Executive Summary
B2B-Entscheider nutzen ChatGPT, Claude und Perplexity zunehmend als ersten Filter bei der Suche nach IT-Dienstleistern – lange bevor sie Angebote einholen oder Empfehlungen aus dem Netzwerk aktivieren. Laut Gartner 2026 verlagern sich 68% aller B2B-Rechercheanfragen auf KI-Systeme die direkte Antworten liefern. Für IT-Systemhäuser bedeutet das: Wer bei ChatGPT und Co. nicht sichtbar ist, fliegt aus dem Shortlist-Prozess heraus ohne je kontaktiert zu werden. Die Ironie: Gerade IT-Systemhäuser – technisch die kompetentesten Akteure am Markt – sind bei ihrer eigenen KI-Sichtbarkeit erschreckend schlecht aufgestellt. 56% aller DACH-Mittelständler fehlen in KI-Empfehlungen vollständig. Dieser Artikel erklärt warum, zeigt den konkreten Mechanismus, und gibt einen sofortigen Aktionsrahmen.
Ein Geschäftsführer eines Produktionsunternehmens mit 80 Mitarbeitern in Nürnberg sucht ein neues IT-Systemhaus. Sein bisheriger Dienstleister hat gekündigt, NIS-2 steht an, die Cloud-Migration soll endlich stattfinden. Er hat keine Zeit für wochenlange Recherche. Er öffnet ChatGPT und tippt:
„Welches IT-Systemhaus in Nürnberg würdest du für einen produzierenden Mittelständler mit 80 Mitarbeitern empfehlen – mit Erfahrung in NIS-2-Compliance und Microsoft Azure?"
ChatGPT nennt zwei Namen. Keiner davon ist Ihr Systemhaus. Nicht weil Ihr Systemhaus schlechter ist. Nicht weil die Genannten mehr Erfahrung haben. Sondern weil ChatGPT die digitalen Signale nicht findet die es für diese spezifische Empfehlung braucht.
Der Geschäftsführer kontaktiert die zwei genannten Systemhäuser. Sie stehen auf seiner Shortlist. Sie kommen nicht drauf.
Dieses Szenario wiederholt sich täglich. In Nürnberg, Hamburg, Stuttgart, Köln – überall wo B2B-Entscheider KI-Assistenten als ersten Recherche-Filter einsetzen. Und der Anteil dieser Entscheider wächst schneller als irgendjemand vor zwei Jahren erwartet hätte.
Die Ironie des Problems: IT-Profis mit dem blinden Fleck
Es gibt eine besondere Spannung bei diesem Thema die offen angesprochen werden sollte: IT-Systemhäuser sind technisch die kompetentesten Unternehmen in ihrem Markt. Sie migrieren ihre Kunden in die Cloud, implementieren KI-gestützte Prozesse, beraten zu Cybersecurity, und erklären Geschäftsführern warum digitale Transformation kein Aufschubthema mehr ist.
Und gleichzeitig ist die eigene digitale KI-Sichtbarkeit bei der Mehrheit dieser Unternehmen erschreckend schlecht aufgestellt. Kein Bing Places-Profil obwohl ChatGPT Bing als primäre Live-Datenquelle nutzt. Keine maschinenlesbaren Zertifizierungsdaten obwohl Microsoft-Gold-Partner-Status ein starkes Empfehlungssignal wäre – das Thema Schema Markup für KI ist in der Branche weitgehend unbearbeitet. Generische Leistungsbeschreibungen obwohl Branchenspezialisierungen der entscheidende Differenzierungsfaktor bei KI-Empfehlungen sind.
Das ist kein Vorwurf – es ist eine strukturelle Beobachtung. Wer täglich die digitale Infrastruktur anderer Unternehmen optimiert, hat selten Zeit und Blickwinkel für die eigene. Und KI-Sichtbarkeit ist ein so neues Thema dass selbst technikaffine Unternehmen noch nicht systematisch damit begonnen haben.
Die Chance dahinter: Weil die Konkurrenz genauso wenig aktiv ist, ist der Vorsprungsraum für IT-Systemhäuser die jetzt handeln außergewöhnlich groß. In den meisten Städten und Regionen gibt es noch keinen dominanten KI-sichtbaren IT-Dienstleister. Diese Position zu besetzen ist jetzt möglich. In 18 Monaten wird es deutlich schwerer sein.
