{"id":55395,"date":"2025-01-31T14:22:03","date_gmt":"2025-01-31T14:22:03","guid":{"rendered":"https:\/\/morningscore.io\/?p=55395"},"modified":"2025-01-31T14:22:03","modified_gmt":"2025-01-31T14:22:03","slug":"llm-optimierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/morningscore.io\/de\/llm-optimierung\/","title":{"rendered":"LLMO: 9 Tipps, um deine Marke in KI-Chatbots zu pr\u00e4sentieren"},"content":{"rendered":"

Immer mehr Menschen beginnen, LLMs zu nutzen, um Fragen zu stellen, Produkte, Anleitungen und alles M\u00f6gliche zu finden. Das bedeutet, dass eine neue Disziplin f\u00fcr Marketer entstanden ist: LLMO (Large Language Model Optimization).<\/p>\n

Da immer mehr LLMs wie ChatGPT, Perplexity und seit neuestem auch das chinesische DeepSeek in den Suchraum eindringen, m\u00fcssen sich Unternehmen und Online-Marketer darauf einstellen, nicht mehr nur f\u00fcr Google zu optimieren, sondern auch den Anstieg der LLM-Suchen zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n

Nicht, weil dies das hei\u00dfeste Thema der Stadt ist. Denn wenn die LLMs die Wachstumsprognosen erreichen, wird es ein echtes Gesch\u00e4ft sein, wenn sie in den Antworten der KI-Chatbots angezeigt oder erw\u00e4hnt werden.<\/p>\n

In diesem Beitrag werde ich mich mit generativen KI-Chatbots befassen, was das f\u00fcr die Zukunft von SEO bedeutet und wie man f\u00fcr KI-Chatbots (LLMO) optimiert. Sei dir bewusst, dass einige Fragen unbeantwortet bleiben, weil dieser Bereich noch so neu ist, aber die ersten Anzeichen zeigen, dass sich klassische SEO nicht allzu sehr von LLMO unterscheidet.<\/p>\n

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Was ist LLMO?<\/h2>\n

LLM-Optimierung, auch LLMO genannt, ist der Prozess, mit dem du deine Inhalte f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle vorbereitest. Diese cleveren KI-Systeme, die Textantworten (sowie Bilder und Videos) produzieren, wie ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek usw.<\/p>\n

LLMO ist das \u00c4quivalent zu SEO. LLMO ist die Optimierung f\u00fcr KI-Chatbots, so wie SEO die Optimierung f\u00fcr Suchmaschinen ist.<\/p>\n

Das ist wichtig, denn in den letzten Jahren haben sich immer mehr Menschen an KI-gesteuerte Konversationen gewandt, um ihre Fragen zu beantworten. Jemand tippt eine Frage in einen Chatbot, und der Chatbot erstellt eine Antwort auf der Grundlage dessen, was er gelernt hat.<\/p>\n

Wenn die Informationen auf deiner Website in den Trainingsdaten der KI enthalten sind und als verl\u00e4sslich gelten, wirst du in der Antwort vielleicht zitiert. Und wenn die Leute sehen, dass deine Marke von einer KI erw\u00e4hnt wird, scheinen sie dir ziemlich viel zu vertrauen.<\/p>\n

LLMs und KI-Chatbots sind die gr\u00f6\u00dfte Ver\u00e4nderung auf dem Suchmarkt seit Jahren \u2013 vielleicht sogar seit jeher. Das ist also eine gro\u00dfe Sache und wird das Spiel grundlegend ver\u00e4ndern.<\/p>\n

Einen kleinen Einblick, warum wir es \u201eLLMO\u201c nennen und nicht die vielen Akronyme wie \u201eGEO\u201c, \u201eGAIO\u201c und \u201eAI SEO\u201c, findest du in unserem Beitrag LLMO ist der beste Name f\u00fcr LLM SEO<\/a>.<\/p>\n

Spoiler: Es ist einfacher und angenehmer zu sagen.<\/p>\n

Bedeutet die Optimierung f\u00fcr die LLM-basierte Suche, dass ich die traditionelle SEO ignorieren sollte?<\/h2>\n

Ganz und gar nicht. Eigentlich willst du beides, und auf kurze Sicht willst du nicht weniger Ressourcen f\u00fcr Google SEO ausgeben als im letzten Jahr. Auch wenn sich immer mehr Menschen auf KI-Chatbots verlassen, um schnelle Antworten zu erhalten, greift die Mehrheit f\u00fcr gr\u00fcndlichere Recherchen immer noch auf die Standard-Suchmaschinen zur\u00fcck.<\/p>\n

Lass dich nicht von all den LinkedIn-Umfragen t\u00e4uschen, die dies und jenes zeigen. Diese Umfragen und kleinen Erhebungen geben nicht das wahre Bild wieder, wenn die Ergebnisse fast 50\/50 sind, wenn es darum geht, wie viele Menschen LLMs und wie viele Google nutzen.<\/p>\n

