Wobei hilft eine LLMO-Agentur?
Eine LLMO-Agentur begleitet Unternehmen bei der Large Language Model Optimization (LLMO). Eine ideale LLMO-Strategie umfasst die Planung und Umsetzung von Inhalten, damit sie in Antworten von Large Language Models (LLMs, z. B. ChatGPT, Gemini, Perplexity) auftauchen und als Quelle genannt werden. Das Ziel: Informationen so optimieren, dass KI-Bots diese korrekt einordnen und in passenden Antworten zitieren, also wörtlich nennen und idealerweise verlinken.
Viele Kunden nutzen KI-Systeme bereits intensiv. Deshalb lohnt es sich, gezielt mit LLMO zu starten.
Ihre Kunden nutzen ChatGPT, Gemini, Perplexity & Co. bereits intensiv.
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Wird Ihr Unternehmen in KI-Suchen zitiert?
Der Trend geht klar Richtung KI-gestützte Suche.
- Gartner prognostiziert, dass Unternehmen bis 2028 durch den Wechsel zu generativer KI-Suche 50 % oder mehr organischen Such-Traffic verlieren könnten.
- McKinsey ergänzt: Ca. 50 % der Google-Suchanfragen spielen bereits KI-Zusammenfassungen aus – dieser Anteil soll bis 2028 auf mehr als 75% steigen.
- 50 % der Befragten nutzt sehr gezielt KI-Bots.
- 44 % der Nutzer von KI-Systemen geben an, dass diese ihre primäre und bevorzugte Informationsquelle sind.
Für Unternehmen bedeutet das: Wenn Inhalte nicht KI-lesbar und zitierfähig sind, verlieren sie Sichtbarkeit – selbst bei starken klassischen Rankings.
Tipp: Einen einfachen Einstieg in LLMO bietet die KI-Schulung „LLMO verstehen und umsetzen von AI SEALS. Zu den Kursinhalten KI-Schulung LLMO.
Bausteine einer LLMO-Strategie
Eine LLMO-Agentur arbeitet typischerweise in fünf Modulen:
1. LLMO Audit & Recherche
Zuerst wird geprüft, wie KI-Systeme ein Unternehmen aktuell darstellen – und ob es korrekt dargestellt wird.
Ziel: Verstehen, wie KI ein Unternehmen „wahrnimmt“ und wo Lücken bestehen.
2. LLMO Strategie
Hier wird eine klare Leitlinie definiert: Ziele, relevante Plattformen, und sinnvolle Themenkontexte, in denen das Unternehmen zitiert werden soll. Das Ziel: Einen Fokus festlegen und einen Handlungsplan festlegen.
3. LLMO Content
Der Kern für Zitierfähigkeit: Inhalte so strukturieren, dass LLMs sie eindeutig extrahieren können – und Menschen sie gern lesen. Klare Definitionen, bewährte Formate und Inhalte, die auf mögliche Suchprompts Antworten geben, sind das Ziel der Content-Optimierung für LLMs.
4. Technische Optimierung für LLMs
Damit KI-Crawler Inhalte sauber erfassen, zählen u. a. saubere HTML-Struktur (Überschriftenlogik, klare Absätze), semantisches Markup / strukturierte Daten, Website-Performance und Zugänglichkeit für Crawler. Diese Maßnahmen sind in der technischen Optimierung für LLMs umzusetzen
5. E-E-A-T Signale für LLMs
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind Glaubwürdigkeits-Signale, auf Basis derer ein LLM eine Qualitätsbewertung vornimmt, bevor es ein Unternehmen zitiert. Das Ziel: Als verlässliche Quelle erkennbar sein und dadurch eher zitiert werden.
1. Was ist ein LLMO Audit?
Der Einstieg in jede LLMO-Optimierung ist ein LLMO-Audit. Dabei wird geprüft, wie ein Unternehmen heute in KI-Antworten erscheint – oder ob es gar nicht vorkommt.
So läuft ein LLMO-Audit ab (vereinfacht):
- typische Nutzerfragen werden simuliert
- KI-Antworten werden ausgewertet
- Quellen/Referenzen werden identifiziert
- inhaltliche und technische Webseiten-Prüfung, um Ursachen für fehlende oder falsche Darstellungen zu finden
- ein abschließender LLMO-Report fasst die Ergebnisse zusammen, diese sind oft Basis für die LLMO-Strategie.
Tipp: Software für LLMO-Audits bieten Peec AI, Otterly.ai, SISTRIX, Bing Webmaster Tools und einige weitere Anbieter.
2. Die ideale LLMO-Strategie
Die LLMO-Strategie definiert Ziele und Maßnahmen, damit alle folgenden Schritte konsequent in dieselbe Richtung arbeiten.
Bestandteile einer LLMO-Strategie sind:
- Zieldefinition (z. B. Zitierung, Einordnung, Empfehlung)
- Auswahl relevanter KI-Plattformen
- Festlegung: In welchen Themenkontexten sollen Sie genannt werden?
- Abgrenzung: Welche Aussagen sind erwünscht – welche nicht?
