Veröffentlicht am: 21. Juli 2025 / Update vom: 21. Juli 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
LLMO / GEO | Wie steht es um die traditionelle Suchmaschinenoptimierung für die Brand Visibility im Zeitalter der KI? – Bild: Xpert.Digital
Nur noch 37,4% der Google-Suchanfragen in den USA resultieren in Klicks auf externe Websites
Zukunft der Suchergebnisse: Warum Unternehmen jetzt umdenken müssen
Die Ära der klassischen SEO, in der Unternehmen lediglich für Google optimierten, neigt sich ihrem Ende zu. Traditionelle SEO basierte jahrzehntelang auf Keyword-Platzierung, Backlink-Aufbau und technischer Website-Optimierung, um in den Suchergebnissen zu ranken. Doch mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity und Google’s AI Overviews verändert sich das digitale Marketing fundamental.
Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: Nur noch 37,4% der Google-Suchanfragen in den USA resultieren in Klicks auf externe Websites. Gleichzeitig sind bereits 13,14% aller Suchanfragen mit AI Overviews ausgestattet, und bei Unternehmen, die für LLMs optimieren, zeigt sich ein Wachstum von 30-150%. Diese Entwicklung bedeutet einen paradigmatischen Wandel von der reinen Ranking-Optimierung hin zur Optimierung für KI-gestützte Antworten.
Was genau ist LLM Optimization und wie unterscheidet sie sich von traditionellem SEO?
Large Language Model Optimization (LLMO), auch als Generative Engine Optimization (GEO) oder Answer Engine Optimization (AEO) bezeichnet, beschreibt die strategische Aufbereitung digitaler Inhalte für KI-Systeme. Während traditionelles SEO darauf abzielt, Website-Traffic durch höhere Rankings zu generieren, konzentriert sich LLMO darauf, dass Inhalte von KI-Modellen verstanden, extrahiert und in generierten Antworten zitiert werden.
Der fundamentale Unterschied liegt im Optimierungsziel: SEO fokussiert sich auf Website-Rankings und Klicks, während LLMO auf Brand-Mentions und Zitate in KI-Antworten ausgerichtet ist. LLMs orientieren sich an Entitäten wie Marken, Produkten und Themen – nicht an URLs. Dies bedeutet, dass Relevanz durch Präsenz auf vielen Plattformen entsteht, nicht nur auf der eigenen Website.
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Warum versagen traditionelle SEO-Strategien bei der KI-getriebenen Suche?
Die Grundlagen der traditionellen SEO greifen bei KI-gestützten Suchsystemen zu kurz, da sich die Art der Inhaltsverarbeitung fundamental unterscheidet. Während Suchmaschinen Websites basierend auf Keywords und Backlinks bewerten, analysieren LLMs Inhalte semantisch und verstehen Kontext, Intent und thematische Zusammenhänge.
LLMs bevorzugen strukturierte, gut verständliche Inhalte mit klaren Antworten auf spezifische Fragen. Sie legen besonderen Wert auf Quellenqualität und Autorität, wobei sie Quellen wie Wikipedia oder strukturierte Datensätze präferieren. Die traditionelle Keyword-Optimierung wird durch natürliche, konversationelle Sprache ersetzt, da Nutzer mit KI-Systemen eher in ganzen Sätzen kommunizieren.
Darüber hinaus sind 95% des KI-Zitationsverhaltens nicht durch Website-Traffic-Metriken erklärbar, und 97,2% nicht durch Backlink-Profile. Dies bedeutet, dass die traditionellen SEO-Autoritätssignale in der KI-Welt an Bedeutung verlieren.
Welche konkreten Strategien erfordern LLM-optimierte Inhalte?
Erfolgreiche LLMO-Strategien basieren auf mehreren Kernprinzipien, die über traditionelle SEO-Ansätze hinausgehen. Zunächst müssen Inhalte so strukturiert werden, dass sie für KI-Systeme leicht verständlich und extrahierbar sind. Dies umfasst klare Überschriften, prägnante Antworten und strukturierte Datenauszeichnung.