Wie B2B-Entscheider heute IT-Systemhäuser recherchieren
Der klassische B2B-Kaufprozess für IT-Dienstleistungen sah so aus: Empfehlung aus dem Netzwerk, Google-Suche, drei Websites vergleichen, zwei Angebote einholen. Dieser Prozess hat sich in den letzten 24 Monaten fundamental verändert – nicht ersetzt, aber erweitert und verschoben.
KI-Assistenten haben sich als erster Filter vor der eigentlichen Recherche etabliert. Ein Entscheider der ein IT-Systemhaus sucht, macht heute häufig folgendes: Er formuliert seine Anforderungen in einem ChatGPT-Prompt, bekommt 1–3 Empfehlungen, googelt diese Empfehlungen dann noch einmal zur Verifikation, und beginnt erst danach die klassische Anbieter-Recherche. Wer in Schritt 1 fehlt, kommt in Schritt 2 und 3 nicht mehr vor.
Besonders relevant: Claude (Anthropic) hat im Enterprise-Segment bereits 40% Marktanteil und wird von technisch versierten Entscheidern – also genau der Zielgruppe von IT-Systemhäusern – überproportional häufig eingesetzt. Claude bevorzugt dabei technisch strukturierte, inhaltlich tiefe Antworten – und zitiert bevorzugt Quellen die eben diese Tiefe in ihren Inhalten zeigen.
| KI-Plattform | Relevanz für IT-B2B | Primäre Datenquelle | Was besonders zählt |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Sehr hoch – größte Nutzerbasis | Bing, Brand Mentions, Website | Bing-Indexierung, NAP-Konsistenz, Content-Aktualität |
| Claude | Sehr hoch – 40% Enterprise-Anteil | Strukturierte Web-Inhalte | Technische Tiefe, XML-Struktur, klare Spezialisierungen |
| Perplexity | Hoch – B2B-Recherche | Eigener Crawler, Echtzeit | Aktualität, Quelltransparenz, Fachmedien-Erwähnungen |
| Microsoft Copilot | Mittel-hoch – Microsoft-Kontext | Bing, Microsoft-Ökosystem | Microsoft-Partnerstatus, Azure-Kompetenz |
| Google Gemini | Mittel – wächst durch AI Overviews | Google Business Profile, Search | GBP-Vollständigkeit, Google-Präsenz |
Was ChatGPT sieht wenn jemand nach Ihrem Systemhaus sucht
Machen Sie diesen Test jetzt: Öffnen Sie ein Inkognito-Fenster, gehen Sie auf chat.openai.com, und geben Sie ein: „Was weißt du über [Ihr Unternehmensname] in [Ihrer Stadt]?"
Was Sie sehen werden, fällt in eine von vier Kategorien:
ChatGPT kennt Sie nicht
Die häufigste Antwort: „Ich habe keine spezifischen Informationen über dieses Unternehmen." Das bedeutet: Kein ausreichender digitaler Fußabdruck. Kein Bing-Places-Profil, keine externen Erwähnungen, kein Schema Markup, keine KI-lesbaren Inhalte. Sie existieren für KI-Assistenten nicht als eigenständige Entität – und damit auch nicht als Empfehlungskandidat. Eine ausführliche Diagnose dieses Problems finden Sie in unserem Beitrag ChatGPT findet mein Unternehmen nicht.
ChatGPT kennt Sie vage – aber nicht spezifisch genug
ChatGPT weiß dass es Ihr Unternehmen gibt, kann aber keine konkreten Stärken, Spezialisierungen oder Differenzierungsmerkmale benennen. Bei Empfehlungsanfragen – „Welches IT-Systemhaus empfiehlst du für NIS-2-Beratung?" – erscheinen Sie nicht, weil die spezifischen Kompetenz-Signale fehlen. Sie sind bekannt, aber nicht empfehlbar. Das ist die frustrierendste Situation: Sie werden gefunden wenn man gezielt sucht, aber nicht empfohlen wenn man nach Lösungen fragt.
