Generative KI verändert grundlegend, wie Menschen online nach Informationen suchen.

Statt ausschließlich klassische Suchergebnisse durchzugehen und Informationen auf verschiedenen Websites selbst miteinander zu vergleichen, können Nutzer heute auch ChatGPT, Google AI Mode, Gemini, Perplexity oder Copilot eine Frage stellen und erhalten innerhalb weniger Sekunden eine zusammengefasste Antwort.

Dieser Wandel verändert aber nicht nur die Informationsrecherche, sondern auch die Anforderungen an die Suchmaschinenoptimierung.

Gute Rankings bei Google bleiben zwar weiterhin wichtig, Unternehmen müssen sich jedoch zunehmend eine weitere Frage stellen:

Genau hier setzt LLMO (Large Language Model Optimization) an.

LLMO umfasst Maßnahmen, mit denen Unternehmen ihre Website, ihre Inhalte, ihre Markensignale und ihre digitale Präsenz so gestalten, dass generative KI-Systeme ihre Organisation und ihre Informationen leichter verstehen und diese möglicherweise in KI-generierten Antworten aufgreifen oder erwähnen.

Neben LLMO begegnen Ihnen im Digitalmarketing auch Begriffe wie GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) und AI SEO. Die Bezeichnungen werden nicht immer einheitlich verwendet, beschreiben aber ähnliche Bemühungen, die Sichtbarkeit von Unternehmen in KI-gestützten Such- und Antwortsystemen zu verbessern.

Dieser Leitfaden erklärt, was LLMO bedeutet, wie es sich von klassischer SEO unterscheidet und warum es für Unternehmen zunehmend relevanter wird. Außerdem erfahren Sie, welche Rolle das sogenannte Query Fan-Out für die Content-Strategie spielt und wie Sie eine wirksame Optimierungsstrategie für die KI-Suche entwickeln können.

Was ist LLMO?

LLMO steht für Large Language Model Optimization und bezeichnet die Optimierung digitaler Unternehmensinformationen für große Sprachmodelle und KI-gestützte Suchsysteme.

Ziel ist es, dafür zu sorgen, dass diese Systeme ein Unternehmen und seine Inhalte möglichst korrekt verstehen, relevante Informationen finden und sie in ihren Antworten aufgreifen, als Quelle nennen oder Empfehlungen darauf stützen können.

Zu den Plattformen und Anwendungen, die im Zusammenhang mit LLMO relevant sind, gehören:

Die klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) konzentriert sich vor allem darauf, Websites in den Suchergebnissen möglichst weit oben zu platzieren und dadurch Klicks zu generieren.

LLMO erweitert dieses Ziel.

Statt nur zu fragen:

„Kann unsere Website für dieses Keyword gute Rankings erzielen?“

müssen sich Marketingverantwortliche zunehmend eine weitere Frage stellen:

„Wird unser Unternehmen in der Antwort eines KI-Systems genannt, wenn jemand eine entsprechende Frage stellt?“

Dieser Unterschied ist entscheidend.

Wer sich beispielsweise über eine Softwarelösung, eine Marketingagentur, ein Finanzprodukt oder einen Anbieter für Unternehmenslösungen informiert, bildet sich möglicherweise bereits eine erste Meinung, bevor er überhaupt die Website eines Unternehmens besucht.

Die Antwort des KI-Systems wird damit selbst zu einem Teil des Entscheidungsprozesses.

Wie gelangen Website-Inhalte in KI-Antworten?

Nicht jede KI-Antwort entsteht auf dieselbe Weise. Manche Sprachmodelle greifen auf Informationen zurück, die während des Trainings erlernt wurden. KI-Suchsysteme können darüber hinaus aktuelle Informationen aus dem Web abrufen und in ihre Antworten einbeziehen.

Dabei werden relevante Inhalte gesucht, ausgewertet und zu einer Antwort zusammengeführt. Je nach Plattform können die verwendeten Quellen anschließend verlinkt oder ausdrücklich genannt werden.

Für Unternehmen bedeutet das: Eine gute Platzierung in klassischen Suchergebnissen ist nicht automatisch eine Garantie dafür, dass die eigene Website auch in KI-Antworten erscheint. Ebenso wenig führt eine gut strukturierte Website automatisch zu einer Quellenangabe. Entscheidend ist, ob die Inhalte für die jeweilige Anfrage relevant sind und vom betreffenden System tatsächlich verwendet werden.

SEO vs. LLMO: Wo liegen die Unterschiede?

LLMO ist keine Alternative zu SEO, sondern eine Erweiterung der bisherigen Suchmaschinenoptimierung. Während SEO darauf abzielt, die Sichtbarkeit einer Website in klassischen Suchmaschinen wie Google zu verbessern, geht es bei LLMO darum, die Chancen zu erhöhen, dass KI-Systeme eine Marke und ihre Inhalte verstehen, als relevante Quelle berücksichtigen und in generierten Antworten aufgreifen.

