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Wie Sie schnell in der Ära der KI-Suche gewinnen
Dabei geht es bei einer Optimierung oder Anpassung nicht darum ein neues System auszutricksen bzw. zu manipulieren, sondern darum, Ihre Expertise und Produkte in den Formaten zugänglich zu machen, in denen Menschen heute nach Antworten suchen.
Warum dieser LLM Leitfaden existiert
- 52 % der US-Erwachsenen nutzen inzwischen KI-Chatbots oder LLMs für Suche oder Unterstützung
- 60 % der Suchanfragen enden ohne Klick auf Websites
- Der Traffic aus traditioneller Suche ist für viele Marken um 15–25 % gesunken
Allerdings ist durch die Ausrichtung der LLM Optimierung das klassische SEO weder Tod noch hinfällig, die bekannten Techniken, Anforderungen und Optimierungen werden nach wie vor als Basis der LLM Optimierung benötigt und gefordert, weshalb wir es bei der Beratung unserer Kunden immer für notwendig halten, zuerst einmal eine bestehende Webseite "SEO-sauber" zu bekommen und erst danach die Seiten für ChatGPT & Co. zu optimieren.
Was sind die Ziele dieses Blogbeitrages?
Die Mechanismen, wie LLMs Inhalte auswählen, die sie in ihren Antworten zitieren
- Spezifische Inhaltsstrukturen und Formate, die Ihre Zitierchancen erhöhen
- Technische Optimierungen, um Ihre Website als KI-Wissensquelle zu positionieren
- Einen 90-Tage-Umsetzungsplan zur Transformation Ihrer bestehenden Inhalte
- Messrahmen für Erfolg in einer Zero-Click-Welt
Gehen wir gemeinsam den entscheidenden Schritten nach und konzentrieren uns auf das, was wirklich Wirkung zeigt.
Teil 1: Die Strategischen Grundlagen – Das RAG-Prinzip und die 4 Säulen der LLM-Auswahl
LLMs treffen Zitationsentscheidungen nicht nach traditionellen SEO-Regeln. Ihr wichtigstes Funktionsprinzip ist die Retrieval Augmented Generation (RAG).
Das Prinzip der Retrieval Augmented Generation (RAG)
Statische LLMs können Fakten "halluzinieren" oder veraltete Informationen liefern. Um dies zu verhindern, nutzen sie das RAG-Framework:
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RAG-Funktion: Das LLM gleicht seine internen, statischen Trainingsdaten mit aktuellen, externen Fakten ab, die es aus Suchindizes (z.B. Bing für ChatGPT, Google für Gemini/AI Overviews) oder von Wissensaggregatoren abruft.
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Implikation für LLMO: Der Optimierungshebel liegt nicht in der Manipulation der LLM-Trainingsdaten, sondern in der Verbesserung der Auffindbarkeit und Glaubwürdigkeit Ihrer Inhalte in diesen externen Wissensquellen. Wer in den Suchindizes und bei vertrauenswürdigen Drittanbietern prominent platziert ist, wird von RAG-Systemen bevorzugt zitiert.
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Strategischer Fokus: Das kleinste zitierbare Informationselement ist die präzise, in sich abgeschlossene Antwort (Atomic Information Chunk), nicht die gesamte URL.
Die 4 Säulen der LLM-Content-Auswahl
LLMs bewerten jeden Content-Baustein anhand dieser vier Dimensionen, um die vertrauenswürdigste Antwort zu synthetisieren:
1. Relevanzabgleich
Was es bedeutet: Wie eng Ihr Inhalt mit der spezifischen gestellten Frage übereinstimmt.
Warum es wichtig ist: Anders als bei traditionellem SEO, wo man für breite Themen ranken konnte, suchen LLMs nach präzisen Antworten auf konkrete Fragen. Sie extrahieren Passagen, die die Nutzerintention am direktesten adressieren.
Wichtigster Erkenntnis: LLMs suchen nicht nur nach Keywords – sie verstehen Kontext, Semantik und die Beziehungen zwischen Konzepten. Laut Forschung von SEO.ai priorisieren LLMs Inhalte, die ein Thema umfassend mit natürlicher Sprache und einem konversationellen Ton abdecken. Deshalb ist es essenziell, sich auf thematische Relevanz statt Keyword-Stuffing zu konzentrieren (SEO.ai, 2025).
2. Autoritätssignale
Was es bedeutet: Wie vertrauenswürdig und fachkundig Ihre Inhalte für die KI erscheinen.
