von Die Large Language Model Optimierung (LLM-Optimierung) für Search, auch GEO (Generative Engine Optimization) genannt, dreht sich vollständig darum, Sprachmodelle dazu zu bringen, Ihr Unternehmen und ihre Marke in den Antworten zu erwähnen. So stellen Sie sicher, dass zum Beispiel Ihre Website in KI-Anwendungen wie ChatGPT und Perplexity erscheint, wenn jemand eine Frage stellt. Laut Adobe Analytics ist der Traffic von generativer KI zwischen Juli 2024 und Februar 2025 um 1.200% gestiegen – ein Signal dafür, dass es an der Zeit sein könnte, mit GEO über traditionelle SEO hinauszugehen und LLM-Optimierung in Ihre Strategie zu integrieren.
Was ist Large Language Model Optimierung?
Large Language Model Optimierung ist der Prozess, bei dem Sie Ihre Inhalte so anpassen, dass LLMs sie leichter finden und analysieren können. Das Ziel ist es, verschiedene Modelle (GPT, Google Gemini, Claude, Mistral, etc.) mit Ihrer Marke und Ihren Inhalten vertraut zu machen, damit diese in den Antworten berücksichtigt werden können. Selbstredend, dass die Bedeutung einer effektiven LLM-Optimierungsstrategie kontinuierlich mit dem Aufstieg von KI-Chat-Plattformen wächst! Denn Menschen wenden sich zunehmend von traditionellen Suchmaschinen wie Google ab und suchen direkt in Tools wie Perplexity und ChatGPT.
Die traditionelle Suchmaschine wird früher oder später von Antworten, die LLMs wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Claude liefern, abgelöst.
Tatsächlich ist Googles Suchmarktanteil im November 2024 unter 90% gefallen. Und obwohl Google die Landschaft weiterhin dominiert, macht sich bei SEO und SEM Experten Unruhe breit. Denn KI-Chatbots gewinnen ihren Anteil am Search-Kuchen. Es ist also nur eine Frage der Zeit, bis traditionelle SEO möglicherweise nicht mehr ausreicht, um die Sichtbarkeit und Auffindbarkeit von Inhalten zu gewährleisten. Sie müssen also sicherstellen, dass LLMs mit ihrem Unternehmensauftritt und Ihrer Marke gut vertraut sind und sie in ihren Antworten referenzieren können.
Tools wie Claude, Perplexity und andere KI-gestützte Lösungen beeinflussen bereits jetzt, wie Menschen Informationen abrufen – und das ist kein vorübergehender Trend.
SEO vs. LLM-Optimierung – Was ist der Unterschied?
SEO-Praktiken konzentrieren sich darauf, Websites in Suchmaschinenergebnissen zu ranken, während LLM-Optimierungsmethoden darauf abzielen, dass Ihre Seiten als glaubwürdige Quellen in LLM-generierten Antworten erscheinen.
Die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) konzentriert sich also auf das Ranking von Seiten in Suchmaschinen, insbesondere Google. Daher beinhaltet sie Anpassungen, die Seiten an spezifische Suchalgorithmen anpassen, damit sie indiziert und für relevante Keywords ausgespielt werden können.
GEO hingegen ist die nächste Evolution der Suchmaschinenoptimierung, die darauf abzielt, Inhalte für KI-gesteuerte Suchmaschinen und chatbasierte Plattformen zu optimieren. Wir vearbschieden uns von den blauen Links von Google. Generative Search Optimization stellt sicher, dass ihre Inhalte die vertrauenswürdige Quelle sind, auf die KI-Modelle verweisen und sie empfehlen.
GEO – Generative Engine Optimization hat einen breiteren Anwendungsbereich
Anstatt sich auf eine spezifische KI-Plattform zu konzentrieren, zielt GEO auf die Auffindbarkeit von Inhalten über verschiedene KI-Konversationstools hinweg ab. Mit einer ausgefeilten Strategie können Ihre Inhalte in verschiedenen LLM-gestützten Tools und Suchmaschinen-Features wie Googles AI Overviews (AIOs) erscheinen.
Wie LLMs Suchergebnisse beeinflussen
Large Language Models generieren direkte Antworten, um die Nutzerintention zu erfüllen und reduzieren die Notwendigkeit, durch mehrere Links zu klicken, was potenziell den Traffic zu traditionellen Websites verringert. Insgesamt verschieben LLMs die Suche von einer Liste von Website-Seiten zu direkter Informationsbereitstellung. LLMs treiben die Suche von keyword-basierten Anfragen zu natürlichsprachlichen Fragen voran. Tools wie ChatGPT und Claude interpretieren Intent und Kontext durch Natural Language Processing und bieten Ergebnisse, die besser zu konversationellen Eingaben passen.
