AI Visibility Index DACH 2026 — SaaS Management Platforms (SMP)
SaaS Spend Management, Shadow IT & Procurement: Wer in KI-Antworten sichtbar ist, wer fehlt, und warum
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Der durchschnittliche IT-Verantwortliche nutzt heute mehr als 100 SaaS-Tools — und weiß von einem Drittel davon nichts. Jemand in der Marketingabteilung hat sich für Canva angemeldet. Jemand im Vertrieb für ein weiteres CRM-Plugin. Der Lizenzvertrag läuft seit neun Monaten, niemand hat ihn geprüft. Das ist der Alltag, den SaaS Management Platforms adressieren.
Es ist auch der Alltag, in dem Kaufentscheidungen heute anders getroffen werden als noch vor drei Jahren. Wer eine Lösung für dieses Problem sucht, fragt zunehmend keine Kollegen mehr — er fragt ChatGPT. Bekommt vier Namen. Googelt zwei davon. Hat dann eine Longlist, bevor er eine einzige Demo-Anfrage gestellt hat.
Welche vier Namen das sind, hängt nicht vom besten Produkt ab. Es hängt davon ab, welche Marken in den Quellen auftauchen, aus denen AI-Systeme ihre Antworten bauen. Das haben wir gemessen.
Was wir gemessen haben
Zusammen mit Profound haben wir Prompts aus dem realen SMP-Kaufprozess auf drei Plattformen laufen lassen: ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity. Region Deutschland, Zeitraum April 2026, jeder Prompt mehrfach ausgeführt.
Fünf Themenbereiche: SaaS-Kosten & Spend Management, Shadow IT & Software-Sichtbarkeit, Software-Beschaffung & Einkauf, Lizenz- & Vertragsmanagement, Vendor Management & Verhandlung — die fünf Kernbereiche, die den SMP-Markt definieren.
Der Visibility Score gibt an, bei wie vielen Prompts eine Marke in den Antworten auftaucht — als Prozentsatz. 30 % heißt: bei fast jeder dritten relevanten Frage. Dazu haben wir die durchschnittliche Position in der Antwort gemessen und ausgewertet, welche Quellen AI-Systeme heranziehen, wenn sie eine Marke nennen.
Das Gesamtranking
349 Anbieter wurden im Messzeitraum in AI-Antworten identifiziert. Die meisten tauchen einmal auf, sporadisch, ohne erkennbares Muster. Das hier sind die 20, die konsistent erscheinen.
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SAP auf Rang 1 ist wenig überraschend — aber die Gründe dafür sind es. SAP hat keine AI-Visibility-Strategie. SAP profitiert passiv davon, dass in keinem Artikel über Software-Beschaffung, E-Procurement oder Lizenzmanagement der Name SAP fehlt. Das ist das Ergebnis von Jahrzehnten Marktpräsenz, nicht von gezieltem Content-Aufbau.
Interessanter sind die Plätze dahinter. Zylo, Torii, Zluri — drei US-amerikanische SaaS-Management-Anbieter, die im DACH-Markt operativ keine dominante Rolle spielen, aber in den englischsprachigen Fachmedien, auf Vergleichsportalen und Bewertungsplattformen so tief verankert sind, dass AI-Systeme sie bei deutschen Anfragen zuverlässig nennen. Europäische Anbieter, die im Tagesgeschäft direkt gegen diese Wettbewerber verkaufen, tauchen in der Hälfte der Kaufmomente gar nicht auf.
Drei Plattformen — drei verschiedene Rangordnungen
Das Gesamtranking ist ein Durchschnitt. Was dahintersteckt, sieht auf jeder Plattform anders aus.
