55% der Anbieter von Sportwetten-Software sind für KI unsichtbar: Eine generative Engine-Optimierungsprüfung

Die Suche hat sich bereits geändert

Ein Beschaffungsmanager bei einem mittelgroßen Betreiber braucht eine neue Sportwettenplattform. Er öffnet nicht Google und scrollt durch zehn blaue Links. Er öffnet Claude, ChatGPT oder Perplexity und stellt eine direkte Frage: "Was ist der beste Anbieter von Sportwetten-Software?"

Sie erhalten in Sekundenschnelle eine sichere, strukturierte Antwort. Sie nehmen sie in die engere Auswahl. Vielleicht suchen sie nie weiter.

Das ist die neue B2B-Kaufrealität. Und für die meisten Anbieter von iGaming-Technologie ist dies eine Realität, auf die sie nicht vorbereitet sind.

Um die Lücke zu messen, führte ICODA eine strukturierte KI-Prüfung von 20 führenden Anbietern von Sportwetten-Software durch. Dabei wurde getestet, welche Unternehmen von Claude (Anthropic) bei drei wichtigen Abfragen empfohlen werden, die widerspiegeln, wie echte Betreiber ihre Optionen bewerten.

Die Prüfung: Methodik

Es wurden drei Anfragen an Claude gestellt, die so ausgewählt wurden, dass sie die Sprache widerspiegeln, die die Anbieter in den verschiedenen Phasen der Anbieterbewertung verwenden:

1. "Bester Anbieter von Sportwetten-Software"
2. "Top-Sportwetten-Plattform 2026″
3. "Welchen Sportwettenanbieter nutzen die Betreiber?"

Jeder der 20 Anbieter wurde dann danach bewertet, wie viele der drei Suchanfragen eine Empfehlung ergaben - ihr KI-Suchranking für alle drei Suchanfragen. Eine Punktzahl von 3/3 bedeutet eine konsistente, zuverlässige LLM-Sichtbarkeit und eine starke KI-Suchsichtbarkeit. Ein Ergebnis von 0/3 bedeutet, dass der Anbieter in der KI-gestützten Suche einfach nicht existiert.

Die Daten: Ein geteilter Markt

Die Ergebnisse zeigen, dass der Markt in drei verschiedene Kategorien unterteilt ist.

Stufe 1 - Champions (3/3 Abfragen)

Sechs Anbieter erschienen ausnahmslos in jeder einzelnen Abfrage:

• Kambi
• OpenBet
• Sportradar
• Genialer Sport
• Altenar
• BETBY

Dies sind die Unternehmen, die die KI-gestützte Entdeckung dominieren. Wenn ein Betreiber die Frage nach dem besten Anbieter von Sportwetten-Software stellt, werden diese sechs Namen genannt. Beständig. Jedes Mal.

Stufe 2 - Teilweise Sichtbarkeit (1-2/3 Abfragen)

Zwei Anbieter haben Fuß gefasst, aber noch keine durchgängige KI-Präsenz erreicht:

• BetConstruct - 2/3 Abfragen (nur die erste verpasst)
• BtoBet - 1/3 Abfragen
• Delasport - 1/3 Abfragen

Partielle Sichtbarkeit ist eine prekäre Situation. Sie signalisiert, dass die KI-Modelle über einige Informationen verfügen, auf die sie zurückgreifen können - aber nicht genug, um diese Anbieter zuverlässig zu empfehlen. Eine geringfügige Änderung in der Formulierung der Frage kann dazu führen, dass sie die Antwort ganz oder gar nicht erhalten.

Stufe 3 - Unsichtbar (0/3 Abfragen)

Elf Anbieter - 55% der gesamten Stichprobe - wurden bei allen drei Abfragen nicht erwähnt:

NSoft, OddsMatrix, Sporting Solutions, IMG Arena, LSports, IGT PlaySports, Pronet Gaming, Betgenius, Bookmaker NEXT, GoldenRace, und Betinvest.

Dies ist keine Rangliste der Produktqualität. Einige dieser Unternehmen - darunter auch White-Label-Sportwettenanbieter, die für große Betreiber tätig sind - verfügen über bewährte Technologien und echte Kundenbeziehungen. Ihre Unsichtbarkeit ist kein Produktproblem. Es ist ein Problem der generativen Suchmaschinenoptimierung.

Der Schmerz: Warum unsichtbar sein für KI jetzt Pipeline kostet

Um dieses Ergebnis zu verstehen, muss man wissen, wie große Sprachmodelle tatsächlich Empfehlungen bilden.