3. Wie erstellt man Content für LLMs und andere KI-Systeme?
Bei der LLMO Content-Optimierung werden Inhalte so strukturiert und formuliert, dass sie für Menschen verständlich und zugleich für Sprachmodelle eindeutig verwertbar sind.
Tipp: Typische Content-Formate, die besonders gut funktionieren:
- klare Definitionen
- Q&A-Strukturen / FAQs
- How-tos
- Kurzantworten, die reale Fragen direkt beantworten
Wichtig: Der Fokus liegt weniger auf „Keywords“, sondern auf Prompts und dialogorientierten Suchintentionen – also dem, was Menschen KI-Systeme wirklich fragen.
4. Was ist technische Optimierung für LLMs?
Damit KI-Systeme und ihre Crawler Inhalte zuverlässig erfassen und einordnen, braucht es saubere technische Grundlagen. Typische Maßnahmen der technische Optimierung für LLMs sind u.a.:
- Performance (z. B. Ladezeit) optimieren
- saubere HTML-Strukturen (klarer Aufbau, Überschriftenlogik)
- semantisches Markup / strukturierte Daten (häufig auf Basis von Schema.org, llms.txt oder json-Dateien)
- Crawler-Zugänglichkeit (damit Systeme Inhalte überhaupt abrufen können)
5. Aufbau von E-E-A-T-Signalen für LLMs
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind Signale, mit denen Systeme die Glaubwürdigkeit einer Quelle einschätzen. Konkrete Wege, um diese Signale sichtbar zu machen:
- Verlinkungen zu etablierten Plattformen/Profilen
- eigene Daten, Studien oder Fallbeispiele einbinden
- Expert:innen-Statements, Autor:innenprofile, klare Verantwortlichkeiten
- thematische Konsistenz (klarer Fokus, Content-Cluster)
LLMO-Services für Unternehmen
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Als LLMO-Agentur unterstützen Sie bei der Umsetzung wirkungsvoller LLMO-Maßnahmen:
1. LLMO Audit
2. LLMO Strategie
3. Content-Optimierung für LLMs
4. Technische Optimierung für LLMs
5. E-E-A-T Signale für LLMs
Möchten Sie von LLMs genannt und empfohlen werden? Fragen Sie unverbindlich an.
MailanfrageBeispiele für erfolgreiche LLMO-Umsetzungen
Fallbeispiele
Beispiel 1: Lokale Finanzberatung
Mit klar definiertem Ziel (Nennung/Zitierung) und passenden Maßnahmen wurde das Unternehmen in KI-Antworten genannt.
Die gezielten LLMO-Maßnahmen wirkten relativ schnell nach der Umsetzung, denn seitdem wird das Unternehmen von KI-Systemen als relevante Quelle erkannt und genannt.
Beispiel 2: Gefäßchirurgische Arztpraxis
Nach Umsetzung gezielter LLMO-Maßnahmen erscheint die Gefäßchirurgie in KI-Antworten, denn der dazugehörige Blogbeitrag ist klar strukturiert, fachlich präzise und damit zitierfähig.
Die Gefäßchirurgische Arztpraxis wird bei passenden Suchen wie "Gefässchirurgie" in Suchmaschinen UND in den Antworten von KI-Chatbots gelistet.
Beispiel 3: Dienstleistung im Onlinemarketing
Ein KI-Chatbot hatte die Webseite der Agentur empfohlen, weil der Inhalt:
– eine klare Definition enthält
– einen eindeutigen Zweck formuliert
– logisch strukturiert ist
– pro Absatz eine Aussage trifft
– E-E-A-T-Signale sichtbar macht
LLMO ist bereits Standard und für Unternehmen unverzichtbar
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KI-gestützte Such- und Antwortsysteme verändern das Suchverhalten nachhaltig. Wer frühzeitig in LLMO investiert, sichert sich Sichtbarkeit in KI-basierten Informations- und Entscheidungsprozessen.
Handlungsempfehlungen für Marketingverantwortliche:
- LLMO als festen Bestandteil des Onlinemarketings etablieren (und bestehende SEO-Ansätze sinnvoll ergänzen)
- Inhalte konsequent zitierfähig aufbauen
- Performance & Zugänglichkeit der Website sicherstellen
- E-E-A-T-Signale aktiv ausbauen
Unsere Services als LLMO-Agentur
Ansprechpartner LLMO-Agentur
Kirsten Meisinger
Mein Team und ich helfen Unternehmen, KI schnell rechtssicher und effizient einzusetzen. Steigern auch Sie Ihre Produktivität, senken Kosten und entlasten Mitarbeitende und sich selbst durch den Einsatz von KI.
Als Expertin für KI-gestützte Office-Anwendungen und Digitalmarketing mit 20 Jahren Erfahrung unterstütze ich Unternehmen mit strategischer KI-Beratung, KI-Kompetenz-Schulungen und der Implementierung von KI-basierten Lösungen.
Als Speaker und Trainerin halte ich Inhouse-Schulungen und spreche auf internationalen Events wie OMR, Bits & Pretzels, Latitude59, bitkom Akademie und vielen weiteren.
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