Welche Marken KI für marketing software
in Australien empfiehlt
Marken nach Erwähnungsrate bei ChatGPT, Gemini, Google AI Mode und Perplexity
- Marken
- 35
- Fragen
- 303
- Antworten
- 3.627
- KI-Engines
- 4
01 · Spitzenreiter
Top-10-Marken nach Erwähnungsrate
Keine einzelne Marke setzt sich deutlich ab.
Mehrere Marken konkurrieren um die vorderen Plätze.
| # | Marke | Erwähnungsrate Anteil der Fragen, bei denen ChatGPT die Marke nennt | Share of Voice Anteil der Marke an allen Markenerwähnungen in den Antworten der Engine | 95-%-Bereich Das Intervall, in dem die tatsächliche Erwähnungsrate höchstwahrscheinlich liegt | In Top 20 von Platz der Marke in den eigenen Top 20 jeder Engine |
|---|---|---|---|---|---|
| 11–2 | Klaviyo | 17,2 % | 5,0 % | 13,3–21,8 | ChatGPT1Gemini1Google AI Mode1Perplexity1 |
| 21–2 | Braze | 14,3 % | 4,4 % | 10,8–18,7 | ChatGPT2Gemini2Google AI Mode3Perplexity2 |
| 33–20 | HubSpot | 6,7 % | 2,0 % | 4,4–10,1 | ChatGPT3Gemini3Google AI Mode2Perplexity6 |
| 43–20 | Triple Whale | 5,7 % | 1,2 % | 3,6–8,9 | ChatGPT4Gemini4Google AI Mode5Perplexity5 |
| 53–20 | Northbeam | 5,1 % | 1,1 % | 3,1–8,1 | ChatGPT5Gemini5Google AI Mode6Perplexity4 |
| 63–20 | Yotpo | 4,8 % | 1,2 % | 2,9–7,9 | ChatGPT6Gemini6Google AI Mode4Perplexity7 |
| 73–20 | Tealium | 4,6 % | 1,3 % | 2,8–7,6 | ChatGPT7Gemini11Google AI Mode9Perplexity3 |
| 83–20 | Birdeye | 4,0 % | 1,4 % | 2,3–6,8 | ChatGPT8Gemini7Google AI Mode10Perplexity8 |
| 93–20 | AppsFlyer | 3,9 % | 1,2 % | 2,2–6,7 | ChatGPT9Gemini8Google AI Mode7Perplexity16 |
| 103–20 | Sprout Social | 3,4 % | 1,6 % | 1,9–6,1 | ChatGPT10Gemini10Google AI Mode8Perplexity9 |
| 113–20 | Optimizely | 3,4 % | 1,1 % | 1,9–6,1 | ChatGPT11Perplexity18 |
| 123–20 | Smile.io | 2,9 % | 0,5 % | 1,5–5,4 | ChatGPT12Gemini16Google AI Mode17Perplexity20 |
| 133–20 | LoyaltyLion | 2,9 % | 0,6 % | 1,5–5,4 | ChatGPT13Gemini13Google AI Mode12 |
| 143–20 | Salesforce Marketing Cloud | 2,5 % | 0,7 % | 1,3–5,0 | ChatGPT14Google AI Mode15Perplexity17 |
| 153–20 | CleverTap | 2,5 % | 0,5 % | 1,3–5,0 | ChatGPT15Gemini17Google AI Mode14Perplexity12 |
| 163–20 | Airship | 2,3 % | 0,7 % | 1,1–4,7 | ChatGPT16Perplexity14 |
| 173–20 | Nosto | 2,2 % | 0,4 % | 1,1–4,5 | ChatGPT17Gemini15Google AI Mode20Perplexity15 |
| 183–20 | Hootsuite | 2,2 % | 0,7 % | 1,1–4,5 | ChatGPT18Gemini9Google AI Mode13 |
| 193–20 | VWO | 2,2 % | 0,6 % | 1,1–4,5 | ChatGPT19Gemini20 |
| 203–20 | Dynamic Yield | 2,1 % | 0,4 % | 1,0–4,4 | ChatGPT20Gemini14Google AI Mode19Perplexity13 |
02 · Konsens der Engines
Wo jede Marke rankt
in den Top 10 jeder Engine
Es gibt keine einheitlichen KI-Top-10.
Nur 8 von 12 Marken ranken in den Top 10 aller 4 Engines.
| Marke | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity | In Top 10 von |
|---|---|---|---|---|---|
| Klaviyo | 1 | 1 | 1 | 1 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Braze | 2 | 2 | 3 | 2 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| HubSpot | 3 | 3 | 2 | 6 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Triple Whale | 4 | 4 | 5 | 5 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Northbeam | 5 | 5 | 6 | 4 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Yotpo | 6 | 6 | 4 | 7 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Birdeye | 8 | 7 | 10 | 8 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Sprout Social | 10 | 10 | 8 | 9 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Tealium | 7 | – | 9 | 3 | ChatGPTGoogle AI ModePerplexity |
| AppsFlyer | 9 | 8 | 7 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Hootsuite | – | 9 | – | – | Gemini |
| OneSignal | – | – | – | 10 | Perplexity |
Rang in den eigenen Top 10 jeder Engine · ein Strich bedeutet, dass die Marke nicht in den Top 10 dieser Engine ist.
