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LLMO (Large Language Model Optimization) ist die Optimierung von Inhalten für generative KI-Systeme wie ChatGPT, Google AIOverviews und Perplexity. Diese neue Disziplin hilft Marken, in KI-generierten Antworten präsent zu sein, ähnlich wie SEO für traditionelle Suchmaschinen.

Was ist LLMO?

Large Language Model Optimization kurz LLMO ist die gezielte Optimierung von Inhalten und Strategien für KI-gestützte Suchmaschinen und generative Sprachmodelle. Anders als klassisches SEO, das auf Keywords und Backlinks basiert, fokussiert sich LLMO darauf, Inhalte für KI-Systeme verständlich und kontextuell relevant zu gestalten.

Die wichtigsten Merkmale von LLMO:

  • Natürliche, strukturierte Inhalte statt Keyword-Optimierung
  • Verständlichkeit für maschinelle Verarbeitung
  • Kontextbasierte Informationen statt isolierter Daten
  • Aufbau von thematischer Autoritäts- und Vertrauenssignalen

Umfang von LLMO

LLMO umfasst verschiedene Strategien zur Optimierung von Inhalten für:

  1. KI-basierte Suchmaschinen: wie GPT Search, Bing AI
  2. Chatbots: wie ChatGPT, Claude, Gemini
  3. Generative Suchmaschinen: wie Perplexity AI, Google AIOverviews

Jede dieser Plattformen wertet Inhalte unterschiedlich aus, aber alle nutzen Large Language Models zur Informationsverarbeitung und -präsentation.

Ziele von LLMO

Das Ziel von LLMO ist die Verbesserung der Sichtbarkeit in den Antworten generativer KI, wie sie von Systemen wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Perplexity, Gemini oder Claude eingesetzt wird. Dieses Ziele kann über zwei Arten erreicht werden:

  1. Verlinkung und Erwähnung des eigenen Contents in den referenzierten Quellen.
  2. Erwähnung / Empfehlung der eigenen Marke, Unternehmens oder eigenen Angebote / Produkte in den durch KI erstellten Ergebnissen.

Die wichtigsten Ziele bei der Optimierung für Large Language Models sind:

1. Erhöhung der Sichtbarkeit in den Ausgaben generativer KI

Inhalte werden von KI-Systemen häufiger zitiert und als Quelle genannt. Dies kann auf zwei Arten erfolgen:

  • Als Quellenverweis mit direktem Link in KI-generierten Antworten
  • Als direkte Erwähnung der Marke oder des Produkts in den Antworten

2. Verbesserung der Nutzererfahrung

Durch klare, direkte und gut strukturierte Inhalte erhalten Nutzer schneller und präziser die benötigten Informationen, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung führt.

3. Etablierung von Autorität

Die Positionierung als vertrauenswürdige Quelle in KI-Systemen stärkt die Marken- und thematische Autorität und schafft langfristige Wettbewerbsvorteile.

 

Unterschied zwischen LLMO und SEO

SEO LLMO
Fokus auf Keyword-Optimierung Fokus auf kontextbasierte, qualitativ hochwertige Inhalte
Optimierung für Suchmaschinen-Crawler Optimierung für Sprachverständnismodelle
Linkaufbau als Hauptfaktor Co-Nennungen und semantische Beziehungen
Technische Struktur und Metadaten Natürliche Sprache und klare Informationsstrukturen
Ranking in organischen Suchergebnissen Zitierung in KI-generierten Antworten

LLMO berücksichtigt, wie KI-Systeme Inhalte bewerten, verstehen und in einen größeren Kontext einordnen. Während SEO oft auf einzelne Keywords und Ranking-Faktoren abzielt, fokussiert sich LLMO auf die semantische und thematische Relevanz sowie die Vertrauenswürdigkeit der Inhalte.

