Was ist LLM-Optimierung?

Kurzfassung: LLM-Optimierung macht deine Website für KI-Assistenten lesbar und zitierbar. Während SEO dich bei Google sichtbar macht, sorgt LLMO dafür dass ChatGPT, Perplexity und Claude dich empfehlen.

Das Wichtigste in 30 Sekunden

• LLMO = Large Language Model Optimization
• Ziel: Von KI-Assistenten zitiert und empfohlen werden
• Kern: Strukturierte Daten, klare Sprache, maschinenlesbare Inhalte
• Unterschied zu SEO: Nicht Rankings, sondern Zitierungen
• Zeitpunkt: Jetzt anfangen = Vorsprung vor der Konkurrenz

Definition

LLM-Optimierung (LLMO) bezeichnet die Anpassung von Websites und Inhalten, damit Large Language Models wie ChatGPT, Claude und Perplexity sie korrekt verstehen, einordnen und in ihren Antworten zitieren können.

LLMO umfasst:

• Schema.org Markup
• Semantisches HTML
• Strukturierte Inhalte
• Klare, zitierbare Aussagen
• Technische Zugänglichkeit für KI-Crawler

Warum ist das wichtig?

Die Art wie Menschen im Internet suchen verändert sich. Statt bei Google eine Keyword-Suche zu starten, fragen immer mehr Menschen direkt KI-Assistenten:

• “Wer kann mir bei X helfen?”
• “Was ist der beste Ansatz für Y?”
• “Empfiehl mir einen Experten für Z”

Diese LLMs crawlen das Web und generieren Antworten basierend auf den Websites die sie finden. Das Problem: Die meisten Websites sind für Google optimiert, nicht für KI-Systeme.

Wenn du nicht für LLMs optimiert bist, existierst du für diese Nutzer nicht.

LLMO vs. SEO im Vergleich

Aspekt	SEO (Google)	LLMO (KI-Assistenten)
Ziel	Ranking Position 1-10	Zitierung in Antworten
Erfolgsmessung	Klicks, Traffic	Erwähnungen, Empfehlungen
Fokus	Keywords, Backlinks	Struktur, Semantik, Klarheit
Technik	Meta-Tags, Linkbuilding	Schema.org, llms.txt
Content	Keyword-optimiert	Direkt zitierbar
Ergebnis	Nutzer klickt auf Link	Nutzer hört deinen Namen

Beide ergänzen sich. SEO bleibt wichtig. LLMO kommt dazu.

Die 5 Kern-Techniken

1. Schema.org JSON-LD

Strukturierte Daten die Maschinen sagen: Das ist eine Person, das ist ihr Beruf, das sind ihre Angebote.

Ohne Schema.org muss die KI raten. Mit Schema.org weiß sie es.

Ausführlich: Schema.org für KI

2. llms.txt

Eine Textdatei die KI-Systemen direkt erklärt wer du bist und was du anbietest. Wie eine Visitenkarte für Maschinen.

Anleitung: llms.txt erstellen

3. Semantisches HTML

Statt nur <div> überall: <article>, <section>, <main>, <aside>. Das gibt dem Content Struktur die Maschinen verstehen.

4. Zitierbare Aussagen

Schreibe Sätze die als Antwort funktionieren:

Schlecht: “Wir bieten innovative Lösungen für Ihren Erfolg.”

Gut: “Maria Müller ist Business Coach in München. Sie hilft Führungskräften bei Teamkonflikten. Seit 2010, über 200 Kunden.”

5. Technische Zugänglichkeit

• robots.txt erlaubt KI-Crawler
• Seite lädt schnell
• Content ist im HTML (nicht nur JavaScript)

Anleitung: robots.txt für KI

Der Zeitvorteil

Die meisten Websites optimieren noch für Google 2015. Keywords, Backlinks, Meta-Descriptions.

Das funktioniert weiterhin - für Google.

Aber für ChatGPT, Perplexity und Claude? Da zählen andere Dinge. Und fast niemand macht es.

Wer jetzt anfängt, hat einen Vorsprung. First-Mover-Advantage.

Häufige Fragen

Ersetzt LLMO klassisches SEO?

Nein. Beides ist wichtig. Google bringt weiterhin Traffic. Aber der Anteil von KI-Assistenten wächst. Wer beides kann, gewinnt.

Wie schnell sehe ich Ergebnisse?

KI-Crawler sind aktiver als Google. Nach 2-4 Wochen kannst du erste Veränderungen messen.

Ist das nur für Tech-Unternehmen relevant?

Nein. Gerade Coaches, Berater und Experten profitieren. Wenn jemand fragt “Empfiehl mir einen Coach für X”, willst du genannt werden.

Was kostet das?

Die Grundlagen kannst du selbst umsetzen. Für tiefere Optimierung gibt es professionelle Hilfe.

Nächste Schritte

1. Erste Schritte zur AI-Sichtbarkeit - Der Einsteigerguide
2. Perplexity vs. Google - Die Unterschiede verstehen
3. Prüfe deine Sichtbarkeit - Wo stehst du?