Large Language Model Optimization LLMO – KI SEO-Strategien für 2025

„SEO ist tot.“ Diesen Satz sieht man mittlerweile überall. Doch ist das überhaupt der Fall?

Mit der Einführung neuer Technologien wie Googles SGE (Search Generative Experience) erleben wir einen Meilenstein im Suchökosystem, der die Art und Weise, wie Nutzer suchen und wie Inhalte optimiert werden, grundlegend verändert.

Durch das Aufkommen neuer generativer KI-Technologien wie ChatGPT und Google Gemini (Bard) und Perplexity AI wurde die Welt des Online-Marketings auf den Kopf gestellt. Nun gilt es, SEO weiterzudenken. Mittels GEO, GAIO, AEO und LLMO müssen Webseiten nun so aufbereitet werden, dass sie von den KI-Modellen als Quellen herangezogen werden und Unternehmen dem Wandel von Suchmaschinen zu Antwortmaschinen stark entgegentreten können. Wer frühzeitig damit beginnt, für AI zu optimieren, sichert sich einen enormen Wettbewerbsvorteil.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf Large Language Model Optimization. Wir erläutern, was unter einem Large Language Model zu verstehen ist, wie diese mittels Retrieval Augmented Generation funktionieren, was Website-Betreiber jetzt beachten sollten und welche Auswirkungen KI zukünftig auf die Suchmaschinenoptimierung haben wird.

Das Wichtigste vorab

• LLMO zielt darauf ab, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Marke, Leistungen und Produkte in den Ausgaben führender generativer KI-Systeme prominent zu platzieren.
• Die Optimierung für Sprachmodelle und Chatbots konzentriert sich mehr auf Antworten als auf URLs.
• Qualitative Erwähnungen und Bewertungen haben in der Ära von GAIO und LLMO erheblich mehr Gewicht als die Anzahl von Backlinks.
• SEO-Strategien müssen sich darauf einstellen, dass Inhalte in einem Format präsentiert werden, das von generativen KI-Systemen leicht erfasst wird.

Was ist Large Language Model Optimization?

Large Language Models sind besondere Formen von generativen KI-Modellen, die darauf trainiert sind, die menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und sie zu generieren. Sie arbeiten auf Basis von großen Mengen an Textdaten sowie Deep-Learning-Modellen, durch welche sie Muster und Beziehungen in der Sprache erkennen (Natural Language Processing) und folglich neue Texte erstellen können.

Large Language Model Optimization ist die Optimierung der Inhalte von Webseiten für jene Suchsysteme und Sprachmodelle. Es ist vergleichbar mit der klassischen Suchmaschinenoptimierung, geht aber über das bloße Keyword-Ranking hinaus und konzentriert sich darauf, Inhalte so aufzubereiten, dass KI-Assistenten sie verstehen, als relevant einstufen und für die Ausgabe bevorzugen.

Beispiele für Large Language Models LLMS

OpenAI – ChatGPT

• Eines der bekanntesten LLMs weltweit.
• Wird von Millionen Nutzern täglich für Informationssuche, Texte, Beratung und Content genutzt.
• LLMO: Inhalte sollten präzise, faktenbasiert und zitierbar sein.

Anthropic – Claude

• Starker Fokus auf Sicherheit und präzise Antworten.
• Beliebt in professionellen Kontexten (Unternehmen, Wissensarbeit).
• LLMO: Vertrauenswürdigkeit und klare Struktur

Google – Gemini

• Eng verknüpft mit der Google-Suche, AI Overviews und AI Mode.
• LLMO: Inhalte können direkt in Suchergebnisse einfließen.

Meta – LLaMA

• Open-Source-Modell, welches von Entwicklern und Unternehmen eingebunden werden kann.
• LLMO: Relevanz steigt, wenn Inhalte über externe Tools ausgespielt werden.

Perplexity AI (Hybrid aus Suchmaschine und LLM)

• Mischung aus Suchmaschine und Large Language Model, welches Quellenangaben liefert.
• LLMO: Paradebeispiel, da optimierte Inhalte sichtbar und direkt verlinkt werden können.

Warum ist LLMO wichtig?

Durch das Aufkommen von generativen KI-Systemen hat sich das Suchverhalten vieler Menschen grundlegend verändert. Auch Google entwickelt sich durch Google AI Overviews und den Google AI Mode weg von einer reinen Suchmaschine hin zu einer Antwortmaschine.

