LLM-Optimierung im Jahr 2025: Ein praktischer Leitfaden für SEOs

Einleitung

Die Suche entwickelt sich rasant weiter, und Fachleute bemühen sich, Schritt zu halten – viele scheinen unentschlossen, was sie als Nächstes tun sollen, da sich die Suche buchstäblich jeden zweiten Tag verändert. Die Einführung von AI Overviews, Bing Copilot, Perplexity und anderen Antwort-Engines hat viele SEOs verunsichert. Strategien, die gestern noch funktioniert haben, könnten morgen schon überholt sein. Das Spiel kann sich jederzeit wenden, und alle beobachten die Entwicklung mit großen Augen.

In Wirklichkeit ist dieser Moment nicht ganz neu. Jede größere Veränderung in der Suche – sei es die Einführung von PageRank, der Aufstieg des Mobilfunks oder die Priorisierung der Core Web Vitals – hat zunächst Verwirrung und Unruhe ausgelöst. Was 2025 anders macht, ist, dass es nicht mehr nur um Rankings oder Snippets geht, sondern auch darum, ob Ihr Content von großen Sprachmodellen (LLMs) als vertrauenswürdig eingestuft und als Quelle ausgewählt wird.

Hier kommt die LLM-Optimierung (auch Generative AI Optimization oder GAIO genannt) ins Spiel. Das Ziel ist nicht mehr nur ein hohes Ranking in den SERPs, sondern auch sicherzustellen, dass Ihr Content strukturiert, maßgeblich und maschinenlesbar ist, damit LLMs im besten Fall bei der Generierung von KI-gestützten Antworten sicher darauf zurückgreifen können. Mit anderen Worten: Erfolgreiches SEO bedeutet heute, nicht nur für Menschen zu optimieren, sondern auch für die Algorithmen, die lernen, die Welt in unserem Namen zu „erklären“. Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie ausschließlich für LLMs optimieren sollten – der Nutzer steht nach wie vor an erster Stelle.

Jüngste Entwicklungen bei LLM und Suche

• Google AI Overviews & AI Mode: Google generiert nun für die meisten Suchanfragen AI Overviews. Während die Impressionen oft steigen, berichten einige Publisher von Traffic-Rückgängen von bis zu 25 % aufgrund von Zero-Click-Antworten.
• Antwort-Engines jenseits von Google: Bing Copilot und Perplexity.ai gewinnen stetig an Bedeutung. Im Gegensatz zu Google zeigen diese Plattformen Zitate prominent an und schaffen so Möglichkeiten für Marken, als maßgebliche Quellen referenziert zu werden.
• Wechsel von Keywords zu Entitäten: Strukturierte Daten, Schema-Markup und die Klarheit von Entitäten sind unverzichtbar geworden. Dies ist der Kern der strukturierten Daten-SEO im Zeitalter der KI.

Warum LLM-Optimierung für SEO wichtig ist

Traditionelles SEO konzentrierte sich auf das Ranking. Es wird empfohlen, immergrünen Content zu haben, der stets relevant bleibt, damit Sie einen stetigen Traffic erzielen. Das Ranking ist zwar immer noch wichtig, spielt aber nicht mehr die gleiche Rolle wie früher. LLMs wissen, welche Quelle gut ist, und bevorzugen nicht automatisch Websites mit hoher Autorität oder Popularität. Große Sprachmodelle belohnen nicht einfach standardmäßig die beliebtesten oder autoritativsten Websites. Stattdessen bewerten sie, ob der Content klar, strukturiert und kontextuell zuverlässig genug ist, um in einer KI-generierten Antwort verwendet zu werden. Das bedeutet, dass eine kleinere Website mit hochspezifischem, gut organisiertem Content große Marken in einem AI Overview oder in einer Perplexity-Antwort übertreffen oder sogar ersetzen kann. Kurz gesagt: Das Modell wählt den Content aus, der seiner Einschätzung nach im Kontext einer bestimmten Suchanfrage für die Nutzer am relevantesten ist. Und denken Sie daran: Die Verwendung von Suchanfragen ist nuancierter als zuvor. Es handelt sich nicht mehr nur um Keywords – sie können auf verschiedenen Plattformen unterschiedliche Absichten widerspiegeln.