ChatGPT
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | Zylo | 34,1 % |
| 2 | Zluri | 28,7 % |
| 3 | Torii | 24,0 % |
| 4 | Flexera | 22,5 % |
| 5 | CloudEagle | 18,6 % |
| 6 | Spendbase | 14,0 % |
| 7 | Coupa | 13,2 % |
| 8 | SAP | 8,5 % |
| 9 | Sastrify | 8,5 % |
| 10 | Microsoft | 7,0 % |
Google AI Overviews
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | SAP | 23,1 % |
| 2 | Zylo | 18,9 % |
| 3 | Coupa | 18,9 % |
| 4 | Microsoft | 17,5 % |
| 5 | Torii | 14,0 % |
| 6 | Spendbase | 10,5 % |
| 7 | Sastrify | 8,4 % |
| 8 | Flexera | 6,3 % |
| 9 | CloudEagle | 4,9 % |
| 10 | Zluri | 4,2 % |
Perplexity
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | SAP | 28,3 % |
| 2 | Flexera | 15,2 % |
| 3 | Torii | 13,0 % |
| 4 | Microsoft | 10,9 % |
| 5 | Spendbase | 8,7 % |
| 6 | CloudEagle | 8,7 % |
| 7 | Zluri | 4,3 % |
| 8 | Zylo | 2,2 % |
| 9 | Coupa | 0,0 % |
| 10 | Sastrify | 0,0 % |
Zylo: Rang 1 auf ChatGPT mit 34,1 %, Rang 8 auf Perplexity mit 2,2 %. Coupa: Rang 3 auf Google AI Overviews, auf Perplexity unsichtbar. Selbe Woche. Selber Anbieter.
Wer in diesem Markt Kunden akquiriert und AI Visibility nur auf einer Plattform aufgebaut hat, verliert jeden Einkäufer, der morgen zufällig eine andere öffnet. Das ist kein theoretisches Risiko — es ist der aktuelle Zustand der meisten Anbieter in diesem Ranking.
Wer gewinnt welchen Kaufmoment?
SaaS-Kosten & Spend Management
„Wie kann ich die SaaS-Ausgaben meines Unternehmens reduzieren?" — „SaaS Management Platform für mittelständische Unternehmen empfehlen" — „Wie finde ich heraus, wie viel mein Unternehmen für Software-Abos ausgibt?" — u. a.
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | Zylo | 37,7 % |
| 2 | Torii | 35,7 % |
| 3 | Spendbase | 32,6 % |
| 4 | Zluri | 26,0 % |
| 5 | Spendflo | 19,6 % |
Das ist die häufigste Einstiegsfrage im Kaufprozess dieser Kategorie. Die fünf Anbieter, die hier dominant erscheinen, haben eines gemeinsam: ihre Quellenbasis liegt überwiegend im englischsprachigen Raum. Europäische Anbieter, die genau dieses Problem lösen, tauchen in keiner der Top-5-Positionen auf.
Shadow IT & Software-Sichtbarkeit
„Wie erkenne ich, welche Software-Tools meine Mitarbeiter ohne IT-Freigabe nutzen?" — „SaaS-Discovery-Tool für IT- und Finanzteams Deutschland empfehlen" — „Tool zur Erkennung von Shadow IT und nicht genehmigten Software-Abos empfehlen" — u. a.
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | Flexera | 43,3 % |
| 2 | Torii | 35,7 % |
| 3 | Microsoft | 22,9 % |
| 4 | Zylo | 22,5 % |
| 5 | Zluri | 19,8 % |
Flexera ist keine SaaS Management Platform im engeren Sinne. Flexera ist Software Asset Management — ein anderes Produktsegment, ein anderer Käuferkreis, eine andere Preiskategorie. Trotzdem führt Flexera diese Kategorie mit 43,3 %. Der Grund ist einfach: In den letzten Jahren wurden Hunderte Artikel über Shadow IT geschrieben, und in den meisten davon taucht Flexera als Referenz auf. AI liest diese Artikel. Und antwortet entsprechend.
Software-Beschaffung & Einkauf
„Welche Plattform für strukturierten Software-Einkauf im Mittelstand empfehlen?" — „Welches Tool automatisiert die Software-Beschaffung und Genehmigungsprozesse?" — „E-Procurement-Software für Deutschland empfehlen" — u. a.
