LLM-Optimierung

LLM-Optimierung ist der Prozess der Optimierung einer Website, damit sie für die meisten Large Language Models verständlich, relevant, autoritativ und zugänglich ist.

Dazu gehören ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Claude, Grok, Perplexity und andere Systeme, damit die Inhalte der Website zur Generierung von Antworten verwendet werden können.

Wie bringst du ChatGPT, Claude und Gemini dazu, deine Marke zu empfehlen?

Immer mehr Nutzer öffnen nicht mehr Google und vergleichen nicht Dutzende von Websites. Stattdessen fragen sie KI-Systeme direkt: Welches KI-Tool ist besser, Gemini oder ChatGPT? Welchen Service sollte ich für die Keyword-Recherche verwenden? Kannst du mir den besten AI Writer für SEO empfehlen?

In ihren Antworten zeigen ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity keine Liste von Links an. Stattdessen empfehlen sie einige Produkte und erklären kurz, warum diese es wert sind, verwendet oder in Betracht gezogen zu werden.

Das wirft für viele Unternehmen eine neue Frage auf: Warum empfehlen KI-Systeme einige Marken, während sie andere nie erwähnen?

Dies wird als LLM-Optimierung bezeichnet – eine Disziplin, die darauf abzielt, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Large Language Models Informationen über dein Produkt verwenden und es in ihren Antworten empfehlen.

Wenn traditionelles SEO die Frage beantwortet: „Wie komme ich in die Suchergebnisse?“, beantwortet KI-Optimierung eine andere Frage: „Wie bringe ich KI-Systeme dazu, meine Website oder Marke zu empfehlen?“

Das ist ein wesentlicher und grundlegender Unterschied, denn bei der traditionellen Suche entscheidet der Nutzer, auf welchen Link er klickt. Bei der KI-Suche trifft das Sprachmodell diese Entscheidung.

Deshalb reicht es nicht mehr aus, nur die Seiten deiner Website zu optimieren. Du musst auch die gesamte Präsenz deiner Marke optimieren. Genau deshalb entwickelt sich KI-Optimierung zu einem neuen Kanal für die Gewinnung von Traffic.

Jede Empfehlung von ChatGPT oder Gemini ist im Grunde das digitale Äquivalent einer persönlichen Empfehlung. Wenn ein Nutzer fragt, welcher Service für die Keyword-Recherche am besten geeignet ist, erwartet er eine kuratierte Liste vertrauenswürdiger Lösungen – nicht nur ein Verzeichnis von Tools mit Beschreibungen und Funktionen. Deshalb liefern KI-Systeme eine vollständige Antwort über das empfohlene Produkt.

Wie unterscheidet sich LLM-Optimierung von SEO und AEO?

Diese Disziplinen sind eng miteinander verbunden, lösen aber völlig unterschiedliche Probleme. Schauen wir uns den Vergleich an.

SEO	AEO	LLM-Optimierung
Hilft dabei, höhere Positionen in den Suchergebnissen zu erreichen	Hilft dabei, dass Content in KI-generierten Antworten erscheint	Hilft dabei, dass deine Marke zu einer KI-Empfehlung wird
Das Hauptziel ist Traffic	Das Hauptziel sind Content-Zitate	Das Hauptziel sind Markenerwähnungen
Optimierung der Seite	Optimierung von Antworten	Optimierung der digitalen Reputation und Wissenspräsenz deiner Marke
Arbeitet hauptsächlich mit der Website	Arbeitet mit Content	Arbeitet mit dem gesamten Markenökosystem

Keine dieser Disziplinen steht in Konkurrenz zu den anderen. Stattdessen ergänzen sie sich zu einer einheitlichen Strategie für die digitale Präsenz deiner Marke im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.

GEO oder LLMO: Was ist der Unterschied?

Als die KI-gestützte Suche erstmals aufkam, übernahmen Marketer schnell zwei neue Begriffe: GEO (Generative Engine Optimization) und LLMO (Large Language Model Optimization).

Was ist also der Unterschied?

GEO (Generative Engine Optimization) konzentriert sich auf KI-gestützte Suchmaschinen wie Perplexity, Google AI Overviews und SearchGPT. Das primäre Ziel von GEO besteht darin, sicherzustellen, dass der RAG-Algorithmus (Search + AI), der Informationen in Echtzeit aus dem Web abruft, deine Website findet, sie als autoritativ einstuft und einen Link dazu in die generierte Antwort aufnimmt.

