Wenn potenzielle Kund:innen ChatGPT nach CRM-Systemen, BI-Tools oder Softwareanbietern fragen, liegt die Antwort oft schon vor, bevor sie eine einzige Website besuchen. Diese Antwort stammt nicht aus der eigenen Erfahrung des Systems. Sie setzt sich aus einem Mix verschiedener Quellen zusammen, und dieser Mix kann sich je nach Fragetyp und Branche unterscheiden.
Der LLM-Branchenbenchmark von Peak Ace untersucht, welche Quellen hinter diesen Antworten stehen. Grundlage ist ein fester Satz von 1.000 kommerziell relevanten Prompts für Deutschland im August 2026. Dieser Artikel konzentriert sich auf den Quellenmix in SaaS & Technologie und darauf, was dieser für GEO und Digital PR bedeuten kann.
Hinweis: Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem LLM-Branchenbenchmark. Die vollständigen Analysen mit den Ergebnissen aller zehn Branchen finden Sie im Benchmark selbst.
Kurz gesagt
- In unserem Benchmark führen Vergleichsformate bei drei der vier Suchintentionen – sowohl für SaaS & Technologie als auch branchenübergreifend.
- Bei Kriterien- und Beratungsfragen übernehmen How-to-Guides die Führung.
- Das zweitplatzierte Format unterscheidet sich je nach Intention: Bei Empfehlungen sind es Listicles, bei Preisfragen Produktseiten.
- Alle Ergebnisse beziehen sich auf dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum und diesen Aufbau.
Methodik und Datenbasis
Der Benchmark basiert auf einer klar definierten Datenbasis. Die folgenden Abschnitte beschreiben deren Struktur und die daraus abgeleiteten Kennzahlen.
Prompt-Set und Aufbau
Das Prompt-Set umfasst 1.000 standardisierte Prompts aus der Bottom-of-Funnel-Phase, mit jeweils 100 kommerziell relevanten Prompts pro Branche. Sie verteilen sich auf zehn Themencluster und spiegeln Fragen wider, die Menschen kurz vor einem Kauf oder einer Buchung stellen.
Jede Branche deckt vier Suchintentionen mit je 25 Prompts ab:
- Best/Top/Test-Gewinner: Empfehlungsfragen, etwa „Welches Tool ist das beste für …?“
- Vergleiche: Gegenüberstellungen, etwa „Welches ist besser, A oder B?“
- Preise/Wo kaufen: Fragen nach Kosten und Bezugsquellen, etwa „Wo kann ich … buchen und testen?“
- Kriterien/Beratung: Fragen nach Auswahlkriterien, etwa „Worauf sollte ich achten, wenn …?“
Markt, Systeme und Wiederholungen
Die Prompts wurden auf Deutsch für den deutschen Markt ausgeführt, die Antworten zwischen dem 1. und 31. August 2026 beobachtet. Beobachtet wurden Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews. Jeder Prompt wurde 15-mal ausgeführt, je fünfmal pro System. Einzelne Antworten wurden als Stichproben behandelt, wodurch sich Schwankungen zuverlässiger einordnen lassen.
Datenquelle und Kennzahlen
Die Daten stammen aus Exporten von Peec AI. Pro Branche wurden 50 Marken beobachtet; die Auswertung konzentriert sich auf die 20 Marken mit der höchsten Sichtbarkeit.
- Sichtbarkeit: wie häufig eine Entität in Antworten auf das Prompt-Set erscheint.
- Share of Voice (SOV): der Anteil einer Entität an der Sichtbarkeit innerhalb der Top 20.
- Sentiment: die Tonalität der Antworten, in denen eine Entität erwähnt wird, auf einer Skala von 0 bis 100.
Dabei handelt es sich um Kennzahlen innerhalb des Benchmarks, nicht um Marktanteile oder absolute Qualitätsbewertungen.
Suchintention und Quellenmuster
Die Suchintention scheint zu beeinflussen, welche Art von Quelle eine Antwort prägt. Die Werte für SaaS & Technologie folgen bei allen vier Intentionen dem branchenübergreifenden Muster.
SaaS & Technologie im Vergleich
Die Branche liegt nahe an den branchenübergreifenden Durchschnittswerten:
| Kennzahl | SaaS & Technologie | Alle 10 Branchen |
|---|---|---|
| Sichtbarkeit | 7,70 % | 6,94 % |
| Share of Voice | 3,60 % | 3,72 % |
| Sentiment | 55,4 | 54,58 |
Sentiment beschreibt die Tonalität der Antworten im Datensatz. Es ist keine Bewertung der Softwarequalität, des Anbieterrufs oder der tatsächlichen Kundenzufriedenheit.
