KI verändert zunehmend, wie Unternehmen Software recherchieren, Plattformen vergleichen und sich für Technologielösungen entscheiden. Wenn eine potenzieller Käuferin ChatGPT fragt: „Welches ist das beste CRM für ein wachsendes Unternehmen?“ oder „Welche BI-Plattform sollte ich nutzen?“, können Unternehmen, die in der Antwort erscheinen, bereits Teil des Consideration-Sets werden, bevor Nutzer:innen überhaupt eine Website besuchen.
Der LLM Visibility Benchmark von Peak Ace analysiert 1.000 kommerziell relevante Prompts in 10 Branchen, um zu messen, welche Unternehmen in KI-generierten Antworten erscheinen, welche Quellen LLMs abrufen und wie sie dargestellt werden.
Contents
- So haben wir unseren LLM Visibility Benchmark durchgeführt
- AI Visibility für SaaS & Technology: Wie schneidet die Branche im Vergleich ab?
- Welche SaaS-&-Technology-Marken sind in der KI am sichtbarsten?
- Welche Quellen nutzen LLMs für SaaS-&-Technology-Fragen?
- Wie werden SaaS-&-Technology-Marken in der KI sichtbar?
- FAQ: AI Visibility in der SaaS-&-Technology-Branche
So haben wir unseren LLM Visibility Benchmark durchgeführt
Der Benchmark basiert auf einer klaren, reproduzierbaren Methodik:
- 1.000 Prompts in 10 Branchen, jeweils mit 100 kommerziell relevanten Prompts
- Die Prompts wurden auf 10 Themencluster pro Branche aufgeteilt, um die gesamte Bandbreite jedes Sektors abzudecken
- Vier Intent-Typen wurden getestet: Testsieger, Vergleiche, Preise / Wo kaufen und Kriterien / Beratung
- Alle Prompts waren markenneutral – in den Fragen wurden keine Markennamen verwendet
- Die Analyse konzentrierte sich auf den deutschen Markt innerhalb eines definierten Untersuchungszeitraums (August 2026)
- Die Daten stammen aus Peec-AI-Exporten; 50 Marken pro Branche wurden beobachtet; das Reporting konzentriert sich auf die Top 20 nach Visibility (den „Visibility Peak“), um einen fairen branchenübergreifenden Vergleich zu ermöglichen
Die drei Kern-KPIs sind Visibility (wie oft eine Marke in LLM-Antworten für das Prompt-Set erscheint, in Prozent), Share of Voice / SOV (der Anteil der Marke an der Gesamtsichtbarkeit innerhalb der Top 20, ebenfalls in Prozent) und Sentiment (der Ton der KI-Antworten, die eine Marke erwähnen, bewertet von 0 bis 100, wobei höher positiver bedeutet. Primär nützlich für den Vergleich innerhalb des Sets und nicht als absoluter Maßstab).
Die vollständige Methodik, Definitionen und branchenübergreifende Aufschlüsselungen sind im kompletten KI-Benchmark zu finden.
AI Visibility für SaaS & Technology: Wie schneidet die Branche im Vergleich ab?
SaaS & Technology erreicht in den LLM-generierten Antworten eine durchschnittliche Visibility von 7,7 %. Damit liegt die Branche über dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 6,94 %, jedoch unter Telecommunications mit 12,6 % sowie Automotive und Media & Publishing mit jeweils 9 %.
Innerhalb dieses Prompt-Sets und Untersuchungszeitraums erreicht SaaS & Technology außerdem einen durchschnittlichen SOV von 3,6 % und einen Sentiment Score von 55,4. Der Sentiment Score liegt damit leicht über dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 54,58.
