Sichtbar in KI-Systemen: Was Unternehmen jetzt an ihrer Website prüfen sollten

Ein Hersteller fertigt Bauteile für anspruchsvolle Einsatzbedingungen. Seine Website zeigt Produktgruppen, technische Daten und Zertifikate. Bestehende Kunden finden sich meist zurecht. Sie kennen das Unternehmen, die Leistung und die passenden Fachbegriffe.

Ein neuer Interessent beginnt seine Recherche heute oft anders: Er fragt: „Welches Material eignet sich für Bauteile bei Feuchtigkeit und Reibung?“ oder „Welche Angaben braucht ein Zulieferer für eine erste technische Einschätzung?“ Vielleicht möchte er vor einer Anfrage einschätzen, woran sich Erfahrung mit Serienfertigung erkennen lässt oder wie die Ersatzteillogistik nach Projektabschluss organisiert ist.

In diesen Situationen beginnt die Recherche bei einem konkreten Problem, einer Anwendung oder einer Auswahlentscheidung. Die eigene Website ist dabei der zentrale Ort, an dem ein Unternehmen fachliche Informationen, Belege und Ansprechpartner selbst bereitstellen und aktuell halten kann.

GEO ersetzt SEO nicht. Für B2B-Unternehmen geht es darum, wichtige Recherchefragen klar, belegbar und technisch zugänglich auf der eigenen Website zu beantworten. Ob ein KI-System eine Seite zitiert, bleibt abhängig von System, Anfrage, Zeitpunkt und Quellenlage.

Recherche beginnt vor der Anbietersuche

Potenzielle Kunden suchen oft nach einer Lösung, bevor sie einen Anbieter kennen. Bei technischen B2B-Leistungen geht es dabei um Anwendungen, Materialeigenschaften, Belastungen, Lieferzeiten, Normen, Kostenfaktoren oder Risiken. Bei wissensintensiven Dienstleistungen stehen Auswahlkriterien, Vorgehensweisen, Zuständigkeiten und erwartbare Ergebnisse im Vordergrund. Ein wiederkehrendes Problem besteht darin, dass die entscheidenden Antworten im Unternehmen längst vorhanden sind, aber nicht auf der Website. Vertrieb und Projektteams wissen beispielsweise genau, welche Angaben sie für eine belastbare Einschätzung benötigen, welche Varianten häufig verwechselt werden oder warum eine Lösung unter bestimmten Bedingungen ausscheidet. Für einen neuen Interessenten bleibt dieses Wissen unsichtbar, solange es erst im persönlichen Gespräch erklärt wird.

Der beste Ausgangspunkt für die Themenplanung liegt häufig im eigenen Vertrieb und im Projektalltag. Dort zeigt sich, welche Fragen vor einem Erstgespräch regelmäßig entstehen:

• Welche Grundlagen werden im Erstgespräch wiederholt erklärt?
• Welche Angaben fehlen in Anfragen häufig?
• Welche Missverständnisse führen zu unpassenden Erwartungen?
• Welche Einwände kommen vor einer Entscheidung auf?
• Welche Grenzen einer Lösung müssen früh erkennbar sein?

Aus diesen Gesprächen lassen sich die ersten Fragen für die Websiteprüfung ableiten. Für einen ersten Website-Check genügen meist fünf bis zehn wiederkehrende Entscheidungssituationen aus Vertrieb und Projektalltag. Jede Situation wird in eine konkrete Frage übersetzt, die eine Seite oder ein klar abgegrenzter Abschnitt der Website beantworten kann.

Inhalte sollten Entscheidungen vorbereiten

Eine fachlich korrekte Leistungsseite ist noch nicht automatisch eine gute Entscheidungsseite. Gerade bei erklärungsbedürftigen B2B-Angeboten sind Produkte, Verfahren oder Leistungen häufig detailliert beschrieben, während drei für neue Interessenten entscheidende Fragen offenbleiben:

1. Wann ist diese Lösung für meine Situation geeignet?
2. Welche Voraussetzungen oder Grenzen muss ich kennen?
3. Und welche Informationen benötigt der Anbieter von mir?

