LLM Seeding – Wie mache ich meine Marke in LLMs sichtbar? (GEO/LLMO Teil 6)

Die digitale Sichtbarkeit wandert weg von Suchmaschinen, hinein in die Antworten künstlicher Intelligenzen. ChatGPT, Perplexity oder Gemini entscheiden zunehmend darüber, welche Marken als kompetent und vertrauenswürdig wahrgenommen werden. Oft, ohne dass Nutzer:innen je eine Website besuchen.

Wenn du willst, dass deine Inhalte in diesen Antworten vorkommen, musst du verstehen, wie Sprachmodelle lernen und welche Informationen sie aufnehmen.
Genau hier setzt LLM Seeding an: die Kunst, dein Wissen so zu platzieren, dass es Teil des kollektiven Gedächtnisses der KI wird.

In diesem 6. Teil unserer GEO/LLMO-Serie erklären wir dir, was LLM Seeding ist und welche Strategien du dabei verfolgen kannst. Du hast einen Teil verpasst? Hier findest du die vorherigen Artikel unserer Serie:

• Teil 1: KI und GEO Glossar – diese Begriffe musst du kennen
• Teil 2: Adieu Keywords, hallo Kontext. Paradigmenwechsel in der SEO-Welt
• Teil 3: Welche Auswirkungen haben AU Overviews auf Websites und SEO?
• Teil 4: Die Sichtbarkeit deiner Website in LLMs und AI Overviews
• Teil 5: Wie optimiere ich meine Inhalte für die KI-Suche?

Warum ist LLM Seeding das nächste große Thema?

Wir haben dir in den letzten Teilen zu genüge eingetrichtert: Die Art, wie Menschen Informationen finden, verändert sich grundlegend. Während klassische Suchmaschinen auf Keywords und Rankings basierten, liefern Tools wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Copilot heute vollständige, kontextbezogene Antworten.
Sie greifen dabei nicht mehr nur auf Suchindizes, sondern auf ein Netz aus öffentlichen Quellen, Artikeln, Foren und Fachpublikationen zu.

Damit stehen wir Marketer:innen vor einer neuen Herausforderung:

Stell dir vor, deine Boutique in einem Randbezirk von München bietet faire und nachhaltige Mode an. Wie cool wäre es, wenn LLMs wie ChatGPT, Gemini und Co. bei der Frage nach „Wo kann ich in München nachhaltige, moderne Kleidung kaufen?“ den Namen deines Ladens nennt? Genau das kannst du mit LLM Seeding erreichen.

Selbst wenn Nutzer:innen deine Website nicht mehr aktiv besuchen, können deine Inhalte – wenn sie von Modellen erkannt und zitiert werden – in Antworten auftauchen. Diese Form der Sichtbarkeit lässt sich nicht mit klassischer SEO erreichen. Das ist die Aufgabe von LLM Seeding.

Wenn du deine Inhalte gezielt für Sprachmodelle aufbereitest, sicherst du dir langfristig einen Platz im digitalen Gedächtnis der KI. Denn was heute trainiert und referenziert wird, prägt morgen das, was Millionen Nutzer:innen als Wahrheit präsentiert bekommen.

Ein weiterer Punkt ist, das LLMs und die KI-Suche deine Inhalte richtig interpretieren.

Das Unternehmen Super Streusel GmbH stand vor der folgenden Herausforderung: Ihr Auftauchen in einem AI Overview führte bei Kundinnen und Kunden zu Verwirrung, weil Informationen falsch interpretiert wurden:

Es geht also nicht nur darum, dass Inhalte in der Wissensbasis aufgenommen werden, sondern auch darum, dass die richtigen Informationen aufgenommen werden und der Kontext nicht verändert wird.

Was ist LLM Seeding und was unterscheidet es von GEO/LLMO?

LLM Seeding bezeichnet den Prozess, bei dem Marken ihre Inhalte gezielt so veröffentlichen und strukturieren, dass sie in die Wissensbasis großer Sprachmodelle einfließen. Es geht nicht mehr nur darum, bei Google gefunden zu werden. Ziel ist es, in den Antworten der KI stattzufinden, auch wenn die KI nicht aktiv auf das Internet zurückgreift und keine Quellenangaben macht.