Bedeutung von LLMO

Die Bedeutung von LLMO nimmt aus mehreren Gründen kontinuierlich zu:

  1. Verändertes Suchverhalten: Immer mehr Menschen nutzen KI-Assistenten und Sprachsuche statt traditioneller Suchmaschinen. Laut Gartner wird die Nutzung klassischer Suchmaschinen bis 2026 um 25% zugunsten von KI-Chatbots abnehmen.
  2. Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die frühzeitig ihre Inhalte für LLMs optimieren, gewinnen einen strategischen Vorteil in der sich wandelnden digitalen Landschaft.
  3. Zero-Click-Suchen: Ähnlich wie Featured Snippets liefern KI-Antworten direkte Informationen ohne Klick auf die Webseite. In dieser Umgebung ist die Erwähnung der eigenen Marke entscheidend.
  4. Veränderte Traffic-Muster: Die Art, wie Nutzer auf Webseiten gelangen, verändert sich fundamental. Unternehmen müssen ihre Präsenz in KI-Antworten sicherstellen, um sichtbar zu bleiben.

Wirksame LLMO-Strategien

1. Strukturierte, klare Inhalte

  • Direkte Antworten am Anfang: Platzieren Sie die wichtigste Information an den Anfang jedes Abschnitts
  • Frage-Antwort Format: Verwenden Sie H2-Überschriften als natürliche Fragen und beantworten Sie diese direkt
  • Listenformat und Tabellen: Nutzen Sie klare Strukturen für bessere Lesbarkeit durch KI
  • Kurze Absätze: Begrenzen Sie Absätze auf 80 Wörter oder weniger

2. Semantische Relevanz und Kontext

  • Thematische Cluster: Erstellen Sie zusammenhängende Inhalte, die ein Thema umfassend behandeln
  • Entitäten und Attribute: Stellen Sie klare Beziehungen zwischen Entitäten (Produkte, Konzepte) und ihren Attributen her
  • Co-Nennungen: Verwenden Sie relevante Begriffe in semantisch sinnvollen Zusammenhängen

3. Vertrauenswürdigkeit signalisieren

  • Expertise zeigen: Autor-Informationen und Qualifikationen deutlich machen
  • Quellen zitieren: Verweise auf wissenschaftliche Studien, offizielle Daten oder anerkannte Experten
  • Aktualität gewährleisten: Regelmäßige Updates von Inhalten, besonders bei zeitkritischen Themen

4. Strukturierte Daten für maschinelles Lernen

  • Schema.org Markup: Hilft KI-Systemen, den Inhalt und Kontext besser zu verstehen
  • Semantische HTML-Struktur: Verwenden Sie semantische Tags wie <article>, <section>, <header> anstelle generischer <div>-Tags

5. Analyse und Monitoring

  • AI-Antworten überwachen: Regelmäßig prüfen, wie die eigene Marke in KI-generierten Antworten erscheint
  • Wettbewerbsanalyse: Verstehen, welche Inhalte und Quellen KI-Systeme für relevante Themen zitieren
  • Content-Gaps identifizieren: Fehlende Inhalte erkennen, die von KI-Systemen nachgefragt werden

Welche Bezeichnungen gibt es noch für Large Language Model Optimization (LLMO) bzw. Generative Engine Optimization (GEO)?

In der Diskussion um die Optimierung von Inhalten für Large Language Models (LLMs) und generative KI-Systeme haben sich neben den Begriffen Large Language Model Optimization (LLMO) und Generative Engine Optimization (GEO) noch weitere Bezeichnungen etabliert. Diese spiegeln die unterschiedlichen Perspektiven und Schwerpunkte in diesem sich entwickelnden Feld wider. Hier sind einige gängige Alternativen:

  • Generative AI Optimization (GAIO): Dieser Begriff betont die breitere Kategorie der generativen künstlichen Intelligenz und schließt somit nicht nur reine Sprachmodelle, sondern potenziell auch andere generative KI-Anwendungen mit ein. Dieser Begriff wurde erstmals von Philipp Klöckner im Doppelgänger-Podcast erwähnt, hat aber auch den Nachteil, dass die Abkürzung nicht eindeutig ist.
  • AI Optimization (AIO): Eine noch allgemeinere Bezeichnung, die die Optimierung für KI-Systeme im Allgemeinen umfasst, unabhängig davon, ob es sich um Sprachmodelle oder andere KI-Technologien handelt. Dieser Begriff ist allgemein genug, um unabhängig davon verwendet zu werden, wo die Sprachmodelle verbleiben. Allerdings ist weder die Abkürzung noch die ausgeschriebene Variante eindeutig.
  • Answer Engine Optimization (AEO): Dieser Begriff fokussiert auf das Ziel, in den von KI generierten Antworten prominent vertreten zu sein. Er betont die Rolle der KI als „Antwortmaschine“ für Nutzeranfragen. Ich finde sie inhaltlich zu ungenau und auch die Abkürzung ist mehrdeutig.
  • AI SEO (KI SEO): Eine direkte Analogie zum traditionellen Search Engine Optimization (SEO), die jedoch den Fokus auf die Besonderheiten der KI-gestützten Suchergebnisse legt.
  • Content Optimization for AI (Inhaltsoptimierung für KI): Eine deskriptive Bezeichnung, die den Kern der Thematik klar umreißt, nämlich die Anpassung von Inhalten, um von KI-Systemen besser verstanden und genutzt zu werden.
  • Digital Authority Management: Dieser umfassendere Ansatz betrachtet die Notwendigkeit, die digitale Autorität und Reputation einer Marke so zu managen, dass sie auch in den Ergebnissen von KI-Systemen positiv wahrgenommen wird. Das Konzept wurde 2021 ursprünglich mit Blick auf die Optimierung von E-E-A-T von Olaf Kopp (Aufgesang) erfunden.

Der Begriff LLMO war einer der ersten, zusammen mit GEO und GAIO, und ich habe ihn in meinem ersten Beitrag auf Search Engine Land zu diesem Thema im Oktober 2023 verwendet. (https://searchengineland.com/large-language-model-optimization-generative-ai-outputs-433148) Der Vorteil dieses Begriffs ist, dass die Abkürzung auch eindeutig ist. Mit anderen Worten: Es gibt keine Verwirrung aufgrund von Mehrdeutigkeit. Der Nachteil ist, dass der Begriff nicht mehr passt, wenn Sprachmodelle in Zukunft durch eine andere Technologie ersetzt werden.

GEO = Generative Engine Optimization wurde im Rahmen der Forschungsarbeit „GEO: Generative Engine Optimization“. https://www.kopp-online-marketing.com/patents-papers/geo-generative-engine-optimization. Dieser Begriff ist allgemeiner und kann auch nach einer Ära der Sprachmodelle verwendet werden. Der Nachteil ist die Mehrdeutigkeit der Abkürzung.

Quelle: Google Trends

Erfolgsmessung von LLMO

Es gibt immer mehr Tools um die Sichtbarkeit auf KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity … zu messen und zu überwachen wie z.b. profound, otterly oder peec AI. Eine aktuelle Übersicht einiger Lösungen findest du hier.

Unterschiedliche Systeme bedürfen unterschiedliche LLMO- und GEO-Ansätze

Grundsätzlich müssen wir unterscheiden zwischen den folgenden generativen KI-Systemen, die gerade in der praktischen Anwendung sind:

  • RAG-gestützte-KI-Features eingebunden in die Suche (AIO, Bing KI, Perplexity …)
  • RAG-gestützte-KI-Systeme mit Suche-Features (ChatGPT, Gemini, Claude … )
  • KI-Systeme ohne Standard RAG-Unterstützung (z.B. LLama, Mistral …)

Diese Betrachtung ist wichtig, da sich nur LLMs mit Retrieval-Unterstützung proaktiv via LLMO bzw. Generative Engine Optimierung beeinflussen lassen.

Retrieval Augmented Generation (RAG) und der Einfluss auf Sichtbarkeit in generativer KI

RAG folgt einem zweistufigen Prozess:

  • Retrieval: Zunächst wird eine Suchanfrage an eine externe Datenbank gestellt, um relevante Informationen zu finden. Diese Datenbank kann Sammlungen von Texten, strukturierten Daten oder Wissensgraphen enthalten.
  • Augmentation: Die abgerufenen Informationen werden dann als Kontext in das generative Modell eingespeist, das eine detaillierte und informierte Antwort generiert, die sowohl auf seinem vortrainierten Wissen als auch auf den abgerufenen Informationen basiert.