Warum es wichtig ist: KI-Systeme wollen Fehlinformationen vermeiden und priorisieren daher Quellen mit nachgewiesener Expertise und Glaubwürdigkeit.
Wichtigster Erkenntnis: Markenbekanntheit, Erwähnungen im Web und thematische Tiefe (nicht nur Backlinks) tragen zur Autorität in den Augen eines LLM bei. Eine aktuelle Studie von Penfriend zeigte, dass Inhalte mit konsistenten Entitätsinformationen über Websites, soziale Plattformen und Drittanbieter deutlich wahrscheinlicher von KI-Systemen referenziert werden (Penfriend, 2025).
3. Inhaltsklarheit & Struktur
Was es bedeutet: Wie leicht die KI Informationen aus Ihren Inhalten parsen, extrahieren und präsentieren kann.
Warum es wichtig ist: Wenn ein LLM Schwierigkeiten hat, Ihre Inhaltsstruktur zu verstehen oder klare, eigenständige Antworten zu extrahieren, bevorzugt es klarere Quellen.
Wichtigster Erkenntnis: Die Organisation von Inhalten ist für LLMs wichtiger als für menschliche Leser – sie benötigen klare Signale, wo Informationen beginnen und enden. Forschung von Data Science Dojo ergab, dass eine korrekte HTML-Hierarchie mit beschreibenden H2-, H3- und H4-Tags, die Themenwechsel signalisieren, die Fähigkeit eines LLM, relevante Informationen zu extrahieren, deutlich verbessert (Data Science Dojo, 2025).
4. Informationsqualität & Aktualität
Was es bedeutet: Wie genau, aktuell und evidenzbasiert Ihre Inhalte sind.
Warum es wichtig ist: LLMs bevorzugen Inhalte mit spezifischen Datenpunkten, aktuellen Statistiken und klarer Quellenangabe zur Untermauerung von Aussagen.
Wichtigster Erkenntnis: Zeitstempel und explizite Aktualisierungshinweise helfen LLMs zu erkennen, dass Ihre Informationen nicht veraltet sind. Ethinos, das Optimierungsstrategien auf verschiedenen LLMs testete, fand heraus, dass Inhalte mit expliziten Aktualisierungshinweisen wie „Zuletzt aktualisiert“-Daten und Verweisen auf aktuelle Jahre (z. B. „Im Jahr 2025…“) deutlich wahrscheinlicher ausgewählt werden als ältere Konkurrenzinhalte (Ethinos, 2025).
Teil 2: On-Site Content-Strategie und Strukturierung für maximale Zitation
Die Architektur Ihres Contents muss so umgestaltet werden, dass sie die Arbeit der LLMs unterstützt.
1. Strategie-Shift: Antworten und Ranch-Style-Content
Der Fokus liegt auf der Erstellung von Ranch-Style-Content – im Gegensatz zu schwer zu überblickenden "Skyscraper"-Artikeln – der um eine Vielzahl von direkten Fragen organisiert ist:
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Reverse Engineering der Struktur: Nutzen Sie LLMs, um herauszufinden, wie sie ein Thema optimal strukturieren würden. Übernehmen Sie diese Gliederung, da sie der Logik der KI entspricht.
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Kurzfassung und Übersicht: Starten Sie lange Artikel mit einer Kurzzusammenfassung (TL;DR) oder einer "Key Takeaways"-Box, die sofort die wichtigsten Fakten liefert.
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Beginn jedes Abschnitts: Implementieren Sie die Regel: Jedes Kapitel, das mit einer Frage überschrieben ist, beginnt mit einer direkten, vollständigen Antwort (idealerweise 40–60 Wörter), bevor die ausführliche Erläuterung folgt.
2. Das Extrahierbare Format
(Atomic Information Chunks)
LLMs verarbeiten Inhaltevon Webseiten am besten, wenn diese vorstrukturiert sind:
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Frage-Antwort-Format: Verwenden Sie fragenbasierte
H2- undH3-Überschriften, die präzise Nutzerfragen abbilden. -
Detaillierte Strukturierungselemente: Nutzen Sie Aufzählungszeichen, nummerierte Listen und Vergleichstabellen konsequent. Diese Formate sind für LLMs ideal, um Informationen 1:1 zu extrahieren.
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Sprache und Klarheit: Verwenden Sie einfache, klare und informationsreiche Sprache. Strukturen, die Vor- und Nachteile oder Vergleiche darstellen, helfen LLMs, die Nuancen eines Themas zu erfassen.