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | SAP | 62,4 % |
| 2 | Precoro | 46,9 % |
| 3 | Coupa | 38,4 % |
| 4 | Spendesk | 22,5 % |
| 5 | Oracle | 19,2 % |
Precoro auf Rang 2, knapp hinter SAP. Precoro hat ein paar hundert Kunden. SAP hat ein paar hunderttausend. Und trotzdem erscheint Precoro bei fast jeder zweiten AI-Anfrage zum Software-Einkauf. Das liegt daran, dass Precoro in Beschaffungs-Fachmedien, Vergleichsartikeln und Kategorie-Listicles systematisch präsent ist — nicht weil das Unternehmen groß ist, sondern weil die Redakteure und Autoren dieser Medien es kennen. Marktgröße und AI-Sichtbarkeit laufen in diesem Ranking regelmäßig auseinander.
Lizenz- & Vertragsmanagement
„Welche Plattform hilft dabei, ungenutzte Software-Lizenzen zu identifizieren?" — „Wie verwalte ich SaaS-Verträge zentral?" — „Tool für Software Asset Management Deutschland empfehlen" — u. a.
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | ManageEngine | 31,2 % |
| 2 | USU | 21,6 % |
| 3 | Flexera | 17,6 % |
| 4 | LOGINventory | 16,7 % |
| 5 | Zylo | 15,6 % |
Die einzige Kategorie im gesamten Report, in der deutsche Anbieter vorne mitspielen. USU auf Rang 2 mit 21,6 %, LOGINventory auf Rang 4 mit 16,7 %. Beide sind in deutschsprachigen IT-Fachquellen stark verankert — genau den Quellen, die Google AI Overviews für lokalisierte Anfragen heranzieht. Auf ChatGPT und Perplexity sieht das anders aus, weil dort englischsprachige Quellen das Ergebnis bestimmen. Aber in dieser Kategorie funktioniert regionale Quellenpräsenz noch — zumindest auf einer von drei Plattformen.
Vendor Management & Verhandlung
„Wie spare ich bei SaaS-Verträgen ohne eigene Procurement-Experten?" — „Tool für professionelles Vendor Management und Software-Verhandlungen empfehlen" — „Wie verhandle ich bessere SaaS-Konditionen?" — u. a.
| Rang | Anbieter | Visibility Score |
|---|---|---|
| 1 | HubSpot | 31,5 % |
| 2 | CloudEagle | 29,9 % |
| 3 | Zendesk | 28,6 % |
| 3 | Adobe | 28,6 % |
| 5 | VendorBenchmark | 23,8 % |
HubSpot hat kein Vendor-Management-Produkt. Zendesk auch nicht. Adobe erst recht nicht. Trotzdem führen sie diese Kategorie gemeinsam an. Wenn jemand fragt, wie er bei SaaS-Verträgen besser verhandeln kann, zieht AI Artikel heran, die über Lieferantenbeziehungen, Vertragsmanagement und Unternehmenskommunikation schreiben — und in diesen Artikeln tauchen HubSpot und Zendesk als Referenzen auf, weil sie in tausenden Unternehmenskontext-Artikeln verankert sind. Spezialisierte Vendor-Management-Anbieter kämpfen hier nicht gegen bessere Produkte. Sie kämpfen gegen Quellenmasse.
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Wie AI Fragen verarbeitet
Bevor ChatGPT eine Antwort formuliert, sucht es. Nicht einmal — mehrfach. Aus einer Nutzerfrage werden intern mehrere verwandte Suchanfragen generiert, die Antworten aggregiert, dann erst wird geantwortet. Diese internen Anfragen heißen Fanout-Queries.
Für den Prompt „Tool zur Erkennung von Shadow IT und nicht genehmigten Software-Abos empfehlen" entstanden im Schnitt 2 solcher Queries pro Ausführung. Die häufigsten waren „nicht genehmigte Software-Abos erkennen" und „Tool zur Erkennung von Shadow IT" — jeweils 25 % aller generierten Queries. Was daneben auftauchte: „software for detecting shadow IT and unsanctioned SaaS subscriptions", „tools for detecting Shadow IT and unauthorized software subscriptions".
Die Frage wurde auf Deutsch gestellt. Die interne Suche lief auf Englisch.
Das ist der Punkt, an dem viele DACH-Anbieter strukturell verlieren. Wer ausschließlich in deutschsprachigen Quellen verankert ist, wird bei jedem Prompt unsichtbar, bei dem ChatGPT oder Perplexity intern englischsprachig sucht. Google AI Overviews verhält sich hier anders — es gewichtet deutschsprachige Quellen stärker. Das erklärt, warum dasselbe Unternehmen auf Google AI Overviews auf Rang 7 landen kann und auf Perplexity auf null.
