KI-Sichtbarkeit für Maschinenbau & Anlagenbau

Ein Beispiel, das Sie kennen

Ein Projektleiter sucht einen Partner für eine Sondermaschine. Früher hätte er bei Google drei Begriffe eingegeben und fünf Hersteller verglichen. Heute stellt er eine ganze Frage:

„Welche Hersteller in Österreich oder Deutschland bauen Verpackungsanlagen für empfindliche Lebensmittel, und wodurch unterscheiden sie sich?“

Die Antwort nennt drei bis fünf Unternehmen und begründet die Auswahl. Ein weiterer Hersteller baut genau diese Anlagen seit zwanzig Jahren. Er kommt nicht vor. Sein Vertrieb merkt davon nichts. Eine Anfrage, die nie entsteht, fällt nicht auf.

Was die Zahlen sagen

Einkäufer fangen bei der KI an

Einordnung: Die G2-Befragung betrifft Käufer von Business-Software, nicht von Maschinen. Wir zeigen sie, weil sie das Verhalten am klarsten misst. Für Maschinenbau liegt uns keine vergleichbare Messung vor. Den Trend halten wir für übertragbar, die Höhe der Zahlen nicht.

Ein Blick in den Einkauf selbst: Die Befragung „State of Source-to-Pay Digitization 2025“ (Ardent Partners im Auftrag von Ivalua, 358 Einkaufsleiter weltweit) kommt zu dem Ergebnis, dass fast die Hälfte der Befragten KI in irgendeiner Form nutzt. Etwa ein Drittel setzt sie für Aufgaben wie Lieferantensuche, Ausgabenanalyse oder Vertragsprüfung ein. Einordnung: weltweite Stichprobe, beauftragt von einem Softwareanbieter, die Lieferantensuche wird nicht einzeln ausgewiesen. Sie zeigt eine Richtung, keine Marktgröße für Österreich.

Industrieunternehmen sind in KI-Antworten schwer zu finden

Die Agentur morefire hat im Sommer 2026 untersucht, wie deutsche B2B-Industrieunternehmen in KI-Antworten vorkommen. Dafür wurden 62 Unternehmen mit je 10 neutralen Kategoriefragen ohne Markennamen in 4 KI-Systemen (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot) abgefragt, jede Frage fünfmal. Ergebnis: 12.250 ausgewertete Antworten.

Eine zweite, kleinere Untersuchung kommt zu einem ähnlichen Bild. Johannes Bopp GmbH testete 24 produzierende Mittelständler aus Maschinenbau, Präzisionsfertigung und Automotive mit 960 Einkäufer-Fragen. In 93 % der Anfragen wurde das getestete Unternehmen nicht genannt. 10 von 24 Unternehmen kamen in keinem der vier Systeme vor.

Einordnung: Beide Studien stammen von Anbietern, die selbst GEO-Dienstleistungen verkaufen. Die Bopp-Studie ist laut eigener Angabe nicht repräsentativ. morefire untersuchte den deutschen Markt auf Deutsch. Für Österreich gibt es keine vergleichbare Erhebung. Die Größenordnung ist trotzdem eindeutig: Wer nicht nachsieht, weiß es nicht.

Der Maschinenbau ist international. Gefunden wird man trotzdem lokal-sprachlich.

Wer knapp vier von fünf Euro im Ausland verdient, wird oft von Menschen gesucht, die ihn nicht persönlich kennen. Sie fragen auf Deutsch, Englisch oder in ihrer Landessprache. Eine Empfehlung von Kollegen gibt es dann nicht immer. Es bleibt die Antwort der KI.

Woher die KI ihre Antworten nimmt

Die KI liest nicht nur Ihre Website. Sie sucht beim Antworten und baut ihr Bild aus vielen Quellen zusammen. In der morefire-Studie kamen nur 5 % der Zitierungen von den Unternehmen selbst. Die häufigsten Quellen waren:

Die zehn häufigsten Quellen machen zusammen 18,8 % aller 118.099 Zitierungen aus. Eine überschaubare Zahl von Lieferantenportalen, Branchenverzeichnissen und Fachseiten entscheidet mit, wer genannt wird. Wer dort fehlt oder mit widersprüchlichen Angaben auftaucht, fehlt auch in der Antwort.

