Datenauswertung · KI-Blindtest Mittelstand 2026

Wir haben 449 Unternehmen gefragt. Empfohlen oder unsichtbar?

Wir haben KI-Assistenten die Fragen echter Einkäufer gestellt — zu 449 mittelständischen Unternehmen. Das Ergebnis ist die nach unserer Kenntnis bislang umfangreichste Auswertung zur KI-Sichtbarkeit des Mittelstands im deutschsprachigen Raum. Es ist kein beruhigendes Ergebnis.

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untersuchte Unternehmenaus 258 Branchen
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firmenspezifische Einkäuferfragenzu Produkten & Leistungen
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dokumentierte KI-Antwortenaus ChatGPT & Google KI-Übersicht
Datenstand: Juni/Juli 2026 Version 1.0 Methodik ↓ Limitationen ↓ Zitieren ↓

Zentrale Befunde

Potenzielle Käufer fragen zuerst die KI — und die Unternehmen erfahren nichts davon.

55 %

der Einkäuferfragen bleiben ohne Nennung

In über der Hälfte der Fragen taucht das untersuchte Unternehmen in keiner KI-Antwort auf — und niemand merkt es, denn diese Nicht-Nennung erscheint in keiner Statistik.

fast 1/2

werden durch namentlich empfohlene Wettbewerber ersetzt

Bei fast jedem zweiten Unternehmen empfiehlt die KI konkret die Konkurrenz, während das Unternehmen selbst bei der Mehrheit seiner Kernfragen zum Produkt- und Leistungsspektrum fehlt.

> 1/3

trotz guter Google-Rankings unsichtbar

Über ein Drittel der Firmen mit mehr als 100 Top-10-Rankings ist in ChatGPT komplett unsichtbar. Klassische SEO-Stärke schützt nicht.

Abstract

Zusammenfassung

B2B-Kaufentscheidungen beginnen zunehmend in KI-Antworten — lange bevor ein Anbieter kontaktiert wird. Diese Auswertung misst, ob mittelständische Unternehmen dort vorkommen. Dazu wurden je Unternehmen acht realistische Einkäuferfragen an ChatGPT und die Google KI-Übersicht gestellt und die Antworten systematisch ausgewertet: Wird das Unternehmen genannt? An welcher Position? Wer wird stattdessen empfohlen? Wird die eigene Website als Quelle zitiert?

Das Ergebnis: In 54,7 % aller Fragen wird das betroffene Unternehmen nicht genannt. Bei 46,8 % der Unternehmen empfehlen die KI-Systeme namentlich Wettbewerber, während das Unternehmen selbst bei der Mehrheit seiner Kernfragen fehlt. Und selbst starke Google-Rankings schützen nicht: 34,9 % der organisch gut sichtbaren Unternehmen sind in ChatGPT vollständig unsichtbar.

Ergebnisse

Vier Befunde, die wehtun

55 %

der Einkäuferfragen bleiben ohne Nennung

In 1.965 von 3.592 Fragen taucht das jeweilige Unternehmen in keiner der beiden KI-Antworten auf. Die Mehrheit der Kaufanbahnungen findet damit ohne das Unternehmen statt — und niemand merkt es, denn diese Nicht-Nennung erscheint in keiner Statistik.

47 %

werden durch Wettbewerber ersetzt

Bei 210 von 449 Unternehmen empfehlen die KI-Systeme namentlich Wettbewerber, während das Unternehmen selbst bei der Mehrheit seiner Fragen fehlt. 12,9 % sind vollständig ersetzt: null Nennungen bei acht Fragen — die Konkurrenz steht in jeder Antwort.

35 %

Das SEO-Paradox: Gute Rankings schützen nicht

361 der untersuchten Unternehmen haben mehr als 100 Top-10-Rankings bei Google. Jedes dritte davon (34,9 %) ist in ChatGPT trotzdem komplett unsichtbar. Klassische SEO-Stärke und KI-Sichtbarkeit sind zwei verschiedene Disziplinen.

26 %

unsichtbar beim eigenen Kerngeschäft

Jedes vierte Unternehmen wird selbst bei der Marktübersichts-Frage zu seiner eigenen Kategorie nicht genannt („Welche Anbieter für … gelten als führend?"). Wer hier fehlt, existiert für die Discovery-Phase seiner Branche nicht.

Ergänzende Kennzahlen: Wo Unternehmen genannt werden, stehen sie im Schnitt an Position 1,8; in 23,8 % aller Fragen erreicht das Unternehmen Platz 1. Bei 39 % der Unternehmen wird die eigene Website in keiner Antwort als Quelle zitiert — die KI beschreibt diese Firmen ausschließlich auf Basis Dritter. Eine konservative Modellrechnung beziffert die mediane Opportunität auf rund 47.000 € pro Unternehmen und Jahr (Einordnung).