Ein Interessent, der die passende Produktbezeichnung oder den Fachbegriff bereits kennt, findet sich auf solchen Seiten oft gut zurecht. Wer dagegen von einem Problem, einer Anwendung oder einer konkreten Anforderung aus recherchiert, benötigt zusätzliche Orientierung. Gleichzeitig sind wichtige Informationen häufig vorhanden, aber ungünstig verteilt:

Bei gewachsenen B2B-Websites liegt ein Teil des wertvollsten Fachwissens häufig in PDFs: Datenblätter, technische Dokumentationen, Zertifikate, Präsentationen oder ältere Broschüren. Das Problem ist nicht, dass PDFs grundsätzlich ungeeignet wären. Schwierig wird es, wenn eine zentrale Antwort ausschließlich dort vorkommt und auf der eigentlichen Website weder erklärt noch in den passenden Entscheidungskontext eingeordnet wird. Solche Dokumente können zwar indexierbar sein, sind aber häufig schlechter in Navigation, interne Verlinkung und den inhaltlichen Zusammenhang der Website eingebunden.

Ein Interessent muss dann zunächst wissen, welches Dokument er benötigt. Wer diese Kenntnis noch nicht besitzt, findet zwar möglicherweise das Datenblatt, aber nicht unbedingt die Antwort auf seine konkrete Frage.

Auch Referenzen verschenken häufig Informationswert. Sie zeigen ein fertiges Produkt, nennen einen bekannten Kunden oder beschreiben das Ergebnis, erklären aber nicht, weshalb die Aufgabe anspruchsvoll war. Für einen potenziellen Kunden ist jedoch genau dieser Zusammenhang interessant: Welche Ausgangssituation lag vor? Welche Randbedingung musste berücksichtigt werden? Warum wurde diese Lösung gewählt?

Erst dadurch kann ein Interessent beurteilen, ob die gezeigte Erfahrung auf seine eigene Situation übertragbar ist.

Prüfen Sie als ersten Selbsttest jede wichtige Recherchefrage anhand Ihrer Website:

Ein Hersteller von Sonderteilen kann zum Beispiel erklären, welche Angaben für eine erste technische Einschätzung nötig sind: Funktion, Einsatzumgebung, mechanische, thermische oder chemische Belastung, Stückzahl, Toleranz, Zeichnung oder Muster. So wird aus einer allgemeinen Produktseite eine konkrete Hilfe zur Vorbereitung einer Anfrage.

Praxisbeispiel aus einem VILINGO-Projekt

Bei einem technologieorientierten B2B-Projekt hat VILINGO dieses Vorgehen auf eine bestehende Website angewandt. Ausgangspunkt waren wiederkehrende Fragen aus Vertrieb und Projektarbeit. Zunächst wurde geprüft, welche Informationen ein neuer Interessent für seine Auswahlentscheidung tatsächlich braucht und wo die bestehende Website diese Fragen bereits beantwortet. (Kundendetails, technische Konfigurationen und Kennzahlen bleiben vertraulich.)

Die Website stellte Leistungen, Produkte und die dahinterstehenden Technologien bereits ausführlich und fachlich differenziert dar. Deutlich wurde jedoch ein typisches Problem erklärungsbedürftiger B2B-Angebote: Die Website erklärte besser, was das Unternehmen technisch kann, als für welche konkrete Situation diese Kompetenz relevant ist. Wer bereits Produktbezeichnungen und Fachbegriffe kannte, fand viele Informationen. Wer dagegen von einer Anwendung, einer bestimmten Anforderung oder einem Problem aus recherchierte, musste die Verbindung zum passenden Angebot teilweise selbst herstellen.

Ähnlich war es bei Informationen zu Abläufen und begleitenden Services. Einzelne Angaben waren vorhanden oder im Unternehmen selbstverständlich, standen auf der Website aber nicht immer dort, wo ein Interessent sie für seine Entscheidung benötigt. Damit blieb beispielsweise schwerer erkennbar, welche Voraussetzungen für eine Leistung gelten, welche Informationen für eine erste fachliche Einschätzung benötigt werden oder wie es nach einer Anfrage weitergeht.