Der Rest hängt davon ab, welche Engine der Käufer öffnet — ein Rang bei einer einzelnen Engine ist also keine Marktposition.
Quelle: Findrix-Erhebung. Wo jede Marke in den Top 10 jeder Engine rankt, „marketing software“, Australien.
03 · Meistzitierte Domains
Welche Websites jede Engine zitiert und
welchen Anteil ihrer Antworten sie tragen
| Domain | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| youtube.com | 0,4 % | 0,1 % | 18,8 % | – |
| google.com | 7,2 % | 1,7 % | 0,5 % | 0,9 % |
| klaviyo.com | 3,8 % | 1,3 % | 2,3 % | 1,7 % |
| braze.com | 3,7 % | 1,2 % | 2,2 % | 1,7 % |
| cdp.com | 0,5 % | 3,0 % | 2,4 % | 1,0 % |
| stackoverlap.app | – | 2,2 % | – | – |
| improvado.io | 0,3 % | 2,1 % | 1× | 1,5 % |
| oaic.gov.au | 2,1 % | – | 0,3 % | 0,2 % |
| reddit.com | 0,1 % | 2,1 % | 0,2 % | 0,2 % |
| europa.eu | 2,0 % | – | – | 0,3 % |
| g2.com | 0,7 % | 1,1 % | 1,7 % | 1,9 % |
| twilio.com | 1,9 % | 1× | 0,3 % | 0,2 % |
04 · Die gestellten Fragen
303 Käuferfragen, jeweils
dreimal pro Engine gestellt
Das ist keine Studie mit Marken-Prompts.
74 % der Fragen sind problem- oder lösungsbewusst.
| Intention | Fragen |
|---|---|
| Solution-aware | 160 |
| Problem-aware | 63 |
| Informational | 40 |
| Branded comparison | 24 |
| Branded sentiment | 16 |
Nach Intention
Beispiele · Solution-aware
„Which vendors in On-Site Personalization & CRO are best suited for high-growth ecommerce brands focused on Maximise repeat purchase and CLV?“
„Can you recommend leading tools in Advertising & Paid Media Management that excel at Pricing/fee structure (% of spend vs flat)?“
Beispiele · Problem-aware
„Our customer retention is dropping because we struggle with Unify customer data across channels. What strategies or systems can fix this?“
„Our customer retention is dropping because we struggle with Optimise conversion rates across funnel. What strategies or systems can fix this?“
Beispiele · Informational
„What are the industry standard benchmarks and best practices when implementing Marketing Analytics & Attribution?“
„What are the core technical capabilities and standard workflows included in Review generation & collection tools?“
Beispiele · Branded comparison
„LoyaltyLion vs Smile.io for Quick-to-launch, simple loyalty programs for SMBs vs. deep customizability, advanced tiers, and data analytics for growing brands?“
„Northbeam vs Triple Whale for Shopify-centric first-party dashboarding, pixel attribution, and creative analytics vs. advanced multi-touch attribution and machine learning media mix modeling (MMM)?“
Beispiele · Branded sentiment
„Is Tealium a good choice in customer data platform (cdp)?“
„Is Yotpo a good choice in review & reputation management?“
Quelle: Findrix-Erhebung. 303 Käuferfragen nach Intention, „marketing software“, Australien.
04b · Nach Produkttyp
Welche Produktsegmente
die Fragen abdecken
Die Studie hängt nicht an einer einzigen Produktkategorie.
Die Fragen decken 9 Segmente von „marketing software“ ab.