Führende Quellentypen nach Intention
Die SaaS-&-Technologie-Scorecard weist die Reihenfolge der führenden Quellentypen aus, nicht deren einzelne Retrieval-Anteile. Die branchenübergreifenden Anteile sind zur Orientierung angegeben.
| Intention | Führender Quellentyp in SaaS & Technologie | Führende Quellentypen über alle 10 Branchen (Retrieval-Anteil) |
|---|---|---|
| Best/Top/Test-Gewinner | Vergleich | Vergleich 28,31 %; Listicle 14,99 %; Produktseite 12,75 %; Item 9,47 % |
| Vergleiche | Vergleich | Vergleich 32,65 %; Item 16,06 %; Produktseite 10,46 %; Sonstige 9,45 % |
| Kriterien/Beratung | How-to-Guide | How-to-Guide 22,33 %; Artikel 19,82 %; Sonstige 12,20 %; Vergleich 12,03 % |
| Preise/Wo kaufen | Vergleich | Vergleich 22,64 %; Produktseite 14,57 %; Kategorieseite 12,35 %; How-to-Guide 10,96 % |
„Sonstige“ ist eine Restkategorie und kein bestimmtes Format.
Vier Muster fallen in den Daten auf:
- Vergleiche führen bei drei von vier Intentionen. Sie tauchen nicht nur in expliziten „A oder B“-Fragen auf, sondern auch in Empfehlungs- und Preisfragen.
- Beratung verändert den Quellenmix. How-to-Guides und Artikel gewinnen bei Kriterienfragen an Bedeutung. Bei dieser Intention entfallen 22,33 % des Retrievals auf How-to-Guides, bei Empfehlungen sind es nur 5,81 %.
- Produktinformationen erscheinen zusammen mit Kauffragen. Produktseiten belegen bei Preisfragen Platz zwei, Kategorieseiten folgen auf Platz drei.
- Das Muster ist nicht universell. Der Quellenmix variiert je nach Branche, daher muss das führende Format in einem Sektor in einem anderen nicht führend sein.
Retrieval bedeutet, dass auf eine Quelle zugegriffen wurde. Es heißt nicht automatisch, dass die Quelle zitiert wurde oder die Marke in der finalen Antwort erscheint. Quellentypen beschreiben Formate, nicht Eigentümerschaft oder Autorität.
Markenerwähnungen und Konzentration
Im Prompt-Set für SaaS & Technologie haben Salesforce (14 % Sichtbarkeit), HubSpot (13 %) und Power BI (9 %) die höchste Sichtbarkeit. Das spiegelt den Aufbau des Prompt-Sets wider: CRM und BI sind unterschiedliche Kaufentscheidungen, die in einer Branchenkategorie zusammengefasst wurden. Diese Werte beschreiben diese Momentaufnahme und sind keine Aussage über die allgemeine Marktführerschaft.
Die Konzentration erzählt eine andere Geschichte. Innerhalb der Top 20 liegt der HHI bei 548, und die drei führenden Marken halten 24 % des normierten SOV. Anders gesagt: Rund drei Viertel des Share of Voice verteilen sich auf die übrigen Entitäten.
| Branche (Auswahl) | HHI | Anteil Top 3 |
|---|---|---|
| Telekommunikation | 1.462 | 63 % |
| Marketing & Werbung | 1.200 | 51 % |
| Gesundheit & Wellness | 1.132 | 50 % |
| SaaS & Technologie | 548 | 24 % |
Diese Werte deuten auf unterschiedliche Verteilungen von Erwähnungen hin, nicht auf unterschiedliche Marktchancen. HHI und Anteil der Top 3 basieren auf normierten SOV-Anteilen innerhalb der Top 20 und sind keine Aussagen über Marktanteile.
Was das für SEO-Teams und Marketer bedeutet
Die Daten zeigen ein Muster: Je nach Intention und Branche greifen Antworten auf unterschiedliche Quellenarten zurück. Das kann darauf hinweisen, wo sich SaaS-Marken strategisch positionieren können. Ziel ist nicht, überall sichtbar zu sein, sondern zu verstehen, welche Fragen Ihr Produkt gut beantwortet und wo Sichtbarkeit am meisten zählt.
- Antworttypen getrennt behandeln. Ein Vergleich sollte Alternativen samt deren Vor- und Nachteilen erklären. Ein Guide sollte Anforderungen klären oder bei einer Aufgabe unterstützen. Ein allgemeiner Funktionsartikel leistet selten beides gleich gut. Praktische Konsequenz: Planen Sie Vergleichsseiten und Guides als eigenständige Formate mit klar getrennten Aufgaben.
- Produktdetails konsistent halten. Tarife, Nutzerlimits, Integrationen, Funktionen und Abrechnungsbedingungen sollten auf Produktseiten, in Vergleichen und bei Drittquellen übereinstimmen. Veraltete oder widersprüchliche Informationen erhöhen das Risiko ungenauer Aussagen in generierten Antworten.
- Kriterien erklären und mit Angeboten verknüpfen. How-to-Guides und Artikel führen bei Beratungsfragen. Erklären Sie, wie sich ein Workflow testen oder ein Reporting-Bedarf bewerten lässt, und verlinken Sie anschließend passende Produkte, damit Ratgeber und Angebote nicht auseinanderdriften.
