# In ChatGPT als Anbieter empfohlen werden: Was nachweislich wirkt > ChatGPT empfiehlt Anbieter, die es entweder aus dem Training kennt oder bei einer Websuche in mehreren unabhängigen Quellen findet. In unserer Studie mit 449 Unternehmen blieben 54,7 % der Einkäuferfragen ohne Nennung des untersuchten Unternehmens, und ein starkes Google-Ranking schützte davor nicht. Nachweislich wirken drei Dinge: lesbare Seiten, Nennungen auf Drittseiten und Inhalte mit Zahlen, Zitaten und Quellen. Quelle: https://www.codaai.ai/blog/in-chatgpt-als-anbieter-empfohlen-werden/ Veroeffentlicht: 2026-09-22 Zitieren mit Quellenangabe und Link auf die Quelle erlaubt. --- Wer ChatGPT fragt, welche Anbieter für eine bestimmte Aufgabe infrage kommen, bekommt keine Trefferliste, sondern drei bis fünf Namen. Nur diese Unternehmen landen auf der Longlist des Einkäufers. **Genannt wird, wen das System entweder aus dem Training kennt oder bei einer Websuche in mehreren unabhängigen Quellen bestätigt findet.** Beides lässt sich beeinflussen, aber nicht mit den Mitteln, die bei Google gereicht haben. In unserer [Studie mit 449 mittelständischen Unternehmen](https://www.codaai.ai/studie/) blieben **54,7 % der 3.592 Einkäuferfragen ohne Nennung** des untersuchten Unternehmens. Bei 46,8 % der Unternehmen empfahlen ChatGPT und die Google KI-Übersicht stattdessen namentlich Wettbewerber.
54,7 % der 3.592 Einkäuferfragen ohne Nennung des untersuchten Unternehmens CodaAI, KI-Blindtest Mittelstand 2026
34,9 % der 361 Unternehmen mit mehr als 100 Top-10-Rankings sind in ChatGPT unsichtbar CodaAI, KI-Blindtest Mittelstand 2026
0,664 Korrelation von Markennennungen mit KI-Sichtbarkeit – Backlinks: 0,218 Ahrefs, 75.000 Marken, 2025
70,8 % der Zitate bei B2B-Kaufprompts führen auf „Beste"-Listen Overthink Group, rund 1.260 Prompts, 2026
**Abbildung 1: Mehr als jede zweite Einkäuferfrage endet ohne das untersuchte Unternehmen** In 54,7 Prozent der 3.592 untersuchten Einkäuferfragen nennen weder ChatGPT noch die Google KI-Übersicht das untersuchte Unternehmen. Quelle: CodaAI, KI-Blindtest Mittelstand 2026 – 449 Unternehmen, 258 Branchen, 7.184 KI-Antworten, Juni/Juli 2026 ## Wie entscheidet ChatGPT, welche Anbieter es nennt? ChatGPT entscheidet in zwei Schritten: Erst stellt es eine Kandidatenliste zusammen, dann wählt es die Namen aus, für die es die meisten übereinstimmenden Belege hat. Die Kandidaten kommen aus zwei Quellen. Die erste ist das [Modellwissen](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/modellwissen/) – alles, was das Modell im Training gelesen hat. Wer dort häufig und einheitlich beschrieben wird, gehört zum festen Repertoire. Wer sich seit dem Trainingsstand umbenannt, neu aufgestellt oder ausgegründet hat, fehlt dort. Die zweite ist die [Websuche](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/websuche/). ChatGPT löst sie aus, wenn es sich der Antwort nicht sicher ist. Die Frage wird dann in mehrere Teilfragen zerlegt, zu jeder werden Seiten abgerufen, und nur einzelne Passagen daraus schaffen es in die Antwort. Bei der Websuche zählt vor allem der Bing-Index: In einer Auswertung von Seer Interactive deckten sich 87 % der SearchGPT-Zitate mit Bings organischen Top-Ergebnissen, aber nur 56 % mit Googles ([mehr dazu im Artikel über Bing](https://www.codaai.ai/blog/chatgpt-seo-perplexity-sichtbarkeit/)). **Abbildung 2: Wie ChatGPT zu seiner Anbieterliste kommt** Ablauf in fünf Schritten: Einkäuferfrage, Modellwissen oder Websuche, Kandidatenpool, Abgleich der Belege, Antwort mit drei bis fünf Namen. Beim Abgleich fallen Unternehmen heraus, die nur auf der eigenen Website vorkommen. 1. Einkäuferfrage – „Welche Anbieter für … sind im DACH-Raum führend?