POLYLOGS AI VISIBILITY INDEX 2026: KI-SICHTBARKEIT IM MASCHINEN- & ANLAGENBAU IM DACH-RAUM
Der von DMP und POLYLOGS entwickelte AI Visibility Benchmark untersucht, wie sichtbar Maschinenbau- und Anlagenbauunternehmen 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 zum Messzeitpunkt 9. September 2026. Sie ist weder ein Marktanteilsranking noch eine Qualitätsbewertung und erhebt keinen Anspruch, den gesamten DACH-Maschinen- und Anlagenbaumarkt 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: Viele der untersuchten Unternehmen werden von KI-Systemen zwar punktuell gefunden – eine stabile und prominente Sichtbarkeit ist jedoch selten.
- Nur 28,4 % der möglichen Benchmark-Nennungen wurden erreicht. Über alle Messungen hinweg wurden die 25 untersuchten Unternehmen in 71 von 250 möglichen Fällen genannt.
- 20 von 25 Unternehmen wurden mindestens einmal sichtbar – aber häufig nur vereinzelt. Eine einmalige Nennung bedeutet noch keine verlässliche AI Visibility über mehrere Fragen und KI-Systeme hinweg.
- 86,4 % der gültigen Top-3-Positionen entfielen auf andere Anbieter. Nur 13,6 % der führenden Positionen wurden von Unternehmen aus dem definierten Benchmark besetzt.
- Die Sichtbarkeit unterscheidet sich deutlich zwischen den KI-Systemen. Ein Unternehmen kann in ChatGPT sichtbar sein und in Claude, Gemini, Copilot oder Perplexity kaum oder gar nicht erscheinen.
- Die eigene Website ist wichtig – aber nicht allein entscheidend. 43,6 % der beobachteten Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen. 56,4 % kamen aus externen Quellen wie Branchenverzeichnissen, Fachmedien und anderen Drittseiten. Das zeigt: Wer in KI-Systemen sichtbar sein will, braucht sowohl starke eigene Inhalte als auch externe digitale Präsenz.
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) |
| Messdatum | 9. 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 71 Nennungen registriert – daraus ergibt sich die Benchmark-Nennungsrate von 28,4 %.
DIE WICHTIGSTEN ERGEBNISSE
Die Analyse zeigt: Viele der untersuchten Unternehmen werden von KI-Systemen zwar grundsätzlich gefunden – ihre Sichtbarkeit ist jedoch häufig nur punktuell. Vor allem auf den ersten drei Positionen dominieren überwiegend andere Anbieter.
28,4 %
Nur knapp 3 von 10 möglichen Nennungen wurden erreicht. Von insgesamt 250 möglichen Nennungen der 25 Benchmark-Unternehmen wurden nur 71 tatsächlich registriert. Von 250 möglichen Unternehmensnennungen wurden 71 registriert; 179 mögliche Nennungen blieben aus.
20 / 25
Die meisten Unternehmen tauchten zumindest einmal auf – aber nicht regelmäßig. 20 der 25 Benchmark-Unternehmen wurden in mindestens einer KI-Antwort genannt. Eine einzelne Nennung bedeutet jedoch noch keine stabile Sichtbarkeit über verschiedene Fragen und KI-Systeme hinweg.
86,4 %
Die Top-3-Positionen wurden überwiegend von anderen Anbietern besetzt. Von 147 gültigen Top-3-Positionen entfielen 127 auf Anbieter außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks. Nur 20 Top-3-Positionen gingen an Benchmark-Unternehmen.
43,6 %
Die eigene Website ist wichtig – externe Quellen aber ebenso. 43,6 % der beobachteten Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen. 56,4 % kamen aus externen Quellen wie Branchenverzeichnissen, Fachmedien und anderen Drittseiten.
Zusätzlich zeigt der Vergleich der KI-Systeme:
- Die Sichtbarkeit unterscheidet sich deutlich zwischen ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity.
- Ein Unternehmen, das in einem KI-System sichtbar ist, muss in einem anderen nicht automatisch ebenfalls erscheinen.
- AI Visibility ist deshalb kein einzelner Google-ähnlicher Rankingwert, sondern muss über mehrere KI-Systeme und realistische B2B-Fragen hinweg betrachtet werden.
External Top-3 Share: „External“ bedeutet in diesem Index: außerhalb des jeweils definierten Fünfer-Benchmarks – nicht außerhalb des DACH-Raums.
