Die digitale Sichtbarkeit von Unternehmen verändert sich rasant. Während klassische SEO-Strategien jahrelang den Schlüssel zu mehr Reichweite und organischem Traffic darstellten, verschiebt sich der Fokus zunehmend hin zu einer neuen Disziplin: LLM-SEO. Grund dafür ist der Aufstieg von KI-gestützten Suchsystemen und Sprachmodellen wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity.

Wo es früher darum ging, für bestimmte Keywords in den Suchergebnissen ganz oben zu stehen, reicht dies heute nicht mehr aus. Nutzer stellen ihre Fragen zunehmend direkt an KI-Systeme – und diese liefern präzise Antworten, oft ohne dass klassische Suchergebnisse überhaupt noch angeklickt werden. Unternehmen müssen daher nicht nur bei Google gefunden werden, sondern auch sicherstellen, dass ihre Inhalte von KI verstanden und zitiert werden.

In diesem Artikel vergleichen wir die Unterschiede zwischen klassischer SEO und LLM-SEO, zeigen, welche Faktoren in Zukunft entscheidend sind, und geben konkrete Ansätze, wie Sie Ihr Unternehmen für beide Welten optimal aufstellen können + zwei echte Beispiele weiter unten.

Der Vergleich: Klassische SEO vs. LLM-SEO für KI-Suche

Die Art und Weise, wie Menschen Informationen suchen und finden, verändert sich in rasantem Tempo. Klassische SEO – also die Optimierung von Websites für Suchmaschinen wie Google oder Bing – war über viele Jahre hinweg die wichtigste Disziplin, um Reichweite und Sichtbarkeit im Netz aufzubauen. Doch mit der Verbreitung von Large Language Models (LLMs) und KI-gestützten Suchsystemen entsteht ein neues Spielfeld: LLM-SEO (oder LLMO).

Das Video zu dem Thema:

Dabei geht es nicht mehr nur darum, in den Suchergebnissen ganz oben zu stehen. Vielmehr entscheidet sich der Wettbewerb um Sichtbarkeit zunehmend in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity. Wer hier als Quelle genannt wird, hat einen klaren Vorteil – und genau darum geht es in diesem Vergleich.

Klassische SEO: Sichtbarkeit über Keywords und Rankings

Die traditionelle Suchmaschinenoptimierung folgt einem bekannten Muster. Ziel ist es, möglichst weit oben in den SERPs (Search Engine Result Pages) zu erscheinen.

Die Kernfaktoren sind:

Sichtbar/er werden bei Google & Social Media?

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• Keywords: Inhalte müssen auf Suchbegriffe abgestimmt sein, die Nutzer bei Google eingeben.
• Backlinks: Verlinkungen von externen, vertrauenswürdigen Websites gelten als Zeichen für Relevanz.
• Technische Optimierung: Ladezeiten, mobile Darstellung, Crawlability und saubere URL-Strukturen spielen eine große Rolle.
• Content-Qualität: Google bewertet Inhalte nach E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness).

Das Ziel dieser Strategie ist klar: mehr Klicks, mehr Besucher, mehr Conversions. Dabei entscheidet der Nutzer selbst, welche Seite er anklickt – Google liefert nur eine Liste von Ergebnissen.

LLM-SEO: Sichtbarkeit in den Antworten der KI im Chat und Suchergebnis

Mit dem Aufstieg generativer KI verändert sich die Spielregel. Menschen stellen ihre Fragen zunehmend nicht mehr bei Google, sondern direkt an KI-Systeme. Diese Systeme geben fertige Antworten aus – und verweisen im besten Fall auf Quellen.

Hier setzt LLM-SEO an: Es geht darum, Inhalte so zu gestalten, dass sie von KI-Modellen verstanden, verarbeitet und als zitierfähig eingestuft werden.

Wichtige Unterschiede zur klassischen SEO:

• Klarheit und Prägnanz: KI bevorzugt kurze, eindeutige Aussagen, die leicht paraphrasiert oder direkt zitiert werden können.
• Markenerwähnungen: Auch unlinked Mentions, also Nennungen einer Marke ohne Backlink, sind wertvolle Autoritätssignale.
• Fragen beantworten: Inhalte sollten wie ein Wissensartikel aufgebaut sein, der definierte Fragen mit klaren Antworten abdeckt.

Während klassische SEO also um Rankings kämpft, geht es bei LLM-SEO darum, überhaupt in die Antworten der KI aufgenommen zu werden.

WICHTIG: Mythos!!! Strukturierte Daten: Schema Markup, FAQ-Elemente und semantische Verknüpfungen helfen der KI beim Verständnis.

