LLM-Optimierung:
Sichtbar in der AI-Suche
40% der Gen Z suchen nicht mehr bei Google. Sie fragen ChatGPT, Perplexity und Claude. Wenn deine Marke dort nicht auftaucht, existierst du für eine ganze Generation nicht. Wir ändern das.
Die Spielregeln haben sich geändert
Jahrelang haben wir Websites für Google optimiert. Rankings, Snippets, Klicks. Das war die Welt, die wir kannten. Und dann kam 2023 – und alles veränderte sich.
Heute beantworten ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude die Fragen, die früher zu einem Klick auf deine Website geführt haben. Direkt. Ohne Umweg. Ohne Klick. Die Antwort ist die neue Suche.
LMO ist kein Nice-to-have mehr. Es ist existenziell.
Wir bei Think11 AI Labs beschäftigen uns seit der Veröffentlichung von GPT-3 mit dieser Verschiebung. Nicht als Beobachter, sondern als aktive Forscher. Unser Team analysiert, wie LLMs Quellen auswählen, welche Signale Vertrauen erzeugen und wie man Marken systematisch in KI-Antworten positioniert.
Was ist LLM-Optimierung (LMO)?
LLM-Optimierung – auch AI Search Optimization oder Generative Engine Optimization (GEO) genannt – ist die systematische Optimierung deiner Markenpräsenz in KI-generierten Antworten.
Während klassisches SEO darauf abzielt, in den Suchergebnissen von Google zu ranken, geht LMO einen Schritt weiter: Ziel ist es, dass Large Language Models deine Marke als vertrauenswürdige Quelle erkennen, zitieren und empfehlen.
Das betrifft nicht nur ChatGPT. Es betrifft ein ganzes Ökosystem: Google AI Overviews (ehemals SGE), Perplexity AI, Claude von Anthropic, Microsoft Copilot, Gemini und jede weitere KI-Plattform, die Nutzern direkte Antworten liefert.
Der entscheidende Unterschied: In der klassischen Suche konkurrierst du um Rankings. In der AI-Suche konkurrierst du darum, überhaupt erwähnt zu werden. Es gibt keine 10 blauen Links mehr. Es gibt eine Antwort. Und entweder bist du Teil dieser Antwort – oder du bist unsichtbar.
Klassisches SEO
- Rankings in Suchergebnissen
- Klicks auf deine Website
- Keyword-Optimierung
- Backlink-Profile
- 10+ Ergebnisse pro Seite
LLM-Optimierung (LMO)
- Erwähnungen in AI-Antworten
- Zitationen als Quelle
- Entity-Optimierung
- Structured Data & Schema
- 1 Antwort – drin oder draußen
Wie LLM-Optimierung funktioniert
LMO basiert auf fünf Säulen. Jede einzelne stärkt die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme deine Marke als vertrauenswürdige Quelle auswählen.
Structured Data & Schema.org
LLMs lesen nicht wie Menschen. Sie brauchen maschinenlesbare Strukturen, um Zusammenhänge zu verstehen. Wir implementieren umfassendes Schema.org-Markup: Organization, Product, FAQ, HowTo, Article. Jedes Datenelement wird eine Einladung an KI-Systeme, deine Marke korrekt einzuordnen.
Entity Building
Google Knowledge Graph, Wikidata, Wikipedia: Diese Quellen sind das Fundament, auf dem LLMs ihr Weltwissen aufbauen. Wir sorgen dafür, dass deine Marke als eigenständige Entität existiert – mit korrekten Relationen, Attributen und Verweisen. Keine Entität, keine Erwähnung.
Citation-Optimierung
LLMs zitieren bevorzugt Quellen, die autoritativ, aktuell und eindeutig sind. Wir bauen deine Content-Assets so auf, dass sie als Referenz dienen: Original-Studien, proprietäre Daten, Experten-Aussagen. Das Ziel: Deine Domain wird zur Default-Quelle in deinem Fachgebiet.
Content-Architektur für AI
Conversational Content, der direkt zitierbar ist. FAQ-Blöcke, die LLMs als Antwort-Templates nutzen. Klare Definitionen, die in AI Overviews erscheinen. Wir strukturieren deine Inhalte so, dass KI-Systeme sie nicht nur finden, sondern bevorzugt auswählen.
