LLMO & GEO (AI SEO) für semantische Sichtbarkeit

LLMO steht für „Large Language Model Optimization“ – also die gezielte Optimierung von Inhalten für KI-Systeme wie GPT, Claude oder Gemini. Dabei geht es nicht nur um Keywords, sondern um semantische Klarheit, modulare Struktur und kontextuelle Relevanz. Inhalte müssen so aufgebaut sein, dass sie von Sprachmodellen erkannt, verstanden und ausgespielt werden können – z. B. in AI-gestützten Suchprozessen oder Chatbots.

Klassisches SEO basiert auf Suchmaschinen wie Google und deren Keyword-Logik. LLMO hingegen optimiert Inhalte für KI-Systeme, die semantisch denken und kontextuell ausspielen. GEO ergänzt das Ganze um lokale Relevanz – also die Verortung von Inhalten entlang geografischer Claims. Zusammen ergibt sich ein System, das sowohl für AI-Suche als auch für klassische Suchmaschinen funktioniert – aber mit Fokus auf semantische Sichtbarkeit.

Nicht zwingend. Bestehende CMS-Systeme können oft angepasst werden – wichtig ist die Strukturierung der Inhalte, nicht die Plattform selbst. Wir arbeiten mit modularen Templates, semantischen Markern und GEO-Claims, die sich in bestehende Systeme integrieren lassen. Bei Bedarf können auch AI-optimierte Landingpages oder Microsites aufgebaut werden.

Erste Effekte sind oft schon nach wenigen Wochen sichtbar – z. B. durch AI-Ausspielung in Chatbots, bessere Auffindbarkeit in semantischen Suchprozessen oder erhöhte Sichtbarkeit in GEO-relevanten Kontexten. Die volle Wirkung entfaltet sich über Zeit, wenn die Inhalte kontinuierlich indexiert und vernetzt werden. Wichtig ist die Konsistenz und semantische Tiefe der Content-Architektur.

GEO funktioniert über klare Verortung – z. B. durch Standort-Claims, regionale Keywords, lokale Referenzen oder strukturierte Module mit geografischem Bezug. Das kann über Landingpages, Microsites oder Content-Cluster erfolgen. Entscheidend ist, dass die Inhalte nicht nur lokal benannt, sondern auch semantisch eingebettet sind – damit AI-Systeme sie als relevant erkennen und ausspielen.