LLMO-Strategie: In 3 Schritten zu mehr Sichtbarkeit in Google AIOs, ChatGPT & Co.

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[[callout]] TL;DR

• Kundenzentrierung ist der Startpunkt: Ohne echtes Verständnis der Zielgruppe bleibt Content auch für LLMs irrelevant.
• Content schlägt Optimierung: Sichtbarkeit entsteht durch differenzierte Formate wie Thought Leadership Content und Product-led Content, nicht durch generische SEO-Texte.
• Technik und Struktur sind Pflicht: Serverseitiges HTML, klar gegliederte Passagen und semantische Markups erhöhen die Chance, in KI-Antworten aufzutauchen.
• Distribution entscheidet mit: Sichtbarkeit in LLMs entsteht auch durch Erwähnungen in Drittquellen. Nutze Social Media, Communities, Partnerschaften und Newsletter aktiv.

🍿 Keine Lust zu lesen? Im Video zur AI-Suche & LLMO zeige ich dir die wichtigsten Strategien direkt in der Anwendung.

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Kurzer Recap: Wieso klassisches SEO nicht genügt

In Teil 1 dieser Blogserie zum Thema LLMO habe ich erklärt, wie KI die organische Suche grundlegend verändert: Statt zehn blauer Links dominieren heute KI-generierte Antworten. Wer dort nicht sichtbar ist, verliert Relevanz. Selbst bei stabilen SEO Rankings.

LLMO (Large Language Model Optimization) wird zur zentralen Strategie, um in KI-Suchen präsent zu sein. Dabei geht es nicht nur um Traffic, sondern um Erwähnungen deines Brands in den KI-Antworten, die Nutzer:innen direkt zur Entscheidung bringen.

Die grosse Chance: Wer heute in KI-Antworten erscheint, wird automatisch empfohlen. LLMs verkaufen deine Lösung für dich. Natürlich vorausgesetzt, du bietest den richtigen Content auf den richtigen Kanälen. Hier setzen wir an.

Wie können wir in LLMS sichtbar werden?

Sichtbarkeit in LLMs entsteht für viele Brands auf zwei Wegen:

1. Sie werden selbst zur Quelle – z. B. durch Content auf der eigenen Website. Das ist relativ ähnlich zu klassischem SEO.
2. Sie werden in Quellen genannt, die LLMs heranziehen.

Beide Wege sind richtig. Ausschlaggebend ist, dass du im richtigen Kontext erscheinst.

Schon heute gibt es Strategien und Taktiken, mit denen du deinen Brand direkt als Quelle in den LLMs etablierst oder in bestehende Diskussionen auf Drittplattformen einbringst. Hier die drei wichtigsten Schritte zu mehr Sichtbarkeit in LLMs.

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In drei Schritten zur LLMO-Strategie

1. Analyse: Gute Content-Ideen mit Audience Research gewinnen

Wenn wir über Sichtbarkeit und Optimierung für LLMs sprechen, müssen wir uns eingestehen: Wir haben aktuell kaum Daten darüber, wie Menschen tatsächlich prompten. Diese Datenlücke stellt uns vor Herausforderungen.

Meine vielleicht etwas kontroverse Meinung dazu: Weniger Daten sind nur dann problematisch, wenn wir unsere Kund:innen nicht wirklich verstehen.

In einer Welt ohne verlässliche Keyword-Daten wird ein anderer Faktor entscheidend: Nähe zur Zielgruppe. Viele Unternehmen beginnen ihre Content-Planung mit Suchvolumen, kennen aber die tatsächlichen Bedürfnisse ihrer Nutzer:innen nicht. Dies führt zu Content, der zwar gut gemeint ist, aber ins Leere zielt. Diese Distanz zur Zielgruppe ist ein klassischer Marketingfehler und besonders in SEO-Kreisen weit verbreitet.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Cybersecurity-Anbieter

Die meisten SEO-Strategien der letzten Jahre konzentrierten sich auf generische Top-of-Funnel-Themen. Ein Artikel wie „Was ist Cybersecurity?" mag zunächst sinnvoll erscheinen, da ein hohes Suchvolumen hinter dem Begriff “cybersecurity” steckt. Doch wer CTOs mit 15 Jahren Berufserfahrung erreichen will, erkennt schnell: Diese Zielgruppe hat längst komplexere Fragen. Welche genau? Das lässt sich nur durch Audience Research rausfinden.