Technical Grounding
GPTBot, Anthropic-Bot, PerplexityBot – die neuen Crawler klopfen bereits an. Wir stellen sicher, dass deine robots.txt, deine Seitenarchitektur und deine Ladezeiten für AI-Crawler optimiert sind. Dazu kommen strukturierte Feeds und API-Endpunkte für Echtzeit-Daten.
Warum Think11 AI Labs?
Wir sind nicht auf den LMO-Zug aufgesprungen, weil es gerade Trend ist. Wir beschäftigen uns seit 2020 mit der Frage, wie KI-Systeme Informationen verarbeiten und Quellen auswählen. Unsere Patent-Anmeldung Programmethic (US 63/399,275) zeigt: Wir bauen Technologie, nicht nur Strategien.
Eigenes AI Labs Team
Think11 AI Labs GmbH ist unsere spezialisierte Einheit für KI-Forschung. Wir untersuchen, wie GPT-4, Claude, Gemini und Perplexity Quellen gewichten – nicht theoretisch, sondern mit echten Tests an echten Queries.
Proprietäres Monitoring
Wir tracken Marken-Erwähnungen über ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude – in Echtzeit. Du weißt immer, wo deine Marke auftaucht, wo nicht, und wie sich die Antworten über Zeit verändern.
Integration mit SEO & Content
LMO existiert nicht im Vakuum. Wir verbinden es mit deiner bestehenden SEO-Strategie, deinem Content Marketing und deinem Analytics-Setup. Ein System, das zusammenarbeitet.
Google Premium Partner + HubSpot
Als Google Premium Partner (Top 3% in Deutschland) und HubSpot Solutions Partner verbinden wir AI-Optimierung mit bewährter Performance-Marketing-Expertise. 110+ aktive Kunden vertrauen uns. Seit 2019.
Unsere LMO-Services im Detail
Sechs konkrete Leistungen, die deine Marke in KI-Antworten sichtbar machen.
LLM Brand Audit
Wir prüfen systematisch, wie ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude aktuell über deine Marke sprechen. Was wird zitiert? Was fehlt? Wo werden Wettbewerber bevorzugt? Du erhältst einen detaillierten Report mit konkreten Handlungsempfehlungen.
Entity-Optimierung
Wir stärken deine digitale Identität: Knowledge Graph, Wikidata, Wikipedia-Relevanz, strukturierte Daten. LLMs brauchen eindeutige Entitäten, um deine Marke korrekt einzuordnen und zu empfehlen.
Citation Strategy
Wir entwickeln eine Strategie, die deine Inhalte als zitierfähige Quellen positioniert. Das umfasst Studien, Daten-Assets, Expertenbeiträge und authoritative Inhalte, die LLMs bevorzugt referenzieren.
AI Answer Monitoring
Proprietäres Monitoring deiner Markenpräsenz über alle relevanten LLM-Plattformen. Wöchentliche Reports: Wo wirst du zitiert? Wie verändern sich die Antworten? Wo gibt es neue Chancen?
Content Restructuring
Wir transformieren bestehende Inhalte so, dass LLMs sie besser verstehen, extrahieren und zitieren können. FAQ-Architekturen, klare Entitäts-Relationen, maschinenlesbare Strukturen.
Technical Grounding
Technische Basis schaffen: Schema.org-Markup, semantisches HTML, Crawlability für AI-Bots, strukturierte Datenfeeds. Damit deine Website nicht nur für Google, sondern auch für GPT-Crawler eine erstklassige Quelle ist.
Für wen ist LLM-Optimierung relevant?
Kurz gesagt: Für jedes Unternehmen, das über Informationsanfragen gefunden werden will. Im Detail:
E-Commerce & D2C
Produktempfehlungen in ChatGPT und Perplexity beeinflussen zunehmend Kaufentscheidungen. Wenn ein LLM auf die Frage 'Welcher Laufschuh ist der beste?' antwortet – steht deine Marke in der Antwort?
B2B & SaaS
Entscheider recherchieren mit KI-Tools. 'Welches CRM ist am besten für Mittelstand?' – Deine Software muss in dieser Antwort stehen. LMO positioniert dich als die empfohlene Lösung.
Publisher & Medien
Deine Artikel werden von LLMs als Quellen verwendet – oder eben nicht. Citation-Optimierung sorgt dafür, dass deine Redaktion als authoritative Quelle zitiert wird und Traffic über AI-Referral generiert.