Tatsache ist, dass Google immer noch viel, viel mehr Suchanfragen erh\u00e4lt als alle LLMs zusammen. Laut Statcounter<\/a> h\u00e4lt Google immer noch rund 90 % des Suchmarktes. Die LLMs werden Marktanteile gewinnen, aber ich glaube, dass Google die dominierende Quelle f\u00fcr die Suche bleiben wird.<\/p>\n

Verlass dich nicht nur auf mein Wort. Sieh dir die Traffic-Quellen von morningscore.io im Dezember\/Januar an, nur gefiltert nach Google, Bing, LinkedIn, ChatGPT und Perplexity (andere Quellen wurden herausgefiltert, wie z.B. direkter Traffic, der fast genauso hoch ist wie unser Google-Traffic, andere Suchmaschinen und andere Verweise):<\/p>\n

\"Morninfscore<\/p>\n

Die Verteilung ist klar. Google sitzt auf der absoluten Mehrheit \u2013 noch. Bing verweist fast viermal so viele Nutzer auf Morningscore wie ChatGPT und Perplexity zusammen.<\/p>\n

Sogar LinkedIn \u00fcbertrifft beide als Traffic-Quelle in einer Zeit, in der Marketer voll auf LLMO setzen.<\/p>\n

Denk daran: Die Mehrheit deiner Kunden ist wahrscheinlich nicht so technikaffin wie die fr\u00fchen KI-Anh\u00e4nger in Technik, Marketing und mehr. Das zeigt uns, dass LLMs zweifelsohne stark genutzt werden, aber eher f\u00fcr arbeitsbezogene Aufgaben, um Dinge zu erledigen, als als Ersatz f\u00fcr die Google-Suche, um Unternehmen, Produkte, Dienstleistungen usw. zu finden. Hier ist die gute<\/p>\n

Nachricht: LLMO und traditionelle SEO passen gut zusammen. Wenn du deine Website f\u00fcr Chatbots aufbereitest (indem du sie so schreibst, dass KI sie leicht verstehen kann), hilfst du auch den menschlichen Lesern, sich besser in deinen Inhalten zurechtzufinden. Au\u00dferdem kommen die Standard-SEO-Regeln \u2013 wie die Verwendung aussagekr\u00e4ftiger \u00dcberschriften und die Sicherstellung, dass deine Seite schneller l\u00e4dt als ein koffeinhaltiger Gepard \u2013 auch den KI-Systemen zugute.<\/p>\n

Es ist eine Win-Win-Situation, also behalte beides auf jeden Fall auf deinem Radar. LLMs werden mehr Marktanteile erobern und sollten mittel- und langfristig ernsthaft in deinem aktuellen Marketing-Mix ber\u00fccksichtigt werden. Ich pers\u00f6nlich glaube, dass Google AI Overviews kurzfristig einen gr\u00f6\u00dferen Anteil am organischen Traffic haben wird als ChatGPT, Perplexity und DeepSeek.<\/p>\n

Wie verarbeiten und \u201ebewerten\u201c LLM-basierte generative KI-Systeme Inhalte?<\/h2>\n

Generative KI-Modelle ordnen Seiten nicht auf die gleiche Weise wie Suchmaschinen. Stattdessen analysieren sie Muster im Text und k\u00f6nnen so vorhersagen, was als N\u00e4chstes kommt.<\/p>\n

Stell dir vor, du liest ein riesiges Skript mit allen W\u00f6rtern, die jemals online getippt wurden, und sollst das n\u00e4chste Wort oder den n\u00e4chsten Satz anhand des Kontexts vorhersagen. Genau das tun diese KI-Modelle tagein, tagaus.<\/p>\n

Sie nutzen Trainingsdaten, die sie aus einem riesigen Teil des Internets gesammelt haben, um diese Muster zu bilden. Sie haben zwar keine \u201eRangliste\u201c, aber sie vertrauen auf Informationen, die konsistent, gut erkl\u00e4rt und h\u00e4ufig aktualisiert werden.<\/p>\n

Wenn deine Website ein gewisses Ma\u00df an originellen Daten, thematischer Autorit\u00e4t oder einen einladenden Schreibstil aufweist, wird die KI deinen Text vielleicht h\u00e4ufiger erw\u00e4hnen oder deine Website als Quelle f\u00fcr ihre Antworten auflisten. Mit der Zeit, wenn mehr generative Modelle Live-Updates einbeziehen, k\u00f6nnten sich deine frischen Inhalte als verl\u00e4ssliche Quelle herausstellen. Lass uns einen genaueren<\/p>\n

