POLYLOGS AI VISIBILITY INDEX 2026: KI-SICHTBARKEIT IN AUTOMATISIERUNG, ELEKTRONIK & HIGH-TECH IM DACH-RAUM
Der von DMP und POLYLOGS entwickelte AI Visibility Benchmark untersucht, wie sichtbar Unternehmen aus Automatisierung, Elektronik und High-Tech aus Deutschland, Österreich und der Schweiz bei realistischen, markenneutralen B2B-Anbieterfragen sind. Dafür wurden für jede der fünf Teilbranchen zwei konkrete Buyer-Fragen an ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity gestellt. Anschließend wurde ausgewertet, welche Anbieter die KI-Systeme nennen, an welcher Position sie erscheinen und ob sie unter den ersten drei genannten Anbietern vertreten sind. Die Ergebnisse wurden gegen einen definierten Benchmark von 25 DACH-Unternehmen aus fünf Teilbranchen ausgewertet.
Die Auswertung ist eine datenbasierte Momentaufnahme aus dem Messfenster 14.–15. September 2026. Sie ist weder ein Marktanteilsranking noch eine Qualitätsbewertung und erhebt keinen Anspruch, den gesamten DACH-Markt für Automatisierung, Elektronik und High-Tech statistisch repräsentativ abzubilden. Da jede Teilbranche mit eigenen, fachlich passenden B2B-Buyer-Fragen untersucht wurde, sind Vergleiche nur innerhalb der jeweiligen Teilbranche sinnvoll. Veröffentlicht werden aggregierte Branchenergebnisse; die Einzelergebnisse der 25 Benchmark-Unternehmen bleiben anonym.
Ergebnisse auf einen Blick
Die wichtigste Erkenntnis: Die AI Visibility der untersuchten Anbieter ist insgesamt deutlich uneinheitlich. Nur 17 von 25 Benchmark-Unternehmen wurden überhaupt sichtbar, und 90,0 % der gültigen Top-3-Positionen gingen an andere Anbieter. Besonders auffällig ist zudem der Rückgang von 54 Benchmark-Nennungen in der Anbietersuche auf 31 Nennungen in Empfehlung- und Shortlist-Fragen.
- 34,0 % der möglichen Benchmark-Nennungen wurden erreicht. Über alle Messungen hinweg wurden die 25 untersuchten Unternehmen in 85 von 250 möglichen Fällen genannt.
- 17 von 25 Unternehmen wurden mindestens einmal sichtbar. Acht Benchmark-Unternehmen erschienen im finalen Messfenster in keiner der zehn für ihre Teilbranche relevanten KI-Antworten.
- 90,0 % der gültigen Top-3-Positionen entfielen auf andere Anbieter. 135 von 150 Top-3-Positionen wurden von Unternehmen außerhalb des jeweils definierten Fünfer-Benchmarks besetzt.
- Die Sichtbarkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den KI-Systemen. Die Benchmark-Nennungsrate reichte von 26 % bei Microsoft Copilot bis 42 % bei ChatGPT.
- Unternehmenseigene Quellen dominierten den sichtbaren Quellenmix. 60,7 % der sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen; 39,3 % aus externen Quellen.
Inhalt
SO WURDE GEMESSEN
| Messgrundlage | Wert |
|---|---|
| Untersuchte Benchmark-Unternehmen | 25 |
| Abgedeckte Teilbranchen | 5 |
| Verglichene KI-Systeme | 5 |
| Gestellte B2B-Buyer-Fragen | 10 |
| Ausgewertete KI-Antworten | 50 |
| Untersuchungsregion | Deutschland, Österreich, Schweiz (DACH-Raum) |
| Messfenster | 14.–15. September 2026 |
Für jede der fünf Teilbranchen wurden zwei realistische, markenneutrale B2B-Anbieterfragen definiert – insgesamt zehn Fragen. Jede dieser Fragen wurde einmal an ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity gestellt. So entstanden 50 KI-Antworten, die systematisch ausgewertet wurden.
