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Was KI für Zeiterfassungssoftware empfiehlt

In 35 Live-Antworten, aufgezeichnet am 20. August 2026, empfahlen ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity und Grok im Bereich Zeiterfassungssoftware am häufigsten Clockify, Personio, Toggl Track. Die fünf Engines nannten zusammen 81 verschiedene Marken, und alle fünf waren sich bei 5 der Top 20 einig. Der Rest des Feldes hängt davon ab, welche Engine ein Käufer zufällig fragt.

Eigene Messung · 35 Live-Antworten über 5 Engines · Aufgezeichnet am

Die Rangliste

Sortiert danach, wie viele der 35 Antworten die jeweilige Marke genannt haben. Die durchschnittliche Position gibt an, an welcher Stelle die Marke in der Liste der Engine stand – 1,0 heißt, sie wurde jedes Mal zuerst genannt, wenn sie vorkam.

#MarkeAntworten mit NennungEnginesØ PositionSentiment
1Clockify22 von 355 von 52,5positiv
2Personio22 von 355 von 55,1positiv
3Toggl Track20 von 355 von 53,0positiv
4Harvest18 von 355 von 55,3positiv
5Clockodo13 von 354 von 53,3positiv
6TimeTac13 von 354 von 55,8positiv
7Factorial8 von 355 von 55,8positiv
8Hubstaff8 von 354 von 56,3gemischt
9clockin7 von 353 von 53,9positiv
10Crewmeister7 von 353 von 54,1positiv
11Kenjo7 von 354 von 54,7positiv
12UKG6 von 354 von 53,8positiv
13SAP SuccessFactors6 von 354 von 56,8positiv
14Jibble5 von 354 von 54,2positiv
15ATOSS5 von 353 von 55,8positiv
16ZEP4 von 353 von 52,3positiv
17papershift3 von 353 von 54,7positiv
18DATEV3 von 352 von 58,3positiv
19SAP SuccessFactors Time Tracking2 von 352 von 51,5positiv
20TimO2 von 352 von 53,0positiv

Wo die Engines übereinstimmen – und wo nicht

Alle fünf Engines nannten Clockify, Personio, Toggl Track, Harvest, Factorial. Das sind die Standardnennungen dieser Kategorie – die Marken, nach denen eine KI-Antwort greift, egal welches Modell ein Käufer gerade nutzt.

Über alle gemessenen Kategorien hinweg ist das Muster dasselbe: Beim Spitzenreiter herrscht Einigkeit, beim Rest nicht. Die gepoolte Studie beziffert das.

Jede Marke in der Rangliste wurde von mehr als einer Engine genannt.

EngineAm häufigsten genannt
ChatGPTClockify, Personio, Toggl Track, Harvest, Clockodo
ClaudeClockify, Personio, Toggl Track, Harvest, Factorial
GeminiClockify, Personio, Toggl Track, Harvest, Clockodo
PerplexityClockify, Personio, Toggl Track, Harvest, Clockodo
GrokClockify, Personio, Toggl Track, Harvest, Clockodo

Was das bedeutet, wenn Sie Zeiterfassungssoftware verkaufen

In dieser Tabelle zu fehlen heißt nicht, dass die Engines Sie ablehnen. Meist heißt es, dass sie nichts haben, nach dem sie greifen könnten: keine Vergleichsseiten, keine Präsenz auf den Test- und Listenportalen, die sie zitieren, keine klare Aussage, für wen das Produkt gedacht ist. Der Leitfaden zu Generative Engine Optimization behandelt, was daran wirklich etwas ändert, und der Audit-Prozess zeigt, wie Sie die Messung selbst durchführen.

Beachten Sie auch, was diese Seite nicht leisten kann. Sie misst die Kategorie, nicht Sie. Sie enthält keine Prompts auf Markenebene, die zeigen, was eine Engine antwortet, wenn jemand Ihr Produkt namentlich nennt, sie weist für Ihre Marke keinen Share of Voice aus, und sie listet nicht die Domains, die KI bei Fragen in dieser Kategorie zitiert. Ein $19-Report ergänzt alle drei Punkte für eine Marke.

Die Prompts hinter dieser Seite

Jede Kategorieseite nutzt dieselben sieben Prompts, jeder davon an alle fünf Engines geschickt:

  1. Zeiterfassungssoftware: Was sind aktuell die besten Optionen? Bitte eine Liste der Top-Anbieter.
  2. Zeiterfassungssoftware für kleine Unternehmen: Was ist empfehlenswert und warum?
  3. Die führenden Anbieter für Zeiterfassungssoftware im Vergleich: Wer sticht heraus?
  4. Zeiterfassungssoftware: Welche Anbieter sind kostenlos oder besonders günstig?
  5. Zeiterfassungssoftware für große Unternehmen und Konzerne: Welche Anbieter werden empfohlen?
  6. Zu welchen Anbietern für Zeiterfassungssoftware wechseln aktuell die meisten Unternehmen?
  7. Ich suche Zeiterfassungssoftware. Bitte eine Shortlist mit 5 Anbietern und jeweils einer Zeile Pro und Contra.

Sprachmodelle sind stochastisch, ein erneuter Lauf an einem anderen Tag reproduziert diese Tabelle also nicht exakt. Das ist eine Eigenschaft des Mediums, kein Fehler der Messung – und ein Grund, jedem KI-Sichtbarkeitswert zu misstrauen, der auf eine Nachkommastelle genau angegeben wird. Die Methodik-Seite beschreibt die Grenzen vollständig.

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