Was LLMO bedeutet: Sichtbarkeit in der KI-Welt

Mit der Verbreitung von ChatGPT, Perplexity, Googles AI Overviews oder Bing Chat verändert sich, wie Menschen im Netz nach Informationen suchen. Immer öfter erhalten Nutzer direkt eine generierte Antwort, ohne Klick auf eine Website.

Genau hier setzt LLMO an: Large Language Model Optimization (auch als GEO bekannt, Generative Engine Optimization) bezeichnet die Optimierung Ihrer Inhalte für KI-Systeme. Ziel ist es, von diesen Modellen als Quelle genannt oder empfohlen zu werden. Gerade im B2B-Marketing wird das zur strategischen Aufgabe.

LLMO sorgt dafür, dass Ihre Inhalte so aufgebaut, formuliert und verbreitet sind, dass ein Sprachmodell wie ChatGPT, Google SGE oder Bing Chat sie erkennt, versteht und als vertrauenswürdig einstuft.

Das Ziel: Ihre Website, Marke oder Ihr Content soll bei generierten Antworten auftauchen, sei es als Quellenverweis, Produktnennung oder Fachbeitrag. Während klassische SEO fragt: "Wie komme ich bei Google auf Platz 1?", lautet die LLMO-Frage: "Wie schaffe ich es, dass KI mich als vertrauenswürdige Quelle nennt?"

Wenn jemand eine Frage in ChatGPT, Bing Chat oder Perplexity eingibt, analysiert die dahinterliegende KI die Formulierung und sucht im Internet nach passenden Inhalten. Dabei findet sie keine fertige Antwort, sondern erstellt diese aus Textbausteinen, die besonders gut zur Frage passen.

Das KI-Tool scannt dafür öffentlich verfügbare Quellen, erkennt relevante Ausschnitte und setzt daraus eine neue Antwort zusammen.

Damit eine Website oder ein Inhalt überhaupt berücksichtigt wird, müssen drei Dinge stimmen:

• Die Inhalte müssen auffindbar sein
• Sie müssen zum Thema passen
• Und sie müssen als vertrauenswürdig eingestuft werden

Genau hier kommt LLMO ins Spiel: Wer seine Inhalte klar, aktuell und strukturiert aufbereitet, erhöht die Chancen, in den Antworten von KI-Systemen aufzutauchen.

Google zeigt eine Liste mit Webseiten an, die zu einer Suchanfrage passen. Dabei wird überwiegend semantisch gearbeitet, das heißt es werden nicht nur einzelne Wörter erkannt, sondern auch Zusammenhänge zwischen Begriffen, Themen und Nutzerabsichten. Wenn jemand etwa „beste CRM-Lösung für Mittelstand“ sucht, erkennt Google, dass auch Seiten mit „CRM-Systeme für kleine Unternehmen“ relevant sein könnten. LLMs gehen einen anderen Weg. Sie berechnen auf statistischer Basis, welche Inhalte zueinander passen, und formulieren daraus eine neue Antwort. Statt Rankings zu vergeben, kombinieren sie verschiedene Inhalte zu einem neuen Text.

Beide Systeme nutzen Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung, verfolgen aber unterschiedliche Ziele: Google sucht die beste Quelle, LLMs generieren daraus eigenständige Antworten.

Wer bereits viel in klassische SEO investiert, legt damit auch ein gutes Fundament für LLMO. Denn viele bewährte SEO-Maßnahmen helfen auch bei der Sichtbarkeit in KI-Systemen. Dazu gehören eine klare Struktur, vertrauenswürdige Inhalte, hochwertige Backlinks und gute Nutzerführung. LLMO baut also nicht auf völlig neuen Regeln auf, sondern erweitert bestehende Strategien für eine neue Form der digitalen Sichtbarkeit.

Die Art der Online-Suche verändert sich und das wirkst sich auch direkt auf Ihre Sichtbarkeit aus. Laut Gartner werden bis 2026 rund 25 Prozent der klassischen Websuchen wegfallen, weil Nutzer direkt mit KI-Chatbots interagieren. Erste Zahlen belegen diesen Trend: An die 60 Prozent aller Google-Suchen enden heute bereits ohne Klick auf ein Suchergebnis.

