POLYLOGS AI VISIBILITY INDEX 2026: KI-SICHTBARKEIT IN RECYCLING & KREISLAUFWIRTSCHAFT DACH
Der von DMP und POLYLOGS entwickelte AI Visibility Benchmark untersucht, wie sichtbar Unternehmen aus Recycling, Kreislaufwirtschaft und Recyclingtechnologie 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 10.–11. September 2026. Sie ist weder ein Marktanteilsranking noch eine Qualitätsbewertung und erhebt keinen Anspruch, den gesamten DACH-Markt für Recycling und Kreislaufwirtschaft 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 untersuchten Recycling- und Kreislaufwirtschaftsunternehmen wurden in diesem Messfenster häufig von KI-Systemen gefunden – gleichzeitig blieb der Wettbewerb um die führenden Empfehlungspositionen deutlich sichtbar.
- 61,2 % der möglichen Benchmark-Nennungen wurden erreicht. Über alle Messungen hinweg wurden die 25 untersuchten Unternehmen in 153 von 250 möglichen Fällen genannt.
- 24 von 25 Unternehmen wurden mindestens einmal sichtbar. Nur ein Benchmark-Unternehmen erschien im finalen Messfenster in keiner der zehn für seine Teilbranche relevanten KI-Antworten.
- 47,7 % der zulässigen Top-3-Positionen entfielen auf andere Anbieter. 71 von 149 gültigen 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 36 % bei Microsoft Copilot bis 70 % bei ChatGPT.
- Die eigene Website ist wichtig – externe Quellen aber ebenso. 45,1 % der sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen. 54,9 % kamen aus externen Quellen wie Branchenverzeichnissen, Fachmedien, Institutionen und anderen Drittseiten.
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) |
| Messfenster | 10.–11. 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 153 Nennungen registriert – daraus ergibt sich die Benchmark-Nennungsrate von 61,2 %.
DIE WICHTIGSTEN ERGEBNISSE
Die Analyse zeigt: Die meisten untersuchten Unternehmen wurden von den KI-Systemen grundsätzlich gefunden. Gleichzeitig blieb die Sichtbarkeit je nach Teilbranche und KI-System unterschiedlich, und fast jede zweite gültige Top-3-Position ging an andere Anbieter.
61,2 %
Mehr als 6 von 10 möglichen Nennungen wurden erreicht. Von insgesamt 250 möglichen Nennungen wurden 153 registriert.
24 / 25
Fast alle Benchmark-Unternehmen tauchten mindestens einmal auf. 24 der 25 untersuchten Unternehmen wurden in mindestens einer KI-Antwort genannt.
47,7 %
Fast jede zweite Top-3-Position wurde von anderen Anbietern besetzt. Von 149 gültigen Top-3-Positionen entfielen 71 auf Anbieter außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks.
45,1 %
Die eigene Website war die größte einzelne Quellenkategorie – externe Quellen zusammen aber stärker. 45,1 % der sichtbaren Referenzen waren unternehmenseigen, 54,9 % extern.
Zusätzlich zeigt der Vergleich der KI-Systeme:
- Die Benchmark-Nennungsrate reichte von 70 % bei ChatGPT bis 36 % bei Microsoft Copilot.
- Perplexity nannte mit 22 von 25 die meisten unterschiedlichen Benchmark-Unternehmen mindestens einmal.
- 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 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 |
|---|---|
| Kunststoffrecycling & Wiederaufbereitung | 63,3 % |
| Industrielle Zerkleinerung | 30,0 % |
| Sortierung, Separation & Materialaufbereitung | 30,0 % |
| Abfallaufbereitung, Siebung & Behandlung | 65,5 % |
| Ballenpressen, Verdichtung & Recyclinglogistik | 50,0 % |
POLYLOGS INSIGHT
Die Wettbewerbsintensität in den Top-3-Positionen unterscheidet sich stark zwischen den fünf Teilbranchen. In industrieller Zerkleinerung sowie Sortierung und Separation gingen jeweils 30,0 % der gültigen Top-3-Positionen an andere Anbieter. In der Abfallaufbereitung waren es dagegen 65,5 %. Das zeigt: Selbst bei insgesamt hoher Benchmark-Sichtbarkeit bleibt die führende Empfehlungssichtbarkeit stark vom jeweiligen Buyer-Frame abhängig.
