Wer heute nach einem Anbieter für Sensorik, Automatisierung, IIoT-Software oder Maschinenmodernisierung sucht, beginnt immer seltener mit einer langen Folge einzelner Klicks. Am Anfang steht häufiger eine einzige Frage: Welche Anbieter kommen für unseren Fall überhaupt infrage? Die Antwort liefert zunehmend ein KI-Assistent: verdichtet, vorsortiert und oft schon mit einer ersten Begründung. Google beschreibt AI Overviews genau als solchen Überblick aus einer Bandbreite von Quellen; OpenAI beschreibt ChatGPT Search als dialogische Form der Webrecherche.
Im B2B ist die Wirkung besonders greifbar. Forrester hat festgestellt, dass 94 Prozent der B2B-Käufer generative KI im Kaufprozess als eine ihrer primären Informationsquellen einsetzen [4]. 6sense zeigt ergänzend, dass B2B-Kaufgruppen heute im Schnitt schon zwei Drittel ihres Weges zurücklegen, bevor sie erstmals mit dem Vertrieb sprechen. Zudem gewinnt der Anbieter, den die Käufer zuerst kontaktieren, in rund vier von fünf Fällen. Das heißt: Die eigentliche Vorauswahl wird zunehmend vor der Website und vor dem ersten Vertriebsgespräch getroffen.
Für industrielle Anbieter ist diese Verschiebung besonders folgenreich, weil Beschaffungsentscheidungen hier selten einfache Produktvergleiche sind. Es geht um technische Passung, Integrationsaufwand, Datensicherheit, Betriebsrisiken, Servicefähigkeit und die Zukunftsfähigkeit des eigenen Setups. Genau deshalb ist die frühe Recherchephase so wichtig: Wer in dieser Phase nicht als relevanter Anbieter auftaucht, verliert Sichtbarkeit und Einfluss. KI-Assistenten werden damit zu einer vorgelagerten Selektionsinstanz. Sie ersetzen keine technische Prüfung, aber sie prägen, welche Anbieter überhaupt in diese Prüfung gelangen.
Wie die Systeme technisch auswählen
Entscheidend ist, dass ein KI-Assistent seine Antwort nicht einfach aus der Unternehmenswebsite abschreibt. Google dokumentiert für AI Search etwa, dass aus einem Prompt verkürzte Suchanfragen abgeleitet (Query Fan-Out) und mit Webinhalten abgeglichen (Grounding) werden. Praktisch heißt das: Zwischen Frage und Antwort liegen klassische Suchlogik, Quellenauswahl, Verdichtung und Begründung. Empfohlen wird der Anbieter, für den das System im Kontext ausreichend belastbare Belege im Web findet.
International wird dieses Arbeitsfeld häufig als Generative Engine Optimization, kurz GEO, bezeichnet. Dabei geht es darum, ob Unternehmen in KI-generierten Antworten sichtbar, korrekt eingeordnet und als relevante Option genannt werden. Klassische Suchmaschinenoptimierung bildet das Fundament: Inhalte müssen technisch zugänglich, sauber strukturiert und relevant sein. Darauf aufbauend rückt GEO die Punkte Positionierung, Differenzierung und Validierung in den Mittelpunkt. Ein KI-Assistent muss erkennen können, in welche Kategorie ein Unternehmen gehört, für welche Anwendungsfälle es relevant ist und warum es gegenüber anderen Anbietern eine sinnvolle Option ist.
Ein aktuelles Paper der Universität Toronto zur generativen Suche schärft dieses Bild weiter. Sie zeigt einen starken Bias zugunsten von Drittquellen wie Fachmedien, Vergleichsplattformen und UGC-Inhalte. Hinzu kommt ein klarer Vorteil für große Marken bei generischen Anfragen. Für industrielle Spezialanbieter ist das eine unangenehme, aber produktive Einsicht: Wer nur auf die eigene Website setzt, arbeitet vielleicht nicht am größtmöglichen Hebel, um empfohlen zu werden.
Daraus folgt ein neuer Sichtbarkeitsmechanismus. Forrester empfiehlt nicht zufällig, Kundenstimmen, Fallstudien, Bewerten und Testimonials systematisch zu aktivieren. Genau solche Drittbelege liefern die Art von glaubwürdiger Evidenz, die KI-Assistenten bevorzugt aufnehmen. Für die Industrie heißt das: Referenzprojekte, Erwähnungen in Fachmedien, belastbare Vergleichsinhalte, Branchenverzeichnisse, Partner- und Kundenstimmen sowie lokalsprachige Quellen werden zum Rohmaterial der KI-Sichtbarkeit. Gerade Mittelständler mit starken Produkten, aber schwacher Drittquellenpräsenz laufen sonst Gefahr, in generischen Abfragen hinter Marktführern zu verschwinden.
Was bedeutet das für Industrieanbieter
Die Konsequenz ist strategisch und operativ zugleich. Erstens: Die eigene Website bleibt wichtig, steht jedoch nicht für sich allein. Sie sollte als Datenbasis gesehen werden und Positionierung, Differenzierung und Produkte glasklar beschreiben. Drittquellen sorgen für die entscheidende externe Validierung. Zweitens: Anbieter müssen die Fragen explizit auf ihrer Website beantworten, die Einkäufer heute schon in KI-Assistenten stellen, etwa zu realen Anwendungsfällen, Integrationsaufwand, Datenquellen, Sicherheit, Grenzen und wirtschaftlichem Mehrwert. Drittens: Diese Antworten müssen nicht nur für Menschen verständlich, sondern auch für Maschinen sauber extrahierbar und belegbar sein. Das ist kein Nischenthema des Marketings, sondern ein neues Bindeglied zwischen Marketing, Vertrieb, Produktmanagement und technischer Kommunikation.
KI-Assistenten ersetzen den industriellen Einkauf nicht. Gerade bei Investitionsgütern bleibt die fachliche Verifikation unverzichtbar, und KI-Antworten können falsch, unvollständig oder veraltet sein, aber sie werden zur ersten Anlaufstelle der Vorklärung und damit zu einer neuen Instanz der Marktselektion. Für Maschinen- und Anlagenbauer, Komponentenhersteller und industrielle Softwareanbieter bedeutet das eine Verschiebung: Sichtbarkeit und Einfluss entstehen bei KI-Assistenten, die die Kundenreise zunehmend begleiten.
Autor: Alexander Rus, Gründer und CEO von Evergreen Media
