„Welche Agentur in der Nähe baut gute Websites?“ Diese Frage bekommt heute immer öfter nicht Google gestellt, sondern ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity oder die KI-Übersicht über den Suchergebnissen. Die Antwort ist dann keine Liste mit zehn blauen Links, sondern ein Fließtext, der zwei, drei Anbieter nennt. Wer da nicht vorkommt, existiert für diese Kundschaft schlicht nicht. Genau darum kümmert sich LLMO.

Was ist LLMO?

LLMO steht für Large Language Model Optimization: die Optimierung dafür, dass KI-Systeme Ihr Unternehmen nennen, korrekt beschreiben und empfehlen. Dasselbe Feld läuft auch unter GEO (Generative Engine Optimization) und AEO (Answer Engine Optimization); die Begriffe werden weitgehend synonym verwendet.

Der Unterschied zu klassischem SEO in einem Satz: SEO optimiert dafür, in einer Ergebnisliste gut zu ranken – LLMO dafür, in einer generierten Antwort vorzukommen.

Wie KIs überhaupt zu ihren Empfehlungen kommen

Um zu verstehen, woran man drehen kann, hilft ein Blick hinter die Kulissen. KI-Antworten speisen sich aus zwei Quellen:

  1. Trainingswissen: Das Modell hat große Teile des öffentlichen Webs „gelesen“. Marken, die dort häufig und konsistent vorkommen (in Verzeichnissen, Fachartikeln, Bewertungen), sind im Modell verankert.
  2. Live-Suche: Viele Systeme (ChatGPT mit Suche, Gemini, Perplexity) suchen zusätzlich in Echtzeit und zitieren konkrete Webseiten. Hier gewinnt, wessen Inhalte auffindbar, klar strukturiert und zitierfähig sind.

Beide Wege kann man beeinflussen: den ersten langsam und nachhaltig, den zweiten erstaunlich direkt.

Die sechs Hebel, die wirklich etwas bringen

1. Wissen, wo man steht

Bevor optimiert wird: den Status quo messen. Taucht Ihre Firma auf, wenn man KIs nach Ihrer Leistung und Region fragt? Werden Sie korrekt beschrieben? Und wer wird stattdessen genannt? Dieses Audit ist die Grundlage für alles Weitere.

2. Zitierfähig schreiben

KIs übernehmen bevorzugt Inhalte, die sich sauber als Antwort extrahieren lassen: klare Definitionen, konkrete Zahlen, FAQ-Strukturen, Vergleichstabellen, Checklisten. Schwammige Marketing-Prosa („Wir sind Ihr innovativer Partner…“) ist für Maschinen (und ehrlich gesagt auch für Menschen) wertlos.

3. Technisch zugänglich sein

Was die KI nicht lesen kann, kann sie nicht zitieren. Dazu gehören eine schnelle, crawlbare Website mit sauberen Core Web Vitals, strukturierte Daten (schema.org) und freigegebene KI-Crawler: GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot dürfen in der robots.txt nicht ausgesperrt sein.

4. Die llms.txt anlegen

Ein junger Quasi-Standard: Die llms.txt ist eine Textdatei im Stammverzeichnis der Domain (wie die robots.txt), die KI-Systemen die wichtigsten Inhalte und Fakten kuratiert anbietet – wer Sie sind, was Sie anbieten, welche Seiten zählen. Aufwand: gering. Schaden: keiner. Unsere eigene können Sie sich ansehen: clicktype.de/llms.txt.

5. Erwähnungen außerhalb der eigenen Website

KIs empfehlen, was das Web empfiehlt. Branchenverzeichnisse, Google-Bewertungen, Fachbeiträge, Presse – jede konsistente Erwähnung stärkt die „Entität“ Ihrer Marke. Wichtig: Firmenname, Leistung und Ort überall einheitlich halten, sonst zerfasert das Bild, das die Modelle von Ihnen lernen.

6. Dranbleiben und messen

LLMO ist kein Einmal-Projekt: Modelle werden aktualisiert, Wettbewerber ziehen nach, Antworten ändern sich. Regelmäßiges Monitoring (welche Fragen, welche Nennungen, welche zitierten Quellen) ist das neue Rank-Tracking.

SEO und LLMO: kein Entweder-oder

Die gute Nachricht: Wer in SEO investiert hat, hat das halbe LLMO-Fundament schon gelegt – schnelle Technik, klare Struktur und gute Inhalte zahlen auf beides ein. Die Logik ist dieselbe wie bei der Frage SEO oder Google Ads: Die Kanäle ergänzen sich, statt sich zu ersetzen. Neu ist der Blickwinkel: nicht nur „Wie ranke ich?“, sondern „Wie werde ich zitiert?”

Ehrlicher Hinweis: LLMO ist ein junges Feld. Niemand kann eine Nennung in ChatGPT garantieren. Die Antwort entscheidet das Modell. Was man kann: die Wahrscheinlichkeit systematisch erhöhen und den Fortschritt messen. Wer Ihnen mehr verspricht, rät.

Fazit: Früh dran sein lohnt sich

Noch ist LLMO ein Vorsprung-Thema: Die wenigsten KMU haben ihre KI-Sichtbarkeit je geprüft. Genau das macht den Einstieg jetzt attraktiv: die Basics (Audit, zitierfähige Inhalte, llms.txt, konsistente Entität) sind überschaubarer Aufwand mit langem Hebel.

Wie es um Ihre KI-Sichtbarkeit steht? Das prüfen wir gern. Mehr zu unserem Ansatz auf der LLMO-Leistungsseite oder direkt im kostenlosen Erstgespräch.