Ein Investment-Vorstand, der einen neuen Vermögensverwalter evaluiert. Ein Family-Office-Berater, der Alternativen zu einem bestehenden Verwahrstellen-Partner sucht. Eine Pensionskasse, die beispielsweise externe Asset Manager vergleicht. In immer mehr solcher Fälle beginnt die Recherche heute nicht mehr bei Google, sondern bei ChatGPT, Perplexity, Copilot und Co.
Das verändert die Ausgangslage für Anbieter im institutionellen Geschäft und wirft für Entscheider und deren Berater eine Frage auf, die bislang kaum systematisch adressiert wird. Was bedeutet es, wenn die Vorauswahl von Vermögensverwaltern, Vorsorgeeinrichtungen oder Finanzdienstleistern zunehmend durch Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) gefiltert wird, deren Funktionsweise sich von klassischen Suchmaschinen fundamental unterscheidet?
Die Anbietersuche verlagert sich in KI-Systeme
Dieser Trend ist inzwischen gut belegt. Eine im März 2026 veröffentlichte Befragung von gut 1.000 Einkäufern von Business-to-Business-Software (B2B) durch die Bewertungsplattform G2 kam zu dem Ergebnis, dass 71 Prozent der Befragten KI-Chatbots in ihre Kaufrecherche einbeziehen – ein Anstieg gegenüber dem Vorjahreswert von rund 60 Prozent.
Der Datenanbieter 6sense fand in seinem Buyer Experience Report 2025 heraus, dass Einkäufer im Schnitt bereits 61 Prozent ihrer Buying Journey durchlaufen haben, bevor sie erstmals einen Anbieter kontaktieren. Und schließlich berichtet das Marktforschungsunternehmen Forrester auf Basis seiner Buyers'-Journey-Befragung 2025, dass inzwischen doppelt so viele B2B-Einkäufer wie im Vorjahr generative KI als ihre wichtigste Informationsquelle nennen – noch vor Anbieter-Websites, Fachexperten und dem direkten Vertriebskontakt.
Wenige belastbate Zahlen für Institutionelle und Private Banker
Belastbare Zahlen speziell für die institutionelle Vermögensverwaltung und das Private Banking liegen bislang kaum vor. Der zugrunde liegende Mechanismus – Vorauswahl und Shortlisting verlagern sich in Systeme, die Informationen synthetisieren, statt Links zu ranken – betrifft jedoch jede Branche, in der Anbieter über komplexe, beratungsintensive Leistungen verglichen werden.
Warum klassische Suchmaschinenoptimierung hier an Grenzen stößt
Suchmaschinenoptimierung (SEO) basiert auf einer einfachen Logik: Eine Seite wird für bestimmte Suchbegriffe optimiert, von einer Suchmaschine gecrawlt und zum Zeitpunkt der Anfrage in einer Ergebnisliste platziert. Wer seine Seiten besser optimiert, rankt höher – im Moment der Suche.
Generative KI-Systeme funktionieren jedoch anders. Sie beantworten eine Anfrage nicht, indem sie in Echtzeit Webseiten durchsuchen und bewerten, sondern indem sie eine Antwort aus zuvor aufgebautem Wissen synthetisieren: aus Trainingsdaten und aus einem Netz von Drittquellen, die das jeweilige System als verlässlich einstuft. Ob eine Marke in dieser Antwort auftaucht, entscheidet sich damit größtenteils, bevor die konkrete Anfrage überhaupt gestellt wird.
Diese Verschiebung lässt sich auch datenseitig zeigen. In einer eigenen Auswertung von mehreren Millionen KI-Zitaten und über 11.000 Prompts entlang des gesamten Entscheidungsprozesses – erhoben in Zusammenarbeit mit dem Analyseanbieter Peec.ai – zeigte sich, dass die zehn meistgenannten Marken einer Branche über alle Phasen hinweg konstant rund 25 Prozent aller Markennennungen hielten. Der Anteil veränderte sich kaum, unabhängig davon, ob es sich um eine frühe Informationsanfrage oder eine konkrete Anbietervergleichsfrage handelte.