„Hey ChatGPT, welche HR-Software ist die beste?“
Viele HR-Software-Anbieter investieren in Google-Rankings und LinkedIn-Reichweite. Dabei verlagert sich die Suche nach passender Software zunehmend in eine andere Richtung: Einkäufer stellen ihre Fragen direkt an ChatGPT, Google AI Overviews oder Perplexity. Wer dort nicht erscheint, existiert für einen Teil des Marktes schlicht nicht.
Stellen Sie sich vor, ein Personalleiter eines Mittelständlers sucht gerade nach einer neuen HR-Plattform. Er googelt nicht. Er öffnet ChatGPT und fragt: „Welche HR-Software empfehlt sich für ein Unternehmen mit 300 Mitarbeitern in Deutschland?“ Das System antwortet mit drei, vier Namen, einem kurzen Vergleich. Der Personalleiter liest zwei Minuten, hat eine mentale Shortlist — und ruft dann erst an.
Dieser Kaufprozess läuft täglich ab. Und die meisten HR-Software-Anbieter messen ihn nicht.
Wir haben ihn gemessen. Im April 2026 haben wir gemeinsam mit dem Monitoring-Anbieter Profound 25 reale Kaufprompts — formuliert so, wie Einkäufer tatsächlich fragen — auf drei Plattformen ausgeführt: ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity. Region: Deutschland. In den ausgewerteten Antworten tauchten 417 verschiedene Anbieter auf.
Das Ergebnis ist klarer als erwartet.
79 Prozent tauchen gar nicht auf
Vier von fünf Anbieternennungen in KI-Antworten über HR-Software entfallen auf Marken ohne stabile, messbare Präsenz. Nur 20,8 Prozent der identifizierten Anbieter erscheinen nennenswert. Der Rest — knapp 330 Marken — tauchte sporadisch auf, meistens genau einmal.
Das hat wenig mit Produktqualität zu tun. Und nichts mit dem bisherigen Marketingbudget. KI-Systeme bauen ihre Antworten nicht aus dem auf, was ein Unternehmen über sich selbst veröffentlicht. Sie schließen aus dem, was andere über ein Unternehmen geschrieben haben: Vergleichsartikel auf Fachportalen, redaktionelle Testberichte, Bewertungsseiten. McKinsey hat in einer Untersuchung von 2025 festgestellt, dass die eigene Unternehmenswebsite nur 5 bis 10 Prozent der Quellen ausmacht, die KI bei Produktfragen heranzieht. Das ist kein Detail — das ist ein strukturelles Problem für jeden Anbieter, der bisher hauptsächlich in eigene Kanäle investiert hat.
„KI-Sichtbarkeit und Quellpräsenz laufen nicht im Gleichschritt mit dem, was Anbieter über sich selbst veröffentlichen. Personios eigene Website liegt in unserer Citation-Analyse auf Rang 25 — bei 0,83 Prozent Citation Share.“
Wer führt — und warum
Personio führt das Gesamtranking mit einem Visibility Score von 58,1 Prozent. Das bedeutet: Bei mehr als jeder zweiten der 25 gemessenen Kaufanfragen erscheint Personio in der Antwort. Der Zweitplatzierte Leapsome kommt auf 23,7 Prozent.
Das Ranking überrascht an mehreren Stellen. Rexx Systems — seit über 20 Jahren im deutschsprachigen HR-Markt etabliert, mit einer breiten deutschen Kundenbasis — landet auf Rang 10 mit 11,4 Prozent. BambooHR, ein US-amerikanisches Tool ohne deutsches Office und ohne lokale Payroll-Lösung, liegt auf Rang 3 mit 20,3 Prozent. Was KI über einen Anbieter weiß, hängt nicht davon ab, wie tief er im deutschen Markt verwurzelt ist — sondern davon, in welchen Quellen über ihn geschrieben wurde.
Dieselbe Frage, drei Antworten
Welche Plattform ein Einkäufer öffnet, entscheidet darüber, wen er empfohlen bekommt. Das ist kein kleiner Unterschied.
Factorial zum Beispiel erreicht auf Google AI Overviews einen Visibility Score von 35,6 Prozent und belegt damit Rang 2. Auf Perplexity sind es in derselben Messwoche 3,2 Prozent. Je nachdem, wo ein Einkäufer sucht, ist Factorial entweder ein ernsthafter Kandidat oder taucht gar nicht auf.
BambooHR zeigt das umgekehrte Bild: Rang 2 auf ChatGPT mit 32 Prozent, Rang 10 auf Google AI Overviews mit 5 Prozent.
ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity schöpfen aus unterschiedlichen Quellensets. Wer nur in einem davon verankert ist, verliert bei jeder Anfrage auf den anderen Plattformen — ohne es zu merken.
Welche Themen welche Anbieter tragen
Wer in einer Subkategorie stark ist, profitiert davon nicht automatisch über die gesamte Breite des Marktauftritts. Die sechs gemessenen Themenbereiche haben teilweise völlig unterschiedliche Rangordnungen — mit Konsequenzen dafür, welcher Anbieter bei welcher Kaufentscheidung überhaupt auf dem Radar erscheint.
Wenn ein Einkäufer fragt „Welche Plattform kombiniert HR-Verwaltung und Performance Management?“ oder „Welches Tool für Zielvereinbarungen im Mittelstand empfehlen?“, sind Personio und Leapsome gleichauf — 50,1 zu 49,9 Prozent Visibility Score, der engste Wettbewerb im gesamten Report. Leapsome ist die einzige Marke, die Personio in einer Kategorie direkt herausfordert. In Employee Engagement dreht sich das Verhältnis sogar um: Auf Fragen wie „Beste Employee Engagement Plattform für Unternehmen in Deutschland“ oder „Welche Software für Mitarbeiterbindung und Retention empfehlen?“ führt Leapsome mit 47,9 Prozent — die einzige Kategorie im Report ohne Personio auf Rang 1.
