Die ehrliche Antwort lautet in den meisten Fällen: nicht, weil zu wenig Information auf der Website steht – sondern weil ein einzelner Interessent aus all dieser Information nicht selbst herausfinden kann, welche Lösung zu seinem konkreten Fall passt. Gerade bei technischen, erklärungsbedürftigen Produkten ist das Problem selten fehlender Content. Es ist fehlende Orientierung. Ein Besucher liest zwanzig Produktseiten, versteht jede einzelne für sich – und weiß am Ende trotzdem nicht sicher, welche Variante zu seiner Anwendung, seiner vorhandenen Anlage oder seinen Anforderungen passt. Genau an diesem Punkt bricht die Anfrage ab, nicht am Anfang des Besuchs.
Die naheliegende Reaktion auf zu wenige Anfragen ist meistens: mehr Sichtbarkeit, mehr SEO, mehr Kampagnenbudget. Das hilft, wenn das eigentliche Problem zu wenig Traffic ist. Es hilft nicht, wenn das Problem strukturell ist – wenn also auch der jetzige Traffic schon nicht in Anfragen umgewandelt wird. Dann verstärkt mehr Traffic lediglich denselben Effekt: mehr Besucher, die lesen, vergleichen und wieder gehen, ohne Kontakt aufzunehmen. Interessant ist dabei ein scheinbarer Widerspruch aus einer aktuellen Gartner-Befragung von 646 B2B-Einkäufern (August/September 2025): 67 % der Befragten bevorzugen ausdrücklich eine Kaufentscheidung ohne Vertriebskontakt – Besucher wollen also selbstständig recherchieren, das ist kein Fehlverhalten, sondern Standard. Trotzdem zeigt eine zweite Erhebung derselben Gartner-Studiengruppe: 69 % der B2B-Einkäufer, die generative KI zur Recherche genutzt haben, wollen die daraus gewonnenen Informationen anschließend mit einem Vertriebsmitarbeiter validieren. Selbstständige Recherche und der Wunsch nach individueller Bestätigung schließen sich also nicht aus – sie treten meistens gemeinsam auf. Wer nur an Sichtbarkeit arbeitet, aber nichts an dieser zweiten Hälfte ändert, bekommt vor allem: mehr Besucher mit demselben ungelösten Problem.
Ein Beispiel aus dem Maschinenbau: Ein Hersteller beschreibt 20 oder 25 Produktvarianten ausführlich – mit technischen Daten, Zeichnungen, Datenblättern als PDF. Ein Besucher liest sich durch mehrere davon und versteht jede einzelne Beschreibung. Was er am Ende trotzdem nicht sicher weiß: Welche der 20 Varianten zu seiner Anwendung passt. Die Frage ist selten „Was ist ein digitales Neigungsmessgerät?" – Produktseiten beantworten das meistens gut. Die eigentliche Frage lautet eher: „Welches Messsystem eignet sich, um meine Maschine unter diesen Bedingungen mit der geforderten Genauigkeit auszurichten?" Das ist keine Informationsfrage mehr, sondern eine Anwendungsfrage – und die kann eine statische Produktseite grundsätzlich nicht beantworten, egal wie gut sie geschrieben ist, weil sie den konkreten Einzelfall des Besuchers nicht kennt.
Diese Beobachtung deckt sich mit dem, was Forrester für 2026 beschreibt: Generative KI ist für viele B2B-Käufer inzwischen der Ausgangspunkt der Recherche, liefert dabei aber „häufig unvollständige oder unzuverlässige Informationen" – mit der Folge, dass Kaufentscheidungen heute im Schnitt von 13 internen und 9 externen Stakeholdern mitgetragen werden, die genau diese Unsicherheit gemeinsam absichern sollen. Je komplexer und risikoreicher eine Entscheidung, desto mehr Menschen sind an Bord, deren Aufgabe im Kern eine ist: die generische Information auf den eigenen, spezifischen Fall zu übertragen.
Bevor jemand aus dem technischen Einkauf oder der Konstruktion überhaupt eine Anfrage stellt, will er in der Regel für sich selbst beantwortet haben:
Wie weit diese Vorauswahl inzwischen abgeschlossen ist, bevor überhaupt Kontakt zum Vertrieb entsteht, zeigt der aktuelle 6sense B2B Buyer Experience Report 2025 (weltweite Befragung von rund 4.000 B2B-Käufern): Der „Point of First Contact" liegt inzwischen bei rund 61 % des Kaufprozesses – 2024 lag er noch bei etwa 69 %. In 79 % der Fälle geht die erste Kontaktaufnahme dabei vom Käufer selbst aus, nicht vom Anbieter. Entscheidender als der reine Zeitpunkt ist aber, was in dieser Phase bereits passiert: 94 % der Einkaufsgremien haben ihre Shortlist bereits nach Präferenz sortiert, bevor sie überhaupt mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen – und 95 % kaufen am Ende von einem der vier Anbieter, die schon am ersten Tag auf dieser Shortlist standen. Die eigentliche Konsequenz lautet deshalb nicht „der Vertrieb kommt erst später ins Spiel", sondern: Ein Großteil der Vorauswahl und Präferenzbildung ist bereits abgeschlossen, bevor überhaupt ein Gespräch stattfindet. Genau in dieser Phase muss die Website mehr leisten als Produktinformation bereitzustellen – sie muss bei der Vorauswahl selbst mitwirken.