Inhaltsstrategie für LLMs
Unternehmen sollten detaillierte, umfassende Inhalte erstellen, die mindestens 1.500-2.000 Wörter umfassen und spezifische Fragen vollständig beantworten. Dabei ist es wichtig, zitierfähige Inhalte bereitzustellen, die gut strukturiert, mit Quellen belegt und prägnant formuliert sind. FAQ-Sektionen und conversational Headings, die wie echte Nutzeranfragen klingen, erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer KI-Zitation.
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Technische Optimierung
Auf technischer Ebene sollten Websites für KI-Crawler optimiert werden, die oft “leichter” unterwegs sind als traditionelle Suchmaschinen-Bots. Statische, saubere HTML-Strukturen ohne JavaScript-abhängige Inhalte sind ideal. Schema-Markup und strukturierte Daten helfen LLMs dabei, Websites wie Knowledge Graphs zu “lesen”.
Cross-Platform-Präsenz
Da LLMs Informationen aus verschiedenen Quellen aggregieren, ist eine konsistente Präsenz auf mehreren Plattformen entscheidend. Dies umfasst nicht nur die eigene Website, sondern auch Erwähnungen in thematisch passenden Artikeln, Listen, Foren wie Reddit und Quora sowie Präsenz auf Plattformen wie Wikipedia.
Wie beeinflusst die Zero-Click-Ära das Nutzerverhalten und die Markensichtbarkeit?
Die Zero-Click-Ära hat das Suchverhalten grundlegend verändert. Etwa 80% der Verbraucher verlassen sich bei mindestens 40% ihrer Suchanfragen auf “Zero-Click”-Ergebnisse. Dies führt zu einem geschätzten Rückgang des organischen Web-Traffics um 15-25%. Gleichzeitig wächst der generative KI-Traffic um beeindruckende 1.200% zwischen Juli 2024 und Februar 2025.
Diese Entwicklung bedeutet jedoch nicht das Ende der Markensichtbarkeit, sondern erfordert eine Neuausrichtung der Strategie. Markenerwähnungen werden nun genauso wertvoll wie Klicks. Wenn ChatGPT beispielsweise auf die Frage nach den “besten Projektmanagement-Tools” Asana, Monday.com und Notion direkt in der Antwort erwähnt, erhalten diese Marken massive Sichtbarkeit, ohne dass Nutzer ihre Websites besuchen.
Brand Authority Building
In der Zero-Click-Ära wird Brand Authority zur wichtigsten Währung. Unternehmen müssen sich als vertrauenswürdige Quellen etablieren, die von KI-Systemen als zitierwürdig eingestuft werden. Dies erfordert den Aufbau echter Expertise durch Originalforschung, Fallstudien und First-Hand-Erfahrungen.
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Welche Branchen und Unternehmen profitieren bereits von LLMO-Strategien?
Verschiedene Branchen zeigen bereits erfolgreiche LLMO-Implementierungen. Das Softwareunternehmen Logikcull verzeichnete bereits im Juni 2023, dass 5% aller Leads über ChatGPT generiert wurden, was einem monatlichen Abo-Umsatz von fast 100.000 US-Dollar entspricht. Unternehmen wie Surfer SEO erscheinen regelmäßig in LLM-Antworten, wenn nach Content-Optimierungs-Tools gefragt wird.
B2B-Sektor
Besonders B2B-Unternehmen profitieren von LLMO, da bis zu 72% der B2B-Käufer während ihrer Recherche auf AI Overviews stoßen. Gleichzeitig klicken 90% der Nutzer immer noch auf zitierte Quellen, um Informationen zu verifizieren, was B2B-Marken weiterhin Traffic-Chancen bietet.
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E-Commerce und Retail
Im E-Commerce-Bereich nutzen Plattformen wie Perplexity bereits strukturierte Produktvergleiche. Wenn Nutzer nach Kinderzahncremes suchen, erstellt Perplexity Tabellen der besten Produkte basierend auf Testergebnissen. Marken, die in solchen Übersichten erscheinen, profitieren von qualifiziertem Traffic mit hohen Conversion-Raten.
