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KI-Zitationen für laserina.de, bislang ohne Angabe von Werkzeug und Stichtag
Laserina
Der Anbieter für Laser-Haarentfernung aus München hält Platz 1 bei „dauerhafte Haarentfernung München“. Vier KI-Systeme nennen seine Website als Quelle.
LLMO: Large Language Model Optimization für die Sprachmodelle, die Ihre Kunden nutzen
Große Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini, Copilot und Claude schöpfen aus zwei Quellen: dem Wissen aus ihrem Training und der Websuche während der Antwort. Unsere LLMO Agentur arbeitet an beiden, damit die Modelle Ihr Unternehmen zutreffend beschreiben und als Quelle nennen. Wie oft das gelingt, messen wir in sechs Systemen mit demselben Fragenkatalog.
Was ist LLMO?
Das Kürzel LLMO steht für Large Language Model Optimization, die Arbeit daran, dass Sprachmodelle ein Unternehmen zutreffend beschreiben, bei passenden Fragen nennen und seine Seiten als Quelle angeben. Andere Namen für dieselbe Aufgabe sind LLMO SEO und LLMO Optimierung.
Ziel ist die Sichtbarkeit einer Marke in den Antworten der Modelle, kurz ihre KI-Sichtbarkeit. Anlass der Arbeit ist ein verändertes Suchverhalten, denn immer mehr Menschen stellen ihre Fragen einem KI-Assistenten wie ChatGPT. Laut Bitkom Research nutzen in Deutschland 58 Prozent der Menschen ab 16 Jahren KI-Anwendungen (erstes Quartal 2026).
Was eine LLMO Agentur übernimmt
Zur Betreuung gehören fünf Aufgaben, vom ersten Messwert bis zum Bericht.
- Audit: Wir messen in sechs KI-Systemen, bei welchen Fragen die Modelle Ihr Unternehmen heute nennen.
- Technik: Such-Crawler der Anbieter erhalten Zugang, und Ihre Inhalte stehen im ausgelieferten HTML.
- Inhalte: Bestehende Seiten beantworten Fragen im ersten Absatz und belegen ihre Zahlen.
- Erwähnungen: Fachbeiträge und einheitliche Unternehmensangaben bestätigen Ihre Marke auf fremden Seiten.
- Messung: Derselbe Fragenkatalog läuft in festen Abständen erneut, und Sie erhalten regelmäßig einen Bericht.
LLMO, GEO, AIO, GAIO und AEO im Vergleich
Mehrere Kürzel bezeichnen fast dieselbe Arbeit und unterscheiden sich im Blickwinkel. Oberbegriff ist GEO, die Generative Engine Optimization, das Arbeitsfeld einer GEO Agentur. Einige Kürzel haben zwei Lesarten, was Angebote schwer vergleichbar macht. Klassische SEO bleibt bei allen die Grundlage, weil die KI-Suche auf Suchindizes und Crawler zurückgreift.
| Kürzel | Bedeutung |
|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization. Blick auf die Sprachmodelle selbst, gleich von welchem Anbieter. |
| GEO | Generative Engine Optimization. Oberbegriff für Sichtbarkeit in Systemen, die Antworten erzeugen. |
| AIO | Zwei Lesarten. AI Optimization meint die Optimierung für KI-Systeme allgemein, AI Overviews sind die KI-Übersichten von Google. |
| GAIO | Generative AI Optimization. Gleichbedeutend mit GEO verwendet, von manchen als Google AI Overviews gelesen. |
| AEO | Answer Engine Optimization. Älterer Begriff aus der Zeit der Sprachassistenten und hervorgehobenen Snippets. |
SEO und LLMO im Vergleich
Beide Disziplinen bearbeiten dieselben Seiten und unterscheiden sich im Ergebnis. SEO zielt auf einen Platz in der Trefferliste, bei LLMO geht es um die Nennung in der fertigen Antwort. Nach Googles eigener Darstellung bleibt die Arbeit an seinen KI-Funktionen SEO. Für ChatGPT, Perplexity und Claude kommen eigene Crawler und eine eigene Messung hinzu.