LLMO (Large Language Model Optimization) verfolgt einen umfassenderen Ansatz. Es konzentriert sich auf die Präsenz deiner Marke innerhalb des Sprachmodells selbst. Das Ziel von LLMO besteht darin, starke Assoziationen (Embeddings) im „Gedächtnis“ des neuronalen Netzwerks aufzubauen.

Wenn ChatGPT oder Claude den Zugriff auf das Internet verlieren würden und ein Nutzer fragen würde: „Kannst du das beste Keyword-Recherche-Tool empfehlen?“, sollte das Modell deine Marke aufgrund des während des Trainings erworbenen Wissens trotzdem erwähnen.

Warum empfehlen ChatGPT und andere LLMs einige Produkte und ignorieren andere?

Das ist eine der häufigsten Fragen von SaaS-Gründern und Marketern.

Empfehlungen werden von vielen verschiedenen Faktoren beeinflusst. Large Language Models analysieren die Menge an verfügbaren Informationen über verschiedene Quellen, um festzustellen, welche Unternehmen am häufigsten erwähnt werden, wie autoritativ sie sind und wie Nutzer sie bewerten.

Für welche Sprachmodelle solltest du optimieren?

Wenn wir über LLM-Optimierung sprechen, denken viele Menschen sofort an ChatGPT, weil es zu den größten Marktteilnehmern gehört.

Es gibt jedoch viele andere Large Language Models, und jedes von ihnen hat seine eigenen Eigenschaften. Schauen wir uns daher jedes einzelne genauer an.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT ist einer der beliebtesten KI-Assistenten der Welt. Ursprünglich wurde es als Textgenerierungsmodell eingeführt, aber heute hat es sich zu einem der fortschrittlichsten Ökosysteme für komplexes logisches Denken, Programmierung und tiefgehende Analysen entwickelt.

Es sammelt Markeninformationen aus globalen Archiven wie Common Crawl sowie aus autoritativen Bewertungsdatenbanken und der von Bing unterstützten Echtzeit-Websuche.

Dank der tiefen Integration mit Apple Intelligence verarbeitet das ChatGPT-Ökosystem von Applebot synthetisierte Suchkontexte und stellt dadurch sicher, dass deine technischen Dokumentationen mit den Anforderungen von Apple kompatibel sind.

Mache deinen Content so spezifisch wie möglich: Entferne unnötigen Fluff und beantworte Nutzerfragen direkt. Als zusätzlichen Schritt kannst du eine llms.txt-Datei im Stammverzeichnis deiner Website erstellen – dies ist ein inoffizielles, aber zunehmend beliebtes Format.

Gemini (Google)

Gemini ist tief in das Google-Ökosystem integriert und wird zunehmend Teil der traditionellen Suche. Das von DeepMind entwickelte multimodale System eignet sich besonders gut für die Analyse von Bildern, Videos und Code sowie für schnelle Websuchen.

Gemini sammelt Informationen über Unternehmen aus autoritativen Textdatenbanken, Enzyklopädien und offiziellen Dokumentationen. Außerdem ruft es Markeninformationen direkt aus Google Search, Google Maps, Google Business und großen Unternehmensverzeichnissen ab.

Die Optimierung deiner Marke für Gemini erfordert hervorragendes traditionelles SEO, eine verifizierte Präsenz in Google Maps, eine einwandfreie mobile Optimierung und die Implementierung strukturierter Daten im JSON-LD-Format.

Claude (Anthropic)

Claude ist als Sprachmodell positioniert, das sich auf Genauigkeit, Sicherheit und tiefgehende Informationsanalyse konzentriert.

Claude wurde von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern entwickelt und wird häufig für tiefgehende Textanalysen, die Erstellung von Long-Form-Content, die Arbeit mit großen Dokumenten und die Softwareentwicklung eingesetzt.

Die Crawler ClaudeBot und Claude Search Bot sammeln Informationen über Marken aus autoritativen Textdatenbanken, wissenschaftlichen Publikationen, Wikipedia und Live-Suchergebnissen auf Grundlage von Nutzeranfragen.

Erlaube Anthropic-Bots den Zugriff in der Standarddatei robots.txt und konzentriere dich auf tiefgehende Content-Analyse ohne Marketing-Fluff. Die llms.txt-Datei kann als zusätzliches Hilfsmittel dienen, damit die KI deine Website schnell navigieren kann.

