Von Platz 5 auf Platz 1, vorbei an Designit, Accenture Song, McKinsey und Frog

Als Manyone begann, 3RD zu nutzen, belegte das Unternehmen den fünften Platz im Bereich Strategic Design. Vier Monate später stand Manyone an der Spitze und hatte den größten Fortschritt unter allen 37 von der Plattform in dieser Kategorie erfassten Organisationen erzielt.

Kennzahlen

Baseline: 24. April bis 24. Mai 2026. Letzte Messung: 18. Juli bis 17. August 2026.

Was auf dem Spiel stand

Manyone ist ein internationales Strategie- und Designunternehmen mit Büros in sieben Ländern. Die Kunden des Unternehmens sind häufig Führungskräfte und Transformation Executives in großen Organisationen, und ein Platz auf der richtigen Shortlist kann einen erheblichen kommerziellen Wert haben.

Diese Shortlists werden zunehmend von KI beeinflusst.

Ein potenzieller Kunde könnte fragen: „Wen sollten wir für designorientierte Transformation in den nordischen Ländern in Betracht ziehen?“ Die Antwort schrumpft den Markt typischerweise auf eine kurze Liste von Unternehmen zusammen. Die dort genannten Unternehmen schaffen es in die nähere Recherche des Käufers. Die anderen riskieren, niemals in Betracht gezogen zu werden.

Diese Entwicklung lässt sich im B2B-Softwaremarkt deutlich beobachten. In einer Umfrage vom März 2026 unter 1.076 B2B-Software-Einkäufern gaben 51 % an, dass sie ihre Recherche eher in einem KI-Chat als bei Google beginnen würden. 71 % nutzten an irgendeinem Punkt ihrer Recherche KI-Chatbots, während 69 % aufgrund der Empfehlungen eines KI-Chats einen anderen Anbieter als den ursprünglich geplanten gewählt hatten. Jeder Dritte hatte bei einem Anbieter gekauft, den er zuvor nicht kannte. Die Umfrage betrifft Software-Käufe, veranschaulicht aber, wie viel Einfluss KI bereits auf die B2B-Recherche und Shortlists gewonnen hat. G2, The Answer Economy, 2026

Für Manyone bestand das Problem darin, dass dieser Teil der Customer Journey in den bestehenden Analytics-Tools unsichtbar war. Es gab keinen konsolidierten Report, der zeigte, wie oft das Unternehmen erwähnt wurde, welche Wettbewerber stattdessen empfohlen wurden oder wie sich die Position zwischen Kategorien, Märkten und Sprachen unterschied.

Gleichzeitig konkurriert Manyone mit Unternehmen wie McKinsey, Accenture und Deloitte. Das sind Brands mit enormer historischer Reichweite, Content und externer Autorität, auf die die Sprachmodelle zugreifen können.

Ohne Daten lag die Annahme nahe, dass die größten Unternehmen automatisch auch die KI-generierten Antworten dominieren würden.

Wie Manyone 3RD nutzte

Manyone und 3RD konfigurierten zunächst einen Markt, der das tatsächliche Business des Unternehmens und die Art und Weise, wie seine Kunden Fragen stellen, widerspiegelt.

Das Setup umfasste:

• 1.470 Prompts, die so formuliert waren, wie Einkäufer ihre Fragen stellen

• Fünf Sprachen: Dänisch, Schwedisch, Norwegisch, Deutsch und Englisch

• 12 Märkte in sieben Ländern

• Neun Themen, die zu den Business-Bereichen von Manyone passen

• 37 Wettbewerber und vergleichbare Organisationen

• Tägliche Messungen über mehr als 100 Tage

Die Prompts wurden in drei Layer unterteilt: Must-win, Core und Foundation.

Der Must-win-Layer enthält Fragen mit klarer Kaufabsicht, bei denen ein Nutzer Anbieter vergleicht oder eine Shortlist zusammenstellt. Der Core-Layer deckt die zentralen Business-Bereiche von Manyone ab, während der Foundation-Layer allgemeinere Recherchen rund um den Markt trackt.

Diese Aufteilung machte es möglich, zwischen allgemeiner Sichtbarkeit und der Sichtbarkeit an den Punkten zu unterscheiden, an denen ein Käufer kurz vor einer Entscheidung steht.

Manyones eigenes Team arbeitete anschließend direkt in 3RD weiter.

Die Plattform sammelte die KI-generierten Antworten, maß die Entwicklung im Vergleich zu den 37 Organisationen und zeigte, wo Manyone an Sichtbarkeit gewann oder verlor. Daten und Tasks wurden in der Plattform zusammengeführt und priorisiert, sodass das Team auswählen konnte, woran es zuerst arbeiten wollte.

