Dein Leitfaden zur LLM Visibility: Was 2025 wirklich funktioniert

Laut einer Studie von Gartner könnten 50% des Suchverkehrs bis 2028 verschwinden - damit wird die LLM Visibility entscheidend für das Überleben der Marke. Deine Kund:innen haben ihr Verhalten bereits geändert, da generative KI-Tools mehr und mehr Produktempfehlungen aussprechen.

Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache. Im Vergleich zum Vorjahr verzeichneten Einzelhandelswebsites allein in der Weihnachtssaison 2024 einen massiven Anstieg der KI-Suchempfehlungen um 1.300 %. Traditionelle SEO-Strategien reichen somit nicht mehr aus, da die LLM-Optimierung ist zum Eckpfeiler der digitalen Präsenz geworden.

Die LLM-Markensichtbarkeit funktioniert nach ganz anderen Prinzipien als herkömmliche Ansätze. Untersuchungen zeigen, dass Websites, die bei Google auf den ersten drei Plätzen rangieren, eine bis zu 77%ige Chance haben, in den KI-Suchergebnissen für identische Keywords aufzutauchen. Noch bemerkenswerter ist, dass Websites, die Zitate, Statistiken und Verweise enthalten, ihre Sichtbarkeit in den LLM-Antworten um 30-40% erhöhen.

Die versteckten Strategien, die den Erfolg der LLM-Sichtbarkeit tatsächlich vorantreiben, unterscheiden sich von allem, was du kennst. Dieser Leitfaden enthüllt die spezifischen Taktiken, die jetzt im Jahr 2025 funktionieren, und hilft dir, die Position deiner Marke dort zu sichern, wo deine Kund:innen tatsächlich nach Antworten suchen.

Was ist LLM Visibility und warum ist sie im Jahr 2025 wichtig?

LLM Visibility, also LLM-Sichtbarkeit, misst die Erkennbarkeit, Erwähnung und Zitierfähigkeit deiner Marke durch Large Language Models (LLM), wenn Nutzer:innen relevante Fragen stellen. Herkömmliche Suchrankings konzentrieren sich auf Seitenpositionen, während die LLM-Sichtbarkeit sich darauf konzentriert, wie häufig und genau KI-Plattformen wie ChatGPT, Gemini und Perplexity deine Marke in ihren Antworten erwähnen.

Wie LLMs das Suchverhalten verändern

Das Suchverhalten hat sich seit den Anfängen des Internets in drei verschiedenen Phasen entwickelt. In den 2000er Jahren drehte sich alles um Keywords - die berühmt-berüchtigten Tage mit weißem Text auf weißem Hintergrund. In den 2010er Jahren verlagerte sich der Schwerpunkt auf die Nutzerabsicht, da Google immer besser verstand, was die Menschen wirklich wollten.

Das Jahr 2025 markiert die Ära der direkten Fragen und Antworten. Die Nutzer:innen stellen jetzt vollständige Fragen in natürlicher Sprache und erwarten sofortige, verbindliche Antworten. Das veränderte Verhalten zeigt sich in den Daten: Die Nutzer:innen bleiben durchschnittlich 6 Minuten auf ChatGPT pro Sitzung, verglichen mit weniger als 2 Minuten für eine typische Google-Suche.

Der Wechsel von SEO zu LLMO

Die Marketingstrategien müssen sich von der traditionellen SEO zur Large Language Model-Optimierung (LLMO) entwickeln. Das ist nicht nur eine taktische Anpassung - es ist eine strategische Überarbeitung.

LLMO funktioniert anders als herkömmliche SEO:

• Kontext statt Keywords: Semantisches Verständnis und Themenrelevanz ersetzen Keyword-Dichte.
• ‍Fragen statt Suchen: Natürliche, konversationelle Fragen werden zum Optimierungsziel.
• ‍Erkennung von Entitäten: Markenassoziationen mit bestimmten Themen erhöhen die Sichtbarkeit.
• ‍Strukturierte Daten sind wichtig: Klare, organisierte Informationen, die von der KI leicht analysiert werden können.

Während traditionelles SEO Seiten in Suchmaschinen einordnet, macht LLMO Content für KI-Sprachmodelle zugänglich und verständlich. Das Ziel verlagert sich von den Top-10-Suchergebnissen zur maßgeblichen Antwort jenseits der traditionellen SERPs.