“ 2. Modellwissen oder Websuche – Was das Modell kennt – oder was der Suchindex (vor allem Bing) liefert 3. Kandidatenpool – Alle Unternehmen, die in den Quellen vorkommen 4. Abgleich der Belege – Wer in mehreren unabhängigen Quellen gleich beschrieben wird, bleibt 5. Antwort – Drei bis fünf Namen, oft mit Quellenlinks Quelle: Eigene Darstellung nach der Retrieval-Kette im Leitfaden GEO-Optimierung (codaai.ai/wissen/geo-optimierung/) Die ausführliche Mechanik mit allen Zwischenschritten steht im [Leitfaden GEO-Optimierung](https://www.codaai.ai/wissen/geo-optimierung/#retrieval). ## Warum reicht ein gutes Google-Ranking nicht? Ein gutes Google-Ranking reicht nicht, weil ChatGPT häufig gar nicht sucht und, wenn es sucht, einen anderen Index verwendet. Die Studie zeigt das deutlich: **34,9 % der 361 Unternehmen mit mehr als 100 Top-10-Rankings bei Google sind in ChatGPT komplett unsichtbar.** Wir nennen das das SEO-Paradox. Ein Beispiel aus der Erhebung: Ein Maschinenbauer für Fabrikautomation mit rund 640 Top-10-Rankings wurde bei keiner seiner acht Einkäuferfragen genannt. Der meistgenannte Wettbewerber tauchte siebenmal auf. Dem Unternehmen fehlt keine Relevanz, sondern die Nennung auf fremden Seiten, aus denen die KI ihre Kandidatenliste bildet. Dazu kommt ein Unterschied zwischen den Systemen. Dieselben Fragen ergaben in ChatGPT eine durchschnittliche Sichtbarkeit von 24,9 %, in der Google KI-Übersicht 39,4 %. 39,6 % der Unternehmen wurden von ChatGPT nie genannt. ChatGPT haben wir dabei bewusst ohne Websuche abgefragt – der Wert misst, was das Modell von sich aus weiß. ## Welche Maßnahmen wirken nachweislich? Nachweislich wirken fünf Maßnahmen, und sie bauen aufeinander auf. Sortiert nach der Reihenfolge, in der sie angegangen werden sollten: ### 1. Die eigenen Seiten für KI-Crawler lesbar machen Lesbarkeit ist die Voraussetzung für alles Weitere. **Kein Crawler von OpenAI, Anthropic, Perplexity, Meta oder ByteDance führt JavaScript aus** ([Vercel und MERJ, Dezember 2024](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler)). Leistungsbeschreibungen, die erst im Browser entstehen oder nur in PDFs stehen, existieren für diese Systeme nicht. Dazu gehört auch, die [KI-Crawler](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/llm-crawler/) in der robots.txt nicht auszusperren. ### 2. Das Unternehmen überall gleich beschreiben Einheitlichkeit ist das, was die KI beim Abgleich der Belege prüft. Unter den 1.000 meistzitierten Seiten in ChatGPT sind 23,8 % Start- und Landingpages ([Ahrefs, Oktober 2025](https://ahrefs.com/blog/chatgpts-most-cited-pages/)) – die eigene Startseite ist damit eine der wenigen Quellen, die ein Unternehmen vollständig selbst in der Hand hat. Firmierung, Kategorie und Leistungsbeschreibung sollten dort, in Verzeichnissen und auf Profilen wortgleich stehen. Mehr dazu im Artikel [Was ChatGPT zitiert](https://www.codaai.ai/blog/chatgpt-quellen-startseite-markenkonsistenz/) und im Glossar unter [konsistente Markenbeschreibung](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/konsistente-markenbeschreibung/). ### 3. Auf Drittseiten genannt werden Nennungen auf fremden Seiten sind der stärkste gemessene Einzelfaktor. Ahrefs hat für 75.000 Marken ermittelt, dass [Markennennungen im Web](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/brand-mentions/) mit **0,664** mit der Nennung in Googles KI-Übersicht korrelieren, Backlinks nur mit **0,218** ([Ahrefs, 2025](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/)). Entscheidend ist die Erwähnung im richtigen fachlichen Zusammenhang, nicht der Link. Korrelation ist keine Kausalität, und die Stichprobe besteht aus großen Marken – die Einordnung steht im Artikel [Markennennungen auf Drittseiten](https://www.codaai.ai/blog/markennennungen-drittseiten-ki/). ### 4. In den Vergleichslisten der Branche vorkommen Vergleichslisten sind die Quelle, die bei Kaufentscheidungen am häufigsten zitiert wird. In einer Auswertung von rund 1.260 B2B-Kaufprompts verwiesen **70,8 % aller Zitate** auf Seiten mit „best", „top" oder „leading" im Titel ([Overthink Group, Juli 2026](https://overthinkgroup.com/b2b-ai-citation-stats-2026-q2/)). Die Daten stammen aus dem US-Softwaremarkt, die Richtung deckt sich aber mit unseren Beobachtungen im deutschen B2B. Wie man ehrlich in solche Listen