Manyone interpretierte die Daten selbst, wählte die Tasks aus und setzte die Arbeit um. Die Arbeit umfasste strukturierte Organisationsdaten, eine Wikidata-Entity und eine FAQ-Struktur, wodurch zentrale Teile von Manyones Expertise für die Modelle leichter zu finden und zu verstehen waren.

Dafür war weder eine neue interne Abteilung noch ein langwieriges Agentur-Engagement nötig. Manyone nutzte 3RD als Tool und erledigte die Aufgaben mit dem Team und der Expertise, die das Unternehmen bereits hatte.

Im gleichen Zeitraum kletterte Manyone im Bereich Strategic Design von Platz 5 auf Platz 1.

Das Ergebnis

Von Nr. 5 zu Nr. 1

Bei der ersten Messung lag Manyone noch am Ende der Führungsgruppe. Vier Monate später hatte sich die Sichtbarkeit von 18,0 % auf 26,9 % erhöht, was einem Wachstum von 49 % entspricht.

Manyone hatte damit Designit, Accenture Song, McKinsey und Frog überholt.

Der Zuwachs von 8,9 Prozentpunkten war zudem größer als der aller anderen 37 in dieser Kategorie getrackten Organisationen.

Das größte Wachstum kam von Purchase-Prompts

Manyones Sichtbarkeit wuchs über alle drei Prompt-Layer hinweg. Der prozentual größte Anstieg verzeichnete der Must-win-Layer, in dem Käufer aktiv recherchieren und potenzielle Anbieter vergleichen.

Hier stieg die Sichtbarkeit um 45 %, von 3,8 % auf 5,5 %.

Das ist wichtig, da allgemeine Reichweite und die Sichtbarkeit kurz vor einer Kaufentscheidung nicht denselben Wert haben. Die Must-win-Prompts zeigen, ob Manyone in den Antworten auftaucht, in denen ein potenzieller Kunde entscheidet, wen er genauer unter die Lupe nehmen möchte.

Fortschritte in mehreren Kategorien

Die stärkste Position liegt nach wie vor im Bereich Strategic Design, aber die Entwicklung beschränkt sich nicht nur auf die Hauptkategorie.

Im Bereich Industrial Design verdoppelte sich die Sichtbarkeit fast, und Manyone erreichte annähernd das Niveau von McKinsey. Im Bereich Brand Design schob sich das Unternehmen im Messzeitraum an Frog, McKinsey und AKQA vorbei.

Die Zahlen sind zwar noch niedriger als beim Strategic Design, aber die Dynamik zeigt, dass sich Manyones Position auf weitere Bereiche ausdehnen lässt, in denen das Unternehmen tätig ist.

Spezifischere Käuferfragen führten zu Manyone

Zudem wurde Manyone nun bei 17 Fragen erwähnt, bei denen das Unternehmen in der Baseline-Phase überhaupt nicht auftauchte.

Auch das Sentiment rund um Manyone war durchweg positiv. Das Unternehmen erzielte einen Sentiment-Score von 86,9, und nur 19 von fast 3.000 erfassten Erwähnungen waren negativ.

Der Wert für Manyone

Manyone hat sich eine dokumentierte Position im Bereich Strategic Design erarbeitet, die sich von Tag zu Tag tracken und direkt mit namentlich genannten Organisationen vergleichen lässt.

Das Unternehmen weiß nun, bei welchen Fragen es empfohlen wird, wo seine Position am stärksten ist und welche Bereiche das größte Potenzial für weiteres Wachstum bieten.

Mit 3RD kann Manyone die Entwicklung selbst tracken, Potenziale erkennen und Tasks generieren und priorisieren lassen, die seine Position verbessern. Dank Agentic Fulfilment kann das Team diese Tasks auch direkt auf der Plattform ausführen.

Dies bietet Manyone einen konsolidierten Workflow von der Messung und Priorisierung bis hin zur Umsetzung und zum Follow-up.

Strategic Design kann als dokumentierte Position der Stärke im Sales und Marketing genutzt werden. In Bereichen wie Business Transformation und AI Enablement kann Manyone anhand von Daten untersuchen, warum andere Unternehmen häufiger ausgewählt werden und welche Signale gestärkt werden müssen.

Gleichzeitig lässt sich die Entwicklung über Märkte und Sprachen hinweg tracken. So kann das Team in den Bereichen arbeiten, in denen das Potenzial und die kommerzielle Relevanz am größten sind.

3RD machte den Markt und die Entwicklung messbar. Manyone nutzte die Insights und Tasks der Plattform selbst, um kontinuierlich an seiner Positionierung zu arbeiten.

Das Fallbeispiel zeigt somit, dass ein internes Team mit 3RD im Toolkit messbare Fortschritte erzielen kann, ohne eine eigene GEO-Funktion aufzubauen oder die gesamte Arbeit an eine Agentur auszulagern.

