sind typische Probleme bei der Einführung und wie lange dauert sie?“

• „Gib mir schnelle Vergleiche von drei B2B-Software-Anbietern für unsere Anforderungen, inklusive Unterschiede bei Funktionen, Implementierung und Fit.“

Die KI stellt Rückfragen wie ein guter Vertrieb

Ein wichtiger Unterschied zur klassischen Suche: Die KI fragt nach. In einer iGrow-Auswertung von Agentur- und Software-Prompts mit Rankscale aus dem Jahr 2026 stellte ChatGPT in 61,5 Prozent der ausgewerteten Antworten Rückfragen, vor allem zu Zielmarkt, Branche, Ziel und Budget; Prioritäten und Angaben können sich im Verlauf des Purchase-Prozesses ändern. Die Empfehlung, die danach folgt, ist auf genau diese Angaben und auf die passende Unternehmensgröße zugeschnitten.

Für dich heißt das: Deine Inhalte müssen klar sagen, für welche Zielgruppe, welche Unternehmensgröße, welchen Markt, welche Branche und welche Budgetklasse deine Software gedacht ist. Bleiben diese Angaben vage, kann die KI dich der Frage nicht zuordnen. Auf deiner Website sollten diese Informationen deshalb so aufbereitet sein, dass sie je nach Phase im Purchase-Prozess in den passenden Inhalten auftauchen, etwa auf Übersichtsseiten, Demos, Use Cases oder Preis- und Integrationsdetails.

Wie stark beeinflusst die KI die Anbieterwahl?

Der Einfluss ist groß. Laut G2 AI Search Insight Report 2026 haben 69 Prozent der Befragten wegen eines Hinweises aus einem KI-Chatbot einen anderen Anbieter gewählt als ursprünglich geplant, und ein Drittel hat bei einem Anbieter gekauft, den es vorher nicht kannte. Für kleinere Anbieter ist es ein key Vorteil, überhaupt als Option auf die Shortlist zu kommen. 85 Prozent denken positiver über einen Anbieter, wenn ein KI-Chatbot ihn empfiehlt. Alle drei Werte beziehen sich auf dieselbe Basis von 1.076 befragten B2B-Softwarekäufern.

Das ist die gute Nachricht für kleinere und mittlere Softwareanbieter: Die Shortlist ist nicht mehr nur eine Frage der Markenbekanntheit. Wer zu den richtigen Fragen die besten Antworten liefert, kann auch ohne großes Werbebudget empfohlen werden und stärkt mit belastbaren Antworten zugleich das Vertrauen und die Confidence in die Auswahl.

Welche Quellen nutzt die KI für ihre Software-Empfehlungen?

ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews stützen ihre Empfehlungen auf eine Mischung aus Anbieter-Websites und Drittquellen. Laut G2 sind Zitate aus Bewertungsportalen das wichtigste Signal, das Käufern Vertrauen in eine KI-Empfehlung gibt.

Auch außerhalb des direkten Buying Centers spielen Empfehlungen eine große Rolle. Stimmen von anderen Fachleuten wirken oft stärker als reine Anbieterquellen, weil sie das Vertrauen in eine Empfehlung erhöhen.

Typische Quellen, die in KI-Antworten zu Software auftauchen:

• Deine eigene Website: Use-Case-Seiten, Preisseiten, Integrationsseiten, FAQ und Case Studies mit klaren Fakten

• Bewertungsportale und Software-Verzeichnisse: Erfahrungsberichte, Bewertungen und Kategorie-Einordnungen

• Vergleichsartikel und Ratgeber: Fachmedien, Branchenportale und unabhängige Vergleiche

• Communities und Netzwerke: Diskussionen in Fachgruppen und auf LinkedIn

• Strukturierte Daten: Klare Angaben zu Unternehmen, Produkt und Kategorie, die Maschinen eindeutig lesen können

Auch Peer-Empfehlungen haben einen starken Einfluss auf die Shortlist der Anbieter. Und eine gute Website mit transparenten Informationen bleibt für die Kaufentscheidung wichtig, weil sie die Quelle ist, die du selbst steuerst. Entscheidend ist, dass alle Quellen dasselbe über dich sagen. Widersprechen sich Angaben zu Zielgruppe, Preis oder Funktionen, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass die KI dich empfiehlt. Wie du deine Sichtbarkeit in ChatGPT als Anbieter systematisch aufbaust, beschreibt unser Leitfaden zur ChatGPT-Sichtbarkeit für B2B-Software.

