„Weiß eigentlich jemand, warum wir nicht auf der Liste standen?“
Die Frage stand mal in einer Verlust-Analyse im Raum, und dann kam die nächste Folie.
Wir waren raus, bevor es die Vergleichstabelle überhaupt gab. Der Vertrieb konnte nichts berichten — man verliert halt kein Geschäft, in dem man nie drin war.
Irgendwer sagte „wird am Preis gelegen haben“. Um überhaupt was zu sagen.
Kennst du das Meeting?
Das Ding ist: „Die Leute fangen heute woanders an zu suchen“ kann man nicken, aber nicht budgetieren. Der Satz sagt nicht, welche Stufe deines Trichters er trifft.
Genau das hat jemand die Einkäufer direkt gefragt. Und die Zahlen liegen auf genau dieser Stufe.
Ändert die KI wirklich, bei wem gekauft wird?
Ja. Von 1.076 B2B-Software-Einkäufern und Entscheidern haben 69 Prozent einen anderen Anbieter genommen als ursprünglich geplant, nachdem sie eine KI befragt hatten (G2 hat die Studie im März 2026 erhoben und am 15. April veröffentlicht).
Weitere 33 Prozent kauften bei einem Anbieter, von dem sie vorher nie gehört hatten.
Befragt wurde in Nordamerika, EMEA und Asien-Pazifik, vom Sachbearbeiter bis zur Geschäftsführung. Alle entscheiden über den Kauf mit oder beeinflussen ihn — hinter diesen Antworten stehen also Unterschriften.
Vor dem Anbieterwechsel steht ein anderer Wechsel, nämlich der Ort, an dem gelesen wird:
- 51 Prozent starten ihre Recherche inzwischen häufiger bei einem KI-Chatbot als bei Google (im April 2025 waren es 29 Prozent)
- 71 Prozent stützen sich bei der Software-Recherche auf KI-Chatbots, sieben Monate zuvor 60 Prozent
- 63 Prozent nutzen ChatGPT für B2B-Recherche, 41 Prozent greifen regelmäßig zu Deep-Research-Funktionen
Wäre das alles, wäre es eine Geschichte über Fläche. Eine Bühne mehr, auf der du auftauchen musst, eine Zeile mehr im Reporting.
Damit käme man mit dem alten Playbook noch durch.
Aber 69 und 33 Prozent erzählen was anderes. Nicht mehr Wege — ein anderes Ziel.
Die Stufe, die sich bewegt, ist die engere Auswahl
85 Prozent sehen einen Anbieter positiver, sobald ein Chatbot ihn nennt.
Und genau das fällt runter, wenn KI-Sichtbarkeit unter „Bekanntheit“ abgelegt wird. Bekanntheit ist Erinnerung: Jemand, der den Namen schon kennt, holt ihn wieder hervor.
Die engere Auswahl ist etwas anderes. Da gibt es drei oder fünf Plätze, und die werden in einem Durchgang vergeben.
Wer keinen Platz bekommt, steht nicht in der Vergleichstabelle, nicht in der Freigabevorlage, nirgends. Deine Abwesenheit protokolliert keiner, also gibt es hinterher auch nichts nachzulesen.
Das war ja das Meeting vom Anfang.
Auf der Käuferseite hat sich ebenfalls was verschoben: 80 Prozent entscheiden schneller, 83 Prozent sind sich ihrer Wahl sicherer. Wo schneller und überzeugter zugemacht wird, bleibt für einen Nachzügler wohl wenig Raum, später noch in die Diskussion zu kommen.
Und was, wenn die KI etwas Falsches über dich erzählt?
Dieselbe Umfrage bringt eine Zahl, die erst mal gegen die ganze Sache zu sprechen scheint.
64 Prozent begegnen ungenauen Empfehlungen „oft“ oder „sehr oft“.
Ungenaue Empfehlungen kommen ja irgendwoher: Die Beschreibung, die das Modell von deiner Firma hat, ist alt — oder gehört einer anderen Firma.
Und der Käufer kann das nicht prüfen. Vor ihm liegt eine Antwort, nicht die Spur dahinter, und Zeit zum Gegenlesen hat in dem Moment auch keiner.
Die 64 Prozent sind deshalb kein Grund, den Kanal abzuschreiben. Sie sind der Grund, in festen Abständen nachzulesen, was über dich erzählt wird — statt es in einer Verlust-Analyse zu erfahren.
Am meisten beruhigt die Käufer übrigens ein Zitat aus einem Bewertungsportal mitten in der KI-Antwort: 45 Prozent nennen das. Nur betreibt G2 selbst so ein Bewertungsportal. Diese eine Zahl stützt also das eigene Geschäft des Herausgebers. Denn Interesse und Befund fallen hier zusammen — entsprechend vorsichtig liest man sie.
Vier Zeilen für das Kleingedruckte
Wenn die Zahlen in eine Präsentation wandern, sollten die Vorbehalte mitreisen.