3. Evidenz und Freshness-Signale
(Transparenz und Aktualität)
Detaillierte, belegbare Fakten erhöhen die Trust-Signale massiv:
| Element | Taktische Maßnahme | Begründung |
| Information Gain | Stellen Sie einzigartige Informationen oder Daten bereit (z.B. Originalstudien). | Unveröffentlichte, zitierfähige Fakten erhöhen den Wert der Quelle für das LLM. |
| Zitierfähigkeit | Binden Sie aktuelle Statistiken und Zitate bekannter Expert:innen ein. | Erhöht die Glaubwürdigkeit und signalisiert Expertenwissen. |
| Zeit-Transparenz | Fügen Sie allen Artikeln das Datum der "Letzten Aktualisierung" hinzu. | Explizites Freshness-Signal. LLMs priorisieren jüngere Inhalte. |
| Zeitbezogene Sprache | Verwenden Sie Phrasen wie "Stand Mai 2025" oder "Aktuell im Jahr 2025" bei Datenpunkten. | Verbessert die semantische Einordnung der Aktualität. |
| Revisions-Protokoll | Führen Sie bei wichtigen Ressourcen einen Änderungsprotokoll (Changelog) ein. | Signalisiert aktive Pflege und Wartung des Inhalts an die KI. |
Teil 3: Der Off-Site-Faktor – Entitäts-Autorität durch Dritte
Studien belegen, dass Marken 6,5-mal häufiger über Quellen von Drittanbietern zitiert werden. Ihre On-Site-Autorität muss durch eine Off-Site-Präsenz als glaubwürdige Entität bestätigt werden.
Das Ziel ist die Etablierung Ihrer Marke in den Wissensquellen, die von LLMs via RAG abgerufen werden:
| Typ der externen Quelle | Ziel der LLMO-Taktik |
| Datenbank-Websites | Volle Transparenz und hohe Platzierung in Listings (z.B. Branchenverzeichnisse). Vollständiges Profil anlegen. |
| Wissensaggregatoren | Aufbau einer aktiven Markenpräsenz. Aktiv auf Plattformen wie Reddit, LinkedIn, YouTube und Wikipedia teilnehmen. |
| Große Publisher | Aufbau von Prominenz und Glaubwürdigkeit durch Online-PR-Kampagnen und Erwähnungen (Mentions) in hochrangigen Medien (z.B. Forbes). |
Teil 4: Technische Optimierung & Entitäts-Etablierung
Die technische Seite stellt sicher, dass Ihre Inhalte von LLMs zuverlässig interpretiert werden.
1. Entitäts-Etablierung
(Markenbekanntheit für die KI)
Die Konsistenz Ihrer Marke bzw. Ihres Unternehmens als Entität ist ein starkes Autoritätssignal:
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NAP-Konsistenz: Stellen Sie sicher, dass Name, Adresse, Telefonnummer (NAP) und die Unternehmensbeschreibung über das gesamte Web hinweg identisch sind.
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Verifizierte Profile: Vervollständigen Sie Ihr Google Business Profile, Bing Places, Apple Maps und relevante Branchenverzeichnisse vollständig.
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Autoritative Verbindungen: Sichern Sie sich Erwähnungen in passenden Branchenpublikationen, Fachmagazinen und auf Websites von Branchenverbänden.
- Soziale Netzwerke: Erstellen Sie Unternehmensseiten auf sozialen Netzwerken wie LinkedIn oder Xing und füllen Sie diese in regelmäßigen Abständen mit passenden Inhalten die für Ihre Zielgruppe oder Ihre Community von relevanz sein kann.
- Gruppen auf Facebook und Foren: Interagieren Sie als Marke aktiv mit der Zielgruppe in Gruppen und Foren bei Fragestellungen und Problemen zu Ihrer Marke/Produkt.
2. Technische Entitätsverbindungen und Schema Markup
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Schema
sameAs: Nutzen Sie diesameAs-Eigenschaft imOrganization-Schema, um auf alle offiziellen Social-Media- und Unternehmensprofile zu verlinken. Dies verbindet Ihre gesamte digitale Präsenz technisch miteinander. -
Robuste About-Seite: Eine detaillierte, ausführliche und strukturierte "Über uns"-Seite mit Unternehmensgeschichte und Biografien wichtiger Führungskräfte liefert LLMs den notwendigen Kontext zur E-E-A-T-Bewertung.
