7.10.2025 – Während SEO (Search Engine Optimization) schon lange fester Bestandteil digitaler Strategien ist, entsteht aktuell ein neues Feld: LLMO – Large Language Model Optimization. Ziel dieser Disziplin ist es, Inhalte so aufzubereiten, dass Sprachmodelle wie ChatGPT sie verstehen, korrekt wiedergeben und im richtigen Kontext verwenden können.
Stellen Sie sich vor, Sie sind auf der Suche nach einem Hotel für Ihren nächsten Urlaub und befragen ChatGPT nach einer Auswahl, die Ihren Kriterien entspricht. Ihr Interesse liegt darin, das bestmögliche Ergebnis zu erhalten und ähnlich wie bei den gängigen Suchmaschinen kann auch die KI entsprechend „trainiert“ werden, um bestimmte Inhalte bevorzugt zu finden. Das Interesse des Hotelbetreibers ist demnach sein Hotel online so darzustellen, dass die Künstliche Intelligenz dem User genau sein Haus vorschlägt und nicht eines der Konkurrenz.
Der entscheidende Unterschied zu klassischem SEO liegt darin, dass Suchmaschinen mit Indexen und Keywords arbeiten und Ergebnislisten (SERPs) präsentieren. Sprachmodelle hingegen liefern direkte Antworten, ohne klassische Trefferlisten. Deshalb zählen Klarheit, Vertrauenswürdigkeit und Relevanz der Quelle deutlich stärker.
Um Inhalte für Sprachmodelle zu optimieren, gibt es verschiedene Hebel. Besonders wichtig sind klar strukturierte Texte. FAQ-Formate („Frage – Antwort“) und präzise Formulierungen helfen Modellen, Informationen zuverlässig zu verarbeiten. Ebenso entscheidend ist die Autorität der Quelle: offizielle Domains, Presseportale oder LinkedIn erhöhen die Chance, dass Inhalte von Modellen berücksichtigt werden.
Technisch spielt Maschinenlesbarkeit eine große Rolle. Saubere Metadaten, strukturierte Überschriften und Schema.org-Daten (z. B. für Produkte, Organisationen oder Events) machen Inhalte für Modelle besser zugänglich. Auch eine breite Kanalstrategie ist hilfreich: Inhalte auf Wikipedia, Fachportalen oder offenen Berichten werden häufiger von Modellen aufgegriffen.
Zudem sollten Unternehmen auf Konsistenz achten. Gleichlautende Botschaften über verschiedene Kanäle hinweg stärken die Wahrnehmung durch KI-Systeme. Aktualität ist ebenfalls wichtig, da viele Modelle zwar ein Wissens-Cutoff haben, aber zusätzlich Webzugriff nutzen. Regelmäßige Publikationen erhöhen die Sichtbarkeit.
Schließlich sollte der Fokus auf natürlicher Sprache liegen. Nutzer stellen Fragen, wie sie sprechen – Inhalte sollten entsprechend formuliert sein.
Auch wenn Sprachmodelle Quellen oft nicht direkt verlinken, verbessert eine offene, strukturierte und aktuelle Content-Strategie die Chancen, in Antworten aufzutauchen. LLMO ist damit das SEO der KI-Ära.
Einfache Fragen zum Einstieg in die LLMO
Auf dem Weg dorthin haben wir Ihnen eine kurze LLMO-Checkliste zusammengestellt (siehe Bild). Zum Start könnten Sie die folgenden beiden Dinge prüfen:
- Testfragen stellen: Einfach mal ChatGPT fragen, was es zu Ihrem Unternehmen, zu Ihren Leistungen weiß.
- LLMO-Score intern messen: Formulieren Sie typische Fragen, die potenzielle Kunden via Large Language Models zu Ihrem Unternehmen stellen könnten. Wie viele davon sind auf Ihrer Webseite, Ihrem Blog oder in Ihren Social Media-Kanälen bereits beantwortet?
Sie hätten gerne Support bei der richtigen LLMO Content Creation und Kanalstrategie? Kontaktieren Sie uns doch unter office@rim-management.at.