Wie KI-Assistenten Lieferanten empfehlen

Ein Konstrukteur braucht für eine neue Baugruppe einen Lieferanten für gehärtete Präzisionswellen, Losgröße 500, Toleranz im einstelligen Mikrometerbereich. Früher hätte er gesucht, zehn Websites geöffnet und drei angeschrieben. Heute fragt er einen KI-Assistenten: „Welche Hersteller in Süddeutschland fertigen gehärtete und geschliffene Wellen in Kleinserie?“ Die Antwort nennt vier Unternehmen, mit je einem Satz Begründung und Links zu den Quellen.

Wer in dieser Antwort steht, wird angefragt. Wer fehlt, erfährt davon nie.

Das Problem: Die Antwort ersetzt die Trefferliste

Die Recherche nach Lieferanten verlagert sich in Antworten. Gartner befragte im August und September 2025 insgesamt 645 B2B-Käufer: 45 Prozent hatten bei einem Kauf generative KI genutzt, vor allem, um Informationen über Anbieter und Produkte zu sammeln. 69 Prozent gaben an, KI-generierte Erkenntnisse lieber mit Vertriebsmitarbeitern zu überprüfen [1]. Die Antwort des Assistenten ist also nicht das Ende der Recherche, aber sie bestimmt, mit wem das Gespräch danach stattfindet.

In Deutschland ist KI im Arbeitsalltag angekommen. Nach einer Umfrage des Bitkom setzten im Sommer 2026 erstmals 57 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI ein, nach 36 Prozent ein Jahr zuvor [2]. Die Einkäufer und Konstrukteure dieser Unternehmen nutzen dieselben Werkzeuge, wenn sie einen neuen Lieferanten suchen.

Für Anbieter verschärft sich damit ein bekanntes Problem. Eine Trefferliste zeigt zehn Ergebnisse und mehr. Eine Antwort nennt meist nur eine Handvoll Namen. Wer dort nicht vorkommt, steht nicht auf Platz elf, sondern gar nicht auf der Liste.

In einer Trefferliste kann man weiter unten stehen. In einer Antwort steht man drin oder nicht.

Wie Assistenten zu ihren Empfehlungen kommen

Assistenten mit Websuche beantworten eine solche Frage nicht allein aus ihrem Trainingswissen. Sie suchen, lesen die gefundenen Seiten und fassen sie zusammen. OpenAI beschreibt für die Suche in ChatGPT, dass sie auf Suchanbieter Dritter und auf Inhalte von Partnern zurückgreift und die Quellen verlinkt. Nach Angaben des Unternehmens kann sich jede Website dafür entscheiden, in dieser Suche zu erscheinen, indem sie den Suchcrawler zulässt [3].

Google beschreibt für seine KI-Übersichten und den KI-Modus ein ähnliches Verfahren: Das System stellt mehrere verwandte Suchanfragen zu Teilaspekten und Datenquellen und baut daraus die Antwort. Voraussetzung für einen Quellenlink ist, dass die Seite indexiert ist und mit einem Textausschnitt in der Suche erscheinen darf. Zusätzliche technische Anforderungen, eigene KI-Dateien oder besondere strukturierte Daten seien nicht nötig [4]. Microsoft zeigt Websitebetreibern seit Februar 2026 in den Bing Webmaster Tools, wie oft ihre Seiten in Antworten von Copilot und in KI-Zusammenfassungen von Bing zitiert werden und mit welchen Suchbegriffen die KI die Inhalte abgerufen hat [5].

Daraus folgt: Wer in der klassischen Suche bei Google und Bing nicht gefunden wird, hat es deutlich schwerer, von den Assistenten zitiert zu werden. Gefunden zu werden reicht aber nicht. Entscheidend ist, ob eine Seite eine Aussage enthält, die sich zitieren lässt.

Was die Forschung zeigt

Den Begriff Generative Engine Optimization, kurz GEO, prägte eine Forschergruppe um Pranjal Aggarwal vom Indian Institute of Technology Delhi und der Princeton University. Die Studie wurde 2024 auf der KDD vorgestellt, einer der führenden Konferenzen für Datenanalyse. Die Autoren testeten neun Methoden, Inhalte für KI-Antworten aufzubereiten, an einem eigenen Prüfdatensatz mit 10.000 Suchanfragen. Am wirksamsten waren drei: Quellenangaben, Zitate aus belastbaren Quellen und relevante Zahlen. Sie steigerten die Sichtbarkeit in den Antworten um 30 bis 40 Prozent. Klassisches Anreichern mit Suchbegriffen brachte dagegen kaum oder keine Verbesserung [6].