Pro Teilbranche wurden fünf Benchmark-Unternehmen betrachtet. Jedes Unternehmen konnte damit in zehn relevanten KI-Antworten erscheinen: zwei Buyer-Fragen × fünf KI-Systeme. Über alle 25 Unternehmen ergeben sich daraus 250 mögliche Benchmark-Nennungen. Tatsächlich wurden 85 Nennungen registriert – daraus ergibt sich die Benchmark-Nennungsrate von 34,0 %.
DIE WICHTIGSTEN ERGEBNISSE
Die Analyse zeigt: Die untersuchten Anbieter sind in KI-gestützter B2B-Recherche nur teilweise sichtbar. Besonders in den führenden Empfehlungspositionen dominieren andere Anbieter, und die Sichtbarkeit nimmt deutlich ab, wenn sich der Buyer-Frame von der Anbietersuche in Richtung Empfehlung und Shortlist verschiebt.
34,0 %
Nur gut ein Drittel der möglichen Benchmark-Nennungen wurde erreicht. Von 250 möglichen Nennungen wurden 85 registriert.
17 / 25
17 Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal sichtbar. Acht wurden in keiner der für sie relevanten KI-Antworten genannt.
90,0 %
Neun von zehn Top-3-Positionen gingen an andere Anbieter. Nur 15 der 150 führenden Positionen entfielen auf Benchmark-Unternehmen.
60,7 %
Unternehmenseigene Quellen waren die größte sichtbare Quellenkategorie. 216 von 356 sichtbaren Referenz-Auftritten entfielen auf eigene Unternehmensquellen.
Zusätzlich zeigt der Vergleich der Prompt-Familien:
- Die Anbietersuche erzeugte 54 Benchmark-Nennungen.
- Die Empfehlung / Shortlist erzeugte nur 31 Benchmark-Nennungen.
- Discovery-Sichtbarkeit überträgt sich damit häufig nicht automatisch in die vergleichsorientierte Buyer-Phase.
External Top-3 Share: „External“ bedeutet in diesem Index: außerhalb des jeweils definierten Fünfer-Benchmarks – nicht außerhalb des DACH-Raums.
Anteil anderer Anbieter in Top-3-Positionen nach Teilbranche
Je höher der Wert, desto häufiger wurden die Top-3-Positionen von Anbietern außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks besetzt – und desto geringer war die Top-3-Präsenz der untersuchten Benchmark-Unternehmen.
| Teilbranche | External Top-3 Share |
|---|---|
| Industrieautomatisierung, Kommunikation & Edge | 96,7 % |
| Industrielle Sensorik & Messtechnik | 100,0 % |
| Machine Vision & optische Sensorik | 76,7 % |
| Maschinensteuerung, Motion & Präzisionspositionierung | 100,0 % |
| Elektronik- & Halbleiter-Produktionstechnik | 76,7 % |
POLYLOGS INSIGHT
Die führenden KI-Empfehlungspositionen wurden fast vollständig von Anbietern außerhalb des jeweiligen Benchmarks besetzt. In zwei Teilbranchen lag der External Top-3 Share bei 100,0 %, in der Industrieautomatisierung bei 96,7 %. Selbst in den beiden Teilbranchen mit vergleichsweise stärkerer Benchmark-Präsenz gingen noch 76,7 % der Top-3-Positionen an andere Anbieter.
KI-SICHTBARKEIT NACH TEILBRANCHE
Die fünf Teilbranchen wurden jeweils mit zwei fachlich passenden, markenneutralen B2B-Anbieterfragen untersucht. Die Tabelle zeigt, wie häufig die jeweils fünf Benchmark-Unternehmen in den Antworten der KI-Systeme genannt wurden und wie stark andere Anbieter die Top-3-Positionen besetzten. Veröffentlicht werden ausschließlich aggregierte Ergebnisse; die einzelnen Unternehmen bleiben anonym.
