24. Juni 2026
AI Search Formate: Best Practices für LLMs
Wichtigste Erkenntnisse
- In der AI Search gewinnen 'Self-contained Chunks': Textabschnitte, die komplett ohne Kontext davor oder danach funktionieren.
- Schreibe in autoritativer Sprache mit klaren, faktischen Aussagen und nenne Entitäten explizit beim Namen.
- Zusammenfassungen sind das perfekte Format, weil sie extrem kondensiert und 'entity-dense' sind.
Moin! 🌻
Auf der Campixx 2026 in Berlin hat Malte Landwehr genau das auf den Punkt gebracht, was ich in meinen SEO-Sprechstunden immer wieder predige: Wir müssen lernen, für Maschinen zu schreiben, ohne die Menschen zu vergessen.
Es geht um sogenannte “Chunks” – also Textabschnitte, die in der AI Search (wie bei ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews) eine deutlich höhere Chance haben, im Grounding-Prozess als Quelle herangezogen zu werden.
Hier ist das Original-Video von seinem Vortrag:
Das Erfolgsrezept: Self-contained & Entity-dense
Im Video erklärt Malte extrem gut, worauf es ankommt. Wenn du einen Textabschnitt hast, der self-contained (also in sich geschlossen) ist, hat er die besten Karten.
💬 Malte Landwehr auf der Campixx 2026
"Ein guter Chunk referenziert nicht den Satz davor oder danach. Da steht nicht drin: 'Aus diesen Gründen ist der Anbieter besser'. Da werden konkret die Entitäten genannt. Er hat einfache deklarative Aussagen und ist in autoritativer Sprache geschrieben."
Hör auf mit Formulierungen wie “deswegen könnte das die bessere Lösung sein”. Schreib stattdessen faktische Aussagen. Nenne das Kind (die Entität) beim Namen.
Warum Zusammenfassungen plötzlich so wichtig sind
Genau aus diesem Grund funktionieren Zusammenfassungen in der AI Search so gut. Eine Zusammenfassung ist von Natur aus:
- Sehr kondensiert
- Self-contained (sie steht für sich allein)
- Explizit (sie benennt die Entitäten direkt)
Wenn du deine Sichtbarkeit in LLMs erhöhen willst, fang an, deine Inhalte in klaren, aussagekräftigen Chunks zu strukturieren.
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Aloha! 🌻✌️
Welche Texte haben die größte Chance im Grounding-Prozess von KIs?
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