| Segment |
|---|
| Email & SMS Marketing Automation |
| Social Media & Influencer Marketing |
| Customer Data Platform (CDP) |
| Marketing Analytics & Attribution |
| On-Site Personalization & CRO |
| Advertising & Paid Media Management |
| Review & Reputation Management |
| Loyalty & Referral Management |
| Mobile App Engagement & Push Notifications |
9 Segmente
Beispiele · Email & SMS Marketing Automation
„Our customer retention is dropping because we struggle with Unify customer data across channels. What strategies or systems can fix this?“
Beispiele · Social Media & Influencer Marketing
„Can you recommend leading tools in Social Media & Influencer Marketing that excel at Listening/monitoring sentiment accuracy?“
Beispiele · Customer Data Platform (CDP)
„Is Tealium a good choice in customer data platform (cdp)?“
Beispiele · Marketing Analytics & Attribution
„Northbeam vs Triple Whale for Shopify-centric first-party dashboarding, pixel attribution, and creative analytics vs. advanced multi-touch attribution and machine learning media mix modeling (MMM)?“
Beispiele · On-Site Personalization & CRO
„Which vendors in On-Site Personalization & CRO are best suited for high-growth ecommerce brands focused on Maximise repeat purchase and CLV?“
Beispiele · Advertising & Paid Media Management
„Can you recommend leading tools in Advertising & Paid Media Management that excel at Pricing/fee structure (% of spend vs flat)?“
Beispiele · Review & Reputation Management
„Is Yotpo a good choice in review & reputation management?“
Beispiele · Loyalty & Referral Management
„LoyaltyLion vs Smile.io for Quick-to-launch, simple loyalty programs for SMBs vs. deep customizability, advanced tiers, and data analytics for growing brands?“
Beispiele · Mobile App Engagement & Push Notifications
„CleverTap vs OneSignal for Simple free push tier vs richer segmentation and analytics for growth teams?“
Quelle: Findrix-Erhebung. 9 Produktsegmente, abgedeckt vom Fragenset, „marketing software“, Australien.
Benachbarte Märkte · Software
USA · Australien
Field Service Management Software
Spitzenreiter bei ChatGPT: ServiceM8 · 51,3 % · 20 Marken gemessen
Diesen Markt öffnenUSA · Australien
HR & Payroll Software
Spitzenreiter bei ChatGPT: Employment Hero · 32,3 % · 43 Marken gemessen
Diesen Markt öffnen
Häufig gestellte Fragen
Was misst dieser Bericht zur KI-Suche für Marketing Software?
Welche Marken ChatGPT, Gemini, Google AI Mode und Perplexity nennen, wenn Käufer in Australien sie um Rat zu „marketing software“ fragen. Wir haben 303 Käuferfragen gestellt, jede dreimal an jede Engine, und gezählt, wie oft jede Marke vorkommt und welche Websites die Engines zitieren. Gemessen im Sept. 2026.
Was bedeutet „Erwähnungsrate“?
Der Anteil der Fragen, bei denen eine Engine die Marke in ihrer Antwort nennt. Eine Erwähnungsrate von 10 % bedeutet, dass die Marke in etwa einer von zehn Fragen vorkam. Jede Rate hat einen 95-%-Bereich: das Intervall, in dem der tatsächliche Wert höchstwahrscheinlich liegt.
Wie werden die Top-Marken für Marketing Software gerankt?
Nach Erwähnungsrate, getrennt für jede Engine — wählen Sie die Engine über der Tabelle. Überschneiden sich die 95-%-Bereiche zweier Marken, ist ihre Reihenfolge nicht wirklich verschieden — aktivieren Sie „Nur unterscheidbare Plätze“, um die Ränge zu sehen, die die Daten tatsächlich trennen können.
Warum rankt eine Marke je nach KI-Engine unterschiedlich?
Jede Engine ruft Informationen aus anderen Quellen ab und gewichtet sie anders, daher unterscheiden sich auch die Marken, die sie am besten kennt. Nur 8 von 12 Marken schaffen es hier in die Top 10 jeder Engine; der Rest hängt davon ab, welche Engine der Käufer öffnet.
Was zählt als Zitierung?
Ein Link oder eine Quelle, die eine Engine zusammen mit ihrer Antwort anzeigt. Wir erfassen jede zitierte Domain, ob sie im Text oder in der Quellenliste erscheint.
Warum kann KI eine Marke nennen, ohne ihre Website zu zitieren?
Engines lernen Markennamen aus Testberichten, Expertenseiten, Händlern und Foren und zitieren dann diese Quellen statt der Seiten der Marke selbst. Eine Marke kann oft genannt werden, während ihre eigene Website selten unter den Quellen ist.
Was bedeutet „Anteil an Zitierungen“?
Von allen Zitierungen, die eine Engine über unsere Fragen hinweg geliefert hat, der Anteil, der auf eine bestimmte Domain entfiel. Die Anteile einer Engine ergeben zusammen 100 %.
Welche Arten von Fragen zu Marketing Software sind enthalten?
Fragen, die echte Käufer stellen, über 9 Produktsegmente hinweg: von problem- und lösungsbewussten bis zu informativen und markenbezogenen Fragen. 74 % sind problem- oder lösungsbewusst; das ist keine Studie mit Marken-Prompts.
Bekomme ich dieselben Antworten, wenn ich diese Fragen selbst stelle?
Nicht wortgleich. KI-Antworten variieren zwischen Durchläufen, Konten und Standorten. Deshalb stellen wir jede Frage dreimal an jede Engine und geben statt einer einzelnen Antwort einen 95-%-Bereich an.
