Was ist LLMO?
LLMO (Large Language Model Optimization) bezeichnet alle Maßnahmen, mit denen Sie Inhalte und Ihre Marke so aufbereiten, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini, Copilot oder Perplexity diese verstehen, als relevant einstufen und in ihren Antworten sichtbar machen. Im Unterschied zum klassischen SEO, das auf Rankings in Suchergebnislisten abzielt, fokussiert LLMO auf Sichtbarkeit in generativen Antworten selbst – also darauf, in Empfehlungen, Erklärungen oder Tool-/Anbieterlisten der KI aufzutauchen.
Warum ist LLMO für das Marketing wichtig?
LLMO beschreibt die Weiterentwicklung von SEO für eine Welt, in der Kundinnen und Kunden ihre Fragen zuerst an ChatGPT, Gemini, Copilot oder AI Overviews stellen – und die Antworten dort oft schon die Kaufentscheidung prägen. Für Marketingverantwortliche geht es darum, Marke, Produkte und Inhalte so zu gestalten, dass diese von KI-Systemen verstanden, als seriös eingestuft und in Antworten aktiv erwähnt bzw. empfohlen werden.
LLMO dreht sich um die Optimierung Ihrer Webseiteninhalte für generative KI-Plattformen. Statt „Platz 1 für mein Keyword xy“ in Google Rankings lautet das neue Ziel: „In den Antworten von Chatbots und AI Overviews prominent vorkommen, wenn unsere Zielgruppe recherchiert.“
Dazu reicht es nicht mehr, nur Blogartikel zu SEO-Keywords zu schreiben. Entscheidend wird, ob KI-Modelle Ihre Marke als relevante Entität kennen, Ihre Inhalte technisch gut auslesen können und genügend vertrauenswürdige Signale sehen, um Sie in Antworten zu nennen.
LLMO vs. SEO
Inwiefern sind LLMO und SEO unterschiedlich? Klassisches SEO optimiert Inhalte für Suchmaschinen-Rankings:
- Keywords
- Backlinks
- Snippets
- Bilder
- Dokumente.
LLMO optimiert für generative Antwortenvor allem als Text
- Entitäten
- Kontext
- Zitierfähigkeit.
Beide ergänzen sich: Gut strukturiertes, starkes SEO-Contentfundament bleibt wichtig, wird aber um ein „KI-Layer“ erweitert.
Die größte Verschiebung: Nutzer stellen komplexe Aufgaben in natürlicher Sprache („Plane meine Kampagne…“, „Erkläre mir…“) und erwarten direkt einen durchdachten Output – inklusive Tool- oder Anbieterempfehlungen. Marken, die in diesen Antworten nicht vorkommen, verlieren Sichtbarkeit, auch wenn sie in der klassischen Google-Ansicht noch gut ranken.
Die 10-Schritte-Checkliste für LLMO
1. Relevante KI-Situationen Ihrer Zielgruppe definieren
Relevante KI-Situationen Ihrer Zielgruppe definieren: Listen Sie typische Situationen, in denen Ihre Zielgruppe heute schon KI nutzt: etwa „Tools für Leadgenerierung“, „Ideen für Social-Media-Kampagnen“ oder „Anbieter-Auswahl in meiner Branche“.
Formulieren Sie daraus konkrete Prompts, bei denen Ihre Marke auftauchen soll, zum Beispiel:
- „Welche Software eignet sich für …?“ oder
- „Welche Anbieter sind gut für …?“
Das sind Ihre Ziel-Use-Cases für LLMO.
2. Zentrale Marken-Entitäten klar definieren
Sammeln Sie die wichtigsten „Einheiten“, die KI zu Ihnen kennen sollte:
- Ihre Marke
- Ihren Claim
- Ihre Produkte
- Ihre Services
- Ihre Hauptzielgruppen
- Ihre Alleinstellungsmerkmale
- sowie ggf. Gründer oder Expertennamen oder Corporate Influencer.
Erarbeiten Sie pro Entität eine kurze, klare Beschreibung in 1–3 Sätzen (wer/was ist das, für wen ist es gedacht, welches Problem löst es) – solche Formulierungen nutzen KI-Systeme besonders gern als Bausteine in Antworten.
3. LLMO-Landingpages“ (Grounding Pages) aufbauen
Erstellen Sie für jede Kern-Entität mindestens eine sehr klar strukturierte Seite, die das Thema erklärt: Definition, Nutzen, Einsatzszenarien, Beispiele, FAQ und weiterführende Links.
Achten Sie auf klare Zwischenüberschriften, kurze Absätze und explizite Aussagen („[Produkt] ist eine Lösung für …“), damit Sprachmodelle Fakten einfach herausziehen und später zitieren können.