| Teilbranche | Ø Nennungsrate der Benchmark-Unternehmen | Mindestens einmal sichtbar | Andere Anbieter in den Top 3 |
|---|---|---|---|
| Industrieautomatisierung, Kommunikation & Edge (Industrial Automation Platforms, Communication & Edge) | 32,0 % | 3 / 5 | 96,7 % |
| Industrielle Sensorik & Messtechnik (Industrial Sensors & Measurement Technology) | 24,0 % | 3 / 5 | 100,0 % |
| Machine Vision & optische Sensorik (Machine Vision & Optical Sensing) | 34,0 % | 2 / 5 | 76,7 % |
| Maschinensteuerung, Motion & Präzisionspositionierung (Machine Control, Motion & Precision Positioning) | 30,0 % | 4 / 5 | 100,0 % |
| Elektronik- & Halbleiter-Produktionstechnik (Electronics & Semiconductor Production Technology) | 50,0 % | 5 / 5 | 76,7 % |
1. Industrieautomatisierung, Kommunikation & Edge
Untersucht wurden B2B-Anbieterfragen zu industriellen Steuerungs-, Edge- und Kommunikationsplattformen, einschließlich Industrial Ethernet, Fieldbus, Gateways, Industrial PCs und sicherer Echtzeitkommunikation.
Drei von fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt. Die durchschnittliche Nennungsrate lag bei 32,0 %. Das sichtbarste Unternehmen erschien in 9 von 10 relevanten KI-Antworten und wurde von allen fünf KI-Systemen mindestens einmal genannt. Trotzdem gingen 96,7 % der Top-3-Positionen an andere Anbieter.
2. Industrielle Sensorik & Messtechnik
Untersucht wurden Anbieterfragen zu industrieller Sensorik und Messsystemen für Position, Weg, Abstand, Prozessgrößen und Maschinensicherheit in automatisierten Anlagen.
Drei von fünf Benchmark-Unternehmen wurden sichtbar. Die durchschnittliche Nennungsrate betrug 24,0 %. Das sichtbarste Unternehmen erschien in 8 von 10 relevanten KI-Antworten und wurde von allen fünf KI-Systemen mindestens einmal genannt. Keines der fünf Benchmark-Unternehmen erreichte eine Top-3-Position; der External Top-3 Share lag bei 100,0 %.
3. Machine Vision & optische Sensorik
Untersucht wurden Anbieterfragen zu Industriekameras, Machine-Vision-Software, Vision-Sensoren, 3D-Sensorik und optischen Lösungen für industrielle Bildverarbeitung.
Nur zwei von fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt; die durchschnittliche Nennungsrate lag bei 34,0 %. Das sichtbarste Unternehmen erschien in allen 10 relevanten KI-Antworten und erreichte eine Top-3-Präsenz von 7 von 10 Antworten. Der External Top-3 Share lag dennoch bei 76,7 %.
4. Maschinensteuerung, Motion & Präzisionspositionierung
Untersucht wurden B2B-Anbieterfragen zu Maschinensteuerung, Antriebstechnik, Motion Control und Präzisionspositionierung für Maschinen und industrielle Automatisierung.
Vier von fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal sichtbar. Die durchschnittliche Nennungsrate lag bei 30,0 %. Die beiden sichtbarsten Benchmark-Unternehmen erschienen jeweils in 6 von 10 relevanten KI-Antworten. Trotzdem erreichte kein Benchmark-Unternehmen eine Top-3-Position; der External Top-3 Share lag bei 100,0 %.
5. Elektronik- & Halbleiter-Produktionstechnik
Untersucht wurden Anbieterfragen zu Maschinen und Anlagen für Elektronik- und Halbleiterfertigung, darunter SMT-Automatisierung, Laserbearbeitung, optische Inspektion, Wafer-Handling, Lithografie und Wafer-Bonding.
Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt. Mit einer durchschnittlichen Nennungsrate von 50,0 % war dies die sichtbarste der fünf untersuchten Teilbranchen. Das sichtbarste Unternehmen erschien in 9 von 10 relevanten KI-Antworten und erreichte eine Top-3-Präsenz von 7 von 10 Antworten. Der External Top-3 Share lag bei 76,7 %.