Perplexity AI

Perplexity kombiniert die Fähigkeiten eines Large Language Models mit der Echtzeit-Websuche. Fast jede Antwort enthält Zitate der verwendeten Quellen, wodurch sich Perplexity grundlegend von traditionellen KI-Assistenten unterscheidet.

Der Crawler PerplexityBot indexiert das Web, um seine Suchdatenbank aufzubauen, während Perplexity-User Websites direkt als Reaktion auf Nutzeranfragen besucht. Es wird häufig für die sofortige Websuche, tiefgehende Marktforschung und Faktenprüfung verwendet.

Um deine Website für Perplexity zu optimieren, erlaube diesen User-Agents den Zugriff in deiner robots.txt-Datei, strukturiere deinen Content in kurze, informationsreiche Abschnitte und implementiere Schema.org-Markup, damit die KI Fakten effizienter extrahieren kann.

LLaMA (Meta AI)

LLaMA ist ein Open-Source-Sprachmodell, das für die Bereitstellung lokaler KI-Assistenten auf privater Infrastruktur entwickelt wurde.

Es wird anhand von Internet-Snapshots und großen statistischen Datensätzen trainiert. Informationen über Marken werden hauptsächlich aus etablierten Quellen wie Wikipedia, Crunchbase und großen Nachrichtenpublikationen gesammelt.

Um deine Marke für Meta AI zu optimieren, konzentriere dich auf traditionelle digitale PR, registriere dein Unternehmen in autoritativen Verzeichnissen, pflege eine Präsenz auf Wiki-basierten Plattformen und stärke deine allgemeine Online-Reputation.

Grok (xAI)

Grok wurde Ende 2023 von xAI entwickelt. Das Modell wird auf dem Colossus-Supercomputer trainiert und ist für seinen witzigen Humor bekannt. Die neuesten Versionen des Modells sind leistungsstark in Programmierung, Mathematik und Datenanalyse.

Durch die Integration mit dem sozialen Netzwerk X (Twitter) erfährt die KI sofort von aktuellen Ereignissen. Für die klassische Websuche greift sie auf Daten von Partnern wie Bing und Wikipedia zurück.

Damit Grok dein Produkt empfiehlt, reicht es nicht aus, lediglich einen User-Agent in robots.txt anzugeben. Du benötigst eine aktive Präsenz und Markenerwähnungen im sozialen Netzwerk X selbst sowie ein sauberes technisches Markup deiner Website mit JSON-LD, das Such-Crawlern ermöglicht, Fakten über dein Unternehmen zu erfassen.

Allgemeine Prinzipien der LLM-Optimierung

Trotz der Unterschiede zwischen diesen Sprachmodellen lassen sich mehrere gemeinsame Optimierungsprinzipien erkennen.

Alle modernen LLMs bemühen sich, bekannte und vertrauenswürdige Marken zu verwenden, greifen auf Informationen aus mehreren unabhängigen Quellen zurück, bevorzugen Experten-Content und aktuelle Inhalte, berücksichtigen die Online-Reputation eines Unternehmens und vermeiden die Empfehlung von Produkten, zu denen keine verlässlichen Informationen verfügbar sind, um Fehler zu minimieren.

Aus diesem Grund sollte die LLM-Optimierung nicht um eine einzige Plattform herum aufgebaut werden. Stattdessen sollte sie sich auf den Aufbau einer starken digitalen Präsenz deiner Marke konzentrieren.

Eine LLM-Optimierungsstrategie aufbauen

LLMs bewerten das gesamte digitale Ökosystem einer Marke: Was sagen die Menschen über sie, wer empfiehlt sie, wie konsistent wird das Projekt präsentiert und ob den verfügbaren Informationen vertraut werden kann.

Gehen wir die wichtigsten Elemente durch, die für den Aufbau einer effektiven Optimierungsstrategie für deine Marke erforderlich sind.

Definiere deine Produktkategorie

Das primäre Ziel von KI-Systemen besteht darin, zu verstehen, was dein Produkt tatsächlich ist. Das mag für dich offensichtlich sein, aber viele Unternehmen beschreiben dasselbe Produkt auf unterschiedliche Weise.

Du findest möglicherweise Beschreibungen wie SEO-Plattform, Marketing-Toolkit, Keyword-Software, Content-Suite oder SEO-Assistent. Für einen menschlichen Leser wirkt das völlig natürlich, aber ein Sprachmodell kann diese Begriffe als völlig unterschiedliche Produktkategorien interpretieren.

