Wie wird meine Software in ChatGPT und AI Overviews empfohlen?

„Welches Tool eignet sich für Zeiterfassung in einer Agentur mit 20 Mitarbeitenden?“ Fragen wie diese stellen Entscheider heute nicht mehr nur bei Google, sondern direkt in ChatGPT, Perplexity oder Gemini. Auch die AI Overviews in der Google-Suche fassen bei solchen Fragen häufig mehrere Anbieter zusammen. Für SaaS-Unternehmen stellt sich damit eine neue Frage: Wie kommt die eigene Software in diese Antworten? Dieser Artikel erklärt, wie KI-Systeme Empfehlungen bilden, welche Inhalte helfen und wie Sie Ihre Sichtbarkeit realistisch messen.

Kurz gesagt: Ihre Software wird in ChatGPT und AI Overviews eher empfohlen, wenn sie auf der eigenen Website klar einem Anwendungsfall zugeordnet ist und gleichzeitig auf vielen unabhängigen Quellen wie Bewertungsportalen, Vergleichsartikeln und Fachmedien genannt wird. Eine Garantie für Nennungen gibt es nicht, aber die Wahrscheinlichkeit lässt sich gezielt erhöhen und messen.

Wie bilden ChatGPT und AI Overviews ihre Empfehlungen?

KI-Systeme bilden Empfehlungen aus zwei Quellen: aus dem Wissen, das sie im Training gelernt haben, und aus Webseiten, die sie bei einer Anfrage live abrufen. Je häufiger und konsistenter eine Software in Verbindung mit einem Anwendungsfall genannt wird, desto eher taucht sie in der Antwort auf.

Bei der Live-Suche greifen ChatGPT und andere Assistenten auf Suchindizes zurück, die AI Overviews auf den Google-Index. Die Systeme formulieren dabei oft mehrere Teilsuchen, etwa „beste Zeiterfassung Agentur“, „Zeiterfassung DSGVO Hosting Deutschland“ und „Zeiterfassung Projektabrechnung Vergleich“. Die Seiten, die für diese Teilsuchen gut ranken und klare Aussagen enthalten, werden bevorzugt zitiert. Klassisches SEO bleibt damit die Grundlage, ergänzt um die Frage, wie gut Ihre Inhalte von einem Sprachmodell verstanden und zusammengefasst werden können.

Wichtig ist auch, wer über Sie spricht. Eine Software, die nur auf der eigenen Website als „führend“ bezeichnet wird, hat für ein Sprachmodell wenig Gewicht. Eine Software, die in Bewertungsportalen, Fachartikeln, Foren und Vergleichslisten wiederholt für einen bestimmten Einsatzzweck genannt wird, wirkt dagegen etabliert.

Warum sind Use-Case-Seiten so wichtig?

Use-Case-Seiten sind wichtig, weil Nutzer KI-Assistenten fast immer nach einer Lösung für eine konkrete Situation fragen, nicht nach einem Produktnamen. Wenn Ihre Website nur „All-in-One-Plattform für moderne Teams“ sagt, kann ein Sprachmodell Ihr Produkt keiner Frage zuordnen.

Eine gute Use-Case-Seite beschreibt eine Zielgruppe und ein Problem so konkret wie möglich:

• Für wen ist die Lösung gedacht, etwa „Steuerkanzleien mit 5 bis 50 Mitarbeitenden“?
• Welches Problem wird gelöst und wie sah der Ablauf vorher aus?
• Welche Funktionen sind dafür relevant, mit Screenshots oder kurzen Beschreibungen?
• Welche Integrationen gibt es, etwa DATEV, Personio, Microsoft 365 oder bexio für die Schweiz?
• Welche Rahmenbedingungen gelten: Hosting-Standort, DSGVO, Schweizer Datenschutzgesetz, Preise in EUR oder CHF?
• Wo liegen die Grenzen, für wen ist das Produkt nicht geeignet?

Der letzte Punkt wirkt ungewohnt, ist aber wertvoll. Klare Aussagen über die Grenzen machen eine Seite glaubwürdiger und helfen KI-Systemen, Ihr Produkt den richtigen Anfragen zuzuordnen.