| Merkmal | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| Gegenüber | Suchmaschine, die Seiten danach ordnet, wie gut sie zur Suchanfrage passen | Sprachmodell, das eine Antwort formuliert |
| Kleinste Einheit | Die Seite und der Suchbegriff | Die einzelne Aussage und die Marke |
| Was von außen zählt | Links von anderen Websites | Erwähnungen, mit und ohne Link |
| Wie schnell sich etwas ändert | Rankings reagieren meist binnen Wochen | Die Websuche reagiert binnen Wochen, das Trainingswissen erst mit einem neuen Modell |
| Messgröße | Position je Suchbegriff | Nennungsrate je System |
Welche Sprachmodelle die Menschen in Deutschland nutzen
Am häufigsten nutzen die Menschen in Deutschland ChatGPT, es folgen Gemini, Microsoft Copilot und Meta AI. Grundlage ist eine repräsentative Befragung von Bitkom Research aus dem ersten Quartal 2026. Alle Anteile beziehen sich auf die 58 Prozent der Menschen ab 16 Jahren, die KI nutzen.
| KI-Anwendung | Anteil der KI-Nutzenden in Deutschland |
|---|---|
| ChatGPT | |
| Gemini | |
| Microsoft Copilot | |
| Meta AI | |
| Perplexity | |
| Claude | |
| Le Chat von Mistral |
Zusammen ergeben die Anteile mehr als 100 Prozent, viele Menschen nutzen mehrere Assistenten. Über ein einzelnes System erreichen Sie nur einen Teil der Menschen, die KI nutzen.
Was Sprachmodelle wissen und was sie nachschlagen
Aus dem Training weiß ein Sprachmodell, was es aus Texten gelernt hat, und bei Bedarf schlägt es während einer Antwort im Web nach.
Wie oft ChatGPT sucht, legt OpenAI nicht offen. SISTRIX schätzt, dass nur 22 Prozent der Prompts eine Websuche auslösen und die übrigen Antworten aus dem Trainingswissen kommen.
Das Nachschlagen während der Antwort heißt in der Fachsprache Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. Seinen Ursprung hat der Begriff in einer Forschungsarbeit von 2020.
Wissen aus dem Training
Dafür zählt, was vor dem Training im Web stand, auf Ihrer Website und auf fremden Seiten. Dieses Wissen ändert sich erst mit einem neuen Modell. Bis dahin beschreibt das Modell Ihr Unternehmen ohne Websuche auf dem Stand des Trainingsendes. Wir arbeiten dafür an Erwähnungen und einheitlichen Unternehmensangaben.
Suche während der Antwort
Crawler und Suchmaschinen hinter dem System müssen Ihre Seiten erreichen und dort eine Antwort auf die Frage finden. Daran arbeiten wir mit Technik und Inhalten. Veränderungen zeigen sich meist nach einigen Wochen. Auf diesem Weg entstehen auch die Quellenlinks unter einer Antwort.
Wie die KI-Suche an Webinhalte kommt
Jede KI-Suchmaschine kommt auf eigenem Weg an Webinhalte. Google und Microsoft nutzen ihre Suchmaschinen, Perplexity betreibt nach eigener Angabe einen eigenen Index, und OpenAI schickt Suchanfragen an externe Suchanbieter.
| System | Woher die Webinhalte laut Anbieter kommen |
|---|---|
| ChatGPT | Formuliert die Frage in Suchanfragen um und schickt sie an Suchanbieter. OpenAI verlinkt dazu die Datenschutzhinweise von Microsoft und Shopify, die Anteile der Indizes legt das Unternehmen nicht offen. |
| Gemini | Stellt bei Bedarf eigene Anfragen an die Google-Suche und belegt die Antwort mit Quellen. Google nennt das Grounding und beschreibt es für die Gemini-API. |
| KI-Übersichten und KI-Modus | Nutzen den Index der Google-Suche. Eine Seite muss indexiert sein und mit Snippet erscheinen dürfen. |
| Microsoft Copilot | Bildet aus dem Prompt eine Suchanfrage und sendet sie an den Suchdienst von Bing. |
| Perplexity | Durchsucht das Web in Echtzeit, betreibt nach eigener Angabe einen eigenen Index und nummeriert die Quellen jeder Antwort. |
| Claude | Hat seit Mai 2025 in allen Tarifen eine Websuche und gibt direkte Zitate an. |
Ihre Seiten müssen bei Google und Bing auffindbar und für die Crawler von OpenAI, Perplexity und Anthropic erreichbar sein. Fehlt einer dieser Zugänge, sind Ihre Seiten im betreffenden System schlechter oder gar nicht als Quelle sichtbar. Betreiber wissen von einer Sperre meist nichts, weil sie unbeabsichtigt über alte Einträge in der robots.txt oder Regeln der Firewall entsteht.