Beide Ansätze verfolgen damit ein gemeinsames Ziel: Unternehmen sollen bei relevanten Suchanfragen und Informationsbedürfnissen sichtbar sein. Sie unterscheiden sich jedoch darin, wo diese Sichtbarkeit entsteht und wie sie sich messen lässt.

Der wichtigste Punkt ist jedoch, dass SEO und LLMO große inhaltliche und technische Überschneidungen haben.

Eine gute Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen lässt sich selten durch einen einzelnen Trick oder eine bestimmte technische Datei erreichen. Entscheidend ist vielmehr die Qualität, Verständlichkeit, Glaubwürdigkeit und technische Zugänglichkeit der gesamten digitalen Präsenz eines Unternehmens.

Warum LLMO gerade jetzt wichtig wird

Der klassische Weg von der Suche bis zur Kaufentscheidung sah bisher ungefähr so aus:

Suchen → Suchergebnisse durchsehen → Websites besuchen → Angebote vergleichen → Entscheidung treffen

KI-gestützte Recherche können diesen Ablauf deutlich verkürzen:

Eine Frage an eine KI stellen → Antwort und Empfehlungen prüfen → Bei Bedarf ausgewählte Quellen besuchen → Entscheidung treffen

Für Unternehmen bedeutet das: Sichtbarkeit entsteht zunehmend auch außerhalb der eigenen Website. Gute Rankings allein zeigen deshalb nicht mehr vollständig, wie präsent eine Marke während der digitalen Recherche und Kaufentscheidung ist.

Query Fan-Out verstehen: Wie KI-Suchsysteme komplexe Fragen aufteilen

Eines der wichtigsten Konzepte im Zusammenhang mit der KI-Suche ist das sogenannte Query Fan-Out.

Bei der klassischen Suche führen Nutzer häufig mehrere einzelne Suchanfragen nacheinander durch.

Wer sich beispielsweise darüber informieren möchte, welche SEO-Strategie für ein deutsches B2B-Unternehmen beim Eintritt in den japanischen Markt geeignet ist, könnte zu folgenden Themen recherchieren:

Der Nutzer trägt die Informationen also Schritt für Schritt selbst zusammen.

Bei der KI-gestützten Suche kann eine komplexe Frage dagegen im Hintergrund mehrere miteinander verbundene Rechercheprozesse auslösen. Das KI-System zerlegt die ursprüngliche Anfrage in einzelne Teilthemen, trägt dazu passende Informationen zusammen und führt die Ergebnisse anschließend zu einer gemeinsamen Antwort zusammen

Für Unternehmen, die ihre Sichtbarkeit in Japan gezielt ausbauen möchten, ist eine auf den lokalen Markt abgestimmte SEO-Strategie entscheidend. Mehr über die Möglichkeiten der SEO-Beratung für Japan erfahren Sie bei Tokyo SEO Maker.

Was bedeutet das für Ihre Content-Strategie?

Eine einzelne Landingpage zum Thema „SEO in Japan“ reicht möglicherweise nicht aus, um alle Aspekte einer solchen Anfrage abzudecken. Eine hilfreiche KI-Antwort könnte beispielsweise Informationen zu folgenden Themen erfordern:

Sinnvoller ist es deshalb, zusammenhängende Inhalte zu entwickeln, die diese Themen vertiefen und miteinander verknüpfen. So entsteht ein Informationsnetzwerk, das sowohl menschlichen Interessenten als auch KI-Systemen einen umfassenderen Einblick in Ihre Expertise bietet.

Genau hier kommen thematische Content-Cluster und eine durchdachte interne Verlinkung ins Spiel. Sie helfen dabei, einzelne Inhalte in einen nachvollziehbaren Zusammenhang zu bringen und die thematische Kompetenz Ihres Unternehmens sichtbar zu machen.

Die vier Säulen einer erfolgreichen LLMO-Strategie

Bei Tokyo SEO Maker empfehlen wir, LLMO in vier übergeordnete Bereiche zu unterteilen:

1. Entwickeln Sie eine LLMO-Strategie

Legen Sie zunächst fest, bei welchen Fragen Ihre Marke in KI-Antworten erscheinen soll.

Beginnen Sie dabei nicht mit der technischen Umsetzung, sondern mit den Bedürfnissen Ihrer Zielgruppe.

Identifizieren Sie relevante Fragen und Prompts, beispielsweise:

Priorisieren Sie diese Fragen anschließend anhand folgender Kriterien:

Gruppieren Sie die Fragen anschließend nach Themen und Kaufphasen. Unterscheiden Sie beispielsweise zwischen allgemeinen Informationsfragen, konkreten Anbietervergleichen und Fragen unmittelbar vor einer Kaufentscheidung. So erkennen Sie, welche Inhalte Sie zuerst erstellen oder verbessern sollten.

