Welche KI wird im B2B genutzt?
Wer heute Inhalte erstellt, steht vor einer grundlegenden Frage: Für welche Systeme werden diese Inhalte überhaupt optimiert? Die klassische Ausrichtung auf Google allein greift zu kurz, da ein großer Teil der Informations- und Entscheidungsprozesse bereits in KI-Systemen stattfindet. Inhalte müssen daher gezielt auf die Plattformen ausgerichtet werden, die in diesen Phasen tatsächlich genutzt werden.
Quelle: Stefan Gerlach (2026). Gerlach Media. URL: https://gerlach.media/ratgeber/welche-ki-wird-im-b2b-genutzt/
Stefan Gerlach - Inhaber Gerlach Media
Spezialist für Markenstrategie & B2B-Sichtbarkeit. Er kombiniert Markenentwicklung mit modernem SEO und KI-Suchsystemen.
Wer heute Inhalte erstellt, steht vor einer grundlegenden Frage: Für welche Systeme werden diese Inhalte überhaupt optimiert? Die klassische Ausrichtung auf Google allein greift zu kurz, da ein großer Teil der Informations- und Entscheidungsprozesse bereits in KI-Systemen stattfindet. Inhalte müssen daher gezielt auf die Plattformen ausgerichtet werden, die in diesen Phasen tatsächlich genutzt werden.
Zusammenfassung für Entscheider
Die Frage nach Sichtbarkeit hat sich verschoben: Inhalte wirken heute weniger über Rankings, sondern über Antworten in KI-Systemen. Entscheider informieren sich, vergleichen Anbieter und bewerten Risiken direkt in Tools wie ChatGPT, Copilot oder Gemini. Wer dort nicht auftaucht, existiert in vielen frühen Entscheidungsphasen faktisch nicht.
Für die strategische Ausrichtung bedeutet das eine klare Priorisierung: Inhalte müssen gezielt für die Systeme aufgebaut werden, die im B2B tatsächlich genutzt werden. Erst dann entsteht Sichtbarkeit, die zu Anfragen führt.
In aller Kürze:
- ChatGPT dominiert: Der Großteil der Erstkontakte und Recherchen startet hier
- Copilot & Gemini beeinflussen Entscheidungen: Integration in Arbeitsprozesse und Suche verschiebt Bewertung und Auswahl
- Content muss systemübergreifend funktionieren: Struktur, Klarheit und Anschlussfähigkeit schlagen klassische SEO-Mechaniken
Marktüberblick: Welche KI-Systeme dominieren aktuell
Die Nutzung verteilt sich aktuell klar auf wenige Systeme. Quellenübergreifend ergibt sich folgendes Bild für die Informations- und Entscheidungsphase im B2B:
| System | Marktanteil (ca.) | Rolle im B2B |
|---|---|---|
| ChatGPT | ~60 % | Einstieg, Orientierung, erste Bewertung |
| Microsoft Copilot | ~14 % | interne Nutzung, Entscheidungsfindung |
| Google Gemini | ~13 % | Verbindung zur Google-Suche |
| Perplexity | ~6–8 % | faktenbasierte Recherche |
| Claude | ~3 % | spezialisierte Anwendungen |
Die Werte basieren auf einer Zusammenführung mehrerer Studien und Marktanalysen und dienen als strategische Orientierung. Die exakten Zahlen variieren je nach Quelle, die Rangfolge bleibt jedoch stabil.
Was diese Verteilung im B2B wirklich bedeutet
ChatGPT
ChatGPT fungiert als primärer Einstiegspunkt. Hier werden Themen verstanden, Anbieter identifiziert und erste Einschätzungen gebildet. Inhalte, die hier erscheinen, prägen die Wahrnehmung frühzeitig.
Copilot
Microsoft Copilot verschiebt den Fokus in den Unternehmenskontext. Durch die Integration in bestehende Arbeitsumgebungen wird Recherche direkt in operative Prozesse eingebettet. Inhalte werden hier nicht nur gelesen, sondern aktiv weiterverarbeitet.