Crawler für Training und Suche je Anbieter
Getrennte Kennungen setzen die Anbieter für Training und Suche ein. Jede lässt sich in der robots.txt einzeln ansprechen. Abrufe, die ein Nutzer auslöst, sind laut OpenAI unter Umständen ausgenommen, und Perplexity-User übergeht die Datei in der Regel.
| Kennung | Anbieter | Aufgabe |
|---|---|---|
| GPTBot | OpenAI | Training. Crawlt Inhalte für das mögliche Training der Modelle. |
| OAI-SearchBot | OpenAI | Suche. Bringt Seiten in die Suchantworten von ChatGPT. |
| ChatGPT-User | OpenAI | Abruf durch Nutzer. Lädt eine Seite, wenn jemand das im Chat auslöst. |
| OAI-AdsBot | OpenAI | Anzeigen. Prüft die Zielseiten von Anzeigen in ChatGPT. |
| ClaudeBot | Anthropic | Training. Sammelt Inhalte, die zum Training beitragen können. |
| Claude-SearchBot | Anthropic | Suche. Durchsucht das Web für die Suchergebnisse von Claude. |
| Claude-User | Anthropic | Abruf durch Nutzer. Ruft Seiten ab, wenn Nutzer Claude etwas fragen. |
| PerplexityBot | Perplexity | Suche. Nimmt Seiten in die Ergebnisse von Perplexity auf und dient nicht dem Training von Basismodellen. |
| Perplexity-User | Perplexity | Abruf durch Nutzer. Führt Abrufe aus, die Nutzer anstoßen. |
| Google-Extended | Training und Grounding für Gemini. Token in der robots.txt ohne eigenen Crawler. |
Dieselben Dokumentationen beschreiben, was eine Sperre bewirkt. Sperren Sie bei OpenAI nur GPTBot, können Ihre Seiten über OAI-SearchBot weiter in der Suche von ChatGPT erscheinen. Bei Anthropic kann eine Sperre von Claude-SearchBot oder Claude-User die Sichtbarkeit in der Websuche verringern. In unseren Audits war bei rund einer von zehn Websites mindestens ein KI-Crawler blockiert (Stand September 2026).
Warum einzelne optimierte Texte nicht reichen
Sprachmodelle setzen ihre Antwort aus vielen Seiten zusammen, und Ihre Website ist nur eine davon. Warum die Arbeit über den einzelnen Text hinausgeht, zeigen drei Messungen.
Die Systeme suchen breiter als die Ausgangsfrage
Aus einer Frage bilden die Systeme eigene, umformulierte Suchanfragen. Google nennt dieses Vorgehen in seiner Suche Query Fan-out. Von den URLs, die ChatGPT, Gemini und Copilot zitierten, fanden sich laut Ahrefs nur 12 Prozent für die Ausgangsfrage in den Top 10 von Google. Zum Fan-out passt dieser Wert, denn die Systeme suchen mit eigenen Anfragen zu Unterthemen. Ihre Inhalte sollten ein Thema mit seinen Folgefragen abdecken.
Nennung und Zitat sind zweierlei
Im Antworttext kann eine Marke stehen, ohne dass ihre Website unter den Quellen erscheint. In einer Auswertung von Semrush deckten sich genannte Marken und zitierte Quellen je nach System nur zu 30 bis 64 Prozent. Umgekehrt können die Systeme Seiten verlinken, deren Betreiber im Text ungenannt bleiben. Nennungen im Text und Zitate als Quelle erfassen wir getrennt.
Erwähnungen im Web hängen am stärksten mit Sichtbarkeit zusammen
Bei 75.000 Marken lag die Korrelation mit Nennungen in den KI-Übersichten laut Ahrefs bei 0,66 für Erwähnungen und bei 0,22 für Backlinks. Damit ist ein Zusammenhang belegt, eine Ursache folgt daraus nicht. Bekannte Marken kommen im Web häufiger vor und in KI-Antworten ebenfalls. Erwähnungen und Links bauen wir zusammen auf, denn Links stützen die Rankings, aus denen KI-Systeme ihre Quellen beziehen. Die Angaben zu Ihrem Unternehmen sollten überall übereinstimmen, auch wenn wir zu dieser Regel keine Studie kennen.