Beispiel: Stell dir vor, du führst ein kleines Boutique-Hotel in Südtirol und veröffentlichst einen Artikel über „Die schönsten Wanderziele für ein verlängertes Wochenende in den Alpen“.
Später fragt jemand ChatGPT: „Welche Hotels eignen sich gut für Wanderurlaub in Südtirol?“ und dein Haus wird in der Antwort erwähnt.

Obwohl du in der klassischen Google-Suche kaum Sichtbarkeit hast, bist du nun Teil des KI-basierten Antwortökosystems. Dank gutem Content an der richtigen Stelle.

Im Gegensatz zu GEO (Generative Engine Optimization), das auf Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen und AI Overviews zielt, geht LLM Seeding einen Schritt weiter: Es optimiert Inhalte für die Trainings- und Retrieval-Ebene der KI selbst.

Kurz gesagt:

• GEO/LLMO = Sichtbarkeit im Moment der Antwort.
• LLM Seeding = Präsenz im Gedächtnis des Modells.

Für die Praxis gilt Folgendes: Statt dich ausschließlich auf deine eigene Website zu fokussieren, distribuierst du deine Inhalte gezielt so, dass sie von großen Sprachmodellen wie GPT, Claude oder Gemini gefunden, verstanden und langfristig genutzt werden können. Das betrifft vor allem Inhalte auf frei zugänglichen, häufig gecrawlten Plattformen wie Wikipedia, Reddit, Quora, Medium, Branchenblogs oder offenen Publikationsforen.

Das Ziel ist strategisch: Langfristige Markenverankerung in der Wissensbasis der KI, sozusagen Brand Building für Maschinen.

Wie funktionieren LLMs und wie lernen sie Markeninhalte?

Um zu verstehen, wie LLM Seeding funktioniert, musst du wissen, wie Sprachmodelle ihr Wissen aufbauen.
LLMs wie GPT, Gemini oder Claude werden auf Milliarden frei zugänglicher Texte trainiert, von Wikipedia über Nachrichtenseiten bis hin zu Fachforen. Sie lernen dabei keine Fakten, sondern berechnen Wahrscheinlichkeiten von Sprache und Bedeutung: welche Begriffe zusammen auftreten, welche Quellen als vertrauenswürdig gelten, wie Themen kontextualisiert sind etc.
Generiert ein Modell eine Antwort, verknüpft es dieses Wissen auf Basis seiner Trainingsdaten neu und ergänzt es bei Bedarf mit aktuellen Informationen aus sogenannten Retrieval-Mechanismen (z. B. Perplexity oder Copilot, die Live-Web-Daten abrufen).
Sprachmodelle beziehen Informationen in drei Ebenen:

1. Training: Inhalte im offenen Web (z. B. Blogartikel, Foren, Wikipedia, Fachportale), fließen langfristig in das Grundwissen eines Modells ein.
2. Retrieval: Systeme mit Webzugriff (z. B. Perplexity, Bing Copilot, ChatGPT + Browsing) greifen in Echtzeit auf aktuelle, gut strukturierte Quellen zu.
3. Fine-Tuning & Feedback: Interaktionen und Nutzerbewertungen beeinflussen, welche Inhalte künftig stärker gewichtet werden.

Wenn du willst, dass deine Marke in Antworten von LLMs auftaucht, muss sie dort sichtbar sein, wo Modelle lernen und suchen: auf offenen Plattformen und zitierbaren Inhalten mit eindeutigen Autoritätssignalen und konsistenter Markenbotschaft.

Merke:
LLM Seeding ist keine kurzfristige Optimierung. Es ist strategisches Wissensmanagement im KI-Zeitalter. Du „fütterst“ die Modelle mit deinem Fachwissen, um sicherzustellen, dass deine Marke nicht nur gefunden, sondern verstanden und erinnert wird.

Wie kann ich meine Inhalte erfolgreich in Sprachmodellen verankern?