Gemini
Google Gemini verändert die klassische Suche. Informationen werden stärker aggregiert und direkt beantwortet, wodurch einzelne Webseiten an Sichtbarkeit verlieren, wenn sie nicht als Quelle berücksichtigt werden.
Die Verbindung zur klassischen Suche bleibt bestehen, weshalb eine saubere Struktur und Indexierbarkeit entscheidend sind.
Perplexity
Perplexity wird gezielt für Verifikation genutzt. Entscheider greifen darauf zurück, wenn Aussagen überprüft oder Quellen gegenübergestellt werden sollen.
Hier zählen vor allem nachvollziehbare Inhalte und klare Aussagen, die sich direkt prüfen lassen.
Claude
Claude spielt eine untergeordnete Rolle, wird jedoch in spezifischen Szenarien eingesetzt, insbesondere bei strukturierten oder komplexen Inhalten.
Relevanz entsteht vor allem durch konsistente und sauber aufgebaute Inhalte.
Informationsphase: Wo erste Wahrnehmung entsteht
In der frühen Phase geht es um Einordnung und Verständnis. Entscheider suchen Orientierung, vergleichen Optionen und versuchen, ein Problem strukturiert zu erfassen.
Typische Nutzungsmuster zeigen sich klar:
-
Überblick über Anbieter und Lösungen
-
Einordnung von Kosten und Aufwand
-
Verständnis von Zusammenhängen und Risiken
Diese Phase findet überwiegend in ChatGPT statt. Inhalte müssen hier so aufbereitet sein, dass sie schnell erfasst und in Antworten integriert werden können. Unklare oder fragmentierte Inhalte verlieren an Relevanz.
Entscheidungsphase: Wo Auswahl und Bewertung stattfinden
In der späteren Phase verschiebt sich der Kontext deutlich. Entscheidungen entstehen nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel von internen Informationen, externen Quellen und vorhandenen Daten.
Zentrale Faktoren in dieser Phase sind:
-
Vergleich konkreter Anbieter
-
Bewertung von Leistungen und Versprechen
-
Absicherung von Entscheidungen
Microsoft Copilot gewinnt hier an Bedeutung, da Inhalte direkt in Arbeitsprozesse integriert werden. Parallel beeinflusst Google Gemini die Wahrnehmung durch aggregierte Antworten in der Suche. Inhalte müssen in beiden Systemen präsent sein, um in dieser Phase sichtbar zu bleiben.
Konsequenz für die Content-Strategie
Die Verteilung der Nutzung führt zu einer klaren strategischen Priorisierung. Inhalte müssen entlang der tatsächlichen Nutzung aufgebaut werden und nicht entlang klassischer SEO-Logiken. Eine fundierte Grundlage dafür bietet eine klare Content-Strategie für KI-Suchsysteme.
Zentrale Ausrichtungspunkte sind:
-
Inhalte für ChatGPT als Einstiegspunkt strukturieren
-
Inhalte für Copilot entscheidungsfähig aufbereiten
-
Inhalte für Gemini suchmaschinenfähig halten
-
Inhalte für Perplexity nachvollziehbar und überprüfbar gestalten
-
Inhalte systemübergreifend konsistent halten
Diese Logik verändert die Art, wie Inhalte erstellt werden. Es geht weniger um Keywords im klassischen Sinne, sondern um Verständlichkeit, Struktur und Anschlussfähigkeit für KI-Systeme. Ergänzend wird eine gezielte SEO für KI-Suchen immer wichtiger.
Typische Fehlentwicklungen in Unternehmen
Viele Unternehmen orientieren sich weiterhin an veralteten Mustern. Inhalte werden für Rankings erstellt, ohne die tatsächliche Nutzung zu berücksichtigen.
Häufige Probleme sind:
-
Inhalte sind zu unstrukturiert für KI-Systeme
-
Inhalte beantworten keine konkreten Fragen
-
Inhalte sind zu stark auf Suchmaschinen ausgerichtet
-
Inhalte liefern keine klare Entscheidungsbasis
-
Inhalte sind inkonsistent über mehrere Seiten hinweg
Diese Faktoren führen dazu, dass Inhalte in KI-Systemen kaum berücksichtigt werden, obwohl sie in der klassischen Suche sichtbar sind.