Was Entitäten sind und woran Suchmaschinen ein Unternehmen erkennen
Mit Entität ist ein eindeutig bestimmbares Ding gemeint, zum Beispiel ein Unternehmen, eine Person, ein Produkt oder ein Ort. Suchmaschinen ordnen Aussagen solchen Dingen zu.
Google führt Entitäten im Knowledge Graph, nach eigener Beschreibung eine Datenbank mit Milliarden von Fakten über Personen, Orte und Dinge. Diese Fakten stammen aus öffentlichen Quellen, aus lizenzierten Daten und von den Inhabern der Inhalte selbst. Für Sprachmodelle ist kein vergleichbares Verzeichnis dokumentiert. Widerspruchsfreie Angaben erleichtern nach unserer Annahme aber die Zuordnung.
- Der Firmenname steht in derselben Schreibweise auf Website, Profilen und in Verzeichnissen.
- Anschrift, Telefonnummer und Leistungsbeschreibung sind an allen Stellen gleich.
- Auf einer eigenen Seite über das Unternehmen stehen Sitz, Leitung und Angebot.
- Die Organisationsdaten liegen zusätzlich als strukturierte Daten vor, die Suchmaschinen auslesen.
Der Zusammenhang zwischen Erwähnungen und Sichtbarkeit ist belegt. Zur Wirkung einzelner Verzeichniseinträge fehlt eine Messung.
E-E-A-T und Sprachmodelle
Erfahrung, Expertise, Autorität und Vertrauen fasst Google unter dem Kürzel E-E-A-T zusammen. Laut Google ist das kein eigener Rankingfaktor, die Suche bevorzugt aber Inhalte, die diese Merkmale erkennen lassen, vor allem bei Gesundheit, Finanzen und Sicherheit. Dass Sprachmodelle E-E-A-T eigens auswerten, ist uns von keinem Anbieter bekannt. Mittelbar können die Merkmale nach unserer Annahme über die Suchergebnisse wirken, aus denen die Modelle ihre Quellen beziehen.
Welche Websites KI-Assistenten am häufigsten zitieren
Reddit ist in den USA die meistzitierte Website bei ChatGPT, Perplexity und Gemini. Zu diesem Ergebnis kommen Auswertungen von Ahrefs vom September 2026. Bezugsgröße sind jeweils die Zitate der 50 meistzitierten Websites.
| Website | ChatGPT | Perplexity | Gemini |
|---|---|---|---|
| YouTube | |||
| Wikipedia |
Microsoft Copilot fällt aus dem Muster. Dort führen laut Ahrefs Amazon mit 16,8 Prozent und Walmart mit 12,6 Prozent.
Wie belastbar diese Zahlen sind
Die Zahlen stammen aus den USA und ändern sich schnell. Beim Modellwechsel von ChatGPT im Mai 2026 verschoben sich die Zitate in deutschsprachigen Antworten laut SISTRIX binnen 48 Stunden um 47 Prozent. Deutsche Verlage tauchten danach häufiger unter den Quellen auf. Unsere Planung stützt sich auf mehrere Arten von Quellen.
Vier unbelegte Annahmen zu LLMO SEO
Bis heute fehlt der Beleg für vier verbreitete Annahmen. Googles Aussagen dazu stehen im Leitfaden für die KI-Funktionen der Suche und gelten nur für die Google-Suche.
llms.txt
Sprachmodelle finden Ihre Inhalte auch ohne llms.txt. Google wertet die Datei nicht aus. In einer Auswertung von Ahrefs über 137.210 Domains blieben 97 Prozent der vorhandenen Dateien im Mai 2026 ohne einen einzigen Abruf. Schaden richtet eine vorhandene Datei nicht an.
Schema-Markup
Besonderes Schema-Markup bringt nicht nachweisbar mehr Zitate. Von Google kommt keine solche Anforderung. Ahrefs hat auf 1.885 Seiten JSON-LD eingebaut, die Zahl der Zitate stieg danach nicht. Für Rich Results in der klassischen Suche empfiehlt Google strukturierte Daten, und in unseren Audits fehlen sie häufig.
