KI SEO und LLMO: wie du deine Inhalte für die KI sichtbar machst

Die Zeiten, in denen die Optimierung für Google genügte, sind vorbei. Wer seine Website auch in ChatGPT, Perplexity und Co. sichtbar machen will, muss sich mit KI SEO beschäftigen. In diesem Beitrag zeige ich dir, welche Kriterien für die KI-Sichtbarkeit eine Rolle spielen, was LLMs von klassischen Suchmaschinen unterscheidet und wie du die Inhalte deiner Website für KI optimieren kannst.

Dazu erhältst du Praxistipps, eine Checkliste sowie die wichtigsten Fragen und Antworten. Und das alles verständlich beschrieben. Du musst also kein KI-Profi sein, um die Inhalte nachvollziehen zu können.

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Goldgräberstimmung im KI-Zeitalter

Willkommen in der neuen Pionierzeit der Suchmaschinenoptimierung. Mitte 2025 befinden wir uns an einem Wendepunkt: KI-gestützte Systeme wie ChatGPT, Googles generative Suche mit den AI Overviews oder auch dem AI Mode sowie Perplexity verändern grundlegend, wie Menschen Informationen finden. Vieles ist noch undokumentiert, die Regeln werden gerade erst geschrieben. Das fühlt sich an wie die Anfangszeit der klassischen Suchmaschinen, als Experimentierfreude und Pioniergeist gefragt waren. In dieser Goldgräberstimmung liegt eine große Chance: Wer jetzt mutig ausprobiert und früh investiert, kann sich langfristig einen Wettbewerbsvorteil sichern.

Auch John Müller von Google hat eingeräumt, dass wir uns in einer neuen Phase befinden. Er bewundert diejenigen, die experimentieren und ausprobieren, um ihren Websites mehr Sichtbarkeit in der KI zu verschaffen.

Die Mission bleibt dieselbe wie vor 20 Jahren: Deine Inhalte sollen gefunden und gelesen werden. Doch statt zehn blauer Links kämpfen wir heute darum, in KI-Antworten vorzukommen; direkt im generierten Text eines Chatbots oder in der KI-Übersicht von Google. Was bedeutet das für dich als SEO, Websitebetreiber oder Online-Marketer? Schauen wir darauf, wie du deine Inhalte fit machst für ChatGPT, Google Gemini, Claude, Perplexity & Co.

Hinweis: Dieser Beitrag wird laufend aktualisiert, um mit der rasanten Entwicklung in der KI Schritt zu halten. Du wirst hier einen Überblick zum aktuellen Wissensstand finden und vor allem praxisnahe Tipps, wie du die Sichtbarkeit deiner Inhalte in KI-Systemen steigern kannst.

LLMO, GEO, AIO – neue Begriffe, altes Ziel

In der Diskussion rund um KI-Suche tauchen neue Buzzwords auf: LLMO (Large Language Model Optimization), GEO (Generative Engine Optimization) und AIO (AI Optimization). Was hat es damit auf sich? Im Grunde beschreiben alle drei Konzepte dasselbe Anliegen mit leicht unterschiedlichem Fokus.

Bild: Zusammenhang zwischen SEO, AIO, GEO und LLMO

LLMO bedeutet, Inhalte für große Sprachmodelle wie GPT-4, Claude oder Gemini zu optimieren. Es geht darum, sicherzustellen, dass ein KI-Modell deine Informationen korrekt interpretiert und idealerweise deine Marke in seinen Antworten erwähnt. Statt nur Keywords ins Visier zu nehmen, steht hier die Präsenz deiner Brand und die inhaltliche Einordnung in den KI-Modellen im Mittelpunkt. LLMO fragt: Weiß das Sprachmodell überhaupt, dass es dich gibt, und versteht es, wofür du stehst?

GEO steht für die Optimierung für generative Suchmaschinen. Gemeint ist, Inhalte so zu gestalten, dass sie in KI-generierten Suchergebnissen auftauchen. GEO umfasst z.B. die Sichtbarkeit in den Google AI Overviews, Perplexity oder ChatGPT Search. Man kann GEO als Erweiterung der klassischen SEO betrachten. Viele Skills überschneiden sich. Der grundlegende Unterschied: Während traditionelle SEO auf deterministische Rankings (Positionen auf der SERP) abzielt, arbeitet GEO mit probabilistischen Erwähnungen, also der Wahrscheinlichkeit, in einer KI-Antwort genannt oder zitiert zu werden.

AIO als weiterer neuer Begriff steht für AI Optimization, also KI-Optimierung. Dieser Oberbegriff deckt sowohl LLMO als auch GEO ab; letztlich alles, was man unternimmt, um seine Inhalte für KI-Systeme sichtbar und attraktiv zu machen. Ob man es nun LLM-Optimierung, generative SEO oder einfach SEO für KI nennt: Gemeint ist immer, die bestmögliche Präsenz in KI-getriebenen Informationssystemen zu erreichen.

Trotz dieser neuen Schlagworte bleibt der Begriff “SEO” weiterhin relevant. SEO wandelt sich stetig, von Dingen wie der Keyword-Dichte in den 2000ern über Backlinks und Trust bis hin zu EEAT. Jetzt erweitert sich SEO um die KI-Dimension, aber das grundsätzliche Ziel, nämlich, die eigene Sichtbarkeit zu maximieren, bleibt unverändert. Viele bewährte SEO-Prinzipien wie qualitativ hochwertiger Content, technische Sauberkeit oder das Verständnis der Nutzerintention zahlen sich auch im KI-Kontext aus. Deshalb ist es in Ordnung und auch absolut sinnvoll, weiterhin von SEO zu sprechen. Wir als SEOs erweitern einfach unseren Werkzeugkasten um LLMO-/GEO-Strategien, anstatt das Rad komplett neu zu erfinden.

Wie moderne KI-Modelle arbeiten: Pretraining, Grounding & Reasoning verstehen

Um Inhalte erfolgreich für KI aufzubereiten, musst du verstehen, wie KI-Systeme wie ChatGPT, Google Gemini, Claude oder Perplexity funktionieren. Dabei geht es nicht darum, alles in wissenschaftlicher Tiefe zu beherrschen. Ein gewisses Grundverständnis hilft jedoch ungemein.

Pretraining und Wissen

Große Sprachmodelle bzw. LLMs werden zunächst mit großen Textmengen vortrainiert, das sogenannte Pretraining. ChatGPT etwa hat Unmengen an Webinhalten, Büchern und Foren bis zu einem bestimmten Stichtag verarbeitet. Dadurch besitzen diese Modelle ein breitgefächertes Weltwissen und Sprachverständnis. Sie wissen vielleicht, was eine bestimmte Website 2021 veröffentlicht hat (sofern diese im Trainingsdatensatz enthalten war). 

Allerdings gibt es zwei Haken: Erstens haben die Modelle oft einen Wissens-Cutoff bedingt durch das Alter der Trainingsdaten, und zweitens ist ihr Wissen statistischer Natur. Sie erraten die wahrscheinlichste Antwort, anstatt verlässlich Fakten nachzuschlagen. Deshalb können Halluzinationen auftreten. Zudem sind die Antworten nicht deterministisch: Das bedeutet, dass sich Antworten nicht zuverlässig reproduzieren lassen. Schon kleine Änderungen am Kontext können zu völlig anderen Antworten führen. Für aktuelle Informationen oder präzise Fakten reicht zudem das Pretraining allein nicht aus.