Hier ist die Übersicht über Visibility, SOV und Sentiment der einzelnen Branchen:
| Branche | Visibility | SOV | Sentiment |
| Telecommunications | 12,60 % | 4,15 % | 53,8 |
| Automobile | 9,00 % | 4,10 % | 57,4 |
| Media & Publishing | 9,00 % | 3,15 % | 54,0 |
| SaaS & Technology | 7,70 % | 3,60 % | 55,4 |
| Ø Branchenübergreifender Durchschnitt | 6,94 % | 3,72 % | 54,58 |
| Marketing & Advertising | 6,85 % | 4,15 % | 52,8 |
| Finance & Insurance | 6,15 % | 3,40 % | 54,4 |
| E-Commerce & Retail | 5,45 % | 3,90 % | 57,4 |
| Education & Learning | 4,60 % | 3,50 % | 53,9 |
| Travel & Hospitality | 4,45 % | 3,40 % | 55,1 |
| Health & Wellness | 3,55 % | 3,80 % | 51,6 |
Der Sentiment Score von 55,4 für SaaS & Technology liegt leicht über dem branchenübergreifenden Durchschnitt. Gemäß der Benchmark-Methodik eignet sich Sentiment primär für den Vergleich von Branchen und Marken innerhalb dieses Datensatzes und nicht als absolute Bewertung.
Dabei ist außerdem zu beachten, dass alle Branchenwerte in diesem Benchmark unterhalb der typischen von unserem Datenpartner Peec AI berichteten Spanne von 65–85 liegen. Die Werte sollten daher als relative Indikatoren innerhalb des Benchmarks interpretiert werden.
Die SaaS-&-Technology-Branche weist einen HHI von 548 und einen Top-3-Share von 24 % auf. Der Benchmark nutzt HHI und Top-3-Share, um zu zeigen, wie stark die Visibility unter den Top-20-Marken konzentriert ist.
Welche SaaS-&-Technology-Marken sind in der KI am sichtbarsten?
Laut dem LLM Visibility Benchmark 2026 von Peak Ace sind die drei sichtbarsten Marken in SaaS & Technology:
- Salesforce – 14 % Visibility
- HubSpot – 13 % Visibility
- Power BI – 9 % Visibility
Die Zusammensetzung dieser Gruppe ist für die Interpretation der SaaS-&-Technology-Visibility relevant. Salesforce, HubSpot und Power BI sind etablierte Software-Plattformen, die unmittelbar Antworten auf kommerziell orientierte Fragen liefern, beispielsweise „Welches ist das beste CRM?“ oder „Welche BI-Lösung sollte ich wählen?“
Damit ist die Zusammensetzung des Prompt-Sets ein wichtiger Faktor für die Interpretation der Visibility. Wenn Nutzer fragen, welches Softwareprodukt oder welche Plattform sie einsetzen sollten, haben etablierte Category Player eine klare Ausgangslage, in der Antwort aufzutauchen.
Der Benchmark misst daher die Visibility innerhalb eines definierten Sets kommerzieller Prompts und versteht sie nicht als direktes Maß für die allgemeine Markenstärke oder Content-Qualität.
Welche Quellen nutzen LLMs für SaaS-&-Technology-Fragen?
Der Benchmark analysiert außerdem, welche Content-Typen LLMs abrufen – also welche Quellen sie während der Generierung einer Antwort als Informationsbasis nutzen –, wenn sie Prompts rund um SaaS & Technology verarbeiten.
Hinweis: Die Retrieval-Daten zeigen, auf welche Quellen das Modell zugegriffen hat, nicht zwangsläufig, welche Quellen es in der finalen Antwort ausdrücklich zitiert. Der Quellenmix unterscheidet sich deutlich nach Search Intent:
| Intent | Quellentypen (Ranked) |
| Testsieger | Comparison, Listicle, Product Page, How-To Guide |
| Vergleichsfragen | Comparison, Product Page, How-To Guide, Article |
| Kriterien / Beratung | How-To Guide, Article, Product Page, Comparison |
| Preise / Wo kaufen | Comparison, Product Page, How-To Guide, Other |
Dabei fallen einige Punkte besonders auf:
- Comparison Pages sind für SaaS besonders relevant, da die Auswahl von Software grundsätzlich eine Vergleichsentscheidung ist. Nutzer bewerten häufig mehrere Produkte anhand von Kriterien wie Features, Integrationen, Preisen, Skalierbarkeit oder Use Cases.