Texte in Häppchen
Für KI müssen Sie Texte weder zerstückeln noch eigens umschreiben, schreibt Google. Microsoft empfiehlt für KI-Antworten klare Zwischenüberschriften, Listen und Tabellen. Gute Gliederung reicht also. Verständliche Antworten nützen zuerst Ihren Lesern.
Google-Extended
Mit einer Sperre von Google-Extended verschwinden Ihre Seiten nicht aus den KI-Übersichten. Diese steuern Sie über Snippet-Einstellungen, noindex und seit dem 31. August 2026 über eine Einstellung in der Search Console. Betroffen von der Sperre sind das Training der Gemini-Modelle und die Antworten, die Gemini in seiner App gibt. Beide Wirkungen hängen an derselben Kennung.
Fünf Dinge, die Sie selbst prüfen können
Binnen einer Stunde zeigen fünf Prüfungen, wo Ihr Unternehmen steht. Sie ersetzen kein Audit, decken aber die häufigsten Hürden auf.
Fragen Sie die Assistenten selbst
Stellen Sie ChatGPT, Gemini und Perplexity die Fragen, die Ihre Kunden stellen würden. Jede Frage sollten Sie mehrmals stellen, denn die Antworten schwanken. Schreiben Sie auf, welche Anbieter die Systeme nennen. Halten Sie zusätzlich fest, ob die Angaben über Ihr Unternehmen stimmen.
Prüfen Sie Ihre robots.txt
Sperrt die Datei OAI-SearchBot, PerplexityBot, Claude-SearchBot oder Google-Extended, sind Ihre Seiten in den betreffenden Systemen schlechter oder gar nicht sichtbar. Alte Sperrlisten treffen oft mehrere Kennungen zugleich. Mit unserem Check prüfen Sie die Datei in wenigen Sekunden. Firewall und CDN erfasst er nicht.
Öffnen Sie den KI-Bericht der Search Console
Dort sehen Sie, wie oft Google Ihre Seiten in KI-Übersichten und im KI-Modus eingeblendet hat. Die Impressionen lassen sich nach Seiten, Ländern, Datum und Geräten aufteilen. Klicks weist der Bericht nicht aus. Seit dem 31. August 2026 steht er allen Websites offen.
Sehen Sie in die Bing Webmaster Tools
Der Bericht „AI Performance“ zählt, wie oft Copilot und die KI-Zusammenfassungen von Bing Ihre Seiten als Quelle nutzen. Auch dieser Bericht enthält keine Klicks. Copilot sendet seine Suchanfragen an den Suchdienst von Bing, Ihre Seiten sollten dort auffindbar sein. Laut Bitkom Research verwenden 43 Prozent der KI-Nutzenden in Deutschland Microsoft Copilot.
Vergleichen Sie Ihre Unternehmensangaben
Firmenname, Anschrift und Leistungsbeschreibung sollten auf Website, Profilen und in Verzeichnissen gleich lauten. Suchen Sie Ihren Firmennamen und gehen Sie die ersten Treffer durch. Alte Adressen und abweichende Schreibweisen fallen dabei schnell auf. Korrigieren Sie zuerst die Profile, die Sie selbst verwalten.
robots.txt-Check für KI-Crawler
Fügen Sie den Inhalt Ihrer robots.txt ein. Der Check zeigt, welche KI-Crawler die Datei aussperrt. Die Prüfung läuft in Ihrem Browser, Daten überträgt sie nicht.
Der Check wertet nur die eingefügte Datei aus und prüft, ob die Startseite abgerufen werden darf. Sperren in Firewall, CDN oder per Meta-Angabe erkennt er nicht. Maßgeblich ist die Dokumentation der Anbieter.
LLMO Optimierung in fünf Schritten
Jede Betreuung führt in fünf Schritten vom Audit zur laufenden Messung. Technische Hürden und bestehende Seiten kommen zuerst, neue Inhalte und Erwähnungen danach.
Audit in sechs Systemen
Aus 30 bis 50 Fragen Ihrer Zielgruppe entsteht ein Fragenkatalog, in der Branche auch Prompt-Set genannt. Er läuft mehrfach durch ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Copilot und die Google-Suche mit KI-Übersichten und KI-Modus. Sie erhalten die Nennungsrate je System, den Vergleich mit Wettbewerbern und einen Maßnahmenplan nach Priorität. Dazu sehen Sie, auf welche Seiten sich die Antworten stützen, wenn Ihre fehlen.