Dies reduziert die Abhängigkeit von exakten Keyword-Übereinstimmungen und priorisiert Inhalte, die Fragen klar und direkt beantworten.
Eine Adobe-Studie unterstreicht diesen Wandel. Sie zeigte einen Anstieg der KI-Such-Referrals zu US-Einzelhandels-Websites um 1.300% während der Weihnachtszeit 2024, was den wachsenden Einfluss von KI auf Suchmuster und Verbraucherverhalten insgesamt bestätigt.
Im Gegensatz zu traditionellen Suchalgorithmen, die eine Quelle zur Bereitstellung von Antworten nutzen (z.B. Googles Knowledge Graph), fassen LLMs mehrere Quellen zusammen. Dies reduziert die Sichtbarkeit und Klicks auf Websites, es sei denn, der Inhalt wird direkt zitiert oder paraphrasiert.
Beispiel: Vergleich von Kinderzahnchremes in der Darstellung auf Perplexity
Im konkreten Fall durchsucht Perplexity Testergebnisse und erstellt eine Tabelle der besten Kinderzahnchremes. Im Gegensatz dazu verlieren Websites, die möglicherweise bei Google gut ranken, aber nicht autoritativ genug sind, um von Perplexity aufgegriffen zu werden, KI-Traffic. Dies liegt daran, dass Nutzer nun prägnante, hochautoritative Antworten suchen, anstatt durch traditionelle Suchergebnisse zu scrollen.
Warum Sie GEO in Ihre SEO-Strategie einbeziehen sollten
Sie sollten GEO – Generative Search Optimization in Ihre SEO-Strategie einbeziehen, da sie Inhalte mit der Art und Weise ausrichtet, wie Sprachmodelle Anfragen interpretieren. Auf diese Weise erhöht sie Ihre Chancen, in KI-Antworten zitiert zu werden, und verbessert die Klarheit, Autorität und Snippet-Potenzial von Inhalten über verschiedene Suchplattformen hinweg.
LLM-freundliche Inhalte stehen im Einklang mit den Best Practices für traditionellere Features wie Googles Featured Snippets. Featured Snippets sind direkte und prägnante Antworten auf die Frage hinter eine Suche.
Durch LLM-Optimierung können Sie zwei Fliegen mit einer Klappe schlagen, um Ihren Inhalten zu helfen, sowohl in KI-Plattformen als auch in Googles Ergebnissen zu erscheinen. Diese Vorteile sind nicht nur theoretisch – wir haben viele harte Zahlen, die sie unterstützen. Anfang 2025 enthüllte Googles CEO Sundar Pichai, dass AIOs 1,5 Milliarden monatliche Nutzer erreicht haben, was die entscheidende Integration von KI in Sucherfahrungen unterstreicht. Gleichzeitig expandieren die Nutzerbasen großer KI-Plattformen wie Gemini und ChatGPT rasant, mit 350 Millionen bzw. 600 Millionen monatlichen Nutzern im März 2025.
Googles Suchmarktanteil ist rückläufig. Sie sollten sich darauf konzentrieren sollten, Ihre Inhalte von LLMs aufgreifen zu lassen, anstatt nur auf hohe Suchmaschinen-Rankings zu zielen.
Wenn Sie diesen Schritt versäumen, setzen Sie Ihrem Unternehmen viele Risiken aus, insbesondere:
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- Erhebliche Traffic-Rückgänge
- Verlust der organischen Sichtbarkeit
- Markenverwässerung
Handeln Sie jetzt!
Während viele Unternehmen noch darauf warten, dass sich der KI-Sturm legt, etablieren die Vorreiter bereits ihre Dominanz in der neuen Suchlandschaft. LLM-Optimierung ist keine ferne Zukunftsvision mehr – sie ist die Realität von heute. Jeder Tag, an dem Sie Ihre Contentstrategie nicht an LLMs anpassen, ist ein Tag, an dem Ihre Konkurrenz einen Vorsprung gewinnt.
Beginnen Sie noch heute damit, Ihre wichtigsten Inhalte LLM-freundlich zu gestalten und konsultieren Sie einen Experten! Denn in einer Welt, in der 600 Millionen Menschen monatlich ChatGPT nutzen und 1,5 Milliarden auf Googles AI Overviews zugreifen, entscheidet nicht mehr nur Ihr Google-Ranking über Ihren Erfolg – sondern ob LLMs Sie als die vertrauenswürdige Quelle in Ihrem Bereich anerkennen.