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 |
|---|---|---|---|
| Kunststoffrecycling & Wiederaufbereitungssysteme (Plastics Recycling & Reprocessing Systems) | 56,0 % | 5 / 5 | 63,3 % |
| Industrielle Zerkleinerung & Größenreduktion (Industrial Shredding & Size Reduction) | 80,0 % | 5 / 5 | 30,0 % |
| Sortier-, Separations- & Materialaufbereitungstechnik (Sorting, Separation & Material Preparation Technology) | 72,0 % | 5 / 5 | 30,0 % |
| Abfallaufbereitung, Siebung & Behandlungssysteme (Waste Processing, Screening & Treatment Systems) | 46,0 % | 4 / 5 | 65,5 % |
| Ballenpressen, Verdichtung & Recyclinglogistik (Baling, Compaction & Recycling Logistics Systems) | 52,0 % | 5 / 5 | 50,0 % |
1. Kunststoffrecycling & Wiederaufbereitungssysteme
Untersucht wurden B2B-Anbieterfragen zu Kunststoffrecycling, Waschen, Zerkleinern, Aufbereiten, Extrudieren und Regranulieren von Post-Industrial- und Post-Consumer-Kunststoffen. Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt.
Die durchschnittliche Nennungsrate lag bei 56,0 %. Das sichtbarste Unternehmen erschien in 9 von 10 relevanten KI-Antworten und wurde von allen fünf KI-Systemen mindestens einmal genannt. 63,3 % der gültigen Top-3-Positionen gingen an andere Anbieter.
2. Industrielle Zerkleinerung & Größenreduktion
Untersucht wurden Anbieterfragen zu industriellen Zerkleinerungsmaschinen und Shreddern für Kunststoffabfälle, Holz, Gewerbeabfälle, Produktionsreste und andere Recyclingmaterialien.
Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt. Mit einer durchschnittlichen Nennungsrate von 80,0 % war dies die sichtbarste der fünf untersuchten Teilbranchen. Das sichtbarste Unternehmen erschien in allen 10 relevanten KI-Antworten; die höchste beobachtete Top-3-Präsenz lag bei 7 von 10 Antworten. 30,0 % der Top-3-Positionen gingen an andere Anbieter.
3. Sortier-, Separations- & Materialaufbereitungstechnik
Untersucht wurden Anbieterfragen zu Sortier-, Separations- und Materialaufbereitungstechnik für Recycling- und Wertstoffanlagen, darunter sensorbasierte Sortierung, Magnetabscheidung, Metallerkennung, Materialaufgabe sowie komplette Sortierlinien.
Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt; die durchschnittliche Nennungsrate lag bei 72,0 %. Das sichtbarste Unternehmen erschien in allen 10 relevanten KI-Antworten und belegte in allen 10 Antworten eine Top-3-Position. Der External Top-3 Share lag bei 30,0 %.
4. Abfallaufbereitung, Siebung & Behandlungssysteme
Untersucht wurden Anbieterfragen zur mechanischen Aufbereitung und Behandlung von Gewerbe-, Siedlungs-, Bio- und Recyclingabfällen, einschließlich Zerkleinerung, Siebung, Sortierung, Separation, Kompostierung und mechanisch-biologischer Aufbereitung.
Vier von fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt. Die durchschnittliche Nennungsrate lag bei 46,0 %. Das sichtbarste Unternehmen erschien in allen 10 relevanten KI-Antworten und erreichte eine Top-3-Präsenz von 5 von 10 Antworten. 65,5 % der gültigen Top-3-Positionen gingen an andere Anbieter.
5. Ballenpressen, Verdichtung & Recyclinglogistik
Untersucht wurden Anbieterfragen zu Ballenpressen, Verdichtern, Brikettierpressen und anderen Verdichtungssystemen für Wertstoffe, Verpackungsabfälle, Produktionsreste, Metall- und Schrottströme sowie betriebliche Recyclinglogistik.
Alle fünf Benchmark-Unternehmen wurden mindestens einmal genannt. Die durchschnittliche Nennungsrate betrug 52,0 %. Das sichtbarste Unternehmen erschien in allen 10 relevanten KI-Antworten und erreichte eine Top-3-Präsenz von 7 von 10 Antworten. 50,0 % der gültigen 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, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity.
