Wir haben 593,181 Buyer Personas aus 25 Branchen analysiert, um die KI-Reife zu messen. Die Unterschiede zwischen Branchen der Note A und der Note D zeigen Ihnen genau, wo die Konkurrenz steht und wo die Chance liegt.
Die meisten B2B-Marketer behandeln KI-Sichtbarkeit als ein einheitliches Problem. Sie optimieren Ihre Inhalte, strukturieren Ihre Daten und hoffen, dass KI-Systeme Sie auswählen. Doch die Daten zeigen etwas anderes: Jede Branche hat ein grundlegend anderes KI-Reifeprofil. Und dieses Profil sagt voraus, wie gut Ihre Content-Strategie abschneiden wird, bevor Sie einen einzigen Beitrag veröffentlichen.
Der Unterschied zwischen einer Branche mit Note A und einer Branche mit Note D liegt nicht am Aufwand. Er liegt in der strukturellen Chance. Branchen mit Note A sind gesättigt: Jeder Wettbewerber weiß bereits, wie man KI-Empfehlungen gewinnt. Branchen mit Note D sind weit offen. Das Playbook wurde noch nicht geschrieben.
Wir haben das AI Readiness Score Dashboard entwickelt, damit Sie verstehen, wo Ihre Branche steht und was das für Ihre Content-Strategie bedeutet. Die Muster, die es aufdeckt, sollten verändern, wie Sie Ressourcen verteilen.
Was der Readiness Score tatsächlich misst
Der AI Readiness Score ist eine zusammengesetzte Kennzahl aus vier Komponenten:
- Anzahl Personas: Wie viele unterschiedliche Buyer Personas KI-Systeme in Ihrer Branche erkennen
- Verteilung der Suchintention: Das Verhältnis von informativen zu kommerziellen zu transaktionalen Suchanfragen
- Marktkontext-Mix: Ob Ihre Branche eher B2C, B2B, B2B2C oder B2G ist
- Wettbewerbsdichte: Wie dicht der Raum für KI-Empfehlungen in Ihrem Segment besetzt ist
Der Score reicht von 0 bis 100. Die Noten werden anhand des Perzentilrangs im Vergleich zu allen Branchen im PersonaGen-593K-Datensatz vergeben:
| Note | Score-Bereich | Bedeutung |
|---|---|---|
| A | 80-100 | Hohe KI-Reife, etablierte Playbooks, gesättigter Wettbewerb |
| B | 60-79 | Mittlere Reife, bewährte Taktiken verfügbar, Raum für Differenzierung |
| C | 50-59 | Geringe Reife, entstehende Content-Lücken, strategische Chance |
| D | 40-49 | Sehr geringe Reife, undefinierte Playbooks, größte Chance für frühe Akteure |
| F | 0-39 | Keine etablierte KI-Präsenz, unerschlossenes Terrain |
Ein hoher Score bedeutet keinen Erfolg. Er bedeutet, dass die Konkurrenz bereits weiß, was Sie gerade herauszufinden versuchen. Ein niedriger Score (D oder F) bedeutet kein Scheitern. Er bedeutet, dass Sie die Chance haben, die Kategorie zu definieren, bevor jemand anderes es tut.
Die vollständige Tabelle der Branchenreife
So schneiden alle 25 wichtigsten Branchensegmente ab:
| Branche | Score | Note | Anzahl Personas | Häufigste Suchintention | Marktkontext |
|---|---|---|---|---|---|
| Allgemein | 83.9 | A | 41,886 | 74% Informativ | 72% B2C |
| EdTech & Weiterbildung | 78.4 | B | 36,152 | 98% Informativ | 68% B2C |
| Einzelhandel & E-Commerce | 71.2 | B | 8,432 | 52% Kommerziell | 96% B2C |
| EdTech | 74.7 | B | 7,129 | 96% Informativ | 64% B2C |
| Marketing & Vertrieb | 68.3 | B | 6,284 | 63% Informativ | 58% B2B |
| Softwareentwicklung | 65.8 | B | 5,917 | 71% Informativ | 93% B2B |
| Medien & Unterhaltung | 64.2 | B | 5,743 | 68% Informativ | 84% B2C |
| KI & maschinelles Lernen | 60.2 | B | 4,891 | 82% Informativ | 71% B2B |
| Beratung | 62.7 | B | 4,156 | 28% Kommerziell | 89% B2B |
| Finanzen & Rechnungswesen | 63.4 | B | 3,892 | 56% Informativ | 67% B2B |
| Immobilien | 61.9 | B | 3,741 | 52% Kommerziell | 78% B2C |
| Lebensmittel & Getränke | 58.7 | C | 3,429 | 16% Transaktional | 94% B2C |
| Gesundheitswesen | 59.1 | C | 3,287 | 81% Informativ | 42% B2C |
| Lieferkette & Logistik | 57.3 | C | 2,914 | 69% Informativ | 91% B2B |
| Recht | 54.8 | C | 2,681 | 77% Informativ | 73% B2B |
| Bauwesen | 56.2 | C | 2,473 | 64% Informativ | 82% B2C |
| Fertigung | 55.4 | C | 2,391 | 72% Informativ | 88% B2B |
| Energie & Versorgung | 53.7 | C | 2,147 | 79% Informativ | 65% B2B |
| Luft- und Raumfahrt & Verteidigung | 49.5 | D | 1,892 | 83% Informativ | 76% B2G |
| Automobil | 52.1 | C | 1,764 | 58% Informativ | 71% B2C |
| Telekommunikation | 51.6 | C | 1,538 | 66% Informativ | 53% B2B |
| Landwirtschaft | 50.3 | C | 1,426 | 74% Informativ | 81% B2C |
| Non-Profit | 48.9 | D | 1,203 | 87% Informativ | 22% B2G |
AI Readiness Score nach Branche (alle 25 Segmente)
Die Muster in dieser Tabelle erklären, warum manche Branchen KI-Empfehlungen dominieren, während andere sich schwertun. Sehen wir uns an, worauf es ankommt.