Laut State of Search Studie 2025 verzeichneten KI-Chatbots wie ChatGPT in Deutschland einen Nutzungszuwachs von 15 % (insgesamt 33 %) im Vergleich zu 2024. Besonders die Altersgruppe der 16- bis 27-Jährigen (GenZ) nutzt KI-Chatbots zur Informationssuche. Dabei wird das Augenmerk vorrangig auf die Beschaffung komplexer Informationen gelegt. Gleichzeitig messen immer mehr Menschen den Antworten von KI-Technologien eine höhere Glaubwürdigkeit bei.

Wer frühzeitig damit beginnt, seinen Content für Künstliche Intelligenz zu optimieren, kann diesem Trend begegnen. Inhalte, die klar strukturiert, faktenbasiert und vertrauenswürdig sind, haben deutlich bessere Chancen, von LLMs in Antworten integriert zu werden. Dadurch entsteht neben einer neuen Form der Sichtbarkeit ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die ihre Inhalte gezielt für generative KI aufbereiten, positionieren sich als vertrauenswürdige Quelle und können das steigende Vertrauen der User in KI-Systeme für sich nutzen.

Somit lässt sich sagen: LLMO wird zu einem wichtigen Bestandteil moderner Online-Marketing-Strategien.

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Retrieval Augmented Generation

LLMs wissen, wie Wörter zusammenhängen, jedoch nicht, was sie bedeuten. Durch Retrieval Augmented Generation (RAG) können sie ihre Antworten verbessern, indem sie während der Texterstellung zusätzliche externe Informationen abrufen. Statt sich nur auf ihr trainiertes Wissen zu verlassen, greifen die Modelle auf Datenbanken, Dokumente oder das Internet zu, um somit aktuelle und faktenbasierte Inhalte in die KI-Ausgaben einzubauen.

Das heißt: Nur Large Language Modelle mit einer Retrieval-Unterstützung lassen sich durch LLMO beeinflussen.

So funktioniert RAG:

1. Anfrage verstehen: Das LLM analysiert die Nutzerfrage und identifiziert die relevanten Themen und Keywords.
2. Informationen abrufen (Retrieval): Das Modell sucht in einer definierten Datenquelle (z. B. Wissensdatenbanken, Web-Suche) nach passenden Texten oder Fakten.
3. Antwort generieren (Generation): Die gefundenen Informationen werden in die Antwort integriert. Das Ergebnis ist eine faktenbasierte Antwort, die auf aktuelle Daten zurückgreift.

Retrieval Augmented Generation hat den Vorteil, dass LLMs smarter, aktueller und zuverlässiger werden. Die Antworten basieren nicht nur auf dem Stand der Trainingsdaten, sondern werden durch externe und aktuelle Informationen angereichert. Zudem sinkt das Risiko sogenannter „Halluzinationen“, bei denen die KI falsche, erfundene oder nicht existierende Aussagen trifft und diese als real darstellt.

Zudem bietet RAG den Vorteil, dass Nutzer auf die von der KI genutzten Quellen zugreifen können. So können sie einsehen, woher die Informationen stammen und gegebenenfalls selber auf die Webseite zugreifen.

Als Quellen der LLMs mit RAG werden Inhalte von Nachrichtenseiten, Wissensplattformen und Foren sowie Seiten, die im jeweiligen Suchsystem der AI gut ranken und leicht verständlich sind, bevorzugt.

Grundlagen und Ranking-Faktoren in der Large Language Model Optimierung

Large Language Models werden auf enormen, meist nicht öffentlich zugänglichen Datenmengen trainiert. Welche Webseiten, Texte oder Quellen in dieses Training einfließen, legen die jeweiligen Anbieter fest. Dieser Prozess ist weder transparent noch direkt beeinflussbar.

Da neue Trainings nur in größeren Abständen erfolgen, sind die Modelle oft nicht auf dem aktuellsten Stand. Um dennoch aktuelle Informationen bereitzustellen, setzen viele KI-Anbieter zusätzlich auf Retrieval Augmented Generation, bei dem externe Datenquellen in die Antworten integriert werden.

Für Websitebetreiber bedeutet das: Künftig wird es wichtig sein, die eigene Sichtbarkeit in genau diesen externen Quellen zu optimieren. ChatGPT greift beispielsweise auf die Bing-Suche zu, während Google Gemini und Google AI Overviews die Google-Suche als Basis verwenden. Wer hier bereits über eine starke Auffindbarkeit verfügt, steigert auch die Chance, dies zu übertragen und in den Antworten der KI-Systeme präsent zu sein.

