Was ist Large Language Model Optimization (LLMO)?
Large Language Model Optimization (LLMO) ist eine technische und inhaltliche Disziplin innerhalb der Generative Engine Optimization (GEO). Sie konzentriert sich darauf, die Inhalte und die Struktur einer Webseite gezielt so aufzubereiten, dass sie von Large Language Models (LLMs) – den "Gehirnen" hinter KI-Anwendungen wie ChatGPT – optimal gelesen, verstanden und als vertrauenswürdig eingestuft werden.
Was ist der Unterschied zwischen GEO und LLMO?
Wenn GEO die übergeordnete Strategie ist, um in KI-Antworten empfohlen zu werden, ist LLMO die konkrete handwerkliche Umsetzung auf der Inhaltsebene. LLMO ist quasi das "On-Page-SEO" für das KI-Zeitalter.
Was sind typische LLMO-Maßnahmen?
- Strukturierte Inhalte: Verwendung klarer Überschriften-Hierarchien (H1, H2, H3), Tabellen und Listen, um Informationen für Maschinen lesbar zu machen.
- "Answer-First"-Prinzip: Die wichtigste Antwort oder Kernaussage wird direkt am Anfang eines Abschnitts platziert.
- E-E-A-T-Signale stärken: Deutliches Hervorheben von Expertise und Erfahrung durch Autoren-Biografien, Fallstudien, eigene Daten und Zitate.
- Klare und präzise Sprache: Vermeidung von mehrdeutigem Marketing-Jargon zugunsten von klaren, faktischen Formulierungen.
- Technische Formate: Nutzung von Standards wie strukturierten Daten (Schema.org) oder der llms.txt-Datei, um der KI den Inhalt proaktiv zu "erklären".
Das Ziel von LLMO ist es, die inhaltliche Qualität und Vertrauenswürdigkeit einer Seite für eine KI unmissverständlich zu signalisieren.
