SaaS SEO und GEO: Wie Software-Anbieter in KI-Antworten vorkommen

Wie recherchieren Software-Käufer heute?

Zunehmend auch mit KI-Chatbots, neben der klassischen Suche. Laut dem G2 2026 Buyer Behavior Report haben acht von zehn befragten B2B-Entscheidern in den vergangenen 24 Monaten KI-Chatbots genutzt, um Software-Empfehlungen einzuholen. Die Shortlist beeinflussen am stärksten Bewertungsportale (38 Prozent) und KI-Chatbots (37 Prozent). Befragt wurden 1.038 Entscheider im Juni 2026.

Eine zweite G2-Erhebung, The Answer Economy (März 2026, 1.076 Befragte), kommt zu einem ähnlichen Bild: 71 Prozent der Befragten sagen, dass sie sich bei der Softwarerecherche inzwischen auf KI-Chatbots stützen.

Beide Erhebungen sind global, betreffen den Softwaremarkt und stammen vom Betreiber eines Bewertungsportals. Deutsche Zahlen liefern sie nicht. Wie sich diese Recherche in vier Aufgaben gliedert, beschreibt der Beitrag zur B2B-Buyer-Journey im KI-Zeitalter.

Was ist bei SaaS SEO anders?

Ein Software-Anbieter muss mehrere Suchabsichten gleichzeitig bedienen, und eine einzelne Produktseite deckt sie nicht ab. Dazu gehören Kategoriebegriffe wie „Zeiterfassung Software”, Vergleichs- und Alternativensuchen, Integrationsseiten, Preisseiten und die lange Selbstrecherche in einem Buying Center. Für B2B SaaS Marketing und für SEO für SaaS insgesamt gilt: Die Grundlage ist klassisches SEO, wie es auch die B2B-SEO-Leistung beschreibt. Google nennt für seine KI-Funktionen keine zusätzlichen technischen Voraussetzungen und kein spezielles Markup (Google Search Central).

Wie unterschiedlich die Fragen sind, zeigen Beispiele aus dem ausgewerteten Datenbestand. Sie stehen dort wortgleich, ob Nutzer sie so getippt haben, ist nicht belegt:

Für welche Fragen werden Software-Anbieter in ChatGPT zitiert?

Überwiegend für Sachfragen ohne Softwarebezug. In der eigenen Auswertung von 556 ChatGPT-Antworten aus dem SISTRIX-Datenbestand (Deutschland, Abruf 28.09.2026) gehören 494 von 538 Fragen, also 91,8 Prozent, in diese Gruppe. Gezogen wurden alle gespeicherten Antworten, in denen mindestens einer von acht in Deutschland aktiven B2B-Software-Anbietern aus fünf Kategorien vorkommt. Jede Frage wurde von Hand einem Fragetyp zugeordnet.

Auch die zitierten Seiten selbst sind meist keine Produktseiten. Unter den je 100 meistzitierten Adressen der beiden am häufigsten zitierten Anbieter stammen 26 von den Anbietern selbst: 13 Lexikon- und Ratgeberartikel, 12 Hilfe-Center-Artikel und eine einzige Produktseite. Die Einzeladresse mit den meisten Fragen ist ein Lexikonartikel zum Mindestlohn, er wird in 32 Fragen zitiert.

Was diese Zahlen nicht sagen:

• Die Stichprobe enthält nur Antworten, in denen einer der acht Anbieter vorkommt. Sie zeigt, wofür Anbieter zitiert werden, wenn sie zitiert werden. Wie oft ein Anbieter bei Softwarefragen überhaupt genannt wird, ist damit nicht belegt.

• Zwei Anbieter tragen das Ergebnis (in 308 und 204 der 556 Antworten zitiert), beide aus Themenfeldern mit vielen Rechts- und Steuerfragen. Drei der acht Anbieter stehen in keiner Antwort als Quelle. Für eine Kategorie mit wenigen Sachfragen muss das Bild nicht gelten.