In diesem Sinne geht es bei der LLM-Optimierung darum:

• Beantwortbar: Können Ihre Inhalte sauber in eine direkte Antwort extrahiert werden, der die Nutzer vertrauen?
• Zitierfähig: Enthält Ihr Content Referenzen, ausgehende Links und klare Quellenangaben, die ihn zu einer glaubwürdigen Grundlage für KI-generierten Text machen?
• Strukturiert: Ist Ihr Content mit dem richtigen Schema-Markup versehen und mit Überschriften, Listen und Definitionen organisiert, die Maschinen bei der Analyse helfen?
• Vertrauenswürdig: Sind E-E-A-T-Signale (Erfahrung, Fachwissen, Transparenz des Autors und Genauigkeit) sichtbar und überprüfbar?

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es bei der LLM-Optimierung darum geht, von der KI ausgewählt zu werden – und nicht nur darum, in den SERPs aufzusteigen. Sie stellt sicher, dass Ihre Marke dort positioniert ist, wo die Suche hingeht: innerhalb der Antworten, nicht nur auf der Ergebnisseite. Meine Sichtweise in Bezug auf SEO hat sich in dieser Hinsicht nicht geändert: Schreiben Sie für Nutzer, aber denken Sie daran, dass Ihr Content – um gefunden zu werden – sowohl über Suchmaschinen als auch über LLMs gefunden werden muss.

Die Optimierung für AI Overviews und Antwort-Engines erfordert eine Änderung der Denkweise: Sie optimieren nicht nur für Maschinen, die lernen, Antworten zusammenzufassen – Ihre Antwort muss vertrauenswürdig und leicht verständlich, vorzugsweise in Laienbegriffen, sein.

Entwickeln Sie eine Strategie für Ihren Content zu Autoritätsthemen

Wenn das nach einer ziemlich standardmäßigen SEO-Strategie klingt, dann liegt das daran, dass es genau das ist – nur die Nuance ist anders. Der Weg, den LLMs einschlagen, besteht darin, die Fülle an Content, der im World Wide Web kursiert, besser zu verstehen, ohne dabei so sehr darauf zu achten, wo sich dieser Content befindet.

Ob es sich nun um eine beliebte Website oder um einen Artikel handelt, der gerade erst auf einer unbekannten Website veröffentlicht wurde – solange er ein gutes Signal für Autorität in diesem speziellen Themenbereich aussendet, haben Sie eine faire Chance.

Fallbeispiel: Inhaltsdifferenzierung

Das Beispiel, das wir hier haben, ist das genaue Gegenteil von dem, was oben beschrieben wurde. Wir analysieren einen großen Konzern, der über einen Content-Hub mit verschiedenen Inhalten verfügt. Diese Website ist ein nicht-kommerzieller Teil des Unternehmens und bietet Folgendes:

• Mehrere Inhaltstypen ohne Differenzierung wie Artikel, Pressemitteilungen, Interviews und Berichte.
• Schwache Autoritätssignale und keine Markenpräsenz.
• Der Großteil des Contents ist kein Evergreen-Content und auch nicht dafür konzipiert.

Trotz der Vielfalt des Contents ist es aus Sicht des Nutzers schwierig, den Unterschied und die Rolle der einzelnen Elemente zu erkennen.

Was tun wir also? Wir beginnen mit dem klassischen Komplettpaket einer SEO-Prüfung. Nach der Prüfung haben wir festgestellt, dass die Website einige technische Probleme aufweist, die jedoch nichts Ungewöhnliches sind, wie z.B. defekte Links, Weiterleitungsketten, LCP-Probleme auf Mobilgeräten und vieles mehr.