Technik
In Firewall, CDN und robots.txt prüfen wir, welche Crawler Ihre Seiten erreichen, und lesen die Serverprotokolle. Inhalte müssen im ausgelieferten HTML stehen. Was erst per JavaScript erscheint, liefern wir serverseitig aus. Strukturierte Daten pflegen wir für die klassische Suche.
Inhalte
Den Anfang machen die Seiten, die es schon gibt. Deren Kernaussage rückt nach vorn, Absätze sind einzeln verständlich, Zahlen tragen Quelle und Datum. So werden einzelne Aussagen zitierfähig. Neue Seiten entstehen für Fragen, zu denen Ihre Website bisher nichts sagt.
Erwähnungen
Fachbeiträge, Erwähnungen und Bewertungen bauen wir auf, Ihre Unternehmensangaben vereinheitlichen wir. Die Arbeit mit Redaktionen heißt auch Digital PR. Gekaufte Masseneinträge setzen wir nicht ein. Auch Google schreibt, dass unechte Erwähnungen weniger helfen, als es scheint.
Messung
Über den festen Fragenkatalog läuft das Monitoring. Sie erhalten regelmäßig einen Bericht mit der Nennungsrate je System. Zeigt eine Maßnahme nach drei Monaten keine messbare Wirkung, tauschen wir sie aus. Modellwechsel der Anbieter vermerken wir, weil sie die Werte verschieben können.
Wie wir KI-Sichtbarkeit über mehrere Systeme messen
Vergleichbar über mehrere Systeme hinweg ist nur die Nennungsrate, also der Anteil der Antworten, in denen Ihr Unternehmen vorkommt.
Positionen wie in einer Trefferliste gibt es nicht. In einer Untersuchung von SparkToro lieferte dieselbe Frage in weniger als einem von hundert Fällen zweimal dieselbe Liste von Marken. Hinzu kommt, dass die Quellen je nach System verschieden schnell wechseln. Laut SISTRIX sind von einer Woche zur nächsten bei ChatGPT 74 Prozent der zitierten Domains neu, im KI-Modus 56 Prozent, in den KI-Übersichten 5 Prozent.
Fragenkatalog und Nennungsrate
Dieselben Fragen laufen in festen Abständen mehrfach durch dieselben sechs Systeme. Wir zählen, wie oft Ihr Unternehmen in den Antworten vorkommt, getrennt nach Nennung im Text und Zitat als Quelle. Daneben steht derselbe Wert für die Wettbewerber, die bei Ihren Fragen auftauchen. Ihren Anteil an allen Nennungen im Wettbewerbsfeld führen manche Werkzeuge als Share of Voice.
Berichte von Google und Bing
Eigene Zahlen liefern Google und Microsoft. Impressionen für den KI-Modus und die AI Overviews, kurz AIO, stehen im KI-Bericht der Search Console, und die Bing Webmaster Tools zählen die Zitate in Copilot. Beide Berichte ergänzen den Fragenkatalog um Werte, die direkt vom Anbieter stammen. Für die Gemini-App und die übrigen Systeme bleibt die eigene Messung die Grundlage.
Webanalyse und Werkzeuge
Besuche und Anfragen aus KI-Systemen lesen wir aus Ihrer Webanalyse ab. Bisher machen sie einen kleinen Teil des Traffics aus. SISTRIX, Ahrefs Brand Radar oder Peec AI senden vorgegebene Prompts und decken unterschiedlich viele Systeme ab. Das Verhalten echter Nutzer messen diese Werkzeuge nicht.
Was unsere Audits und unser eigenes Portal zeigen
In mehr als 250 GEO-Audits aus der Zeit seit Juli 2025 tauchten rund 60 Prozent der untersuchten Domains in irgendeiner KI-Antwort als Quelle auf, aber selten bei den Fragen, an denen Aufträge hängen. Am häufigsten vermissten wir einen FAQ-Teil, strukturierte Daten und einen Absatz, der gleich zu Beginn die Antwort gibt (Stand September 2026, eigene Auswertung).