ChatGPT nennt falsche oder veraltete Informationen
ChatGPT halluziniert Details über Ihr Unternehmen – falsche Adresse, veraltete Leistungsbeschreibung, nicht mehr gültige Zertifizierungen, oder die Kompetenzen eines anderen Systemhauses werden mit Ihnen vermischt. Das passiert wenn widersprüchliche Datenpunkte über mehrere Quellen vorliegen. Für ein IT-Systemhaus ist das besonders schädlich: Ein Entscheider der falsche Informationen über Ihre Kompetenzen bekommt, wird Sie nicht kontaktieren – oder mit falschen Erwartungen ins erste Gespräch kommen.
ChatGPT kennt Sie korrekt und empfiehlt Sie aktiv
Das Ziel. ChatGPT beschreibt Ihr Systemhaus korrekt, benennt Ihre Kernkompetenzen, nennt relevante Zertifizierungen, und empfiehlt Sie bei passenden Anfragen. Dieser Status erfordert Arbeit – aber er ist erreichbar, und er bringt messbare Ergebnisse in Form von qualifizierten Erstkontakten.
Prüfen Sie Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit in 60 Sekunden
Der kostenlose KI-Sichtbarkeits-Check von WinLocal prüft automatisch ob ChatGPT, Gemini und Perplexity Ihr Systemhaus kennen und empfehlen – mit sofortigem strukturiertem Ergebnis.
Jetzt KI-Check starten →Warum Google-Sichtbarkeit kein Schutz vor KI-Unsichtbarkeit ist
Viele IT-Systemhäuser haben in den letzten Jahren erheblich in SEO, Google Ads und Google Business Profile investiert. Das war richtig und ist weiterhin wichtig. Aber es schützt nicht vor KI-Unsichtbarkeit.
Der Grund ist technisch: ChatGPT – das meistgenutzte KI-System für B2B-Recherchen – nutzt Bing, nicht Google, als primäre Live-Datenquelle. Das bedeutet: Ihre Google-Rankings, Ihre Google-Bewertungen, Ihr perfekt gepflegtes Google Business Profile – für ChatGPT-Live-Suchen sind diese Signale irrelevant. Was zählt ist ob Ihre Website bei Bing indexiert ist, ob Sie ein vollständiges Bing Places-Profil haben, und ob Bing Ihre Inhalte als relevant für IT-Dienstleistungsanfragen bewertet.
Prüfen Sie das jetzt: Gehen Sie auf bing.com und suchen Sie nach Ihrem Unternehmensnamen. Erscheinen Sie? Mit korrekten Informationen? Wenn nicht, haben Sie eine fundamentale Lücke in Ihrer ChatGPT-Sichtbarkeit – unabhängig davon wie gut Sie bei Google aufgestellt sind.
Die fünf KI-Sichtbarkeits-Signale die für IT-Systemhäuser entscheidend sind
IT-Systemhäuser haben gegenüber vielen anderen Branchen einen besonderen Vorteil: Sie können die Signale die KI-Systeme für Empfehlungen auswerten, direkt aus ihren bestehenden Differenzierungsmerkmalen aufbauen. Zertifizierungen, Branchenspezialisierungen, Referenzprojekte – all das ist wertvolles KI-Futter das nur richtig aufbereitet werden muss.
Signal 1: Zertifizierungen und Partnerstatus – maschinenlesbar
Microsoft Gold Partner, Azure Expert MSP, ISO 27001, BSI-IT-Grundschutz-Zertifikat – das sind starke Vertrauenssignale die B2B-Entscheider bei der Auswahl eines IT-Systemhauses aktiv suchen. ChatGPT und Claude werten diese Zertifizierungen aus wenn sie klar und maschinenlesbar auf der Website vorhanden sind.
Das Problem in der Praxis: Viele Systemhäuser kommunizieren ihre Zertifizierungen in Bild-Form (Partner-Logos) aber nicht als Text. KI-Crawler lesen keine Bilder – sie lesen Text. Ein Microsoft Gold Partner Badge als JPG ist für ChatGPT nicht vorhanden. Derselbe Status als klar formulierter Text – „[Unternehmensname] ist seit 2019 Microsoft Gold Partner und Azure-zertifizierter Managed Service Provider" – ist ein starkes, klar interpretierbares Empfehlungssignal. Eine technische Vertiefung dazu finden Sie in unserem Leitfaden zu Structured Data und Schema Markup für KI.