Muster eins: EdTech hat bereits gewonnen, alle anderen kämpfen noch
EdTech und weiterbildungsnahe Branchen belegen die Spitzenplätze mit enormen Persona-Volumina und nahezu ausschließlich informativer Suchintention. Wenn Sie in der beruflichen Weiterbildung, bei Zertifizierungsprogrammen oder auf Skill-Building-Plattformen tätig sind, haben Ihre Wettbewerber bereits das gesamte Spektrum der Käufer abgebildet.
Das ist keine Aufforderung aufzugeben. Es ist eine Warnung: Generische Inhalte dringen nicht durch. Die Marken, die im EdTech-Bereich gewinnen, sind hyperspezifisch. Sie sagen nicht „Wir helfen Menschen beim Lernen." Sie sagen „Wir helfen UX-Designern in der Berufsmitte, mit vom Arbeitgeber anerkannten Qualifikationen in 90 Tagen in das Instructional Design zu wechseln."
Die Lehre lautet: Spezifität. Je mehr Personas es in Ihrem Bereich gibt, desto granularer muss Ihre Positionierung sein.
Muster zwei: Beratung hat den kürzesten Kaufzyklus
Beachten Sie, dass Beratung mit 28 Prozent die höchste kommerzielle Suchintention aufweist, fast doppelt so hoch wie der Durchschnitt des gesamten Datensatzes. Das bedeutet: Käufer stöbern nicht. Sie vergleichen Anbieter.
Wenn Sie im Bereich professioneller Dienstleistungen tätig sind, greift das typische B2B-Content-Playbook nicht. Thought Leadership allein konvertiert nicht, weil Ihre Käufer die Awareness-Phase bereits hinter sich haben. Sie wissen, dass sie Beratung brauchen. Sie entscheiden, welche Firma sie beauftragen.
Ihre Content-Strategie sollte auf Bewertungsraster, transparente Preismodelle, Fallstudien mit messbaren Ergebnissen und Vergleichsmatrizen ausgerichtet sein. Genau das verlangt kommerzielle Intention.
Muster drei: Gesundheitswesen und Recht stoßen auf strukturelle Barrieren
Sowohl Gesundheitswesen als auch Recht liegen trotz hoher informativer Suchintention bei Note C. Warum? Compliance-Risiko.
KI-Systeme, die Empfehlungen zu Gesundheits- oder Rechtsthemen erzeugen, müssen eine höhere Hürde bei Genauigkeit und regulatorischer Konformität nehmen. Inkonsistente oder schlecht strukturierte Inhalte in diesen Segmenten werden zu einem Risiko, das KI-Modelle bewusst nicht ausspielen.
Wenn Sie in einer regulierten Branche tätig sind, strukturieren Sie Ihre Inhalte auf Präzision. Verwenden Sie klare Quellenangaben, vermeiden Sie mehrdeutige Aussagen und setzen Sie auf Nachweise Ihrer Qualifikation. Nur so bauen Sie Vertrauen bei Käufern und bei den KI-Systemen auf, die Sie empfehlen.
Muster vier: Die Fertigung will Prozesse, keine Vision
Die Fertigung erreicht 55.4 (Note C) bei 72 Prozent informativer Suchintention. Doch schauen Sie genauer auf die Ziele und Schmerzpunkte der Personas im Datensatz: Betriebliche Effizienz dominiert mit 29 Prozent der Ziele, und die Tool-Komplexität führt bei den Schmerzpunkten mit 24 Prozent.
