LLMO/GEO: Content-Optimierung für generative KI: AIOverviews, ChatGPT, Perplexity und Co.

1. Was ist LLMO/GEO?

Definition: Large Language Model Optimization (LLMO), auch Generative Engine Optimization (GEO) genannt, bezeichnet die Optimierung von Content für AI-gestützte Plattformen.

Unterschied zu SEO: Während SEO auf Rankings in Suchmaschinen abzielt, fokussiert LLMO auf die Referenzierung in AI-generierten Antworten.

1.1 Warum LLMO jetzt wichtig wird

Prognose: Gartner sagt einen Rückgang der herkömmlichen Suche um 25% bis 2026 voraus. Der organische Traffic könnte um über 50% sinken.

Realistische Einschätzung: Bis 2030 wird dieser Wandel vermutlich abgeschlossen sein.

2. Wie funktioniert RAG (Retrieval Augmented Generation)?

RAG ist die Schlüsseltechnologie für AI-Plattformen und besteht aus zwei Komponenten:

2.1 Information Retrieval

• Prozess: Suche in externen Datenbanken
• Ziel: Relevante Informationen finden
• Datenquellen: Artikel, Knowledge Graphs, Foren

2.2 Generative Ausgabe

• Prozess: Kontext für AI-Modell erstellen
• Ergebnis: Detaillierte, informierte Antwort
• Basis: Vortrainiertes Wissen + abgerufene Infos

2.3 Von RAG bevorzugte Quellen

RAG-Systeme priorisieren:

3. 7 sofort umsetzbare LLMO-Strategien

3.1 Klare Content-Hierarchie implementieren

<h2>Hauptthema</h2>

<h3>Unterthema</h3>

<p>Direkte Antwort im ersten Satz</p>

Beispiel:

<h2>Was ist künstliche Intelligenz?</h2>

<p>Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche kognitive Funktionen wie Lernen und Problemlösung auszuführen.</p>

3.2 Content in Nuggets aufteilen

Schlecht:

„Künstliche Intelligenz ist ein komplexes Thema mit vielen Aspekten, das verschiedene Technologien und Ansätze umfasst, die alle ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen haben…“

Gut:

• Definition: KI ist die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen
• Haupttypen: Narrow AI, General AI, Super AI
• Anwendungen: Spracherkennung, Bilderkennung, Robotik

3.3 FAQ-Struktur nutzen

Q: Wie optimiere ich für ChatGPT?

• Klare Struktur verwenden
• Direkte Antworten geben
• Aktuelle Informationen einbinden

Q: Welche Tools helfen bei LLMO?

• NLP-Textanalyse-Tools (Infranodus AI, Text Razor, diffbot)
• Content-Struktur-Checker
• AI-Readability-Tools

3.4 Zeitstempel und Aktualität signalisieren

Format: Verwenden Sie klare Zeitangaben wie:

• Datum der letzten Aktualisierung
• Gültigkeitsdauer der Information
• Referenzen auf aktuelle Ereignisse

3.5 Verschiedene Medienformate einbinden

Textformate:

• Listen und Aufzählungen
• Tabellen für Vergleiche
• Hervorgehobene Zitate

Visuelle Elemente:

• Infografiken mit Alt-Text
• Diagramme mit Beschreibung
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen

3.6  Informationsdichte optimieren

Faustregel: 1 Absatz = 1 klare Aussage

Beispiel optimierte Struktur:

1. Kernaussage (erster Satz)
2. Detaillierte Erklärung (2-3 Sätze)
3. Beispiel oder Beleg (1-2 Sätze)
4. Handlungsempfehlung (letzter Satz)

3.7 Multi-Channel-Distribution

Empfohlene Kanäle:

• LinkedIn: Fachbeiträge und Diskussionen
• YouTube: Videos mit Transkript
• GitHub: Code-Dokumentation
• Fachforen: Aktive Beteiligung
• Blogs: Regelmäßige Updates

4. Praktische Checkliste für Content-Optimierung

4.1 Struktur-Checkliste

[ ] H1 mit Hauptkeyword

[ ] H2/H3-Hierarchie implementiert

[ ] Direkte Antwort im ersten Absatz

[ ] Inhaltsverzeichnis vorhanden

[ ] FAQ-Sektion integriert

4.2 Content-Qualität-Checkliste

[ ] Natürliche Sprache (kein Keyword-Stuffing)

[ ] Aktuelle Daten und Statistiken

[ ] Autoritative Quellen verlinkt

[ ] Praktische Beispiele eingebaut

[ ] Handlungsempfehlungen klar formuliert

4.3 Technische-Checkliste

[ ] Meta Title optimiert (50-60 Zeichen)

[ ] Meta Description optimiert (150-160 Zeichen)

[ ] Alt-Texte für alle Bilder

[ ] Schema Markup implementiert

[ ] Mobile Optimierung geprüft

5. LLMO-Erfolgsmessung

5.1 KPIs für generative AI

6. Häufige Fehler vermeiden

6.1 Top 5 LLMO-Fehler

6.1 Top 5 LLMO-Fehler

• Texte über 1000 Wörter ohne Zwischenüberschriften
• Absätze mit mehr als 4 Sätzen
• Fehlende Zeit-/Datumsangaben
• Keine quantitativen Daten

7. Ressourcen & Tools

8.1 Empfohlene Tools

• NLP-Analyse: Infranodus AI, Diffbot, TextRazor
• Erfolgsmessung: GA4, peec.ai, Profound, otterly, ahrefs, Sistrix …

Mehr dazu hier Übersicht: Brand Monitoring Tools für LLMO / Generative Engine Optimization

Fazit

LLMO ist die Zukunft der Content-Optimierung. Durch klare Struktur, direkte Antworten und RAG-optimierte Formate sichern Sie die Sichtbarkeit Ihrer Inhalte in der AI-gesteuerten digitalen Welt.

Nächste Schritte:

1. Content identifizieren, der bereits in den Top 20 Suchergebnissen bei Google, bing …  rankt aber keine Erwähnung in der generativen KI findet.
2. Content-Check mit LLMO-Fokus durchführen
3. AI-Traffic-Monitoring einrichten