Signal 2: Branchenspezialisierungen als inhaltliche Anker
B2B-Entscheider suchen nicht nach einem generischen IT-Dienstleister. Sie suchen nach einem Systemhaus das ihre Branche kennt. „IT-Systemhaus mit Erfahrung in produzierenden Unternehmen", „IT-Dienstleister für Kanzleien und Steuerberater", „Managed Service Provider für Gesundheitseinrichtungen" – das sind Suchanfragen die täglich gestellt werden.
ChatGPT kann diese spezifischen Empfehlungen nur dann geben wenn die Branchenspezialisierung als inhaltliches Signal auf der Website und in anderen Quellen verankert ist. Eine eigene Landingpage für jede betreute Branche – mit konkreten Leistungsbeschreibungen, typischen Herausforderungen, und spezifischen Referenzprojekten – ist dabei deutlich wirkungsvoller als eine generische „Branchen"-Seite mit Logos.
Signal 3: Referenzprojekte mit inhaltlicher Substanz
Referenzprojekte sind für IT-Systemhäuser das was Bewertungstexte für lokale Dienstleister sind: die inhaltlichste Datenquelle aus der KI-Systeme Kompetenz-Signale extrahieren. Aber nur wenn sie inhaltlich substanziell beschrieben sind. Wie sehr Bewertungen die KI-Sichtbarkeit beeinflussen, gilt im B2B-Kontext analog für ausführlich beschriebene Cases.
Eine Referenz die schreibt „Wir haben für Unternehmen X die IT modernisiert – erfolgreich und pünktlich" gibt ChatGPT keine verwertbaren Signale. Eine Referenz die beschreibt: „Migration von 120 Windows-7-Arbeitsplätzen auf Microsoft 365 inklusive Azure AD, Einführung von MFA und Endpoint Detection, NIS-2-konforme Netzwerksegmentierung – für ein produzierendes Unternehmen mit 85 Mitarbeitern in 12 Wochen" – diese Referenz ist für ChatGPT ein präzises Kompetenz-Signal das bei genau solchen Anfragen ausgewertet wird.
Signal 4: Lokale Präzision statt generischer Reichweiten-Aussagen
IT-Systemhäuser kommunizieren ihren Servicebereich häufig zu vage: „Wir betreuen Unternehmen in ganz Deutschland" oder „Bundesweiter Remote-Support mit regionalem Vor-Ort-Service". Für ChatGPT-Suchanfragen die explizit regional sind – „IT-Systemhaus in Nürnberg", „IT-Dienstleister für Hamburg Altona" – sind diese Aussagen wenig hilfreich.
Was ChatGPT für regionale Empfehlungen braucht: Explizite Ortsnennung in der Unternehmensidentität (Website, GBP, Bing Places), standortspezifische Inhalte wenn mehrere Standorte vorhanden sind, und lokale Referenzprojekte die den konkreten Einsatzort nennen – natürlich mit Einverständnis des Referenzkunden. Wer mehrere Standorte betreibt, kennt das Problem aus unserem Beitrag zu Standort-Sichtbarkeit bei Multi-Location-Unternehmen.
Signal 5: Aktuelle technische Fachkompetenz im Content
KI-Systeme bevorzugen aktuelle Inhalte. Im IT-Bereich ist Aktualität besonders kritisch – weil sich Technologien, Standards und Bedrohungslagen schnell ändern. Ein Systemhaus das seinen letzten Blogbeitrag oder seine letzte Leistungsbeschreibung vor 18 Monaten geschrieben hat, sendet das Signal: möglicherweise nicht mehr auf dem aktuellen Stand.
Regelmäßige Fachbeiträge zu aktuellen IT-Themen – NIS-2, Microsoft Copilot, Zero-Trust-Architekturen, aktuelle Cyberbedrohungen – sind für IT-Systemhäuser der stärkste Content-Hebel. Sie signalisieren gleichzeitig Aktualität, Kompetenz und thematische Relevanz.
Der 20-Minuten-Test: Wie sichtbar sind Sie wirklich?