Fine-Tuning und Anleitung

Viele Modelle durchlaufen nach dem Pretraining ein Feintuning, teils mit menschlichem Feedback (Stichwort RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback). Das macht sie höflicher, dialogfähiger und sorgt dafür, dass sie auf Anweisungen („Gib mir eine Liste der…“) besser reagieren. Dadurch sind heutige KIs in der Lage, in natürlicher Sprache zu kommunizieren und komplexe Anfragen Schritt für Schritt zu beantworten. Für uns bedeutet das: Inhalte sollten möglichst dialogfreundlich und klar formuliert sein, damit die KI sie problemlos verarbeiten und in Antworten verpacken kann.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Um aktuelles Wissen einzubinden und Fakten zu überprüfen, setzen viele Systeme auf eine Art Live-Suche. Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedeutet: Das KI-Modell bekommt zu einer Anfrage noch passende Informationen aus externen Datenbanken oder dem Web geliefert, um die Antwort zu untermauern. Die KI formuliert zwar die Antwort, aber sie greift dafür in Echtzeit auf einen Suchindex und Quellen zurück und zitiert Ausschnitte von Webseiten.

Perplexity durchsucht beispielsweise bei jeder Anfrage das Web und präsentiert eine mit KI formulierte Antwort inklusive Quellenverweisen. Das nennt man Grounding: Die KI verankert ihre generierte Antwort an verlässlichen Original-Informationen, um Korrektheit zu gewährleisten. Für dich heißt das: Deine Inhalte müssen von Suchmaschinen und KI-Crawlern gefunden und ausgelesen werden können, sonst existieren sie für diese Systeme nicht. Nur was indiziert oder abrufbar ist, kann als Grundlage einer KI-Antwort dienen.

Bild: Perplexity Search Beispiel für ein Ergebnis

Grundlagen & Embeddings bei Google

Google hat damit begonnen, seine Suche um KI-Antworten zu erweitern. Neben den AI Overviews, die auch schon auf Suchergebnisseiten in Deutschland erscheinen, gibt es auch die neue Suche, die auf KI basiert und den Namen “AI Mode” trägt. Dabei werden Inhalte nicht mehr nur als ganze Seiten mit Keywords bewertet, sondern in Passagen zerlegt und semantisch (per Vektor) mit der Suchanfrage verglichen. Das bedeutet: Google berechnet mathematische Repräsentationen (Embeddings) von Textabschnitten und von der Query und prüft, wie ähnlich sie sind. So kann eine Passage ranken, selbst wenn sie das exakte Keyword gar nicht enthält, solange die Bedeutungen nahe beieinander liegen. Für die Praxis heißt das: Inhaltlich relevante Absätze zählen mehr als stumpfe Keyword-Wiederholung. Googles KI-Suche antwortet dann in natürlicher Sprache und greift auf diese passenden Passagen zurück, oft multi-source, also aus mehreren Quellen zusammengesetzt. 

Bild: Mehrdimensionaler Vektorraum. Vergleiche zwischen Vektoren bestimmen die Ähnlichkeit bei Embeddings

Reasoning – Schlussfolgern und kombinieren

Moderne KI-Modelle können nicht nur wiedergeben, was irgendwo steht; sie können Informationen kombinieren und logische Schlüsse ziehen. Diese Fähigkeit zum Schlussfolgern (Reasoning) eröffnet neue Möglichkeiten. Beispiel: Deine Website enthält zwei Fakten, etwa „Produkt A enthält Zutat B“ und „Zutat B ist besonders wertvoll für Zielgruppe C“. Ein KI-Modell kann diese Infos verknüpfen und einem Nutzer auf die Frage „Welches Produkt eignet sich für Zielgruppe C?“ die implizite Antwort geben: „Produkt A wird empfohlen für Zielgruppe C, weil…“. Die KI hat hier eigenständig Wissen aus zwei Fragmenten logisch kombiniert.

Für die Content-Erstellung heißt das: Liefere der KI Puzzleteile, die sie zu deinen Gunsten zusammensetzen kann. Präsentiere wichtige Fakten und Zusammenhänge so, dass ein KI-System daraus Schlussfolgerungen ziehen darf. Wenn bestimmte Verbindungen für Empfehlungen relevant sind (z.B. „Läufertyp X braucht Dämpfung Y, unser Schuh Z bietet genau das“), dann erwähne das explizit. KI wird immer besser darin, solche Beziehungen herzustellen – nutze das strategisch, indem du der KI die richtigen Vorlagen lieferst.

Multi-Turn-Kontext

Ein KI-Chat kann sich den Gesprächskontext merken. Benutzer stellen oft Folgefragen oder präzisieren ihre Anfrage in mehreren Schritten. ChatGPT zum Beispiel berücksichtigt den bisherigen Chatverlauf, um nachfolgende Antworten anzupassen. Das bedeutet: Sichtbarkeit ist situativ. Dein Content könnte in der ersten Antwort auftauchen, in der zweiten aber von etwas anderem verdrängt werden – oder umgekehrt. Für dich stellt sich die Frage, in welcher Phase eines solchen Dialogpfades deine Inhalte relevant werden. Bietest du eher allgemeine Überblicksinformation (gut für initiale Antworten) oder sehr detailliertes Spezialwissen (vielleicht kommt das erst bei Nachfragen ins Spiel)? Idealerweise deckst du beide Ebenen ab: breite inhaltliche Abdeckung und Tiefe, wenn nötig. Denn KI-gestützte Suche ist kein einmaliger Schuss, sondern eher ein Dialog, ein Pfad von Antworten, in dem sich der Informationsfokus verlagern kann.

Kurz gesagt: KI-Modelle lesen und kombinieren Inhalte anders als klassische Suchmaschinen. Sie haben ein enormes Vorwissen, greifen aber für aktuelle Details auf Live-Daten zurück. Sie extrahieren Informationen nicht nur anhand von Keywords, sondern nach Bedeutung und Chunk-weise. Und sie können eigenständig aus Inhalten neue Empfehlungen ableiten. Mit diesem Verständnis im Hinterkopf können wir nun dazu übergehen, deine Inhalte so zu gestalten, dass KI-Systeme sie bevorzugt nutzen.

Inhalte für KI sichtbar und relevant machen: technische & inhaltliche Optimierung

Nun kommen wir zum Kern: Wie machst du Inhalte für KI-Systeme sichtbar und attraktiv? Die gute Nachricht: Vieles erinnert an klassische SEO-Best Practices, nur mit neuen Impulsen. Man kann die Optimierungsansätze in drei Bereiche gliedern: technische Maßnahmen, semantisch-inhaltliche Strategien und strukturelle Aufbereitung. 

Technische Grundlagen: Crawling, Indexierung & Daten für KI

Stelle zunächst sicher, dass Suchmaschinen und KI-Crawler deine Seiten erreichen können. Blockiere wichtige Inhalte nicht unnötig via robots.txt oder noindex, wenn du sie in KI-Antworten sehen willst. Aktuell greifen die meisten KI-Suchen (Google SGE, Bing ChatGPT Search, Perplexity) auf einen normalen Web-Index zurück. OpenAI nutzt beispielsweise für ChatGPT verschiedene Crawler mit unterschiedlichen Aufgaben.