RAG verändert die Art und Weise, wie Inhalte in KI-Antworten auftauchen, erheblich:

Priorisierung der Quellen

RAG-Systeme priorisieren in der Regel Inhalte von:

  • Zeitnahe und maßgebliche Nachrichten-Websites
  • Seriösen Branchenpublikationen
  • Etablierte Wissensplattformen
  • Diskussionsforen
  • Wissensgraphen
  • Quellen, die in dem jeweils zugrunde liegenden Suchsystem (Google, bing …) gut ranken
  • Inhalte, die für LLMs leicht zu verstehen und zu verarbeiten sind

Anforderungen an die Qualität der Inhalte

Der Inhalt muss in hohem Maße relevant und maßgebend sein, um abgerufen zu werden
Die Informationen sollten klar strukturiert sein, um eine einfache Extraktion zu ermöglichen
Sachliche Richtigkeit wird wichtiger als die Optimierung von Schlüsselwörtern

Auswirkungen der Sichtbarkeitsstrategie

  • „Auffindbarkeit ist der Schlüssel zur Sichtbarkeit in der KI-Suche“.
  • Marken müssen ihre Präsenz in den Quellen optimieren, aus denen RAG-Systeme häufig abrufen
  • Inhalte müssen nicht nur auffindbar, sondern auch extrahierbar und kontextuell relevant sein

Adressierung traditioneller LLM-Beschränkungen

  • RAG hilft dabei, Halluzinationen in LLMs abzuschwächen, indem die Antworten auf den abgerufenen Informationen basieren
  • Sie ermöglicht die Einbeziehung aktuellerer Informationen in die Antworten
  • Inhalte, die KI-Modellen helfen, diese Einschränkungen zu überwinden, können priorisiert werden.

 

Der Einfluss von SEO auf LLMO/GEO und die Sichtbarkeit in generativer KI

Der Einfluss von SEO auf LLMO oder Generative Engine Optimierung (GEO) hängt entscheiden davon ab inwiefern sich das jeweilige Large Language Model auf ein zugrundeliegende Retrieval System der Suchmaschinen bezieht. Generative KI wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Copilot nutzen für das Grounding der Antworten die Retrieval-Systeme von Suchmaschinen. Je größer der Einfluss des Rankings von Inhalten im Rahmen des RAG-Prozess für die Quellen-Auswahl im Grounding, desto wichtiger ist SEO und umgekehrt.

Durch die Verlagerung auf andere Daten-Quellen im Grounding-Prozess wie z.B. exklusive Daten über Kooperationen, API-Schnittstellen zu Datenbanken, Knowledge Graphen … kann der Einfluss von Suchmaschinen-Retrieval und damit SEO auf LLMO/GEO sinken. Auch die Art und Weise der Bewertung im Rahmen des Retrievals von Suchmaschinen-Indizes beeinflusst wie viel Einfluss klassisches SEO hat.

Je geringer der Overlap zwischen den referenzierten Quellen der generierten Antwort, desto weniger ist es möglich klassische SEO für LLMO/GEO zu nutzen. Suchmaschinen-Rankings werden mit Blick auf Relevanz und Qualität des Contents und Vertrauenswürdigkeit des Urherbers ermittelt. Klassische SEO fokussiert sich immer noch auf die Relevanz-Optimierung. Für LLMO könnte es wichtiger sein sich auf Qualitäts-Bewertungs-Konzepte wie z.B. E-E-A-T von Google zu fokussieren, weniger auf die Relevanz. Die Optimierung von E-E-A-T-Kriterien unterscheidet sich grundlegend von der Relevanz-Optimierung.

Wie funktionieren Large Language Models (LLMs)?

Moderne transformatorbasierte LLMs wie GPT oder BARD basieren auf statistischen Auswertungen von Kookkurrenzen zwischen Tokens oder Wörtern. Dazu werden Texte und Daten für die maschinelle Verarbeitung in Tokens zerlegt und über Vektoren in semantischen Räumen positioniert. Vektoren können auch ganze Wörter (Word2Vec), Entitäten (Node2Vec) und Attribute sein.

Der semantische Raum wird in der Semantik auch als Ontologie bezeichnet. Da LLMs mehr auf Statistik als auf Semantik basieren, sind sie nicht wirklich Ontologien. Durch die Menge der Daten nähert sich die KI jedoch einem semantischen Verständnis an.