Lohnen sich Vergleichs- und Alternativenseiten?

Ja, Vergleichs- und Alternativenseiten lohnen sich, weil Nutzer KI-Assistenten sehr häufig nach Alternativen zu bekannten Tools oder nach direkten Vergleichen fragen. Seiten wie „Alternative zu Tool X für den Mittelstand“ oder „Tool A vs. Tool B“ liefern genau die strukturierten Informationen, die in solche Antworten einfließen.

Damit diese Seiten funktionieren, müssen sie fair sein. Ein Vergleich, in dem das eigene Produkt in jeder Zeile gewinnt, wird von Lesern und vermutlich auch von KI-Systemen kaum als neutrale Quelle wahrgenommen. Nennen Sie, wofür der Wettbewerber besser geeignet ist, und belegen Sie Ihre Aussagen mit überprüfbaren Fakten wie Funktionsumfang oder veröffentlichten Preisen mit Datum.

Rechtlich ist vergleichende Werbung in Deutschland nach § 6 UWG grundsätzlich zulässig, wenn sie sachlich, nachprüfbar und nicht herabsetzend ist. Österreich und die Schweiz haben eigene, ähnliche Regelungen im jeweiligen UWG. Lassen Sie Vergleichsseiten im Zweifel juristisch prüfen, dieser Hinweis ist keine Rechtsberatung.

Welche Rolle spielen G2, Capterra und OMR Reviews?

Bewertungsportale wie G2, Capterra und OMR Reviews spielen eine große Rolle, weil sie bei vielen Softwarefragen in den Suchergebnissen weit oben stehen und damit häufig als Quelle für KI-Antworten dienen. Ihre Kategorieseiten und Vergleichslisten bündeln genau die Informationen, die ein Sprachmodell für eine Empfehlung braucht.

Für den DACH-Raum ist OMR Reviews besonders relevant, da dort viele deutschsprachige Bewertungen und Kategorien gepflegt werden. G2 und Capterra sind international stärker und wichtig, wenn Sie auch englischsprachige Anfragen erreichen möchten. Sinnvolle Maßnahmen:

1. Profile auf den relevanten Portalen vollständig ausfüllen, mit korrekten Kategorien, Integrationen und Preisangaben.
2. Zufriedene Kunden aktiv und regelmäßig um ehrliche Bewertungen bitten, etwa nach erfolgreichem Onboarding.
3. Auf Bewertungen antworten, auch auf kritische, sachlich und lösungsorientiert.
4. Prüfen, in welchen Kategorien Ihr Produkt erscheint und ob diese zu Ihren Use Cases passen.

Gekaufte oder gefälschte Bewertungen sind tabu. Sie verstoßen gegen die Richtlinien der Portale und können wettbewerbsrechtliche Folgen haben.

Wie entstehen Erwähnungen außerhalb der eigenen Website?

Erwähnungen außerhalb der eigenen Website entstehen vor allem durch Inhalte, die anderen einen Grund geben, über Ihre Software zu schreiben. Für KI-Systeme zählt dabei nicht nur der klassische Backlink, sondern auch die Nennung im passenden Zusammenhang.

• Gastbeiträge und Interviews in Fachmedien Ihrer Zielbranche
• Aufnahme in redaktionelle Vergleichsartikel und „Die besten Tools für …“-Listen
• Einträge in Marktplätzen von Integrationspartnern, etwa im App-Verzeichnis eines CRM-Anbieters
• Eigene Daten oder Umfragen, die andere zitieren können, sauber erhoben und offen dokumentiert
• Präsenz in Communitys und Foren, in denen Ihre Zielgruppe Fragen stellt, ohne plumpe Werbung

Achten Sie darauf, dass Ihr Produkt überall gleich beschrieben wird: gleicher Name, gleiche Kategorie, gleiche Kernaussage. Widersprüchliche Positionierungen erschweren die Zuordnung.

Wie messe ich die Sichtbarkeit meiner Software in KI-Antworten?