- Product Pages bleiben besonders relevant, wenn die Software selbst Gegenstand der Suchanfrage ist. LLMs benötigen klare Informationen darüber, was eine Plattform leistet, für wen sie geeignet ist und welche Funktionen sie bietet.
- How-To Guides erscheinen über mehrere Intent-Typen hinweg. Sie liefern den praktischen Kontext, den Nutzer bei der Bewertung von Technologie benötigen, anstatt lediglich eine Liste von Anbietern zu erhalten.
- Articles und redaktionelle Inhalte tragen zur breiteren Informationsumgebung rund um eine Software-Kategorie bei, insbesondere wenn Nutzer nach Orientierung statt nach einer direkten Produktempfehlung suchen.
- Der Quellenmix verändert sich abhängig vom Intent. Das unterstreicht die Bedeutung einer Content-Strategie, die die gesamte Decision Journey abdeckt, statt sich auf ein einzelnes Keyword oder einen einzelnen Seitentyp zu konzentrieren.
Branchenübergreifend zeigt der Benchmark, dass Comparison Pages, Product Pages und Listicles das Rückgrat des LLM-Retrievals bilden. Wichtig ist dabei die Unterscheidung zwischen Retrieval und Citation: Nur weil ein LLM auf eine Quelle zugreift, bedeutet das nicht automatisch, dass diese Quelle in der finalen Antwort ausdrücklich genannt oder verlinkt wird.
Für SaaS & Technology ist diese Unterscheidung besonders relevant, da Softwarekäufer über eine Kombination aus Produktinformationen, Vergleichen, redaktionellen Inhalten und Third-Party-Quellen auf eine Marke stoßen können.
Wie werden SaaS-&-Technology-Marken in der KI sichtbar?
Die Daten werfen mehrere Fragen auf, mit denen sich SaaS- und Technology-Marketingteams beschäftigen sollten:
- Sind Sie auf den Comparison Pages und Product Sources sichtbar, die LLMs tatsächlich abrufen? Eine starke Software-Website allein reicht nicht zwangsläufig aus. Wenn relevante Third-Party-Quellen die eigene Marke nicht erwähnen, kann sie in KI-generierten Antworten fehlen – selbst wenn die eigenen Inhalte in der klassischen Suche gut performen.
- Deckt eure Content-Strategie alle vier Intent-Typen ab? SaaS-Unternehmen, die sich ausschließlich auf Suchanfragen wie „beste Software“ konzentrieren, können Fragen zu Vergleichen, Kriterien, Guidance und Preisen übersehen. Der Benchmark zeigt, dass sich der Quellenmix abhängig davon verändert, welches Ziel Nutzer:innen mit ihrer Anfrage verfolgen.
- Wird euer Unternehmen über die von LLMs abgerufenen Quellen konsistent dargestellt? Produktpositionierung, Feature-Beschreibungen, Use Cases, Vergleiche und Third-Party-Coverage sollten ein konsistentes Informationsumfeld rund um das eigene Unternehmen schaffen.
- Habt ihr eine GEO-SaaS-Strategie berücksichtigt? Generative Engine Optimisation (GEO) bietet einen Ansatz, um die Präsenz von Software-Marken in KI-generierten Antworten zu verbessern, indem SEO, Content und Digital PR zu einem messbaren Ansatz verbunden werden.
Expertentipp: Authority über die eigene SaaS-Website hinaus aufbauen
Earned Media und unabhängige Quellen bleiben ein wichtiger Bestandteil einer SaaS-GEO-Strategie. Gordon Herenz, Team Lead Content Strategy & Digital PR bei Peak Ace, formuliert es so:
Es geht nicht darum, mehr Content auf der eigenen Website zu produzieren. Es geht darum, eine ganzheitliche Publishing-Strategie umzusetzen – Vergleichs- und Listenformate dort aufzubauen, wo sie sinnvoll sind, die eigene Marke in relevanten Rankings und Listicles zu platzieren und vor allem die zitierfähige Authority auf unabhängigen Third-Party-Quellen durch kontinuierliche Digital-PR zu stärken.