Für unterschiedliche Personas und Phasen der Customer Journey wurden deshalb konkrete Entscheidungssituationen betrachtet: Welche Frage entsteht an dieser Stelle? Welche Seite sollte sie beantworten? Ist die Antwort dort vollständig genug? Und welcher Beleg hilft dabei, die Aussage einzuordnen? Daraus entstanden konkrete Aufgaben für bestehende Leistungs-, Anwendungs-, Referenz- und Informationsseiten. Teilweise mussten Informationen ergänzt werden. An anderen Stellen ging es darum, vorhandenes Wissen besser zuzuordnen, Seiten sinnvoll miteinander zu verbinden oder Aussagen durch Beispiele und Nachweise nachvollziehbarer zu machen. Als zentrales Prüfmodell lässt sich dieses Vorgehen auf drei Punkte verdichten:

Entscheidungssituation → Antwort → Beleg

Sechs Schritte für den Einstieg

1. Drei Entscheidungssituationen auswählen. Starten Sie mit Themen, die vor einer Anfrage regelmäßig auftauchen.
2. Echte Fragen sammeln. Nutzen Sie wiederkehrende Fragen aus Vertrieb, Service und laufenden Projekten.
3. Passende Antworten prüfen. Suchen Sie zu jeder Frage die konkrete Antwort auf der Website, den zugehörigen Abschnitt und einen nachvollziehbaren Beleg.
4. Begriffe, Quellen und externe Profile abgleichen. Prüfen Sie, ob Leistungen, Produkte, Standorte und Ansprechpartner einheitlich bezeichnet werden und ob Quellen, Autorenschaft und externe Angaben aktuell sind.
5. Technik auf den wichtigsten Seiten prüfen. Kontrollieren Sie Zugänglichkeit, interne Verlinkung, sichtbaren Inhalt und Indexierung.
6. Ergebnisse dokumentieren. Leiten Sie aus jeder Beobachtung eine Aufgabe für Inhalt, Struktur, Technik oder Reputation ab.

GEO ist damit kein Zusatzprojekt neben der Websitearbeit. Es ist ein strukturierter Blick auf die Fragen, Informationen und Belege, die für eine Recherche vor einer Anfrage relevant sind.

Relevante Systeme und Fragen im B2B-Umfeld auswählen

Nicht jedes KI-System ist für jedes Unternehmen gleich wichtig. Zu den wichtigsten möglichen Recherchewegen gehören Google mit seinen AI-Funktionen, ChatGPT mit Websuche, Perplexity, Gemini und Microsoft Copilot. Welche Systeme in ein Prüfset gehören, sollte nicht nach Bekanntheit entschieden werden.

Für B2B-Unternehmen sind vor allem diese Kriterien sinnvoll:

Für den Start reicht ein kleines, festes Prüfset. Es umfasst wenige Systeme, fünf bis zehn wiederkehrende Fragen und eine klare Dokumentation. So lassen sich Beobachtungen vergleichen, ohne daraus vorschnell Aussagen über die gesamte Zielgruppe abzuleiten.

Wie sich Content-Systeme, klassische SEO und GEO praktisch verbinden lassen, erläutert der vertiefende VILINGO-Beitrag zu SEO, GEO und Contao.

Query-Fan-out: Unterfragen sinnvoll verteilen

Google beschreibt für AI Overviews und AI Mode eine Technik namens Query-Fan-out. Dabei kann eine komplexe Anfrage in mehrere zusammenhängende Unterthemen zerlegt und über mehrere Suchanfragen sowie Datenquellen bearbeitet werden.^[2]

Für die redaktionelle Planung folgt daraus: Eine Website sollte nicht nur einen Hauptbegriff behandeln, sondern auch die Unterfragen berücksichtigen, die zu einer Auswahlentscheidung gehören. Diese Antworten müssen jedoch nicht auf einer einzigen, überlangen Leistungsseite stehen.