Die Quellen offenbarten ein Brand-Risiko

3RD ermöglichte es auch, die von den KI-Modellen in ihren Antworten genutzten Quellen zu analysieren.

85 % der erfassten Zitate stammten aus externen Quellen. Das ist prinzipiell positiv, da unabhängige Berichterstattung die Glaubwürdigkeit des Unternehmens stärken kann.

Die Quellenanalyse zeigte jedoch, dass die am häufigsten zitierte Quelle über Manyone Glassdoor war. Zu den weiteren prominenten Ergebnissen gehörte eine Jobbörse für „Many One L.L.C.“, die zu einem anderen US-Unternehmen gehört.

Die Basis der Modelle bestand also sowohl aus relevanter externer Berichterstattung als auch aus Quellen, die nur ein unvollständiges oder ungenaues Bild von Manyones Expertise vermittelten.

Dies ist eine Art von Brand-Risiko, das im traditionellen Marketing und in der Web-Analyse selten sichtbar wird. Manyone konnte dies nun erkennen und die Arbeit an den Quellen priorisieren, die von den Modellen tatsächlich genutzt wurden.

Die Analyse identifizierte unter anderem vier Branchenlisten, die zusammen mehr als 110-mal pro Monat bei relevanten Käuferfragen zitiert wurden. Auf jeder dieser Listen waren zwischen einem und fünf Wettbewerber von Manyone vertreten, während Manyone selbst noch nicht aufgeführt war.

Daraus ergaben sich für das Team vier konkrete Opportunities. Jede Platzierung wurde auf Basis dokumentierter Relevanz in KI-generierten Antworten ausgewählt – statt auf der bloßen Annahme, dass mehr Content oder mehr Reichweite automatisch eine Wirkung erzielen würden.

Was das Manyone-Fallbeispiel zeigt

Positionierung entscheidet sich auch in KI-generierten Antworten

Unternehmen bestimmen nach wie vor ihre Strategie, ihr Narrativ und ihre gewünschte Marktpositionierung. Doch ein wachsender Anteil des ersten Eindrucks von Käufern entsteht durch die Art und Weise, wie KI-Modelle sie beschreiben und empfehlen.

Zwischen diesen beiden Bildern kann eine Lücke klaffen.

Diese Lücke ist ohne kontinuierliche Messung schwer zu erkennen, da der Austausch außerhalb der eigenen Kanäle des Unternehmens stattfindet.

Ein internes Team kann die Positionierung verändern

Manyone kletterte in vier Monaten von Platz 5 auf Platz 1, während das interne Team die Tasks auf Basis von 3RD selbst auswählte und umsetzte.

Die Arbeit basierte auf vorhandenem Wissen und bestehender Expertise. Die Plattform zeigte auf, wo Informationen unstrukturiert waren, wo die Modelle ein unklares Bild hatten und welche Tasks am dringendsten anzugehen waren.

Das macht die GEO-Arbeit operativer. Das Team kann den Markt analysieren, seine Maßnahmen wählen und die Entwicklung im selben Tool tracken.

Größe ist nicht zwingend entscheidend für die Kategorie

Manyone erzielte im Strategic Design größere Fortschritte als alle anderen gemessenen Organisationen und zog an Unternehmen mit deutlich größerer globaler Reichweite vorbei.

Das Ergebnis zeigt, dass der Wettbewerb in KI-generierten Antworten kategoriespezifisch sein kann. Ein spezialisiertes Unternehmen kann in einem bestimmten Bereich eine stärkere Position aufbauen als ein Wettbewerber, der insgesamt größer ist.

Dies bietet eine echte Chance für Unternehmen mit klarer Expertise und Dokumentation, selbst wenn ihre gesamte Marketingpräsenz kleiner ist.

Einzelne KI-generierte Antworten können täuschen

Manyones gesamte tägliche Sichtbarkeit schwankte im gemessenen Zeitraum zwischen 1,0 % und 8,5 %.

Eine Messung am 14. August hätte 1,4 % ergeben. Eine Messung am 31. Juli dagegen 8,5 %. Beide Messungen waren am jeweiligen Tag korrekt, aber keine für sich allein lieferte ein repräsentatives Bild der tatsächlichen Entwicklung.

Verlässliche Insights entstehen erst durch wiederholte Messungen über verschiedene Prompts, Modelle, Märkte und Sprachen hinweg.

Wissen Sie, wie Ihr Unternehmen in KI-generierten Antworten abschneidet?

3RD zeigt Ihnen, wie oft Ihre Brand erwähnt und empfohlen wird, welche Wettbewerber Ihren Platz einnehmen und mit welchen Tasks Sie Ihre Positionierung verbessern können.

Die Plattform versetzt Ihr eigenes Team in die Lage, den Markt zu messen, die Arbeit zu priorisieren und den Effekt im Zeitverlauf zu tracken.