OnPage LLMO

Hier geht es um alles, was du innerhalb deiner eigenen Inhalte beeinflussen kannst:

1. Klarheit und Struktur: Texte sollten logisch gegliedert sein (Überschriften, Absätze, Bullet Points), damit LLMs die Informationen leichter extrahieren können.
2. Faktenbasierter Content: Content muss verlässlich und überprüfbar sein. Klare, präzise Aussagen erhöhen die Chance, dass LLMs sie zitieren. Zitiere qualitativ hochwertige Quellen.
3. Semantische Tiefe statt Keyword-Fokus: Wichtiger als einzelne Keywords ist eine umfassende Themenabdeckung, damit Large Language Modelle Zusammenhänge erkennen.
4. FAQs und direkte Antworten: Fragen-Antwort-Formate helfen, den Content als zitierfähige Passagen bereitzustellen. Gib die Antworten kurz und knapp, anstatt einen umfangreichen Artikel aufzubauen.
5. Lesbarkeit und Verständlichkeit: Einfache Sprache, kurze Sätze und definierte Fachbegriffe erleichtern die Verarbeitung durch KI.
6. Aktualität: Regelmäßige Pflege der Inhalte, da Large Language Modelle aktuelle und konsistente Daten bevorzugen. Ergänze sie mit quantitativen Daten und Statistiken.
7. Content-Art: Setze nicht auf Skyscraper-Content, sondern auf Ranch-Style-Content. Platziere bei längeren Texten kurze Zusammenfassungen am Anfang des Contents und leite jeden Abschnitt mit einer kurzen Antwort ein.
8. Strukturierte Daten (Schema Markup): Maschinenlesbare Informationen helfen, die Inhalte für KI verständlicher und eindeutiger zu machen.

OffPage LLMO

Neben dem Content selbst solltest du auf externe Signale achten:

1. E-E-A-T-Signale: Externe Bestätigungen wie Fachartikel, Erwähnungen oder Zitate steigern das Vertrauen.
2. Backlinks und Erwähnungen: Hochwertige Verlinkungen von vertrauenswürdigen Quellen machen Inhalte relevanter.
3. Markenbekanntheit und Reputation: Je stärker eine Marke in der digitalen Welt präsent ist, desto eher wird sie von LLMs als relevante Quelle berücksichtigt.
4. Social Proof: Erwähnungen in Social Media, Presse oder Communitys erhöhen die Chance, dass Large Lange Modelle dich als glaubwürdig einstufen.
5. Konsistenz über verschiedene Kanäle: Einheitliche Informationen auf allen Plattformen wirken vertrauensfördernd.
6. Auf Quellen achten: Large Language Models extrahieren ihre Informationen gerne aus Datenbank-Webseiten (z. B. sortlist, North Data, FirmenABC), UGC-Webseiten (z. B. Reddit, Wikipedia, YouTube), Nachrichtenseiten oder bekannten Publishern. Achte darauf, dass du hier mit deinem Unternehmen, deiner Marke oder deinem Produkt präsent bist.

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Best Practices für LLMO

Keywordrecherche neu denken

Die Eingaben von Usern in Chatbots und KI-Systeme sind deutlich komplexer als jene in die Suchmaske von Google. Hier nutzen sie vorrangig ganze Fragen oder Problemstellungen statt einzelner Begriffe. Eine klassische Keywordanalyse reicht hier nicht mehr aus. Ergänze deine Keywordliste mit typischen Fragen und Antworten. Inhalte, die präzise Antworten liefern, werden eher von generativen KI-Systemen zitiert.

Quellen für relevante Fragen nutzen

• People Also Ask in Google
• Follow-up-Fragen aus Konversationen mit ChatGPT, Perplexity AI, Google Gemini und Co.
• Direktes Kundenfeedback (Umfragen, Service-Anfragen)
• Sales-Team Insights (häufige Fragen aus Beratungsgesprächen)

Content für KI strukturiert aufbereiten

Nutze FAQ-Abschnitte, Listen, klare Zwischenüberschriften und strukturierte Daten. Somit kannst du es der KI erleichtern, die Antworten zu erkennen und zu extrahieren.

Aktualität sicherstellen

Da KI-Systeme zunehmend mit RAG (Retrieval Augmented Generation) arbeiten, fließen nur aktuelle Informationen in Antworten ein. Dein Content sollte somit regelmäßig überprüft und aktualisiert werden.