Warum Sichtbarkeit bei KI-Antworten entscheidend ist

Die traditionelle Nutzung von Suchmaschinen verändert sich und als Folge davon nimmt der organische Traffic ab. Das bedeutet, dass die Sicherung deines Platzes in den von der KI generierten Antworten geschäftskritisch wird.

Bei der herkömmlichen Suche müssen die Nutzer:innen durch mehrere Ergebnisse scrollen. KI-Systeme liefern eine einzige, maßgebliche Antwort. Verpasst du diese Erwähnung, existierst du in der Konversation nicht. Viele KI-Plattformen enthalten inzwischen Zitate und Links zu Originalquellen und leiten wertvollen Traffic direkt auf deine Website weiter.

Diese Markenerwähnungen in KI-Antworten haben mehrere Funktionen. Häufigkeit, Genauigkeit, Stimmung und Positionierung bestimmen gemeinsam deine digitale Präsenz. Die konsequente Verknüpfung von LLMs mit bestimmten Themen stärkt die thematische Autorität im KI-Ökosystem.

Außerdem beeinflussen LLMs zunehmend Kaufentscheidungen, denn 58% der Verbraucher:innen nutzen generative KI für Produktempfehlungen. Wenn du diese Erwähnungen verpasst, verlierst du potenzielle Kund:innen an kritischen Entscheidungspunkten - eine grundlegende Veränderung im Entdeckungsverhalten der Verbraucher:innen, die sofortige strategische Aufmerksamkeit erfordert.

Die Hauptunterschiede zwischen SEO und LLM-Optimierung

Traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) und LLM-Optimierung funktionieren nach völlig unterschiedlichen Prinzipien. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für den Erfolg im Ranking und die Sichtbarkeit von LLM im Jahr 2025.

Suchmaschinenranking vs. KI-Zitierung

SEO zielt auf positionsbasierte Platzierungen in den Suchergebnissen ab und misst den Erfolg anhand der Top-Positionen auf den Ergebnisseiten. Large Language Model-Optimierung konzentriert sich darauf, als vertrauenswürdige Quelle in KI-generierten Antworten genannt zu werden.

Dies führt zu einer grundlegenden Veränderung der Sichtbarkeitsmetriken. Traditionelle Suchende scannen mehrere Ergebnisse. KI-Modelle wie ChatGPT greifen auf nur 2-3 Quellen pro Antwort zurück und schaffen so eine „Winner-takes-all“-Umgebung, in der die Zitierung wertvoller wird als das Ranking.

Die Zitationsmuster unterscheiden sich je nach KI-Plattform erheblich:

ChatGPT bevorzugt etablierte, zuverlässige Quellen - Wikipedia dominiert mit 27% der Zitate, gefolgt von angesehenen Nachrichtenmedien.

Googles KI-Übersichten greifen auf einen breiteren Mix zurück: Blog-Artikel (46%) und Mainstream-Nachrichten (20%) bilden die wichtigsten Quellen.

Die KI von Perplexity legt den Schwerpunkt auf vertrauenswürdige Expertenquellen und spezialisierte Rezensionsseiten, die je nach Branchenkontext angepasst werden.

Keyword-Targeting vs. semantische Relevanz

Bei der traditionellen SEO geht es um das lexikalische Keyword-Matching - das Auffinden und Einbeziehen bestimmter Suchbegriffe, die Nutzer:innen möglicherweise eingeben. LLMO legt den Schwerpunkt auf das semantische Verständnis - die Bedeutung, den Kontext und die Beziehungen zwischen Konzepten.

Der Erfolg bei Keyword-fokussierter SEO kommt von:

• Strategische Platzierung von exakt passenden Begriffen
• Optimierung für Suchvolumen und Wettbewerb
• Einbeziehung von Variationen und Long-Tail-Phrasen

Die semantische Optimierung für LLMs konzentriert sich auf:

• Kontextbezogene Relevanz über oberflächliche Keywords hinaus
• Thementiefe und -abdeckung
• Natürliche Sprache und Umgangssprache
• Erkennung von Entitäten und Themenzuordnung

Die traditionelle Optimierung könnte auf „blauer Schal“ abzielen, während das semantische Clustering konzeptionell verwandte Phrasen wie „wie man einen Winterschal richtig trägt“ und „beste Schals für kaltes Wetter“ zusammenfasst. Dieser semantische Ansatz entspricht der Art und Weise, wie LLMs Informationen durch Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten und nicht durch einfaches Vergleichen verarbeiten.