Anteil externer 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.
External Top-3 Share = Anteil der Top-3-Positionen außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks.
| Teilbranche | External Top-3 Share |
|---|---|
| Präzisionsmaschinen | 66,7 % |
| Prozesstechnik | 93,3 % |
| Kunststoff / Recycling | 100,0 % |
| Anlagenbau | 82,8 % |
| Spezialisierte Produktionsmaschinen | 89,3 % |
POLYLOGS INSIGHT
In allen fünf Teilbranchen wurden die meisten Top-3-Positionen von anderen Anbietern besetzt. Selbst bei Präzisionsmaschinen lag dieser Anteil bei 66,7 %, bei Kunststoff/Recycling sogar bei 100 %. Das zeigt: Die untersuchten Benchmark-Unternehmen sind in führenden KI-Positionen häufig nur eingeschränkt sichtbar.
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 | Einordnung | Ø Nennungsrate der Benchmark-Unternehmen | Mindestens einmal sichtbar | Andere Anbieter in den Top 3 |
|---|---|---|---|---|
| Präzisionsmaschinen & Werkzeugmaschinen | High | 54,0 % | 5 / 5 | 66,7 % |
| Prozesstechnik, Pulverhandling & hygienische Produktionsanlagen | Medium | 14,0 % | 2 / 5 | 93,3 % |
| Kunststoff-, Recycling- & Elastomermaschinen | High | 24,0 % | 5 / 5 | 100,0 % |
| Anlagenbau & Produktionsliniensysteme | Revised buyer frame | 32,0 % | 5 / 5 | 82,8 % |
| Spezialisierte Produktionsmaschinen | Revised buyer frame | 18,0 % | 3 / 5 | 89,3 % |
1. Präzisionsmaschinen & Werkzeugmaschinen
Untersucht wurden B2B-Anbieterfragen zu präzisen CNC-Bearbeitungszentren, Fräsmaschinen und Mikrobearbeitung. Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden von den KI-Systemen mindestens einmal genannt.
Mit einer durchschnittlichen Nennungsrate von 54,0 % war dies die sichtbarste der fünf untersuchten Teilbranchen. Das sichtbarste Unternehmen erschien in 9 von 10 relevanten KI-Antworten und wurde von allen fünf KI-Systemen mindestens einmal genannt. Trotz der vergleichsweise hohen Sichtbarkeit gingen 66,7 % der Top-3-Positionen an andere Anbieter.
2. Prozesstechnik, Pulverhandling & hygienische Produktionsanlagen
Untersucht wurden Anbieterfragen zu Pulververarbeitung, Schüttguthandling sowie hygienischen Produktionslösungen für Food- und Pharma-Anwendungen.
Hier war die Sichtbarkeit deutlich geringer: Nur 2 der 5 Benchmark-Unternehmen wurden überhaupt genannt. Die durchschnittliche Nennungsrate lag bei lediglich 14,0 %.
Das sichtbarste Unternehmen erschien in 5 von 10 relevanten KI-Antworten und wurde von 3 der 5 KI-Systeme gefunden. Gleichzeitig gingen 93,3 % der Top-3-Positionen an andere Anbieter.
3. Kunststoff-, Recycling- & Elastomermaschinen
Untersucht wurden Anbieterfragen zu Kunststoffverarbeitung, Granulierung, Zerkleinerung, Kunststoffrecycling und Elastomerverarbeitung.
Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt. Über alle relevanten KI-Antworten hinweg lag ihre durchschnittliche Nennungsrate jedoch nur bei 24,0 %.
Das sichtbarste Unternehmen erschien in 5 von 10 Antworten und wurde von 4 der 5 KI-Systeme mindestens einmal genannt. Besonders auffällig: Keines der fünf Benchmark-Unternehmen erreichte eine Top-3-Position. Damit gingen 100 % der Top-3-Plätze an andere Anbieter.
4. Anlagenbau & Produktionsliniensysteme
Untersucht wurden Anbieterfragen zu Hochdrucktechnik, thermischen Trennprozessen, Betonfertigteilproduktion sowie Bahn-, Web- und Papierverarbeitung.
Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt. Die durchschnittliche Nennungsrate lag bei 32,0 %.