Größe schützt nicht

• Unternehmensgröße, Zertifikate und Google-Platzierung zeigten in der Bopp-Studie keinen verlässlichen Zusammenhang mit der Sichtbarkeit in KI-Antworten.
• Ein Maschinenbauer erreichte in Gemini 80 %, in Copilot 0 %, bei gleicher Website und gleichen Fragen. Jedes System hat sein eigenes Bild von Ihnen.
• Konzerne dominieren: In der morefire-Studie wurde Siemens in 28 von 62 Kategorien genannt, insgesamt 1.640-mal. Spezialisierte Mittelständler müssen deshalb in den Quellen, die die KI liest, klarer belegt sein als der Konzern, nicht größer.

Was sichtbare Anbieter anders machen

Aus beiden Studien und unserer eigenen Arbeit ergeben sich drei Muster.

Sie sagen konkret, was sie können. „Führender Hersteller“ und „jahrzehntelange Erfahrung“ kann die KI nicht prüfen. Verwertbar sind Verfahren, Toleranzen, Materialien, Normen, Anwendungen und klare Abgrenzungen. Dieses Wissen steckt in jedem technischen Betrieb. Es steht nur selten dort, wo die KI es findet.

Sie sind eindeutig zuordenbar. Firmenname, Standorte, Leistungsspektrum und Produktbezeichnungen stimmen überall überein: auf der Website, in Verzeichnissen, in Presse- und Händlertexten. Wer in einem Verzeichnis „GmbH“ und im nächsten „Anlagenbau KG“ heißt, wird zu zwei halben Unternehmen.

Sie werden außerhalb der eigenen Website bestätigt. Fachartikel in Branchenmedien, vollständige Profile in Lieferantenportalen, Nennungen in Verbandsseiten und Referenzen mit Namen und Zahlen. Bei 95 % Fremdquellen entscheidet sich Sichtbarkeit dort.

So arbeiten wir

Wir machen B2B-Expertise digital sichtbar. Dafür gehen wir in vier Stufen vor, immer in dieser Reihenfolge:

Das Expertise-System für Maschinen- und Anlagenbauer

Für Unternehmen, deren Leistung erst verstanden werden muss, bevor sie gekauft wird, haben wir das Expertise-System gebaut. Es ist keine SEO-Betreuung, keine Content-Flatrate und kein Reporting. Es ist ein laufendes System aus Messen, Entscheiden, Umsetzen und Dokumentieren. Laufend deshalb, weil sich Wettbewerber, Suchergebnisse und KI-Quellen ständig ändern.

Es passt, wenn Ihre Leistung erklärt werden muss, mehrere Anbieter ähnlich wirken und ein Auftrag einen hohen Wert hat. Genau das trifft auf Sondermaschinen, Anlagen und technische Komponenten zu.

Start: die strategische Grundlage (3 Monate)

• Zielgruppen und Kauffragen: Wer fragt die KI was, in welcher Phase?
• Positionierungs- und Themenarchitektur: Welche Leistungen und Anwendungen gehören zu Ihnen?
• Wettbewerbs- und Quellenanalyse: Welche Portale und Verzeichnisse nennen Ihre Wettbewerber, aber nicht Sie?
• Autoritätsbelege: Referenzen, Normen, Zertifikate, Kennzahlen, die sich prüfen lassen
• Ausgangslage in Google und in der KI-Suche, als gemeinsame Messgröße

Danach: jeden Monat derselbe Ablauf

Was in den Umsetzungspaketen stecken kann

Rahmen, Dauer und Preis

Nicht passend ist es, wenn ein Auftrag bei Ihnen nur wenige tausend Euro wert ist, Sie kurzfristige Lead-Garantien erwarten oder intern die Zeit für Freigaben fehlt.