- Digital-PR-Quellen priorisieren. Ermitteln Sie die wichtigsten Drittquellen je Intention und prüfen Sie, was sie über Ihre Marke sagen. Nicht jede Publikation hat das gleiche Gewicht. Artikel, die Ihr Produkt oder Ihre Leistungen klar hervorheben, sind besonders relevant, doch auch Inhalte weiter oben im Verkaufstrichter sind wichtig.
- Expertenperspektive: Gordon Herenz, Team Lead Content Strategy & Digital PR bei Peak Ace, empfiehlt, Vergleichs- und Listenformate dort aufzubauen, wo sie sinnvoll sind, Platzierungen in relevanten Rankings und Listicles anzustreben und durch konsistente Digital PR eine zitierfähige Autorität auf unabhängigen Quellen zu stärken.
- Monitoring als laufende Aufgabe behandeln. Verfolgen Sie Markenerwähnungen und abgerufene Quellen mit einem gleichbleibenden Prompt-Set. Schlüsseln Sie die Ergebnisse nach Intention, System und Unterkategorie auf, etwa CRM oder BI. Eine breite SaaS-Kennzahl kann die Fragen verdecken, die für Ihr Produkt am wichtigsten sind.
Grenzen der Aussagekraft
Die Ergebnisse gelten nur für dieses spezifische Prompt-Set, diesen Zeitraum und diesen Aufbau. Sie bilden keine vollständige Messung der Sichtbarkeit einer Branche oder Marke in KI-Systemen ab. Insbesondere gilt:
- Das Prompt-Set bestimmt das Ergebnis. Andere Fragen oder Formulierungen können zu anderen Antworten führen.
- Einzelne Antworten sind Stichproben. Kleine Unterschiede sollten nicht überinterpretiert werden.
- Drei Systeme sind nicht ein System. Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews lassen sich nicht gleichsetzen, daher können sich Muster je nach Engine unterscheiden.
- Retrieval ist keine Zitation. Abgerufene Quellen zeigen, woher Informationen während des Abrufs stammten, nicht, wie die finale Antwort entstanden ist.
- Sentiment ist keine Qualitätsbewertung. Es beschreibt die Tonalität der Antworten im Datensatz.
Den vollständigen Benchmark lesen
Dieser Artikel ist ein Auszug. Der vollständige LLM-Branchenbenchmark enthält:
- den Quellenmix für alle zehn Branchen und alle vier Intentionstypen
- Sichtbarkeit, SOV und Sentiment innerhalb des Benchmarks
- HHI und Anteil der Top 3 innerhalb der Top 20 jeder Branche
- die führenden Entitäten, die je Branche beobachtet wurden
- die Branchen-Scorecards und die vollständige Methodik
Möchten Sie die Präsenz Ihrer Marke in KI-Antworten stärken? Sprechen Sie mit unserem LLMO- und GEO-Team.
FAQ: Die SaaS- und Technologiebranche in LLMs
Wie sichtbar sind SaaS- und Technologiemarken in KI-Systemen?
Eine einzelne, systemübergreifende Kennzahl lässt sich nicht verlässlich angeben, da es keine einheitliche Messmethodik über Modelle, Märkte, Prompts und Zeitpunkte hinweg gibt. Der Benchmark bietet eine standardisierte Sicht auf ein festes kommerzielles Prompt-Set und einen Messzeitraum.
Welche SaaS-Marken sind in der KI-Suche am sichtbarsten?
In diesem Benchmark können wir nur sagen, welche Marken im beobachteten Zeitraum in diesem Datensatz am häufigsten erwähnt wurden. Erwähnungen verschieben sich mit Modell, Zeitpunkt, Formulierung und Kontext. Daher lässt sich daraus nicht ableiten, wer insgesamt am sichtbarsten ist.
Welche Inhaltstypen nutzen LLMs für SaaS-Fragen?
In unseren Benchmark-Durchläufen spielen Vergleichsformate bei Empfehlungs-, Vergleichs- und Preisfragen eine größere Rolle, während How-to-Guides bei Kriterien- und Beratungsfragen führen. Das gilt nur für das untersuchte Prompt-Set und den Zeitraum.
Ist dieser Benchmark für SaaS-Marken relevant?
Er ergänzt die Perspektive auf organischen Traffic, Demos, Testphasen und Conversions. Er ist kein Erfolgsnachweis, sondern eine Möglichkeit, Touchpoints, Themenabdeckung und Konsistenz in KI-Antworten unter gleichbleibenden Bedingungen zu beobachten.
Wie können SaaS-Marken ihre Präsenz in KI-Antworten verbessern?
Beginnen Sie mit einer Softwarekategorie und prüfen Sie zentrale Seiten wie Produkt-, Vergleichs-, FAQ- und Guide-Seiten anhand typischer Kauffragen: Funktionen, Integrationen, Tarife und Preise sowie Unterschiede zu Alternativen. Korrigieren Sie veraltete Informationen und testen Sie anschließend mit denselben Fragen und dem gleichen Setup erneut, damit die Ergebnisse vergleichbar bleiben.