Bild: 

Die verschiedenen ChatGPT Crawler von OpenAI

Wer seine Inhalte nicht in den KI-Antworten sehen möchte, ist allerdings trotz Sperrung per robots.txt nicht auf der sicheren Seite, denn manche KI-Tools ignorieren die Anweisungen einfach.

llms.txt – der Wegweiser für KI

Die llms.txt-Datei funktioniert nicht wie die robots.txt zum Sperren, sondern ist als Wegweiser für KI-Crawler gedacht, vergleichbar mit einer XML-Sitemap für Google. In der llms.txt kannst du den KI-Systemen einen strukturierten Überblick über deine wichtigsten und aktuellen Inhalte geben. Zum Beispiel kannst du Links zu zentralen Kategorien, neuesten Artikeln oder Top-FAQs aufführen. Die KI muss sich zwar nicht daran halten, aber du erhöhst die Chance, dass sie die richtigen Inhalte findet. Erste Tools wie Yoast SEO bieten bereits an, die llms.txt automatisch zu generieren. Sie ziehen zum Beispiel die letzten Updates, die Sitemap und vorhandene Metadaten heran, um ein KI-gerechtes Inhaltsverzeichnis zu bauen. Es kann sich also lohnen, dieses Feature zu nutzen oder manuell eine llms.txt einzurichten. Denn KI-Systeme durchsuchen oft nur einen kleinen Ausschnitt der Website in Echtzeit. Gibst du ihnen gezielte Hinweise, finden sie eher die relevanten Teile und liefern dann korrekte Antworten zu deinem Angebot.

Google nutzt nach Aussage von John Müller derzeit die llms.txt noch nicht. Pläne, dies zu tun, sind nicht bekannt.

Auch wenn derzeit nur manche KI-Anbieter Gebrauch von der Datei machen: Der in den meisten Fällen recht geringe Aufwand zum Erzeugen der Datei ist ein guter Grund, diese Möglichkeit zu nutzen.

Strukturierte Daten & Meta-Angaben

Nutze schema.org Markup und Meta-Daten, um Kontext zu liefern. Zwar ist noch unklar, inwieweit KI-Modelle strukturiertes Markup direkt verwerten, aber es schadet nicht: Es hilft den Suchmaschinen, Inhalte besser einzuordnen; und was Google & Co. verstehen, wird letztlich auch KI-Antworten zugutekommen. Beispiele:

• FAQ-Page-Markup: Google AI Overviews zeigen teils direkt Fragen und Antworten an
• HowTo-Markup bei Schritt-für-Schritt-Anleitungen
• Article Markup mit Autor- und Datumsangabe: Stichwort EEAT-Signale. 
• Organisation Markup (Name, Logo, Social Profiles) kann helfen, deine Brand-Identität maschinenlesbar zu machen. 

Kurz: Mach es KI so leicht wie möglich, zu erkennen, worum es auf deiner Seite geht, wer der Verfasser ist, was wichtig ist. Je klarer die Meta-Informationen, desto eher wird die KI deine Inhalte korrekt zuordnen und ggf. referenzieren.

Technische Performance

Achte also weiterhin auf Pagespeed und sauberen Code. Wenn eine generative Suche in Sekundenbruchteilen Passagen aus mehreren Seiten zusammenstellen soll, wird sie langsame, schwer zugängliche Seiten eher meiden. Eine schnelle, gut erreichbare Seite erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass sie von KI gecrawlt und in Echtzeit ausgelesen wird. Das ist ähnlich wie bei klassischen Rich Snippets: wenn etwas zu lange dauert oder schwer zu parsen ist, bleibt es außen vor.

Inhaltliche Strategien: Semantik, Entitäten und EEAT

Themen ganzheitlich abdecken

In der KI gewinnt Themenautorität (Topical Authority) noch mehr an Bedeutung. LLMs „denken“ in Zusammenhängen. Wenn du ein Thema umfassend behandelst, ist die Chance höher, dass die KI aus deinen Inhalten schöpft, statt sich auf andere Quellen zu stützen.

Das bedeutet: Erstelle ganzheitlichen Content zu deinem Fachgebiet. Decke alle relevanten Facetten, Unterfragen und Perspektiven ab. Diese Strategie nennt man auch Topic Coverage. Statt dich auf ein Keyword zu fokussieren, überlege: Welche Fragen könnte ein Nutzer in diesem Themenbereich an eine KI stellen? Beantworte die Fragen schon auf deiner Seite. KI-Modelle zerlegen komplexe Anfragen oft in mehrere Teilfragen (Query Fan-out) und suchen für jede die beste Antwort. Hast du einen breiten, gut strukturierten Artikel, der mehrere Unterthemen abdeckt, kann es passieren, dass die KI gleich mehrfach bei dir fündig wird; mit verschiedenen Absätzen für verschiedene Teilaspekte. 

Entitäten und Begriffe klären

Arbeite mit klar definierten Begriffen und Entitäten. Entitäten sind die Schlüsselkonzepte (Personen, Orte, Produkte, Fachbegriffe), um die es geht. Benenne sie deutlich und konsistent. Wenn deine Seite beispielsweise über „nachhaltige Mode“ handelt, dann erwähne relevante Entitäten wie Fair Fashion, bestimmte Materialarten (Bio-Baumwolle) oder Zertifikate (GOTS, Fairtrade) im Text. Die KI hat so Ankerpunkte, die sie dem Nutzerkontext zuordnen kann. Außerdem neigen LLMs dazu, bei Definitionsfragen auf prägnante Glossar-ähnliche Abschnitte zurückzugreifen. Es ist daher sinnvoll, kurze Definitionen oder Erklärboxen zu wichtigen Begriffen einzubauen. Ein Glossar oder FAQ-Bereich mit gängigen Fragen zu deinem Thema kann dabei sehr hilfreich sein. Wichtig: Schreibe präzise und verständlich. Kein Fachchinesisch ohne Erklärung, keine schwammigen Aussagen. KI bevorzugt Inhalte, die auf den Punkt kommen und in natürlicher Sprache verfasst sind.

EEAT in der KI-Welt

Google hat mit EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) Qualitätsmaßstäbe gesetzt, die auch im KI-Zeitalter relevant bleiben. Zwar bewertet ein LLM deine Seitenqualität nicht wie der Google-Algorithmus, aber indirekt wirkt EEAT doch: Inhalte von als vertrauenswürdig geltenden Quellen haben höhere Chancen, von KI-Modellen zitiert zu werden. 

So zeigte z.B. eine Analyse, dass die Google AI Overviews bei einer Suche nach den besten Anbietern in einem Bereich vor allem etablierte Marken aufzählen. Diese Seiten waren nicht zufällig ausgewählt; sie hatten sich ihren Autoritätsstatus erarbeitet, u.a. durch hochwertige Inhalte und Erwähnungen. Auch eine Studie von Ahrefs deutet darauf hin, dass der Einfluss von Erwähnungen einer Marke im Web im Zusammenhang mit der Sichtbarkeit der Marke in den AI Overviews zusammenhängt.

Bild: Faktoren für die Sichtbarkeit von Marken in den AI Overviews: Korrelationen. Quelle: Ahrefs

Für dich heißt das: Pflege dein fachliches Ansehen online. Präsentiere deine Erfahrung (Experience) und Expertise, z.B. indem du Autoren mit klarer Vita angibst, über eigene Forschung oder Projekte berichtest und transparent machst, warum man dir glauben kann. Trust entsteht auch durch Offenheit: Nenne Quellen, gib fundierte Zahlen an, korrigiere Fehler offen.

Es kann helfen, zitierfähige Inhalte zu liefern: Wenn du eigene Studien oder Statistiken veröffentlichst, lieferst du der KI potenziell Material, auf das sie sich stützen kann – im besten Fall mit Quellenangabe zu dir. 

Natürliche Sprache und Tone-of-Voice

Ein oft übersehener Punkt: Schreib menschlich und nahe an der Konversation. KI-Modelle wurden auf menschlicher Sprache trainiert. Sie bevorzugen Inhalte, die klingen, als könnte man sie in einem Gespräch verwenden. Steife, unpersönliche Texte wirken weniger attraktiv. Wenn deine Texte hingegen einen dialogischen Ton haben (ohne dabei unseriös zu sein), kann das helfen. Beispielsweise könntest du in einem Ratgeberartikel rhetorische Fragen stellen und dann beantworten; genau wie es ein Nutzer im Chat tun würde. Oder du leitest Abschnitte mit Formulierungen ein wie „Zusammengefasst heißt das:“. Solche Phrasen signalisieren der KI eine Struktur (hier kommt eine Zusammenfassung).

