HubSpot vs. Salesforce: Welche CRM-Marke empfehlen KI-Systeme?

HubSpot oder Salesforce? Eine KI-Studie zeigt, wie unterschiedlich CRM-Marken in KI-Empfehlungen abschneiden. Was das für AI Visibility und GEO bedeutet.

Sichtbarkeit ist nicht gleich Empfehlung

Wenn Unternehmen nach einer CRM-Lösung suchen, vergleichen sie Preise, Funktionen und Integrationen. Doch immer häufiger beginnt die Recherche nicht mit einer klassischen Google-Suche, sondern mit einer Frage an ein KI-System: Welches CRM passt zu unserem Unternehmen?

Für Anbieter wie HubSpot und Salesforce verändert sich damit eine wichtige Spielregel im digitalen Wettbewerb. Es geht nicht mehr nur darum, in Suchmaschinen gefunden zu werden. Marken müssen auch in KI-generierten Antworten auftauchen – und idealerweise als relevante Lösung empfohlen werden.

Eine im September 2026 veröffentlichte Untersuchung von Benchmark Bureau zeigt, wie unterschiedlich diese beiden Signale ausfallen können.

Der Vergleich: HubSpot liegt bei Empfehlungen vorn

Für den CRM-Vergleich wurden 200 strukturierte B2B-Prompts in drei Messwellen untersucht. Insgesamt flossen 600 akzeptierte KI-Antworten in die Auswertung ein.

Die Ergebnisse:

• HubSpot CRM: in 86,3 % der Antworten empfohlen
• Salesforce Sales Cloud: in 59,8 % der Antworten empfohlen

Bei der expliziten Erstempfehlung zeigte sich dagegen ein anderes Bild:

• HubSpot CRM: 23,5 %
• Salesforce Sales Cloud: 24,9 %

HubSpot wurde demnach häufiger in die Auswahl einbezogen. Wenn es um die explizite erste Wahl ging, lagen die beiden Anbieter eng beieinander – Salesforce erreichte in dieser Messung sogar einen leicht höheren Wert.

Quelle: Benchmark Bureau – HubSpot vs. Salesforce AI CRM Recommendations

Wichtig ist die Einordnung: Die Untersuchung verwendete eine bestimmte OpenAI-Konfiguration und ein definiertes US-amerikanisches B2B-Promptset. Sie bildet weder sämtliche KI-Systeme noch das tatsächliche Kaufverhalten von Unternehmen ab. Die Ergebnisse sind daher ein konkreter Messpunkt, kein allgemeingültiges Ranking.

Warum diese Unterscheidung entscheidend ist

Eine Marke kann in vielen Antworten auftauchen, ohne automatisch als beste Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall zu gelten.

Genau deshalb sollten Unternehmen ihre KI-Sichtbarkeit differenziert betrachten. Drei Fragen sind dabei besonders relevant:

1. Wird die Marke überhaupt genannt?

Die Erwähnung ist der erste Schritt. Wenn potenzielle Kunden nach CRM-Lösungen fragen und ein Anbieter in den Antworten fehlt, findet er in diesem Recherchekontext möglicherweise gar nicht statt.

2. Wird die Marke aktiv empfohlen?

Eine bloße Nennung ist nicht dasselbe wie eine positive Empfehlung. Entscheidend ist, ob ein KI-System die Marke mit dem konkreten Bedarf des Nutzers verbindet.

3. Welche Position nimmt die Marke ein?

Ob ein Anbieter als erste Wahl, als Alternative oder lediglich am Rande genannt wird, kann für die Wahrnehmung und weitere Recherche einen Unterschied machen.

AI Visibility sollte deshalb nicht ausschließlich anhand einer einzelnen Erwähnungsquote beurteilt werden. Empfehlungsrate, Position, Kontext und Tonalität liefern gemeinsam ein aussagekräftigeres Bild.

Was beeinflusst die Sichtbarkeit in KI-Antworten?

