ChatGPT Search, Perplexity, Claude, Google AI Overviews – KI-Assistenten beantworten zunehmend Fragen direkt, statt zu zehn Suchergebnissen zu führen. Wer als Unternehmen zitiert oder erwähnt werden will, muss seine Website anders aufbauen als nur für klassisches Google-SEO.
Was sich gegenüber klassischer SEO unterscheidet
- KI-Modelle ziehen kurze, klar formulierte Aussagen vor – keine SEO-aufgeplusterten Texte.
- Strukturierte Inhalte (Listen, FAQ, Zwischenüberschriften) werden bevorzugt zitiert.
- Quellen mit Autorität (eigene Domain, klares Unternehmensprofil) erscheinen häufiger.
- JSON-LD-Schemas helfen Modellen, Inhalte korrekt zuzuordnen.
Drei konkrete Maßnahmen für Websites
Erstens: Eine llms.txt im Root anlegen, die Schlüsselseiten und Themen kuratiert auflistet. Zweitens: Wichtige Antworten in einem Satz formulieren und mit klarer Überschrift ankündigen. Drittens: Eine Über-uns-Seite mit klarer Beschreibung des Unternehmens, der Standorte und der Spezialisierung – Modelle nutzen das als Reverenzpunkt.
Was nicht funktioniert
- Versteckte Texte oder Keyword-Spam – KI-Modelle erkennen das mittlerweile zuverlässig.
- AI-generierter Massentext ohne menschliche Substanz wird abgewertet.
- Behauptungen ohne Belege – Modelle bevorzugen Quellen, die ihre Aussagen einordnen.
Wie man Wirkung misst
Klassische Analytics-Tools zeigen LLM-Traffic noch unzuverlässig. Pragmatisch: regelmäßig in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews die typischen Suchanfragen der eigenen Branche stellen und prüfen, ob und wie die eigene Marke auftaucht.
LLM-Optimierung ist nicht das nächste SEO – sie ist eine ergänzende Disziplin mit eigenen Regeln.