Plattform-Vergleich

ChatGPT ist deutlich blinder als die Google KI-Übersicht

Dieselben Fragen, zwei Systeme, zwei Realitäten: ChatGPT antwortet überwiegend aus Trainingsdaten — wer dort fehlt, fehlt strukturell und kann das kurzfristig kaum korrigieren. Die Google KI-Übersicht greift stärker auf den Live-Index zu.

Ø Sichtbarkeit in ChatGPT 24,9 %

39,6 % der Unternehmen werden von ChatGPT nie genannt.

Ø Sichtbarkeit in der Google KI-Übersicht 39,4 %

15,1 % der Unternehmen erscheinen auch hier in keiner Antwort.

Aus dem Datensatz

Drei echte Fälle — anonymisiert

Originalfragen aus der Erhebung. Unternehmens- und Wettbewerbernamen sind aus Fairness anonymisiert — in den individuellen Audits stehen sie im Klartext.

Hersteller von Not- und Sicherheitsbeleuchtung

ca. 880 Top-10-Rankings bei Google — organisch gut sichtbar

Gestellte Einkäuferfrage:

„Welche LED-Notleuchten sind für den Einsatz in gewerblichen Flucht- und Rettungswegen nach aktueller Norm empfehlenswert?"

Ergebnis:

Das Unternehmen wird nicht genannt. Stattdessen empfehlen die KI-Systeme über den gesamten Fragensatz hinweg zwei direkte Wettbewerber je fünfmal.

Maschinenbauer für Fabrikautomation und Fördertechnik

ca. 640 Top-10-Rankings — KI-Sichtbarkeit: 0 von 8 Fragen

Gestellte Einkäuferfrage:

„Welche Hersteller von Aluminium-Profilsystemen für die Fabrikautomation gelten als führend in Europa?"

Ergebnis:

Keine Nennung in ChatGPT und Google KI-Übersicht. Der meistgenannte Wettbewerber erscheint in den Antworten siebenmal — ein DAX-naher Großkonzern dominiert die Kategorie.

Anbieter von Galvanotechnik und Oberflächenveredelung

über 1.200 Top-10-Rankings — KI-Sichtbarkeit: 0 von 8 Fragen

Gestellte Einkäuferfrage:

„Welche Anbieter für galvanische Metallveredelung in Deutschland gelten als besonders zuverlässig?"

Ergebnis:

Das Unternehmen taucht in keiner Antwort auf — obwohl es bei klassischen Google-Suchen zu denselben Themen auf Seite 1 rankt. Empfohlen werden zwei internationale Gruppen.

Der Test für Ihr Unternehmen

Und Sie — empfohlen oder unsichtbar?

Dieselbe Methodik, angewendet auf Ihr Unternehmen: Ihre acht Einkäuferfragen, die echten KI-Antworten, Ihre Wettbewerber. Geben Sie Ihre Domain ein — wir zeigen Ihnen, was die KI antwortet.

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Am Dienstag, 8. September 2026, 11:00–12:00 Uhr stellen wir die Auswertung gemeinsam mit Norbert Schuster vor — und testen live Unternehmen aus dem Publikum. Jeder Teilnehmer erhält im Anschluss sein persönliches Sichtbarkeits-Audit.

Porträt Norbert Schuster

Norbert SchusterStrategieberater, Autor & Speaker · u. a. Haufe-Standardwerk „Digitalisierung in Marketing und Vertrieb"

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Transparenz

Methodik

  1. 1

    Stichprobe

    449 mittelständische Unternehmen aus dem deutschsprachigen Raum, überwiegend B2B (u. a. Maschinenbau, Elektrotechnik, Bauzulieferer, industrielle Dienstleistungen). Auswahl aus der eigenen Audit-Praxis — keine Zufallsstichprobe (siehe Limitationen).

  2. 2

    Fragen-Generierung

    Pro Unternehmen 8 qualifizierte deutsche Einkäuferfragen in drei Archetypen: Marktübersicht (2), Anwendungsfall (4), Wettbewerbsvergleich (2). Erstellt auf Basis einer automatisierten Analyse von Website, Branche und Wettbewerbsumfeld, mit deterministischer Qualitätsprüfung. Die Fragensätze werden eingefroren und sind damit für Verlaufsmessungen exakt wiederholbar.

  3. 3

    Abfrage

    Jede Frage wurde an zwei Oberflächen gestellt: ChatGPT (Modellantwort ohne Live-Websuche — misst das strukturelle „Wissen" des Modells) und Google KI-Übersicht (deutsche Lokalisierung). Erhebungszeitraum: Juni/Juli 2026.

