DMP / POLYLOGS Research-Serie 2026
AI VISIBILITY INDEX 2026 –
KI-SICHTBARKEIT IN SECHS
INDUSTRIEBRANCHEN IM DACH-RAUM
DER DMP / POLYLOGS AI VISIBILITY INDEX 2026 IM ÜBERBLICK
Die DMP / POLYLOGS Research-Serie 2026 ist Teil unseres Anspruchs, die Industriebranchen, für die wir täglich arbeiten, nicht nur aus Kundenprojekten zu kennen, sondern sie kontinuierlich zu studieren und systematisch zu untersuchen. Damit vertiefen wir unser Verständnis für Märkte, Wettbewerbsumfelder, digitale Sichtbarkeit und die Informationslandschaften, in denen industrielle B2B-Entscheidungen heute stattfinden. Dieses Wissen fließt direkt in unsere tägliche Arbeit für Strategie, Websites, SEO, GEO, Content und digitale Positionierung von Industrie- und Technologieunternehmen ein.
Der DMP / POLYLOGS AI Visibility Index 2026 untersucht dazu, wie sichtbar Industrie- und Technologieunternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz in ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity bei realistischen, markenneutralen B2B-Anbieterfragen sind.
Die Research-Serie umfasst sechs zentrale Industriebranchen:
Maschinenbau & Anlagenbau, Energie, Umwelt & Infrastruktur, Mobilität, Rail & Automotive, Recycling & Kreislaufwirtschaft, Automatisierung, Elektronik & High-Tech sowie Werkstoffe, Produktion & Industriekomponenten.
Für jeden Branchenindex wurden 25 Benchmark-Unternehmen aus dem DACH-Raum, fünf KI-Systeme und zehn fachlich passende B2B-Buyer-Fragen untersucht. Pro Branche entstanden damit 50 ausgewertete KI-Antworten und 250 mögliche Benchmark-Nennungen.
Über die gesamte Research-Serie wurden somit 300 KI-Antworten systematisch analysiert und 1.500 mögliche Benchmark-Nennungen untersucht.
Die Indexes sind keine Marktanteils- oder Qualitätsrankings. Sie zeigen vielmehr, wie Unternehmen innerhalb eines definierten Benchmarks bei konkreten B2B-Fragen in generativen KI-Systemen sichtbar werden, wie häufig sie unter den ersten drei genannten Anbietern erscheinen und welche Referenzen in den ausgegebenen Antworten sichtbar sind.
SECHS INDUSTRIEBRANCHEN – SECHS UNTERSCHIEDLICHE AI-VISIBILITY-MUSTER
Die sechs Branchenbenchmarks zeigen deutlich, dass es kein einheitliches Muster für AI Visibility im industriellen B2B gibt.
Die Benchmark-Nennungsraten, die Besetzung der Top-3-Positionen und auch der Mix der sichtbaren Referenzen unterscheiden sich erheblich zwischen den einzelnen Industriebranchen.
Die Ergebnisse verdeutlichen deshalb, warum AI Visibility nicht aus einem einzelnen KI-System, einer einzigen Kennzahl oder einem allgemeinen SEO-Muster abgeleitet werden sollte.
| Branche | Benchmark-Nennungsrate | External Top-3 Share | Anteil unternehmenseigener sichtbarer Referenzen |
|---|---|---|---|
| Maschinenbau & Anlagenbau | 28,4 % | 86,4 % | 43,6 % |
| Energie, Umwelt & Infrastruktur | 48,4 % | 61,2 % | 71,0 % |
| Mobilität, Rail & Automotive | 35,6 % | 80,7 % | 88,7 % |
| Recycling & Kreislaufwirtschaft | 61,2 % | 47,7 % | 45,1 % |
| Automatisierung, Elektronik & High-Tech | 34,0 % | 90,0 % | 60,7 % |
| Werkstoffe, Produktion & Industriekomponenten | 58,4 % | 47,3 % | 80,3 % |
Hinweis: Die Werte sind nicht als Branchenranking zu verstehen. Für jede Branche wurden eigene, fachlich passende B2B-Buyer-Fragen verwendet. Die Ergebnisse dienen deshalb dazu, unterschiedliche Sichtbarkeitsmuster innerhalb der jeweiligen Branchen und über die gesamte Research-Serie hinweg sichtbar zu machen.
WAS DIE SECHS AI VISIBILITY INDEXES GEMEINSAM ZEIGEN
AI Visibility unterscheidet sich deutlich nach Branche
Die durchschnittliche Benchmark-Nennungsrate reichte in den sechs untersuchten Branchen von 28,4 % bis 61,2 %. Unternehmen können daher in einem industriellen Marktumfeld sehr präsent sein, während vergleichbare Benchmark-Unternehmen in einer anderen Branche deutlich seltener genannt werden.