Wertvolle Sichtbarkeit entsteht nicht durch Wikipedia-ähnliche Grundlagenartikel, sondern durch massgeschneiderte Inhalte, welche eben auch schwierige Fragen der Zielgruppe adressieren, die nicht in einem kurzen Paragrpahen beantwortet werden können.

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Der Datenmangel ist aber nicht nur ein Hindernis, sondern eine Chance. Er zwingt uns, direkt mit der Zielgruppe zu sprechen, relevante Fragen zu stellen, zuzuhören und auf dieser Basis Inhalte zu bauen, die wirklich hilfreich sind.

Die besten Quellen für echte Audience Research sind oft näher als gedacht:

• Kundeninterviews liefern ein tiefes Verständnis für Pain Points, Sprache und Entscheidungsprozesse.
• Sales Calls zeigen, welche Fragen vor dem Kauf gestellt werden – ideal für Product-led Content.
• Onboarding Feedback aus Support oder Customer Success hilft, Erwartungen und Missverständnisse zu erkennen.
• Reddit, Quora oder Slack Communities geben Einblick in reale Diskussionen, ohne Filter.
• Onsite Search und Chat-Verläufe auf der eigenen Website offenbaren, was Nutzer:innen wirklich wissen wollen.
• Product Managers und Fachexpert:innen kennen oft die entscheidenden Differenzierungsmerkmale - man muss sie nur fragen.

Sobald wir wissen, was die Zielgruppe beschäftigt und die wichtigsten Pain Points sind, können wir uns an die Content-Strategie machen. Einer der wichtigsten strategischen Hebel für Sichtbarkeit in LLMs ist dabei die Wahl der richtigen Content-Formate.

2. Strategie: Content-Strategie auf LLMs auslegen

Jetzt da wir wissen, wo der Zielgruppe der Schuh drückt, welche Themen sie interessieren und was ihre Ziele und Desired Outcomes sind, können wir diese gegen Content-Formate entlang der Customer Journey mappen.

Einfach nur das wiederzugeben, was bereits existiert, reicht aber nicht mehr. LLMs wie ChatGPT beantworten einen Grossteil der Fragen gleich direkt im eigenen Interface. Eine Marke oder Website wird nur dann zitiert wenn die Inhalte den Nutzer:innen einen echten Mehrwert bieten.

Um diesen Mehrwert zu liefern, bieten sich zwei Ansätze:

Thought Leadership Content geht bewusst gegen den Konsens, formuliert neue Thesen, teilt eigene Studien und setzt Impulse.

Product-led Content hingegen geht mit dem Konsens, zeigt aber auf, welches Produkt in welcher Situation die beste Lösung ist. Denn selbst im KI-Zeitalter benötigen Nutzer:innen konkreten Marken- oder Produktvorschläge, wenn sie Kaufentscheidungen treffen müssen.

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Beide Formate erfüllen unterschiedliche Funktionen entlang der Customer Journey. Thought Leadership baut Vertrauen auf, schafft Awareness und sorgt dafür, dass eine Marke „Top of Mind“ ist. Product-led Content fängt die Zielgruppe ab, wenn sie unterschiedliche Lösungen vergleicht, unterstützt massgeblich beim Kaufprozess und hilft Nutzer:innen bei der finalen Entscheidung.

Schauen wir uns die beiden Content-Formate etwas genauer an:

Thought Leadership Content

‍Thought Leadership Content (TLC) lebt von Haltung und Originalität. Er liefert keine Zusammenfassung des Status quo, sondern hinterfragt Bestehendes oder bringt neue Ideen ein. Durch TLC teilen Autor:innen eigene Erkenntnisse, veröffentlichen Studien oder formulieren Thesen, die die Branche zum Nachdenken bringen. Es ist die einzig valide Alternative zu generischem ToFu (Top of Funnel) Content.

Wie die in unserem letzten Artikel erwähnte Studie von Ahrefs beweist, korrelieren Erwähnungen des Brands im Internet am stärksten mit der Sichtbarkeit in LLMs. Dies unterstreicht, warum Thought Leadership Content (TLC) im KI-Zeitalter nicht nur wünschenswert, sondern unerlässlich ist: Ohne differenzierte Perspektiven und eigene Erkenntnisse wirst du online schlichtweg nicht erwähnt. Niemand zitiert oder teilt Content, der nur den Status quo recyclet. Nur wer eigene Daten erhebt, neue Sichtweisen liefert oder aktuelle Entwicklungen kommentiert, wird zitiert und geteilt.