Die Sichtbarkeit in KI-Antworten messen Sie am besten mit einem festen Set an Prompts, die Sie regelmäßig in ChatGPT, Perplexity, Gemini und der Google-Suche prüfen. Die Antworten variieren von Abfrage zu Abfrage, deshalb sind einzelne Stichproben wenig aussagekräftig, Trends über mehrere Wochen dagegen schon.

Messgröße	Wie erheben	Aussage
Nennungsrate	20 bis 50 typische Prompts monatlich prüfen	Wie oft wird Ihr Produkt genannt?
Kontext der Nennung	Antworten auswerten	Für welchen Use Case und mit welcher Bewertung?
Zitierte Quellen	Quellenlinks der Antworten erfassen	Welche Seiten nutzt die KI über Sie?
KI-Referral-Traffic	Analytics, Quellen wie chatgpt.com oder perplexity.ai	Wie viele Besucher kommen über KI-Assistenten?
Brand-Suchen	Google Search Console	Steigt die Suche nach Ihrem Produktnamen?

Für den DACH-Raum sollten Sie die Prompts auf Deutsch formulieren und dabei Varianten für Österreich und die Schweiz einbeziehen, etwa „Buchhaltungssoftware Schweiz KMU“ oder „Software für Personalverrechnung Österreich“. Inzwischen gibt es auch spezialisierte Tools für dieses Monitoring, deren Zahlen Sie aber als Näherung verstehen sollten.

Wie fange ich als SaaS-Anbieter am besten an?

Am besten fangen Sie mit einer Bestandsaufnahme an: Prüfen Sie, was ChatGPT und AI Overviews heute über Ihr Produkt und Ihre Kategorie sagen, und welche Quellen dabei genannt werden. Daraus ergeben sich meist schnell die Lücken, etwa fehlende Use-Case-Seiten, unvollständige Profile auf Bewertungsportalen oder keine Präsenz in den wichtigsten Vergleichslisten.

Wie wir Softwareanbieter bei Use-Case-Seiten, Vergleichsseiten und organischer Sichtbarkeit unterstützen, beschreiben wir auf der Seite zu SaaS SEO. Den Schwerpunkt KI-Suche behandeln wir ausführlich unter AI Search und GEO. Wenn Sie wissen möchten, wo Ihr Produkt aktuell steht, ist eine Analyse ein guter Einstieg in SaaS SEO mit klaren nächsten Schritten.

Häufige Fragen

Kann ich dafür bezahlen, in ChatGPT empfohlen zu werden?

Nein, eine bezahlte Platzierung in den organischen Empfehlungen von ChatGPT gibt es nach aktuellem Stand nicht. Werbeformate, die KI-Anbieter einführen, sind als Anzeigen gekennzeichnet und von den eigentlichen Antworten getrennt. Organische Nennungen entstehen über Inhalte und Erwähnungen.

Hilft eine llms.txt-Datei, damit meine Software empfohlen wird?

Eine llms.txt-Datei schadet nicht, ihr Nutzen ist aber bisher nicht belegt. Die großen Anbieter haben nicht bestätigt, dass sie die Datei für Empfehlungen auswerten. Wichtiger sind gut strukturierte, crawlbare Inhalte und Erwähnungen auf unabhängigen Seiten.

Wie schnell wirken Maßnahmen auf KI-Empfehlungen?

Maßnahmen wirken auf die Live-Suche der KI-Systeme oft innerhalb weniger Wochen, sobald neue Seiten indexiert sind und ranken. Auf das trainierte Wissen der Modelle wirken sie erst mit neuen Modellversionen, also deutlich langsamer und schwer vorhersehbar.

Sollte ich KI-Crawler wie GPTBot in der robots.txt blockieren?

Wer in KI-Antworten genannt werden möchte, sollte KI-Crawler in der Regel nicht pauschal blockieren. Prüfen Sie aber, welche Bots welchem Zweck dienen, denn Crawler für das Training und solche für die Live-Suche lassen sich teilweise getrennt steuern.