Für SaaS-Marken bedeutet das, über den klassischen Unternehmensblog hinauszudenken. Vergleichsportale, redaktionelle Berichterstattung, Rankings, Branchenpublikationen und andere unabhängige Quellen können zur Informationsumgebung beitragen, die ein LLM für seine Antworten abruft.
Die vollständige Analyse im LLM Visibility Benchmark
Dieser Blogpost gibt einen Überblick über die wichtigsten Ergebnisse für SaaS & Technology. Der vollständige LLM Visibility Benchmark geht deutlich tiefer:
- Wie SaaS & Technology bei Visibility, SOV, Sentiment und Dominanz im Vergleich mit allen 10 Branchen abschneidet
- Welche branchenübergreifenden Visibility-Muster erkennbar sind – welche Branchen von wenigen Marken dominiert werden und wo die Visibility breiter verteilt ist
- Wie sich die verschiedenen Intent-Typen unterscheiden und wie sich der Quellenmix verändert, wenn Nutzer nach Empfehlungen, Vergleichen, Preisen oder Guidance suchen
- Die vollständige Marken- und Quellentyp-Analyse für alle Branchen
- Branchenübergreifende Erkenntnisse darüber, was LLM Visibility beeinflusst und wo die größten Potenziale liegen
Den vollständigen LLM Visibility Benchmark hier herunterladen.
Ihr habt euch den Benchmark angeschaut und möchtet eure eigene LLM Visibility verbessern? Nehmt Kontakt mit unserem LLMO- und GEO-Team auf.
FAQ: AI Visibility in der SaaS-&-Technology-Branche
Wie sichtbar sind SaaS-&-Technology-Marken in ChatGPT und anderen KI-Assistenten?
SaaS & Technology erreicht eine durchschnittliche Visibility von 7,7 % in LLM-generierten Antworten. Damit liegt die Branche innerhalb des verwendeten Prompt-Sets und Untersuchungszeitraums über dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 6,94 %.
Welche SaaS-&-Technology-Unternehmen sind in der KI-Suche am sichtbarsten?
Laut dem LLM Visibility Benchmark 2026 von Peak Ace erreicht Salesforce 14 % Visibility, gefolgt von HubSpot mit 13 % und Power BI mit 9 %.
Welche Content-Typen nutzen LLMs, um SaaS-Fragen zu beantworten?
Der Quellenmix unterscheidet sich abhängig vom Intent. Der Benchmark erfasst How-To Guides, Product Pages, Listicles, Comparison Pages, Articles und weitere Quellen über die vier Intent-Typen hinweg. Vergleichs- und produktorientierte Inhalte sind insbesondere für die Auswahl und Bewertung von Software relevant.
Ist AI Visibility für SaaS-Unternehmen relevant?
AI Visibility bietet eine weitere Möglichkeit zu messen, wie häufig Software-Marken erscheinen, wenn Nutzer:innen kommerziell relevante Fragen stellen. Sie sollte gemeinsam mit klassischen SaaS-KPIs wie organischem Traffic, Demos, Trials, Conversions, Customer Acquisition und Umsatz betrachtet werden und diese nicht unmittelbar ersetzen.
Wie können SaaS-&-Technology-Unternehmen ihre AI Visibility verbessern?
SaaS-&-Technology-Unternehmen können ihre AI Visibility verbessern, indem sie die Fragen ihrer Zielgruppen entlang von Empfehlungen, Vergleichen, Kriterien, Guidance und Pricing abbilden. Anschließend sollte analysiert werden, welche Quellen LLMs für diese Fragen abrufen. Darauf aufbauend können relevante Content-Formate entwickelt und die Präsenz auf unabhängigen Third-Party-Quellen durch Digital PR und umfassendere GEO-für-SaaS-Maßnahmen gestärkt werden.