KI-Systeme greifen – abhängig vom Modell, der jeweiligen Suchfunktion und dem Prompt – auf unterschiedliche Informationen und Quellen zurück. Dazu können Unternehmenswebsites, Produktdokumentationen, Vergleichsartikel, Fachmedien und weitere öffentlich zugängliche Inhalte gehören.

Für Unternehmen ergeben sich daraus mehrere Ansatzpunkte:

Relevante Inhalte bereitstellen: Produktseiten sollten klar erklären, welche Probleme eine Lösung adressiert, für welche Zielgruppen sie geeignet ist und wie sie sich von Alternativen unterscheidet.

Konkrete Anwendungsfälle abdecken: Inhalte zu spezifischen Anforderungen helfen, die Marke mit passenden Suchintentionen zu verknüpfen. Bei CRM-Software können das beispielsweise Vertriebsautomatisierung, komplexe Berechtigungsmodelle oder die Integration bestehender Systeme sein.

Vertrauenswürdige Informationsquellen stärken: Nicht nur die eigene Website zählt. Fachbeiträge, unabhängige Vergleiche und andere relevante Quellen können beeinflussen, welche Informationen KI-Systeme bei der Beantwortung einer Frage heranziehen. Ihre tatsächliche Wirkung muss allerdings separat untersucht werden.

Die Entwicklung regelmäßig messen: Einzelne Antworten sind Momentaufnahmen. Erst wiederholte Tests mit vergleichbaren Prompts zeigen, ob eine Marke konsistent sichtbar ist und wie sich ihre Position im Wettbewerbsumfeld verändert.

Dabei gilt: Es gibt keine einzelne Maßnahme, die eine bestimmte Platzierung in KI-Antworten garantiert.

Von SEO zu GEO: Sichtbarkeit neu denken

Klassische Suchmaschinenoptimierung bleibt relevant. GEO – Generative Engine Optimization – erweitert jedoch die Perspektive: Unternehmen untersuchen, wie ihre Marken in generativen Such- und Antwortsystemen dargestellt werden.

Für das Marketing bedeutet das einen zusätzlichen Blick auf den Wettbewerb. Neben Rankings und Website-Traffic rücken Fragen in den Fokus, die klassische SEO-Kennzahlen allein nicht beantworten:

• Welche Marken werden bei relevanten Prompts genannt?
• Welche Wettbewerber werden häufiger empfohlen?
• Welche Quellen werden in den Antworten zitiert?
• Wie verändert sich die Sichtbarkeit je nach Zielgruppe, Suchintention und KI-System?

Die Untersuchung von HubSpot und Salesforce veranschaulicht, weshalb diese Differenzierung wichtig ist: Eine höhere Empfehlungsreichweite bedeutet nicht automatisch, dass eine Marke auch häufiger als erste Wahl genannt wird.

Fazit: Wer sichtbar sein will, muss messen

Der Wettbewerb um digitale Aufmerksamkeit endet nicht bei der Suchergebnisseite. Wenn potenzielle Kunden KI-Systeme zur Recherche und Vorauswahl nutzen, wird die Präsenz in diesen Antworten zu einem zusätzlichen Aspekt der digitalen Markenstrategie.

Für Unternehmen besteht der erste Schritt nicht darin, möglichst viel KI-Content zu produzieren. Sinnvoller ist es, zunächst die eigene Ausgangslage zu verstehen: Wo wird die Marke bereits erwähnt? In welchen Kontexten empfehlen KI-Systeme Wettbewerber? Und welche Informationslücken lassen sich identifizieren?

Vjus.AI macht KI-Sichtbarkeit messbar: Durch die Analyse von Markenerwähnungen, Positionen, Tonalität, Wettbewerbern und Quellen über verschiedene KI-Systeme hinweg können Unternehmen besser nachvollziehen, wie sie in der neuen Suchlandschaft wahrgenommen werden.

Mehr Reichweite durch KI-Sichtbarkeit.