Im B2B-Umfeld zeigt sich eine Besonderheit: Während im B2C vor allem externe Quellen wie YouTube, Reddit oder Testportale zitiert werden, tauchen im B2B-Kontext deutlich häufiger Inhalte von Unternehmenswebsites, Fachblogs und LinkedIn-Beiträgen auf. Genau hier liegt Ihre Chance. Unternehmen mit fundiertem Know-how und hochwertigem Content haben so die Möglichkeit, frühzeitig Sichtbarkeit zu gewinnen.

1. Strukturierte Inhalte mit klaren Antworten
   Gut gegliederte Texte mit verständlichen Überschriften, prägnanten Einleitungen und klaren Aussagen helfen KI-Modellen, Inhalte besser zu erfassen. Auch Listen, Tabellen oder Frage-Antwort-Formate erleichtern die Verarbeitung.
2. Nutzerzentrierte Sprache und relevante Begriffe
   Sprachmodelle bevorzugen Inhalte, die verständlich und thematisch gut eingebettet sind. Long-Tail-Keywords, semantische Varianten und anschauliche Beispiele sorgen für mehr Kontext und Relevanz.
3. Aktualität und belegbare Informationen
   Verlässliche Quellen, aktuelle Zahlen und eine regelmäßige Pflege der Inhalte stärken das Vertrauen. Studien, Zeitstempel und externe Referenzen sind für viele Modelle ein wichtiges Qualitätsmerkmal.
4. Technische Zugänglichkeit sicherstellen
   Damit Inhalte von KIs ausgelesen werden können, sollten sie strukturiert, schnell ladend und mobil optimiert sein. Auch strukturierte Daten wie FAQ oder HowTo-Elemente tragen zur besseren Lesbarkeit bei.
5. Reputation durch externe Präsenz aufbauen
   Veröffentlichungen auf Drittplattformen, hochwertige Backlinks und eine gezielte Präsenz in Fachverzeichnissen oder Rankings erhöhen die Sichtbarkeit und stärken die Autorität einer Marke.

Ob sich die Optimierung für Large Language Models schon heute lohnt, hängt stark von der Zielgruppe und der strategischen Ausrichtung ab. Klar ist: Immer mehr Nutzer stellen ihre Fragen direkt an KI-gestützte Tools wie ChatGPT, Perplexity oder Bing Chat. Wer sich jetzt mit LLMO beschäftigt, verschafft sich einen Vorsprung und sammelt frühzeitig wichtige Erfahrungswerte. Gerade im B2B-Marketing, wo es auf Fachwissen, Vertrauen und Sichtbarkeit in Nischenmärkten ankommt, kann sich der Einstieg schon heute lohnen. Denn LLMO ist keine kurzfristige Maßnahme, sondern eine Investition in zukünftige Sichtbarkeit und digitale Autorität.

Rund um LLMO kursieren derzeit viele Tipps und vermeintliche „Geheimtricks“. Was bedeutet das konkret für Ihr Unternehmen? Noch gibt es keine gesicherten Erkenntnisse darüber, welche Inhalte systematisch zu Nennungen in KI-Antworten führen. Die Trainingsdaten großer Sprachmodelle sind nicht öffentlich zugänglich. Auch deren Algorithmen zur Gewichtung und Auswahl von Quellen bleiben intern. Das macht es unmöglich, gezielt Einfluss auf die Antworten zu nehmen. Wer also Inhalte mit klarer Botschaft und strategischer Ausrichtung veröffentlicht, kann hoffen, dass diese von KI-Systemen aufgegriffen werden. Garantieren lässt sich das nicht. Dennoch ist es sinnvoll, Inhalte hochwertig, relevant und vertrauenswürdig aufzubauen. Denn genau solche Signale werten viele Modelle als Hinweis auf Qualität.

LLMO ist kein Ersatz für SEO, sondern ihre Weiterentwicklung. Wer bereits eine starke Content-Strategie hat, kann sie jetzt gezielt für die Anforderungen generativer KI-Systeme ausrichten. Entscheidend sind dabei eine klare Struktur, nachvollziehbare Fakten und eine eindeutige Markenpositionierung. Besonders im B2B-Umfeld bieten fundierte Inhalte die Chance, als verlässliche Quelle wahrgenommen und von Sprachmodellen aktiv berücksichtigt zu werden.