Siehe hierzu:

Warum Schema.org Markup bei ChatGPT und Co. nicht funktioniert – Die unbequeme Wahrheit über AI Search

Klassische SEO vs. LLM-SEO: Wie sich Suchmaschinen-Optimierung im KI-Zeitalter neu erfindet

Während klassische SEO also nach wie vor das Fundament für Sichtbarkeit bildet, eröffnet LLM-SEO eine zusätzliche Dimension, die weit über das reine Ranking hinausgeht. Besonders spannend ist dabei, dass Inhalte nicht nur gefunden, sondern aktiv in Antworten integriert werden. Dadurch verschiebt sich die Rolle von Websites: Sie sind nicht mehr nur Ziel einer Suchanfrage, sondern liefern das Baumaterial für die KI-Antworten selbst.

Für Unternehmen bedeutet das eine doppelte Verantwortung. Einerseits muss der Content so gestaltet sein, dass er maschinenlesbar und semantisch verknüpft ist. Andererseits rückt die Reputation der Marke stärker in den Vordergrund. Erwähnungen, Expertenstatus und die klare Positionierung in einem Themenfeld sind entscheidend, um als verlässliche Quelle wahrgenommen zu werden.

Ein weiterer Unterschied liegt in der Art der Nutzerinteraktion. Während SEO-optimierte Inhalte oft darauf abzielen, Nutzer nach dem Klick auf der Website zu binden, funktioniert LLM-SEO im Hintergrund: Hier entscheidet die KI, welche Inhalte ausgewählt und wie sie präsentiert werden. Wer es schafft, in diesem Auswahlprozess berücksichtigt zu werden, sichert sich eine unsichtbare, aber wirkungsvolle Präsenz direkt in der Nutzerantwort.

Neue Begriffe rund um die KI-Optimierung

Im Diskurs rund um KI-Sichtbarkeit haben sich verschiedene Begriffe etabliert, die unterschiedliche Nuancen betonen:

Übrigens wird LLMSEO auch noch LLMO, GAIO, AIO, SEvO oder GEO als Zukunft von SEO Suchmaschinenoptimierung bezeichnet.

• LLM SEO (Large Language Model Search Engine Optimization): Behält das vertraute „SEO“-Tag bei und betont die Optimierung für Suchmaschinen, die von LLMs betrieben werden.
• LLMO (Large Language Model Optimization): Lässt „SEO“ weg und setzt auf ein breiteres „Optimization“. Hier liegt der Fokus auf der Optimierung für LLMs in verschiedenen Anwendungsbereichen.
• GEO (Generative Engine Optimization): Konzentriert sich auf „Generative Engines“ – also KI-Chatbots und Suchtools, die menschenähnliche Antworten generieren.
• AIO (AI Optimization): Ein allgemeinerer Begriff, der die Optimierung digitaler Assets für jede Form von Künstlicher Intelligenz umfasst.
• GAIO (Generative AI Optimization): So nennen wir es bei Mercury Technology Solution. Diese Bezeichnung zielt speziell auf die Optimierung für generative KI ab und steht damit in enger Verbindung zu GEO und LLM SEO.
• SEvO (Search Everywhere Optimization): Unser ganzheitlicher Ansatz bei Mercury, der die fragmentierte Customer Journey berücksichtigt. Es geht darum, sicherzustellen, dass Ihre Marke nicht nur in klassischen Suchmaschinen oder KI-Chatbots sichtbar und auffindbar ist, sondern auch in sozialen Medien, auf E-Commerce-Plattformen, in Videos, in der Sprachsuche und mehr.

Lesenswert:

Search Everywhere Optimization: Warum klassisches SEO nicht mehr ausreicht

Was ist der Unterschied bei den Begriffen? Ein schneller Vergleich

Obwohl das Kernziel dasselbe bleibt, spiegeln die Unterschiede in der Terminologie teilweise leicht unterschiedliche Schwerpunkte wider. Hier eine einfache Übersicht:

Diese Begriffswelt zeigt: Klassische SEO ist nur ein Teil einer größeren Such- und Sichtbarkeitsstrategie, die in Zukunft alle digitalen Kanäle umfassen muss.

Eine gezielte und nachhaltige Optimierung für die KI-Suche durch Large Language Models basiert also auf der „klassischen“ Suchmaschinenoptimierung.

Siehe hierzu auch unsere

GEO-SEO-LLM-Pakete

Chancen und Risiken von LLM-SEO

LLM-SEO eröffnet Unternehmen die Chance, früh in den Antworten von KI-Systemen sichtbar zu werden und dadurch eine enorme Autorität aufzubauen. Wer von ChatGPT & Co. als Quelle genannt wird, gewinnt automatisch Vertrauen und Reichweite – besonders in Nischen oder im B2B-Bereich. Gleichzeitig birgt diese Entwicklung auch Risiken: Klassische KPIs wie Rankings und Klicks verlieren an Aussagekraft, während Zitierungen und Markenassoziationen schwer messbar sind.