Expertise-System ansehen →

Warum HeyFinders

Positionierung zuerst. Wir beginnen mit der Frage, wofür Sie bekannt sein wollen. Sichtbarkeit ohne Positionierung ist austauschbar, und gerade im Maschinenbau sehen viele Anbieter für Außenstehende gleich aus.

Belege statt Behauptungen. Die KI glaubt keiner Website, die nur über sich selbst spricht. Erst unabhängige Quellen machen Ihre Aussagen glaubwürdig. Darum bauen wir Autorität außerhalb Ihrer Website auf: dort, wo laut Studie 95 % der Zitierungen herkommen.

Google und KI-Suche zusammen. Wir sehen KI-Suche als Erweiterung der Recherche, nicht als Ersatz für Google. Viele Signale entstehen im selben Umfeld. Wer beides getrennt betreut, doppelt die Arbeit.

Eine Verantwortung. Positionierung, SEO, KI-Suche, Inhalte und externe Quellen kommen von einem Partner. Sie müssen nichts zwischen Agenturen übersetzen.

Ihr Fachwissen, unser Handwerk. Sie kennen die Anlage, die Norm und die Toleranz. Wir machen daraus Aussagen, die ein Mensch versteht und eine KI zitieren kann. Von Ihnen brauchen wir einen Steuerungstermin im Monat und Freigaben. Den Rest übernehmen wir.

Direkter Kontakt, keine Versprechen, die niemand halten kann. Gründer und Geschäftsführer Manuel Schmöllerl beschäftigt sich seit 1998 mit Suchmaschinen und seit 2024 mit KI-Suche und GEO. Wir garantieren keine Rankings und keine KI-Nennungen. Zugesagt sind Methode, Umsetzung und transparente Messung, mit Frühindikatoren wie Fragenabdeckung und externer Präsenz und Wirkungsindikatoren wie KI-Nennungen und qualifizierten Anfragen.

Der Weg

1. Kostenloser Check. Auf heyfinders.com/check sehen Sie, ob ChatGPT Sie bei den Fragen Ihrer Kunden nennt. Der Check prüft ChatGPT.
2. GEO-Audit. Er baut auf dem Check auf, zeigt die größte Lücke und den größten Hebel und prüft mehr als ein System. Einführungspreis € 990 netto (regulär € 1.500 netto), gültig bei Beauftragung bis 31.12.2026.
3. Expertise-System. Drei Monate Startphase mit strategischer Grundlage, danach der monatliche Zyklus.

Keine Garantie auf Nennungen. Dieselbe Frage wird je nach System und Durchlauf unterschiedlich beantwortet. Wer eine Nennung zusichert, verspricht etwas, das er nicht halten kann. Wir messen, ob sich Ihre Sichtbarkeit über mehrere Fragen, Systeme und Wochen hinweg verbessert.

Welche Fragen Ihre Kunden der KI stellen

Das ist die Grundlage für den Check. Jede Branche hat eigene Fragen. Diese sind typisch für Maschinen- und Anlagenbau:

Wichtig: Gute Testfragen enthalten nie Ihren Firmennamen. Sie beschreiben nur die Aufgabe. Wenn Sie nur dann auftauchen, wenn man Sie schon kennt, ist das keine Sichtbarkeit.

Für wen das besonders gilt

• Sondermaschinenbau und Anlagenbau: Erklärungsbedürftige Projekte, lange Entscheidungswege, wenige Anbieter pro Nische
• Hersteller von Komponenten und Zulieferer: Konstrukteure recherchieren Bauteile und Normen vorab in KI-Systemen
• Hersteller mit Händlernetz: Händler- und Distributorprofile sind externe Bestätigung und werden häufig zitiert
• Industrieservice und Instandhaltung: Gleiche Logik, oft mit zusätzlichem Bedarf an Fachkräften