LLMO (Large Language Model Optimization)
LLMO ist die Disziplin, Content und technische Konfiguration so zu optimieren, dass LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) Marke und Informationen in Antworten verwenden und zitieren.
LLMO überschneidet sich stark mit GEO, legt aber Akzent auf die Trainings- und In-Context-Seite: wie stellen Sie sicher, dass Ihre Marke in einer LLM-Antwort erwähnt wird, auch wenn keine Echtzeit-Suche zugrunde liegt. Taktiken: starke Brand Mentions auf autoritären Seiten, strukturierte Definitionen (Wikipedia, Wikidata), klare Homepage-Positionierung, /llms.txt-Datei, konsistente Fakten zu Ihrem Produkt/Service.
Beispiel
Webrock Media möchte bei ChatGPT-Frage 'beste GEO-Agentur Niederlande' genannt werden. Strategie: GEO-Content auf eigener Domain, Gastartikel auf Frankwatching und Emerce (Brand Mentions), Wikidata-Eintrag mit konsistenter Beschreibung, /llms.txt.
Häufig gestellte Fragen
LLMO oder GEO — was ist der Unterschied?
GEO (Generative Engine Optimization) fokussiert auf generative Suchmaschinen (AI Overviews, Perplexity). LLMO breiter auf LLMs selbst, inkl. ChatGPT ohne Search. ~70 % Überlappung.
Kann ich LLMO messen?
Teilweise. Tools wie Profound, Otterly, Peec AI und Custom-Prompts messen, wie oft Ihre Marke in LLM-Antworten erscheint. Frequenz-Tracking ist eine junge Disziplin.
Verwandte Begriffe
Weiterführende Links
- → Unser Service: GEO