Was AI tatsächlich liest
Visibility Scores zeigen das Ergebnis. Die Citation-Analyse erklärt, warum.
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Neun der fünfzehn meistzitierten Domains sind Brand Sites — also die eigenen Websites von Anbietern. Das klingt zunächst nach einer guten Nachricht für jeden, der in SEO investiert. Ist es aber nicht, jedenfalls nicht im klassischen Sinn. usu.com erscheint nicht wegen der Produktseite. spendesk.com erscheint nicht wegen der Startseite. Sie erscheinen wegen der Artikel, die sie veröffentlicht haben — Vergleiche, Ratgeber, Listicles, in denen andere Anbieter namentlich genannt werden. AI zitiert diesen Content, egal ob die eigene Marke darin im Vordergrund steht oder am Rand erwähnt wird.
Die meistzitierte Einzelseite im gesamten Datensatz verdeutlicht das: omt.de/online-marketing-tools/saas-management-software/ kommt auf 1,1 % Citation Share — eine schlichte Listicle-Seite mit Dutzenden Anbietern. AI-Systeme greifen auf allen drei Plattformen konsistent auf sie zurück. Wer dort steht, profitiert — unabhängig davon, wie weit oben in der Liste. Die eigenen Produktseiten von Anbietern, die im Gesamtranking weit vorne liegen, kommen auf einen Bruchteil davon.
OMR ist mit 2,43 % Citation Share die einzige deutschsprachige Redaktion, die auf allen drei Plattformen gleichermaßen als Quelle auftaucht. Kein anderes deutsches Medium schafft das. Wer in OMR-Vergleichsartikeln und Kategorie-Reviews präsent ist, gewinnt Sichtbarkeit plattformübergreifend — das ist für den DACH-Markt eine Ausnahmestellung.
YouTube landet auf Rang 4 mit 1,98 % — deutlich vor LinkedIn (0,75 %) und Reddit (1,02 % zwar, aber mit deutlich geringerer Qualität der zitierten Seiten). In kaum einer AI-Visibility-Strategie taucht YouTube als Hebel auf. Die Daten sagen etwas anderes.
Fazit: Wer steht wo — und was sagt das?
SAP — 20 % Gesamtscore, 62,4 % in Software-Beschaffung. Das ist keine Kampagne. Das ist Gravitation: so viele Artikel, so viele Vergleiche, so viele Fachbeiträge über so viele Jahre, dass AI kaum eine Beschaffungsfrage beantworten kann, ohne SAP zu nennen. Für jeden Wettbewerber in dieser Kategorie ist SAP kein Ziel zum Überholen, sondern der Kontext, in dem man sichtbar werden muss.
Zylo — 34,1 % auf ChatGPT, 2,2 % auf Perplexity. Zylo hat in englischsprachigen SaaS-Medien eine starke Quellenbasis aufgebaut, und ChatGPT honoriert das. Perplexity zieht andere Quellen heran — und dort ist Zylo kaum vertreten. Für DACH-Anbieter, die sich fragen, wo noch Raum ist: auf Perplexity ist der Wettbewerb in dieser Kategorie deutlich dünner als auf ChatGPT.
Torii ist der einzige Anbieter im Report, der auf allen drei Plattformen und in vier von fünf Kategorien konstant in der Top 3 oder Top 5 landet. Keine Plattform-Abhängigkeit, keine Kategorie-Konzentration. Wer verstehen will, wie ein breites Quellenset in der Praxis aussieht, schaut sich Toriis Medienpräsenz an — englischsprachige Fachmedien, Vergleichsportale, Bewertungsseiten, YouTube. Nichts Exotisches, aber konsequent über Kategorien und Sprachen hinweg.