Im B2B kommt hinzu, dass solche Unterfragen häufig von unterschiedlichen Personen gestellt werden. Ein Entwickler prüft beispielsweise technische Eignung, Belastungsgrenzen und Schnittstellen. Der Einkauf interessiert sich stärker für Lieferfähigkeit, Risiken oder Vergleichbarkeit. Geschäftsleitung und Projektverantwortliche benötigen möglicherweise Informationen zu Wirtschaftlichkeit, Anbieterzuverlässigkeit oder Umsetzungsrisiken. Diese Perspektiven gehören zur selben Kaufentscheidung, benötigen aber nicht dieselbe Antwort.

Wer beispielsweise nach einem Anbieter für verschleißfeste Bauteile recherchiert, kann deshalb zugleich Informationen zu Materialien, typischen Belastungen, Auswahlfehlern, benötigten Eingangsdaten und vergleichbaren Anwendungen benötigen. Je nach Umfang gehören diese Antworten auf die Leistungsseite selbst oder auf klar verlinkte Anwendungs-, Vergleichs-, Referenz- und Wissensseiten. Entscheidend ist, dass die Zusammenhänge erkennbar bleiben und die interne Verlinkung nachvollziehbar zur jeweils nächsten Frage führt.

Antwortabschnitte so aufbauen, dass sie für sich verständlich sind

Eine Seite kann ein Thema fachlich ausführlich behandeln und trotzdem eine konkrete Kundenfrage nur schwer beantworten. Das passiert beispielsweise dann, wenn die Voraussetzung für eine Lösung am Anfang der Seite genannt wird, eine wichtige Einschränkung erst mehrere Absätze später folgt und der passende Nachweis ausschließlich in einem verlinkten Dokument steht.

Menschen können solche Zusammenhänge beim Lesen häufig noch zusammensetzen. Für Systeme, die Informationen aus längeren Dokumenten suchen, auswählen und weiterverarbeiten, wird eine starke Abhängigkeit von weit entferntem Kontext dagegen schwieriger.

Im Information Retrieval und insbesondere bei RAG-Systemen – Retrieval-Augmented Generation, also der Ergänzung einer generierten Antwort durch zuvor gefundene Informationen – werden längere Inhalte häufig in kleinere Verarbeitungseinheiten aufgeteilt. Dieser Vorgang wird als Chunking bezeichnet. Einzelne Chunks können anschließend unabhängig voneinander indexiert, gesucht oder für die Zusammenstellung einer Antwort herangezogen werden.

Daraus lässt sich keine allgemeingültige optimale Absatz- oder „Chunk-Größe“ für Google, ChatGPT oder andere Systeme ableiten. Wie einzelne Systeme Inhalte intern zerlegen, auswählen und gewichten, ist nicht vollständig öffentlich dokumentiert und kann sich unterscheiden.

Für die praktische Websitearbeit ist deshalb vor allem die Konsequenz wichtig: Ein inhaltlicher Abschnitt sollte genügend Kontext enthalten, damit seine Kernaussage auch dann verständlich bleibt, wenn er unabhängig vom restlichen Seitentext betrachtet wird. Wer beispielsweise Einsatzgrenzen erklärt, sollte die dafür entscheidenden Voraussetzungen und Einschränkungen möglichst im selben Zusammenhang nennen.

Materialauswahl, Einsatzgrenzen, Lieferzeiten und Anfrageprozess müssen dagegen nicht in denselben Textblock, nur weil sie dieselbe Leistung betreffen. Gute Gliederung hilft damit zunächst dem Leser und reduziert gleichzeitig die Gefahr, dass einzelne Aussagen ohne den notwendigen fachlichen Zusammenhang stehen.

Begriffe und Beziehungen konsistent erklären

Für Menschen ist häufig selbstverständlich, dass unterschiedliche Bezeichnungen dasselbe Unternehmen, dieselbe Leistung oder dieselbe Produktfamilie meinen. Schwieriger wird es, wenn Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden: von der Website, aus PDFs, Branchenportalen, Partnerseiten, Pressebeiträgen oder Unternehmensprofilen. Dann muss erkennbar bleiben, welches Objekt gemeint ist und wie die einzelnen Angaben miteinander zusammenhängen.