Besonders aufschlussreich für den Mittelstand: Seiten, die in der klassischen Suche nur auf Rang fünf standen, gewannen mit Quellenangaben 115,1 Prozent an Sichtbarkeit, während die Sichtbarkeit der jeweils bestplatzierten Seite im Schnitt um 30,3 Prozent sank [6]. Gute Inhalte können also Rückstände in der Suchmaschine teilweise ausgleichen.

Eine zweite Untersuchung der University of Toronto aus dem Jahr 2025 zeigt, woher Assistenten ihre Quellen nehmen. Bei Fragen zu Softwareprodukten in den USA stammten in den Antworten eines websuchfähigen GPT-Modells auf Bestenlisten-Fragen 72,7 Prozent der Quellen aus unabhängigen Fremdquellen wie Fachmedien und Vergleichsseiten, in der Google-Trefferliste 45,4 Prozent [7]. Die Studie ist ein noch nicht begutachteter Vorabdruck und betrifft Konsumgüter und Software, die Richtung ist dennoch deutlich: Was andere über ein Unternehmen schreiben, wiegt für Assistenten schwerer als die eigene Website.

Die Methodik: zitierfähig werden

Fachinhalte zu echten Entscheiderfragen. Ausgangspunkt sind die Fragen, die Konstruktion, Einkauf und Instandhaltung tatsächlich stellen, gesammelt aus Anfragen, Angeboten und Vertriebsgesprächen. Jede Antwort enthält Zahlen, Normen und Quellen. Genau diese Elemente erhöhten in der GEO-Studie die Sichtbarkeit am stärksten [6].

Eindeutige Leistungsseiten. Je Verfahren, Werkstoffgruppe und Anwendung eine eigene Seite mit Leistungsgrenzen in Zahlen: Toleranzen, Bauteilgrößen, Losgrößen, Zertifizierungen mit Geltungsbereich. Ein Assistent kann „Wellen bis 1.200 Millimeter Länge, geschliffen auf IT5“ zitieren, „höchste Präzision“ nicht.

Fremderwähnungen gezielt aufbauen. Fachbeiträge in Branchenmedien, vollständige Einträge in Verbands- und Branchenverzeichnissen, Referenzberichte mit Kunden, Vorträge mit Tagungsband. Ziel ist, dass unabhängige Quellen dieselben Leistungen beschreiben wie die eigene Website.

Identische Firmenangaben überall. Firmenname, Adresse, Leistungsbeschreibung und Kennzahlen müssen auf Website, Unternehmensprofilen, Verzeichnissen und Pressetexten übereinstimmen. Microsoft empfiehlt ausdrücklich, dass Texte, Bilder und Videos dieselben Unternehmen, Produkte und Begriffe gleich beschreiben, und rät zu Belegen, Daten und regelmäßiger Aktualisierung [5].

Technische Grundlagen. Die Seiten müssen bei Google und Bing indexiert sein, und robots.txt darf die Suchcrawler nicht aussperren, auch nicht über das Content Delivery Network oder den Hosting-Anbieter. Strukturierte Daten müssen dem sichtbaren Text entsprechen [4]. Wichtig ist die Unterscheidung bei Google: Das Kennzeichen Google-Extended in robots.txt steuert, ob Inhalte für das Training von Gemini-Modellen verwendet werden. Die Darstellung in den KI-Übersichten der Suche richtet sich dagegen nach den Steuerungen der Suche selbst, etwa für hervorgehobene Textausschnitte [8]. Wer Google-Extended sperrt, verschwindet also nicht aus der Suche. Wer Textausschnitte sperrt, verschwindet aus den Antworten.

Regelmäßige Testfragen. Zwanzig bis dreißig typische Fragen von Einkäufern und Konstrukteuren werden monatlich in ChatGPT, Copilot, Gemini und Perplexity gestellt, Antworten und genannte Quellen werden dokumentiert. Ergänzend zeigen die Bing Webmaster Tools, welche Seiten in Copilot zitiert wurden [5]. So wird sichtbar, ob das Unternehmen genannt wird, mit welcher Begründung und gegen welche Wettbewerber.

Das Ergebnis

Ein Unternehmen, das seine Leistungen in Zahlen beschreibt, in unabhängigen Quellen vorkommt und überall mit denselben Angaben auftritt, wird für Assistenten zu einer verlässlichen Antwort. Es erscheint unter den wenigen Namen, aus denen Einkäufer ihre Anfrageliste bilden, und zwar mit einer Begründung, die seinen tatsächlichen Stärken entspricht.

Die Arbeit dafür ist dieselbe, die auch Menschen überzeugt: präzise Inhalte, belegte Aussagen, eine klare Darstellung dessen, was das Unternehmen kann. GEO ist deshalb keine Sonderdisziplin neben der Website, sondern der Maßstab, an dem sie sich messen lassen muss.