Das sichtbarste Unternehmen erschien in 6 von 10 relevanten KI-Antworten. Der höchste beobachtete Wert für eine Platzierung unter den ersten drei Anbietern lag bei 5 von 10 Antworten. Insgesamt gingen dennoch 82,8 % der Top-3-Positionen an andere Anbieter.
5. Spezialisierte Produktionsmaschinen
Untersucht wurden Anbieterfragen zu industrieller Lebensmittelverarbeitung, Ultraschallschweißen und Kunststofffügen, Pressentechnik sowie Holz- und Metallbearbeitung.
Nur 3 der 5 Benchmark-Unternehmen wurden von den KI-Systemen überhaupt genannt. Die durchschnittliche Nennungsrate betrug 18,0 %.
Das sichtbarste Unternehmen erschien in 7 von 10 relevanten KI-Antworten und wurde von 4 der 5 KI-Systeme mindestens einmal genannt. 89,3 % der Top-3-Positionen gingen an andere Anbieter.
KI-SICHTBARKEIT IM VERGLEICH: CHATGPT, COPILOT, GEMINI, PERPLEXITY & CLAUDE
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. Das Ergebnis zeigt deutliche Unterschiede zwischen ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Perplexity und Claude.
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 19 von 50 möglichen Nennungen (38 %), Microsoft Copilot 17 (34 %), Gemini und Perplexity jeweils 12 (24 %) und Claude 11 (22 %).
| KI-System | Nennungen | Nennungsrate | Mindestens einmal genannte Benchmark-Unternehmen |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 19 | 38 % | 13 / 25 |
| Microsoft Copilot | 17 | 34 % | 12 / 25 |
| Gemini | 12 | 24 % | 8 / 25 |
| Perplexity | 12 | 24 % | 9 / 25 |
| Claude | 11 | 22 % | 8 / 25 |
Berechnungsbasis je KI-System: 25 Benchmark-Unternehmen × 2 relevante Buyer-Fragen = 50 mögliche Nennungen.
POLYLOGS INSIGHT
Die Wahl des KI-Systems beeinflusst deutlich, welche Anbieter sichtbar werden. Im selben Benchmark reichte die Nennungsrate von 22 % bei Claude bis 38 % bei ChatGPT. Ein Unternehmen kann deshalb in einem KI-System sichtbar sein und in einem anderen kaum oder gar nicht erscheinen. AI Visibility sollte daher über mehrere KI-Systeme hinweg gemessen 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. Nach dem Ausschluss von drei nicht verwertbaren Ergebnissen blieben 147 gültige Positionen. Davon entfielen nur 20 auf die untersuchten Benchmark-Unternehmen, während 127 Positionen von anderen passenden Anbietern besetzt wurden. Das entspricht einem External Top-3 Share von 86,4 %.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Rohe Top-3-Slots | 150 |
| Im QA ausgeschlossen | 3 |
| Ausgewertete Top-3-Positionen | 147 |
| Positionen der Benchmark-Unternehmen | 20 |
| Positionen anderer Anbieter | 127 |
| Anteil anderer Anbieter – External Top-3 Share | 86,4 % |
POLYLOGS INSIGHT
Die untersuchten Benchmark-Unternehmen erreichten nur 13,6 % der gültigen Top-3-Positionen. 86,4 % gingen an andere Anbieter. Das zeigt: Ein Unternehmen kann der KI grundsätzlich bekannt sein und trotzdem bei konkreten B2B-Anbieterfragen nicht zu den zuerst genannten Anbietern gehören.
Für die Top-3-Auswertung wurden drei nicht verwertbare Positionen ausgeschlossen: eine doppelte Entität sowie zwei Ergebnisse, die nicht dem definierten Anbieterprofil entsprachen.
WELCHE QUELLEN IN DEN KI-ANTWORTEN SICHTBAR WERDEN
In den 50 ausgewerteten KI-Antworten wurden insgesamt 351 sichtbare Referenz-Auftritte erfasst und nach Quellentyp kategorisiert. Dabei wurde untersucht, ob die KI-Systeme auf unternehmenseigene Websites, Branchenverzeichnisse, Fachmedien oder andere externe Quellen verwiesen.
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 Quellen zeigen, welche digitalen Informationsquellen im Umfeld der untersuchten KI-Antworten wiederholt auftreten.