4. Inhalte „KI-lesbar“ strukturieren
Nutzen Sie einfache Sprache, eindeutige Begriffe und eine logische Struktur (Problem – Lösung – Beweis – Beispiel), statt ausschließlich auf kreatives Storytelling ohne klare Aussagen zu setzen.
Ergänzen Sie Tabellen, Listen mit Vorteilen, klare Definitionen und Best-Practice-Abschnitte – das sind Content-Bausteine, die Large Language Models besonders häufig in Antworten verarbeiten. Auch das Erstellen einer llms-txt Datei ist ein wichtiger Schritt um Ihre Inhalte für KI-Bots lesbar zu machen.
5. Markenbotschaft konsistent über alle Kanäle ziehen
Formulieren Sie zwei bis drei Kernaussagen, wofür Ihre Marke steht (Positionierung, Spezialgebiet, Zielgruppe), und ziehen Sie diese konsequent durch Website, Social Media, PR und Präsentationen. KI-Modelle lernen Muster: Je stabiler Ihre Botschaft in vielen Quellen erscheint, desto eher verankern sie Sie als „spezialisierte Entität“ für genau dieses Thema.
6. Vertrauenssignale und „Referenzquellen“ stärken
Sorgen Sie für Erwähnungen in glaubwürdigen Quellen: Fachmedien, Branchenblogs, Whitepaper, Studien und Events – solche Referenzen gewichten LLMs deutlich stärker als reine Eigenkommunikation.
Versuchen Sie bei Interviews und Gastbeiträgen, Ihre Kernbegriffe und Ihre Positionierung klar zu platzieren, damit sie im Kontext Ihrer Marke auftauchen und von Modellen als wiederkehrendes Muster erkannt werden.
7. Bestehende Inhalte LLMO-fit nachschärfen
Gehen Sie Ihre wichtigsten Seiten aus SEO-Sicht durch und fragen Sie sich: „Könnte ein KI-Modell hier klare Antworten herausziehen?“ – falls nein, ergänzen Sie präzise Definitionen und FAQ-Blöcke.
Fügen Sie an zentralen Stellen kurze, eindeutige Zusammenfassungen ein („In einem Satz …“), die Modelle direkt übernehmen können, ohne viel interpretieren zu müssen.
8. Testen, wie KI Ihre Marke heute sieht
Stellen Sie in verschiedenen KI-Tools typische Fragen Ihrer Zielgruppe („Welche Anbieter empfiehlst du für …?“, „Welche Tools helfen bei …?“) und dokumentieren Sie, ob und wie Ihre Marke erwähnt wird.
Notieren Sie typische Formulierungen und Fehlbilder: Werden Stärken unterschlagen, werden Sie verwechselt oder gar nicht genannt? Diese Lücken zeigen, wo Inhalte und Positionierung noch nicht klar genug sind.
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LLMO für Ihre Webseite
LLMO-Optimierung lässt sich gut als internes „Mini-Playbook“ aufsetzen: ein klarer Prozess, konkrete Beispiel-Prompts und wiederverwendbare Templates, mit denen Sie und Ihr Team in 6–12 Monaten spürbare Sichtbarkeit in KI-Antworten aufbauen können.
Gratis Erstgespräch anfragen9. Einfache LLMO-Ziele definieren
Starten Sie mit wenigen, verständlichen Kennzahlen: etwa Anzahl der KI-Antworten, in denen Ihre Marke vorkommt, Tonalität der Erwähnungen und wie gut Ihre Kernbotschaften darin auftauchen. Messen Sie in regelmäßigen Abständen (z.B. quartalsweise) die gleichen Fragen/Prompts in mehreren KI-Tools, um zu sehen, ob sich Ihre Sichtbarkeit und Darstellung verbessert.
10. LLMO in Team & Prozesse integrieren
Verankern Sie LLMO als gemeinsame Aufgabe von Marketing, Content, SEO und PR – nicht als technisches Experiment einer einzelnen Person. Legen Sie einfache Standards fest: Jede neue Kampagnenseite erhält eine klare Kurzdefinition, jede Produktseite eine FAQ-Sektion, und jede PR-Maßnahme zahlt gezielt auf Ihre Kern-Entitäten und Botschaften ein.
Fazit: Wer sichtbar bleiben will, muss LLMO professionell umsetzen
Sie müssen Content und Coding neu denken. Beides, Inhalte und Code, müssen „KI-zitierbar“ statt nur „rankbar“ sein.
Schreiben Sie Inhalte so, dass Modelle sie leicht paraphrasieren und zitieren können: klare Aussagen, definierte Konzepte, Beispiele, Listen, Best Practices.
Ergänzen Sie prägnante Textbausteine (Definitionen, Kernaussagen), die sich als „Snippets“ für AI-Antworten eignen, ohne dass Kontext verloren geht.
- Legen Sie eine llms.txt Datei an um KI-Bots das Auslesen Ihrer Webseite einfach zu machen.