Wenn Claude auf die Frage "Was ist die beste Sportwetten-Software?" antwortet, durchsucht es nicht in Echtzeit das Internet. Sie synthetisiert Muster aus den Inhalten, auf die sie trainiert wurde - Branchenpublikationen, Vergleichsartikel, Analystenberichte, Forumsdiskussionen, Presseberichte, Dokumentationen und strukturierte Daten. Eine Marke, die in diesen Quellen häufig, aussagekräftig und konsistent auftaucht, erhält ein mentales Modell in der KI. Eine Marke, die das nicht tut, wird nicht empfohlen - unabhängig von ihrer tatsächlichen Marktposition.

Dadurch entsteht eine zunehmende Lücke in der Sichtbarkeit. Die Anbieter, die Claude bereits empfiehlt, werden in neuen, von KI-Tools generierten Inhalten zitiert, was ihre Position in künftigen Schulungszyklen stärkt. Die unsichtbaren Anbieter fallen mit jeder Iteration weiter zurück.

Die praktische Konsequenz ist eindeutig: Betreiber, die KI zur Recherche von Anbietern nutzen, erhalten eine vorgefilterte Auswahlliste. Sie sehen Kambi, OpenBet, Sportradar, Genius Sports, Altenar und BETBY. Sie beginnen Gespräche mit diesen Anbietern. Die 11 unsichtbaren Anbieter erhalten nie einen ersten Anruf.

Und das ist keine Randerscheinung. Eine Umfrage von Gartner aus dem Jahr 2024 ergab, dass mehr als 70 % der B2B-Einkäufer inzwischen generative KI-Tools bei der Anbieterrecherche verwenden. In technologisch fortschrittlichen Branchen wie iGaming ist die Akzeptanzrate mit Sicherheit höher und nimmt weiter zu. Die Sichtbarkeit der Marke ChatGPT und die Sichtbarkeit von KI in der vertikalen Suche werden zu Voraussetzungen für die Generierung von B2B-Pipelines - nicht zu Unterscheidungsmerkmalen. Dennoch haben die meisten Anbieter kein Tool für die KI-Markensichtbarkeit, mit dem sie messen könnten, wo sie stehen.

Was ist Generative Engine Optimization - und warum sie sich von SEO unterscheidet

Bei der generativen Suchmaschinenoptimierung (GEO) geht es darum, die digitale Präsenz Ihrer Marke so zu strukturieren, dass große Sprachmodelle Sie in relevante, von KI generierte Antworten einbeziehen. Sie ist mit der traditionellen SEO verwandt, unterscheidet sich aber von ihr.

Bei der klassischen SEO optimieren Sie für einen Ranking-Algorithmus, der Seiten indiziert und Links anzeigt. Der Nutzer muss immer noch klicken, bewerten und entscheiden. Bei LLM SEO optimieren Sie für einen Syntheseprozess. Das Modell liest, wägt Autorität und Wiederholungen ab und gibt eine direkte Antwort. Wenn Ihre Marke nicht in dem Quellenmaterial vorkommt, das das Wissen des Modells geformt hat - oder nicht in den aktuellen Webinhalten, auf die die Retrieval-erweiterten Modelle verweisen - sind Sie nicht in der Antwort enthalten.

Zu den Eingaben, die die Sichtbarkeit des LLM steuern, gehören:

• Autorisierte Berichterstattung von Dritten. KI-Modelle gewichten Quellen, die glaubwürdig erscheinen und häufig zitiert werden. Die Erwähnung in Berichten der iGaming-Branche, in B2B-Medien und in Analystenkommentaren trägt mehr zur Sichtbarkeit von KI bei als jede Menge selbstveröffentlichter Inhalte.
• Entität Klarheit. LLMs organisieren das Wissen um Entitäten - eindeutige, klar definierte Konzepte. Ein Anbieter, dessen Name, Kategorie, Kernprodukt und Wettbewerbsumfeld im Internet klar und einheitlich beschrieben sind, kann von einem Modell leichter empfohlen werden. Mehrdeutigkeit führt zu Auslassungen.
• Thematische Tiefe und Breite. Anbieter, die substanzielle Inhalte über Sportwetttechnologien, Wettmärkte, Plattformarchitekturen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften veröffentlicht haben, bieten den Sprachmodellen eine größere Oberfläche, aus der sie schöpfen können. Ein dünner digitaler Fußabdruck führt zu einer dünnen KI-Präsenz.
• Strukturierte Daten und Schema Markup. Maschinenlesbare Signale helfen KI-Systemen dabei, zu klassifizieren, was ein Unternehmen tut und wo es in einer Wettbewerbslandschaft steht.
• Aktualität der Berichterstattung. Retrieval-erweiterte Modelle wie Perplexity suchen aktiv nach aktuellen Webinhalten. Für Anbieter, die für reine LLMs unsichtbar sind, bietet das Auftauchen in aktuellen, hochwertigen redaktionellen Inhalten einen schnelleren Weg zur KI-gestützten Entdeckung.