KI-SICHTBARKEIT IM VERGLEICH: CHATGPT, GEMINI, CLAUDE, PERPLEXITY & COPILOT
Für alle fünf KI-Systeme wurden dieselben zehn B2B-Buyer-Fragen verwendet. Anschließend wurde ausgewertet, wie häufig die 25 Benchmark-Unternehmen in den jeweils für sie relevanten Antworten genannt wurden.
WIE HÄUFIG DIE BENCHMARK-UNTERNEHMEN JE KI-SYSTEM GENANNT WURDEN
So lesen Sie die Grafik: Pro KI-System waren 50 Nennungen der Benchmark-Unternehmen möglich. ChatGPT erreichte 21 von 50 möglichen Nennungen (42 %), Gemini 18 (36 %), Claude 17 (34 %), Perplexity 16 (32 %) und Microsoft Copilot 13 (26 %).
| KI-System | Nennungen | Nennungsrate | Mindestens einmal genannte Benchmark-Unternehmen |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 21 | 42 % | 13 / 25 |
| Gemini | 18 | 36 % | 12 / 25 |
| Claude | 17 | 34 % | 13 / 25 |
| Perplexity | 16 | 32 % | 12 / 25 |
| Microsoft Copilot | 13 | 26 % | 8 / 25 |
Berechnungsbasis je KI-System: 25 Benchmark-Unternehmen × 2 relevante Buyer-Fragen = 50 mögliche Nennungen.
POLYLOGS INSIGHT
Die Sichtbarkeit blieb über alle fünf KI-Systeme hinweg relativ niedrig und zugleich unterschiedlich verteilt. ChatGPT erreichte mit 42 % die höchste Benchmark-Nennungsrate, Microsoft Copilot mit 26 % die niedrigste. Ein Unternehmen kann deshalb in einem KI-System deutlich sichtbarer sein als in einem anderen. AI Visibility sollte daher über mehrere KI-Systeme hinweg gemessen und nicht aus einem einzelnen System abgeleitet werden.
WER BESETZT DIE TOP-3-POSITIONEN IN DEN KI-ANTWORTEN?
In den 50 ausgewerteten KI-Antworten waren insgesamt 150 mögliche Top-3-Positionen vorhanden. Alle 150 Positionen waren für die Auswertung gültig. Davon entfielen nur 15 auf die untersuchten Benchmark-Unternehmen, während 135 Positionen von anderen passenden Anbietern besetzt wurden. Das entspricht einem External Top-3 Share von 90,0 %.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Rohe Top-3-Slots | 150 |
| Im QA ausgeschlossen | 0 |
| Ausgewertete Top-3-Positionen | 150 |
| Positionen der Benchmark-Unternehmen | 15 |
| Positionen anderer Anbieter | 135 |
| Anteil anderer Anbieter – External Top-3 Share | 90,0 % |
POLYLOGS INSIGHT
Nur 10,0 % der gültigen Top-3-Positionen entfielen auf Benchmark-Unternehmen; 90,0 % gingen an andere Anbieter. Die Untersuchung zeigt damit eine deutliche Lücke zwischen grundsätzlicher Auffindbarkeit und prominenter Empfehlungssichtbarkeit.
Im Top-3-QA wurden keine Positionen ausgeschlossen. Alle 150 rohen Top-3-Slots waren zulässige Anbieterpositionen. In der Entity-QA wurden verwandte, aber unterschiedliche Anbieterentitäten getrennt behandelt. Eine uneindeutige Anbieterzuordnung wurde nicht als Benchmark-Nennung gewertet.
WELCHE QUELLEN IN DEN KI-ANTWORTEN SICHTBAR WERDEN
In den 50 ausgewerteten KI-Antworten wurden insgesamt 356 sichtbare Referenz-Auftritte erfasst und nach Quellentyp kategorisiert. Dabei wurde untersucht, ob in den Antworten unternehmenseigene Websites, Branchenverzeichnisse, Fachmedien, Institutionen oder andere externe Quellen sichtbar waren.