Gesundheit & Finance
In YMYL-Bereichen vertrauen LLMs nur den autoritativsten Quellen. Entity Building und E-E-A-T-Signale werden hier zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Lokale Unternehmen
'Wo finde ich den besten Zahnarzt in Osnabrück?' – AI-Antworten ersetzen zunehmend das lokale Google-Listing. Lokale Entitäten brauchen eine eigene LMO-Strategie.
Bildung & Forschung
Forschungsinstitute und Bildungseinrichtungen, deren Inhalte in LLM-Antworten zitiert werden, gewinnen massiv an Sichtbarkeit und Autorität. Wir machen deine Expertise zitierbar.
Häufig gestellte Fragen zur LLM-Optimierung
Was ist LLM-Optimierung (LMO)?
LLM-Optimierung ist die systematische Optimierung der Markenpräsenz in KI-generierten Antworten. Ziel ist es, dass Large Language Models wie ChatGPT, Perplexity, Google Gemini und Claude deine Marke als vertrauenswürdige Quelle zitieren und empfehlen. Das umfasst Entity Building, Structured Data, Citation-Optimierung und Content-Architekturen, die für KI-Systeme optimiert sind.
Warum ist AI Search Optimization jetzt wichtig?
Die Zahlen sind eindeutig: Über 40% der Gen Z nutzen ChatGPT oder TikTok statt Google. Google AI Overviews reduzieren organische Klicks drastisch. Und jede Woche nutzen über eine Milliarde Menschen ChatGPT. Wer jetzt nicht in KI-Antworten auftaucht, verliert systematisch Sichtbarkeit – und das wird sich nicht umkehren.
Wie unterscheidet sich LMO von klassischem SEO?
SEO optimiert für Suchmaschinen-Rankings und Klicks. LMO optimiert dafür, dass KI-Systeme deine Marke als Quelle zitieren. Die Disziplinen ergänzen sich: Starkes SEO ist die Basis, LMO baut darauf auf und erweitert die Sichtbarkeit in KI-generierte Antworten. Wir bei Think11 kombinieren beides in einer integrierten Strategie.
Welche KI-Plattformen sind relevant?
Die wichtigsten Plattformen aktuell: ChatGPT (OpenAI), Google AI Overviews (ehemals SGE), Perplexity AI, Claude (Anthropic), Microsoft Copilot und Gemini. Jede Plattform hat eigene Mechanismen zur Quellenauswahl. Unser Monitoring deckt alle relevanten Plattformen ab.
Kann man messen, ob LMO funktioniert?
Ja. Wir tracken Marken-Erwähnungen in LLM-Antworten systematisch über alle relevanten Plattformen. Dazu messen wir Citation-Häufigkeit, Sentiment, Position in der Antwort und Veränderungen über Zeit. Kombiniert mit Web Analytics siehst du auch den Impact auf Traffic und Conversions über AI-Referral.
Wie lange dauert es, bis LMO Ergebnisse zeigt?
Erste Veränderungen in LLM-Antworten sehen wir typischerweise nach 4-8 Wochen, besonders bei Entity-Optimierung und Structured Data. Die volle Wirkung einer umfassenden LMO-Strategie entfaltet sich über 3-6 Monate. LLMs aktualisieren ihr Wissen in unterschiedlichen Zyklen – manche in Echtzeit (Perplexity), manche verzögert.
Brauche ich LMO, wenn ich schon gutes SEO habe?
Gutes SEO ist die Grundlage – aber nicht ausreichend. Viele Websites mit starken Rankings tauchen trotzdem nicht in LLM-Antworten auf, weil ihnen die richtigen strukturierten Daten, Entitäts-Signale oder zitierfähigen Content-Formate fehlen. LMO erweitert deine Sichtbarkeit in einen Kanal, der klassisches SEO zunehmend ergänzt und teilweise ablöst.
LMO im Kontext deiner Digitalstrategie
LLM-Optimierung ist keine isolierte Disziplin. Sie ist die logische Weiterentwicklung einer datengetriebenen Digitalstrategie. Bei Think11 integrieren wir LMO nahtlos in deine bestehenden Kanäle:
Bereit für die AI-Suche?
Lass uns gemeinsam herausfinden, wie deine Marke in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews positioniert ist – und was wir tun können, um das zu verbessern. Kostenlos. Unverbindlich. Konkret.