• Die acht Anbieter hat Peilwerk ausgewählt, die Auswahl ist nicht repräsentativ. SISTRIX bestimmt die Zusammensetzung der Fragen mit und weist nicht aus, wann die Antworten erzeugt wurden. In den Sachfragen steckt ein kleiner, nicht einzeln ausgezählter themenfremder Anteil. Belastbar ist die Trennung „Softwarefrage oder nicht”, nicht eine Feinaufteilung der Sachfragen.

• Die Auswertung ist eine Momentaufnahme zum Abrufdatum.

Aus welchen Quellen beantwortet ChatGPT welchen Fragetyp?

Je nach Fragetyp aus unterschiedlichen: Bei Auswahlfragen überwiegen Vergleichs- und Bewertungsseiten, bei Integrations- und Problemfragen überwiegen Hersteller. Die 24 Auswahl- und Kategoriefragen lassen sich in drei Gruppen mit je eigenem Quellenbild teilen. Jede zitierte Domain ist nach der Selbstdarstellung ihrer Startseite am 28.09.2026 eingeordnet. „Quellennennung” heißt: jede Domain einmal je Antwort, egal wie oft sie verlinkt ist.

Drei Vergleichsseiten stehen in fünf der sechs Auswahlantworten. Kein Hersteller kommt auf mehr als vier, und der eine mit vier war selbst einer der acht Anbieter, über die die Stichprobe gezogen wurde. Da in jeder Antwort per Konstruktion mindestens ein Hersteller steht, ist der Herstelleranteil eher überzeichnet. Dass die Vergleichsseiten trotzdem vorn liegen, macht den Befund eher stärker.

Mit sechs, vier und zwei Antworten ist die Fallzahl klein. Die Tabelle zeigt eine Richtung, keine Quote.

Zusammen mit den G2-Zahlen ergibt sich eine Beobachtung: Bewertungsportale und KI-Chatbots sind laut G2 die beiden stärksten Einflüsse auf die Shortlist. Die zwei Kanäle sind aber nicht getrennt, denn in den Auswahlantworten zitiert der Chatbot selbst überwiegend Vergleichsseiten. Das ist eine Beobachtung, keine Erklärung.

„Ein KI-System kann einen SaaS-Anbieter als Quelle für eine Fachfrage auswählen, ohne dass die Frage ursprünglich nach einer Softwarelösung fragt. Deshalb sollte Fachcontent nicht nur auf Suchbegriffe rund um das eigene Produkt begrenzt werden.”

--Andreas Junius

Die Position, die sich daraus ableiten lässt: Ein Software-Anbieter sollte die Fragen seines Marktes danach sortieren, aus welcher Quelle sie ein Antwortsystem beantwortet. Auswahlfragen laufen in der Stichprobe über fremde Vergleichsseiten, Integrations- und Problemfragen über Herstellerseiten, Sachfragen über Fachwissen. Das ist eine Deutung kleiner Fallzahlen. Widerspruch ist möglich, zum Beispiel mit der Frage, ob sich das in einer Kategorie mit anderer Quellenlage wiederholt.

Warum stehen Lexikon- und Hilfeartikel so oft vorn?

Weil sie Fragen beantworten, die ein Nutzer stellt, bevor er sich für eine Software interessiert. In der Auswertung stammen 25 der 26 anbietereigenen Adressen aus Lexikon, Ratgeber und Hilfe-Center. Das heißt nicht, dass jeder Anbieter möglichst viele allgemeine Ratgeber veröffentlichen sollte. Das Fachwissen muss zum eigenen Themenfeld gehören und von jemandem verantwortet werden, der es belegen kann. Google rät zu eigenständigen, hilfreichen Inhalten und weist darauf hin, dass eine große Zahl von Seiten eine Website weder besser noch relevanter macht (Google Search Central).

