LLMO – die Zukunft für digitale Sichtbarkeit?

Lange Zeit galt Suchmaschinenoptimierung (SEO) als entscheidender Faktor für digitale Sichtbarkeit. Doch mit dem Aufstieg KI-gestützter Systeme wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude verändert sich die Art und Weise, wie Nutzer:innen Informationen finden. Anstelle klassischer Suchergebnislisten liefern diese Modelle direkte Antworten – oft ohne eine klare Quellenangabe. Für Unternehmen, die bisher auf SEO gesetzt haben, stellt sich daher eine zentrale Frage: Wie bleibt man in den Ergebnissen von KI-Modellen sichtbar?
Genau hier setzt LLMO (Large Language Model Optimization) an. Diese Strategie zielt darauf ab, Inhalte so zu positionieren, dass sie von Künstlicher Intelligenz erkannt und in deren Antworten verwendet werden. Doch wie funktioniert LLMO konkret, und welche Maßnahmen sind notwendig, um langfristig relevant zu bleiben? Um das herauszufinden, haben wir mit unserem CEO und KI-Experten Alexander Holl gesprochen und uns bei seowerk schlau gemacht.

Was ist LLMO?

LLMO (Large Language Model Optimization) bezeichnet die gezielte Optimierung von Inhalten, damit sie in den Antworten von KI-Sprachmodellen wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude berücksichtigt werden. Der entscheidende Unterschied zur klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO) liegt in der Funktionsweise dieser Modelle: Während Google Webseiten crawlt, indexiert und in einem Ranking darstellt, basieren KI-generierte Antworten auf einem festgelegten Trainingsdatensatz. Diese Modelle durchsuchen das Internet nicht in Echtzeit, sondern greifen ausschließlich auf bereits gespeicherte Informationen zurück.

Das hat weitreichende Konsequenzen für die digitale Sichtbarkeit. Ist ein Unternehmen, eine Marke oder ein Produkt nicht in den Trainingsdaten enthalten, existiert es in den KI-generierten Antworten schlichtweg nicht. SEO-Strategien, die sich bisher auf Keywords, technische Optimierung und Backlinks konzentrierten, greifen hier nicht mehr. Stattdessen erfordert LLMO eine breitere digitale Präsenz: Inhalte müssen über verschiedene Kanäle hinweg verfügbar sein, damit sie von KI-Modellen erfasst und als relevante Informationsquelle eingestuft werden.

Warum LLMO für das Online-Marketing relevant ist

Der fundamentale Unterschied zwischen einer klassischen Suchmaschine und einem KI-Modell liegt in der Art, wie Informationen verarbeitet und präsentiert werden. Google zeigt eine Liste von Ergebnissen, aus denen Nutzer:innen selbst auswählen können. KI-gestützte Systeme hingegen liefern eine direkte Antwort, ohne dass die Quelle zwingend sichtbar ist.
Für Unternehmen kann das schwerwiegende Folgen haben: Wenn eine Marke nicht in den Daten eines Sprachmodells enthalten ist, besteht die Gefahr, dass sie in den Antworten nicht auftaucht – und damit potenziell unsichtbar wird.
Während SEO weiterhin eine Rolle spielt, zeichnet sich bereits ab, dass klassische Maßnahmen möglicherweise nicht mehr ausreichen. Die Optimierung für KIs erfordert eine breitere Strategie, die sicherstellt, dass ein Unternehmen in vertrauenswürdigen, oft zitierten Quellen präsent ist. Besonders wichtig sind dabei Erwähnungen in Nachrichtenportalen, Fachmedien, wissenschaftlichen Publikationen und öffentlich zugänglichen Datenbanken.

Laut Alexander Holl, CEO von der 121WATT, verändert sich die digitale Informationssuche bereits massiv: „Es ist 2025 und die hybride Informationsbeschaffung über traditionelle Suche in Verbindung mit generativer KI ist Standard für die Nutzer:innen. Was für sie komfortabel ist, bedeutet für uns in der Optimierung drei zentrale Fragen zu beantworten: Welche Prompts führen zu Suchen in Perplexity & Co.? Welche Datenquellen nutzt generative KI? Und wie können wir für diese Systeme optimieren?“

Wie KI-Sprachmodelle funktionieren – und warum das für LLMO entscheidend ist

KI-Modelle werden mit riesigen Mengen an Text trainiert, darunter Nachrichtenartikel, Wikipedia-Einträge, wissenschaftliche Veröffentlichungen und andere frei zugängliche Quellen. Sie analysieren dabei statistische Muster, lernen, welche Begriffe häufig miteinander assoziiert werden, und nutzen dieses Wissen, um Antworten zu generieren.

Ein Modell wie ChatGPT generiert seine Antworten nicht in Echtzeit, sondern ruft Informationen aus bereits verarbeiteten Daten ab. Das bedeutet: Wer nicht in diesen Datenquellen vertreten ist, wird auch nicht von der KI genannt.