LLM Seeding ist ein systematischer Ansatz, um Markenwissen dorthin zu bringen, wo KI-Modelle lernen. Ziel ist es, Inhalte so zu gestalten und zu verteilen, dass sie als relevante, zitierfähige und vertrauenswürdige Quellen in die Datensätze und Retrieval-Systeme der großen Sprachmodelle einfließen.
Die Optimierungsmöglichkeiten überschneiden sich teilweise mit den GEO-Maßnahmen, es gibt aber durchaus Unterschiede.

Beachte folgende Punkte:

1. Veröffentliche Inhalte auf offenen, crawlbaren Plattformen

Die meisten LLMs beziehen ihr Wissen aus frei zugänglichen Quellen. Inhalte, die hinter Logins, Paywalls oder JavaScript-basierten Strukturen versteckt sind, werden von KI-Systemen nicht erkannt.
Darum sollten Marken verstärkt auf Plattformen setzen, die leicht indexierbar und öffentlich zugänglich sind, etwa:

• Unternehmensblogs mit sauberer HTML-Struktur
• Open-Publishing-Plattformen wie Medium, Substack oder Dev.to
• Fachforen (z. B. Reddit, Quora, StackExchange)
• Wissensdatenbanken oder Fachportale mit offener Lizenz
• Produkt-Übersichten oder Vergleichsseiten
• Social-Media-Plattformen

Ziel: Bringe deine Inhalte dorthin, wo Sprachmodelle sie tatsächlich lesen.

2. Strukturiere Inhalte so, dass die KI sie leicht erfassen kann

KI-Systeme denken nicht in langen Fließtexten, sondern in Muster- und Bedeutungseinheiten. Daher sollten Inhalte, wie auch bei GEO, so aufgebaut sein, dass sie sich leicht extrahieren und kontextualisieren lassen.

• FAQs: Verwende Frage-Antwort-Formate („Was ist…?“, „Wie funktioniert…?“). Strukturiere die Frage als Überschrift und die Antwort als Absatz darunter, so kann die Maschine die Informationen leicht erfassen.
• Listen, Tabelle und Checklisten: Best-of-Listicles, Vergleichstabellen oder ähnliche Formate sind leicht auslesbar. Pluspunkte gibt es, wenn du transparente Kategorien anlegst oder Bewertungen angibst wie „Am besten geeignet für …“ oder „Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis“.
• Management Summary: Baue Zusammenfassungen und Key Insights am Anfang oder am Ende deines Artikels ein.
• Entitäten: Erwähne semantische Keywords und Entitäten, um Themen zu vernetzen (z. B. Tool-Namen, Orte, Personen, Fachbegriffe).
• Semantic Chunking: Glieder deine Inhalte in kurze, klar gegliederte Abschnitte, die sich jeweils auf eine einzelne Idee oder Antwort konzentrieren.
• Produktbewertungen: Es scheint, als ob LLMs authentische, praktische Produktbewertungen von echten Kundinnen und Kunden bevorzugen
• Klare Meinung: Meinungsorientierte Artikel mit klarer Schlussfolgerung scheinen in LLMs bevorzugt zu werden, besonders dann, wenn es sich um eine einzigartige oder neue Sichtweise handelt.

Ziel: Bring deinen Inhalt in eine übersichtliche Struktur und stelle semantische Zusammenhänge deutlich heraus.

Je klarer ein Modell den semantischen Zusammenhang erkennt, desto höher die
Wahrscheinlichkeit, dass dein Inhalt zitiert wird.

3. Stärke E-E-A-T für Sprachmodelle

Auch im LLM-Kontext gilt: Expertise, Experience, Autorität und Vertrauen (E-E-A-T) entscheiden, ob deine Inhalte als glaubwürdig gelten.
Dazu gehören:

• Autorenprofile mit Expertise: Verlinke auf berufliche Referenzen, Fachartikel oder Zertifikate.
• Quellenangaben und Studienbezüge: Jede Aussage sollte nachvollziehbar belegt sein.
• Transparenz: Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdaten, Impressum, klare Markenkommunikation.