In diesem Zusammenhang spricht man von Entitäten. Eine Entität ist ein eindeutig identifizierbares Objekt, beispielsweise ein Unternehmen, eine Person, ein Produkt, eine Leistung, ein Standort, eine Norm oder eine Anwendung. Für Such- und Informationssysteme spielen dabei auch Entity Resolution – das Erkennen, dass unterschiedliche Bezeichnungen oder Erwähnungen dieselbe Entität meinen – und Entity Linking – die Zuordnung einer Erwähnung zu einer bekannten Entität – eine Rolle.

Praktisch relevant wird das beispielsweise, wenn ein Hersteller auf einer Seite von „verschleißfesten Komponenten“, auf einer anderen von „Sonderteilen“, in einem PDF von „kundenspezifischen Fertigungsteilen“ und in einem Branchenprofil von „Industriebauteilen“ spricht. Alle Begriffe können fachlich richtig sein. Unklar bleibt jedoch möglicherweise, ob damit dieselbe Leistung, unterschiedliche Varianten oder verschiedene Anwendungsbereiche gemeint sind.

Eine nachvollziehbare Begriffs- und Beziehungslogik sollte deshalb folgende Zusammenhänge erkennbar machen:

Synonyme und unterschiedliche fachliche Bezeichnungen sind dabei nicht grundsätzlich problematisch und müssen nicht künstlich vereinheitlicht werden. Entscheidend ist weniger die konsequente Wiederholung eines Hauptkeywords als die Eindeutigkeit der Beziehungen: Was gehört zusammen, was ist eine Variante, wofür ist sie gedacht und wodurch wird eine Aussage belegt? Eine saubere Entitätenlogik verbessert damit die Orientierung für Menschen und erleichtert zugleich die konsistente Zuordnung von Informationen über Website, PDFs, Profile, Referenzen und andere Quellen hinweg.

Eigene Erfahrung, Belege und Autorenschaft sichtbar machen

Gerade bei technisch anspruchsvollen B2B-Angeboten zeigt sich häufig ein Widerspruch: Im Unternehmen ist viel praktische Erfahrung vorhanden, auf der Website bleibt davon jedoch nur eine allgemeine Behauptung sichtbar. Dort steht beispielsweise „langjährige Erfahrung“, „umfassendes Know-how“ oder „individuelle Lösungen“. Für einen neuen Interessenten beantwortet das die entscheidende Frage noch nicht: Woran kann ich erkennen, dass dieses Unternehmen eine Situation wie meine bereits verstanden oder gelöst hat?

Aussagekräftiger wird Erfahrung, wenn sie an einer konkreten Entscheidung nachvollziehbar wird. Eine Referenz muss dafür keine vertraulichen Projektdetails offenlegen. Häufig reichen bereits Ausgangslage, relevante Randbedingung, gewählte Lösung und eine Erkenntnis, anhand derer ein Interessent beurteilen kann, ob die Erfahrung auf seine eigene Situation übertragbar ist.

Google empfiehlt bei hilfreichen und verlässlichen Inhalten unter anderem klare Quellen, erkennbares Fachwissen und Hintergrund zum Autor oder zur publizierenden Website. Die Leitlinie ist eine Selbstbewertungshilfe, keine Garantie für Sichtbarkeit.^[3]

Für Fachbeiträge reichen oft wenige, gut sichtbare Angaben:

Einsatzgrenzen erleichtern die Bewertung, welche Informationen vor einer belastbaren Empfehlung fehlen. Sie verhindern unpassende Erwartungen und machen die Aussage fachlich genauer.

Für Fachbeiträge sind eine erkennbare Autorenschaft und klare fachliche Verantwortung besonders wichtig. Ob zusätzlich offengelegt werden sollte, wie KI-gestützte Werkzeuge eingesetzt wurden, hängt von Art und Umfang ihrer Nutzung ab. Bei diesem Beitrag wird die unterstützende Nutzung am Ende transparent angegeben. Entscheidend ist, dass die veröffentlichten Aussagen fachlich geprüft und einem verantwortlichen Autor eindeutig zugeordnet sind.