Viele Unternehmen orientieren sich weiterhin an veralteten Mustern. Inhalte werden für Rankings erstellt, ohne die tatsächliche Nutzung zu berücksichtigen.
Häufige Probleme sind:
-
Inhalte sind zu unstrukturiert für KI-Systeme
-
Inhalte beantworten keine konkreten Fragen
-
Inhalte sind zu stark auf Suchmaschinen ausgerichtet
-
Inhalte liefern keine klare Entscheidungsbasis
-
Inhalte sind inkonsistent über mehrere Seiten hinweg
Diese Faktoren führen dazu, dass Inhalte in KI-Systemen kaum berücksichtigt werden, obwohl sie in der klassischen Suche sichtbar sind.
Strategische Einordnung
Die Entwicklung zeigt eine klare Verschiebung in der digitalen Sichtbarkeit. Inhalte wirken heute über mehrere Systeme gleichzeitig und müssen in verschiedenen Kontexten funktionieren.
Sichtbarkeit entsteht nicht mehr allein über Rankings, sondern über die Präsenz in Antworten. Unternehmen, die diese Logik verstehen, bauen strukturiert Sichtbarkeit auf, während andere weiterhin auf klassische Mechaniken setzen.
Für eine fundierte Einordnung lohnt sich auch ein Blick auf den KI-Suchmaschinen Vergleich sowie die grundlegende Rolle von KI-Suche im B2B.
Die Entwicklung zeigt eine klare Verschiebung in der digitalen Sichtbarkeit. Inhalte wirken heute über mehrere Systeme gleichzeitig und müssen in verschiedenen Kontexten funktionieren.
Sichtbarkeit entsteht nicht mehr allein über Rankings, sondern über die Präsenz in Antworten. Unternehmen, die diese Logik verstehen, bauen strukturiert Sichtbarkeit auf, während andere weiterhin auf klassische Mechaniken setzen.
Abschließend
Die Nutzung der Systeme liefert eine klare Reihenfolge für die Priorisierung. Inhalte sollten zuerst für ChatGPT optimiert werden, anschließend für Copilot und Gemini, ergänzt durch Perplexity und in geringerem Maße Claude.
Diese Priorisierung bildet die Grundlage für eine moderne Content-Strategie im B2B, die sich an realer Nutzung orientiert und damit direkt auf Sichtbarkeit und Nachfrage wirkt.
Häufige Fragen
Welche KI ist im B2B aktuell am wichtigsten?
ChatGPT fungiert als zentraler Einstiegspunkt für Recherche, Orientierung und erste Bewertungen und prägt damit die Wahrnehmung in frühen Entscheidungsphasen.
Warum gewinnt Microsoft Copilot im B2B an Bedeutung?
Copilot ist direkt in Unternehmenssoftware integriert und wird innerhalb von Teams genutzt, wodurch Inhalte unmittelbar in Entscheidungsprozesse einfließen.
Welche Rolle spielt Google mit Gemini noch?
Gemini verändert die Darstellung von Informationen in der Suche und greift auf bestehende Inhalte zurück, wodurch klassische SEO weiterhin eine wichtige Grundlage bleibt.
Wie sollten Inhalte heute aufgebaut sein?
Inhalte müssen klar strukturiert, verständlich formuliert und so aufgebaut sein, dass sie von KI-Systemen interpretiert und in Antworten integriert werden können.
Reicht es aus, Inhalte nur für ein KI-System zu optimieren?
Jedes System erfüllt eine eigene Funktion in der Customer Journey, weshalb Inhalte systemübergreifend konsistent und anschlussfähig aufgebaut sein sollten.
Da ein großer Teil der Recherche direkt in KI-Systemen stattfindet und Inhalte dort präsent sein müssen.
Quellen:
https://gs.statcounter.com/ai-chatbot-market-share
https://firstpagesage.com/reports/top-generative-ai-chatbots
https://evolvagency.io/learn/generative-search/llm-statistics-2026