Deshalb ist es besser, eine primäre Beschreibung auszuwählen und sie so konsistent wie möglich zu verwenden.

Zum Beispiel ist KeywordStat eine Plattform für Keyword-Recherche, -Analyse und -Clustering. Diese Beschreibung sollte konsistent auf deiner Startseite, in deinem Blog, in der Dokumentation, in Pressemitteilungen, auf deinem YouTube-Kanal, in Social-Media-Profilen, Produktbeschreibungen und an jedem anderen Kontaktpunkt der Marke verwendet werden.

Erstelle eine Produktseite

Damit ein LLM klar versteht, was dein Produkt ist, empfiehlt es sich, eine Über-uns-Seite zu erstellen, auf der es ausführlich erklärt wird.

Eine starke, produktorientierte Über-uns-Seite sollte eine kurze Produktbeschreibung, das Problem, das dein Service löst, seine wichtigsten Funktionen, die Zielgruppe, seine Vorteile gegenüber konkurrierenden Lösungen und reale Anwendungsfälle enthalten.

Diese Seite wird zur primären Informationsquelle über deine Marke, weil sie die erste und autoritativste Quelle darstellt – die Marke selbst beschreibt sich darin.

Veröffentliche eigene Research-Ergebnisse

Beschränke dich nicht darauf, nur How-to-Artikel, Tutorials und Guides zu veröffentlichen. Die meisten Unternehmen erstellen Bildungscontent, aber deutlich weniger veröffentlichen eigene Research-Ergebnisse.

Heute ist eigener Research besonders wichtig geworden, weil er als Quelle für Zitate dient. Diese neuen und originellen Informationen – heute häufig als Information Gain bezeichnet – schaffen einen einzigartigen Wert, der schlicht nicht aus anderen Quellen gewonnen werden kann.

Baue Markenautorität auf

Sprachmodelle vertrauen etablierten Marken, die von unabhängigen Quellen erwähnt werden. Deshalb musst du die Präsenz deiner Marke über deine eigene Website hinaus ausbauen.

Dazu gehören große Medien, Fachblogs, Branchenverzeichnisse, Produktbewertungen, Interviews mit Gründern, externe Research-Ergebnisse, soziale Medien, YouTube, Medium, Kundenbewertungen und vieles mehr.

Jede unabhängige Erwähnung stärkt die digitale Autorität deiner Marke und wird dadurch für die LLM-Optimierung zunehmend wichtiger.

Engagiere dich in Experten-Communities

LLMs analysieren nicht nur Websites, sondern auch Diskussionen in Online-Communities. Besonders wertvoll sind Plattformen, auf denen Nutzer sich gegenseitig auf natürliche Weise Tools, Marken und Produkte empfehlen.

Dazu gehören Reddit, Quora, Hacker News, Stack Overflow für technische Produkte sowie andere spezialisierte Foren.

Anstatt Werbebotschaften zu veröffentlichen, solltest du dich an Diskussionen beteiligen, Nutzern bei der Lösung von Problemen helfen und dein Fachwissen teilen. Außerdem ist es wichtig, dass unterschiedliche Personen unterschiedliche Meinungen beitragen, anstatt eine Diskussion zu erstellen, in der du deine eigene Frage stellst und selbst beantwortest.

Bewertungen und Reputation

Bewertungen sind schon lange nicht mehr nur ein Tool zur Conversion-Optimierung. Heute sind sie ein wichtiger Bestandteil der LLM-Optimierung.

Wenn viele unabhängige Nutzer dieselben Produktstärken wiederholt beschreiben, beginnen Sprachmodelle, diese Eigenschaften als stabile Merkmale der Marke zu erkennen und sie in ihre Antworten aufzunehmen.

Deshalb sind Bewertungen auf unabhängigen Plattformen, auf denen Nutzer ihre echten Erfahrungen teilen, so wertvoll. Beispiele sind Trustpilot, Sitejabber (jetzt Smart Customer), ProvenExpert und ähnliche Bewertungswebsites.

Erstelle Content, der sich leicht zitieren lässt

Erstelle Content, der sich leicht zitieren und referenzieren lässt. Füge klare Definitionen, Vergleichstabellen, Listen mit Vorteilen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Frage-und-Antwort-Bereiche, praktische Arbeitsblätter und Checklisten ein.