Die semantische Nähe kann durch den euklidischen Abstand oder den Kosinuswinkel im semantischen Raum bestimmt werden.

Semantische Nähe im Vektorraum

Wenn eine Entität häufig in Verbindung mit bestimmten anderen Entitäten oder Eigenschaften in den Trainingsdaten genannt wird, besteht eine hohe statistische Wahrscheinlichkeit für eine semantische Beziehung.

Die Methode dieser Verarbeitung wird als transformatorbasiertes Natural Language Processing bezeichnet. NLP beschreibt einen Prozess, natürliche Sprache in eine maschinenverständliche Form zu transformieren, die eine Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglicht. NLP besteht aus den Bereichen Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG).

Beim Training von LLMs liegt der Schwerpunkt auf NLU und bei der Ausgabe von KI-generierten Ergebnissen auf NLG.

Die Identifikation von Entitäten durch Named Entity Extraction spielt sowohl für das semantische Verständnis als auch für die Bedeutung einer Entität innerhalb einer thematischen Ontologie eine besondere Rolle.

Durch die häufige Kookkurrenz bestimmter Wörter rücken diese Vektoren im semantischen Raum näher zusammen. Die semantische Nähe nimmt zu und die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit steigt.

Über NLG werden die Ergebnisse entsprechend der statistischen Wahrscheinlichkeit ausgegeben.

Transformer basiertes NLP: Vom Text zum Node Vektor

Wird z.B. der Chevrolet Suburban häufig im Zusammenhang im Kontext mit Familie und Sicherheit genannt, kann das LLM diese Entität mit bestimmten Attributen wie sicher oder familiengerecht assoziieren. Es besteht eine hohe statistische Wahrscheinlichkeit, dass dieses Automodell mit diesen Attributen in Zusammenhang steht.

 

Fazit

LLMO entwickelt sich schnell zu einem entscheidenden Faktor für die digitale Sichtbarkeit. Während SEO weiterhin wichtig bleibt, müssen Unternehmen ihre Inhalte auch für die Verarbeitung durch Large Language Models optimieren.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in strukturierten, kontextreichen Inhalten, die Expertise und Vertrauenswürdigkeit signalisieren. Marken, die diese Prinzipien umsetzen, werden in der KI-gesteuerten Zukunft der Informationssuche einen entscheidenden Vorteil haben.

Mit der fortschreitenden Entwicklung von KI-Systemen wird sich auch LLMO weiterentwickeln. Unternehmen, die jetzt mit der Optimierung beginnen, legen den Grundstein für langfristige Sichtbarkeit in der digitalen Zukunft.

 

Weiterführende Informationen zum Thema LLMO und Generative Engine Optimierung (GEO)

LLMO-Checkliste für E-Commerce

 

 

LLMO-Checkliste für B2B

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Zu Olaf Kopp

Olaf Kopp ist Online-Marketing-Experte mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in Google Ads, SEO und Content Marketing. Olaf Kopp ist Co-Founder, Chief Business Development Officer (CBDO) und Head of SEO & Content bei der Online Marketing Agentur Aufgesang GmbH. Olaf Kopp ist international anerkannter Branchenexperte für semantische SEO, E-E-A-T, LLMO / Generative Engine Optimization (GEO), KI- und Suchmaschinen-Technologie, Content-Marketing und Customer Journey Management. Er ist Gründer der weltweit ersten Datenbank für Patente und Research Paper, die jeder SEO kennen sollte. Als Autor schreibt er für nationale und internationale Fachmagazine wie Searchengineland, t3n, Website Boosting, Hubspot Blog, Sistrix Blog, Oncrawl Blog ... . 2022 war er Top Contributor bei Search Engine Land. Als Speaker stand er auf Bühnen der SMX, SERPConf.,, SEO Vibes, SEA/SEO World, CMCx, OMT, Digital Bash oder Campixx. Er ist ist Host der Podcasts OM Cafe und Digital Authorities. Er ist ist Autor des Buches "Content-Marketing entlang der Customer Journey", Co-Autor des Standardwerks "Der Online Marketing Manager" und Mitorganisator des SEAcamp.
herausgegeben von:
Datum: 30. April 2025

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