LLM-SEO (oder GEO) bedeutet, Content so zu optimieren, dass er von KI-Modellen wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews zitiert oder empfohlen wird.
LLM-SEO (Large Language Model SEO), auch bekannt als GEO (Generative Engine Optimization), ist eine aufkommende Disziplin, die Content so optimiert, dass er von generativen KI-Modellen als zitierfähige Quelle ausgewählt wird. Anders als das klassische Google (das Links folgt), lesen LLMs den Text und entscheiden anhand von Klarheit, Spezifität und Glaubwürdigkeit der Information, ob er zitierwürdig ist. Kernprinzipien: klare Definitionen am Anfang der Abschnitte („X ist Y, das Z tut"), spezifische Zahlenangaben, zitierte Quellen, FAQ-artige Struktur, Tabellenformat und eine robots.txt, die KI-Crawler (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot) erlaubt.
Bis 2026 werden schätzungsweise 30-40 % der Suchen mit direkter Antwort aus AI Overviews (Google) oder Chatbots (ChatGPT, Perplexity) stammen. Nicht für LLMs optimierte Websites verlieren ein Drittel ihrer potenziellen organischen Sichtbarkeit.
Quelle: Perplexity — AI Searchder Google-Suchen zeigen bereits ein AI Overview.
BrightEdge, 2025
höhere Chance, von KI-Engines zitiert zu werden, wenn du belegte Statistiken ergänzt.
mehr Sichtbarkeit in KI-Antworten für schlechter platzierte Seiten, die Quellen zitieren.
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) ist das Rahmenwerk, mit dem Google Glaubwürdigkeit und Qualität von Inhalten bewertet.
Ein Featured Snippet ist die Box über Googles organischen Ergebnissen — „Position 0" — mit einer direkten Antwort, extrahiert aus einer indexierten Seite.
Schema-Markup sind strukturierte Daten im JSON-LD-Format im HTML einer Seite, die Google und LLMs helfen, Kontext und Typ des Inhalts zu verstehen.
Die robots.txt ist eine Textdatei im Stammverzeichnis der Website, die Crawlern (Google, Bing, GPTBot) mitteilt, welche Seiten sie indexieren dürfen.
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