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Zitierfähiges Schema: Implementieren Sie FAQ-, HowTo- und Article-Schema präzise, um der KI die Klassifizierung der Inhalte zu erleichtern.
3. Performance und Crawling
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Ladezeit (Core Web Vitals): Eine schnelle Website wird als Qualitätssignal interpretiert.
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Crawling-Freigabe: Stellen Sie sicher, dass AI-Crawler/Agents ungehinderten Zugang zu Ihrer Website haben und keine wichtigen Inhalte in der
robots.txtblockiert werden.
Teil 5: Execution—
Ihr 90-Tage-LLM-Optimierungsplan und Messung
Tage 1–30: Audit und Fundament schaffen
- Basistests durchführen (erfassen, ob Ihre Marke in AI-Antworten zu 25 Schlüsselbranchenfragen erscheint)
- Top 20 Traffic-starke Seiten auf LLM-Freundlichkeit analysieren
- Hochprioritäre Inhalte für Optimierung anhand des Geschäftswerts identifizieren
- Messrahmen für AI-Sichtbarkeit definieren
- Basis-Schema-Markup site-wide implementieren (Article, Organization)
- FAQ-Schema zu bestehenden FAQ-Inhalten hinzufügen
- Google Business Profile und weitere Entitätslistings verifizieren
- Tracking für AI-Referral-Quellen einrichten
- robots.txt prüfen, um sicherzustellen, dass AI-Crawler nicht blockiert werden
- „Zuletzt aktualisiert“-Daten zu allen Inhalten hinzufügen
- Kurzzusammenfassungen (TL;DR) in den zehn wichtigsten Artikeln integrieren
- Fehlende Meta-Beschreibungen oder Title-Tags ergänzen bzw. korrigieren wenn diese zu lang oder zu kurz sind
- „Über uns“-Seite mit Entitätsinformationen erstellen oder aktualisieren
- Prioritätenliste für Inhaltsrestrukturierung erstellen
Tage 31–60: Strategische Inhaltsoptimierung
- Top 5 Artikel mit korrekter Überschriftenhierarchie neu formatieren
- FAQ-Bereiche zu stark frequentierten Seiten hinzufügen
- Bestehende Inhalte mit aktuellen Statistiken und Expertenzitaten anreichern
- Korrekte Quellenangaben für alle Behauptungen und Daten implementieren
- Zusammenfassungsboxen und Kernaussagen für jeden Hauptabschnitt erstellen
- HowTo-Schema für Tutorial-Inhalte einführen
- Produkt-Schema für Produktseiten hinzufügen
- Person-Schema für Teammitglieder und Autoren implementieren
- BreadcrumbList-Schema für verbesserte Navigation erstellen
- Alle Schema-Implementierungen auf der Webseite mit Validierungstools testen, wie zum Beispiel https://validator.schema.org/
- Glossar für Branchenterminologie entwickeln
- Unternehmens-Wissensdatenbank erstellen oder verbessern (für Wordpress zum Beispiel: Betterdocs)
- Möglichkeiten für Expertenbeiträge auf anderen Plattformen identifizieren
- Datengetriebenen Branchenbericht planen, um Expertise zu etablieren
- Interne Verlinkungsstruktur überprüfen und optimieren (zum Beispiel mit ScreamingFrog)
- Woche 10–11: Strategische Inhaltserstellung
- Drei umfassende Q&A-formatierte Leitfäden zu Kernthemen entwickeln
- Datengetriebene Ressource mit einzigartigen Einblicken und Visualisierungen erstellen
- Thematische Cluster um wertvolle Bereiche aufbauen
- Fallstudien mit quantifizierbaren Ergebnissen und konkreten Details produzieren
- Ältere Inhalte mit aktuellen Statistiken und Beispielen aktualisieren
- Überarbeitete Inhalte auf AI-Plattformen testen
- Dokumentieren, welche Formate und Strukturen am besten funktionieren
- Metriken für AI-vermittelten Traffic analysieren
- Vergleich der AI-Antwort-Einbindung vor und nach der Optimierung
- Top-performende Inhalte für weitere Skalierung identifizieren
Woche 13: Prozessimplementierung
- LLM-Optimierungs-Best-Practices branchenspezifisch dokumentieren
- Templates für zukünftige Inhaltserstellung erstellen
- Checklisten für fortlaufende Inhaltsaktualisierungen entwickeln
- Teammitglieder in LLM-Optimierungsprinzipien schulen
- Vierteljährlichen Audit- und Refresh-Plan entwickeln
Teil 6: Erfolgsmessung in einer AI-First-Welt
1. AI-Antwort-Einbindungsrate
2. Marken-Zitationshäufigkeit
3. AI-vermitteltes Engagement
4. Zitationsqualität
5. Wettbewerbsbezogener Share of Voice
Praktische Messmethoden zur LLM Optimierung
Manuelles Testprotokoll:
- Standardisiertes Set von 50–100 branchenspezifischen Fragen erstellen
- Monatlich auf großen AI-Plattformen testen
- Dokumentieren, wann und wie Ihre Inhalte zitiert werden
- Veränderungen im Zeitverlauf während der Optimierung verfolgen
Traffic-Quellen-Analyse:
- Eigene Segmente in Google Analytics für AI-Referral-Traffic einrichten
- UTM-Parameter für direkte AI-Weiterleitung individuell generieren
- Engagement-Metriken zwischen AI-vermitteltem und traditionellem Traffic vergleichen
- Conversion-Pfade mit AI-Touchpoints analysieren
Content-Performance-Korrelation:
- Alle Inhalte nach LLM-Freundlichkeit bewerten (Struktur, Schema, Belege etc.)