KI-Systeme verwenden selten lange, unstrukturierte Absätze. Sie können gut organisierte Fragmente wesentlich leichter extrahieren, wodurch die Wahrscheinlichkeit steigt, dass dein Content von einem Sprachmodell ausgewählt wird.

Entwickle eine konsistente Markenstimme

Jedes Unternehmen hat seine eigene Terminologie.

Wenn dein Produkt Nutzern bei der Keyword-Recherche hilft, solltest du konsequent dieselbe Terminologie verwenden, beispielsweise Keyword-Recherche, Keyword-Clustering, Suchintentionanalyse, Keyword Difficulty und Keyword-Analyse.

Wenn diese Begriffe in deinem gesamten Content konsistent vorkommen, bauen Sprachmodelle eine stärkere Verbindung zwischen deiner Marke und deinem Fachgebiet auf.

Auch die Sprache, mit der du deine Marke präsentierst, sollte auf jeder Plattform, auf der du Content veröffentlichst, konsistent bleiben.

Baue deine Marke auf – nicht nur deine Website

Fast jeder SEO-Spezialist konzentriert sich hauptsächlich auf seine eigene Domain. Ich bin wahrscheinlich nicht anders.

Sie überprüfen Rankings, überwachen Traffic, verfolgen Impressionen und verbringen viel Zeit in der Google Search Console.

Heute analysieren Sprachmodelle jedoch den gesamten digitalen Fußabdruck eines Unternehmens.

Deshalb ist es wichtig, einen YouTube-Kanal aufzubauen und zu pflegen, Produktdokumentationen zu veröffentlichen, eine GitHub-Seite für technische Produkte zu erstellen, Podcasts zu starten, Präsentationen vorzubereiten, eigene Research-Ergebnisse zu veröffentlichen, aktive Social-Media-Profile zu pflegen und Informationen über die Gründer deines Unternehmens und ihre Konferenzauftritte bereitzustellen.

Jeder zusätzliche Kontaktpunkt stärkt das Vertrauen in deine Marke, weil Sprachmodelle logische Verbindungen zwischen all diesen Informationen herstellen.

Baue dein eigenes Informationsökosystem auf

Erfolgreiche Unternehmen haben aufgehört, isolierte Seiten zu erstellen – sie bauen komplette Ökosysteme aus Informationscontent auf.

Da ich beispielsweise eine SEO-Plattform entwickle, habe ich ein Learning Center erstellt, in dem ich die wichtigsten SEO-Konzepte und Themen rund um Keywords erkläre.

Du kannst deiner Website auch einen Blog, Dokumentation, Research-Ergebnisse, ein Glossar mit Begriffen, eine Vorlagenbibliothek, Kunden-Case-Studies, Wettbewerbervergleiche, kostenlose Tools und vieles mehr hinzufügen.

Ein solches Ökosystem zeigt, dass dein Unternehmen über tiefgehende Expertise in seinem Fachgebiet verfügt und nicht einfach nur ein einzelnes Produkt anbietet.

Wie überprüfst du, ob deine Website oder Marke optimiert ist?

Im Gegensatz zum traditionellen SEO gibt es für die LLM-Optimierung noch keine universelle Metrik – ähnlich wie Domain Rating –, die zeigt, wie gut deine Website für Large Language Models optimiert ist.

Viele Plattformen messen bereits Zitate und zeigen, wie häufig deine Marke für verschiedene Suchanfragen erwähnt wird. Diese Metriken liefern jedoch keinen Gesamtwert, der angibt, wie gut deine Website für LLMs optimiert ist.

Ich bin auf mehrere Ressourcen gestoßen, die bei der Bewertung helfen können.

LLM Console misst beispielsweise, wie gut eine Website über die beliebtesten LLM-Plattformen hinweg optimiert ist.

Orchestrik bietet eine Liste von Empfehlungen, die du umsetzen solltest, um die Optimierung deiner Website zu verbessern.

Beim Aufbau von KeywordStat bin ich genau nach demselben Ansatz vorgegangen. Ich habe mehrere beliebte Services zur Überprüfung der LLM-Optimierung besucht und außerdem verschiedene Sprachmodelle direkt gefragt, wie ich die Sichtbarkeit und Optimierung meiner Website für LLM-Systeme verbessern kann.

Als Ergebnis erhielt ich eine Liste von Empfehlungen, die ich anschließend auf meiner Website umgesetzt habe.

Was kannst du noch verwenden?

Der einfachste Ansatz besteht darin, die KI direkt zu fragen.