Tabellen und Grafiken dort einsetzen, wo Text unübersichtlich wird

Tabellen und Grafiken sind besonders dann sinnvoll, wenn ein Interessent Varianten, Voraussetzungen oder Prozessschritte vergleichen muss. Muss er die entscheidenden Unterschiede heute aus mehreren Absätzen zusammensuchen, kann eine Gegenüberstellung die Auswahl erleichtern. Bei technischen B2B-Angeboten betrifft das beispielsweise Varianten und Einsatzgrenzen, bei Dienstleistungen eher Prozessschritte, Zuständigkeiten oder benötigte Eingangsinformationen.

Zentrale Aussagen sollten trotzdem nicht ausschließlich in einer Grafik stehen. Im begleitenden Text sollte erkennbar bleiben, welche Schlussfolgerung sich daraus für die jeweilige Entscheidung ergibt.

Technische Voraussetzungen für Google und ChatGPT

Wichtige Inhalte müssen technisch zugänglich sein. Google nennt technische Mindestvoraussetzungen dafür, dass eine Seite in der Suche erscheinen kann. Selbst bei erfüllten Anforderungen sind Crawling, Indexierung und Ausspielung nicht garantiert.^[4]

Für AI Overviews und AI Mode verlangt Google weder besondere KI-Dateien noch ein spezielles Schema. Google unterstützt bei Artikeln zwar strukturierte Angaben wie Autor, Veröffentlichungsdatum und Änderungsdatum über "Article" oder "BlogPosting". Damit können Suchsysteme sichtbare Angaben eindeutiger zuordnen. Das Markup ersetzt weder den Inhalt noch den fachlichen Nachweis.^{[2] [5]}

Neu ist eine zusätzliche Steuerungsmöglichkeit in der Google Search Console: Google rollt dort die Einstellung „Search generative AI“ aus. Damit können Websitebetreiber festlegen, ob Inhalte ihrer Property in AI Overviews, AI Mode und weiteren unterstützten generativen Suchfunktionen verwendet werden dürfen. Die Einstellung steht derzeit noch nicht für alle Properties zur Verfügung und ist von Google-Extended für die Steuerung der Modellnutzung zu unterscheiden.^[11]

Prüfen Sie zuerst die Seiten, die Ihre wichtigsten Entscheidungssituationen beantworten:

• Ist die Seite indexierbar und intern gut verlinkt?
• Steht die Kernaussage im sichtbaren HTML-Inhalt und nicht nur in einem PDF oder Bild?
• Funktioniert die Seite auf Mobilgeräten vollständig?
• Sind Weiterleitungen, Sitemap und strukturierte Daten gepflegt und aktuell?
• Erschweren JavaScript, Login-Bereiche oder zusätzlich aufzuklappende Akkordeons den Zugang zu zentralen Informationen?

Wenn ChatGPT-Suche für Ihre Zielgruppe relevant ist, gehört auch ein Blick auf die robots.txt dazu. OpenAI beschreibt OAI-SearchBot als den Crawler für die Auffindbarkeit in ChatGPT-Suchfunktionen. GPTBot hat eine andere Funktion und betrifft die mögliche Verwendung von Inhalten für das Training von Foundation-Modellen.^[6]

Prüfen, was außerhalb der eigenen Website über das Unternehmen steht

Bei vielen B2B-Unternehmen finden sich außerhalb der eigenen Website noch ältere oder abweichende Angaben. Das betrifft zum Beispiel Branchenverzeichnisse, Partnerseiten, Messeprofile, Händlerseiten oder frühere Pressebeiträge. Dort stehen mitunter noch alte Standorte, frühere Leistungsschwerpunkte, überholte Produktbezeichnungen oder Links auf inzwischen unpassende Seiten.