Die Auswertung zeigt nicht, auf welche internen Datenquellen die KI-Modelle tatsächlich zugegriffen haben, sondern welche Quellen und Referenzen in den ausgegebenen Antworten sichtbar waren. Gerade für GEO ist das relevant, weil diese sichtbaren Referenzen zeigen, welche digitalen Informationsquellen im Umfeld der untersuchten KI-Antworten wiederholt auftreten.
WOHER DIE SICHTBAREN REFERENZEN STAMMTEN
60,7 % der sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen. 39,3 % entfielen auf externe Quellen wie Branchenverzeichnisse, Fachmedien, Institutionen und andere Drittseiten.
| Quellentyp | Sichtbare Referenzen | Anteil |
|---|---|---|
| Unternehmenseigene Quellen | 216 | 60,7 % |
| Verzeichnisse / Sonstige | 95 | 26,7 % |
| Fach- / Branchenmedien | 22 | 6,2 % |
| Kommerzielle Drittanbieter- / Marktquellen | 18 | 5,1 % |
| Verbände / Institutionen / Fachveranstaltungen | 5 | 1,4 % |
POLYLOGS INSIGHT
Unternehmenseigene Quellen dominierten den sichtbaren Quellenmix deutlich. Mit 60,7 % entfiel die Mehrheit der erfassten Referenzen auf eigene Unternehmensquellen. Gleichzeitig kamen fast vier von zehn sichtbaren Referenzen aus externen Quellen – externe digitale Präsenz bleibt damit weiterhin relevant.
WELCHE EXTERNEN QUELLEN BESONDERS HÄUFIG SICHTBAR WAREN
Die folgende Übersicht zeigt, welche externen Plattformen, Fachmedien und Marktquellen in den untersuchten KI-Antworten besonders häufig als sichtbare Referenzen erschienen. Die Anzahl ist kein Qualitäts- oder Einflussranking. Unternehmenseigene Domains werden hier bewusst nicht öffentlich hervorgehoben.
| Externe Quelle | Sichtbare Referenzen | Quellentyp |
|---|---|---|
| induux | 25 | Verzeichnis / Plattform |
| techforindustries | 24 | Verzeichnis / Plattform |
| industrie-digitalisierung | 16 | Fach- / Branchenmedium |
| enaovision | 10 | Kommerzielle Drittanbieter- / Marktquelle |
| chemie | 9 | Verzeichnis / Sonstige |
POLYLOGS INSIGHT
Externe Industrieplattformen und Fachmedien wurden wiederholt als sichtbare Referenzen ausgegeben. Für Unternehmen bedeutet das: Eine starke eigene Website ist zentral, sollte aber durch konsistente externe digitale Präsenz ergänzt werden.
Methodik und Limitationen
So wurde gemessen
Für jede der fünf Teilbranchen wurden zwei realistische, markenneutrale B2B-Anbieterfragen definiert: eine zur Anbietersuche und eine zur Empfehlung bzw. Shortlist. Jede dieser zehn Fragen wurde einmal an ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity gestellt. So entstanden insgesamt 50 KI-Antworten, die systematisch ausgewertet wurden.
Erfasst wurde, welche Anbieter genannt wurden, an welcher Position sie erschienen und ob sie unter den ersten drei genannten Anbietern vertreten waren.
So wurden die Benchmark-Unternehmen ausgewählt
Pro Teilbranche wurden fünf Unternehmen aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz ausgewählt, deren Produkte und Technologien zu den jeweiligen B2B-Anbieterfragen passen. Insgesamt umfasst der Benchmark damit 25 Unternehmen.
Die Auswahl dient als strukturierte Vergleichsgruppe. Sie soll typische Sichtbarkeitsmuster sichtbar machen, bildet aber nicht den gesamten DACH-Markt für Automatisierung, Elektronik und High-Tech statistisch repräsentativ ab.
