Im B2B entscheidet KI immer öfter, wer in den Auswahlprozess gelangt und wer unsichtbar bleibt, egal wie groß der Marktanteil ist. 89 Prozent der B2B-Einkäufer nutzen heute bereits KI in ihrem Beschaffungsprozess. Wer in den Ergebnissen fehlt, existiert für sie schlicht nicht (Forrester, 2024).
Eine aktuelle Studie von TrustRadius zeigt zusätzlich, dass 72 Prozent der Entscheiderinnen und Entscheider bei ihrer Recherche auf Googles AI Overviews stoßen und 90 Prozent davon klicken auf die dort zitierten Quellen, um die Angaben zu überprüfen.
Die Konsequenz: Wer nicht in den KI-Antworten erscheint oder nicht in verlässlichen Quellen referenziert wird, läuft Gefahr, bei Kaufentscheidungen schlicht nicht stattzufinden, unabhängig von Marktanteil oder Markenbekanntheit. B2B-Marken drohen damit gleich zwei Gefahren: Unsichtbarkeit und mangelnde Unterscheidbarkeit.
Selbst Marktführer können unsichtbar werden
Viele Unternehmen verlassen sich auf die Strahlkraft ihrer Marke. Doch KI-Systeme lassen sich davon nicht beeindrucken. Sie lesen keine Claims, sondern analysieren öffentlich zugängliche Informationen und entscheiden auf dieser Basis, wer in einer Empfehlung auftaucht. Alles, was nicht klar strukturiert und konsistent vorliegt, fällt durchs Raster. Dazu gehören zum Beispiel Produktdaten, die im PDF versteckt sind, widersprüchliche Angaben zwischen Website und Pressemitteilungen und vage Beschreibungen ohne Substanz.
Das führt dazu, dass selbst Marktführer unsichtbar werden können. Der erste Kontakt der Kundinnen und Kunden mit einer Lösung findet dann ohne sie statt und die Marke ist aus dem Spiel, bevor sie überhaupt eine Chance hatte.
Risiko der Austauschbarkeit: Wenn die KI Unterschiede glättet
Selbst wer es in eine KI-generierte Liste schafft, ist nicht automatisch im Vorteil. Generative Systeme wollen neutral bleiben, deshalb glätten sie Unterschiede, bis nur noch ein sachliches Mittelmaß übrigbleibt.
Durch diese automatische Vereinheitlichung gehen starke Belege für eine Marke verloren. Dazu zählen Kundenstimmen, die konkrete Erfolge beschreiben, Partnerschaften, die zeigen, wie das Produkt im Ökosystem wirkt, oder eigene Studien und Daten, die die Vorzüge der Marke belegen. Für Kundinnen und Kunden wirkt es, als gäbe es keinen relevanten Unterschied zwischen den Anbietern. Am Ende entscheidet der Preis oder der Zufall.
So können Marken sichtbar und unterscheidbar bleiben
Die Antworten auf diese beiden Risiken lauten Visibility Engineering für klare Sichtbarkeit und AI-proof Differenzierung für nachhaltige Unterscheidbarkeit.
Visibility Engineering bedeutet, Informationen so zu strukturieren, dass Maschinen sie finden, verstehen und in Empfehlungen weiterverwenden können. Nur klare, maschinenlesbare Daten sichern Sichtbarkeit. AI-proof Differenzierung heißt, Unterschiede mit Belegen wie Daten, Kundenstimmen und Partnerschaften zu untermauern, die auch nach der Verdichtung durch KI bestehen. Nur handfeste Beweise verhindern Austauschbarkeit.
Vertrauen entsteht jenseits der Algorithmen
Algorithmen können Daten sammeln, vergleichen und verdichten, aber sie schaffen kein Vertrauen. Genau dort beginnt die Arbeit der Marke.
Unsichtbarkeit und mangelnde Unterscheidbarkeit sind die zwei größten Risiken für B2B-Marken im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz, und sie wirken bereits heute. Doch Unternehmen können gegensteuern. Wer seine Informationen maschinenlesbar macht und seine Besonderheit mit Belegen untermauert, bleibt sichtbar und unterscheidbar. Und wer zusätzlich im persönlichen Kontakt überzeugt, gewinnt dort, wo Algorithmen an ihre Grenzen stoßen: bei Vertrauen und Beziehung.