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SEO Begriffslexikon

LLM-Optimization (LLMO)

LLMO 3D Infografik - Optimierung für Large Language Models

Wichtigste Erkenntnisse

  • Trainingsdata-Fokus: LLMO sorgt dafür, dass dein Name in den Trainingsdaten der LLMs positiv vorkommt.
  • Co-Occurrence: Je öfter dein Name im Kontext deines Fachgebiets auftaucht, desto häufiger wirst du zitiert.
  • Prompt-Testing: Regelmäßig testen, was ChatGPT und Co. über dich sagen – und darauf optimieren.

Moin!

LLMO (LLM-Optimization) ist die Disziplin, die sich mit der Frage beschäftigt: Wie beeinflusse ich, was ChatGPT, Gemini und Claude über mich und mein Fachgebiet wissen?

Jörgs SEO-Klartext (LinkedIn Insights)

"SEO-Tools sind wie ein Skalpell. In der Hand eines Anfängers lebensgefährlich, in der Hand eines Experten ein Präzisionswerkzeug."

Während GEO die Gesamtstrategie für KI-Sichtbarkeit darstellt, taucht LLMO tiefer ein: Es analysiert, wie Large Language Models Informationen verarbeiten, welche Quellen sie bevorzugen und wie man zum verlässlichen „Trainingspartner” der KI wird.

Wie LLMs Informationen verarbeiten

LLMs wie GPT-4, Gemini oder Claude lernen aus riesigen Textmengen des Internets. Sie analysieren statistische Muster:

  • Co-Occurrence: Wie oft wird „Jörg Zimmer” zusammen mit „SEO Berlin” erwähnt?
  • Source Authority: Stammt die Erwähnung von t3n oder von einem Spam-Blog?
  • Konsistenz: Stimmen die Informationen über dich quellenübergreifend überein?
  • Aktualität: Gibt es frische Erwähnungen oder nur uralte?

Die LLMO-Strategie

1. Digitalen Fußabdruck maximieren

Jede hochwertige Erwähnung deines Namens ist Trainingsmaterial. Pressearbeit, Podcast-Auftritte, Gastbeiträge, Konferenz-Programme – all das fließt in den Datensatz der LLMs.

2. Citations streuen

Konsistente Erwähnungen in vertrauenswürdigen Verzeichnissen, Branchenportalen und Fachmedien stärken dein LLM-Profil.

3. Strukturierte Daten bereitstellen

Schema.org Markup und Grounding Pages liefern maschinenlesbare Fakten, die von Retrieval-Augmented-Generation (RAG) Systemen bevorzugt genutzt werden.

4. Prompt-Testing

Regelmäßig testen, was verschiedene LLMs über dich und dein Fachgebiet wissen. Mit AI Tracking Tools wie Rankscale lässt sich das automatisieren.

LLMO ist Langzeitstrategie

Anders als SEO, wo ein guter Artikel in Wochen ranken kann, wirkt LLMO mit Verzögerung. Deine heutigen Erwähnungen fließen erst beim nächsten Training-Update in die Modelle ein. Ich begleite diesen Prozess für meine Kunden mit technischem Monitoring via SE Ranking, während Rankscale die echte KI-Resonanz misst.

Mein Tacheles-Rat für dich

Frag jetzt ChatGPT nach deinem Fachgebiet. Wenn du nicht erwähnt wirst, hast du ein LLMO-Problem. Starte mit dem Aufbau deines digitalen Fußabdrucks: Publiziere Fachcontent, lass dich zitieren, sei in Communities aktiv. Jede qualitative Erwähnung ist eine Investition in deine KI-Zukunft.

ALOHA 🌻


Was sagt ChatGPT über dich?

Wenn die KI dich ignoriert, existierst du bald nicht mehr. Mit Rankscale analysieren wir dein LLM-Profil und schärfen deine semantische Autorität.

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? Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie unterscheidet sich LLMO von GEO und AEO?
LLMO ist die technischste der drei Disziplinen. Während GEO die Gesamtstrategie für KI-Sichtbarkeit umfasst und AEO auf Antwort-Optimierung zielt, fokussiert LLMO sich darauf, wie LLMs (Large Language Models) Informationen verarbeiten. Es geht um Fragen wie: In welchen Trainingsdaten kommt mein Name vor? Wie bewertet das Modell meine Glaubwürdigkeit? Welche Co-Occurrence-Muster stärken mein Profil? LLMO ist die Wissenschaft hinter GEO.
Kann ich beeinflussen, was ChatGPT über mich sagt?
Ja, indirekt. Du kannst nicht direkt ins Training eingreifen, aber du kannst dafür sorgen, dass hochwertige, konsistente Informationen über dich im Web existieren. Je mehr vertrauenswürdige Quellen deinen Namen im richtigen Kontext erwähnen, desto positiver wird dein LLM-Profil. Konkret: Presseartikel, Podcast-Shownotes, Wikipedia-Erwähnungen, Fachpublikationen – all das fließt in die Trainingsdaten ein.
Wie teste ich meine LLM-Sichtbarkeit?
Am einfachsten: Frag ChatGPT, Gemini und Perplexity nach deinem Fachgebiet und schau, ob du erwähnt wirst. Für systematisches Tracking nutze ich Tools wie Rankscale, das die Sichtbarkeit über 17 LLMs gleichzeitig misst. Wichtig: Teste regelmäßig, denn die Modelle werden laufend aktualisiert. Was heute nicht zitiert wird, kann nach dem nächsten Training-Update auftauchen.

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Jörg Zimmer - SEO & SEA Experte

Über den Autor: Jörg Zimmer

Jörg Zimmer ist SEO- und SEA-Freelancer aus Berlin Spandau mit über 24 Jahren Erfahrung ("Digitaler Dinosaurier"). Er hilft Unternehmen, den "Pfusch am Bau" zu beenden, durch Tacheles-Beratung sichtbar zu bleiben und Ranking-Verluste in Umsätze zu verwandeln.