Interview: Wie bleiben Fertigungsunternehmen digital sichtbar und für KI relevant?

Warum Fachwissen im B2B-Marketing ein unterschätztes Asset ist

Kaufentscheidungen im Manufacturing-Umfeld fallen immer öfter, bevor der Vertrieb überhaupt involviert ist. Rund 70 Prozent der B2B Buying Journey ist bereits abgeschlossen, wenn ein Einkäufer oder eine Einkäuferin zum ersten Mal mit einem Anbieter spricht (6sense B2B Buyer Experience Report).

Der Grund: Konstrukteure, Planer, Instandhalter und Einkäufer recherchieren online über Fachforen, technische Dokumentationen und zunehmend über KI-Antworten.

Wie stellen Marketing-Verantwortliche in Fertigungsunternehmen digitale Sichtbarkeit sicher und entwickeln eine GEO-Strategie, die KI bedient und gleichzeitig das Vertrauen der B2B-Kundschaft stärkt?

Antworten und Empfehlungen gibt Fabian Littau, Director Industry Business bei valantic, im Gespräch mit Darya Basarhina, Vice President Sales & Manufacturing Practice Lead bei valantic.

Manufacturing-Marketing zwischen Fachexpertise und GEO-Content-Strategie 

Fabian, warum ist technische Fachexpertise gerade in der Fertigungsbranche eine wichtige Marketing-Ressource?

Vor allem im B2B-Umfeld entsteht Vertrauen nicht über Werbeslogans oder Hochglanzbroschüren, sondern über nachweisbares Wissen und menschliche Erfahrungswerte. Käuferinnen und Käufer glauben Konstrukteuren, Ingenieuren und Entwicklern, die ihr Handwerk verstehen, ein Problem im Detail erklären und es lösen können. Wer diese Ressource ins Marketing übertragen will, muss das Fachwissen in die Content-Produktion und Kampagnenplanung einbeziehen.

Warum sind diese Expertinnen und Experten oft am wenigsten öffentlich sichtbar?

In den Fachteams fehlt oft die Zeit dafür, Antworten aus einem Beratungsgespräch oder auf Kundenfragen in einen leserlichen Beitrag für LinkedIn, Newsletter oder andere Marketingkanäle zu überführen. Für sie ist die Content-Erstellung eine zusätzliche Aufgabe neben dem Tagesgeschäft. Aber: Mittlerweile kann KI in der Vor- und Aufbereitung vieles abnehmen und dazu beitragen, dass internes Fachwissen einfacher öffentlich wird. Die Aussteuerung der Inhalte liegt dann natürlich in den Händen des Marketings.

Was empfiehlst du Marketingteams, die diese Fachexpertise nutzen möchten, als ersten Schritt?

Es hilft ungemein, drei Personen ausfindig zu machen, die Kundinnen und Kunden am häufigsten technisch beraten. Sie sind die Expertinnen und Experten für die Fragen, Probleme und Themen, die die Zielgruppe beschäftigen, und haben Antworten mit fachlicher Tiefe. Diese Personen sollten einbezogen werden, wenn es an die Planung der nächsten Kampagne oder Content-Serie geht.

Im Kontext digitale Sichtbarkeit ist GEO ein zentrales Thema. Wie verändert es die Content- und MarTech-Strategie, etwa im Vergleich zu SEO?

Klassisches SEO zielt auf das Ranking in Suchmaschinen ab. Bei GEO – also Generative Engine Optimization – geht es darum, dass Sprachmodelle eine Information extrahieren und wiedergeben können. Dafür braucht es in jedem Fall eine maschinenlesbare Struktur und eine saubere Datengrundlage. Das gilt unabhängig von der Branche, egal ob Produktspezifikationen im Anlagenbau oder Sortimentsdaten im Handel. Selbst richtig gute Inhalte, die wertvolles Fachwissen transportieren, bleiben digital unsichtbar, wenn Large Language Models (LLMs) sie nicht lesen und zitieren können. Das muss jedes B2B-Marketingteam in der Content- und GEO-Strategie mitdenken.

Strukturierte Daten als Basis für KI-Sichtbarkeit

Was bedeutet das konkret für Marketingteams im B2B-Umfeld? Worauf sollte zum Beispiel ein Anlagen- und Maschinenbauer achten?