Man könnte die Lücke zwischen vorhandener Information und individueller Passung eine Beratungslücke nennen: Der Interessent findet Information, aber keine Bewertung für seinen eigenen Fall. Einen einheitlich etablierten Fachbegriff dafür gibt es nicht – die drei genannten Untersuchungen beschreiben denselben Effekt aus unterschiedlichen Blickwinkeln: als Bedürfnis nach Validierung (Gartner), als wachsende Zahl beteiligter Stakeholder zur gemeinsamen Risikoabsicherung (Forrester) und als früh abgeschlossene Präferenzbildung und Shortlist-Priorisierung noch vor dem ersten Kontakt (6sense). Der gemeinsame Nenner: Reine Informationsbereitstellung löst diese Unsicherheit bei komplexen, erklärungsbedürftigen Produkten oft nicht auf.
Für klar definierte, abzählbare Kriterien – Baugröße, Spannung, Werkstoff, Zertifizierung – sind Produktfinder und Filter die richtige Lösung. Sie reduzieren 25 Produkte zuverlässig auf drei oder vier passende Kandidaten und sollten dort eingesetzt werden, wo sie funktionieren. Ihre Grenze liegt dort, wo ein Fall mehrere Faktoren gleichzeitig und in Wechselwirkung betrifft – etwa Umgebungsbedingungen, Kompatibilität zu einer vorhandenen Anlage und geforderte Genauigkeit zusammen – oder wo der Besucher selbst noch gar nicht weiß, welches Filterkriterium für seinen Fall überhaupt zutrifft. Ein starres Auswahlmenü kann nur Fragen beantworten, die es vorher als Option vorgesehen hat. Ein Gespräch dagegen kann Rückfragen stellen, auf eine ungewöhnliche Antwort reagieren und den Fall Schritt für Schritt eingrenzen – genau das, was ein guter technischer Vertriebsmitarbeiter am Telefon tun würde.
Ein Faktor kommt hinzu, ohne dass er hier das Hauptthema sein soll: Google-KI-Übersichten und Werkzeuge wie ChatGPT beantworten allgemeine Informationsfragen zunehmend direkt, ohne dass noch ein Klick auf eine Website erfolgt. Laut SparkToro endeten Anfang 2026 rund 68 % aller Google-Suchanfragen in den USA ohne Klick; das unabhängige Pew Research Center kam in einer Untersuchung von rund 69.000 Suchanfragen (Juli 2025) zu dem Ergebnis, dass Nutzer bei sichtbarer KI-Übersicht nur noch in 8 % der Fälle ein klassisches Ergebnis anklickten, gegenüber 15 % ohne KI-Übersicht. Was das im Detail für B2B-Websites bedeutet, ist Thema eines eigenen, ausführlicheren Beitrags. Für die Anfragen-Frage reicht an dieser Stelle die Beobachtung: Je öfter allgemeine „Was ist Produkt X"-Fragen bereits von KI-Systemen beantwortet werden, desto mehr verschiebt sich das, wofür die eigene Website noch gebraucht wird – von der reinen Informationsfrage zur spezifischeren Frage „Passt Produkt X zu meinem Fall". Für US-amerikanische, generische Suchanfragen ist dieser Effekt inzwischen gut belegt; für deutsche B2B-Nischen wie Maschinenbau oder Messtechnik ist er plausibel, aber noch nicht eigenständig gemessen.
Genau an diesem Punkt setzt leo.page an. Statt Besucher durch ein festes Menü aus Produktseiten und PDFs zu schicken, macht leo.page aus der Website einen dialogbasierten Berater: Ein Interessent schildert seinen konkreten Fall in eigenen Worten, das System versteht die Frage, stellt bei Bedarf gezielte Rückfragen, greift dabei auf das hinterlegte Produkt- und Unternehmenswissen zurück, identifiziert passende Lösungen, erklärt die Unterschiede zwischen ihnen – und führt den Besucher zum sinnvollen nächsten Schritt, sei es eine konkrete Empfehlung oder ein qualifizierter Kontakt zum Vertrieb. Das unterscheidet leo.page von einem klassischen FAQ-Chatbot: Es geht nicht um vorformulierte Standardantworten, sondern um eine Antwort, die tatsächlich auf den geschilderten Einzelfall eingeht.
Ein Nebeneffekt dieser Gespräche lässt sich separat nutzen: Über leo.live lassen sich die anonymisierten Dialoge auswerten. Daraus wird sichtbar, welche Fragen Interessenten tatsächlich stellen, welche Themen sich häufen, welche Produkte besonders nachgefragt werden, an welcher Stelle Entscheidungsbarrieren entstehen und welche Information auf der Website bisher schlicht fehlt. Das ist etwas anderes als eine klassische Analytics-Kurve mit Klickzahlen und Verweildauer – es zeigt die eigentliche Frage hinter dem Besuch, nicht nur, dass ein Besuch stattgefunden hat.
Wenn das Problem also selten fehlende Information ist, sondern eine fehlende Antwort auf den eigenen, konkreten Fall, dann liegt die Lösung auch nicht in noch mehr Produktseiten oder noch mehr Traffic – sondern in einer Website, die diesen Einzelfall tatsächlich mitdenken kann.
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