Optimierung auf Seitenebene vs. Snippet-Ebene

SEO optimiert traditionell ganze Seiten für die Auffindung. LLMO optimiert bestimmte Content-Abschnitte für die Extraktion und das Zitieren und setzt damit ganz andere strukturelle Prioritäten.

SEO auf Seitenebene konzentriert sich auf technische Elemente wie die Seitengeschwindigkeit, die Optimierung für Mobilgeräte und die wichtigsten Webvitalitäten. Für LLMs sind Schema Markup, strukturierte Daten und natürliche interne Verlinkung wichtiger. Für die Optimierung auf Snippet-Ebene müssen „zitierfähige“ Content-Segmente erstellt werden, die LLMs leicht extrahieren können.

Die Struktur des Contents ist für die Sichtbarkeit von LLMs von großer Bedeutung. Eine korrekte Überschriftenhierarchie (H1-H2-H3-Schachtelung) ist für LLMs leichter zu analysieren als eine Unmenge an Text. In sich geschlossene Gedankeneinheiten - ein Gedanke pro Absatz - ermöglichen es KI-Systemen, Schlüsselinformationen zu erkennen und zu extrahieren, ohne den Kontext zu verlieren.

Diese strukturellen Unterschiede erklären, warum viele Websites mit guten SEO-Rankings immer noch Probleme mit der Sichtbarkeit von LLMs haben. Trotz des gemeinsamen Ziels, die digitale Entdeckung zu verbessern, unterscheiden sich die Optimierungsanforderungen erheblich.

Was treibt die Sichtbarkeit in LLMs heute wirklich an?

Die Forschung zeigt bestimmte Muster auf, die für eine effektive LLM-Sichtbarkeit im Jahr 2025 verantwortlich sind. Diese Faktoren erweisen sich durchweg als die stärksten Treiber für Markenerwähnungen in KI-Antworten.

Konsistente Markenerwähnungen durch vertrauenswürdige Quellen

Marken, die in KI-generierten Antworten erscheinen, bauen ihre Präsenz über mehrere Kanäle auf, die zusammenarbeiten. So zeigen Marken, die auf der ersten Seite von Google ranken, eine deutlich höhere LLM-Sichtbarkeit als Marken auf den nachfolgenden Seiten.

Die konsistente Präsenz in wichtigen Quellen „trainiert“ LLMs darauf, deine Marke mit bestimmten Themen in Verbindung zu bringen.

Strukturierte Daten und Schema Markup

Microsoft hat offiziell bestätigt, dass Bing und Copilot Schema Markup verwenden, um ihren LLMs zu helfen, Content zu verstehen. Auch wenn andere KI-Suchmaschinen diese Praxis nicht ausdrücklich bestätigt haben, verbessern strukturierte Daten die Interpretation deiner Inhalte durch LLMs.

LLMs analysieren Content anhand von Token und untersuchen die Beziehungen zwischen Wörtern, Sätzen und Konzepten. Richtig strukturierter Content mit klaren Überschriftenhierarchien (H1-H2-H3) und in sich geschlossenen Absätzen macht es LLMs leichter, deinen Content zu verarbeiten und zu zitieren.

Entitätserkennung und Themenzuordnung

LLMs organisieren Informationen in thematischen Clustern und schaffen so zusammenhängende Netzwerke, in denen sich verwandte Konzepte gruppieren. Deine Marke braucht starke thematische Assoziationen durch Erkennung von Entitäten. LLMs geben Inhalten von etablierten Plattformen mit starker redaktioneller Kontrolle besonderes Gewicht.

Diese Assoziationen werden durch wiederholte Erwähnungen in zuverlässigen Quellen gestärkt, so dass deine Marke mit höherer Wahrscheinlichkeit in relevanten, von der KI generierten Antworten erscheint.

Eigene Recherche und Statistiken

Content mit Zitaten, Originalstatistiken und Forschungsergebnissen wird in den Antworten der LLMs um 30-40% besser wahrgenommen. Diese Präferenz ergibt sich aus den eingebauten Überprüfungsprozessen der LLMs, die nach konkreten Daten zur Untermauerung von Behauptungen suchen.