Bei einer AI SEO Strategie für ein iGaming B2B Unternehmen geht es nicht darum, Keywords in einem Blog zu jagen. Es geht darum, systematisch die Art von Informationspräsenz aufzubauen, die einem Sprachmodell das Vertrauen gibt, Sie in eine Empfehlung aufzunehmen.

Die sechs Champions: Was sie gemeinsam haben

Die sechs Anbieter, die mit 3/3 bewertet wurden, teilen sich nicht eine einzige Produktkategorie. Kambi und OpenBet sind etablierte Plattformen auf Unternehmensebene mit einer langen Geschichte der Presseberichterstattung und dokumentierten Partnerschaften mit Betreibern. Sportradar und Genius Sports sind börsennotierte Unternehmen mit umfangreichen Berichten von Dritten. Altenar und BETBY sind neueren Datums, haben jedoch stark in Content Marketing, die Platzierung in den Branchenmedien und den Aufbau einer klaren öffentlichen Darstellung ihrer Technologie und ihres Kundenstamms investiert.

Was sie gemeinsam haben, ist die Informationsdichte - eine reichhaltige, konsistente, aus mehreren Quellen stammende Aufzeichnung darüber, was sie tun, für wen sie arbeiten und warum die Betreiber sie wählen. Diese Aufzeichnungen sind genau das, worauf KI-Systeme bei der Erstellung von Empfehlungen zurückgreifen.

Die Lösung: Wie unsichtbare Anbieter ins Gespräch kommen

Um die KI-Sichtbarkeitslücke zu schließen, ist eine generative Strategie zur Suchmaschinenoptimierung erforderlich, die auf drei Prioritäten beruht.

1. Erstellen Sie den maßgeblichen Datensatz, den KI benötigt. Veröffentlichen Sie fundierte Inhalte auf Expertenebene über Sportwetten-Technologien, Plattform-Funktionen und Anwendungsfälle für Betreiber. Bemühen Sie sich um Berichterstattung in den Medien der iGaming-Branche. Tragen Sie zu Forschungsberichten und Zusammenfassungen bei. Jede glaubwürdige externe Erwähnung stärkt Ihr Unternehmensmodell.

2. Optimieren Sie für das Leseverhalten von LLMs, nicht nur für das Crawlen von Google. Strukturieren Sie Webinhalte mit klaren Entitätsdefinitionen, expliziten Produktbeschreibungen und Schema-Auszeichnungen, die die Zugehörigkeit Ihres Unternehmens zu einer Kategorie eindeutig machen. Gehen Sie nicht davon aus, dass KI-Systeme etwas ableiten, was Sie nicht explizit angegeben haben.

3. Zielgerichtete Retrieval-erweiterte Systeme parallel. Für eine kurzfristige KI-Suchsichtbarkeit in Tools wie Perplexity und AI Overviews funktioniert eine aktuelle redaktionelle Berichterstattung über maßgebliche Domänen schneller als eine langfristige Anhäufung von Inhalten. KI-Sichtbarkeitstools, die die Häufigkeit Ihrer Erwähnungen in den LLMs verfolgen, können Ihnen helfen, Prioritäten zu setzen, welche Lücken Sie zuerst schließen müssen. Ein gezielter Earned Media Push kann Sie in einem einzigen Trainingszyklus-Update von unsichtbar zu sichtbar machen.

Die Anbieter, die jetzt handeln, werden von der gleichen sich verstärkenden Dynamik profitieren, die derzeit die Champions-Ebene begünstigt. Je länger die Verzögerung, desto größer wird die Lücke - und desto schwieriger ist es, sie zu schließen.

Schlussfolgerung: KI-Sichtbarkeit ist B2B-Pipeline

Die Daten des ICODA-Audits sind eindeutig. Wenn ein Betreiber die KI um eine Empfehlung für einen Sportwettenanbieter bittet, erhält er sechs Namen. Jedes Mal. Die anderen 14 Unternehmen - einschließlich etablierter Anbieter mit echten Beziehungen zu den Betreibern - kommen in diesem Gespräch überhaupt nicht vor.

Es handelt sich nicht um eine technologische Lücke. Es ist eine Lücke in der generativen Suchmaschinenoptimierung - und ein Weckruf für jeden Anbieter von iGaming-Software, der im B2B-Bereich tätig ist. Anders als ein Produktdefizit kann es mit der richtigen Strategie behoben werden.

Audit durchgeführt von ICODA.io | Daten gesammelt: April 2026 | KI-Modell getestet: Claude (Anthropisch)