Was ist LLMO in der KI-SEO? Die neue Herausforderung für Online-Marketing
In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz (KI) steht das Online-Marketing vor einer neuen Herausforderung: der Optimierung für KI-Systeme. KI-gestützte Plattformen wie Google AI Overviews, ChatGPT und Perplexity verändern die Art und Weise, wie Nutzer Informationen suchen und konsumieren. Unternehmen und Einzelpersonen müssen daher neue Strategien entwickeln, um in diesen KI-generierten Ergebnissen sichtbar zu sein.
Was ist LLMO?
Dieser neue Ansatz wird oft als Large Language Model Optimization (LLMO), Generative Engine Optimization (GEO) oder Generative AI Optimization (GAIO) bezeichnet. Im Kern geht es darum, die eigenen Produkte, Marken oder Webseiten-Inhalte so zu optimieren, dass sie in den Ergebnissen von Anwendungen auftauchen, die auf generativer KI basieren. Es ist wichtig zu verstehen, dass KI-Systeme anders funktionieren als herkömmliche Suchmaschinen.
Wie funktioniert generative KI?
Generative KI nutzt Large Language Models (LLMs), um Anfragen zu verarbeiten und Antworten in natürlicher Sprache zu generieren. Diese Modelle „verstehen“ Texte durch einen Prozess namens Natural Language Processing (NLP). Dabei werden die Eingabedaten in Tokens zerlegt, die dann in Vektoren umgewandelt werden, um Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten herzustellen. LLMs haben kein menschliches Verständnis, sondern analysieren Muster in großen Datenmengen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG):
Ein wichtiger Aspekt ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hierbei werden LLMs mit zusätzlichen, themenspezifischen Informationen versorgt, um die Qualität und Relevanz ihrer Antworten zu verbessern. Diese Informationen können aus Dokumenten oder Knowledge Graphs stammen. Die Auswahl dieser Quellen ist entscheidend und wird durch Retrieval-Systeme gesteuert, die als „Informations-Gatekeeper“ fungieren.
Die Rolle von Retrieval-Systemen:
Diese Retrieval-Systeme durchsuchen große Datenbestände, um relevante Informationen für die Textgenerierung zu finden. Sie verwenden Algorithmen, um die relevantesten Daten auszuwählen. Verschiedene Techniken wie Vektor-Embeddings, Vektor-Suche, Dokumentindex-Datenbanken und Technologien wie BM25 und TF-IDF werden genutzt. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass nicht jedes System Zugriff auf solche Retrieval-Systeme hat.
Herausforderungen bei LLMO:
Es gibt noch keine bewährten Methoden zur Beeinflussung der Ergebnisse von generativer KI. Jede Plattform hat ihre eigenen Prozesse und Kriterien für die Auswahl von Quellen und die Ausgabe von Empfehlungen. Die Herausforderung besteht darin, zu verstehen, wie die verschiedenen KI-Anwendungen ihre Quellenauswahl durchführen.
Ziele von LLMO:
Die Ziele von LLMO können unterschiedlich sein: Einerseits geht es darum, dass die eigenen Inhalte in den referenzierten Quellenlinks genannt werden. Andererseits geht es um die Erwähnung des eigenen Namens, der Marke oder der Produkte in den Ausgaben der generativen KI. Um diese Ziele zu erreichen, ist es wichtig, in den favorisierten Quellen stattzufinden und/oder selbst zu den ausgewählten Quellen zu gehören.
Wie werden Quellen ausgewählt?
Die Auswahl der Quellen hängt von verschiedenen Faktoren ab. Eine wichtige Rolle spielen die initialen Trainingsdaten der LLMs. Zusätzlich werden im RAG-Prozess themenspezifische Quellen ergänzt. Es gibt eine gewisse Korrelation zwischen gutem Ranking in Suchmaschinen und der Nennung als Quelle in KI-Anwendungen, aber diese ist nicht eindeutig. Qualitätssignale wie E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) scheinen eine wichtige Rolle zu spielen.
Taktische und strategische Ansätze:
Einige taktische und strategische Ansätze für LLMO sind:
- Zitierbare Quellen nutzen: Integrieren Sie zitierbare Quellen in Ihren Inhalt, um die Glaubwürdigkeit zu erhöhen.
- Statistiken einfügen: Fügen Sie relevante Statistiken hinzu, um Ihre Argumente zu stärken.
- Zitate hinzufügen: Nutzen Sie Zitate, um den Inhalt zu bereichern.
- Domänenspezifische Optimierung: Berücksichtigen Sie die Besonderheiten Ihrer Domäne.
- Fokus auf Inhaltsqualität: Konzentrieren Sie sich auf die Erstellung hochwertiger Inhalte.
- Keyword-Stuffing vermeiden: Vermeiden Sie traditionelles Keyword-Stuffing.
- Kontext und Nutzerintention berücksichtigen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Inhalte relevant sind und die Fragen der Nutzer beantworten.
Branchenspezifische Strategien:
Es ist wichtig, branchenspezifische Besonderheiten zu berücksichtigen. Die bevorzugten Quellen können je nach Branche variieren. Zum Beispiel bevorzugen KI-Systeme im Gesundheitsbereich oft Quellen wie mayoclinic.org oder nih.gov, während im E-Commerce Reddit und Amazon relevant sein können.
LLMO ist ein noch junges Feld, das sich ständig weiterentwickelt. Es ist wichtig, die Funktionsweise von LLMs und den RAG-Prozess zu verstehen. Unternehmen sollten ihre Inhalte optimieren, um in den Ergebnissen von generativer KI sichtbar zu sein. Es ist noch unklar, ob LLMO eine legitime Strategie wird, aber Unternehmen sollten sich darauf vorbereiten. Eine wichtige Rolle spielt dabei das Digital-Authority-Management, um sich strukturell und personell für die KI-Zukunft aufzustellen.
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Über den Autor:
Simon Boé | Experte für KI-gestützte Suchmaschinenoptimierung und semantische Relevanz
Simon Boé | Geschäftsführer | onehundred.digital | Online Marketing Agentur | Berlin
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