Zudem verändern sich KI-Modelle ständig, was Anpassungsfähigkeit erfordert. Klar ist: Wer die Chancen nutzt und die Risiken aktiv managt, verschafft sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im digitalen Sichtbarkeitskampf.

Chancen:

• Frühe Sichtbarkeit in KI-Antworten verschafft einen klaren Wettbewerbsvorteil.
• Marken, die von KI-Systemen zitiert werden, wirken automatisch seriös und vertrauenswürdig.
• Besonders im B2B und in Nischenmärkten kann LLM-SEO schnell zu mehr Autorität führen.

Risiken:

• Klassische KPIs wie Rankings oder Keyword-Positionen verlieren an Aussagekraft.
• Tracking von Zitierungen durch KI ist schwieriger und weniger transparent.
• Änderungen an den Modellen können Sichtbarkeit schnell beeinflussen.
• Der Aufwand für hochwertige, klar strukturierte Inhalte steigt.

Handlungsempfehlungen für die SEO-Praxis

Unternehmen sollten SEO und LLM-Optimierung kombinieren, statt das eine durch das andere zu ersetzen. Erfolgreiche Strategien setzen auf:

• Hochwertige Inhalte mit klaren Antworten – Inhalte müssen Fragen so beantworten, dass sie von KI leicht zitiert werden können.
• Strukturierung und Semantik – mit H1–H3-Struktur, Schema.org-Markup und sauberer Textlogik.
• Markenautorität aufbauen – Erwähnungen, PR, Social Proof und Expertise sichtbar machen.
• Technische Exzellenz – Ladezeiten, Mobilfreundlichkeit, sauberes HTML und API-fähige Strukturen.
• SEvO-Strategie entwickeln – Inhalte so aufbereiten, dass sie in Social Media, Voice Search, YouTube, E-Commerce und klassischen Suchmaschinen funktionieren.

Praxisbeispiele: LLM-SEO in B2C und B2B

Die Anforderungen an Suchmaschinen-Optimierung unterscheiden sich je nach Branche und Zielgruppe deutlich. Während im E-Commerce B2C oft schnelle Kaufentscheidungen und emotionale Produktpräsentationen im Vordergrund stehen, geht es im B2B-Maschinenbau stärker um technische Details, Investitionssicherheit und Autorität. Die folgenden Beispiele zeigen, wie sich klassische SEO und LLM-SEO in beiden Bereichen konkret unterscheiden.

Beispiel 1: E-Commerce B2C (Onlineshop für Mode)

Zielgruppe: Endkunden, die nach Kleidung und Accessoires suchen.
Klassische SEO-Maßnahmen:

• Fokus auf Produkt-Keywords („rote Sneaker Damen“, „Sommerkleid 2025“)
• Optimierte Produktseiten mit Meta-Tags, Beschreibungen und Bildern
• Interne Verlinkung (z. B. von Blogartikeln zu Produkten)
• Bewertungen als Trust-Signal

LLM-SEO-Maßnahmen:

• Integration von FAQ-Bereichen auf Produktseiten („Wie pflege ich Sneaker richtig?“) – KI greift solche Antworten gerne auf
• Content im Stil von Ratgeberartikeln, die häufige Fragen beantworten („Welche Sneaker passen zu Sommerkleidern?“)
• Marken- und Style-Guides als Autoritätssignale (z. B. Blog „Sneaker-Trends 2025“)
• Social Mentions & Co-Occurrences: Erwähnungen der Marke in Magazinen oder Social Media erhöhen die Chance, in KI-Antworten zitiert zu werden

Beispiel 2: B2B Maschinenbau (Hersteller von CNC-Maschinen)

Zielgruppe: Technische Entscheider, Ingenieure, Einkäufer in der Industrie.
Klassische SEO-Maßnahmen:

• Optimierung auf Long-Tail Keywords („CNC Fräsmaschine für Aluminium kaufen“)
• Case Studies & Whitepaper für Lead-Generierung
• Technische Datenblätter als PDF-Downloads
• LinkedIn-SEO & Fachportale für Branchen-Sichtbarkeit

LLM-SEO-Maßnahmen:

• Technische FAQs („Welche Vorteile hat eine 5-Achs-CNC-Maschine?“) für direkte KI-Zitierungen
• Glossar mit Fachbegriffen – LLMs greifen stark auf klare Definitionen zurück
• Thought-Leadership-Content („Zukunft der CNC-Bearbeitung in der Luftfahrtindustrie“) – signalisiert Expertise
• Präsenz in Fachartikeln & Studien – Erwähnungen in Branchenmedien steigern die Wahrscheinlichkeit, als Quelle in KI-Antworten aufzutauchen

Unterschied in der Optimierung:

• B2C: Nutzerfragen sind alltagsnah, produkt- und nutzenorientiert → stilistisch emotional & einfach.
• B2B: Nutzerfragen sind komplex, technisch und investitionsbezogen → stilistisch fachlich, präzise, autoritativ.