Was die Ergebnisse nicht aussagen
Der Index ist eine Momentaufnahme aus dem Messfenster 14.–15. September 2026. Generative KI-Antworten können sich zwischen Sessions und über die Zeit verändern.
Im Pilot wurden keine wiederholten Kontrollläufe durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen daher, wie die untersuchten Anbieter in diesem konkreten Messdurchlauf sichtbar waren – nicht, dass dieselben Werte bei jeder Wiederholung identisch auftreten würden.
Eine geringe oder fehlende Sichtbarkeit bedeutet nicht, dass ein Unternehmen qualitativ schwächer oder im Markt weniger relevant ist. Sie bedeutet nur, dass es bei den verwendeten Fragen und in diesem Messfenster von den untersuchten KI-Systemen selten oder nicht genannt wurde.
DIE 10 VERWENDETEN B2B-BUYER-FRAGEN ANZEIGEN
Um die Messung nachvollziehbar zu machen, veröffentlichen wir hier die zehn markenneutralen B2B-Fragen, die im Benchmark verwendet wurden. Pro Teilbranche wurde eine Frage zur Anbietersuche und eine zur Empfehlung bzw. Shortlist gestellt.
1. Industrieautomatisierung, Kommunikation & Edge
A – Anbietersuche: Welche Anbieter aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten industrielle Steuerungs-, Edge- und Kommunikationsplattformen für Maschinen und Anlagen, einschließlich Industrial Ethernet/Fieldbus, Gateways, Industrial PCs und sicherer Echtzeitkommunikation?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Maschinen- oder Anlagenbauer bei der Auswahl von Industrial-Communication-, Edge- oder Steuerungsplattformen für vernetzte Maschinen vergleichen?
2. Industrielle Sensorik & Messtechnik
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten industrielle Sensorik und Messsysteme für Position, Weg, Abstand, Prozessgrößen oder Maschinensicherheit in automatisierten Anlagen?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Auswahl von Positions-, Abstands-, Prozess- und Sicherheitssensorik für Maschinen und Automatisierungsanlagen vergleichen?
3. Machine Vision & optische Sensorik
A – Anbietersuche: Welche Anbieter aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Industriekameras, Machine-Vision-Software, Vision-Sensoren, 3D-Sensorik oder optische Lösungen für industrielle Bildverarbeitung?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Auswahl von Machine-Vision-, Kamera-, 3D-Sensorik- oder industriellen Bildverarbeitungslösungen vergleichen?
4. Maschinensteuerung, Motion & Präzisionspositionierung
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Steuerungs-, Antriebs-, Motion-Control- oder Präzisionspositionierlösungen für Maschinen und industrielle Automatisierung?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Maschinenbauer bei der Auswahl von Maschinensteuerung, Motion Control, Antriebstechnik oder Präzisionspositionierung vergleichen?
5. Elektronik- & Halbleiter-Produktionstechnik
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Maschinen und Anlagen für Elektronik- oder Halbleiterfertigung, beispielsweise SMT-Automatisierung, Laserbearbeitung, optische Inspektion, Wafer-Handling, Lithografie oder Wafer-Bonding?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Elektronik- oder Halbleiterhersteller bei der Auswahl von Produktions-, Prozess-, Handling- oder Inspektionsanlagen vergleichen?
SO WERDEN DIE KENNZAHLEN BERECHNET
| Kennzahl | So wird sie berechnet | Was sie aussagt |
|---|---|---|
| AI Visibility Rate / Nennungsrate | Nennungen des Unternehmens ÷ 10 relevante KI-Antworten | Wie häufig ein Unternehmen bei den verwendeten B2B-Fragen sichtbar war |
| Top-3 Presence Rate | Top-3-Platzierungen ÷ 10 relevante KI-Antworten | Wie häufig ein Unternehmen unter den ersten drei genannten Anbietern erschien |
| Cross-Engine Coverage | KI-Systeme mit mindestens einer Nennung ÷ 5 | In wie vielen der fünf KI-Systeme ein Unternehmen überhaupt sichtbar war |
| External Top-3 Share | Top-3-Positionen anderer Anbieter ÷ alle gültigen Top-3-Positionen | Wie viele führende Positionen von Anbietern außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks besetzt wurden |
Für die Top-3-Auswertung wurde die Reihenfolge verwendet, in der Anbieter in der jeweiligen KI-Antwort erschienen. Berücksichtigt wurden nur reale, zur jeweiligen B2B-Frage passende Anbieter aus dem DACH-Raum. Doppelte Nennungen, Anzeigen, Verzeichnisse sowie fachfremde oder nicht passende Ergebnisse wurden ausgeschlossen.