Auf diese Weise entsteht eine Prompt-Map, die eine ähnliche Funktion erfüllt wie die Keyword-Recherche bei der klassischen Suchmaschinenoptimierung.

Überlegen Sie anschließend, anhand welcher Kriterien potenzielle Kunden einen geeigneten Anbieter auswählen würden. Für eine SEO-Beratung könnten dazu beispielsweise folgende Aspekte gehören: Erfahrung, Spezialisierung, Referenzprojekte, regionale Marktkenntnisse, Arbeitsmethodik, nachweisbare Kundenergebnisse, Qualifikationen des Teams, transparente Preisgestaltung sowie unabhängige Auszeichnungen oder Empfehlungen.

Ihre Aufgabe besteht nun darin, diese Eigenschaften durch nachvollziehbare und überprüfbare Informationen zu belegen. Das können beispielsweise konkrete Fallstudien, Kundenreferenzen, Projektergebnisse oder Informationen über die Qualifikationen Ihres Teams sein.

2. Optimieren Sie Ihre Website für das Verständnis durch KI-Systeme

Sobald die strategischen Grundlagen feststehen, geht es an die Optimierung Ihrer eigenen Website.

Dazu gehören die Inhalte, die technische Umsetzung, die Seitenstruktur und verschiedene Vertrauenssignale.

Erstellen Sie klar strukturierte Inhalte mit direkten Antworten

Generative KI-Systeme benötigen Informationen, die sich möglichst eindeutig interpretieren lassen.

Dafür eignen sich unter anderem:

Vermeiden Sie es, Leser erst durch mehrere Absätze führen zu müssen, bevor sie eine Antwort auf eine einfache Frage finden.

Eine hilfreiche Struktur sieht häufig so aus:

Antwort → Erklärung → Belege → Beispiel → Nächster Schritt

Das verbessert die Verständlichkeit sowohl für Menschen als auch für KI-Systeme.

Bauen Sie thematische Content-Cluster auf

Decken Sie auch die Unterthemen umfassend ab, die mit wichtigen geschäftlichen Fragestellungen Ihrer Zielgruppe zusammenhängen.

Ein thematischer Content-Cluster könnte beispielsweise so aussehen:

Zentrale Übersichtsseite:

– Internationales SEO

Thematisch ergänzende Unterseiten:

Ergänzende Inhalte:

Eine durchdachte interne Verlinkung hilft dabei, die thematischen Zusammenhänge zwischen diesen Inhalten deutlich zu machen.

Verwandter Artikel: Interne Verlinkung: Ihr Leitfaden für bessere Rankings.

Veröffentlichen Sie eigene Daten und aussagekräftige Belege

Eine der wirkungsvollsten Möglichkeiten, sich mit Ihren Inhalten von Wettbewerbern abzuheben, besteht darin, Informationen zu veröffentlichen, die andere nicht einfach übernehmen oder nachbilden können.

Dazu gehören beispielsweise:

Wenn zahlreiche Websites dieselben allgemeinen Informationen wiederholen, stehen KI-Systemen viele ähnliche Quellen zur Verfügung.

Veröffentlicht Ihr Unternehmen dagegen die Originalstudie, den zugrunde liegenden Datensatz oder konkrete Belege für eine bestimmte Aussage, wird Ihre Website zu einer eigenständigen und besonders wertvollen Informationsquelle.

Achten Sie aber darauf, die Herkunft Ihrer Daten transparent zu machen. Erläutern Sie, wie die Ergebnisse erhoben wurden, auf welchen Zeitraum sie sich beziehen und welche Einschränkungen bei ihrer Interpretation zu berücksichtigen sind. Nur so können Leser die Aussagekraft Ihrer Ergebnisse beurteilen.

Sorgen Sie für eine klare Identität Ihres Unternehmens

Suchmaschinen und KI-Systeme müssen nachvollziehen können, was Ihr Unternehmen anbietet, auf welche Bereiche es spezialisiert ist und wofür es steht.

Achten Sie deshalb darauf, dass wichtige Informationen über Ihre Marke auf allen digitalen Kanälen einheitlich dargestellt werden. Dazu gehören:

Die Informationen auf Ihren Seiten „Über uns“, „Team“, „Leistungen“, „Referenzen“, „Autoren“ und „Kontakt“ sollten ein konsistentes Bild Ihres Unternehmens vermitteln.

Setzen Sie strukturierte Daten gezielt ein

Strukturierte Daten helfen Suchmaschinen dabei, die Informationen auf einer Website besser einzuordnen. Sie können beispielsweise Angaben zu Unternehmen, Personen, Produkten, Artikeln, Breadcrumbs und anderen Entitäten enthalten.