Zu den statistischen Inhalten, die am besten abschneiden, gehören:

• Originale Forschungsergebnisse aus Umfragen oder Studien
• Benchmark-Daten der Branche
• Leistungskennzahlen und Vergleiche
• Trendanalysen mit unterstützenden Zahlen

Präsenz auf Reddit und in Community-Foren

Untersuchungen zufolge ist Quora die am häufigsten zitierte Website in den KI-Übersichten von Google, während Reddit den zweiten Platz belegt.

Der Einfluss dieser Plattformen beruht auf ihren spezialisierten Diskussionen, die sich mit spezifischen Fragen befassen, die anderswo nicht behandelt werden. Konzentriere dich auf die Vermittlung von echtem Fachwissen und nicht auf werbliche Inhalte - Nutzer:innen reagieren schnell ablehnend auf werbliche Ansätze, begrüßen aber den authentischen Austausch von Wissen.

Entwickle deine eigene erfolgreiche LLM-Optimierungsstrategie

Effektive LLM-Sichtbarkeit braucht eine strategische Umsetzung, die darauf abgestimmt ist, wie KI-Systeme Infos verarbeiten und priorisieren. Diese bewährten Ansätze liefern messbare Ergebnisse im Jahr 2025.

Erstell zitierfähigen, strukturierten Content

Strukturiere deinen Content mit klaren Überschriften, Unterüberschriften und in sich geschlossenen Absätzen, die jeweils eine Idee pro Abschnitt ausdrücken. Dieses Format erleichtert KI-Systemen die Extraktion von Informationen.

Verwende korrektes semantisches HTML, anstatt dich ausschließlich auf <div>-Elemente zu verlassen, und setze kontextbezogene Tags wie <article>, <section> und <header> ein, damit LLMs deinen Content richtig interpretieren können.

Nutze digitale PR, um Assoziationen zwischen Themen und deiner Marke aufzubauen

Digitale PR schafft wichtige Verbindungen zwischen deiner Marke und bestimmten Themen. Erwähnungen in angesehenen Publikationen sind wie „Vertrauenssignale“, wenn relevante Medien auf deine Marke verweisen. Diese Erwähnungen stärken die thematische Autorität deines Unternehmens und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass deine Marke in KI-generierten Antworten zu verwandten Themen auftaucht.

Stell sicher, dass alles gut gecrawlt und indexiert werden kann

LLM-Crawler können kein JavaScript rendern, sodass Server-Side-Rendering (SSR) wichtig ist. GPTBot, OAI-SearchBot und ChatGPT-User von OpenAI scannen Websites unterschiedlich und erfordern eine korrekte robots.txt-Konfiguration. Der Standard llms.txt hilft LLMs dabei, Website-Content durch markdown-formatierte Anweisungen effizient zu verstehen.

Passe dein Messaging über alle Web-Auftritte hinweg an

Konsistenz stärkt die Verbindung zwischen Marke und Thema. Wenn deine Marke im Zusammenhang mit bestimmten Themen auftaucht, lernen KI-Systeme, sie mit diesen Werten zu verbinden. Dazu musst du den Content auf deiner Website, in deinen sozialen Medien und in Erwähnungen von Dritten aufeinander abstimmen, um einen einheitlichen digitalen Fußabdruck zu schaffen.

Verfolge die LLM Visibility deiner Marke präzisen Tools

Um die Performance deiner Marke in der KI-gestützten Suche zu messen, brauchst du spezielle Tracking-Funktionen. Intelligente Unternehmen, die die LLM-Sichtbarkeit tracken, haben strategische Vorteile in der sich ständig verändernden Suchlandschaft.

GA4 macht die Analyse von KI-Traffic möglich

GA4 bietet starke Funktionen zum Erkennen und Analysieren von KI-Traffic-Mustern. Verfolge LLM-Verweise effektiv:

1. Erstell ein benutzerdefiniertes Segment in GA4 Exploration mit diesem Muster für reguläre Ausdrücke (Regex) für KI-Quellen:

.*chatgpt.com.*|.*perplexity.*|.*edgepilot.*|.*edgeservices.*|.*copilot.microsoft.com.*|.*openai.com.*|.*gemini.google.com.*

2. Richte in den GA4-Admin-Einstellungen unter „Datenanzeige“ eine eigene Channel-Gruppe ein, um KI-Traffic von anderen Referral-Quellen zu trennen.

