LLMO-Strategie: So wird dein Unternehmen in ChatGPT und Co. empfohlen
Large Language Model Optimization ist die Königsdisziplin der KI-Sichtbarkeit. Erfahre, wie du in den Trainingsdaten von LLMs präsent wirst.
Stell dir vor, ein potenzieller Kunde fragt ChatGPT: "Welche Agentur ist führend im Bereich KI-Sichtbarkeit im DACH-Raum?" Erscheint dein Unternehmen in der Antwort? Wenn nicht, hast du ein LLMO-Problem.
Was ist LLMO?
TL;DRLLMO (Large Language Model Optimization) zielt darauf ab, wie dein Unternehmen, deine Marke oder dein Produkt in den Trainingsdaten und im Wissensstand großer Sprachmodelle (GPT-4, Claude, Gemini, Llama) repräsentiert ist.
LLMO (Large Language Model Optimization) zielt darauf ab, wie dein Unternehmen, deine Marke oder dein Produkt in den Trainingsdaten und im Wissensstand großer Sprachmodelle (GPT-4, Claude, Gemini, Llama) repräsentiert ist.
Die zwei Wege der KI-Sichtbarkeit
TL;DRDie KI sucht live im Web nach aktuellen Informationen.
1. RAG-basierte Sichtbarkeit (kurzfristig, GEO)
Die KI sucht live im Web nach aktuellen Informationen. Hier greifen GEO- und AEO-Strategien.
2. Parametrische Sichtbarkeit (langfristig, LLMO)
Das Modell "weiss" etwas über deine Marke, weil es in seinen Trainingsdaten verankert ist. Das ist LLMO.
Die LLMO-Strategie in 5 Schritten
TL;DRFrag ChatGPT, Perplexity und Claude:.
1. Audit: Was weiss die KI über dich?
Frag ChatGPT, Perplexity und Claude:
- "Was ist [dein Unternehmen]?"
- "Wer sind die führenden [deine Branche] Unternehmen in [deiner Region]?"
- "Was sind die Vor- und Nachteile von [deinem Produkt]?"
Dokumentiere die Antworten. Lücken und Fehler sind dein Startpunkt.
2. Omnipreasenz in Qualitätsquellen
LLMs werden auf Daten trainiert, die aus dem öffentlichen Web stammen (Common Crawl, Wikipedia, Buecher, akademische Paper). Stelle sicher, dass dein Unternehmen in diesen Quellen präsent ist:
- Wikipedia und Wikidata: Wenn dein Unternehmen die Relevanzkriterien erfüllt
- Fachmedien und Branchenpublikationen: Gastartikel, Interviews, Presseerwahnungen
- Akademische Quellen: Fallstudien, Whitepaper, Konferenz-Beitraege
- GitHub und Open Source: Wenn technisch relevant
3. Konsistenz der Marken-Narrative
Wenn verschiedene Quellen widersprüchliche Informationen über dein Unternehmen liefern, wird das LLM unsicher. Stelle sicher, dass:
- Name, Beschreibung und Positionierung überall identisch sind
- Gruendungsdaten, Standorte und Mitarbeiterzahlen konsistent sind
- Deine Kernbotschaften einheitlich kommuniziert werden
4. Cornerstone Content publizieren
Erstelle Inhalte, die so wertvoll sind, dass sie natürlich in Trainingsdaten aufgenommen werden:
- Branchenreports mit originalen Daten
- Open-Source-Tools und Frameworks
- Standardwerke und Leitfaeden in deinem Fachgebiet
5. Digital PR und Thought Leadership
Klassische PR ist für LLMO extrem wertvoll:
- Pressemitteilungen auf Nachrichtenportalen
- Podcast-Auftritte und Interview-Reihen
- Konferenz-Vortraege und Panel-Diskussionen
- LinkedIn-Thought-Leadership-Content
LLMO messen
TL;DREs gibt noch keine standardisierten Tools, aber du kannst:.
Es gibt noch keine standardisierten Tools, aber du kannst:
- Regelmaessig KI-Systeme nach deiner Marke befragen und Änderungen dokumentieren
- Tools wie Otterly.ai oder Brandwatch für AI Monitoring nutzen
- Den Share of Voice in KI-Antworten tracken
Setze dein Wissen in die Praxis um
Bereit für eine GEO-Strategie, die wirklich funktioniert? Die Experten von yama.marketing analysieren deine aktuelle KI-Sichtbarkeit.
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