Laut SISTRIX nennen 13.246 KI-Antworten unser eigenes Rechtsportal jurawelt.com als Quelle (Stand 26.09.2026). Zwölf Monate zuvor lag der Wert nahe null. Das Portal gehört unserem Geschäftsführer Philipp Nessmann.
9.288
Antworten in den KI-Übersichten von Google
SISTRIX, 26.09.2026
2.149
Antworten im KI-Modus von Google
SISTRIX, 26.09.2026
1.179
Antworten von ChatGPT
SISTRIX, 26.09.2026
Mehrere Systeme zitieren dieselben Inhalte, nur unterschiedlich oft. Jurawelt ist ein großes Fachportal, auf kleinere Websites lässt sich die Größenordnung nicht übertragen.
rund 130
KI-Zitationen, im Herbst 2025 noch keine (ohne Angabe von Werkzeug und Stichtag)
Deutsches Edelstein Kontor
Ende 2025 haben wir Shop und Ratgeber des Edelsteinhändlers getrennt und alle Ratgeber überarbeitet. Seit dem Frühjahr 2026 zitieren KI-Systeme die Website, zuletzt rund 130 Mal.
312
Platz-1-Rankings, nach 107 zum Start im Oktober 2024 (SISTRIX, Stand September 2026)
Audio-Welt
Im HiFi-Shop konkurrierten mehrere Seiten um dieselben Suchbegriffe. Seit feststeht, welche Seite wofür zuständig ist, führt der Shop 312 statt 107 Suchbegriffe auf Platz 1 (SISTRIX, Stand September 2026).
Für wen sich LLMO lohnt
Den größten Nutzen haben Unternehmen, deren Kunden vor einer Entscheidung recherchieren und Anbieter vergleichen. Auf die Größe des Unternehmens kommt es weniger an als auf das Angebot. Sprachmodelle nennen Marken mit vielen Erwähnungen im Web häufiger. Spezialisierte Anbieter setzen aus diesem Grund bei den Fragen ihres Fachgebiets an.
Gute Voraussetzungen
- Software und andere Angebote mit langer Entscheidungsphase
- Beratung, Kanzleien und Praxen, bei denen Vertrauen den Ausschlag gibt
- Fachhandel mit beratungsintensivem Sortiment
- Spezialisierte Anbieter, die Fragen ihres Fachgebiets genauer beantworten als andere
Wenig Nutzen
Bei rein örtlicher Nachfrage und bei Standardprodukten, über die allein der Preis entscheidet, bringt die Arbeit wenig. Lokale SEO und Anzeigen sind dort meist der bessere Einsatz für Ihr Budget. Wir sagen das im Erstgespräch offen, bevor Kosten entstehen. Ist die Website noch nicht tragfähig, beginnen wir dort.
Was eine LLMO Agentur kostet
Unsere Betreuung beginnt bei 1.000 Euro netto im Monat. Jede Arbeitsstunde berechnen wir mit 120 Euro netto. Im ersten Monat ist das Audit enthalten, und an eine Mindestlaufzeit sind Sie nicht gebunden. Erstgespräch und Erstanalyse kosten nichts.
Pakete für einzelne Sprachmodelle gibt es nicht, alle Systeme laufen in einer Betreuung. Nennungen garantieren wir nicht. Wir sagen Umfang, Messmethode und Berichtsrhythmus fest zu.