Um die Auswirkungen auf die digitale Sichtbarkeit besser zu verstehen, empfiehlt Alexander Holl, die eigene Präsenz in KI-Suchsystemen genau zu analysieren:

Hierzu können Tools wie das Berliner Startup Peec AI genutzt werden, das sich als ‚Sistrix 2.0 für KI-Sichtbarkeit‘ positioniert. Eine weitere Möglichkeit, zu überprüfen, wie viele Nutzer:innen bereits über KI-gestützte Suchmaschinen auf die eigene Website gelangen, ist die Analyse mit Google Analytics 4 (GA4). Dazu wechselt man in den Berichtsreiter Acquisition → Neu generierte Zugriffe und sucht gezielt nach Quellen wie perplexity.ai/referral oder chatgpt/referral unter Sitzung Quelle/Medium.

Bei 121WATT zeigt sich, dass die Gesamtzahl der Zugriffe über KI-Suchmaschinen zwar noch gering ist, aber eine deutliche Dynamik erkennbar wird – insbesondere dominiert derzeit Perplexity. Mein Tipp: Nutzt zusätzlich die Landingpage oder die Gerätekategorie als sekundäre Dimension, um genauere Einblicke in das Verhalten der Nutzer:innen zu erhalten. Um die Analyse weiter zu verfeinern, kann es sinnvoll sein, einen speziellen Filter für KI-Suchanfragen in GA4 zu setzen. Dafür lässt sich als Operator ‚stimmt überein mit Teil von RegEx‘ wählen, um gezielt nach relevanten Suchquellen zu filtern. So erhält man einen umfassenden Überblick über die wichtigsten KI-Suchzugriffe.

Strategien für eine erfolgreiche LLMO-Optimierung

Um sicherzustellen, dass Inhalte in KI-Antworten erscheinen, sollten Unternehmen folgende Maßnahmen berücksichtigen:

Präsenz in renommierten Quellen stärken

KI-Modelle ziehen Informationen aus vertrauenswürdigen und oft zitierten Quellen. Inhalte, die in seriösen Nachrichtenportalen, Fachmagazinen oder wissenschaftlichen Publikationen erscheinen, haben eine höhere Chance, in die Trainingsdaten aufgenommen zu werden. Unternehmen sollten daher gezielt in digitale PR- und Content-Strategien investieren, um ihre Marke in relevanten Medien zu positionieren.

Thematische Assoziationen aufbauen

KI-Modelle arbeiten mit statistischen Zusammenhängen. Begriffe, die häufig gemeinsam auftreten, werden von der KI als inhaltlich verbunden erkannt. Unternehmen sollten daher gezielt darauf achten, dass ihre Marke im Zusammenhang mit relevanten Themen und Keywords genannt wird.

Strukturierte Daten nutzen

Während klassische Suchmaschinen durch HTML-Strukturen und Metadaten unterstützt werden, müssen Inhalte für KI-Modelle in maschinenlesbarer Form vorliegen. Die Nutzung von Schema.org-Markups kann helfen, Informationen klar zu definieren und die Einordnung durch KI-Modelle zu erleichtern.

Wikipedia und Wikidata pflegen

Plattformen wie Wikipedia und Wikidata sind oft Bestandteil der Trainingsdaten von KI-Modellen. Unternehmen sollten daher prüfen, ob sie dort korrekt und umfassend vertreten sind. Ein vollständiger und gut gepflegter Wikipedia-Artikel mit seriösen Quellenangaben kann dazu beitragen, dass die KI das Unternehmen oder das Produkt als relevante Informationsquelle erkennt.

SEO für KI-gestützte Suche mitdenken

SEO bleibt auch im Zeitalter der KI-Suche wichtig, muss aber angepasst werden. Während klassische Suchmaschinen Inhalte nach Keywords und Backlinks bewerten, sollten Inhalte nun so gestaltet sein, dass sie für KI-gestützte Suchergebnisse sinnvoll und verwertbar sind.

Fazit: LLMO als Ergänzung zu SEO – aber mit ungewisser Wirkung

Ob LLM-Optimierung tatsächlich zu einer besseren Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten führt, bleibt ungewiss. Während einige Expert:innen darin eine zukunftsweisende Strategie sehen, bezweifeln andere, dass sich Large Language Models gezielt beeinflussen lassen. Sollte sich LLMO als wirksam erweisen, könnten Unternehmen davon profitieren, indem sie ihre Inhalte gezielt in vertrauenswürdigen Medien platzieren, die von KI-Modellen als Trainingsquellen genutzt werden. Ebenso könnte es entscheidend sein, die eigene Marke mit relevanten Themen zu verknüpfen, um von der KI als passender Kontext erkannt zu werden. Eine Aufnahme in Googles Wissensspeicher (Knowledge Graph) könnte zudem dazu beitragen, langfristig in Suchergebnissen und KI-generierten Antworten berücksichtigt zu werden.
Trotz dieser neuen Entwicklungen bleibt SEO weiterhin ein wichtiger Bestandteil der digitalen Strategie. Unternehmen sollten jedoch genau beobachten, wie sich ihre Sichtbarkeit in KI-basierten Suchergebnissen verändert und ob sich Investitionen in LLMO langfristig auszahlen. Welche Maßnahmen sich letztlich durchsetzen, wird sich erst in den kommenden Jahren zeigen.

Quellen: 
seowerk, Nolen Walker, Hundertmark