TLC führt nicht nur zu mehr Erwähnungen, sondern steigert Engagement und baut Vertrauen auf. Wenn es um komplexe Themen oder weitreichende Entscheidungen geht, will man verstehen wie etwas genau funktioniert. Eine kurze KI-Zusammenfassung zu lesen reicht oft nicht aus. Wenn der Content effektiv Neues und Spannendes bietet, nehmen sich viele Leute auch gerne die Zeit, einen Deep Dive zu machen und den TLC zu lesen.

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[[callout]] Praxisbeispiel Thought Leadership: Data Study

Unsere Studie zum Thema Domainstrategie haben wir einerseits auf unserem Blog veröffentlicht, andererseits für unseren Newsletter übersetzt und schliesslich mehrmals auf LinkedIn geposted. Erfreulicher Spillover-Effekt war, dass die Studie von einem Deutschen SEO Podcast aufgenommen und diskutiert wurde. Insgesamt haben wir mit dem Teilen dieser Studie 26 Erwähnungen und Backlinks abgeholt.

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Product-led Content

‍Product-led Content (PLC) ist die moderne Form von Kaufberatung. PLC liefert genau den Kontext, den LLMs brauchen, um deine Lösung den richtigen Personen zu empfehlen. Wenn jemand eine spezifische Frage stellt, suchen LLMs nicht nach allgemeinen Erklärungen, sondern nach präzisen Antworten. Sichtbar wird, wer klar zeigt: Für wen ist das Produkt gedacht? Was kann es besser als andere? Und warum ist es in dieser Situation relevant?

Der Unterschied zum klassischen SEO Content liegt im Fokus. Es geht nicht darum, ein Thema breit abzudecken. Vielmehr geht es darum, eine konkrete Frage besser zu beantworten als anderen, die richtigen Pains zu adressieren, Lösungsvorschläge zu präsentieren und die Brücke zum eigenen Produkt zu schlagen.

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[[callout]] Praxisbeispiel Product-led Content: Kosten

Für die eigene Website haben wir einen Artikel zum Thema “Content Marketing Kosten” verfasst. Der Artikel hat es in die Antwort der LLMs, sowie das Featured Snippet geschafft.

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3. Umsetzung: Fortlaufend kreieren, optimieren und distribuieren

Um in der neuen Realität erfolgreich zu sein, braucht es ein konstantes Investment auf unterschiedlichen Ebenen.

Technische Basis: Sichtbarkeit beginnt im HTML

LLMs wie ChatGPT oder Gemini analysieren das HTML deiner Website. Wenn deine Inhalte erst durch clientseitiges JavaScript geladen werden, sieht die KI oft nichts. Um überhaupt als Quelle infrage zu kommen, müssen deine Inhalte serverseitig sichtbar sein. Besonders wichtig sind Elemente wie Überschriften, Texte, Preise oder FAQs. Lade sie direkt mit dem initialen Seitenaufruf.

Nutze SSR (Server Side Rendering) oder Dynamic Rendering, damit die unterschiedlichen Bots deine Seite verstehen. Ein hilfreiches Tool zur Prüfung, ob das schon funktioniert, ist beispielsweise Screaming Frog.

Content: Inhalte LLM-freundlich strukturieren

Eine der grossen Unterschiede zwischen SEO und LLMO liegt darin, das LLMs keine ganzen Seiten analysieren oder indexieren, sondern der Fokus auf einzelnen Passagen liegt (auf Englisch: “Passage Indexing”). Sie bewerten, ob ein Abschnitt eine konkrete Frage präzise beantwortet, unabhängig vom restlichen Inhalt der jeweiligen Page. Genau deshalb ist es entscheidend, wie du deine Inhalte aufbereitest und strukturierst.

Jede Passage sollte nur ein Thema behandeln und klar abgegrenzt sein. Halte deinen Content “MECE”, also “mutually exclusive, collectively exhaustive”. So steigt die Chance, dass genau dieser Abschnitt als Antwort ausgewählt und zitiert wird.

Was du zudem tun kannst: Nutze ein Inhaltsverzeichnis mit Ankerlinks (siehe diesen Blogpost), um wichtige Passagen gezielt auffindbar zu machen. Verwende in den H2/H3 konkrete Fragen und liefere in deiner Antwort die Kernaussage gleich zuerst (bottom line up front).