Problematisch wird das, wenn diese Angaben nicht mehr zum heutigen Angebot passen. Beschreibt die eigene Website ein Unternehmen inzwischen als spezialisierten Anbieter für eine bestimmte Anwendung, während externe Profile weiterhin ein deutlich breiteres oder veraltetes Leistungsbild zeigen, entstehen unterschiedliche Aussagen über dasselbe Unternehmen.

Für Interessenten kann das bereits irritierend sein. Für Such- und KI-Systeme kommt hinzu, dass sie Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen. Je stärker sich diese Angaben widersprechen, desto schwieriger wird es, Unternehmen, Leistungen und Schwerpunkte eindeutig einzuordnen.

Deshalb sollte nicht nur geprüft werden, ob ein Unternehmen außerhalb der eigenen Website erwähnt wird, sondern auch was dort tatsächlich über das Unternehmen ausgesagt wird.

Für eine Stichprobe reichen zunächst einige konkrete Fragen:

• Stimmen Unternehmensname, Standort und Kontaktdaten?
• Werden die heute relevanten Leistungen genannt?
• Sind veraltete Produkte oder frühere Schwerpunkte noch überproportional präsent?
• Wird das Unternehmen im richtigen fachlichen Zusammenhang genannt?
• Führen vorhandene Links auf eine Seite, die zur jeweiligen Aussage passt?

Bei KI-Antworten kommt eine weitere Unterscheidung hinzu: Ein Unternehmen kann genannt werden, ohne dass seine eigene Website als Quelle verlinkt wird. Umgekehrt sagt auch eine Quellenverlinkung allein noch wenig darüber aus, ob das Unternehmen korrekt eingeordnet wird.

Für die Bewertung ist deshalb wichtiger als die reine Zahl der Erwähnungen, in welchem Zusammenhang das Unternehmen erscheint und welche Informationen dabei übernommen werden.

KI-Sichtbarkeit dokumentieren und Messgrenzen verstehen

Einzelne KI-Antworten sind Momentaufnahmen. Für ein wiederholbares Monitoring ist ein festes Prüfprotokoll nötig. Dokumentieren Sie mindestens:

Google rollt in der Search Console seit August 2026 einen eigenen Bericht für generative KI-Funktionen aus^[10]. Dieser zeigt separat, wie häufig Seiten einer Website in AI Overviews und AI Mode eingeblendet wurden, und lässt sich unter anderem nach Seite, Land, Gerät und Zeitraum auswerten. Der Bericht steht noch nicht für alle Properties zur Verfügung und zeigt derzeit vor allem Impressionen. Die Daten sind zugleich weiterhin im allgemeinen Performance-Bericht unter dem Suchtyp „Web“ enthalten. Eine vollständige Zuordnung von KI-Sichtbarkeit zu Klicks, Anfragen oder Conversions ist damit weiterhin nur eingeschränkt möglich.

KI wird Teil der B2B-Recherche – aber nicht zur einzigen Informationsquelle

Wie groß der Anteil KI-gestützter Recherche im einzelnen B2B-Markt tatsächlich ist, lässt sich derzeit nicht mit einer allgemeingültigen Zahl beziffern. Je nach Branche, Aufgabe, Rolle und Kaufphase werden klassische Suche, Herstellerwebsites, Fachmedien, persönliche Netzwerke, Vertrieb und KI-Systeme unterschiedlich kombiniert.

Aktuelle B2B-Untersuchungen zeigen jedoch, dass generative KI bereits Bestandteil vieler Kaufprozesse ist. Gartner befragte 645 B2B-Käufer zu einem zurückliegenden Kauf. 45 Prozent hatten dabei generative KI eingesetzt, vor allem zur Informationsbeschaffung über Anbieter und Produkte. Im Durchschnitt nutzten die Befragten sieben unterschiedliche Informationsquellen.^[7]

Interessant ist gleichzeitig die Grenze dieser Entwicklung: 69 Prozent der von Gartner befragten B2B-Käufer gaben an, KI-generierte Erkenntnisse bevorzugt durch Vertriebsmitarbeiter validieren zu lassen. Der persönliche Vertrieb verliert damit nicht automatisch an Bedeutung. Seine Rolle verschiebt sich stärker in Richtung Einordnung, Absicherung und Entscheidungshilfe.^[7]