Spendbase — Rang 7 im Gesamtranking, zweitmeistzitierte Domain im Datensatz mit 2,6 % Share. Spendbase ist im DACH-Markt kein bekannter Name. Trotzdem taucht die Marke häufiger in AI-Antworten auf als Coupa. Spendbase produziert kontinuierlich Vergleichscontent — Artikel, in denen andere Anbieter verglichen werden, in denen Kategorien erklärt werden, in denen die eigene Marke als Referenzpunkt erscheint. AI-Systeme greifen auf diesen Content zu. So entsteht überproportionale Sichtbarkeit ohne überproportionales Budget.
Spendesk — Rang 18 overall, aber Rang 4 in Software-Beschaffung mit 22,5 %. Spendesk hat in einem Thema eine starke Quellenbasis aufgebaut und sie nicht auf die anderen vier Kategorien übertragen. Das Ergebnis ist ein Anbieter, der in einem Kaufmoment sichtbar ist und in allen anderen fehlt. Bei einem Unternehmen, das auch SaaS-Kosten, Shadow IT und Vendor Management adressiert, ist das eine Lücke — weil der Einkäufer, der über Beschaffung einsteigt, beim nächsten Prompt über Lizenzmanagement wieder eine andere Shortlist bekommt.
Vertice — 8,3 % Gesamtscore, 18,6 % in Vendor Management, 0 % auf Perplexity. Vertice ist auf Vertragsoptimierung und SaaS-Preisverhandlung spezialisiert — genau die Themen, die in Vendor-Management-Anfragen am stärksten nachgefragt werden. Die Quellenbasis reicht für eine Präsenz auf Google AI Overviews und teilweise ChatGPT, aber nicht für Perplexity. Wer die englischsprachigen Procurement-Medien bespielen will, aus denen Perplexity bei dieser Kategorie schöpft, muss dort erst aufgebaut werden.
Sastrify — Rang 20, 5,6 %. Stärkste Kategorie ist Vendor Management & Verhandlung mit 16 %, Rang 10. Auf ChatGPT und Google AI Overviews ist die Marke messbar vorhanden — auf Perplexity nicht. Sastrify hat Kunden wie Auto1, Personio und Celonis. Im Markt ist die Marke bekannt. In den Quellen, aus denen AI-Systeme ihre Antworten ziehen, noch nicht genug — und das erklärt den Score von 5,6 % besser als jede Produktkritik.
Für DACH-Anbieter insgesamt gilt: Das Problem ist selten die eigene Website. Es sind die Drittquellen — OMR, omt.de, appvizer.de, cloudmagazin.com, internationale Fachmedien — in denen die Marke fehlt oder zu selten auftaucht. Und es sind die englischsprachigen Quellen, die ChatGPT und Perplexity heranziehen, auch wenn die Nutzerfrage auf Deutsch gestellt wurde.
Was Recon Rise macht
Dieser Report zeigt die Kategorie. Wir zeigen, wo deine Marke darin steht — und bauen dann das auf, was fehlt.
Ein AI Visibility Audit misst die aktuelle Sichtbarkeit auf ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity, aufgeschlüsselt nach Themen, Plattformen und Positionen. Danach kommt die operative Arbeit: Quellen aufbauen, die AI für deine Kategorie heranzieht. Earned Media platzieren, Vergleichscontent entwickeln, Datenstrukturen aufsetzen — die Infrastruktur, die dafür sorgt, dass deine Marke in den richtigen Antworten erscheint. Dauerhaft, nicht einmalig.
Wer wissen möchte, wie das für die eigene Marke aussieht: Jetzt Kontakt aufnehmen
Methodik
Profound AI Visibility Monitoring · Prompts aus 5 Themenbereichen: SaaS-Kosten & Spend Management, Shadow IT & Software-Sichtbarkeit, Software-Beschaffung & Einkauf, Lizenz- & Vertragsmanagement, Vendor Management & Verhandlung · Messzeitraum: April 2026 · Plattformen: ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity · Mehrfachausführung je Prompt und Plattform · 349 einzigartige Brands identifiziert · Region: Deutschland · Kategorie nach Gartner: SaaS Management Platforms (SMP)
AI Visibility Index DACH 2026 — SaaS Management Platforms (SMP) Recon Rise GmbH · Düsseldorf · reconrise.ai © 2026 Recon Rise. Alle Rechte vorbehalten.
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