Alle fünf Buyer-Frames bestanden den Pre-Run-Fit-Check und wurden ohne Ersatzläufe für die finale Messung übernommen. Die Entity-QA hielt verwandte, aber unterschiedliche Anbieterentitäten getrennt. Der finale Datensatz umfasst unverändert 50 KI-Antworten.
KI-Antworten können sich bei einer erneuten Abfrage verändern. Der Index zeigt deshalb eine Momentaufnahme aus dem Messfenster 14.–15. September 2026 und keine dauerhaft feststehende Rangliste. Wurde ein Benchmark-Unternehmen nicht genannt, bedeutet das ausschließlich, dass es bei den verwendeten Fragen und in diesem konkreten Messdurchlauf nicht sichtbar war. Daraus lässt sich keine Aussage über Marktanteil, Produktqualität oder wirtschaftliche Bedeutung des Unternehmens ableiten.
Modell- und Versionsinformationen wurden im Pilot nicht systematisch erfasst und daher nicht nachträglich abgeleitet. In zukünftigen Messzyklen werden verfügbare Modell-, Versions- und Suchmodusinformationen zusätzlich dokumentiert.
WAS BEDEUTET DAS FÜR AUTOMATISIERUNGS-, ELEKTRONIK- & HIGH-TECH-UNTERNEHMEN?
Wenn potenzielle Kunden ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot oder Perplexity zur Anbietersuche nutzen, entscheidet die digitale Sichtbarkeit mit darüber, welche Unternehmen überhaupt genannt, verstanden und in die engere Auswahl aufgenommen werden.
- Sichtbarkeit in der Anbietersuche reicht nicht automatisch bis in die Shortlist. Die Benchmark-Nennungen fielen von 54 in der Anbietersuche auf 31 bei Empfehlung / Shortlist.
- Die ersten Anbieterpositionen sind besonders schwer zu erreichen. 90,0 % der gültigen Top-3-Positionen gingen an Unternehmen außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks.
- Sichtbarkeit unterscheidet sich zwischen KI-Systemen. Die Benchmark-Nennungsrate reichte von 26 % bis 42 %.
- Unternehmenseigene Quellen waren in diesem Benchmark besonders präsent. 60,7 % der sichtbaren Referenzen entfielen auf eigene Unternehmensquellen.
- Klare Entity- und Produktpositionierung ist entscheidend. Gerade in technologisch nahen Anbieterfeldern müssen Firmen, Marken, Technologien und Produktkategorien eindeutig digital beschrieben werden.
- AI Visibility sollte regelmäßig über mehrere KI-Systeme und Buyer-Fragen gemessen werden. POLYLOGS macht sichtbar, wo ein Unternehmen gefunden wird, wo Lücken bestehen und welche Maßnahmen für Website, SEO, GEO und digitale Präsenz sinnvoll sind.
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STUDIENINFORMATIONEN & ZITIERHINWEIS
Zitiervorschlag: Werbeagentur dmp / POLYLOGS: AI Visibility Index 2026 – KI-Sichtbarkeit in Automatisierung, Elektronik & High-Tech im DACH-Raum, Messung 14.–15. September 2026, Version 1.0.
Herausgeber & Methodik: Werbeagentur dmp / POLYLOGS
Research Lead: Maryna Kshanovska
Review: Janine Wald, Michael Wald
Messfenster: 14.–15. September 2026
Region: Deutschland, Österreich, Schweiz (DACH)
Version: 1.0