  4. 4

    Auswertung

    Pro Antwort wurden erfasst: Nennung des Unternehmens (inkl. Marken-Aliase), Position der Nennung, namentlich empfohlene Wettbewerber sowie die Frage, ob die eigene Website als Quelle zitiert wird. Aggregation zu Sichtbarkeits-Kennzahlen je Unternehmen und über den Gesamtdatensatz.

  5. 5

    Monetäre Einordnung

    Die genannten Opportunitätskosten sind eine konservative Modellrechnung auf Basis organischer Traffic-Werte (Sistrix-Datenbasis) und Discovery-Annahmen — als Größenordnung gedacht, nicht als Prognose. Sie ist durchgängig als Modellrechnung gekennzeichnet.

So sieht ein vollständiges Audit aus dem Datensatz aus — beim Scrollen läuft es einmal komplett durch, Abschnitt für Abschnitt:

Komplettes CodaAI Digital Visibility Audit eines mittelständischen Herstellers (anonymisiert): Unternehmensprofil, 27 Sprachversionen, SEO-Kennzahlen, Keyword-Entwicklung, GEO-Score und Einkäuferfragen

Echtes Digital Visibility Audit aus dem Studien-Datensatz (anonymisiert)

Ehrlichkeit vor Effekt

Limitationen

Eine Auswertung ist nur so glaubwürdig wie die Grenzen, die sie selbst benennt.

  • Keine Zufallsstichprobe: Die Unternehmen stammen aus unserer Audit-Praxis und sind B2B-lastig. Aussagen gelten für die untersuchten 449 Unternehmen — nicht für „den deutschen Mittelstand" insgesamt.
  • Momentaufnahme: KI-Antworten sind volatil; Modell-Updates können Nennungen verschieben. Datenstand ist ausgewiesen; die eingefrorenen Fragensätze machen Verlaufsmessungen möglich.
  • ChatGPT wurde bewusst ohne Live-Websuche abgefragt, um das strukturelle Modell-Wissen zu messen. Mit aktivierter Websuche können einzelne Antworten abweichen.
  • Die monetäre Einordnung ist eine Modellrechnung mit konservativen Annahmen, keine Umsatzprognose.
  • Zwei kleinere, unabhängige Erhebungen Dritter (24 bzw. 150 Unternehmen, Frühjahr 2026) kommen zu ähnlichen Größenordnungen — das stützt die Richtung der Befunde, ersetzt aber keine Repräsentativität.

Diese Auswertung zitieren

Die aggregierten Kennzahlen dürfen mit Quellenangabe frei zitiert werden — in Artikeln, Vorträgen und Publikationen. Für Rückfragen zur Methodik: hi@codaai.ai

CodaAI (2026): KI-Blindtest Mittelstand 2026 — Auswertung von 7.184 KI-Antworten zu 449 mittelständischen Unternehmen. Version 1.0, Datenstand Juni/Juli 2026. https://www.codaai.ai/studie/

Häufige Fragen

Ist diese Auswertung repräsentativ für den deutschen Mittelstand?

Nein, und das behaupten wir bewusst nicht. Die 449 Unternehmen stammen aus unserer eigenen Audit-Praxis und sind B2B-lastig. Die Auswertung ist nach unserer Recherche jedoch die bislang umfangreichste ihrer Art im deutschsprachigen Raum — kleinere Erhebungen (24 bzw. 150 Unternehmen) kommen unabhängig von uns zu ähnlichen Ergebnissen.

Wie wurden die Einkäuferfragen erstellt?

Pro Unternehmen wurden 8 qualifizierte deutsche Fragen in drei Archetypen generiert (Marktübersicht, Anwendungsfall, Wettbewerbsvergleich) — auf Basis einer automatisierten Analyse der Website, der Branche und des Wettbewerbsumfelds, mit anschließender Qualitätsprüfung. Die Fragensätze sind eingefroren und damit für Verlaufsmessungen wiederholbar.

Welche KI-Systeme wurden abgefragt?

ChatGPT (Modellantworten ohne Live-Websuche) und die Google KI-Übersicht (deutsche Lokalisierung). Beide Oberflächen wurden mit identischen Fragen abgefragt; erfasst wurden Markennennung, Position der Nennung, genannte Wettbewerber und ob die eigene Website als Quelle zitiert wird.

Kann ich die Sichtbarkeit meines eigenen Unternehmens prüfen lassen?

Ja. Mit derselben Methodik erstellen wir ein individuelles Sichtbarkeits-Audit für Ihr Unternehmen — mit Ihren realen Einkäuferfragen, den echten KI-Antworten und den Wettbewerbern, die statt Ihnen empfohlen werden. Geben Sie dazu oben auf dieser Seite Ihre Domain ein.

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