kommt, beschreibt der Artikel [Vergleichsartikel und Anbieter-Listen](https://www.codaai.ai/blog/vergleichsartikel-anbieterlisten-ki/). ### 5. Inhalte schreiben, die sich zitieren lassen Zitierfähige Inhalte entscheiden, ob die eigene Seite als Quelle verlinkt wird. Die Princeton-Studie zu Generative Engine Optimization (Aggarwal et al., KDD 2024) hat neun Textmaßnahmen an 10.000 Anfragen getestet. Am stärksten wirkten wörtliche Zitate (+41 %), Statistiken (+34 %) und Quellenangaben (+28 %) – also genau das, was ein Modell nicht selbst erzeugen kann. Keyword-Stuffing brachte keinen Gewinn. Ein eigenes Format, das dabei oft übersehen wird, sind [Fachvideos auf YouTube](https://www.codaai.ai/blog/youtube-ki-sichtbarkeit-b2b/). ## Was wirkt nicht? Nicht jede Maßnahme, die als GEO verkauft wird, hat einen Beleg. Vier davon empfehlen wir ausdrücklich nicht: - **llms.txt als Hebel.** 97 % der untersuchten Dateien wurden nie von einem KI-Crawler abgerufen ([Ahrefs, 137.210 Domains](https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/)). Die Datei schadet nicht, ersetzt aber keine der Maßnahmen oben. - **Platzierungsgarantien.** Niemand kann eine Nennung in ChatGPT zusagen, weil niemand die Antworten steuert. - **Erwähnungen in Foren platzieren.** Bei nischigen B2B-Kaufprompts kam Reddit auf 1,4 % der Zitate ([Overthink Group](https://overthinkgroup.com/b2b-ai-citation-stats-2026-q2/)). Dazu kommt das Risiko, als Eigenwerbung aufzufallen. - **Texte mit Suchbegriffen füllen.** In der Princeton-Studie brachte das keinen Gewinn, bei Perplexity sogar einen Verlust. Die vollständige Liste mit Belegen steht auf der Leistungsseite unter [„Sechs Dinge, die wir bewusst nicht anbieten"](https://www.codaai.ai/digital-visibility/#nicht-im-angebot). ## Wie prüfen Sie, ob ChatGPT Ihr Unternehmen nennt? Prüfen lässt sich die Nennung nur als Anteil über viele Durchläufe, nicht mit einer einzelnen Frage. KI-Antworten schwanken stark: In einer Untersuchung von SparkToro mit 2.961 Durchläufen tauchte dieselbe Anbieterliste in weniger als einem von hundert Fällen zweimal auf, dieselbe Reihenfolge in weniger als einem von tausend ([Rand Fishkin, Januar 2026](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/)). Ein Screenshot beweist deshalb weder, dass Sie genannt werden, noch dass Sie fehlen. Belastbar ist ein festes [Promptset](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/promptset/): acht bis zwölf Fragen, die Ihre Einkäufer wirklich stellen, mehrfach an ChatGPT und die Google KI-Übersicht gestellt. Daraus ergibt sich die [Mention Rate](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/mention-rate/) – der Anteil der Antworten, in denen Sie vorkommen – und die Liste der Wettbewerber, die stattdessen genannt werden. Wer das vor der ersten Maßnahme festhält, hat eine [Nullmessung](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/nullmessung/) und kann Fortschritt später belegen. Wie so eine Messung in der Praxis aussieht, zeigt unser [Artikel über 7.184 ausgewertete KI-Antworten](https://www.codaai.ai/blog/ki-sichtbarkeit-praxis-chatgpt-empfehlung/). ## Womit sollten Sie anfangen? Anfangen sollten Sie mit einer ehrlichen Standortbestimmung und nicht mit einer Maßnahme. Die Reihenfolge, die sich aus den Belegen ergibt: 1. **Messen.** Fünf Einkäuferfragen an ChatGPT und die Google KI-Übersicht stellen, je dreimal, und notieren, wer genannt wird. 2. **Lesbar werden.** Prüfen, ob die wichtigsten Leistungsseiten ohne JavaScript lesbar sind und die KI-Crawler zugelassen sind. 3. **Einheitlich werden.** Firmierung, Kategorie und Leistungsbeschreibung auf Startseite, Profilen und in Verzeichnissen angleichen. 4. **Genannt werden.** Die Quellen finden, die die KI bei Ihren Fragen zitiert, und dort fachlich präsent sein – in Fachmedien, Vergleichslisten und Branchenverzeichnissen. Die Reihenfolge ist kein Zufall: Nennungen auf Drittseiten wirken nur, wenn die KI sie auf Ihrer eigenen Website bestätigt findet. Wer mit Schritt vier beginnt, baut ohne Fundament.