Wie können Unternehmen ihre Markenpräsenz in verschiedenen LLM-Plattformen aufbauen?
Der Aufbau einer erfolgreichen LLM-Präsenz erfordert eine plattformspezifische Strategie, da verschiedene KI-Systeme unterschiedliche Quellenpräferenzen haben. ChatGPT zitiert zu 47,9% Wikipedia-Inhalte sowie traditionelle Medien und technologieorientierte Websites. Google’s AI Overviews nutzen zu 21% Reddit-Inhalte und zu 18,8% YouTube-Videos. Perplexity zeigt eine ausgewogenere Verteilung zwischen professionellen und verbraucherorientierten Quellen.
Wikipedia-Optimierung
Wikipedia stellt einen erheblichen Teil der LLM-Trainingsdaten dar. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Markeninformationen auf Wikipedia präzise und hilfreich sind. Jedes LLM ist auf Wikipedia-Inhalten trainiert, weshalb diese Plattform für die Markensichtbarkeit entscheidend ist.
Reddit und Community-Plattformen
User-Generated Content (UGC) auf Plattformen wie Reddit und Quora wird von LLMs hoch bewertet. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Marke in hilfreichen Antworten und Diskussionen erwähnt wird, ohne dabei zu spammen oder zu forcieren.
Earned Media und Digital PR
Die strategische Nutzung von Earned Media ist entscheidend für LLMO-Erfolg. Erwähnungen in thematisch passenden Artikeln, Branchenpublikationen und vertrauenswürdigen Foren erhöhen die Sichtbarkeit im KI-Kontext, wobei die Domain-Autorität zweitrangig ist.
Welche Messgrößen und KPIs sind für LLMO-Erfolg relevant?
Die Erfolgsmessung von LLMO erfordert neue Metriken, die über traditionelle SEO-KPIs hinausgehen. Statt ausschließlich auf Keyword-Rankings und organischen Traffic zu fokussieren, müssen Unternehmen KI-spezifische Metriken implementieren.
Primäre LLMO-Metriken
- AI-Mentions Monitoring: Verfolgung von Markenerwähnungen in KI-generierten Antworten über Tools wie Profound, Oterlly und Scrunch
- Referral Traffic von KI-Tools: Analyse des Website-Traffics aus Quellen wie ChatGPT, Perplexity und Claude über Google Analytics 4
- Brand Share of Voice: Messung des Markenanteils in generativen Suchergebnissen im Vergleich zu Konkurrenten
- Zitationshäufigkeit: Tracking, wie oft Inhalte in LLM-Antworten zitiert werden
Sekundäre Indikatoren
Da direkte LLMO-Messungen noch begrenzt sind, nutzen Unternehmen Proxy-Indikatoren wie Branded Search Volume, Long-Tail Keyword Tracking und Lead Quality Metrics. Das Wachstum des Backlink-Profils von AI-Trainingsquellen (Wikipedia, Reddit, Quora) und Links von topical authority Websites signalisieren ebenfalls LLMO-Erfolg.
Welche technischen Voraussetzungen sind für erfolgreiche LLM-Optimierung erforderlich?
Die technische Infrastruktur für LLMO unterscheidet sich wesentlich von traditionellen SEO-Anforderungen. KI-Crawler arbeiten oft mit “leichteren” Anforderungen als traditionelle Suchmaschinen-Bots, bevorzugen aber klar strukturierte, semantisch reiche Inhalte.
Structured Data und Schema Markup
Umfassendes Schema Markup ist für LLMO essentiell, da es KI-Systemen hilft, Websites wie Knowledge Graphs zu interpretieren. LocalBusiness, Service, Product, FAQ und HowTo-Schema sind besonders wertvoll für die KI-Sichtbarkeit. Diese strukturierten Daten bieten Kontext, der die Sichtbarkeit von URLs in AI-Engines verbessern kann.
