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ItalianoWelche Marken KI für HR & payroll software
in den USA empfiehlt
Marken nach Erwähnungsrate bei ChatGPT, Gemini, Google AI Mode und Perplexity
- Marken
- 69
- Fragen
- 380
- Antworten
- 4.560
- 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 | Workday | 33,4 % | 9,1 % | 28,9–38,3 | ChatGPT1Gemini2Google AI Mode1Perplexity2 |
| 21–2 | ADP | 33,3 % | 11,9 % | 28,8–38,2 | ChatGPT2Gemini5Google AI Mode4Perplexity3 |
| 33–4 | UKG | 21,1 % | 4,9 % | 17,3–25,4 | ChatGPT3Gemini10Google AI Mode16Perplexity10 |
| 43–6 | Checkr | 17,5 % | 8,4 % | 14,0–21,7 | ChatGPT4Gemini6Google AI Mode6Perplexity1 |
| 54–11 | BambooHR | 11,4 % | 2,9 % | 8,6–15,0 | ChatGPT5Gemini3Google AI Mode3Perplexity5 |
| 64–11 | Greenhouse | 11,2 % | 3,7 % | 8,4–14,8 | ChatGPT6Gemini9Google AI Mode8Perplexity12 |
| 75–14 | Rippling | 10,4 % | 2,6 % | 7,7–13,8 | ChatGPT7Gemini1Google AI Mode2Perplexity4 |
| 85–14 | Oracle HCM Cloud | 9,3 % | 3,0 % | 6,8–12,6 | ChatGPT8Gemini19Google AI Mode18Perplexity6 |
| 95–17 | SAP SuccessFactors | 8,2 % | 2,1 % | 5,8–11,3 | ChatGPT9Gemini13Google AI Mode13Perplexity9 |
| 105–18 | Lever | 7,6 % | 3,4 % | 5,4–10,7 | ChatGPT10Gemini11Google AI Mode10Perplexity11 |
| 115–20 | Gusto | 6,2 % | 1,9 % | 4,2–9,1 | ChatGPT11Gemini4Google AI Mode5Perplexity7 |
| 127–20 | Paychex | 5,4 % | 1,8 % | 3,6–8,2 | ChatGPT12Gemini12Google AI Mode14Perplexity14 |
| 137–20 | Paycom | 5,3 % | 1,8 % | 3,4–8,0 | ChatGPT13Gemini7Google AI Mode9 |
| 147–20 | Paylocity | 5,2 % | 1,6 % | 3,4–7,9 | ChatGPT14Gemini18Google AI Mode11Perplexity18 |
| 159–20 | iCIMS | 4,0 % | 1,4 % | 2,5–6,5 | ChatGPT15 |
| 169–20 | Deel | 3,8 % | 1,0 % | 2,3–6,2 | ChatGPT16Gemini8Google AI Mode7 |
| 179–20 | Lattice | 3,6 % | 0,9 % | 2,1–6,0 | ChatGPT17Gemini14Google AI Mode15Perplexity15 |
| 1810–20 | SmartRecruiters | 3,2 % | 2,2 % | 1,9–5,5 | ChatGPT18 |
| 1911–20 | 15Five | 3,0 % | 0,8 % | 1,7–5,2 | ChatGPT19 |
| 2011–20 | Payscale | 2,5 % | 0,9 % | 1,3–4,6 | ChatGPT20 |
02 · Konsens der Engines
Wo jede Marke rankt
in den Top 10 jeder Engine
Es gibt keine einheitlichen KI-Top-10.
Nur 5 von 14 Marken ranken in den Top 10 aller 4 Engines.
| Marke | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity | In Top 10 von |
|---|---|---|---|---|---|
| Workday | 1 | 2 | 1 | 2 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Rippling | 7 | 1 | 2 | 4 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| ADP | 2 | 5 | 4 | 3 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| BambooHR | 5 | 3 | 3 | 5 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Checkr | 4 | 6 | 6 | 1 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Gusto | – | 4 | 5 | 7 | GeminiGoogle AI ModePerplexity |
| UKG | 3 | 10 | – | 10 | ChatGPTGeminiPerplexity |
| Greenhouse | 6 | 9 | 8 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Oracle HCM Cloud | 8 | – | – | 6 | ChatGPTPerplexity |
| Deel | – | 8 | 7 | – | GeminiGoogle AI Mode |
| Paycom | – | 7 | 9 | – | GeminiGoogle AI Mode |
| SAP SuccessFactors | 9 | – | – | 9 | ChatGPTPerplexity |
| Lever | 10 | – | 10 | – | ChatGPTGoogle AI Mode |
| Fidelity | – | – | – | 8 | 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, „HR & payroll software“, USA.
03 · Meistzitierte Domains
Welche Websites jede Engine zitiert und
welchen Anteil ihrer Antworten sie tragen
| Domain | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| youtube.com | 1× | 0,3 % | 17,2 % | – |
| irs.gov | 8,5 % | – | 1× | – |
| dol.gov | 6,5 % | 1× | 0,2 % | 0,1 % |
| workzoom.com | <0,1 % | 5,8 % | 2,0 % | 1,5 % |
| adp.com | 4,4 % | 0,6 % | 0,9 % | 0,5 % |
| shrm.org | 4,4 % | 1× | 0,6 % | 0,1 % |
| eeoc.gov | 2,8 % | – | 1× | – |
| peoplemanagingpeople.com | 0,2 % | 2,3 % | – | 2,6 % |
| bamboohr.com | 0,6 % | 2,0 % | 1,3 % | 2,4 % |
| linkedin.com | 0,8 % | 1× | 2,4 % | 2,1 % |
| rippling.com | 1,0 % | 1,5 % | 1,4 % | 2,4 % |
| workday.com | 2,3 % | 1× | 0,5 % | 0,1 % |
04 · Die gestellten Fragen
380 Käuferfragen, jeweils
dreimal pro Engine gestellt
Das ist keine Studie mit Marken-Prompts.