Dieses Publikum reagiert nicht auf visionäre Botschaften. Es will Konkretes. Implementierungsleitfäden. Integrationsdokumentation. Technische Vergleichsmatrizen. Messbare Effizienzgewinne mit klaren ROI-Zeitplänen.
Inhalte, die die Vision überspringen und direkt zum operativen „Wie" kommen, gewinnen in der Fertigung. Der Readiness Score ist niedrig, weil die meisten Marken noch abstrakte Thought Leadership schreiben und keine umsetzbare Prozessdokumentation liefern.
Muster fünf: Branchen mit Note C und D bieten die größte Chance
Die übliche Lesart eines Scores mit Note C oder D lautet: „Meine Branche ist im Rückstand." Die richtige Lesart lautet: „Meine Wettbewerber haben es noch nicht durchschaut."
Luft- und Raumfahrt (49.5, Note D), Non-Profit (48.9, Note D), Landwirtschaft (50.3, Note C), Telekommunikation (51.6, Note C): Diese Branchen haben die niedrigsten Readiness Scores im Datensatz. Das bedeutet, das Playbook für den Gewinn von KI-Empfehlungen ist noch nicht geschrieben. Die Marken, die es zuerst definieren, besitzen die Kategorie für die nächsten fünf Jahre.
Branchen mit Note C und D haben gemeinsame Merkmale:
- Niedrigere Persona-Zahlen (weniger Wettbewerb um KI-Aufmerksamkeit)
- Hohe informative Intention (Käufer lernen noch und vergleichen nicht)
- Komplexe Entscheidungszyklen (lange Vertriebsprozesse, mehrere Stakeholder)
- Wenig strukturierte Inhalte online verfügbar
Wenn Sie in einer Branche mit Note C oder D tätig sind, haben Sie ein Zeitfenster. Bauen Sie die maßgebliche Content-Bibliothek für Ihre Kategorie auf, bevor es jemand anderes tut.
Notenverteilung: Chance vs. Wettbewerb
Was die Verteilung der Suchintention tatsächlich verrät
Das Readiness Dashboard gliedert die Suchintention in drei Kategorien: informativ, kommerziell und transaktional. Hier steht, was diese Aufteilung über die Content-Strategie voraussagt.
Branchen mit dominanter Informationsintention (EdTech, Gesundheitswesen, KI/ML, Recht) brauchen tiefe Bildungsinhalte. Leitfäden, Tutorials, Erklärstücke, Frameworks. Käufer bilden sich noch ein Verständnis des Problemfelds. Ihre Inhalte sollten Fragen beantworten und keine Lösungen verkaufen.
Branchen mit dominanter kommerzieller Intention (Beratung, Immobilien, Einzelhandel) brauchen Vergleichsinhalte. Benchmarks, Fallstudien, ROI-Rechner, Wettbewerbsmatrizen. Käufer wissen, was sie brauchen. Sie bewerten Optionen. Ihre Inhalte sollten ihnen bei der Entscheidung helfen.
Branchen mit dominanter transaktionaler Intention (Lebensmittel & Getränke mit 16 Prozent ist der höchste Wert im Datensatz) brauchen konversionsorientierte Inhalte. Produktseiten, klare Preise, weniger Reibung beim Checkout. Käufer sind kaufbereit. Ihre Inhalte sollten Hindernisse beseitigen.
Suchintention nach Branchentyp
Die meisten Marken verteilen Ressourcen gleichmäßig auf alle drei Intentionstypen. Die Daten sagen: Das ist ein Fehler. Die Intentionsverteilung Ihrer Branche sollte die Aufteilung Ihres Content-Budgets bestimmen.
Der Marktkontext zählt mehr, als Sie denken
Das Readiness Dashboard zeigt außerdem den B2C/B2B/B2B2C/B2G-Mix jeder Branche. Das ist wichtig, weil KI-Systeme unterschiedliche Content-Muster mit unterschiedlichen Marktkontexten verknüpfen.
Softwareentwicklung ist zu 93 Prozent B2B. Wenn Ihre Content-Strategie für ein Dev-Tools-Unternehmen Consumer-SaaS-Marketing nachahmt, also kurze Social-Formate, breite Awareness-Kampagnen und Product-led-Growth-Funnels, passt sie nicht zu dem, was die KI für die Wünsche Ihrer Käufer hält.
Einzelhandel ist zu 96 Prozent B2C. Wenn Ihre E-Commerce-Content-Strategie stark auf Whitepapers, Analystenberichte und Enterprise-ROI-Fallstudien setzt, sprechen Sie die falsche Persona-Gruppe an.
Der Marktkontext-Mix zeigt Ihnen, welches Content-Format die KI für Ihre Branche priorisiert. B2B-Branchen erhalten mehr Gewicht auf Thought Leadership und lange technische Inhalte. B2C-Branchen erhalten mehr Gewicht auf Bewertungen, Vergleiche und transaktionale Seiten. B2B2C-Branchen brauchen beides.