Wie übersetzt du die neue Buying Journey in ein messbares Marketing-System?

Die neue Buying Journey verlangt kein komplett neues Marketing, sondern eine andere Reihenfolge: zuerst die Fragen der Käufer kennen, dann die Inhalte und Kanäle darauf ausrichten und zuletzt messen, ob daraus qualifizierte Anfragen entstehen. Die operative Konsequenz der KI-Suche ist, Inhalte stärker für Zero-Click-Umfelder aufzubereiten, zum Beispiel mit strukturierten Daten, denn 60% aller Suchanfragen führen heute zu keinem Klick mehr. Viele Suchanfragen enden heute ohne Klick, deshalb solltest du deinen Effort gezielt auf Kanäle und Inhalte mit echtem Beitrag zu qualifizierten Anfragen verlagern. Einen breiteren Überblick zur Rolle der KI-Suche im B2B-Marketing findest du in unserem Artikel zu AI Search im B2B-Marketing.

Schritt 1: Strategie und Messung

• Money Prompts definieren: Sammle die 10 bis 20 kaufnahen Fragen, die deine Zielgruppe einer KI stellt, inklusive Kontext wie Branche, Unternehmensgröße und Markt, und nutze dafür vorhandene CRM-, Such-, Gesprächs- oder Research-data.

• Qualifizierte Anfrage definieren: Lege mit dem Vertrieb fest, wann eine Anfrage qualifiziert ist, zum Beispiel passende Unternehmensgröße, Rolle mit Budgetverantwortung und konkreter Bedarf.

• Tracking bis ins CRM: Erfasse, aus welchem Kanal eine Anfrage kommt, auch wenn der Kontakt über eine KI-Empfehlung entstanden ist, und erfasse personalisierte Ansprache-Kontakte aus Marketing oder Vertrieb als Kontaktpunkte, damit die erfassten Daten später eine Analyse entlang der Journey ermöglichen. Ein einfaches Pflichtfeld „Wie bist du auf uns aufmerksam geworden?“ liefert oft schon wertvolle Hinweise.

Schritt 2: Nachfrage-Kanäle entlang der Journey

Jeder Kanal wirkt in einer anderen Phase am stärksten, und Companies brauchen je nach Industry und Company Size entlang der Journey unterschiedliche Inhalte:

Weniger Klicks bedeuten nicht weniger Nachfrage. Laut einer Studie von Ahrefs aus dem Jahr 2025 sinkt die Klickrate auf das erste organische Ergebnis um rund 34,5 Prozent, wenn Google eine AI Overview anzeigt. Content-Marketing bleibt trotzdem wichtig, um als Lösungsgeber wahrgenommen zu werden, nur muss er so aufgebaut sein, dass die KI ihn zitiert. Entlang der Journey solltest du Inhalte und Kanäle so einsetzen, dass sie Verkaufsgespräche konkret unterstützen und Teams digitale Kanäle gezielt nutzen, um Käufer im passenden Format zu erreichen. In der Evaluationsphase helfen auch Trials, weil sie Optionen prüfbar machen und den Weg zum Kauf verkürzen.

Schritt 3: Operative Tools

CRM, Analytics und Marketing Automation machen die Journey messbar, wobei ein belastbares einheitliches Messbild oft erst durch die Kombination mehrerer Tools und Touchpoints entsteht. Damit Marketing, Sales und Account-Teams entlang der Journey gemeinsam steuern können, brauchst du ein einheitliches Messbild mit dem Vertrieb. Wichtig sind vor allem diese Kennzahlen:

• Kosten pro qualifizierter Anfrage je Kanal

• Anteil der Anfragen, die über KI-Empfehlungen entstanden sind

• Pipeline-Wert und Win-Rate je Kanal

• Sichtbarkeit deiner Marke in den definierten Money Prompts über ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews

Wie du die Sichtbarkeit deiner Marke in KI-Antworten misst, zeigt unser Beitrag KI-Sichtbarkeit messen: Welches Tool zeigt dir deine Marke in ChatGPT.

Typische Probleme in der neuen Buying Journey und wie du sie löst

Problem 1: Viel Traffic, aber kaum qualifizierte Demo-Anfragen

Deine Website hat Besucher, aber kaum jemand fragt eine Demo an. Häufige Ursachen sind Seiten, die Funktionen erklären statt Probleme zu lösen, und Keywords ohne Kaufabsicht.