Ergänze strukturierte Daten wie FAQ- oder QA-Markup, um semantische Relevanz zu verstärken und nutze direkte Zitate, falls sinnvoll. Idealerweise entstammen diese natürlich effektiven Interviews und werden nicht einfach noch kurz vor dem Publishing hinzugefügt.

Distribution: Mit Inhalten über die eigene Website hinaus sichtbar sein

Auch der beste Content entfaltet erst Wirkung, wenn er für LLMs optimiert und auf externen Plattformen distribuiert wird. Sichtbarkeit in LLMs entsteht eben nicht nur durch die direkte Content Optimierung für LLMs, sondern auch durch Erwähnungen auf Drittquellen. Nutze deine Content-Ideen idealerweise mehrfach.

Dabei gilt: Je besser deine initiale Idee und der Product-led oder Thought-Leadership-Inhalt ist, desto leichter wird die Distribution.

Eine erfolgreiche Distribution über passende Kanäle sollte daher kein nachträglicher Gedanke sein, sondern bereits bei der Themenauswahl und -priorisierung berücksichtigt werden.

Unsicher, welche Kanäle genau für dein Unternehmen sinnvoll sind? Dann nutze ein Prompt Tracking Tool, um die Quellen zu identifizieren, die am häufigsten von LLMs wie ChatGPT in Antworten auftauchen.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Prompt Tracking mit Peec AI

Basierend auf den Pain Points und wichtigsten Fragen deiner Zielgruppe, kannst du in Tools wie Peec AI ein Keyword Tracking aufsetzen. Tauchen bspw. Wikipedia oder Reddit immer wieder als Quellen auf? Oder aber die Listicles auf Vergleichsplattformen? Dann ist das jeweils ein gutes Zeichen, dass sich eine Investition dort lohnt.

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Bei Digital Leverage setzen wir auf folgende Distributionsmassnahmen:

• Einträge: Trage deine Firma bei gängigen Vergleichsplattformen ein, optimiere dein Wikipedia-Eintrag (falls vorhanden) und durchforste das Backlinkprofil deiner Konkurrenz, um überall sichtbar zu sein, wo Produkte und Lösungen verglichen werden. Hier handelt es sich nicht per se um die Distribution von bestehendem Content. Trotzdem ist diese Massnahme wichtig, da sie simpel aber wirkungsvoll ist. Aktuell werden gerade bei der Suche nach Produkten von LLMs oft Listicles wie z.B. “Die Top SEO-Agenturen der Schweiz” als Quellen herbeigezogen. Du kannst also, wie wir, selbst ein solche Listicle schreiben oder externe Webseiten anschreiben, damit sie dich auch in ihre Liste aufnehmen.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Einträge & Listicles

Wir werden hier von einer anderen SEO-Agentur in einem Ranking aufgeführt, nachdem ich höflich gefragt habe, ob sie uns auch auf die Liste mit aufnehmen könnten.

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• ‍Social Media: Distribuiere deinen Content auf verschiedenen Social-Media-Kanälen. Nutze z.B. LinkedIn, wenn du eine B2B-Zielgruppe ansprichst. So kannst du Sichtbarkeit auf der Plattform aufbauen und hast zudem bessere Chancen, von LLMs erwähnt zu werden.

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[[callout]] Repurposing für LinkedIn

Wir haben die Learnings und Frameworks die in diesem Artikel beschrieben wurden beispielsweise in mehrere LinkedIn-Posts umgewandelt: Search engines vs LLMs, LLM verkaufen deine Lösung für dich, Content Formate für LLMO, etc.

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• Community: Foren wie Reddit haben in Google in den letzen Jahren stark an Sichtbarkeit gewonnen und User-Antworten werden oft auch in LLMs wiedergegeben. Um hier sichtbar zu werden, empfehlen wir, Gespräche in deiner Nische oder Industrie zu tracken und dich aktiv in Foren, Chats und Communities einzubringen. Beantworte Fragen, die mit deinem Content-Thema zusammenhängen. Erwähne deinen eigenen Blickwinkel oder verlinke wo sinnvoll auf dein Content Piece oder deine Website. Achte darauf, hilfreich zu sein und nicht verkäuferisch zu wirken.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Fragen auf Reddit beantworten

Hier hat jemand auf Reddit exakt die Lösung gesucht, die ein Kunde von mir anbietet. Ein kurzer Verweis auf die Website war genug, und mein Kunde hat so nicht nur eine Erwähnung erhalten, sondern auch gleich einen neuen Lead gewonnen.