WOHER DIE SICHTBAREN REFERENZEN STAMMTEN
43,6 % der sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen. 56,4 % entfielen dagegen auf externe Quellen wie Branchenverzeichnisse, Fachmedien und andere Drittseiten.
| Quellentyp | Sichtbare Referenzen | Anteil |
|---|---|---|
| Unternehmenseigene Quellen | 153 | 43,6 % |
| Verzeichnisse / Sonstige | 88 | 25,1 % |
| Fach- / Branchenmedien | 73 | 20,8 % |
| Kommerzielle Drittanbieter- / Marktquellen | 34 | 9,7 % |
| Verbände / Institutionen / Fachveranstaltungen | 3 | 0,9 % |
POLYLOGS INSIGHT
Die eigene Website ist wichtig – aber sie ist nicht die einzige sichtbare Informationsquelle. 43,6 % der erfassten Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen. 56,4 % kamen aus externen Quellen wie Branchenverzeichnissen, Fachmedien und anderen Drittseiten. Für Unternehmen zeigt das: Neben klaren, relevanten eigenen Inhalten können auch externe digitale Quellen eine wichtige Rolle dabei spielen, wie Informationen über ein Unternehmen in KI-Antworten sichtbar werden.
WELCHE EXTERNEN QUELLEN BESONDERS HÄUFIG SICHTBAR WAREN
Die folgende Übersicht zeigt, welche externen Quellen in den untersuchten KI-Antworten besonders häufig als sichtbare Referenzen erschienen. Die Anzahl der Nennungen ist kein Qualitäts- oder Einflussranking, sondern zeigt, welche Verzeichnisse und Fachmedien in diesem Messzeitpunkt wiederholt sichtbar waren.
| Externe Quelle | Sichtbare Referenzen | Quellentyp |
|---|---|---|
| wlw | 37 | Branchenverzeichnis |
| IndustryStock | 32 | Branchenverzeichnis |
| kunststoffweb | 15 | Fach- / Branchenmedien |
| chemie | 13 | Fach- / Branchenmedien |
| schuettgut-portal | 10 | Fach- / Branchenmedien |
| solids-recycling-technik | 8 | Fach- / Branchenmedien |
| europages | 7 | Branchenverzeichnis |
POLYLOGS INSIGHT
Branchenverzeichnisse und Fachmedien tauchten wiederholt als sichtbare Referenzen auf. Für Unternehmen bedeutet das: Neben der eigenen Website kann auch eine konsistente Präsenz auf relevanten externen Plattformen dazu beitragen, dass Informationen über Produkte, Kompetenzen und Marktposition in der digitalen Informationslandschaft klar verfügbar sind.
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-Maschinen- und Anlagenbaumarkt statistisch repräsentativ ab.
Was die Ergebnisse nicht aussagen
Der Index ist eine Momentaufnahme zum Messzeitpunkt 9. 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 Messzeitpunkt 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. Präzisionsmaschinen & Werkzeugmaschinen
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten präzise CNC-Bearbeitungszentren, Fräsmaschinen oder Mikrobearbeitungs-Lösungen für anspruchsvolle industrielle Fertigung?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Auswahl von CNC-Bearbeitungszentren für Präzisionsfräsen und Mikrobearbeitung im DACH-Raum vergleichen?
2. Prozesstechnik, Pulverhandling & hygienische Produktionsanlagen
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Prozessmaschinen für Pulververarbeitung, Schüttguthandling, hygienische Produktion oder Food- und Pharma-nahe Anwendungen?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Auswahl von Prozessmaschinen für Pulver, Schüttgut, Lebensmittelproduktion oder pharma-nahe Produktion im DACH-Raum vergleichen?
3. Kunststoff-, Recycling- & Elastomermaschinen
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Maschinen für Kunststoffverarbeitung, Granulierung, Zerkleinerung, Kunststoffrecycling oder Elastomerverarbeitung?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Auswahl von Granulatoren, Shreddern, Kunststoffrecyclingmaschinen oder Elastomer-Verarbeitungsmaschinen im DACH-Raum vergleichen?
4. Anlagenbau & Produktionsliniensysteme
A – Anbietersuche: Welche spezialisierten Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten industrielle Anlagen oder Produktionssysteme für Hochdrucktechnik, thermische Trennprozesse wie Verdampfung oder Destillation, Betonfertigteilproduktion, Bahn- und Webhandling oder Papier- und Printweiterverarbeitung?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 spezialisierten DACH-Anbieter sind besonders relevant, wenn ein Industrieunternehmen Hersteller für Hochdrucksysteme, thermische Prozessanlagen, Betonfertigteil-Produktionsanlagen, Bahn- und Webhandling oder Papier- und Printweiterverarbeitung recherchiert?