Bevor Sie in Optimierungsmaßnahmen investieren, brauchen Sie eine ehrliche Bestandsaufnahme. Hier ist der strukturierte Selbsttest für IT-Systemhäuser – mit konkreten Prompts und einer Bewertungsmatrix. Eine ausführliche, branchenübergreifende Anleitung zum gleichen Vorgehen finden Sie in unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung zum KI-Sichtbarkeits-Test:
| Test | Prompt | Gut-Ergebnis | Problem-Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Entity-Check | „Was weißt du über [Ihr Name] in [Stadt]?" | Korrekte Beschreibung mit Kompetenzen | Nicht bekannt oder falsche Daten |
| Empfehlungstest allgemein | „Welches IT-Systemhaus in [Stadt] empfiehlst du?" | Sie erscheinen in der Antwort | Wettbewerber erscheinen, Sie nicht |
| Spezialisierungs-Test | „IT-Systemhaus [Stadt] mit [Ihre Kernkompetenz]" | Sie werden als Spezialist genannt | ChatGPT kann keine spezifische Empfehlung geben |
| Zertifizierungs-Test | „Microsoft Gold Partner IT [Stadt/Region]" | Sie erscheinen mit korrektem Partnerstatus | Wettbewerber erscheinen oder keine Antwort |
| Bing-Check | Direkte Suche auf bing.com nach Ihrem Namen | Vollständiger, aktueller Eintrag | Kein Eintrag oder veraltete Informationen |
Führen Sie jeden Test in einem neuen Inkognito-Fenster durch. Dokumentieren Sie die Ergebnisse. Dann wissen Sie wo Sie stehen – und wo der größte Hebel liegt. Wer das Ergebnis langfristig mit klaren KPIs messen möchte, findet hier den passenden Mess-Rahmen.
Was die nächsten 12 Monate entscheiden
Der Konsolidierungsdruck im deutschen IT-Systemhaus-Markt ist real: 2024 haben zehn der Top-25-Systemhäuser Wettbewerber zugekauft. Der Markt verdichtet sich. In diesem Umfeld wird die Fähigkeit qualifizierte Neukunden digital zu gewinnen – ohne auf Empfehlungsnetzwerke oder teure Kaltakquise angewiesen zu sein – zu einem echten Differenzierungsvorteil.
KI-Sichtbarkeit ist dabei kein isoliertes Thema. Sie ist der nächste Layer der Neukundengewinnung: nach Website, nach SEO, nach Google Business Profile, nach LinkedIn. Jedes dieser Layer war einmal neu. Jedes hat sich schneller als erwartet als Standard etabliert. KI-Sichtbarkeit ist gerade in dem Moment in dem sich entscheidet wer früh dabei ist – und wer aufholt.
Der entscheidende Unterschied zu früheren Digitalisierungswellen: Im B2B-IT-Bereich sind die Entscheider technisch versiert. Sie adoptieren KI-Tools früher und konsequenter als andere Branchen. Das bedeutet: Für IT-Systemhäuser ist die Verschiebung der B2B-Recherche hin zu KI-Assistenten schneller und vollständiger als in anderen Sektoren.
Die zentrale Frage: Wenn ein potenzieller Kunde ChatGPT nach dem besten IT-Systemhaus in Ihrer Region fragt – erscheinen Sie? Wenn nicht: Wer erscheint stattdessen? Und was ist dieser Sichtbarkeitsvorsprung Ihrem Wettbewerber wert?
Sofortige nächste Schritte
KI-Bestandsaufnahme – heute
Führen Sie den 20-Minuten-Test aus diesem Artikel durch. Nutzen Sie die fünf Prompt-Typen und dokumentieren Sie die Ergebnisse für Ihr Systemhaus und Ihre zwei stärksten regionalen Wettbewerber. Alternativ: Der kostenlose KI-Sichtbarkeits-Check von WinLocal automatisiert diesen Prozess und liefert ein sofortiges strukturiertes Ergebnis.
Bing-Lücke schließen – diese Woche
Registrieren Sie sich auf webmaster.bing.com und richten Sie Bing Places for Business ein oder aktualisieren Sie Ihren bestehenden Eintrag. Reichen Sie Ihre XML-Sitemap ein. Das ist kostenlos, dauert unter einer Stunde, und hat direkten positiven Effekt auf Ihre ChatGPT-Sichtbarkeit. Die meisten Ihrer Wettbewerber haben diesen Schritt noch nicht getan.