- Selbstauskunft in einer Umfrage, keine Kaufdaten aus Systemen
- Stichprobenverfahren, Fragetexte und Länderaufteilung sind nicht veröffentlicht, und der Herausgeber nennt keine eigenen Grenzen
- Die Stichprobe ist global. Für einen einzelnen Markt steht dort keine Zahl
- Die Jahresvergleiche („51 Prozent, vorher 29“) stammen aus anderen Studien von vor sieben bis zwölf Monaten, nicht aus einem über die Zeit verfolgten Panel
Die fehlende Länderaufteilung ist die, die dich in der Budgetrunde erwischt. Ein globaler Durchschnitt sagt dir die Windrichtung und nichts über deine Straße. Verkaufst du ihn als deine Straße, holt die erste Rückfrage die ganze Folie runter.
Wofür taugt er dann? Als Ausgangspunkt.
Richtung geliehen, Niveau selbst gemessen.
Das ist eine kleinere Behauptung als die der Pressemitteilung — und die, die einer Nachfrage standhält.
Ziel ist nicht Bekanntheit, Ziel ist der Platz auf der Liste
Was sich hier ändert, ist die Frage, was deine KI-Sichtbarkeitszahl eigentlich misst.
69 und 33 Prozent beschreiben eine veränderte Zusammensetzung der engeren Auswahl. Eine Bekanntheitskennzahl sieht das nicht, weil sie gebaut wurde, um Personen zu zählen und nicht Plätze.
Praktisch heißt das zweierlei. Leg einen festen Satz Fragen an — dein Firmenname, deine Kategorie, das Problem, das du löst — und zähl in festem Rhythmus, wie oft du in den Antworten vorkommst. Und lies mit, was dabei über dich gesagt wird: Die 64 Prozent, die regelmäßig auf ungenaue Empfehlungen stoßen, lesen ja über irgendeine Firma etwas Schiefes, und es gibt keinen Grund anzunehmen, dass deine Beschreibung sauber ist.
Damit beantwortet sich die Frage, die in jeder Planungsrunde wiederkommt — „ist das KI-Ding jetzt Markenarbeit oder nicht?“ — von selbst. Es ist Arbeit an der engeren Auswahl und gehört damit in dieselbe Budgetzeile wie alles andere, mit dem du in den Vergleich kommst.
Durch dieselbe Umfrage bin ich schon mal vom anderen Ende her gegangen, von dem, an dem dich noch keiner kennt: 69 % haben den Anbieter gewechselt, weil die KI was anderes vorgeschlagen hat. Der Beitrag handelt davon, woher die Lücke zum Reinkommen überhaupt stammt — und den liest man besser zuerst. Dieser hier handelt vom Danach: was du zählst, wenn du drin bist, und mit welchem Kleingedruckten du die Zahl in die Budgetrunde trägst.
Dass sich der Trichtereingang schon so weit verschoben hat, hätte ich nicht gedacht. Vielleicht lese ich aus einer einzigen Umfrage mehr raus, als sie hergibt. Ich zähl es trotzdem lieber selbst nach, als es in der nächsten Verlust-Analyse zu erfahren.
Quellen
- G2, “New G2 Research: Half of B2B Software Buyers Now Start Their Research With AI Chatbots”, PR Newswire, 15. April 2026 (Umfrage unter 1.076 B2B-Software-Einkäufern und Entscheidern aus Nordamerika, EMEA und Asien-Pazifik, von Sachbearbeitern bis zur Geschäftsführung, alle mit Entscheidungsbefugnis oder Einfluss auf den Kauf; Erhebung im März 2026. 51 Prozent starten ihre Recherche häufiger bei einem KI-Chatbot als bei Google, gegenüber 29 Prozent im April 2025; 71 Prozent stützen sich bei der Software-Recherche auf KI-Chatbots, sieben Monate zuvor 60 Prozent; 63 Prozent nutzen ChatGPT für B2B-Recherche, 41 Prozent regelmäßig Deep-Research-Funktionen. 69 Prozent wählten nach KI-Auskunft einen anderen Anbieter als geplant, 33 Prozent kauften bei einem zuvor unbekannten Anbieter; 85 Prozent sehen von der KI genannte Anbieter positiver; 80 Prozent entscheiden schneller, 83 Prozent sind sich ihrer Wahl sicherer; 64 Prozent begegnen oft oder sehr oft ungenauen Empfehlungen, und 45 Prozent nennen ein Zitat aus einem Bewertungsportal in der Antwort als wichtigste Absicherung. Es handelt sich um Selbstauskünfte und nicht um Kaufdaten; Stichprobenverfahren, Fragetexte und Länderaufteilung sind nicht veröffentlicht, und der Herausgeber nennt keine Einschränkungen; die Stichprobe ist global, Zahlen für einzelne Märkte fehlen; die Jahresvergleiche stammen aus früheren, anderen Studien und nicht aus einem verfolgten Panel. G2 betreibt selbst ein Software-Bewertungsportal.)