Hier findest du unseren Artikel zum Thema E-E-A-T, wo du weitere Informationen zu dem Thema findest.

Ziel: Sorge für eine qualitativ hochwertige Seite.

4. Schaffe thematische Tiefe durch semantische Vernetzung

Auch in diesem Punkt überschneiden sich LLM Seeding und GEO. KI-Modelle gewichten Inhalte stärker, wenn sie thematisch konsistent und netzwerkartig verknüpft sind. Anstatt viele isolierte Artikel zu veröffentlichen, solltest du Themencluster aufbauen:

• Eine zentrale Pillar Page, die das Hauptthema behandelt.
• Mehrere Unterseiten zu spezifischen Aspekten, die intern verlinkt sind.

Ziel: Baue dir eine thematische Autorität für dein Thema auf.

5. Stärke die Markenpräsenz über Plattformen hinweg

LLMs aggregieren Informationen über viele Quellen hinweg. Wenn deine Marke auf mehreren Plattformen konsistent auftritt, wird sie als glaubwürdiger wahrgenommen.
Das bedeutet:

• Pflege Profile und Inhalte auf LinkedIn, X (Twitter), Reddit, Medium, YouTube oder Fachportalen.
• Verwende überall ähnliche Botschaften, Beschreibungen und Tonalität.
• Vermeide Widersprüche zwischen deinen Auftritten. Konsistenz ist ein Vertrauenssignal.

Ziel: Vermittle im gesamten Web einen einzigartigen „Marken-Fingerabdruck“, der dafür sorgt, dass Sprachmodelle deine Inhalte leichter wiedererkennen und korrekt zuordnen.

6. Erstelle einzigartige Inhalte, die KI nicht selbst erzeugen kann

Das wichtigste Prinzip beim Seeding: Erstelle Content, den KI nicht replizieren kann.
Dazu gehören:

• eigene Daten, Studien oder Umfragen
• Fallstudien und Praxiserfahrungen
• meinungsstarke Analysen und Bewertungen
• Erfahrungswissen aus Projekten oder Kundenarbeit

Ziel: Veröffentliche gute und einzigartige Inhalte. Sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer Zitation und machen deine Marke zu einer Quelle, auf die KI-Modelle immer wieder zurückgreifen.

7. Schreibe explizit und mache Inhalte maschinenverständlich

KI versteht keine Zwischentöne. Was für Menschen logisch oder selbstverständlich ist, bleibt für Sprachmodelle oft unklar. Implizite Formulierungen führen dazu, dass Informationen falsch interpretiert oder gar nicht erfasst werden.

Formuliere wichtige Inhalte deiner Website deswegen explizit, klar und eindeutig.
Nutze präzise Sprache, FAQ-Blöcke und kurze Sätze, um Missverständnisse zu vermeiden. Maschinenverständlichkeit ist heute ein zentraler Bestandteil der Content-Optimierung, genauso selbstverständlich wie Ladezeit, Lesbarkeit oder Struktur.

Ziel: Schreibe implizite Informationen, die nur Menschen erkennen können, explizit aus.

Monitoring & Erfolgsmessung – Wie messe ich LLM-Seeding-Erfolg?

Zugegeben: Das Monitoring von LLM Seeding ist (aktuell) eigentlich kaum möglich und die wenigen Möglichkeiten, die es gibt, sind manuell und zeitaufwendig. Da es hier nicht um Rankings oder Klicks geht, brauchst du andere Kennzahlen, um den Erfolg deiner Maßnahmen zu bewerten. Entscheidend ist nicht mehr, wie oft jemand auf deine Seite klickt, sondern ob deine Marke in KI-Antworten vorkommt und wie sie dort wahrgenommen wird.