5. Spezialisierte Produktionsmaschinen für Food, Fügetechnik, Pressen & Werkstatt-Anwendungen
A – Anbietersuche: Welche mittelständischen Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten spezialisierte Produktionsmaschinen für industrielle Lebensmittelverarbeitung, Ultraschallschweißen und Kunststofffügen, Pressentechnik sowie Holz- oder Metallbearbeitung?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Marktsondierung für spezialisierte Produktionsmaschinen in den Bereichen Lebensmittelverarbeitung, Ultraschallschweißen und Kunststofffügen, Pressentechnik sowie Holz- oder Metallbearbeitung berücksichtigen?
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.
Im Rahmen der methodischen Qualitätsprüfung wurden die Fragen für die Teilbranchen 4 und 5 präzisiert, weil die ursprüngliche Formulierung die jeweiligen Anbieterfelder nicht ausreichend eindeutig abgrenzte. Die ursprünglichen Antworten wurden vollständig verworfen und nicht mit den neuen Ergebnissen vermischt. Die veröffentlichten Ergebnisse für diese beiden Teilbranchen beruhen ausschließlich auf den präzisierten Fragen; der finale Datensatz umfasst weiterhin 50 KI-Antworten.
KI-Antworten können sich bei einer erneuten Abfrage verändern. Der Index zeigt deshalb eine Momentaufnahme zum Messzeitpunkt 9. 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 EIN Industrieunternehmen?
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 ist je nach KI-System unterschiedlich. Ein Unternehmen kann bei ChatGPT häufig genannt werden und bei Claude, Gemini, Copilot oder Perplexity kaum erscheinen. Deshalb reicht es nicht, nur ein einziges KI-System zu beobachten.
- Eine starke Marktposition allein garantiert noch keine gute KI-Sichtbarkeit. Entscheidend ist auch, wie klar Produkte, Leistungen, Kompetenzen und Branchenzugehörigkeit digital beschrieben und von KI-Systemen verstanden werden können.
- Die ersten Anbieterpositionen sind stark umkämpft. In dieser Untersuchung gingen 86,4 % der gültigen Top-3-Positionen an Unternehmen außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks.
- Die eigene Website ist wichtig – externe Quellen ebenso. 43,6 % der sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen, 56,4 % aus externen Quellen wie Branchenverzeichnissen, Fachmedien und anderen Drittseiten.
- Klare Positionierung hilft KI-Systemen, ein Unternehmen richtig einzuordnen. Je eindeutiger Produkte, Anwendungen, Technologien und Branchenzugehörigkeit beschrieben sind, desto besser können KI-Systeme relevante Zusammenhänge erkennen.
- AI Visibility sollte deshalb regelmäßig über mehrere KI-Systeme gemessen werden. POLYLOGS macht sichtbar, wo ein Unternehmen bereits gefunden wird, wo Lücken bestehen und welche Maßnahmen für Website, SEO, GEO und digitale Präsenz sinnvoll sind.
Mehr erfahren:
WIE SICHTBAR IST IHR UNTERNEHMEN BEI CHATGPT & CO.?
Der AI Visibility Index zeigt, welche Anbieter bei definierten B2B-Fragen in verschiedenen KI-Systemen sichtbar werden. Ein individueller POLYLOGS Benchmark untersucht dagegen gezielt Ihr Unternehmen: Wie häufig werden Sie genannt? Bei welchen Fragen erscheinen Wettbewerber vor Ihnen? Welche KI-Systeme verstehen Ihre Produkte und Kompetenzen besonders gut – und wo bestehen Sichtbarkeitslücken?
STUDIENINFORMATIONEN & ZITIERHINWEIS
Zitiervorschlag: Werbeagentur dmp / POLYLOGS: AI Visibility Index 2026 – KI-Sichtbarkeit im Maschinen- & Anlagenbau im DACH-Raum, Messung vom 9. September 2026, Version 1.0.
Herausgeber & Methodik: Werbeagentur dmp / POLYLOGS
Research Lead: Maryna Kshanovska
Review: Janine Wald, Michael Wald
Messdatum: 9. September 2026
Region: Deutschland, Österreich, Schweiz (DACH)
Version: 1.0