Warum mit der Differenzierung des Contents beginnen? Erstens bedeutet dies, dass – wenn es sich um einen nicht-kommerziellen Bereich eines Unternehmens handelt – diese Bereiche weniger Markenpräsenz haben als ihre kommerziellen Pendants. Zweitens hilft es bei der LLM-Optimierung als „Grundlage“, da einzigartiger Content dazu beiträgt, eine klarere Ausrichtung eines Konzepts und damit auch die Absicht und die User Experience zu schaffen.

Dieser Ansatz legte im Grunde genommen den Grundstein – auch weil Content nach wie vor eine zentrale Rolle spielt. Darüber hinaus hilft er dem Content-Team, eine bessere Ausrichtung zu finden, da dieser Schritt auch als Leitfaden für die Content-Produktion und -Planung dienen kann.

Wie geht es weiter? Natürlich muss dies mit anderen Aspekten einhergehen. Zunächst benötigen alle Inhalte ein geeignetes Schema-Markup für Suchmaschinen und LLMs, damit diese den Kontext verstehen und erkennen können, welche Rolle sie für die Nutzer spielen können. Außerdem muss die Behebung technischer Probleme, die die User Experience beeinträchtigen – wie LCP auf Mobilgeräten, defekte Links und Weiterleitungsketten –, Priorität haben.

Checkliste für umsetzbare Maßnahmen

1. Strukturieren Sie Content übersichtlich

• Definieren Sie Content-Typen (Erklärungen, Anleitungen, FAQ, Berichte, Pressemitteilungen).

• Fügen Sie oben kurze Zusammenfassungen hinzu.

• Verwenden Sie Überschriften, die natürliche Sprachabfragen widerspiegeln.

2. Wenden Sie strukturierte Daten-SEO an

• Passen Sie das Schema an die Content-Typen an (HowTo, FAQPage, Article, TechArticle usw.).

• Validieren Sie JSON-LD in der Search Console oder mit Schema-Validatoren.

3. Stärken Sie Autoritätssignale

• Zeigen Sie Autorenbiografien mit Referenzen an und/oder verlinken Sie diese.

• Letzte Überprüfungs-/Aktualisierungsdaten anzeigen.

• Verlinken Sie auf glaubwürdige externe Quellen und relevante interne Seiten.

4. Beheben Sie technische SEO-Probleme, die mit der User Experience zusammenhängen

• Verbessern Sie die Ladegeschwindigkeit auf Mobilgeräten und den LCP.

• Beheben Sie defekte Links und Weiterleitungsketten.

• Stellen Sie sicher, dass Navigation und interne Verlinkungen intuitiv sind.

5. Überwachen Sie die KI-gesteuerte Sichtbarkeit und Interaktion

• Verfolgen Sie die Traffic-Quellen von LLMs.

• Überwachen Sie, wie Ihre Marke in KI-generierten Antworten zitiert wird.

• Bewerten Sie, ob sich die Interaktion und die Zufriedenheit der Nutzer verbessern – nicht nur der reine Traffic.

Wichtigste Erkenntnis

SEO sollte sich darauf konzentrieren, Content zu erstellen, der für Menschen nützlich, zugänglich und vertrauenswürdig ist, und gleichzeitig sicherstellen, dass er für Maschinen verständlich bleibt. Das Ranking ist nach wie vor wichtig, spielt jedoch nicht mehr dieselbe Rolle wie früher. Bei der LLM-Optimierung geht es nicht darum, Zitierungen zu sammeln, sondern Content so zu strukturieren und zu präsentieren, dass er in erster Linie den Nutzern zugutekommt.

Indem Sie verstehen, was für die Nutzer in Ihrer Nische am wichtigsten ist, bereiten Sie Ihre Website auf die KI-gesteuerte Suche vor – und behalten gleichzeitig die Relevanz für echte Menschen bei. Die Zukunft der Suche gehört denen, die sich frühzeitig anpassen und den Nutzer nie aus den Augen verlieren.