GENANNT ZU WERDEN IST NICHT DASSELBE WIE IN DEN TOP 3 ZU ERSCHEINEN
Der External Top-3 Share lag je nach Branche zwischen 47,3 % und 90,0 %. Selbst Unternehmen mit relativ hohen Nennungsraten können deshalb bei konkreten Buyer-Fragen außerhalb der ersten drei genannten Anbieter bleiben.
Die Indexes unterscheiden bewusst zwischen grundsätzlicher Sichtbarkeit und prominenter Top-3-Präsenz.
DER SICHTBARE REFERENZMIX IST BRANCHENSPEZIFISCH
Auch der Mix der sichtbaren Referenzen unterscheidet sich erheblich.
In Maschinenbau & Anlagenbau sowie Recycling & Kreislaufwirtschaft überwogen externe Referenzen. In anderen Branchen dominierten dagegen unternehmenseigene Quellen deutlich – beispielsweise mit 88,7 % in Mobilität, Rail & Automotive, 80,3 % in Werkstoffen, Produktion & Industriekomponenten und 71,0 % in Energie, Umwelt & Infrastruktur.
Das zeigt: Es gibt keine allgemein gültige Aussage, dass externe Quellen oder eigene Unternehmenswebsites grundsätzlich dominieren. Das sichtbare Referenzumfeld muss branchenspezifisch untersucht werden.
AI VISIBILITY MUSS ÜBER MEHRERE KI-SYSTEME GEMESSEN WERDEN
Auch innerhalb derselben Branche zeigten ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity teilweise deutlich unterschiedliche Ergebnisse.
Eine einzelne Abfrage in nur einem KI-System ist deshalb keine belastbare Grundlage für die Beurteilung der gesamten AI Visibility eines Unternehmens.
DIE SECHS BRANCHENINDEXES IM ÜBERBLICK
1. MASCHINENBAU & ANLAGENBAU
Der DMP / POLYLOGS AI Visibility Index Maschinenbau & Anlagenbau untersucht die Sichtbarkeit von 25 DACH-Unternehmen aus fünf Teilbranchen.
Die Benchmark-Unternehmen erreichten 71 von 250 möglichen Nennungen bzw. 28,4 %. Der External Top-3 Share lag bei 86,4 %. Von 351 sichtbaren Referenzen entfielen 43,6 % auf unternehmenseigene Quellen und 56,4 % auf externe Quellen.
2. ENERGIE, UMWELT & INFRASTRUKTUR
Im AI Visibility Index Energie, Umwelt & Infrastruktur wurden 25 Unternehmen aus fünf Teilbranchen untersucht.
Die Benchmark-Nennungsrate betrug 48,4 %. Von 147 gültigen Top-3-Positionen entfielen 61,2 % auf andere Anbieter außerhalb des jeweiligen Benchmarks.
Von 183 sichtbaren Referenzen stammten 71,0 % aus unternehmenseigenen Quellen.
3. MOBILITÄT, RAIL & AUTOMOTIVE
Der Branchenindex für Mobilität, Rail & Automotive analysiert Unternehmen aus Bahnindustrie, Rail-Infrastruktur, Automotive, elektrischen Antrieben und Connected-Vehicle-Technologien.
Die Benchmark-Nennungsrate lag bei 35,6 %. Der External Top-3 Share erreichte 80,7 %.
Besonders auffällig war der sichtbare Referenzmix: 88,7 % der erfassten sichtbaren Referenzen stammten aus unternehmenseigenen Quellen.
4. RECYCLING & KREISLAUFWIRTSCHAFT
Im AI Visibility Index Recycling & Kreislaufwirtschaft wurden 25 Unternehmen aus fünf Teilbranchen untersucht.
Die Benchmark-Unternehmen erreichten 153 von 250 möglichen Nennungen bzw. 61,2 % – die höchste Benchmark-Nennungsrate innerhalb der sechs untersuchten Branchen.
Der External Top-3 Share lag bei 47,7 %. Von 379 sichtbaren Referenzen entfielen 45,1 % auf unternehmenseigene Quellen und 54,9 % auf externe Quellen.
5. AUTOMATISIERUNG, ELEKTRONIK & HIGH-TECH
Der Branchenindex untersucht Unternehmen aus Automatisierung, Elektronik und High-Tech innerhalb fünf definierter Teilbranchen.
Die Benchmark-Nennungsrate lag bei 34,0 %.
Der External Top-3 Share erreichte 90,0 % und war damit innerhalb der Research-Serie besonders hoch. Gleichzeitig stammten 60,7 % der sichtbaren Referenzen aus unternehmenseigenen Quellen.
6. WERKSTOFFE, PRODUKTION & INDUSTRIEKOMPONENTEN
Der sechste Branchenindex untersucht Unternehmen aus Werkstofftechnik, industrieller Produktion und Komponentenfertigung.
Die Benchmark-Nennungsrate betrug 58,4 %. Der External Top-3 Share lag bei 47,3 %.
Von 193 sichtbaren Referenz-Auftritten entfielen 80,3 % auf unternehmenseigene Quellen.