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 35 von 50 möglichen Nennungen (70 %), Claude und Perplexity jeweils 34 (68 %), Gemini 32 (64 %) und Microsoft Copilot 18 (36 %).
| KI-System | Nennungen | Nennungsrate | Mindestens einmal genannte Benchmark-Unternehmen |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 35 | 70 % | 19 / 25 |
| Claude | 34 | 68 % | 20 / 25 |
| Perplexity | 34 | 68 % | 22 / 25 |
| Gemini | 32 | 64 % | 20 / 25 |
| Microsoft Copilot | 18 | 36 % | 11 / 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 36 % bei Microsoft Copilot bis 70 % bei ChatGPT. Gleichzeitig nannte Perplexity die größte Zahl unterschiedlicher Benchmark-Unternehmen. 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 einer nicht verwertbaren Position blieben 149 gültige Positionen. Davon entfielen 78 auf die untersuchten Benchmark-Unternehmen, während 71 Positionen von anderen passenden Anbietern besetzt wurden. Das entspricht einem External Top-3 Share von 47,7 %.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Rohe Top-3-Slots | 150 |
| Im QA ausgeschlossen | 1 |
| Ausgewertete Top-3-Positionen | 149 |
| Positionen der Benchmark-Unternehmen | 78 |
| Positionen anderer Anbieter | 71 |
| Anteil anderer Anbieter – External Top-3 Share | 47,7 % |
POLYLOGS INSIGHT
Die Benchmark-Unternehmen erreichten 52,3 % der gültigen Top-3-Positionen; 47,7 % gingen an andere Anbieter. Das zeigt: Selbst bei breiter Sichtbarkeit im Recycling-Benchmark bleibt die Konkurrenz um die ersten drei Empfehlungspositionen hoch und unterscheidet sich deutlich je Teilbranche.
Für die Top-3-Auswertung wurde eine nicht verwertbare Position ausgeschlossen: In einer Copilot-Antwort zur Anbietersuche in Teilbranche 4 wurde eine bereits innerhalb derselben Top-3-Sequenz genannte Anbieterentität doppelt aufgeführt. Es wurde kein nachfolgender Anbieter nach oben verschoben.
WELCHE QUELLEN IN DEN KI-ANTWORTEN SICHTBAR WERDEN
In den 50 ausgewerteten KI-Antworten wurden insgesamt 379 sichtbare Referenz-Auftritte erfasst und nach Quellentyp kategorisiert. Dabei wurde untersucht, ob die KI-Systeme auf unternehmenseigene Websites, Branchenverzeichnisse, Fachmedien, Institutionen 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
45,1 % der sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen. 54,9 % entfielen dagegen auf externe Quellen wie Branchenverzeichnisse, Fachmedien, Institutionen und andere Drittseiten.
| Quellentyp | Sichtbare Referenzen | Anteil |
|---|---|---|
| Unternehmenseigene Quellen | 171 | 45,1 % |
| Verzeichnisse / Sonstige | 136 | 35,9 % |
| Fach- / Branchenmedien | 49 | 12,9 % |
| Kommerzielle Drittanbieter- / Marktquellen | 13 | 3,4 % |
| Verbände / Institutionen / Fachveranstaltungen | 10 | 2,6 % |
POLYLOGS INSIGHT
Die eigene Website war die größte einzelne Quellenkategorie – aber externe Quellen machten zusammen die Mehrheit aus. 45,1 % der erfassten Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen, 54,9 % aus externen Quellen. Für Unternehmen zeigt das: Neben klaren, relevanten eigenen Inhalten können auch externe digitale Quellen eine wichtige Rolle dabei spielen, wie Informationen über Anbieter und Technologien in KI-Antworten sichtbar werden.
WELCHE EXTERNEN QUELLEN BESONDERS HÄUFIG SICHTBAR WAREN
Die folgende Übersicht zeigt, welche externen Plattformen und Fachmedien in den untersuchten KI-Antworten besonders häufig als sichtbare Referenzen erschienen. Die Anzahl der Nennungen ist kein Qualitäts- oder Einflussranking, sondern zeigt, welche externen Informationsquellen in diesem Messzeitpunkt wiederholt sichtbar waren. Einzelne Industrieunternehmen und unternehmenseigene Domains werden hier bewusst nicht öffentlich hervorgehoben.
| Externe Quelle | Sichtbare Referenzen | Quellentyp |
|---|---|---|
| wlw | 48 | Branchenverzeichnis |
| IndustryStock | 43 | Branchenverzeichnis |
| europages | 14 | Branchenverzeichnis |
| plasticker | 13 | Fach- / Branchenmedium |
| lieferanten | 11 | Branchenverzeichnis / Anbieterplattform |
| induux | 9 | B2B-Plattform / Verzeichnis |
POLYLOGS INSIGHT
Branchenverzeichnisse und spezialisierte Fachplattformen 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, Technologien und Anwendungsfelder 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-Markt für Recycling und Kreislaufwirtschaft statistisch repräsentativ ab.