- Zitationsraten bei hoch- und niedrig bewerteten Inhalten vergleichen
- Faktoren identifizieren, die am stärksten mit Erfolg korrelieren
- Erkenntnisse zur Verfeinerung der Optimierungsstrategie nutzen
Fazit: LLMO – Die neue Ära der digitalen Autorität
Die Large Language Model Optimization (LLMO) ist die unvermeidliche Weiterentwicklung von SEO. Der durch Retrieval Augmented Generation (RAG) ausgelöste Wandel erfordert einen strategischen Fokuswechsel: Es geht nicht mehr um das Ranking einer URL, sondern um die Bereitstellung der glaubwürdigsten, zitierfähigen Antwort für die KI.
Die Kernstrategie für Unternehmen:
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Autorität als Basis: Die LLM-Sichtbarkeit hängt direkt von der Entitäts-Autorität ab. Dies wird durch technische Konsistenz (Schema, NAP) und externe Bestätigung (Mentions in Top-Publishern, Listicles) erreicht.
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Struktur ist der Schlüssel: Inhalte müssen im Frage-Antwort-Format (Ranch-Style-Content) und mit klaren Atomic Information Chunks (Listen, Tabellen) strukturiert werden, um von der KI effizient extrahiert zu werden. Freshness-Signale (aktuelle Daten, Changeprotokolle) sind dabei essenziell.
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Erfolg messen: Da LLMs "Zero-Click"-Erfahrungen schaffen, muss der Erfolg durch neue Kennzahlen (Zitierhäufigkeit, Traffic-Analyse von LLM-Plattformen, Kundenbefragungen) gemessen werden.
Die proaktive Ausrichtung der Inhalte nach diesen LLMO-Prinzipien sichert die Relevanz Ihrer Marke in der KI-gesteuerten digitalen Landschaft.
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Unser Ansatz geht dabei weit über klassische SEO-Optimierung hinaus: Wir analysieren Ihre bestehenden Inhalte und Strukturen, identifizieren Optimierungspotenziale und begleiten Sie Schritt für Schritt bei der Implementierung technisch sauberer, LLM-freundlicher Formate.
Ziel ist es, Ihre Marke oder Ihre Produkte nicht nur sichtbar zu machen, sondern als maßgebliche und vertrauenswürdige Entität in den wichtigsten, von KI genutzten Wissensquellen zu positionieren – sowohl durch gezielte On-Site-Optimierungen als auch durch den Aufbau Ihrer Autorität über relevante Drittquellen. So schaffen wir gemeinsam die Grundlage dafür, dass Ihre Inhalte bevorzugt von KI-Systemen ausgewählt, korrekt zitiert und als qualitativ hochwertige Referenz genutzt werden.
Über den Autor
Armin Trunk ist Geschäftsführer der EStores GmbH und ein erfahrener Unternehmensberater mit Schwerpunkt auf Digitalisierungs- und E-Commerce-Strategien.
Mit seiner langjährigen Erfahrung hilft er Unternehmen dabei, ihre Geschäftsmodelle neu auszurichten und in der digitalen Welt nachhaltig erfolgreich zu sein.