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• HARO: Beantworte Fragen von anderen Writern und Journalist:innen (Help A Reporter Out). Melde dich für Newsletter in deiner Nische an und beantworte Reporterfragen, um als Expert:in zitiert zu werden. Gefällt deine Antwort, erwähnen sie dich namentlich und verlinken oft auch auf deine Website oder dein Profil.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Reporterfragen beantworten

Hier wurde ich von einer Content Marketing Managerin auf LinkedIn angepingt, ob ich gerne meinen Senf zur Flut an AI Tools geben mag. Ich wurde entsprechend in ihrem Artikel zitiert.

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• Partner: Nutze Partnerschaften zur Steigerung deiner Reichweite und schreibe Gastbeiträge auf themenrelevanten Websites, die schon jetzt in LLMs zitiert werden. So kannst du dir indirekt Sichtbarkeit verschaffen.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Guest Blogging

Wir schreiben z.B. regelmässig für Plattformen wie marketing.ch oder die Blogs anderer Agenturen (mit ähnlicher Zielgruppe), Kund:innen (siehe Denteo unten) und weiteren Partner:innen.

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• Newsletter: Starte einen eigenen Newsletter oder sponsore einen bestehenden Newsletter mit guter Reach in deiner Industrie oder Nische.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Newsletter

Wir selbst nutzen Substack als Plattform und übersetzen viele unserer Artikel, Studien und Case Studies ins Newsletterformat. Dabei achten wir darauf, dass die Beispiele welche wir auf SEOexamples.com teilen möglichst kurz und knackig sind. Stand Juli 2025 haben wir knapp 700 Subscribers, welche die Distribution von neuem Content unterstützen.

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• Podcasts: Mach in relevanten Podcasts mit und teile deine Expertise live, verweise auf Frameworks, Studien und gib eigene Blickwinkel an deine Zielgruppe weiter.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Podcast

Unsere Head of Content, Joeline Fruchi, wurde von Andreas Diehl, Thought Leader im Thema OKR, zu einem Podcast eingeladen, um über OKRs zu sprechen. Ein weiterer Podcast mit Andreas Diehl zum Thema LLMO ist bereits in den Startlöchern.

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• ‍Ads: Schalte Ads für Product-led Inhalte, die gut performen. Klar, das bringt keine direkte Sichtbarkeit in LLMs, aber wer nie gefunden wird, kann auch keine Nutzer:innen targeten oder für den eigenen Newsletter begeistern. Überzeugen deine Inhalte, gewinnst du an Bekanntheit und sicherst dir die Chance, dass Nutzer:innen deinen Content weiter verbreiten.

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[[callout]] Praxisbeispiel: Ads

Wir schalten selbst Google Ads auf die Homepage, wichtige Landing Pages und BoFu-Artikel wie z.B. “Wie viel kostet Content Marketing”, von denen wir wissen, dass wir nicht nur Klicks, sondern eben auch Conversions erhalten können.

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Fazit

Eine wirksame LLMO-Strategie startet nicht mit neuen Tools oder technischen Quickwins, sondern mit der Zielgruppe. Wer ihre Fragen, Pain Points und Entscheidungslogik wirklich versteht, schafft die Grundlage für Inhalte, die in KI-Antworten überhaupt eine Rolle spielen. Denn auch LLMO-Strategien funktionieren wie jede andere erfolgreiche Marketingstrategie: kundenzentriert.

Optimierungen machen nur dann Sinn, wenn die Inhalte substanziell und differenziert sind. Das Ziel ist nicht, Rankings oder Traffic zu maximieren, sondern über Thought Leadership oder Product-led Content Vertrauen aufzubauen, Kaufentscheide zu erleichtern und den Mehrwert deiner Lösung im richtigen Moment sichtbar zu machen.

Bei der Umsetzung gilt: Die Basics sind Pflicht. Sauberes HTML, strukturierte Inhalte, Distribution über relevante Kanäle… Aber LLMO entwickelt sich schnell. Wer langfristig vorne bleiben will, muss experimentieren, eigene Beobachtungen machen und neue Formate testen. Sichtbarkeit in LLMs ist kein „Hack", sondern das Resultat aus gründlicher Audience Research, Content, der Kund:innen wirklich weiterbringt, sowie fortlaufender Optimierung und gezieltem Experimentieren.

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