Warum klassisches SEO LLMs nicht reicht
Grosse Sprachmodelle funktionieren anders als Suchmaschinen. Sie crawlen nicht nur, sie verstehen, verknüpfen und gewichten Inhalte semantisch.
Hier drei zentrale Unterschiede:
- Semantik statt Keywords: GPT versteht Bedeutungen, keine Keyword-Dichte.
- Snippets statt Seiten: GPT zitiert Textabschnitte, keine ganzen Artikel.
- Antwortqualität vor Ranking: GPT sucht die klarste, nicht die am besten optimierte Quelle.
SEO ist für LLMs wie ein Radioprogramm auf einer Streaming-Plattform. Relevanz muss neu übersetzt werden.
GEO als Antwort: Sichtbarkeit in der Post-SERP-Welt
Generative Engine Optimization (GEO) fragt nicht: "Wie komme ich auf Platz 1 bei Google?"
Sondern: "Wie schaffe ich es, dass GPT & Co. meine Inhalte als Antwort verwenden?"
Das bedeutet:
- LLM-optimierte Struktur (kurze Abschnitte, klare H2/H3, definitorische Aussagen)
- Snippets, die direkt übernommen werden können
- Schema.org-Markup, das GPT interpretieren kann
- Public Seeding auf Quellen, die GPT bevorzugt (Reddit, Medium, LinkedIn)
- Kontextuelle Wiedererkennbarkeit: Gleichbleibende Formulierungen helfen GPT, deine Marke korrekt zu verankern
Aha-Moment: Die unsichtbare Konkurrenz
Selbst wenn du SEO perfekt beherrschst, kann es sein, dass eine mittelgute Reddit-Antwort über dich gestellt wird – weil GPT sie bereits kennt, verstanden und mehrfach zitiert hat.
Das Rennen um Sichtbarkeit spielt sich nicht nur in Google, sondern in den Trainingsdaten der LLMs ab.
1. LLMs trainieren mit öffentlich zugänglichem Content
Dazu zählen Reddit, Wikipedia, Medium, Stack Overflow – Plattformen, auf denen Inhalte offen, direkt und häufig referenziert sind. GPT hat durch das Training Millionen Reddit-Beiträge „gelesen“. Selbst wenn deine Seite besser geschrieben ist: Wenn sie seltener zitiert oder schwerer zugänglich ist (z. B. hinter Cookie-Walls), wird sie ignoriert.
2. Nutzerverhalten beeinflusst Prompt-Qualität
Ein Post, der oft als Antwort vorgeschlagen wird (z. B. in Reddit-Kommentaren mit vielen Upvotes), hat eine höhere „Prompt-Relevanz“. Das System lernt: Diese Antwort war gut – ich nutze sie wieder.
3. Kognitive Struktur schlägt Keyword-Optimierung
Reddit-Antworten sind oft semantisch einfach, strukturiert und handlungsorientiert geschrieben. Genau das, was LLMs für ihre Snippet-Ausgabe brauchen. Lange, journalistisch geschriebene SEO-Texte ohne klare Absätze haben es schwer.
4. Vertrautheit erzeugt Ranking
GPT bevorzugt Quellen, die bereits in Trainingsdaten mehrfach vorkamen. Dies erzeugt ein Phänomen namens „First-Answer-Bias“: Die erste fundierte Antwort auf eine Frage – z. B. in Reddit oder Stack Overflow – wird häufiger zitiert als neue Quellen mit gleichwertigem Inhalt.
Fazit: Qualität allein reicht nicht. Sichtbarkeit braucht Wiederholung, Kontext und strategische Platzierung.
Fazit: Sichtbarkeit muss neu gedacht werden
SEO bleibt ein Fundament. GEO ist das Dach.
Wer in KI-Antworten sichtbar sein will, braucht Content, der verstehbar, verlinkbar und zitierfähig ist. Dazu gehören technisches Grundwissen, aber vor allem: ein Umdenken.
Nicht mehr: Wie optimiere ich für Google?
Sondern: Wie schreibe ich, damit GPT mich versteht und zitiert?
Die grossen Entscheidungen fallen nicht mehr auf Seite 1 – sondern im Prompt.