SO WURDE DER DMP / POLYLOGS AI VISIBILITY INDEX 2026 GEMESSEN
Jeder der sechs Branchenindexes folgt derselben grundlegenden Research-Logik:
- 25 Benchmark-Unternehmen
- 5 Teilbranchen
- 5 KI-Systeme
- 10 markenneutrale B2B-Buyer-Fragen
- 2 Buyer-Fragen je Teilbranche
- 50 ausgewertete KI-Antworten
- 250 mögliche Benchmark-Nennungen
- Untersuchungsregion: Deutschland, Österreich und Schweiz
Die verwendeten KI-Systeme sind:
ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity.
Ausgewertet wurde:
- welche Benchmark-Unternehmen genannt wurden,
- wie häufig sie sichtbar waren,
- an welcher Position sie erschienen,
- ob sie unter den ersten drei genannten Anbietern vertreten waren,
- welche weiteren Anbieter Top-3-Positionen besetzten,
- und welche Referenzen in den ausgegebenen Antworten sichtbar waren.
Die Quellenanalyse beschreibt ausschließlich sichtbare Referenzen in den ausgegebenen KI-Antworten. Sie erlaubt keine Aussage darüber, auf welche internen Datenquellen oder Trainingsdaten ein KI-System tatsächlich zurückgegriffen hat.
Die einzelnen Unternehmensresultate werden nicht veröffentlicht. Öffentlich dargestellt werden ausschließlich aggregierte Branchenergebnisse.
WAS DIE ERGEBNISSE NICHT AUSSAGEN
Die DMP / POLYLOGS AI Visibility Indexes sind Momentaufnahmen definierter Messdurchläufe im September 2026.
Generative KI-Antworten können sich zwischen Sessions und über die Zeit verändern. Im Pilot wurden keine wiederholten Kontrollläufe durchgeführt.
Die Indexes sind deshalb:
- kein Marktanteilsranking,
- keine Qualitätsbewertung,
- keine Aussage über wirtschaftliche Bedeutung,
- und keine statistisch repräsentative Abbildung der jeweiligen Gesamtmärkte.
Eine geringe oder fehlende Sichtbarkeit bedeutet ausschließlich, dass ein Unternehmen bei den verwendeten Buyer-Fragen und in diesem konkreten Messdurchlauf selten oder nicht genannt wurde.
Modell- und Versionsinformationen wurden im Pilot nicht systematisch erfasst und deshalb nicht nachträglich abgeleitet.
WAS BEDEUTET DAS FÜR INDUSTRIE- UND TECHNOLOGIEUNTERNEHMEN?
Generative KI-Systeme werden zunehmend in Recherche-, Vergleichs- und Entscheidungsprozesse im industriellen B2B integriert.
Für Unternehmen wird deshalb relevant, nicht nur bei Google gefunden zu werden, sondern auch digital so eindeutig positioniert zu sein, dass KI-Systeme Produkte, Kompetenzen, Anwendungen und Marktposition korrekt verstehen und bei passenden Buyer-Fragen berücksichtigen können.
Die sechs Branchenbenchmarks zeigen insbesondere:
- AI Visibility ist branchenspezifisch.
- AI Visibility ist engine-spezifisch.
- Eine Nennung bedeutet nicht automatisch eine Top-3-Empfehlung.
- Der sichtbare Referenzmix unterscheidet sich stark zwischen Branchen.
- Eigene Websites, Produktinformationen und Unternehmenswissen können eine wichtige Rolle spielen.
- Externe Fachquellen, Plattformen und Branchenumfelder können je nach Branche zusätzlich relevant sein.
- Eine belastbare Analyse benötigt mehrere KI-Systeme, mehrere Buyer-Fragen und einen definierten Wettbewerbsbenchmark.
WIE SICHTBAR IST IHR UNTERNEHMEN BEI CHATGPT & CO.?
Die öffentlichen DMP / POLYLOGS AI Visibility Indexes zeigen aggregierte Sichtbarkeitsmuster auf Branchenebene.
Mit einem individuellen POLYLOGS AI Visibility Benchmark analysieren wir dagegen gezielt Ihr Unternehmen und relevante Wettbewerber:
Bei welchen Fragen wird Ihr Unternehmen genannt? Welche Wettbewerber erscheinen häufiger? Wie unterscheiden sich ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity? Welche Wissens-, Content- oder Autoritätslücken bestehen – und welche Maßnahmen lassen sich daraus für Website, SEO, GEO und digitale Positionierung ableiten?
STUDIENINFORMATIONEN
Research-Serie: DMP / POLYLOGS AI Visibility Index 2026
Herausgeber & Methodik: Werbeagentur dmp / POLYLOGS
Region: Deutschland, Österreich, Schweiz
Messzeitraum: September 2026
Untersuchte Branchen: 6
KI-Systeme: ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity
Ausgewertete KI-Antworten über die gesamte Serie: 300
Mögliche Benchmark-Nennungen über die gesamte Serie: 1.500