Auch Bullet-Point-Listen auf deiner Website können sinnvoll sein. In vielen Fällen lieben KI-Modelle Aufzählungen, weil sie prägnant Informationen extrahieren können. Eine gut formatierte Liste mit Vor- und Nachteilen oder Schritten könnte 1:1 in einer KI-Antwort landen. Allerdings gilt hier wie auch bei anderen Punkten: Einsatz in Maßen und nur dort, wo es wirklich passt. Wenn der komplette Artikel nur aus Listen von Bullet Points besteht, ist er nicht mehr gut lesbar und verfehlt damit seinen Zweck.

Strukturelle Klarheit: Chunking, Listen und Tabellen

Chunking

Unter Chunking versteht man, Inhalte in logisch abgeschlossene Blöcke zu gliedern. Für KI-Optimierung ist das essenziell. Denk daran: LLMs suchen nach dem einen Absatz, der genau die Teilfrage beantwortet, die sie gerade beantworten müssen. Also sollten deine Absätze jeweils einen klaren Fokus haben. Nutze Zwischenüberschriften (H2, H3) großzügig, um Themenabschnitte abzutrennen. Jeder Abschnitt sollte idealerweise eine Kernaussage oder Teilfrage behandeln. So kann die KI gezielt genau diesen Abschnitt ziehen, ohne Kontext drumherum zu verlieren. Ein längerer Guide-Artikel könnte z.B. 10 Unterüberschriften mit spezifischen Fragen haben: perfekt für eine KI, die genau diese 10 Fragen je nach Bedarf beantworten will. Auch innerhalb längerer Texte gilt: Wichtige Infos an den Anfang. KI generiert oft auf Basis des Anfangs eines Absatzes (der Rest könnte abgeschnitten werden). Platziere also Kernaussagen möglichst gleich zu Beginn eines Absatzes, danach kannst du Details oder Beispiele ausführen.

Listen und Aufzählungen

Wie schon erwähnt, mögen KI-Systeme Listen, weil sie strukturiert sind. Wenn es zum Inhalt passt, verwende nummerierte Schritte (für Anleitungen etwa) oder Bullet-Lists (für Vorteile, Tipps, Features etc.). Ein How-to-Artikel über das Umtopfen von Pflanzen könnte z.B. eine Schritt-für-Schritt-Liste enthalten. Fragt nun ein Nutzer die KI „Wie topfe ich meine Pflanze um?“, besteht die Chance, dass das Modell genau diese Liste ausliest und sinngemäß wiedergibt, ggf. sogar mit Nennung der Quelle. Gleiches gilt für Listen mit Vor- und Nachteilen, Checklisten, Zutatenlisten bei Rezepten usw. Achte dabei darauf, dass jeder Punkt in der Liste verständlich für sich ist. Schreibe also nicht „Schritt 1: Das Werkzeug vorbereiten“ ohne Kontext, sondern eher „Schritt 1: Bereite das benötigte Werkzeug (Schaufel, neue Erde, Topf) vor“. So versteht die KI auch isoliert, worum es geht.

Tabellen und Vergleichstabellen

Tabellen sind hervorragende semantische Blöcke. Sie bündeln Daten zu einem Thema in strukturierter Form. Frag mal ChatGPT nach einem Produktvergleich: Häufig wird die Antwort in tabellarischer Form geliefert, z.B. Spalten mit Eigenschaften. Wenn du auf deiner Seite Vergleichstabellen (Produkt A vs. Produkt B) hast oder Übersichts-Tabellen mit wichtigen Kennzahlen, kann das von KI-Modellen direkt übernommen oder ausgewertet werden. Perplexity und Bing zeigen in ihren Antworten teils tatsächlich Ausschnitte von HTML-Tabellen als Zitat. 

Eine gut gestaltete Tabelle mit aussagekräftigen Zeilen-/Spaltenüberschriften und vollständigen Einträgen bietet der KI einen einfachen Extrakt. Zudem signalisieren Tabellen Faktendichte. Genau, was KI liebt, denn es will ja präzise Antworten liefern.

Semantische Auszeichnung

Darüber hinaus kannst du inhaltliche Elemente semantisch kennzeichnen, z.B. <strong> für wichtige Begriffe, <q> oder <blockquote> für Zitate, <aside> für Hintergrundinfos. Ob LLMs diese HTML-Tags berücksichtigen, ist ungewiss, aber es kann nicht schaden.

Wichtig ist: Versuche, Themenwechsel im Content klar zu trennen. Ein Artikel über Ernährung sollte z.B. separate Abschnitte für Proteine, Kohlenhydrate, Fette haben; nicht alles in einem Fließtext vermengen. Die KI könnte sonst einen falschen Absatz erwischen. Besser ist, wenn jeder Abschnitt in sich geschlossen Sinn ergibt.

Plattform-Besonderheiten: Google AI Overviews, ChatGPT, Gemini & Co.

Nicht jede KI-Plattform arbeitet gleich. Ein paar wichtige Unterschiede und Eigenheiten der gängigen Systeme:

Google AI Overviews zeigen eine zusammenfassende Antwort meist oberhalb der klassischen Ergebnisse. Diese Antwort wird aus mehreren Quellen generiert. Google greift hier stark auf seinen bestehenden Index und Ranking zurück. Tendenziell werden also Seiten genutzt, die ohnehin für das Thema relevant ranken (plus eventuell ein paar Hidden Gems von Seite 2 oder 3, manchmal auch Seiten, die nicht in den Top-100 der organischen Suchergebnisse ranken).

Bild: 

Google AI Overviews und lokale Suchanfrage

Interessant ist, dass Google scheinbar auch Ko-Zitations-Muster nutzt. Das heißt, Branchenpopularität spielt hinein, zum Beispiel, wenn unterschiedliche Websites einander erwähnen.

Für dich bedeutet das: Backlinks und Erwähnungen in deinem Themengebiet bleiben wichtig. Wenn du in „Best of“-Listen anderer auftauchst oder oft referenziert wirst, steigert das die Chance, dass Google dich in den AI Overviews nennt. Technisch solltest du zudem Featured-Snippet-optimiert bleiben: Klare Absätze, die typische W-Fragen beantworten, haben gute Chancen, in die AI Overviews übernommen zu werden. Google wird wohl weiterhin zuverlässige, strukturierte Inhalte bevorzugen, wie auch bisher bei Featured Snippets und Knowledge Panels.

ChatGPT Search

Fast 90 Prozent der Zitate von ChatGPT stammen laut einer Studie aus Suchergebnissen jenseits der Top-20-Rankings. Für dich ist das eine gute Nachricht: Selbst wenn du nicht Platz 1 bei Google belegst, kannst du dennoch von der KI gefunden werden, wenn deine Inhalte hochrelevant zu einer Teilfrage sind. ChatGPT neigt auch dazu, teils ausführlicher zu antworten und verschiedene Facetten abzudecken, was bedeutet: Es könnte Ausschnitte aus mehreren Seiten kombinieren. Deine Seite könnte also vielleicht für den ersten Teil der Antwort herangezogen werden, und eine andere Quelle für den zweiten. Es lohnt sich, unterschiedliche Aspekte eines Themas abzudecken, um so in verschiedenen Antwortteilen aufzutauchen.