79 % der Fragen sind problem- oder lösungsbewusst.
| Intention | Fragen |
|---|---|
| Solution-aware | 160 |
| Problem-aware | 140 |
| Informational | 40 |
| Branded comparison | 24 |
| Branded sentiment | 16 |
Nach Intention
Beispiele · Solution-aware
„What specific questions should I ask software sales reps during a demo to stress-test their Pricing model (per seat vs per job) capabilities?“
„How does a dedicated point solution compare to an all-in-one suite when managing IT/access provisioning integration?“
Beispiele · Problem-aware
„My managers are struggling with fragmented employee records across disconnected spreadsheets, what kind of HR Analytics & People Data solves this?“
„My managers are struggling with fragmented employee records across disconnected spreadsheets, what kind of Payroll & Tax Administration solves this?“
Beispiele · Informational
„What are the standard industry benchmarks and best practices for Aligning headcount planning and talent capability with corporate financial goals across mid-market tech companies?“
„What are the standard industry benchmarks and best practices for Content quality and relevance across mid-market tech companies?“
Beispiele · Branded comparison
„7shifts vs Homebase for Hospitality- and restaurant-specific tip pooling, POS integrations, and labor compliance versus general small-business time tracking.?“
„Officevibe vs Workvivo for internal communications features vs pulse survey focus?“
Beispiele · Branded sentiment
„Is Pave a good choice in compensation management?“
„Is Guideline a good choice in benefits administration?“
Quelle: Findrix-Erhebung. 380 Käuferfragen nach Intention, „HR & payroll software“, USA.
04b · Nach Produkttyp
Welche Produktsegmente
die Fragen abdecken
Die Studie hängt nicht an einer einzigen Produktkategorie.
Die Fragen decken 14 Segmente von „HR & payroll software“ ab.
| Segment |
|---|
| Payroll & Tax Administration |
| Benefits Administration |
| Core HRIS, Payroll & Compliance |
| People Analytics & Workforce Planning |
| Performance & Talent Management |
| Learning Management System (LMS) |
| Applicant Tracking & Recruiting (ATS) |
| All-in-One HRIS/HCM Suites |
| Compensation Management |
| Employee Engagement & Recognition |
| Onboarding & Offboarding |
| Performance & Goals Management |
| Time & Attendance / Workforce Management |
| HR Analytics & People Data |
14 Segmente
Beispiele · Payroll & Tax Administration
„Is Gusto a good choice in payroll & tax administration?“
Beispiele · Benefits Administration
„Is Guideline a good choice in benefits administration?“
Beispiele · Core HRIS, Payroll & Compliance
„What are the standard industry benchmarks and best practices for Payroll accuracy and timeliness across mid-market tech companies?“
Beispiele · People Analytics & Workforce Planning
„What are the most critical features to look for in Compensation Benchmarking & Salary Intelligence if our primary focus is Customizable dashboards for executives?“
Beispiele · Performance & Talent Management
„Can you give me an RFP evaluation template and checklist for selecting a vendor for Performance & Talent Management?“
Beispiele · Learning Management System (LMS)
„Cornerstone OnDemand vs Docebo for Enterprise training scalability, AI-powered content recommendations, external extended enterprise training, and compliance tracking.?“
Beispiele · Applicant Tracking & Recruiting (ATS)
„What specific questions should I ask software sales reps during a demo to stress-test their Pricing model (per seat vs per job) capabilities?“
Beispiele · All-in-One HRIS/HCM Suites
„What are the most critical features to look for in Mid-market HCM suites if our primary focus is Scalability as company grows?“
Beispiele · Compensation Management
„Is Pave a good choice in compensation management?“
Beispiele · Employee Engagement & Recognition
„What are the most critical features to look for in Internal communications platforms if our primary focus is Anonymity and data privacy assurances?“
Beispiele · Onboarding & Offboarding
„How does a dedicated point solution compare to an all-in-one suite when managing IT/access provisioning integration?“
Beispiele · Performance & Goals Management
„What are the most critical features to look for in OKR/goal-tracking software if our primary focus is Manager/employee usability?“
Beispiele · Time & Attendance / Workforce Management
„What are the most critical features to look for in Leave & PTO management if our primary focus is Scheduling flexibility and shift management?“
Beispiele · HR Analytics & People Data
„What are the most critical features to look for in DEI reporting tools if our primary focus is DEI reporting depth and compliance alignment?“
Quelle: Findrix-Erhebung. 14 Produktsegmente, abgedeckt vom Fragenset, „HR & payroll software“, USA.
Benachbarte Märkte · Software
USA · Australien
Field Service Management Software
Spitzenreiter bei ChatGPT: ServiceTitan · 43,4 % · 29 Marken gemessen
Diesen Markt öffnen
Häufig gestellte Fragen
Was misst dieser Bericht zur KI-Suche für HR & Payroll Software?
Welche Marken ChatGPT, Gemini, Google AI Mode und Perplexity nennen, wenn Käufer in den USA sie um Rat zu „HR & payroll software“ fragen. Wir haben 380 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 HR & Payroll 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 5 von 14 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 HR & Payroll Software sind enthalten?
Fragen, die echte Käufer stellen, über 14 Produktsegmente hinweg: von problem- und lösungsbewussten bis zu informativen und markenbezogenen Fragen. 79 % 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.