Lösung: Richte Landingpages auf konkrete Use Cases und Käuferfragen aus und biete pro Phase einen passenden nächsten Schritt an. Ein HR- und Payroll-SaaS erzielte mit use-case-spezifischen Landingpages und striktem Intent-Abgleich 120.000 Euro Umsatz in 3 Monaten bei 0 Prozent unpassenden Anfragen, wie die Case Study zum HR- und Payroll-SaaS zeigt.

Problem 2: Deine Software taucht in KI-Antworten nicht auf

Wenn Käufer ChatGPT nach deiner Kategorie fragen und dein Name fehlt, bist du in vielen Fällen schon aus dem Rennen, bevor der Vertrieb aktiv werden kann.

Lösung: Baue gezielt Inhalte für deine Money Prompts auf, sorge für einheitliche Fakten auf Website und Drittquellen und miss regelmäßig deine Sichtbarkeit. Das erhöht auch die Effizienz KI-gestützter Beschaffungsprozesse und stärkt den Wettbewerbsvorteil für anschlussfähige Anbieter. Automatisierte Prozesse reduzieren repetitive Tätigkeiten und geben Teams mehr Raum für strategische Arbeit. Aktuell sind nur 38% der Unternehmen API-ready, was in KI-gestützten Beschaffungsprozessen ein klarer Wettbewerbsvorteil für anschlussfähige Anbieter sein kann. SoWork, ein B2B-SaaS aus den USA, steigerte seine AI Visibility in 90 Tagen von 16,6 Prozent auf 100 Prozent in 7 KI-Engines und erzielte 348 Hard-Conversions. Details findest du in der SoWork Case Study. Die Agenturverwaltung, eine Software für Agenturen, steigerte ihre AI-Sichtbarkeit in 4 Wochen von 12,3 Prozent auf 41,9 Prozent, wie die Case Study zur Agenturverwaltung zeigt.

Problem 3: Marketing und Vertrieb messen unterschiedliche Dinge

Marketing zählt Formulare, der Vertrieb zählt Abschlüsse. Ohne gemeinsame Definition bleibt unklar, welche Kanäle wirklich Pipeline bringen, zumal verschiedene Decision Makers intern oft unterschiedliche Erfolgsmaße anlegen.

Lösung: Einigt euch auf eine gemeinsame Definition der qualifizierten Anfrage und ein gemeinsames Reporting mit Kosten pro qualifizierter Anfrage, Pipeline und Win-Rate; Outreach aus Marketing und Vertrieb sollte dabei als gemeinsamer Kontaktpunkt mit erfasst werden. Ergänzt das um einen klaren Blick auf die Buying Group, also die internen Ansprechpartner beim Kunden. So bewertet ihr Unternehmen je nach Zielprofil und Einkaufslogik differenziert. Bei RankScale, einem SaaS für KI-Sichtbarkeit, stieg die Win-Rate von Anfrage zu zahlendem Kunden durch die Sales-Optimierung auf 39 Prozent, und die Demo-Dauer halbierte sich von 60 auf 30 Minuten. Mehr dazu in der RankScale Case Study.

Wie iGrow dir hilft, in der neuen Buying Journey empfohlen zu werden

iGrow ist eine Performance-Marketing-Agentur für B2B mit Fokus auf Software- und SaaS-Unternehmen im DACH-Raum. Wir verbinden GEO und KI-Sichtbarkeit, SEO, Google Ads und LinkedIn zu einem System und unterstützen dich bei den Herausforderungen der neuen Buying Journey. Den Erfolg messen wir an qualifizierten Anfragen, nicht an Klicks. So entsteht eine stärkere Connection zwischen hilfreichem Content, Vertrieb und realen Käuferfragen. Du startest mit einem messbaren Pilot über 3 bis 4 Monate, inklusive klarer Handlungsempfehlungen, statt mit einer langen Vertragsbindung, und siehst jeden Monat, was eine qualifizierte Anfrage kostet.

Wenn du zuerst wissen willst, wie sichtbar deine Software heute in ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews ist, zeigt dir das GEO Audit, wo du stehst und was du zuerst ändern solltest.

Checkliste: Ist deine Software bereit für die Buying Journey mit KI?

• Kennst du die 10 bis 20 Fragen, die deine Käufer einer KI stellen, bevor sie einen Anbieter kontaktieren, und weißt du, dass sie schon in der Research-Phase KI und Peer-Quellen kombinieren?

• Taucht deine Software in ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews auf, wenn jemand nach deiner Kategorie fragt?

• Sagen deine Inhalte klar, für welche Zielgruppe, Unternehmensgröße und welchen Markt deine Software gedacht ist, und belegen sie deine Expertise für die relevanten Use Cases?

