LLMO (Large Language Model Optimization)
Auf einen Blick
LLMO zielt darauf ab, wie eine Marke, ein Produkt oder ein Unternehmen in den Gewichten (Weights) und dem Training von großen Sprachmodellen wie GPT-4 verankert ist.
Large Language Model Optimization (LLMO) ist der zukunftsweisendste und aktuell am schwersten greifbare Bereich der KI-Sichtbarkeit. Es geht darum, wie eine Marke, ein Konzept oder ein Produkt nicht nur im Live-Web-Index (wie bei GEO) gefunden wird, sondern wie es in den zugrundeliegenden Trainingsdaten der Modelle (wie GPT, Claude, Gemini) repräsentiert ist.
Der Unterschied zwischen Retrieval (RAG) und Training
TL;DRRAG (Retrieval-Augmented Generation): Die KI sucht live im Internet nach Informationen (GEO setzt hier an).
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Die KI sucht live im Internet nach Informationen (GEO setzt hier an).
- Parametrisches Wissen: Die KI "weiß" etwas, weil es so oft in ihren Trainingsdaten vorkam, dass es in ihren neuronalen Gewichten verankert ist. (Hier setzt LLMO an).
Strategien für LLMO
TL;DRUm in Sprachmodellen positiv und korrekt repräsentiert zu sein, musst du:.
Um in Sprachmodellen positiv und korrekt repräsentiert zu sein, musst du:
- Omnipräsenz in Qualitäts-Quellen: Wenn dein Unternehmen in Wikipedia, etablierten Nachrichtenportalen, hochwertigen Fachbüchern und GitHub-Repositories oft und positiv erwähnt wird, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass das LLM dies lernt.
- Konsistenz der Marken-Narrative: Überall im Web muss dieselbe "Wahrheit" über dein Unternehmen stehen. Widersprüchliche Informationen verwirren das Modell.
- Erstellung von "Cornerstone Content": Publikation von Whitepapern, Open-Source-Projekten und Datensätzen, die so wertvoll sind, dass sie in Trainingskorpora (wie Common Crawl) aufgenommen werden.
- PR und Digital PR: Klassische Öffentlichkeitsarbeit ist für LLMO extrem wertvoll, da Presseportale einen hohen Stellenwert in Trainingsdaten haben.