LLMO (Large Language Model Optimization) – manchmal auch Generative Engine Optimization (GEO) order GAIO (Generative AI Optimization) ersetzt die Rolle von SEO. SEO stirbt leise, es orientiert sich am menschlichen Nutzungsverhalten und Menschen sind, und das ist kein Vorwurf, ineffizient. Unsere Stärken liegen einfach wo anders (z.B. in der Effektivität). Konsequenz: Die Optimierung für Menschen stört den Betrieb. Wir müssen uns auf ein neues Zeitalter der Content-Optimierung einstellen, wo für Maschinen geschrieben wird, die dann daraus für Menschen generieren. Wie man das nun findet, sei mal dahingestellt (Spoiler: Es muss nicht nur schlecht sein. Keyword-Stuffing, ausschweifendes Storytelling, CtAs, die einen überall anschreiben, gehören vl. bald der Vergangenheit an).
In einer Welt, in der Antworten nicht mehr gesucht, sondern generiert werden – und in der Websites ihre einstige Hauptrolle verlieren.
Von Suchmaschinen zu Antwortmaschinen
Erinnerst du dich an das letzte Mal, als du wirklich auf der dritten Google-Seite nach einem Link gesucht hast? Eben. Jetzt stell dir vor: Bald klickt niemand mehr auf die erste Seite. Denn während du noch „SEO-freundliche Headlines“ schreibst, hat Google seine generative Suche (SGE) ausgerollt. Tools wie Perplexity und ChatGPT liefern keine Linklisten mehr, sondern direkt Antworten.
Das heißt: Der Nutzer bekommt die Information sofort. Ohne Umweg. Ohne Website.
Die alte Logik bricht zusammen
SEO war die Kunst, für Menschen sichtbar zu sein. LLMO ist die Wissenschaft, für Maschinen verständlich zu sein. Und das ist mehr als ein semantisches Detail.
Laut einer Gartner-Prognose werden bis 2028 mehr als 30 % der Marketer klassisches SEO aufgeben – zugunsten von KI-optimiertem Content. Eine logische Folge: Schon heute nutzen mehr als 50 % der Gen Z ChatGPT oder Perplexity, um sich Informationen zu beschaffen. Sie googeln nicht mehr. Sie fragen.
Was ist LLMO (Large Language Model Optimization)?
LLMO bedeutet: Inhalte so zu gestalten, dass sie von generativen Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude, Perplexity oder Googles SGE korrekt erfasst, priorisiert und möglichst häufig zitiert werden.
Das umfasst:
- klare, semantisch strukturierte Sprache
- FAQ-Formate & Snippet-Optimierung
- maschinenlesbare Inhalte (z. B.
schema.org, JSON-LD) - thematische Fokussierung auf „Prompt-Relevanz“
LMO ist nicht gegen SEO gerichtet. Aber es ist die Weiterentwicklung für eine neue Realität, in der Maschinen die ersten Leser sind – und Menschen das Ergebnis nur noch serviert bekommen.
GEO vs. SEO – der plakative Unterschied
| Element | LLMO / GEO / GAIO | Klassisches SEO |
|---|---|---|
| Zielgruppe | KI-Systeme (LLMs, SGE, Perplexity) | Menschliche Leser via SERPs |
| Content-Stil | Klar, strukturiert, maschinenlesbar | Emotional, erzählend, UX-optimiert |
| Struktur | H1-H3-Hierarchie, FAQ-Blöcke, JSON-LD | Fließtext, Storytelling, optische Auflockerung |
| Mediennutzung | Minimalistisch oder mit alt-Text | Visuell stark, Bilder, Videos, CTAs |
| Bewertungskriterium | Zitationswahrscheinlichkeit in KI-Antworten | CTR, Bounce Rate, Conversion |
| Wichtigstes Ziel | In generativen Antworten aufzutauchen | In Google-Suchergebnissen oben zu stehen |
| Erfolgsmetriken | Prompt-Fit, AI-Zitation, strukturierte Lesbarkeit | Ranking, Sichtbarkeit, Traffic |
Wie optimiert man Inhalte für Maschinen?
Zentrale Frage: Würde ChatGPT deinen Content zitieren?
✅ GEO/LLMO Best Practices
- Verwendung von FAQ-Formaten: z. B. „Was ist LLMO?“ gefolgt von einer klaren, kompakten Antwort.
- Strukturierter Text mit Überschriften (H1 bis H3), Listen und Absätzen.
- Strukturierte Daten (
schema.org,FAQPage,Article) – das erleichtert Parsing durch KI. - Vermeidung „weichgespülte“ Aussagen. Sei klar. Sei zitierbar.