Blick darauf werfen, wie LLMs tats\u00e4chlich funktionieren. Ich entschuldige mich im Voraus f\u00fcr die vielleicht etwas technischen Ausf\u00fchrungen.<\/p>\n

Wie LLMs funktionieren (einfach erkl\u00e4rt)<\/h3>\n

1. Zerlegen von Text in kleine St\u00fccke (Tokens)<\/strong>
\nDas Herzst\u00fcck der meisten LLMs, wie ChatGPT oder Gemini, ist ein Prozess, der den Text in handhabbare St\u00fccke, sogenannte Tokens, unterteilt.<\/em> Tokens sind oft einzelne W\u00f6rter, k\u00f6nnen aber auch Teile von W\u00f6rtern oder Symbole sein. Indem das Modell S\u00e4tze in diese kleinen Teile zerlegt, kann es analysieren, wie sie in gro\u00dfen Textmengen h\u00e4ufig nebeneinander erscheinen.<\/p>\n

2. Abbildung von Token in einem \u201esemantischen Raum<\/strong>\u201c
\nSobald Texte in Token aufgeteilt sind, stellt ein Modell jedes Token als Vektor dar, den du dir als eine Liste von Zahlen vorstellen kannst. Mit Hilfe von Vektoren k\u00f6nnen Computer Token auf einer Art Karte, dem so genannten semantischen Raum, platzieren. Auf dieser Karte liegen verwandte Begriffe nahe beieinander, w\u00e4hrend nicht verwandte Begriffe weiter auseinander liegen. Zum Beispiel k\u00f6nnen W\u00f6rter wie \u201eApfel\u201c und \u201eBanane\u201c nahe beieinander stehen, was bedeutet, dass es sich bei beiden um Fr\u00fcchte handelt.<\/p>\n

3. Von der Statistik zur (Beinahe-)Semantik<\/strong>
\nAuch wenn sie statistische Muster verwenden, um herauszufinden, wie W\u00f6rter typischerweise zusammen auftreten, k\u00f6nnen sie ein tiefes Verst\u00e4ndnis von Sprache vort\u00e4uschen, vor allem wenn gro\u00dfe Textmengen vorliegen. Bei echter \u201eSemantik\u201c geht es darum, die Bedeutung hinter den W\u00f6rtern zu verstehen, w\u00e4hrend LLMs haupts\u00e4chlich mathematische Beziehungen nutzen, um zu erraten, welches Token am besten als n\u00e4chstes passt. Mit gen\u00fcgend Trainingsdaten scheinen sie den Kontext erstaunlich gut zu erfassen (und manchmal auch nicht so gut, wie du wahrscheinlich schon erlebt hast, wenn du eines der LLMs benutzt hast).<\/p>\n

4. Beziehungen messen<\/strong>
\nIm semantischen Raum kann ein Modell berechnen, wie \u00e4hnlich sich zwei Token sind, indem es die Abst\u00e4nde oder Winkel zwischen ihren Vektoren betrachtet. Wenn die Zahlen auf eine enge Beziehung hindeuten, folgert das Modell, dass die Token eine Art Verbindung haben, wie \u201ePasta\u201c und \u201eitalienische K\u00fcche\u201c.<\/p>\n

5. Aufbau einer Wissensbasis durch Training<\/strong>
\nLLMs lernen zun\u00e4chst aus riesigen Sammlungen von Texten, die von Menschen erstellt wurden, wie Websites, B\u00fcchern und Archiven. Das anf\u00e4ngliche Training hilft ihnen, grundlegende Grammatik, Fakten und Muster zu lernen. Obwohl nicht immer klar ist, welche Websites oder Quellen verwendet wurden, st\u00fctzen sich viele Modelle auf gro\u00dfe Datens\u00e4tze, die durch Crawlen des \u00f6ffentlichen Internets zusammengestellt wurden. Diese breite Ausbildung macht sie gut f\u00fcr allgemeine Aufgaben, kann aber in spezielleren Bereichen L\u00fccken hinterlassen.<\/p>\n

6. Hinzuf\u00fcgen von Fachwissen (RAG-Ansatz)<\/strong>
\nUm fortgeschrittene oder Nischenthemen zu bearbeiten, verwenden moderne Sprachmodelle oft eine Methode namens Retrieval Augmented Generation (RAG).<\/em> Bei diesem Ansatz werden zus\u00e4tzliche Details oder dom\u00e4nenspezifische Informationen wie wissenschaftliche Forschungsarbeiten oder spezialisierte Datenbanken genau dann abgerufen, wenn das Modell sie ben\u00f6tigt. Durch das Abrufen relevanter Fakten bei Bedarf kann RAG dazu beitragen, \u201eHalluzinationen\u201c zu vermeiden, bei denen sich das Modell Informationen ausdenkt. Zusammengefasst:<\/p>\n