Zertifizierungen textuell verankern – diesen Monat
Stellen Sie sicher dass alle Ihre relevanten Zertifizierungen und Partnerstatus als klarer Text auf Ihrer Website stehen – nicht nur als Bild-Logos. Fügen Sie auf Ihrer Über-uns-Seite und auf den Leistungsseiten explizite Textformulierungen ein: „Als Microsoft Gold Partner und ISO-27001-zertifiziertes IT-Systemhaus..." Das sind die maschinenlesbaren Signale die ChatGPT bei Zertifizierungs-spezifischen Suchanfragen auswertet.
Starten Sie mit Ihrer KI-Sichtbarkeits-Analyse
Der kostenlose KI-Check zeigt Ihnen in 60 Sekunden wie sichtbar Ihr IT-Systemhaus bei ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity ist – als Ausgangspunkt für eine systematische Strategie.
Kostenloser KI-Check → KI Booster für IT-Unternehmen →Häufige Fragen: KI-Sichtbarkeit für IT-Systemhäuser
Warum ist KI-Sichtbarkeit für IT-Systemhäuser besonders wichtig?
Weil B2B-Entscheider KI-Assistenten bereits als primären Recherche-Kanal nutzen. Laut Gartner 2026 verlagern sich 68% aller B2B-Rechercheanfragen auf Systeme die direkte Antworten liefern. Wer als IT-Systemhaus bei ChatGPT nicht erscheint, kommt in den Shortlist-Prozess gar nicht erst – unabhängig von Google-Ranking oder Empfehlungsmarketing.
Wie viele IT-Systemhäuser sind in Deutschland bei ChatGPT sichtbar?
Die überwiegende Mehrheit der rund 2.976 deutschen IT-Systemhäuser ist bei ChatGPT nicht oder fehlerhaft sichtbar. Eine maxonline-Studie aus April 2026 zeigt dass 56% aller DACH-Mittelständler in KI-Empfehlungen vollständig fehlen und nur 3% korrekt dargestellt werden. Für IT-Systemhäuser die jetzt handeln, ist das eine außergewöhnliche Chance: Der Wettbewerb um KI-Sichtbarkeit hat in dieser Branche noch kaum begonnen.
Welche Signale wertet ChatGPT bei der Suche nach einem IT-Systemhaus aus?
ChatGPT bewertet IT-Systemhäuser anhand von: Zertifizierungen und Partnerstatus die klar als Text kommuniziert werden, Branchenspezialisierungen als inhaltliche Signale, Bewertungsqualität mit konkreten Projektbeschreibungen, NAP-Konsistenz über alle Plattformen, und Aktualität des Contents. Claude – besonders stark im Enterprise-Segment – bevorzugt zusätzlich technisch tiefe, strukturierte Inhalte mit klarer Fachkompetenz.
Was ist der Unterschied zwischen klassischem SEO und KI-Sichtbarkeit für IT-Systemhäuser?
Klassisches SEO optimiert für Google-Rankings – eine Liste aus der der Nutzer wählen kann. KI-Sichtbarkeit optimiert dafür als einzige oder erste Empfehlung zu erscheinen. ChatGPT nennt einen, maximal drei Anbieter. Zudem nutzt ChatGPT Bing als primäre Live-Datenquelle – kein Google-Ranking schützt vor ChatGPT-Unsichtbarkeit.
Welche KI-Plattformen sind für IT-Systemhäuser im B2B-Kontext am relevantesten?
Drei Plattformen dominieren: ChatGPT ist mit über 800 Millionen wöchentlichen Nutzern der wichtigste Startpunkt. Claude hat im Enterprise-Segment bereits 40% Marktanteil und wird von technisch versierten Entscheidern überproportional genutzt. Perplexity ist in recherche-intensiven B2B-Kontexten besonders relevant. Für Microsoft-Partner ist Copilot ein vierter relevanter Kanal.
Wie kann ein IT-Systemhaus seinen KI-Sichtbarkeits-Status sofort prüfen?
Drei sofortige Tests: Erstens ChatGPT direkt befragen: „Welches IT-Systemhaus in [Ihrer Stadt] würdest du für mittelständische Unternehmen empfehlen?" Zweitens denselben Test in Gemini und Perplexity wiederholen. Drittens den kostenlosen KI-Sichtbarkeits-Check auf ki-sichtbarkeit.net starten – er prüft automatisch mehrere KI-Systeme mit branchenspezifischen Prompts.