Fazit: Die Zukunft der Sichtbarkeit in der Suche und im KI Chat

SEO ist nicht tot – aber es hat sich verändert. Klassische Optimierung bleibt wichtig, doch die wahre Herausforderung liegt darin, von KI verstanden und zitiert zu werden. Wer frühzeitig in LLM-SEO investiert, wird in der nächsten Generation der Suche nicht nur präsent sein, sondern auch Vertrauen und Autorität aufbauen.

FAQ zu LLM-SEO und Zitierungen durch KI

1. Was ist der größte Unterschied zwischen klassischer SEO und LLM-SEO?
Klassische SEO optimiert Inhalte für Suchmaschinenrankings, während LLM-SEO darauf abzielt, in den Antworten von KI-Systemen als Quelle genannt zu werden.

2. Warum ist die Zitierung durch KI so wichtig?
Weil Nutzer die Antwort direkt in der KI erhalten – ohne klassische SERPs zu durchforsten. Wird eine Marke dort erwähnt, wirkt sie automatisch seriöser und gewinnt Vertrauen.

3. Wie kann ich meine Inhalte KI-zitierfähig machen?
Durch klare, kurze Antworten auf häufige Fragen, eine logische Struktur, FAQ-Bereiche, sowie den Einsatz von strukturierten Daten und semantischen Verknüpfungen.

4. Können auch kleine Unternehmen von LLM-SEO profitieren?
Ja – besonders in Nischenmärkten oder im B2B-Bereich sind die Chancen groß, weil dort weniger Konkurrenz besteht und die KI gezielt vertrauenswürdige Quellen sucht.

5. Welche Rolle spielt SEvO (Search Everywhere Optimization)?
SEvO erweitert die Strategie: Statt nur auf Google oder ChatGPT sichtbar zu sein, geht es darum, überall präsent zu sein, wo Menschen nach Informationen suchen – ob in Social Media, Voice Search oder E-Commerce.

Florian Ibe
^{CEO & Marketingberater}

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TL:DR als Zusammenfassung:

1. Zielsetzung

• Klassische SEO: Ziel ist es, in Suchmaschinen wie Google & Bing möglichst weit oben zu ranken. Fokus liegt auf Keywords, Backlinks und technischer Optimierung.
• LLM-SEO: Ziel ist es, von KI-Systemen (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude etc.) als Quelle zitiert zu werden. Damit geht es nicht mehr nur um Sichtbarkeit in Suchergebnissen, sondern darum, in den Antworten von KI-Assistenten aufzutauchen.

2. Optimierungsfaktoren

• Klassische SEO
  • Keyword-Relevanz & Dichte
  • Meta-Tags & Snippets
  • Mobile & Page Speed Optimierung
  • Backlink-Profil
  • Technische Struktur (Sitemaps, Canonicals, Indexierung)
• LLM-SEO
  • Klarheit & Direktheit der Inhalte (KI muss deine Seite „verstehen“ können)
  • Strukturierte Daten / Schema Markup (Knowledge Graph & Entity-Verknüpfung)
  • Autorität & Zitierfähigkeit (Social Media Präsenz, Autorenprofile, Erwähnungen)
  • Quellensicherheit (seriöse Darstellung, nachvollziehbare Fakten, Quellenangaben)
  • Content in Q&A-Form (Fragen beantworten, Definitionen geben, präzise Absätze)

3. Content-Strategie

• Klassische SEO: Lange Blogartikel, Keyword-Optimierung, interne Verlinkung.
• LLM-SEO: Kurze, prägnante Antworten, die wie „Mini-Wikipedia-Einträge“ wirken. Content muss so geschrieben sein, dass KI ihn direkt zitieren oder paraphrasieren kann.

Beides erfordert aber ein SEO-Konzept!

4. Sichtbarkeit

• Klassische SEO: Sichtbar in den SERPs (Search Engine Result Pages).
• LLM-SEO: Sichtbar in Conversational AI-Antworten und generativen Suchergebnissen (z. B. Google SGE, Bing Copilot).

5. Erfolgskennzahlen (KPIs)

• Klassische SEO:
  • Rankings
  • Organischer Traffic
  • Klickrate (CTR)
  • Conversions
• LLM-SEO:
  • Zitierungen durch KI
  • Erwähnungen von Marke/Domain in AI-Antworten
  • Autoritäts-Signale (Social Proof, Erwähnungen, Reviews)
  • Relevanz bei „Geo-LLM Search“ (lokale + thematische Auffindbarkeit)