SEO, GEO (Generative AI Optimization) und LLMO im Vergleich

Neben klassischem SEO rücken mit der Verbreitung generativer KI-Systeme neue Disziplinen wie GEO und LLMO in den Fokus. Während SEO seit Jahren den Grundpfeiler für Sichtbarkeit in den Google-Suchergebnissen bildet, zielen GEO und LLMO auf die Herstellung einer Präsenz in generativen Antworten ab. Um die Unterschiede besser zu verstehen, findest du hier eine Tabelle mit einem Vergleich der drei Begriffe.

Warum LLMO für Unternehmen unverzichtbar wird

Mit dem Aufstieg generativer KI verändert sich nicht nur das Informationsverhalten von Nutzern, sondern auch die Art, wie Unternehmen ihre Sichtbarkeit im digitalen Raum sichern müssen. Während klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) darauf abzielt, in den organischen Suchergebnissen möglichst weit oben zu erscheinen, verlagert sich die Aufmerksamkeit zunehmend auf direkte Antworten von KI-Modellen.

Das bedeutet: Viele Entscheidungen werden künftig bereits innerhalb von KI-Antworten getroffen, ohne dass Nutzer überhaupt noch eine Website anklicken. Wer hier nicht vorkommt, läuft Gefahr, an Relevanz, Reichweite und potenziellen Kundenkontakten zu verlieren.

Für Unternehmen wird LLMO daher unverzichtbar, weil es:

• die eigene Marke in generativen Antworten sichtbar macht,
• Vertrauen aufbaut, indem Inhalte von KI-Systemen als zitierwürdige Quelle herangezogen werden,
• die Reichweite über klassische Suchmaschinen hinaus erweitert,
• und einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil schafft, solange viele Mitbewerber das Thema noch nicht auf dem Schirm haben.

Erfolgsmessung von LLMO

Mittels spezialisierter Analysetools kann die Performance in KI-gestützten Suchanfragen gemessen werden. Die durch diese Tools gewonnenen Einblicke sind entscheidend, um Markenstrategien gezielt zu optimieren und die Interaktion mit KI-Modellen zu verbessern. Einige kostenpflichtige Beispiele sind SE Ranking, Planinja, Profound, LLMO Metrics, Rankscale und Peec AI. Diese Tools verfolgen und analysieren in der Regel die Erwähnungen einer Marke in KI-Antworten, die Häufigkeit der Zitate, die Position der Erwähnung sowie den Vergleich mit Wettbewerbern.

Für kleinere Projekte oder als Ergänzung lassen sich ebenfalls manuelle Promp-Tests durchführen: Stelle den relevanten LLMs Fragen, zu denen deine Inhalte optimiert wurden und prüfe, ob deine Marke oder Webseite genannt wird.

Die Zukunft von SEO-Strategien: Wohin geht die Reise?

Ist SEO tot? Nein, aber die klassische SEO-Welt befindet sich eindeutig im Umbruch. Generative KI, Large Language Models, AI Overviews und Co. verändern zunehmend die Art und Weise, wie Informationen gesucht und konsumiert werden. Statt einzelne Keywords zu optimieren, gewinnen umfassende Themenabdeckungen an Bedeutung. Die Qualität der Inhalte wird wichtiger als die Anzahl der Links, da qualitative Erwähnungen für KI-Modelle signalisieren, dass eine Marke eine vertrauenswürdige Quelle ist.

Begriffe wie KI SEO, Answer Engine Optimization (AEO) und Generative AI Optimization (GAIO) werden in Zukunft immer wichtiger.

Unternehmen müssen sich darauf einstellen, dass Nutzer immer häufiger direkte Antworten von KI-Systemen erhalten, ohne klassische Suchergebnisse aufzurufen. Das bedeutet: Sichtbarkeit bemisst sich künftig nicht mehr nur an Rankings in Google, sondern auch daran, ob die eigene Marke oder der eigene Content in den Antworten von ChatGPT, Google Gemini oder ähnlichen Systemen auftaucht.

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FAQ

Was ist Large Language Model Optimization?

LLMO ist die Optimierung von Inhalten, damit diese von KI-Modellen wie ChatGPT (OpenAI), Google Gemini oder Claude erkannt, verstanden und in Antworten verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen SEO und LLMO?

SEO zielt auf Sichtbarkeit in klassischen Suchmaschinen ab, LLMO auf Präsenz in generativen KI-Antworten.

Ist SEO durch KI tot?

Nein. SEO bleibt wichtig, aber der Fokus verschiebt sich: Content muss zusätzlich für KI-Systeme sichtbar und zitierfähig sein.