Beachte, dass LLM-Traffic nicht immer als Verweise angezeigt wird – ein Teil davon wird aufgrund der Klickverarbeitung der Plattform als direkter Traffic registriert.

Überwach die Bot-Protokolle für LLM-Crawler-Intelligenz

Wenn du analysierst, welche KI-Bots deine Website crawlen, kannst du genau sehen, wie LLMs deinen Content verarbeiten. Zu den aktuellen großen LLM-Crawlern gehören:

• OpenAI: GPTBot (Daten-Scraping), OAI-SearchBot (KI-Suchmaschine), ChatGPT-User (neuer Content)
• ‍Anthropic: ClaudeBot, Claude-Web, Anthropic-ai
• ‍Andere: PerplexityBot, Bytespider, CCBot, YouBot

Bot-Protokolle zeigen, auf welche Inhalte KI-Systeme zugreifen, wie sie crawlen und was eine gute Indexierung stört.

Messung des KI-Anteils

Der KI-Anteil misst, wie häufig deine Marke in Antworten auf branchenrelevante Suchanfragen erscheint. Der KI Search Grader von HubSpot zum Beispiel bewertet diese Sichtbarkeit auf einer Skala von 20 Punkten und analysiert die Erwähnungen im Vergleich zur Konkurrenz. Diese Metrik gibt Aufschluss über die Bekanntheit deiner Marke auf KI-Plattformen und funktioniert ähnlich wie der traditionelle SEO-Share-of-Voice, konzentriert sich aber auf die Häufigkeit der Nennungen und nicht auf das Suchranking.

Häufig gestellte Fragen

Was ist LLM-Sichtbarkeit und warum ist sie im Jahr 2025 wichtig?

LLM Visibility, also LLM-Sichtbarkeit, bezieht sich auf die Fähigkeit einer Marke, von KI-Sprachmodellen als Antwort auf Nutzeranfragen erkannt und zitiert zu werden. Das ist wichtig, denn Verbraucher:innen verlassen sich bei der Suche nach Informationen und Produktempfehlungen zunehmend auf KI, während die Nutzung herkömmlicher Suchmaschinen rückläufig zu sein scheint.

Wie unterscheidet sich die LLM-Optimierung von herkömmlicher SEO?

Die LLM-Optimierung konzentriert sich eher auf semantische Relevanz und Kontext als auf Keywords, optimiert vorrangig auf Snippet-Ebene, um die Extraktion zu erleichtern, und zielt auf KI-Nennungen statt auf Suchmaschinen-Rankings ab. Sie erfordert eine andere Herangehensweise an die Struktur des Contents und die thematische Zuordnung.

Was sind die wichtigsten Faktoren für die LLM-Sichtbarkeit?

Zu den wichtigsten Faktoren gehören konsistente Markenerwähnungen in vertrauenswürdigen Quellen, die richtige Verwendung von strukturierten Daten und Schema-Markup, starke thematische Assoziationen, echte Recherche und Statistiken sowie eine authentische Präsenz auf Community-Plattformen wie Reddit.

Welche Strategien können die LLM Visibility einer Marke verbessern?

Um die LLM-Sichtbarkeit zu verbessern, solltest du zitierfähigen, strukturierten Content mit klaren Überschriften und in sich geschlossenen Absätzen erstellen, digitale PR nutzen, um Assoziationen zwischen Thema und Marke zu schaffen, Domains mit hoher Autorität und Wikipedia nutzen, die Crawl-Fähigkeit der Website sicherstellen und eine konsistente Botschaft über alle Webangebote hinweg pflegen.

Fazit

Die LLM Visibilität markiert einen wichtigen Wandel in der digitalen Marketingstrategie. Deine Kund:innen suchen auf KI-Plattformen nach Antworten und deine Marke muss dort präsent sein, wo sie suchen.

Die Strategien, die den LLM-Erfolg vorantreiben, funktionieren nach anderen Prinzipien als herkömmliche Ansätze, und deine Optimierungsstrategie sollte diese spezifischen Anforderungen berücksichtigen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.

Der Übergang zu LLM-optimiertem Content erfordert strategische Maßnahmen, aber die Wettbewerbsvorteile sind erheblich. Marken, die sich schnell anpassen, sichern ihre Position, während die Konkurrenz ganz aus den KI-Gesprächen verschwindet.

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