Content-Architektur
Eine modulare Content-Architektur ist für RAG-Prozesse (Retrieval-Augmented Generation) entscheidend. Inhalte müssen in semantisch zusammenhängende Blöcke strukturiert werden, die KI-Systeme einzeln extrahieren und zitieren können. Klare Hierarchien mit H1-H6 Überschriften und logische Inhaltsstrukturen verbessern die KI-Lesbarkeit erheblich.
API-Zugänglichkeit
Die Bereitstellung öffentlicher APIs für Website-Inhalte kann die Sichtbarkeit in LLM-Systemen erhöhen. Traditionelle SEO-Techniken wie saubere URL-Strukturen und optimierte Ladezeiten bleiben relevant, da viele LLMs diese Qualitätssignale weiterhin berücksichtigen.
Wie entwickelt sich die LLM-Landschaft bis 2026 und darüber hinaus?
Die Zukunft der LLM-Optimization deutet auf eine weitere Beschleunigung der KI-Integration in alle Aspekte des digitalen Marketings hin. Marktprognosen zeigen, dass LLMs bis 2028 15% des Suchmarktes erobern werden, während der globale LLM-Markt zwischen 2024 und 2030 um 36% wachsen soll.
Technologische Entwicklungen
Google’s Deep Search in AI Mode und die Einführung von Gemini 2.5 zeigen die Richtung der technologischen Entwicklung. Diese Systeme können hunderte von Suchanfragen parallel verarbeiten und expertenlevel-Berichte in Minuten erstellen. Die Entwicklung personalisierter AI Overviews, die sich an individuelle Nutzerpräferenzen anpassen, wird neue Optimierungsansätze erfordern.
Platformdiversifikation
Die Zukunft gehört einer dezentralisierten Suchlandschaft, in der Discovery über multiple Interfaces stattfindet. Neben Google gewinnen Plattformen wie TikTok (40% der Befragten) und ChatGPT (56% der Befragten) als Entdeckungskanäle an Bedeutung. Diese Entwicklung erfordert Omnichannel-Marketingstrategien, die alle relevanten Touchpoints abdecken.
Was bedeutet dies konkret für Marketingstrategien und Budgetallokation?
Die Transformation zur LLM-Ära erfordert eine fundamentale Neuausrichtung der Marketingbudgets und -strategien. Während traditionelle SEO weiterhin relevant bleibt, müssen Unternehmen zunehmend in LLMO-spezifische Maßnahmen investieren.
Budgetverschiebungen
Unternehmen sollten 20-30% ihrer SEO-Budgets für LLMO-Maßnahmen umwidmen, einschließlich Content-Restrukturierung, Schema-Implementierung und Cross-Platform-Präsenz-Aufbau. Investitionen in Brand Authority Building durch Digital PR und Expert Content Creation werden zunehmend wichtiger als reine Link-Building-Kampagnen.
Skill-Entwicklung
Marketingteams müssen neue Kompetenzen entwickeln, die über traditionelle SEO hinausgehen. Dazu gehören ein Verständnis für KI-Systeme, Prompt Engineering und die Fähigkeit, Inhalte für semantische Verarbeitung zu optimieren. Die Zusammenarbeit zwischen PR-, Content- und SEO-Teams wird essentiell, da LLMs aus allen Ecken des Webs lernen.
ROI-Betrachtung
Erste LLMO-Implementierungen zeigen ROI-Verbesserungen von 20-30% bei Unternehmen, die KI in ihre Marketingentscheidungen integrieren. Die langfristige Investition in Brand Authority und Entity Recognition zahlt sich durch verbesserte Sichtbarkeit in der wachsenden KI-Suchlandschaft aus.
Die Transformation von SEO zu LLMO ist nicht nur eine technische Anpassung, sondern ein strategischer Paradigmenwechsel, der die Zukunft der digitalen Markensichtbarkeit definiert. Unternehmen, die diese Entwicklung früh erkennen und entsprechend handeln, werden in der KI-getriebenen Zukunft des digitalen Marketings die Oberhand behalten.
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