Perplexity & andere AI-Suchbots

Perplexity.ai ist eine KI-Suchmaschine, die immer Quellen angibt. Sie tendiert oft dazu, autoritative Seiten (Wikipedia, große News-Seiten, StackExchange etc.) zu bevorzugen. Aber auch spezialisierte Blogs und Nischenwebsites können auftauchen, wenn sie die Frage exakt beantworten. Perplexity zeigt manchmal kleine Passagen mit dem Link daneben. Hier zahlt es sich aus, Fragen genau zu antizipieren und zu beantworten: Ein Q&A-Format auf deiner Seite könnte quasi 1:1 so von Perplexity präsentiert werden. Perplexity nutzt unter anderem den Bing Websuche-Index, d.h. klassisches SEO (Indexierung, gute Onpage-Optimierung) bildet eine wichtige Grundlage.

Unterschied zum klassischen SEO: Ranking war gestern, KI ist anders

Nachdem wir nun viel über Methoden gesprochen haben, lassen wir die Veränderungen nochmal Revue passieren: Was unterscheidet SEO für KI von der klassischen SEO? Hier die wichtigsten Punkte:

Vom Ranking zur Erwähnung

Früher war das Ziel Platz 1 auf der SERP, heute ist das Ziel, Teil der Antwort zu sein. Es gibt bei einer KI-Antwort keine sichtbare Rangliste von 1 bis 10 mehr. Deine Seite taucht entweder als Zitat/Referenz auf – oder gar nicht. Die Sichtbarkeit qualitativ: Vielleicht nennt die KI deinen Brand im Fließtext (ohne Link), vielleicht zeigt sie einen Absatz aus deiner Seite mit Link, vielleicht fließt dein Inhalt unsichtbar in die Antwort ein, ohne dass es jemand merkt. Erfolg misst sich daher in Referenz- oder Erwähnungsraten: Wie häufig zitiert oder nennt die KI meine Inhalte in Antworten? Das ist ein völlig neuer KPI, der aber enorm wichtig wird. Eine hohe „Reference Rate“ bedeutet, die KI mag deinen Content und nutzt ihn gerne.

Query Fan-Out statt Single Query

Angesprochen haben wir es bereits: Wo die klassische Suche versucht, eine Liste der besten Treffer für eine Suchanfrage zu liefern, zerlegt eine KI eine Suchanfrage in mehrere Unterfragen. Beispiel: Aus „Was ist das beste Auto für Familien?“ könnte intern eine KI machen: „beste Autos 2025“, „Auto Safety Ranking“, „Auto Vergleich Tabelle“ usw., und all diese Ergebnisse parallel auswerten (Fan-out) um dann das Beste aus allem zusammenzuführen (Fan-in). 

Das nachfolgende Diagramm ist ein Ausschnitt aus einem Google Patent, das zeigt, wie im AI Mode die Ergebnisse erzeugt werden. Bestandteil dessen ist Query Fan-Out, also das Zerlegen der Anfrage in mehrere Suchen.

Bild: 

Google AI Mode: Patent zeigt, wie Ergebnisse erzeugt werden

Für Content bedeutet das: Du könntest mit Teilaspekten punkten, auch wenn du nicht die gesamte Frage abdeckst. Vielleicht hast du keinen Artikel „Die besten Autos für Familien“, aber eine Tabelle zur Sicherheitsbewertung. Dann verwendet die KI deine Tabelle sowie andere Infos von anderen Seiten. Andersherum reicht es nicht mehr, nur eine Facette abzudecken, wenn du komplett dominieren willst: Du solltest idealerweise mehrere Unterthemen abdecken, damit du bei mehreren Fan-Out-Subqueries als Treffer erscheinst. SEO war früher manchmal „eine Seite pro Keyword“. KI-SEO ist eher „eine richtig gute Seite pro Themencluster, die so viele Fragen wie möglich beantwortet“.

Multi-Source-Antworten und Antwortrollen

In der klassischen SEO hat jeder Treffer auf der Suchergebnisseite seine eigene Info. In der KI-Antwort dagegen mischen sich oft mehrere Quellen. Das führt dazu, dass verschiedene Seiten unterschiedliche Rollen in der Antwort spielen. Ein Beispiel: „Sollte ich in Kryptowährung X investieren?“ Die KI zieht vielleicht einen Satz von Seite A (Definition von Kryptowährung X), dann Daten von Seite B (aktueller Kurs, Volatilität), und eine Meinung von Seite C (Expertenfazit). Jede Quelle trägt einen Teil bei. Deine Seite muss also nicht alles liefern, aber sollte mindestens ein wertvolles Puzzleteil anbieten, um relevant zu sein. Überlege bei deinen Inhalten: Welche Rolle könnte mein Content in einer komplexen Antwort spielen? Bist du der Datenlieferant mit einer einzigartigen Statistik? Bist du der Erklärer, der Begriffe definiert? Oder bist du der Erfahrungsbericht, der als Beispiel herangezogen wird? Welche Search Intents willst du bedienen?

Spiel diese Stärken bewusst aus. Es hilft auch, unterschiedliche Content-Typen auf deiner Seite zu kombinieren (Daten, Erklärung, Meinung), sodass die KI theoretisch mehrere Bausteine bei dir findet.

Situative und personalisierte Sichtbarkeit

In der KI-Suche sind mehr Dynamik und Personalisierung im Spiel. Wo Google früher jedem Nutzer sehr ähnliche Ergebnisse zeigte (ausgenommen Standort/Verlauf), können KI-Antworten stark variieren. Sie sind also, wie oben bereits beschrieben, nicht vorhersehbar und damit nicht deterministisch. 

Für Websites bedeutet das: Deine Sichtbarkeit kann davon abhängen, wer fragt und in welchem Kontext gefragt wird. Vielleicht nennt die KI deine Marke nur gegenüber Nutzern, die bereits gewisse Präferenzen gezeigt haben, z.B. weil sie in früheren Fragen technische Antworten bevorzugten. Oder die KI passt die Antwort an die Region/Kultur an. Kurz: Sichtbarkeit wird situativer. Das macht es schwieriger, pauschal zu sagen „Ich ranke auf Position X“. Du musst eher breit präsent sein und verschiedene Kontexte adressieren, um insgesamt oft vorzukommen.

Fragst du die gleiche Frage zehnmal, könntest du zehn unterschiedliche Antworten erhalten. Das ist anders als bei Google, wo bei gleichen Parametern meistens die gleichen Ergebnisse geliefert werden. Diese Variabilität erschwert die Erfolgsmessung. Du kannst dich nicht auf einen einzigen Test verlassen, sondern müsstest viele Stichproben nehmen, um zu sehen, ob du „im Schnitt“ oft erwähnt wirst.

Zum Glück entstehen hier neue Tools: Es gibt spezialisierte Lösungen, die automatisiert viele Anfragen an ein LLM stellen und auswerten, wie oft eine Marke erscheint. Auch etablierte SEO-Tools reagieren: Das Brand Radar von Ahrefs kann bereits Markenerwähnungen in den Google AI Overviews tracken, und Semrush bietet ein AI Toolkit für ähnliche Zwecke. Auch in Sistrix ist mittlerweile erkennbar, für welche Keywords Google AI Overviews ausspielt und für welche Suchanfragen eine Website in den AI Overviews erscheint bzw. erschienen ist. 

Bild: Präsenz des Spiegel in den AI Overviews - Ansicht aus Sistrix

In der Google Search Console wirst du diese Infos nicht sehen, denn Google mischt die Daten aus den AI Overviews und dem AI Mode unter die Daten der klassischen Suche.

Traffic und Funnel-Veränderung

Ein Phänomen im KI-Zeitalter ist, dass klassische Traffic-Kurven trügerisch werden. Viele Nutzer klicken nicht mehr auf den Link in einer KI-Antwort, merken sich aber den Namen. Sie kommen später direkt oder per Marken-Suche auf eine Seite. Das führt dazu, dass organischer Such-Traffic sinken kann, während Direct Traffic und Brand Searches steigen, ohne dass du auf den ersten Blick den Zusammenhang siehst. 

