Gestaltung Ihrer LLM-SEO-Strategie: Kann man dieselbe Strategie für alle KI-Suchmaschinen verwenden?

Kürzlich wurde eine Studie veröffentlicht, die zeigt, dass Markenempfehlungen in KI-Suchergebnissen in 62 % der Fälle.

Das bedeutet, dass KI-Systeme bei der Suche nicht immer dieselben Personen, Marken, Unternehmen oder Produkte auswählen. Die Ergebnisse können je nach KI-System und sogar aufgrund anderer Faktoren wie dem Standort leicht variieren.

Da fragt man sich vielleicht: Kann man eine pauschale, allumfassende LLM-SEO-Strategie anwenden?

Lass uns darüber reden.

Kann man eine pauschale LLM-SEO-Strategie anwenden?

Ja, bis zu einem gewissen Grad.

Im Grunde funktionieren KI-Suchmaschinen alle sehr ähnlich. Ihr Ziel ist es, Suchanfragen zu verarbeiten, Informationen abzurufen, diese zusammenzustellen und eine Antwort zu generieren.

Unterschiede bestehen in Bereichen wie Kontext und Trainingsdaten.

Nehmen wir diese Frage als Beispiel: „Wer waren die besten Musiker der frühen 2000er Jahre?“

Wenn man ChatGPT fragt, erhält man übersichtliche Aufzählungen mit Künstlern und eine kurze Begründung, warum dieser Künstler in die Liste aufgenommen wurde. Sie sind alle nach Genre geordnet (Pop, Hip-Hop usw.):

Wenn man nun genau dieselbe Anfrage an Gemini richtet, sehen die Struktur und die bereitgestellten Informationen ganz anders aus:

Gemini hingegen unterteilt die Titel nach Chartstürmern und wegweisenden Künstlern. Gleiche Suchanfrage, aber zwei unterschiedliche Ansätze bei der Darstellung der Informationen.

Schon beim Vergleich dieser beiden Beispielabfragen wird deutlich, wie unterschiedlich der „Denkprozess“ war. ChatGPT betrachtete die Frage unter dem Gesichtspunkt „Wer ist der Beste in jedem Genre?“, während Gemini die besten Künstler insgesamt betrachtete und eine bestimmte Person als den Künstler herausstellte, der das Genre geprägt hat.

Auch wenn es Überschneidungen bei den Künstlern gibt und die Informationen ähnlich sind, unterscheiden sich doch die Gestaltung und der Ansatz.

Wenn Sie einen detaillierten Einblick darin gewinnen möchten, wie große Sprachmodelle dieselben Suchanfragen verarbeiten, habe ich mich eingehend damit befasst, wie KI-Suchmaschinen auf dieselbe Suchanfrage reagieren – dort erhalten Sie einen besseren Überblick.

Doch schon bei einem Blick auf diese kleine Auswahl wird deutlich, dass eine allgemeine LLM-SEO-Strategie zwar gut ist, um eine Grundlage zu schaffen, man aber möglicherweise bestimmte Ansätze anpassen muss, je nachdem, auf welche LLMs man abzielt.

Warum sich LLMs bei der Generierung von Antworten unterscheiden

Wie ich bereits erwähnt habe, weisen LLMs eine ähnliche Grundstruktur auf, doch ansonsten gibt es viele Unterschiede.

Dies sind Faktoren, die Einfluss darauf haben können, welche Antworten LLMs generieren:

• Aktualität der Trainingsdaten: Die Leistung von LLMs hängt davon ab, wie aktuell die Daten sind, mit denen sie trainiert wurden. Manche LLMs werden mit neueren Daten trainiert, was zu anderen Antworten führen kann als bei einem LLM, das mit älteren Daten trainiert wurde.
• Abrufmethode: LLMs beziehen ihre Informationen in der Regel aus ihren Trainingsdaten und/oder dem Internet. Welche Abrufmethode sie zuerst verwenden, hängt von der jeweiligen Plattform ab.
• Autorität vs. Aktualität: Wirwissen, dass sowohl Autorität als auch Aktualität Faktoren sind, die die Antworten von LLMs beeinflussen, aber in welchem Maße? Manche LLMs messen der Autorität mehr Gewichtbei als der Aktualität und umgekehrt.
• Interpretation von Suchanfragen: KI-Suchmaschinen interpretieren dieselbe Suchanfrage unterschiedlich, was zu leicht abweichenden Antworten verschiedener LLMs führt.
• Standortrelevanz: Der Standort eines Nutzers kann die Ergebnisse bestimmter Suchanfragen beeinflussen, insbesondere bei lokalen Suchanfragen.

Die Unterscheidung anhand dieser Faktoren kann dazu beitragen zu erklären, warum eine Marke in der Antwort eines LLM weiter oben erscheint als in der eines anderen und warum bestimmte Marken häufiger genannt werden als andere.

Wann sollte man eine pauschale LLM-SEO-Strategie anwenden und wann gezielte Optimierungen?

Möglicherweise fühlen Sie sich mittlerweile etwas überfordert. Der Gedanke, für jedes LLM eine eigene Strategie entwickeln zu müssen, erscheint aufwendig – und das ist es auch. Deshalb kommt es vor allem darauf an, bewusst zu entscheiden, wann und wo Sie Optimierungen für bestimmte LLMs vornehmen.

Eine allgemeine LLM-SEO-Strategie bietet Ihnen eine gute Grundlage, um loszulegen und etwas Sichtbarkeit zu erlangen. Befolgen Sie dabei folgende Vorgehensweisen:

• Klare, fundierte Inhalte, die direkte Antworten liefern
• Anzeigenschaltung mit für Ihre Inhalte relevanten Targeting-Kriterien
• Sicherstellen, dass die Marke im gesamten Internet einheitlich erwähnt wird
• Nutzung von Strukturdaten
• Eine übersichtliche Website-Struktur erstellen
• Eine klare Markenidentität, die bei allen Erwähnungen einheitlich ist

Dieser pauschale Ansatz bietet Ihnen eine gute Grundlage, um in verschiedenen LLMs präsent zu sein.

Wann fängst du also an, dich auf gezieltere Optimierungen zu konzentrieren?

Hier sind zwei wichtige Szenarien, in denen gezielte Optimierungen angebracht sind:

• Ihre Zielgruppe konzentriert sich auf bestimmte Plattformen: Wenn Sie feststellen, dass der Großteil Ihrer Besucher von einem bestimmten LLM stammt, ist dies ein Hinweis darauf, dass Sie gezielte Optimierungen für die Plattform vornehmen sollten, auf der sich die meisten Nutzer aufhalten.
• Es gibt Lücken in der Sichtbarkeit: WennSie auf einer Plattform in den Suchergebnissen erscheinen, auf einer anderen jedoch nicht, ist dies ein Hinweis darauf, dass Sie einige plattformspezifische Anpassungen vornehmen müssen, um sicherzustellen, dass Sie sichtbar sind.

Trifft eines dieser Szenarien auf Sie zu? Wenn ja, informieren Sie sich über die LLM-Plattform Ihrer Wahl, um herauszufinden, welche konkreten Optimierungen Sie vornehmen müssen, um Ihre Sichtbarkeit zu erhöhen.

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