LLMO

KI-Technologien wie ChatGPT, Bing Chat und Google Gemini markieren den Beginn einer neuen Ära in der Suchmaschinenoptimierung (SEO), die über die traditionellen Techniken hinausgeht. Die Einführung von Generative AI Optimization (GAIO) und Large Language Model Optimization (LLMO) stellt eine bahnbrechende Veränderung dar. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Modellen wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI und anderen ähnlichen Technologien treibt eine Revolution in der Informationsverarbeitung und -empfehlung voran. Diese Modelle lernen aus einer ständig wachsenden Menge an Daten, was ihre Antworten immer genauer und relevanter macht. Die Optimierung für generative KI erfordert eine neue Denkweise, die den Wert von Markenautorität, qualitativ hochwertigen Inhalten und strategischer Medienpräsenz betont. Zudem müssen die Inhalte auch formal richtig für KI-gestützte Systeme aufbereitet werden. Die Geschwindigkeit, mit der sich KI-Modelle weiterentwickeln, bedeutet auch, dass das, was heute als Best Practice gilt, morgen bereits veraltet sein kann, um mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten.

Generative AI Optimization (GAIO) und Large Language Model Optimization (LLMO) sind zwei Begriffe, die in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) verwendet werden. Obwohl beide Konzepte miteinander verbunden sind, beziehen sie sich auf unterschiedliche Aspekte der Optimierung und Anwendung von KI-Technologien.

Generative AI bezieht sich auf Modelle und Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt sind, Daten zu generieren, die denen aus einem bestimmten Datensatz ähnlich sind. Das können Texte, Bilder, Musik oder andere Medienformen sein. Generative AI Optimization befasst sich demnach mit der Verbesserung dieser generativen Modelle, um ihre Effizienz, Genauigkeit und die Qualität der generierten Daten zu erhöhen.

Large Language Models (LLMs) sind eine spezielle Art von generativen KI-Modellen, die speziell für die Verarbeitung, das Verständnis und die Generierung von menschlicher Sprache entwickelt wurden. Beispiele hierfür sind Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI. LLMO konzentriert sich auf die Optimierung dieser großen Sprachmodelle, um ihre Leistung in Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung und andere sprachbasierte Anwendungen zu verbessern.

In der traditionellen SEO ging es hauptsächlich darum, die Sichtbarkeit einer Website in den Suchmaschinenergebnisseiten (SERPs) durch Techniken wie die Optimierung von Keywords, Meta-Tags und Backlinks zu verbessern. Mit dem Aufstieg von KI-gesteuerten Chatbots besteht nunmehr die Herausforderung, diese Ansätze zu überdenken. GAIO und LLMO repräsentieren eine Weiterentwicklung der SEO, die sich auf die Optimierung von Inhalten und Markenpräsenz innerhalb der Antworten generativer KI-Modelle konzentriert. Diese Modelle, trainiert auf umfangreichen Datensätzen, generieren Antworten basierend auf der Qualität, Relevanz und Autorität der Informationen, die sie aus dem Internet extrahieren. Die Herausforderung und Chance liegt darin, dass die Unternehmen von diesen KI-Systemen als vertrauenswürdige und relevante Quellen erkannt werden. Erfolgreich zu sein, erfordert nunmehr unter anderem den Aufbau einer starken digitalen Präsenz in qualitativ hochwertigen Publikationen.

Inhalte, die umfassend, gut recherchiert und auf die Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten sind, werden von KI-Systemen als vertrauenswürdig eingestuft. Es gilt, die Funktionsweise relevanter Plattformen zu verstehen und Inhalte entsprechend anzupassen sowie durch den Einsatz von Tools die Markenwahrnehmung durch KI-Systeme wahrzunehmen und zu überwachen. Eine Optimierung der Inhalte für Googles E-E-A-T-Prinzipien (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) erhöhen sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Inhalte als Trainingsdaten von KI-Modellen verwendet werden, was wiederum die digitale Sichtbarkeit verbessert.

In der Ära von GAIO und LLMO zählen qualitative Erwähnungen und Bewertungen mehr als die bloße Anzahl von Backlinks. Die Veröffentlichung eines gut recherchierten und informativen Whitepapers, das von führenden Branchenpublikationen zitiert wird, kann beispielsweise eine stärkere Wirkung haben als hunderte von Low-Quality-Links. Diese qualitativen Erwähnungen signalisieren den KI-Modellen, dass eine Marke eine vertrauenswürdige Quelle in ihrem Bereich ist, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie in relevanten Suchanfragen und Empfehlungen genannt wird.

Die Art und Weise, wie Antworten der KI-Suche präsentiert werden, insbesondere durch die Hervorhebung von Keyfacts und die Bereitstellung von Links für eine tiefergehende Recherche, verändert die Erwartungen der Nutzer an Suchergebnisse. SEO-Strategien müssen sich darauf einstellen, indem sie sicherstellen, dass ihre Inhalte nicht nur relevant und informativ sind, sondern auch in einem Format präsentiert werden, das von generativen KI-Systemen leicht erfasst und bevorzugt wird.