Wir müssen also umdenken, was Erfolg heißt: Brand Visibility ist mindestens so wichtig wie klassischer SEO-Traffic. Es geht darum, in den Köpfen stattzufinden, nicht nur in Klickstatistiken. Analysiere deshalb deine Daten daraufhin: Stabiler Direct Traffic trotz sinkender SEO-Klicks? Mehr Sales, weil Kunden die Marke aus KI-Tools wie ChatGPT kennen? Solche Indikatoren deuten auf KI-Erfolg hin

Markenpräsenz vor Website-SEO

Generative KI interessiert sich nicht für deine Domain Authority an sich, sondern sie arbeitet anhand von Inhalten und Konzepten. Deine Marke als Konzept wird wichtiger als die Website. Wenn ein LLM gelernt hat, dass deine Marke ein Experte in Bereich X ist, wird es dich viel eher in Antworten erwähnen, völlig egal ob du nun die meisten Backlinks hast oder nicht. Das haben einige SEO-Experten so formuliert: 

Brands matter more than websites in LLMs. 

Nutzer könnten Antworten bekommen, ohne je deine Website zu besuchen, daher musst du als Entität etabliert sein. Branding und SEO verschmelzen hier. Aufgabe: Baue deine Marke als Synonym für dein Thema auf. Im Grunde eine klassische Branding-Aufgabe, aber digital: Wenn überall positive, konsistente Infos über dich kursieren (Presse, Social, andere Websites), steigt deine digitale Autorität. KIs greifen das auf. Sie empfehlen ja auch heute schon z.B. bekannte Marken mehr, weil sie in den Trainingsdaten entsprechend oft als Lösung erwähnt wurden. Für dich heißt das: SEO für KI ist teamübergreifend. PR, Content, Social Media, alle arbeiten an der digitalen Präsenz mit. 

Schneller Wandel, experimentelle Phase

Zuletzt der wohl frustrierendste Unterschied: Alles ist im Fluss. Bei Google Updates konnte man früher mit Erfahrung erahnen, was zu tun ist; die Änderungen kamen iterativ. Bei KI-Modellen hingegen ändert ein einziges Modell-Update vielleicht fundamental, wie Inhalte verarbeitet werden. Strategien, die heute funktionieren, könnten in 6 Monaten überholt sein. Wir sind in einer Experimentierphase wie in den frühen SEO-Jahren. Das erfordert von uns eine gewisse Agilität und Offenheit. Versuche, nicht in alten Mustern zu verharren („Wir haben immer Keyword X optimiert, das muss klappen!“), sondern teste Neues. Setze Hypothesen auf („Wird meine Seite öfter genannt, wenn ich ein Glossar hinzufüge?“) und prüfe es. Die Schule von gestern greift morgen vielleicht nicht mehr – aber genau darin liegt auch die Chance: Viele zögern noch, du kannst mit Experimenten vorausgehen.

Kurz: Klassisches SEO-Wissen bildet das Fundament, aber die Spielregeln haben sich verschoben. Anstatt stumpf Rankings zu verfolgen, musst du ganzheitlich in „KI-Sichtbarkeit“ denken. Auf tausend und einer möglichen Antwortbühnen präsent sein, nicht nur auf einer statischen Ergebnisseite.

Praxis-Tipps: AI Visibility aufbauen, testen und messen

Wie kannst du schon heute anfangen, deine Sichtbarkeit in KI-Systemen aufzubauen und zu überprüfen? Hier einige konkrete Tipps aus der Praxis:

Zunächst solltest du eine Bestandsaufnahme machen: Frage selbst diverse KI-Systeme nach deinen Kern-Themen. Zum Beispiel: „Was ist [Themenbereich deines Geschäfts]?“, „Beste Anbieter für [deine Dienstleistung]“, „Empfehlung [Produktkategorie]“. Schau, ob und wie du auftauchst. Wird deine Marke erwähnt? Zitieren sie vielleicht sogar Text von deiner Seite? Das gibt dir ein Gefühl, wo du stehst. Dokumentiere die Ergebnisse, aber denk daran, dass sie schwanken können.

Parallel lohnt ein Blick in deine Web-Analytics mit neuer Brille: Siehst du einen Anstieg an Direktzugriffen oder Marken-Suchanfragen, ohne dass du Werbekampagnen hattest? Sagen oder schreiben Kunden vermehrt: „Hab euch über ChatGPT kennengelernt“? Solche weichen Signale sind Indizien, dass KI bereits für Traffic sorgt – nur indirekt.

Um systematischer zu testen, kannst du Tools nutzen, die es erlauben, automatisiert KI-Abfragen durchzuführen. Einige SEO-Suiten experimentieren mit KI-SERP-Simulationen. Es gibt auch freie Community-Tools, in die man eine Liste von Fragen eingibt und Antworten aus ChatGPT & Co. bekommt, um nach Referenzen zu suchen. Wenn du technisch versiert bist, könntest du sogar beispielsweise über die APIs von OpenAI etliche Suchanfragen abfeuern. Wichtig ist, Muster zu erkennen: Taucht ein bestimmter Mitbewerber ständig in den Antworten auf? Warum könnte das so sein (haben sie vielleicht viele Glossare oder einzigartige Daten? Daraus lernst du.

Wahrscheinlich wirst du bei der Umsetzung priorisieren müssen. Niemand kann auf einen Schlag seine gesamte Website umbauen. Ein guter Ansatz: Starte mit den Seiten, die für dich am wichtigsten sind (Money Pages, meistbesuchte Artikel, Top-Kategorien). Optimiere dort technisch (llms.txt einbinden, Schema ergänzen etc.) und inhaltlich (Struktur verbessern, interne Links, FAQs hinzufügen, etc.) als Pilotprojekt. Dann beobachte, ob sich im KI-Kontext etwas tut.

Vergiss auch nicht die Content-Auffrischung: Halte deine Inhalte up-to-date. KI tendiert dazu, nach aktuellem Stand zu antworten und bevorzugt Quellen, die aktuell wirken. Wenn deine Seite veraltet ist, könnte die KI sie links liegen lassen. Regelmäßige Updates signalisieren: Hier lohnt es sich reinzuschauen.

Sehr wertvoll können auch eigene KI-Tools sein: Experimentiere mal damit, ob du kleine Chatbots oder Q&A-Widgets auf deiner Seite einsetzen kannst (es gibt mittlerweile GPT-Plugins für Websites). Warum? Zum einen bietest du deinen Usern einen Service, zum anderen sammelst du Daten, welche Fragen Leute zu deinem Content stellen. Diese Insights kannst du nutzen, um wiederum deine Inhalte besser auf typische Fragen auszurichten – ein Kreislauf.