Jede Produkt- und Spezifikationsseite braucht maschinenlesbare Markups nach Schema.org, technische Kennwerte in Tabellenform statt in Fließtext und klare Antworten auf spezifische Fragen wie „Welche Systeme eignen sich für Umgebungstemperaturen über 80 Grad“. Relevanz und Sichtbarkeit für KI entsteht nie allein durch Content. Es liegt im Zusammenspiel der Systeme, die die technischen Kennwerte und Daten bereitstellen – zum Beispiel das PIM-System – und der Struktur, in der die Inhalte eingebettet sind.

Hast du ein Beispiel, wie Produktdatenqualität und GEO im B2B-Marketing Hand in Hand gehen?

Anschaulich wird es zum Beispiel bei Geberit Global und einem BIM Plug-in für Autodesk Revit: Produktdaten sind strukturiert und maschinenlesbar direkt in die Planungssoftware eingebettet, und zwar in einem Format, das auch KI-Systeme gut auslesen und zitieren können.

Was, wenn ein Unternehmen noch keine Idee hat, wie gut es für KI sichtbar ist?

Diese Unternehmen sollten zeitnahe mit einer Bestandsaufnahme starten. Dabei können zwei Formate von valantic unterstützen:

Ein GEO Audit zeigt, wo ein Unternehmen aktuell in KI-Suchergebnissen steht, wie gut es von Sprachmodellen verstanden wird und was Marketing-Verantwortliche direkt umsetzen können, um die Sichtbarkeit in KI-Antworten zu verbessern.

Ein GEO Workshop richtet sich hingegen an Marketing- und Kommunikationsteams, die verstehen möchten, wie sich SEO im KI-Zeitalter weiterentwickelt und was das langfristig für ihre Content-Strategie bedeutet. Hier geht es weniger nur um die Bewertung bestehender Websites, sondern um die Wissensvermittlung und den Aufbau von Fähigkeiten, um GEO-Know-how in die tägliche Arbeit zu integrieren.

Beide Formate ersetzen keine langfristige Strategie, geben aber innerhalb weniger Stunden Orientierung und minimieren das Risiko, dass Projekte im Sande verlaufen.

MarTech-Projekte ohne Big-Bang, mit Vertriebs-KPIs zur Erfolgsmessung

Was überrascht Unternehmen am meisten, wenn sie sehen, wie KI-Modelle sie wahrnehmen?

Die meisten rechnen gar nicht damit, überhaupt in Sprachmodellen aufzutauchen, und sind dann vor allem überrascht, was die KI-Antworten ausspielen: meist nämlich veraltete oder falsche Informationen. Das passiert zum Beispiel, wenn das Modell einen drei Jahre alten Blogbeitrag oder ein Vergleichsportal von Wettbewerbern als Quelle heranzieht. Da wird kein Sichtbarkeitsproblem deutlich, sondern ein Reputationsrisiko.

Müssen Unternehmen ein großes Umbauprojekt für ihren MarTech Stack starten, um ihre digitale Sichtbarkeit für KI zu verbessern?

Nein, im Gegenteil. Einer der häufigsten Fehler ist, gleich die ganze Systemlandschaft anzufassen und ein Jahresprojekt zu starten, das am Ende niemand mehr unterstützt. Zielführender und erfolgsversprechender ist der Einstieg über einen einzelnen Use Case, der innerhalb weniger Wochen ein Ergebnis liefert, zum Beispiel ein GEO-Projekt für eine einzelne Produktlinie oder Spezifikationsseite. Für diesen Anwendungsfall gilt es erstmal die Struktur, Markups und Kennwerte sauber aufzubauen, dann die Wirkung zu messen und iterativ zu optimieren.

Wie kann der Erfolg von MarTech- und GEO-Content-Strategien gemessen werden?

Der konkrete Mehrwert wird zum Beispiel in einem Vorher-Nachher-Vergleich der gewonnenen Angebote in dieser Produktlinie deutlich. Das ist ein ganz wichtiger Punkt: Der Beitrag von MarTech am Pipeline- und Umsatzwachstum zeigt sich erst, wenn er an Vertriebs-KPIs anschließt, nicht an Marketing-Kennzahlen wie Klicks oder Sitzungen.

Das waren wertvolle Empfehlungen für die nächsten Schritte im Manufacturing-Marketing. Vielen Dank für deine Einschätzungen, Fabian!