Auch Forrester beschreibt für 2026 eine starke Nutzung von KI im B2B-Kaufprozess. Grundlage ist die Buyers’ Journey Survey 2025 mit fast 18.000 Geschäftskäufern weltweit. 94 Prozent der Befragten gaben an, KI während ihres Kaufprozesses genutzt zu haben. Gleichzeitig suchen Käufer zur Überprüfung der Ergebnisse weiterhin nach vertrauenswürdigen Quellen wie Kollegen, Produktexperten, Branchenexperten und anderen Mitgliedern ihres Buying Networks.^[8]

Für B2B-Websites ergibt sich daraus weniger die Aufgabe, klassische Informationswege durch „KI-Content“ zu ersetzen. Wichtiger wird, Informationen so bereitzustellen, dass sie in unterschiedlichen Recherchewegen verständlich, überprüfbar und miteinander konsistent bleiben. Die Website ist dabei eine Quelle, deren Inhalte das Unternehmen selbst verantworten und aktuell halten kann.

Was Unternehmen selbst prüfen können und wann Unterstützung sinnvoll wird

Viele der beschriebenen Prüfungen lassen sich zunächst intern durchführen. Bei größeren Websites stellt sich jedoch schnell die Frage, welche Aufgaben noch manuell sinnvoll sind und wo systematische Auswertung, Software oder fachliche Unterstützung notwendig werden.

Ein Selbsttest eignet sich als Einstieg, wenn ein Unternehmen erste Informationslücken erkennen und drei bis fünf Maßnahmen selbst umsetzen will. Software wird sinnvoll, sobald die Prüfung regelmäßig, vergleichbar und über viele Fragen, Systeme oder Wettbewerber hinweg erfolgen soll. Fachliche Unterstützung hilft vor allem, wenn Inhalte, Informationsarchitektur, technische Zugänglichkeit und externe Angaben zusammengeführt und priorisiert werden müssen.

Was GEO heute für Unternehmen leisten kann

GEO verändert weniger die Grundlagen guter B2B-Kommunikation als den Kontext, in dem Informationen gefunden und genutzt werden. Inhalte werden nicht mehr nur auf der eigenen Website gelesen, sondern können von Such- und KI-Systemen aufgegriffen, kombiniert und neu eingeordnet werden.

Damit steigt der Wert von Informationen, die auch außerhalb ihres ursprünglichen Seitenkontexts verständlich und belastbar bleiben: Was gilt für welche Anwendung, unter welchen Voraussetzungen und mit welchem Nachweis?

Für B2B-Unternehmen ist GEO deshalb vor allem eine zusätzliche Qualitätsprüfung der eigenen Informationsbasis – nicht nur für KI-Systeme, sondern auch für Interessenten in der Recherche vor einer Anfrage.

Eine bestimmte Sichtbarkeit lässt sich nicht garantieren. Beeinflussbar ist jedoch, wie klar, nachvollziehbar und eindeutig die eigenen Leistungen, Erfahrungen und Grenzen im Netz beschrieben sind.

Ihre Website auf GEO-relevante Informationslücken prüfen

VILINGO prüft B2B-Websites aus der Perspektive der Recherche vor einer Anfrage: Welche Fragen potenzieller Kunden werden bereits beantwortet? Wo fehlen Voraussetzungen, Einsatzgrenzen, Beispiele oder Belege? Welche Informationen sind vorhanden, aber auf der falschen Seite oder nur schwer auffindbar? Und gibt es technische oder externe Widersprüche, die eine eindeutige Einordnung erschweren?

Websiteoptimierung für B2B-Unternehmen

Daraus entsteht kein allgemeiner „GEO-Score“, sondern ein priorisierter Maßnahmenplan: welche Inhalte ergänzt, welche Seiten besser miteinander verbunden, welche Aussagen belegt und welche technischen oder externen Angaben korrigiert werden sollten.