Checkliste: Kernmaßnahmen für KI-Sichtbarkeit

Zum Abschluss dieses Abschnitts eine kurze Checkliste mit den wichtigsten Maßnahmen, die du direkt anpacken kannst:

• KI-Crawling erlauben: Prüfe deine robots.txt und Meta-Tags. Erlaube bekannten KI-Crawlern (z.B. GPTBot) den Zugriff, damit deine Inhalte in Trainingsdaten und Live-Antworten gelangen können.
• LLMs.txt implementieren: Lege eine llms.txt im Root deiner Website an oder nutze ein SEO-Plugin dafür. Liste dort deine wichtigsten Seiten, aktuelle Inhalte und alle Bereiche, die KI unbedingt sehen soll. Das ist deine Landkarte für generative Systeme - vergleichbar mit einer XML-Sitemap für Google.
• Wichtige Inhalte strukturiert anbieten: Verwende HTML-Strukturen wie <h1>-<h3> für Überschriften, <p> für Absätze, Listen <ul>/<ol> und Tabellen für Daten. Mache es der KI leicht, Antworten als Chunk zu entnehmen, z.B. indem ein H2 genau einer typischen Frage entspricht.
• Entitäten & Schema nutzen: Markiere Schlüsselbegriffe und Entitäten klar im Text. Nutze schema.org-Markup (FAQ, HowTo, Product, Organization etc.), um maschinenlesbare Infos bereitzustellen. So versteht die KI Kontext und kann Fakten sicherer zuordnen.
• Content umfassend, aber segmentiert erstellen: Decke pro Seite ein ganzes Themencluster ab, aber segmentiere es in logische Abschnitte. Jede Unterfrage erhält ihren eigenen Abschnitt mit klarer Antwort. So wirst du zum One-Stop-Content für Query Fan-outs.
• FAQ und Glossar bereitstellen: Beantworte gängige Fragen zu deinem Thema in einem FAQ-Bereich. Erkläre Begriffe in einem Glossar. Solche Inhalte werden oft 1:1 von KI-Modellen für entsprechende Fragen herangezogen, inklusive möglicher Quellenangabe.
• Daten und Original-Research einbauen: Wenn möglich, veröffentliche eigene Statistiken, Umfragen oder Case Studies. Einzigartige Datenpunkte erhöhen deine Attraktivität als Quelle. KIs zitieren gerne konkrete Fakten. Du kannst sie liefern. 
• EEAT Signale stärken: Präsentiere Autorschaft, Erfahrung und Vertrauenswürdigkeit offen auf der Seite (Autorenprofile, Referenzen, Qualitätsnachweise). So erkennt auch eine KI (direkt oder indirekt), dass hier Expertise am Werk ist, was die Chancen auf Berücksichtigung steigert.
• Brand-Kontext pflegen: Sorge dafür, dass deine Brand online positiv und konsistent erwähnt wird. Presseartikel, Gastbeiträge, Social Media und mehr: Alles trägt zum Wissensbild  der KI über dich bei. Ziel: Die KI soll deine Marke mit deinem Thema automatisch verbinden (Stichwort Ontologie).
• Monitoring einrichten: Nutze Tools (Ahrefs, Semrush, Sistrix etc.) oder eigene Analysen, um dein Auftauchen in KI-Antworten zu verfolgen. Achte in Google Analytics auf indirekte Effekte (mehr Direct Traffic, verändertes Nutzerverhalten). So merkst du, ob deine KI-SEO-Maßnahmen fruchten.

Diese Checkliste ist kein starres Regelwerk – die Prioritäten können je nach Website variieren. Aber sie bietet einen Leitfaden, wo du konkret ansetzen kannst, um sofort loszulegen.

Digital Authority Management und Brand-Kontextsteuerung

Kommen wir zum strategischen Big Picture hinter SEO für KI: die digitale Autorität deiner Marke und wie du sie gezielt steuern kannst. In einer Welt, in der KI-Modelle Antworten generieren, wird es immer wichtiger, nicht nur auf der eigenen Website „ordentlich“ zu sein, sondern als Marke im ganzen digitalen Raum präsent und vertrauenswürdig zu wirken.

Digital Authority Management (DAM) ist der Begriff, den einige Experten wie Olaf Kopp dafür prägen. Er bedeutet nichts anderes, als das Zusammenspiel aus klassischer SEO, Content-Marketing, PR, Social Media und Branding ganzheitlich zu managen, um deine Autorität in den Augen von Suchmaschinen und KI-Systemen zu maximieren. Warum jetzt dieser integrative Ansatz? Weil KI die Grenzen verwischt: Ob die Information über dein Unternehmen von deiner eigenen Website kommt, von einem Zeitungsartikel, einem Branchenverzeichnis oder Social-Media-Profil - für das Sprachmodell zählt all das zusammen. Es baut sich aus allen verfügbaren digitalen Spuren ein Bild, wer du bist und wofür du stehst. Dieses „Modell in der KI“ von deiner Marke entscheidet dann, ob und wie du in Antworten auftauchst.

Die Kernfragen, die du dir stellen solltest, lauten: Wofür soll meine Marke inhaltlich stehen? Welche Attribute und Werte sollen mit ihr verknüpft sein? Und wo im digitalen Kosmos müssen wir präsent sein, damit die KI das genauso lernt?

Brand-Kontextsteuerung nennt Olaf Kopp das gezielte Managen solcher Markenassoziationen. Praktisch heißt das z.B.: Definiere einen semantischen Kern für deine Marke. Wenn du z.B. ein IT-Sicherheitsunternehmen bist, möchtest du vielleicht mit „Cybersecurity“, „Innovation“ und „Vertrauen“ verbunden werden. Diese Kernbegriffe und -themen solltest du überall betonen; auf deiner Website, in Pressemitteilungen, in deinem LinkedIn-Profil, in Whitepapern etc. Sorge für konsistente Botschaften: Immer wenn deine Marke auftaucht, werden auch diese Kernthemen genannt. So entstehen in den Trainingsdaten der KI stabile Verknüpfungen. Die KI „lernt“ quasi: Marke X = Experte für Y.

Weiterhin geht es darum, Attribut-Konsistenz herzustellen. Wenn du möchtest, dass deine Firma als „innovativ und kundenfreundlich“ gilt, dann verbreite Inhalte, die das unterstreichen, wie z.B. Studien über neue Tech-Entwicklungen (für Innovation) und positive Kundenbewertungen oder Fallstudien (für kundenfreundlich). KIs werten auch Stimmungen und Adjektive aus dem Web aus (Sentiment Analysis). Viele positive Erwähnungen deiner Marke in Zusammenhang mit bestimmten Qualitätsmerkmalen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass KI dich positiv darstellt oder empfiehlt.

Digital Authority Management heißt auch, die verschiedenen Bereiche zu synchronisieren. Deine Marketing-Abteilung sollte verstehen, welche Inhalte in Blogs/auf der Webseite gebraucht werden, um Autorität aufzubauen (z.B. Deep Dives, Tutorials, Glossare). Dein PR-Team sollte gezielt darauf hinarbeiten, dass deine Experten in Branchenpublikationen zitiert werden oder Gastartikel platzieren – denn externe vertrauenswürdige Quellen untermauern deine Autorität. Das Social-Media-Team sollte wichtige Content-Pieces nutzen, um ihnen Reichweite zu verschaffen (vielleicht werden sie dann verlinkt, was wieder in die SEO einzahlt). Sogar Sales und Kundensupport haben einen Anteil: Durch Kundenfeedback, Bewertungen, Case Studies liefern sie Content, der wiederum die Glaubwürdigkeit steigert. In manchen Unternehmen denkt man jetzt schon über die Rolle eines „Digital Authority Managers“ nach: jemand, der genau diese Fäden in der Hand hält und abteilungsübergreifend für konsistente digitale Präsenz sorgt

Ein hilfreiches Konzept ist hierbei die AI-Visibility-Pyramide. 

• Stufe 1: Qualität der Inhalte, denn ohne hochwertigen, nützlichen Content läuft gar nichts. 
• Stufe 2: Struktur-Optimierung, also technische und formale Aspekte.
• Stufe 3: semantische Optimierung, sprich Entitäten, Themen-Abdeckung, interne Verlinkung etc., um ein konsistentes Bedeutungsnetz zu schaffen. 
• Stufe 4: Authority Building, also das klassische EEAT, Reputation, Backlinks, Erwähnungen. 
• Stufe 5: Context Management, also die bewusste Steuerung, wie die KI deine Marke kontextualisiert. Alle diese Ebenen zusammen ergeben die Gesamtstrategie. 