- Prompt-Logiken bedenken: „Wie würde jemand das Thema fragen?“
❌ typische „SEO-Fehler“
- „Wortreiche Einleitungen“ ohne Aussage
- Visuelle Deko-Elemente ohne semantischen Gehalt
- Versteckte Inhalte, Keyword-Stuffing, irrelevante Backlinks
Was jetzt zu tun ist
1. Audit: Analyse der bestehenden Inhalte: Für wen wurden sie geschrieben? Mensch oder Maschine?
2. Anpassung: Einbauen einer LLMO-Ebene in die Content-Strategie. Das heißt: Themencluster neu denken, Textstruktur überarbeiten, semantisch verdichten.
3. Testen: Typische Fragen in ChatGPT oder Perplexity eingeben und prüfen: Siehst du deine Inhalte zitiert? Wenn nein, warum nicht?
Die Zukunft schreibt mit
Der Wandel von SEO zu LLMO bzw. GEO ist keine Option. Er ist eine Reaktion auf ein verändertes Internet, in dem Sprache der neue Code ist – und Sichtbarkeit das Ergebnis algorithmischer Selektion durch KI.
Maschinen lesen anders. Aber sie lesen. Und sie bauen Realitäten daraus. Wer heute sichtbar bleiben will, muss lernen, wie man mit ihnen spricht.
Oder noch besser: Wie man so schreibt, dass sie einen nicht übersehen können.
Dieser Beitrag basiert auf Erkenntnissen aus dem Dialog mit GPT-4, aktuellen Marktdaten (u. a. Gartner, Statista, CMSWire) sowie praktischen Tests mit Google SGE und Perplexity.ai.
Du hast Fragen zum Thema bzw. brauchst Hilfe bei der KI-Strategie? Ich stehe für Sparring gern zur Verfügung.
LLMO Cheat Sheet
| Element | LLMO/GEO-optimierte Seite | Klassisch SEO-/UX-optimierte Seite |
|---|---|---|
| Semantisch sauberes HTML | ✅ zentral – klare Tags, wenig Ballast | ✅ wichtig, aber oft durch visuelles Markup überlagert |
| Strukturierte Daten (Schema.org) | ✅ essenziell – z. B. FAQPage, Article, WebPage | 🔄 vorhanden, aber nicht konsequent genutzt |
| Struktur & Überschriften-Hierarchie | ✅ sehr klar – pro Thema eine Seite, H1–H3 logisch aufgebaut | 🔄 vorhanden, aber teils verspielt oder marketinggetrieben |
| Klarer, faktischer Text | ✅ primär – kurze, zitierbare Aussagen, Frage-Antwort-Stil | 🔄 oft mit Storytelling, werblichem Ton, längeren Absätzen |
| CSS/visuelles Design | ❌ irrelevant – LLMs ignorieren Styling | ✅ zentral für Nutzererlebnis und Conversion |
| Responsive Design (Mobile) | 🔄 optional – für LLMs nicht notwendig | ✅ Standard – mobile Optimierung stark SEO-relevant |
| Alt-Texte für Bilder | 🔄 optional – nur wenn Bild semantisch wichtig ist | ✅ Standard – für Barrierefreiheit und Image-SEO |
| Bilder, Slider, Videos | ❌ unnötig – LLMs lesen den Text, nicht das Bild | ✅ oft im Mittelpunkt der visuellen Kommunikation |
| Topical Authority | ✅ durch hohe Themenfokussierung und saubere Textstruktur | 🔄 abhängig vom Blog/Content-Marketing-Konzept |
| Strukturierte Verlinkung (intern) | ✅ klar und semantisch fokussiert | 🔄 oft navigations- oder CTA-getrieben |
| Call-to-Actions (Buttons etc.) | ❌ nicht relevant – keine Bedeutung für LLMs | ✅ zentrales Element zur Conversion-Steuerung |
| Zielgruppe | 🤖 Maschinen, KI-Modelle, semantische Crawler | 👁️ Menschliche Nutzer und Google-Suchalgorithmus |
| Ranking-Ziel | In AI-antwortbasierten Suchsystemen (z. B. SGE, Perplexity, GPT) | In klassischen SERPs (Google, Bing) |
| Zitatwahrscheinlichkeit durch LLMs | ✅ hoch – wenn klar, autoritativ und strukturiert | ❌ gering – da Inhalte oft verwässert oder visuell geprägt |
LLMO Quick Guide
| Quick Guide | LLMO/GEO-first | Klassisch SEO-first |
|---|---|---|
| Primäres Ziel | Verstehen & Zitieren durch KI | Ranking & Conversion durch UX |
| Designfokus | Minimalistisch, maschinenlesbar | Nutzerzentriert, visuell optimiert |
| Erfolgsmetrik | Zitierungen in KI-Antworten, Prompt-Fit | SERP-Position, CTR, Bounce Rate |