• Sind deine Angaben zu Preis, Funktionen, Vertragsbedingungen und Zielgruppe auf Website, in Bewertungen und auf Seiten von Drittanbietern einheitlich?

• Hast du für jede Rolle im Buying Center passende Inhalte?

• Kennst du deine Kosten pro qualifizierter Anfrage je Kanal?

• Erfasst dein CRM, ob eine Anfrage über eine KI-Empfehlung entstanden ist?

FAQ zur Buying Journey mit KI bei B2B-Software

Wie nutzen B2B-Einkäufer ChatGPT bei der Software-Auswahl?

Einkäufer nutzen ChatGPT vor allem, um Anbieter zu vergleichen, eine Shortlist zu erstellen und Anforderungen zu prüfen. Laut G2 AI Search Insight Report 2026 starten 51 Prozent der befragten B2B-Softwarekäufer ihre Recherche häufiger mit einem KI-Chatbot als mit Google. Viele nutzen die KI dabei für die gesamte Vorauswahl, von der ersten Frage bis zur belastbaren Shortlist.

Ersetzt die KI-Suche Google bei der Softwarerecherche?

Nein, sie ergänzt Google. Viele Käufer nutzen beides, oft beginnt die Recherche aber in der KI, und Google dient später zur Prüfung einzelner Anbieter. Deshalb brauchst du Sichtbarkeit in beiden Welten, also SEO und GEO.

Welche Rolle spielen Bewertungsportale in KI-Antworten?

Eine große. Laut G2 sind Zitate aus Bewertungsportalen das wichtigste Signal, das Käufern Vertrauen in eine KI-Empfehlung gibt. Achte darauf, dass deine Profile vollständig, aktuell und mit deiner Website konsistent sind. Bewertungsportale sind oft nur eine Quelle unter mehreren. Zusammen mit deiner Website und Angaben auf Drittseiten sollten sie konsistente Signale liefern.

Kann ein kleiner Softwareanbieter in KI-Antworten neben bekannten Marken auftauchen?

Ja. Die KI empfiehlt Anbieter, die eine konkrete Frage am besten beantworten und Käufer oft schon with the nötigen Vorinformationen ins Gespräch mit Anbietern gehen, während others stärker auf Positionierung und Kundennähe achten, mit glaubwürdigen Inhalten sowie echter Kundennähe eine starke Verbindung zur Zielgruppe aufbauen. Klare Positionierung, eindeutige Zielgruppenangaben und belegbare Ergebnisse sind oft wichtiger als Markenbekanntheit, weil die KI kleinere Anbieter so eher als passenden Partner einordnen kann.

Wie messe ich, ob meine Software in ChatGPT empfohlen wird?

Lege eine feste Liste an Money Prompts fest und prüfe regelmäßig, in wie vielen Antworten deine Marke genannt und zitiert wird, idealerweise verknüpft mit dem Verlauf bis zum Ende der Journey, also bis zur qualifizierten Anfrage, getrennt nach ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews. Verknüpfe diese Werte mit den qualifizierten Anfragen in deinem CRM.

Wie schnell sind Ergebnisse in der KI-Sichtbarkeit möglich?

Das hängt von Ausgangslage und Wettbewerb ab. In der iGrow Case Study eines Software-Unternehmens stieg die AI-Sichtbarkeit in 30 Tagen von 1,3 Prozent auf 66,7 Prozent, mit 14 qualifizierten Anfragen aus KI-Suche, von denen 10 zu zahlenden Kunden wurden. Solche Werte sind kein Versprechen, zeigen aber, was ein fokussierter Pilot leisten kann. Je nach Markt, Ausgangslage und den digitalen Erwartungen der Zielgruppe werden Ergebnisse unterschiedlich schnell sichtbar; am schnellsten sehen diejenigen Anbieter Fortschritte, die ihre Inhalte, Daten und Prozesse früh auf KI-Kompatibilität ausrichten.

Nächster Schritt: Smart Growth Call

Sichere dir jetzt deinen kostenlosen Smart Growth Call. In 30 Minuten schauen wir gemeinsam auf deine Zahlen, benennen die 2 bis 3 Hebel mit dem größten Pipeline-Effekt und prüfen auch, wie dein Team von der ersten Shortlist bis zu Verträge und Freigaben besser unterstützt werden kann. Du gehst mit einem klaren Fahrplan für die nächsten 90 Tage und deiner persönlichen Wachstums-Scorecard aus dem Gespräch, auch wenn wir danach nicht zusammenarbeiten.