Gegen diese Konkurrenz treten spezialisierte Anbieter an
HRworks zeigt, was thematische Enge in der Praxis bedeutet. In der Kategorie HR-Software & Verwaltung erreicht der deutsche Anbieter 38,6 Prozent Visibility Score und landet auf Rang 4 — direkt hinter Personio, Kenjo und Factorial. In den fünf anderen gemessenen Kategorien taucht HRworks nicht auf. Wer KI nur in einem Themenbereich als relevanten Anbieter kennt, verliert jeden Kaufprozess, der sich auch nur leicht in eine andere Richtung verschiebt.
Staffbase zeigt dasselbe Muster — mit einer zusätzlichen Zuspitzung. In Mitarbeiterkommunikation dominiert der Anbieter mit 89,8 Prozent, bei Prompts wie „Beste Plattform für interne Unternehmenskommunikation mit über 1.000 Mitarbeitern“ erscheint Staffbase in fast jeder KI-Antwort. In keiner der anderen fünf Kategorien taucht er nennenswert auf. Und die Konkurrenz auf den Plätzen 2 und 3 sind Microsoft und Slack — keine HR-Plattformen. KI sortiert nicht nach Produktkategorien, sie antwortet auf Basis der Quellen, in denen ein Anbieter vorkommt. Teams und Slack sind in deutlich mehr Fachartikeln zum Thema interne Kommunikation präsent als jedes spezialisierte HR-Tool. Das zeigt, gegen wen spezialisierte Anbieter in KI-Antworten tatsächlich antreten — nicht gegen direkte Wettbewerber, sondern gegen jeden, der in denselben Quellen auftaucht.
Was KI-Systeme tatsächlich zitieren
Die Citation-Analyse zeigt, welche Quellen KI-Systeme konkret heranziehen, wenn sie Anbieter nennen. Das Ergebnis verschiebt einige gängige Annahmen.
Redaktionelle Portale dominieren: omr.com, appvizer.de, fuer-gruender.de, Handelsblatt, techradar.com. Nicht die Unternehmenswebsite, nicht die Pressemitteilung, nicht der LinkedIn-Post. Wer in diesen Medien als relevanter Anbieter erwähnt wird, baut AI Visibility auf. Wer dort fehlt, bleibt unsichtbar — auch wenn das eigene Blog regelmäßig bespielt wird.
Vier der Top-10-Citation-Domains sind Marken-Websites von Wettbewerbern. HiBob, Leapsome, Kenjo und Rexx Systems erscheinen in den Citation-Daten, weil sie Vergleichsartikel veröffentlichen, die andere Anbieter namentlich nennen. KI-Systeme zitieren solche Artikel unabhängig davon, wer darin im Vordergrund steht. Wer Vergleichscontent produziert, sammelt auch dann Citations, wenn ein Wettbewerber darin besser abschneidet.
YouTube liegt in unserer Auswertung auf Rang 2 der Citation-Quellen — vor LinkedIn (Rang 52) und Reddit (Rang 34). Video-Inhalte mit konkretem Produktbezug werden von KI-Systemen als Quelle herangezogen. In den meisten Sichtbarkeitsstrategien taucht dieser Kanal für AI-Zwecke nicht auf.
Was das für Marketingverantwortliche bedeutet
AI Visibility ist im Kern ein Quellenproblem. Die Frage ist nicht: Was veröffentlichen wir über uns? Sondern: In welchen externen Quellen erscheinen wir — und wie?
Anbieter, die heute stark in KI-Antworten vertreten sind, haben über längere Zeit redaktionelle Präsenz in den Medien aufgebaut, aus denen KI-Systeme schöpfen. Das lässt sich nicht über Nacht aufholen — aber es lässt sich gezielt aufbauen. Der Unterschied zu klassischer PR oder SEO: Es geht nicht darum, möglichst viel zu publizieren, sondern in den richtigen Quellen präsent zu sein. Welche das konkret sind, zeigt die Citation-Analyse für jede Kategorie einzeln. Wer dort heute fehlt, hat einen messbaren Rückstand — aber auch einen klaren Ausgangspunkt.
Für Anbieter, die gerade nicht oder kaum in KI-Antworten erscheinen, sind die relevanten Fragen: In welchen Kategorien fehlt eine Markenassoziation vollständig? Welche Quellen werden von den jeweiligen Plattformen für diese Kategorien tatsächlich zitiert? Und wie groß ist der Abstand zu den Anbietern, die dort bereits fest verankert sind?
Das lässt sich messen. Was danach kommt, ist operative Arbeit: Earned-Media-Platzierungen in den relevanten Kanälen, Vergleichscontent mit echter Substanz, Quellpflege über mehrere Plattformen gleichzeitig — nicht als einmalige Maßnahme, sondern als kontinuierlicher Aufbau.
Der einfachste erste Schritt: ChatGPT öffnen und fragen — „Welche HR-Software empfiehlst du für mittelständische Unternehmen in Deutschland?“ Wer dort nicht erscheint, weiß jetzt, warum.
Zum vollständigen AI Visibility Index DACH 2026 — HR-Software
Autor: Luke Kotlin ist Co-Founder von Recon Rise und Executive SEO Expert bei REVOLVERMÄNNER GmbH. Recon Rise ist ein auf den DACH-Markt spezialisiertes Unternehmen für AI Visibility — es misst, welche Marken in den Antworten generativer KI-Systeme erscheinen, und baut die externen Signalstrukturen auf, die darüber entscheiden.