Bild: AI Visibility Pyramide

Du kannst diese Pyramide als Orientierung nehmen, wo du vielleicht noch Lücken hast. Zum Beispiel: Top-Content vorhanden (Stufe 1), sauber strukturiert (Stufe 2), thematisch gut abgedeckt (Stufe 3), aber es mangelt noch an externen Signalen (Stufe 4) – dann weißt du, Fokus auf PR/Linkbuilding. Oder du hast viel Presse (Stufe 4), aber deine eigenen Inhalte sind unstrukturiert (Stufe 2) – dann erstelle bessere Landing Pages, bevor du noch mehr Presse anschiebst.

Das Schöne ist, dass diese Arbeit an digitaler Autorität nicht umsonst ist, selbst wenn KI morgen anders funktionieren sollte. Eine starke Marke mit guter Reputation gewinnt auch bei jeder klassischen Suche und trägt zu echten Kundenvertrauen bei. Es zahlt sich also doppelt aus, hier zu investieren.

Zusammengefasst: Digital Authority Management bedeutet, strategisch dafür zu sorgen, dass deine Marke  und Kernthema in der digitalen Welt eine untrennbare Einheit bilden. Du steuerst den Kontext mit konsistenten Inhalten und Botschaften über alle Kanäle. So stellst du sicher, dass KI-Systeme dich als relevante Autorität erkennen und bevorzugt berücksichtigen.

Fazit: Pionier sein zahlt sich aus

Wir stehen erst am Anfang einer neuen Ära. Viele Fragen sind noch offen und es gibt keine Garantien. Doch die Geschichte lehrt uns: Frühe Investitionen in neue Technologien und Trends zahlen sich langfristig aus. Genauso wie Unternehmen, die schon 2001 auf SEO gesetzt haben, ein Jahrzehnt Vorsprung hatten, können jene, die heute auf SEO für KI setzen, morgen die Nase vorn haben.

Ja, es erfordert Experimentierfreude und einen langen Atem. Man wird nicht sofort mit Besuchermassen belohnt, und manches ist Trial-and-Error. Aber während andere vielleicht abwarten, kannst du wertvolle Erfahrungen sammeln, Daten auswerten und deine Strategie anpassen. Du baust gewissermaßen jetzt schon dein Fundament in den KI-Systemen auf; etwas, das Mitbewerber später nicht einfach kaufen oder kopieren können, weil es organisch gewachsen ist.

Denke auch daran: KI-Integrationen werden eher zunehmen. Ob in Sprachassistenten, Auto-Navigation, Smart-Home-Geräten oder Unternehmenssoftware: Überall könnten künftig generative Modelle Empfehlungen und Antworten liefern. Wer dann in diesen „unsichtbaren Suchergebnissen“ präsent ist, gewinnt das Vertrauen der Kunden und Aufmerksamkeit, ohne dass diese überhaupt traditionelle Suchmaschinen bemühen. Diesen Vorsprung in der Markenwahrnehmung gilt es anzustreben.

Abschließend sei gesagt: SEO für KI ist kein Ersatz für klassische SEO, sondern dessen spannende neue Erweiterung. Es fordert uns, über den Tellerrand hinauszublicken, ganzheitlich in Inhalten und Marken zu denken und immer am Puls der Technik zu bleiben. Das mag einschüchternd sein, aber es ist auch unglaublich inspirierend. Wann gab es das letzte Mal die Chance, Optimierungs-Neuland zu betreten und die Regeln mitzugestalten?

Also, hab Mut zur Veränderung. Wenn du heute damit beginnst, deine Website und Marke fit für ChatGPT, Google Gemini & Co. zu machen, legst du den Grundstein für morgen. Die Investition in Wissen, Anpassung und Qualität zahlt sich aus, denn die Konkurrenz schläft vielleicht noch, aber die KI sicher nicht. Die Zukunft der Suche gehört denen, die sie frühzeitig formen!

FAQ zu KI SEO und LLMO

Was ist der Unterschied zwischen SEO und LLMO/GEO?

Klassische SEO zielt auf Rankings in Suchmaschinen-Listen ab, während LLMO bzw. GEO darauf abzielen, in generativen KI-Antworten als Quelle oder Erwähnung aufzutauchen. Das erfordert neben den bekannten SEO-Basics vor allem semantisch klar strukturierten Content und Markenautorität.

Muss ich KI-Crawlern Zugriff auf meine Website geben?

Ja, wenn du in KI-Antworten erscheinen willst, sollten GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot & Co. nicht per robots.txt blockiert werden; nur zugängliche Seiten kommen als Referenz infrage. Sensible Bereiche kannst du weiterhin selektiv ausschließen.

Wofür ist eine llms.txt-Datei gut?

llms.txt dient als Wegweiser für KI-Crawler: Du listest dort gezielt wichtige URLs, aktuelle Artikel oder API-Endpoints, damit KI-Systeme die relevanten Inhalte schnell finden. Das erhöht die Chance, dass genau diese Quellen in Antworten verwendet werden.

Welche Content-Formate funktionieren am besten für KI-Sichtbarkeit?

Klar gegliederte FAQs, How-To-Schritte, Glossare, Tabellen und originale Datensätze lassen sich von KI-Modellen besonders leicht extrahieren. Kombiniere sie mit ausführlichem Fließtext, damit dein Artikel sowohl Breite als auch Tiefe bietet.

Wie messe ich meinen Erfolg in KI-Systemen?

Beobachte Markenerwähnungen in AI-Overviews, ChatGPT-Quellenangaben oder Perplexity-Antworten und tracke indirekt steigende Brand-Searches bzw. Direct Traffic. Spezialisierte Tools wie Ahrefs Brand Radar oder Semrush AI-Toolkits helfen, solche Daten systematisch zu erfassen.

Spielt EEAT für KI-Antworten noch eine Rolle?

Unbedingt: KI-Plattformen bevorzugen verlässliche, autoritative Quellen, weil sie Halluzinationen minimieren müssen. Klare Autorenangaben, Fachreferenzen und transparente Quellenangaben stärken daher auch im KI-Kontext deine Chance auf Zitation.

Kann ich auch ohne Top-Ranking in Google von KI profitieren?

Ja, denn generative Systeme wählen Absätze nach semantischer Relevanz, nicht nur nach SERP-Position; selbst Seiten auf Seite 2 können so als Zitat auftauchen. Entscheidend ist, dass dein Text exakt eine Teilfrage beantwortet und technisch sauber erreichbar ist.

Welche Rolle spielen Entitäten bei KI SEO?

Entitäten (Personen, Marken, Objektze, Konzepte) sind die semantischen Knotenpunkte, an denen KI Informationen verknüpft. Wenn du sie konsistent benennst und mit Kontext anreicherst (Schema.org, Wikidata), wird deine Marke im Wissensnetz der Modelle verankert.

Wie gehe ich mit der schnellen Veränderung der KI-Algorithmen um?

Setze auf kontinuierliches Monitoring, kleine Iterationszyklen und experimentiere bewusst mit neuen Formaten oder Prompt-Tests. Wer früh lernt und flexibel anpasst, kann sich in der aktuellen Goldgräberphase einen dauerhaften Vorsprung sichern.

Bleibt klassisches SEO trotzdem wichtig?

Ja, denn der KI-Unterbau basiert weiterhin auf Such-Indizes und Link-Graphen; sauberer Code, schnelle Ladezeiten und hochwertige Backlinks bleiben Grundvoraussetzung. KI-Optimierung erweitert diese Basis um semantische Tiefe, Struktur und Markenautorität.