Glossar: 14 Begriffe kurz erklärt
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| Sprachmodell (LLM) | Ein Programm, das aus großen Textmengen gelernt hat, Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Beispiele sind die Modelle hinter ChatGPT, Gemini und Claude. |
| Prompt | Die Eingabe, die ein Mensch an ein Sprachmodell richtet, meist eine Frage oder ein Auftrag. |
| Trainingswissen | Was ein Modell aus den Texten seines Trainings gelernt hat. Dieses Wissen bleibt auf dem Stand des Trainingsendes. |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation. Das Modell schlägt während der Antwort in einer Suche nach und stützt sich auf die gefundenen Seiten. |
| Grounding | Der Begriff von Google für das Abstützen einer Antwort auf Ergebnisse der Google-Suche. |
| Query Fan-out | Mehrere verwandte Suchanfragen, die Google aus einer Frage bildet, um mehr passende Seiten zu finden. |
| Crawler | Ein Programm, das Webseiten abruft. In der KI-Suche heißen die Kennungen zum Beispiel OAI-SearchBot und PerplexityBot. |
| robots.txt | Eine Datei auf Ihrer Website, die Crawlern den Zugriff erlaubt oder verbietet. |
| Entität | Ein eindeutig bestimmbares Ding wie ein Unternehmen, eine Person oder ein Produkt. |
| Nennung | Ihre Marke kommt im Text einer KI-Antwort vor. |
| Zitat | Ihre Seite ist unter den Quellen einer KI-Antwort verlinkt. |
| Nennungsrate | Der Anteil der Antworten auf einen festen Fragenkatalog, in denen Ihre Marke vorkommt. |
| Halluzination | Eine Aussage, die ein Sprachmodell erfindet und als Tatsache ausgibt. |
| llms.txt | Eine vorgeschlagene Textdatei, die Sprachmodellen die Kerninhalte einer Website auflisten soll. Dass ein großer Anbieter sie auswertet, ist nicht belegt. |
Häufige Fragen zu LLMO
Ersetzt LLMO die klassische SEO?
Nein, die Arbeit baut auf SEO auf. Aus Sicht von Google bleibt die Optimierung für generative KI in der Suche SEO, und Microsoft nennt Crawlbarkeit, interne Verlinkung und Backlinks unverändert als Grundlage. Der Unterschied liegt im Ziel und damit in der Messung. Den Erfolg von SEO zeigen Rankings und Klicks, den Erfolg von LLMO die Nennungsrate in KI-Antworten.
Was ist der Unterschied zwischen LLMO und GEO?
Unter dem Oberbegriff GEO läuft die Arbeit an der Sichtbarkeit in Systemen, die Antworten erzeugen. Bei LLMO liegt die Betonung auf den Sprachmodellen selbst und auf der Frage, was sie aus dem Training wissen und was sie nachschlagen. Die Maßnahmen sind dieselben, und viele verwenden beide Begriffe gleichbedeutend.
Brauchen wir noch eine Website, wenn Kunden die KI fragen?
Ja. KI-Systeme mit Websuche stützen ihre Antworten auf Seiten im Web und verlinken sie als Quelle. Ohne eigene Seiten gibt es nichts, worauf sie verweisen können, und über Ihr Unternehmen sprechen dann nur andere. Auf der Website wird zugleich aus einer Nennung eine Anfrage.
Mit welchem Sprachmodell sollten wir anfangen?
Am besten mit dem, das Ihre Zielgruppe nutzt und in dem Sie heute fehlen. Gemessen an der Verbreitung in Deutschland sind das meist ChatGPT und die Systeme von Google. Die Reihenfolge legen wir nach dem Audit fest, wenn die Nennungsrate je System vorliegt.
Brauchen wir für LLMO neue Inhalte?
Zu Beginn meist nicht. Zuerst überarbeiten wir vorhandene Seiten. Neue Inhalte kommen hinzu, wenn der Fragenkatalog Themen zeigt, zu denen Ihre Website nichts sagt.
Ab wann zeigt LLMO Ergebnisse?
Mit ersten Veränderungen rechnen wir nach einigen Wochen, die Entwicklung beurteilen wir nach drei bis sechs Monaten. Am schnellsten wirken technische Korrekturen, bei einer geänderten robots.txt nennt OpenAI etwa 24 Stunden. Was ein Modell aus dem Training weiß, ändert sich erst mit einem neuen Modell.
Ihr Ansprechpartner
Philipp Nessmann
Geschäftsführer der GEO Agentur. Er arbeitet seit rund 20 Jahren als SEO-Berater, hat über 1.100 Projekte begleitet und schreibt als Gastautor unter anderem für Ahrefs, OMR und Mittwald.
Weitere Leistungen
- ChatGPT SEO
In den Antworten von ChatGPT als Quelle erscheinen.
- AIO Optimierung
Für KI-Systeme und die AI Overviews von Google zur verlinkten Quelle werden.
- Gemini SEO
Dafür sorgen, dass Googles KI-Assistent Gemini Sie nennt und als Quelle anführt.
- Perplexity SEO
Mit Fachinhalten zur nummerierten Quelle in den Antworten von Perplexity werden.
- Backlinks aufbauen
Links und Erwähnungen auf Seiten aufbauen, die Ihre Zielgruppe liest.