Eine Diskrepanz zwischen Ihrem Content-Format und dem erwarteten Marktkontext Ihrer Branche senkt die Wahrscheinlichkeit einer KI-Empfehlung. Der Readiness Score berücksichtigt das.
So nutzen Sie diese Daten
Der AI Readiness Score ist ein strategisches Diagnoseinstrument. Er zeigt, wo Ihre Branche steht und wie Sie Ihre Strategie darauf ausrichten.
Wenn Ihre Branche eine Note A erreicht, konkurrieren Sie in einem reifen Markt für KI-Sichtbarkeit. Differenzierung erfordert Spezifität, Tiefe und konsistente Umsetzung über die Zeit. Mit generischen Best Practices gewinnen Sie nicht. Sie müssen eine Sub-Nische besetzen.
Wenn Ihre Branche eine Note B erreicht, existieren bewährte Taktiken und es bleibt Raum für Differenzierung. Untersuchen Sie, was in benachbarten Branchen mit Note A funktioniert, und passen Sie es an Ihren Kontext an. Tempo zählt. Das Zeitfenster schließt sich, ist aber noch offen.
Wenn Ihre Branche eine Note C erreicht, entstehen Content-Lücken, während das Playbook noch entsteht. Frühe Akteure können bestimmte Terrains beanspruchen, bevor Wettbewerber die Chance erkennen.
Wenn Ihre Branche eine Note D oder F erreicht, haben Sie die größte Chance und den längsten Zeithorizont, um sie zu nutzen. Definieren Sie das Playbook der Kategorie, bevor Ihre Wettbewerber es tun. Investieren Sie in strukturierte Bildungsinhalte, die zur Standardreferenz für Ihr Segment werden.
Das Dashboard deckt außerdem strukturelle Ineffizienzen auf. Wenn Ihre Branche eine hohe informative Intention hat, Sie aber 80 Prozent des Content-Budgets in Produktseiten am Ende des Funnels investieren, gibt es eine Diskrepanz. Wenn Ihre Branche zu 90 Prozent B2B ist, Ihre Content-Strategie aber B2C-Wachstumstaktiken nachahmt, sind Sie falsch ausgerichtet.
Diese Lücken schließen Sie durch bessere Ausrichtung. Der Readiness Score zeigt Ihnen, wo sie liegen.
Was das für Ihre Q1-Planung bedeutet
Wenn Sie Ihre Content-Strategie für das nächste Quartal aufbauen, sollte der Readiness Score drei Entscheidungen prägen:
Budgetverteilung nach Intentionstyp. Richten Sie Ihre Ausgaben an der Verteilung der Suchintention Ihrer Branche aus. Wenn 82 Prozent der Suchanfragen in Ihrem Segment informativ sind, sollten Sie nicht 70 Prozent des Budgets auf Vergleichsseiten und Produktdemos legen.
Granularität der Positionierung. Je höher die Persona-Zahl Ihrer Branche, desto spezifischer muss Ihre Positionierung sein. Generische Botschaften funktionieren in Branchen mit wenigen Personas. In Branchen mit vielen Personas scheitern sie.
Auswahl des Content-Formats. Stimmen Sie Ihre Formate auf Ihren Marktkontext-Mix ab. Stark B2B-geprägte Branchen brauchen lange, glaubwürdigkeitsbildende Inhalte. Stark B2C-geprägte Branchen brauchen kurze, konversionsorientierte Inhalte.
Die Marken, die KI-Empfehlungen gewinnen, produzieren Inhalte, die zu den Erwartungen der KI an ihre Branche passen. Entscheidend ist die Passung, nicht die schiere Menge. Der Readiness Score sagt Ihnen, worin diese Erwartung besteht.
Prüfen Sie, wo Ihre Branche steht. Nutzen Sie das AI Readiness Score Dashboard, um die Note, Persona-Zahl, Intentionsverteilung und den strategischen Kontext Ihrer Branche zu sehen. Lassen Sie anschließend Ihre Marke durch den Benchmark-Rechner laufen, um zu sehen, wie Sie im Vergleich zu den führenden Anbietern Ihrer Kategorie abschneiden, oder nutzen Sie den Persona Matcher, um Ihre angenommenen Personas mit dem abzugleichen, was die KI tatsächlich empfiehlt.
Basierend auf der Analyse des PersonaGen-593K-Datensatzes von Dmitrij Żatuchin und Daniil Dzemesjuk (Rankfor.AI). Die Studie wird in Kürze als Preprint verfügbar sein und ist Teil eines Artikels, der bei Springer Discover Artificial Intelligence, 2026, eingereicht wurde.