Was die Ergebnisse nicht aussagen
Der Index ist eine Momentaufnahme aus dem Messfenster 10.–11. 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. Branded Validation und ein zusammengesetzter Visibility Score sind nicht Bestandteil dieses öffentlichen Index.
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. Kunststoffrecycling & Wiederaufbereitungssysteme
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Maschinen und Anlagen für Kunststoffrecycling, Waschen, Zerkleinern, Aufbereiten, Extrudieren oder Regranulieren von Post-Industrial- und Post-Consumer-Kunststoffen?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Auswahl von Maschinen oder Anlagen für Kunststoffrecycling, Kunststoffaufbereitung und Regranulierung vergleichen?
2. Industrielle Zerkleinerung & Größenreduktion
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten industrielle Zerkleinerungsmaschinen und Shredder für Kunststoffabfälle, Holz, Gewerbeabfälle, Produktionsreste oder andere Recyclingmaterialien?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Industrieunternehmen bei der Auswahl von industriellen Shreddern oder Zerkleinerungsmaschinen für Recycling- und Produktionsabfälle vergleichen?
3. Sortier-, Separations- & Materialaufbereitungstechnik
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Sortier-, Separations- und Materialaufbereitungstechnik für Recycling- und Wertstoffanlagen, einschließlich sensorbasierter Sortierung, Magnetabscheidung, Metallerkennung, Materialaufgabe, Sack- oder Ballenöffnung und kompletter Sortierlinien?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Recycling- oder Entsorgungsunternehmen bei der Auswahl von Sortier-, Separations- und Materialaufbereitungstechnik für Kunststoffe, Metalle, Verpackungsabfälle oder gemischte Wertstoffströme vergleichen?
4. Abfallaufbereitung, Siebung & Behandlungssysteme
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Maschinen und Anlagen für die mechanische Aufbereitung und Behandlung von Gewerbe-, Siedlungs-, Bio- oder Recyclingabfällen, einschließlich Zerkleinerung, Siebung, Sortierung, Separation, Kompostierung oder mechanisch-biologischer Aufbereitung?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Recycling- oder Entsorgungsunternehmen bei der Auswahl von Maschinen oder Anlagen für Abfallaufbereitung, Siebung, Sortierung und mechanische Behandlung von gemischten, organischen oder gewerblichen Abfallströmen vergleichen?
5. Ballenpressen, Verdichtung & Recyclinglogistik
A – Anbietersuche: Welche Hersteller aus Deutschland, Österreich oder der Schweiz bieten Ballenpressen, Verdichter, Brikettierpressen oder andere Verdichtungssysteme für Wertstoffe, Verpackungsabfälle, Produktionsreste, Metall- oder Schrottströme und betriebliche Recyclinglogistik?
B – Empfehlung / Shortlist: Welche 5 bis 10 DACH-Anbieter sollte ein Industrie-, Recycling- oder Entsorgungsunternehmen bei der Auswahl von Ballenpressen, Abfallverdichtern, Brikettierpressen oder anderen Verdichtungssystemen für Wertstoffe und Produktionsabfälle 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. Der finale Datensatz umfasst daher unverändert 50 KI-Antworten.
KI-Antworten können sich bei einer erneuten Abfrage verändern. Der Index zeigt deshalb eine Momentaufnahme aus dem Messfenster 10.–11. 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. Im selben Benchmark reichte die Nennungsrate von 36 % bis 70 %. 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, Technologien, Materialien, Anwendungen und Branchenzugehörigkeit digital beschrieben und von KI-Systemen verstanden werden können.
- Die ersten Anbieterpositionen bleiben umkämpft. In dieser Untersuchung gingen 47,7 % der gültigen Top-3-Positionen an Unternehmen außerhalb des jeweiligen Fünfer-Benchmarks.
- Die eigene Website ist wichtig – externe Quellen ebenso. 45,1 % der sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen, 54,9 % aus externen Quellen.
- Klare Positionierung hilft KI-Systemen, ein Unternehmen richtig einzuordnen. Je eindeutiger Technologien, Recyclingprozesse, Materialien und Einsatzfelder 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.
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WIE SICHTBAR IST IHR UNTERNEHMEN BEI CHATGPT & CO.?
Der Industry 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 in Recycling & Kreislaufwirtschaft DACH, Messung 10.–11. September 2026, Version 1.0.
Herausgeber & Methodik: Werbeagentur dmp / POLYLOGS
Research Lead: Maryna Kshanovska
Review: Janine Wald, Michael Wald
Messfenster: 10.–11. September 2026
Region: Deutschland, Österreich, Schweiz (DACH)
Version: 1.0