Verwenden Sie passende Schema-Markups und achten Sie darauf, dass die hinterlegten Angaben mit den tatsächlich sichtbaren Inhalten Ihrer Website übereinstimmen.

Strukturierte Daten sollten allerdings nicht als eine Art Geheimschalter für bessere KI-Rankings betrachtet werden. Google verlangt kein spezielles Schema-Markup, damit Inhalte in AI Overviews oder im AI Mode berücksichtigt werden können.

Achten Sie weiterhin auf eine solide technische SEO-Grundlage

Die Optimierung für KI-Suchsysteme ist kein Ersatz für eine technisch einwandfreie Website.

Kümmern Sie sich deshalb weiterhin um folgende Aspekte:

Wenn Suchsysteme nicht zuverlässig auf Ihre Inhalte zugreifen können, ist auch der Nutzen anderer Optimierungsmaßnahmen begrenzt.

Häufig gestellte Fragen zu LLMO

Was bedeutet LLMO?

LLMO steht für Large Language Model Optimization und bezeichnet die Optimierung von Websites, Unternehmensinformationen und digitalen Inhalten für große Sprachmodelle und KI-gestützte Suchsysteme. Ziel ist es, dass KI-Anwendungen ein Unternehmen korrekt verstehen, seine Expertise erkennen und seine Inhalte in generierten Antworten als Quelle verwenden oder das Unternehmen empfehlen können.

Was ist der Unterschied zwischen SEO und LLMO?

SEO konzentriert sich darauf, die Sichtbarkeit einer Website in klassischen Suchmaschinen wie Google und Bing zu verbessern. LLMO erweitert diesen Ansatz um die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten, beispielsweise bei ChatGPT, Gemini oder Perplexity. Beide Disziplinen haben viele Gemeinsamkeiten und profitieren von hochwertigen Inhalten, einer technisch einwandfreien Website und glaubwürdigen Informationen.

Wie können Unternehmen ihre Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen verbessern?

Unternehmen sollten zunächst eine solide SEO-Grundlage schaffen und anschließend gezielt ihre KI-Sichtbarkeit stärken. Dazu gehören klar strukturierte Inhalte, eindeutige Unternehmensinformationen, eigene Daten und Fallstudien sowie glaubwürdige Erwähnungen auf externen Websites. Auch eine regelmäßige Überprüfung relevanter Fragen und Prompts auf verschiedenen KI-Plattformen hilft dabei, Optimierungspotenziale zu erkennen.

Ist eine llms.txt-Datei für LLMO notwendig?

Nein. Eine llms.txt-Datei ist derzeit keine nachgewiesene Voraussetzung, um in KI-generierten Suchergebnissen von Google wie AI Overviews oder AI Mode berücksichtigt zu werden. Sie kann als experimenteller technischer Ansatz betrachtet werden, ersetzt aber weder technische SEO noch hochwertige Inhalte und eine klare Website-Struktur.

Wie lässt sich der Erfolg von LLMO messen?

Die Erfolgsmessung sollte mehrere Kennzahlen berücksichtigen. Dazu gehören die Häufigkeit von Markennennungen und Quellenverweisen in KI-Antworten, der über KI-Plattformen vermittelte Website-Traffic sowie Veränderungen bei Markenbekanntheit und markenbezogenen Suchanfragen. Da nicht jeder Kontakt mit einer Marke über einen Website-Besuch messbar ist, empfiehlt sich eine Kombination aus automatisiertem Monitoring und regelmäßigen manuellen Tests.

Zusammenfassung

Generative KI verlagert Teile der Customer Journey zunehmend in KI-generierte Antworten. Unternehmen müssen deshalb nicht nur darauf achten, ob ihre Website in klassischen Suchmaschinen gut platziert ist. Ebenso wichtig wird, ob KI-Systeme das Unternehmen verstehen, seine Expertise erkennen und seine Inhalte bei relevanten Fragen als Quelle heranziehen können.

Eine erfolgreiche LLMO-Strategie baut auf bewährten SEO-Grundlagen auf und ergänzt sie um eine klare Unternehmensidentität, eigene Daten und Belege, verständlich strukturierte Inhalte, glaubwürdige externe Erwähnungen und eine systematische Erfolgsmessung.

Verfolgen Sie nicht jede neue Entwicklung in der KI-Suche. Bauen Sie stattdessen eine digitale Präsenz auf, die leicht gefunden, verstanden und überprüft werden kann und deren Inhalte einen echten Informationswert bieten.

Das ist die Grundlage für nachhaltige Sichtbarkeit in der klassischen Suche und in KI-gestützten Suchsystemen.