Bedeutet eine Zitierung automatisch einen Besuch oder Kunden?

Nein. Der naheliegende Einwand lautet: Eine Zitierung bei der Mindestlohn-Frage verkauft keine einzige Lizenz. Er ist berechtigt. Die Daten zeigen nur, dass zitiert wird, nicht ob daraus ein Besuch, eine Anfrage oder ein Kauf wird.

Zwischen Abruf, Verwendung, Zitierung und Besuch liegen mehrere Schritte. Wie das im Einzelnen aussieht, steht im Beitrag In ChatGPT gefunden werden: Ein Abruf ist keine Zitierung. Zum anderen Ende der Kette passt die eigene Messung im Beitrag B2B-Content-Strategie für die KI-Suche: Dort landeten acht Besuche aus ChatGPT-Antworten, keiner davon auf einem Fachartikel. Beides stimmt. Eine Fachseite kann als Quelle dienen, während eine Leistungs- oder Produktseite den späteren Besuch erhält.

Was muss eine SaaS-Website für Vergleichbarkeit liefern?

Informationen, die ein Nutzer oder ein Antwortsystem nebeneinanderlegen kann: Funktionen, Zielgruppen, Einsatzbereiche, Integrationen samt Voraussetzungen, Preise und Preismodelle, Leistungsgrenzen und Supportangebote. Das ist keine Aufforderung, Seiten in kleine Textbausteine zu zerlegen. Google schreibt dazu, es gebe keine ideale Seitenlänge und keine Pflicht, Inhalte für generative Suche in winzige Stücke aufzuteilen. Entscheidend ist, dass die Antwort auf die Frage des Lesers fachlich eindeutig dasteht.

Braucht die Technik für KI-Antworten etwas Besonderes?

Nicht viel Neues. Google nennt für seine KI-Funktionen kein spezielles Schema.org-Markup, und die Datei llms.txt nutzt Google Search nicht. Für ChatGPT gilt ein eigener Mechanismus: Wer den OAI-SearchBot per robots.txt ausschließt, erscheint laut OpenAI-Dokumentation nicht in den Antworten der ChatGPT-Suche. Die technischen Ansatzpunkte beschreibt In ChatGPT gefunden werden, zu Markup und Datei finden Sie Einordnungen in Strukturierte Daten und KI-Sichtbarkeit und der llms.txt-Anleitung. Keiner dieser Hebel ersetzt gute SEO.

Wo sollten Software-Anbieter anfangen?

Mit einer Bestandsaufnahme der Fragen, nicht mit einem neuen Werkzeug. Die folgende Reihenfolge ist ein Vorschlag mit Begründung, kein Versprechen:

1. Auswahl- und Vergleichsfragen prüfen. Hier entscheiden fremde Seiten mit, deshalb muss zuerst klar sein, ob Zielgruppe, Funktionen, Preise und Grenzen so beschrieben sind, dass sich das Produkt gegen andere stellen lässt.

2. Integrationsfragen dokumentieren. Hier zitieren die Systeme in der Stichprobe fast nur Hersteller. Ohne eine eigene, vollständige Beschreibung fehlt dem System die Herstellerquelle.

3. Problemfragen mit Hilfe- und Fachinhalten beantworten. Auch hier stammen die meisten Quellen von Herstellern.

4. Sachfragen aus dem eigenen Fachgebiet ausbauen, soweit das Wissen belegbar und selbst verantwortet ist.

5. Bestehende Seiten vorher abgleichen. Wenn mehrere Seiten dieselbe Frage beantworten, konkurrieren sie, statt sich zu ergänzen.

6. Ergebnis messen. Welche Kennzahlen dafür taugen, steht in KI-Sichtbarkeit messen.

Das Verhältnis von GEO zu SEO erklärt GEO vs. SEO. Wenn Sie prüfen möchten, welche Fragen für Ihr Produkt relevant sind, hilft die GEO-Optimierung von Peilwerk.

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