Genau das habe ich beispielsweise getan, als wir KeywordStat zum ersten Mal gestartet haben.

Ich habe alle großen KI-Plattformen geöffnet und gefragt: „Es gibt eine Website namens KeywordStat. Was macht sie? Wofür wird sie verwendet? Kann man ihr vertrauen?“ und ähnliche Fragen.

Das Sprachmodell beschreibt die Website, weil es bereits über einige Informationen darüber verfügt. Es erklärt, was die Marke ist, und du kannst anschließend Folgefragen stellen, beispielsweise wer hinter der Marke steht, ob man ihr vertrauen kann und so weiter.

So kannst du genau verstehen, was optimiert werden muss.

Produktempfehlungen testen

Du musst nicht nur nach deiner Website oder deiner Marke fragen. Stattdessen kannst du Fragen stellen wie „Was ist das beste Keyword-Clustering-Tool?“ und prüfen, ob beispielsweise mein Service KeywordStat empfohlen wird.

Oder frage: „Was ist das beste Keyword-Recherche-Tool?“ und prüfe, ob dein Produkt unter den empfohlenen Optionen erscheint.

Natürlich kannst du auch fragen: „Was hältst du von dieser Marke?“ Wenn das LLM sie jedoch von Anfang an nicht empfiehlt, hat es sie höchstwahrscheinlich noch nicht in seine Wissensbasis aufgenommen.

Wenn die KI nur deine Wettbewerber empfiehlt, solltest du analysieren, warum das so ist.

Du kannst auch eine umgekehrte Analyse durchführen. Frage beispielsweise: „Warum ist dieser bestimmte Service für diese Aufgaben besser geeignet?“ Untersuche anschließend, wie das Sprachmodell die Marke deines Wettbewerbers beschreibt, um herauszufinden, was deinem eigenen Produkt fehlt.

Überprüfe die Quellen

Du kannst auch untersuchen, welche Quellen ChatGPT oder Perplexity in ihren Antworten zitieren.

Sieh dir die Websites an, auf die sie am häufigsten verweisen, und die Publikationen, auf die sie sich stützen. Das können Plattformen sein, auf denen auch deine Marke präsent sein sollte.

Dadurch kann die Wahrscheinlichkeit steigen, dass deine Marke von KI-Systemen empfohlen wird.

LLM-Optimierungs-Checkliste

Bevor du dein Produkt launchst oder deine Marke optimierst, stelle sicher, dass sie die grundlegenden Anforderungen der LLM-Optimierung erfüllt:

• Deine Marke verfügt über eine klare und konsistente Positionierung.
• Dein Produkt wird auf deiner offiziellen Website klar beschrieben.
• Du hast eigene Landingpages, die dein Produkt beschreiben.
• Dein Unternehmen veröffentlicht regelmäßig Expertencontent.
• Deine Marke wird in unabhängigen Bewertungen und Publikationen erwähnt.
• Dein Unternehmen verfügt über Profile auf autoritativen Plattformen, in Verzeichnissen und sozialen Medien.
• Nutzer hinterlassen authentische Bewertungen zu deinem Produkt.
• Du verwendest konsequent dieselbe Terminologie zur Beschreibung deines Produkts.
• Dein Unternehmen entwickelt sich zu einem Experten der Branche und tritt nicht nur als Produktanbieter auf.
• Hinter der Marke steht eine reale Person, die sowohl für die Entwicklung des Produkts als auch für die Erstellung der auf der Website veröffentlichten Inhalte verantwortlich ist.

Fazit

Large Language Models sind bereits zu einer neuen Möglichkeit für Nutzer geworden, Informationen über Produkte zu entdecken.

In der Vergangenheit konkurrierten Unternehmen um Rankings in den Google-Suchergebnissen. Heute beginnen sie darum zu konkurrieren, unter den Empfehlungen führender LLMs wie GPT, Gemini, Claude, Perplexity und anderer KI-Assistenten aufzutauchen.

Diese Transformation verändert das gesamte Konzept der Suchoptimierung. Eine hochwertige Website aufzubauen oder SEO-Artikel zu veröffentlichen, reicht nicht mehr aus.

Wenn du möchtest, dass KI-Systeme dein Produkt empfehlen, musst du eine starke digitale Präsenz für deine Marke aufbauen, das Vertrauen der Nutzer gewinnen und zu einer autoritativen Informationsquelle in deiner Branche werden.