Mögliche Messpunkte sind:

• Erwähnungen in generativen Suchsystemen: Teste regelmäßig Suchanfragen in Perplexity, ChatGPT, Gemini oder Bing Copilot zu deinen Themen und prüfe, ob deine Marke oder Inhalte zitiert werden. Wir von der 121WATT könnten beispielsweise fragen „Wer bietet in Deutschland gute Online Marketing Seminare an?“. Beachte aber, dass die Ergebnisse von Nutzer:in zu Nutzer:in und sogar von Chat zu Chat unterschiedlich ausfallen.
• Brand Mentions & semantische Sichtbarkeit: Überwache Erwähnungen in Foren, Fachartikeln oder offenen Plattformen, die häufig von LLMs gecrawlt werden. Das geht beispielsweise mit dem Brand Monitoring Tool von SEMrush.
• Veränderungen im Such- und Referral-Traffic: Auch wenn Klickdaten keine Hauptrolle spielen, können steigende Direktzugriffe oder Markensuchanfragen ein indirekter Hinweis auf KI-Sichtbarkeit sein.

Tipp: Da die Erfolgsmessung im LLM Seeding noch sehr manuell geschieht, empfehlen wir dir, ein Protokoll (z. B. in Google Sheets) zu erstellen, wo du monatlich die Erkenntnisse deiner Analysen festhältst. So kannst du die Entwicklung verfolgen und Wachstum oder Abnahme besser erkennen.

Welche Risiken und Grenzen gibt es beim LLM Seeding?

So vielversprechend LLM Seeding klingt, so wenig vorhersehbar sind seine Ergebnisse. Die Sprachmodelle sind Blackboxes und ihr Verhalten lässt sich nur bedingt steuern oder messen.

Eine der größten Herausforderungen liegt in der fehlenden Transparenz: Niemand weiß genau, welche Quellen in Trainingsdaten einfließen, wie Inhalte gewichtet werden oder wann ein Modell aktualisiert wird. Selbst wenn Inhalte offen und optimiert veröffentlicht werden, kann es Monate dauern, bis sie in der Wissensbasis eines Modells erscheinen. Wenn sie denn überhaupt aufgenommen werden.

Auch Bias und Qualitätsprobleme spielen eine Rolle. Wenn Modelle auf verzerrten oder veralteten Daten trainiert werden, kann das zu fehlerhaften oder unausgewogenen Darstellungen führen. Marken riskieren, falsch zitiert oder unvollständig dargestellt zu werden.

Das folgende Beispiel zeigt, welche Folgen das haben kann:
Ein mittelständisches Unternehmen aus dem Maschinenbau – nennen wir es „ProMec Automation“ – stellte fest, dass generative Suchsysteme ihr Produktportfolio falsch zusammenfassten.
Chatbots beschrieben das Unternehmen als Anbieter für Robotiklösungen, obwohl der Schwerpunkt längst auf industrieller Sensorik lag.
Ursache war, dass ältere Pressemitteilungen und Messeartikel im offenen Web dominiert hatten.
Der Fall zeigt, wie wichtig es ist, Inhalte regelmäßig zu aktualisieren und in Fachmedien sowie offenen Wissensquellen konsistent zu platzieren.

Ein weiteres Risiko liegt in der Unmöglichkeit direkter Attribution: LLM-Seeding-Erfolge lassen sich nicht mit klassischen KPIs belegen. Du weißt selten, ob eine Erwähnung tatsächlich auf deine Inhalte zurückgeht oder ob ein Modell ähnliche Informationen aus anderen Quellen gelernt hat.

Schließlich sind auch rechtliche und ethische Fragen noch offen: Wem gehört Wissen, das eine KI aus frei zugänglichen Inhalten lernt? Und dürfen Marken gezielt versuchen, die Trainingsdaten zu beeinflussen?

Fazit: Warum lohnt sich LLM Seeding für meine Marke?

LLM Seeding ist die nächste Evolutionsstufe digitaler Sichtbarkeit.
Während SEO für Rankings sorgt und GEO/LLMO für Präsenz in Antworten, baut LLM Seeding langfristige Markenautorität im Wissensfundament der KI-Systeme auf.
Wenn du jetzt damit beginnst, deine Marke offen und strategisch zu publizieren, erhöhst du die Chancen, dir einen Platz im kollektiven KI-Gedächtnis zu sichern.

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Dieser Artikel wurde KI-unterstützt erstellt und durch menschliche Fachkenntnis überarbeitet und optimiert.