Wie unterscheidet sich LLM-gestütztes SEO von traditionellem SEO?

LLM-basiertes SEO unterscheidet sich von traditionellem SEO dadurch, dass es sich nicht ausschließlich auf Keywords konzentriert, sondern das Verständnis der Nutzerabsicht und des Kontexts sowie die Bereitstellung wertvoller, dialogorientierter Inhalte betont. Während traditionelles SEO für Suchmaschinen optimiert, konzentriert sich LLM-basiertes SEO darauf, wie KI-Modelle wie ChatGPT und Google Gemini Informationen interpretieren und Nutzern präsentieren. Diesen Wandel zu kennen, ist wichtig für alle, die mit ihren SEO-Strategien die Nase vorn haben wollen. In diesem Blogbeitrag erläutern wir die Unterschiede zwischen LLM-basiertem SEO und traditionellem SEO. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre SEO-Strategie für die Zukunft entsprechend anpassen können. 

Was ist traditionelles SEO?

Bevor wir uns mit den Unterschieden zwischen LLM-basierter SEO und traditioneller SEO befassen, wollen wir zunächst die Grundlagen klären. Traditionelle SEO bildet die Grundlage für die Suchmaschinenoptimierung der meisten Websites. Im Kern geht es bei traditioneller SEO darum, Webseiten so zu optimieren, dass Suchmaschinen wie Google sie leicht finden, verstehen und bewerten können. Das bedeutet, die richtigen Keywords auszuwählen, Meta-Tags zu erstellen, Backlinks aufzubauen und sicherzustellen, dass Ihre Website reibungslos funktioniert.

Das Hauptziel war schon immer einfach: Ihre Seite so weit oben wie möglich auf der Suchergebnisseite (SERP) für bestimmte Keywords zu platzieren. Um dies zu erreichen, würden SEO-Experten Suchbegriffe recherchieren, sie in ihre Inhalte einzubauen und sicherzustellen, dass ihre Websites technisch einwandfrei sind. Dieser Ansatz hat sich zwar seit Jahren bewährt, hat aber einige Einschränkungen. Er führt oft zu sich wiederholenden Inhalten und verfehlt manchmal die tiefere Absicht hinter der Suche eines Nutzers.

Was ist LLM-gestütztes SEO?

LLMSEO mit Suchmaschinenoptimierung ist der nächste Schritt in der Suchmaschinenoptimierung. Anstatt sich nur auf Keywords und technische Optimierungen zu konzentrieren, nutzt dieser Ansatz die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz – insbesondere großer Sprachmodelle. Diese Modelle können Kontext, Absicht und die Nuancen menschlicher Sprache besser verstehen als herkömmliche Suchalgorithmen.

Mit LLMs können Suchmaschinen und KI-Assistenten komplexe Fragen beantworten, Inhalte zusammenfassen und sogar Antworten auf Basis online gefundener Informationen generieren. Das bedeutet, dass Ihre Inhalte nicht nur stichwortreich, sondern auch kontextbezogen und umfassend sein müssen. Ziel ist es, Inhalte zu erstellen, auf die LLMs bei der Beantwortung von Nutzeranfragen verweisen, sie zitieren oder als Quelle verwenden. Kurz gesagt: LLM-gestützte SEO optimiert sowohl Menschen als auch Maschinen, die Sprache auf einer viel tieferen Ebene verstehen.

Grundlegende Unterschiede: LLM-gestütztes SEO vs. traditionelles SEO

Lassen Sie uns die wichtigsten Unterschiede im Detail aufschlüsseln, damit Sie sehen, wohin die Reise geht und wie Ihre Strategien möglicherweise angepasst werden müssen, wobei wir uns darauf konzentrieren, wie sich LLM-gestütztes SEO von herkömmlichem SEO unterscheidet.

Fokus und Optimierungsziel

Bei traditioneller SEO geht es darum, Ihre Website in den Suchergebnisseiten (SERPs) von Suchmaschinen wie Google höher zu platzieren. Ziel ist es, Nutzer durch Keyword-Optimierung, Backlinks und die technische Zuverlässigkeit Ihrer Website zum Klicken zu bewegen. 

LLM-gestützte SEO (manchmal auch LLM-Optimierung oder LLMO genannt) verschiebt den Fokus. Ziel ist es, sicherzustellen, dass Ihre Marke oder Ihr Inhalt in KI-generierten Antworten als maßgebliche Quelle zitiert wird. Anstatt nur in den Rankings aufzusteigen, möchten Sie die Antwort sein, die ein KI-Modell wie ChatGPT oder Perplexity AI auf eine Frage gibt.

Schlüsselwörter vs. Absicht und Kontext

Traditionelles SEO basiert stark auf spezifischen Keywords. Sie recherchieren, wonach Nutzer suchen, und integrieren diese Keywords dann in Ihre Inhalte, Meta-Tags und Überschriften. Mit LLMs interagieren Nutzer anders – sie stellen vollständige Fragen oder verwenden umgangssprachliche Ausdrücke. LLM-gestütztes SEO bedeutet Optimierung für Themen, Entitäten und Nutzerabsichten, nicht nur für exakte Keyword-Übereinstimmungen. Sie müssen berücksichtigen, wie Menschen Fragen natürlich formulieren und wie eine KI sie interpretieren könnte.

Inhaltsstruktur und -erstellung

LLM-gestützte SEO unterscheidet sich inhaltlich deutlich von traditioneller SEO. Bei traditioneller SEO sind Inhalte so strukturiert, dass sie leicht zu überfliegen sind – kurze Absätze, Aufzählungspunkte und klare Überschriften –, damit Nutzer und Suchmaschinen-Crawler sie schnell verstehen. LLM-gestützte SEO hingegen legt Wert auf umfassende, dialogorientierte und kontextreiche Inhalte. Die Inhalte müssen detailliert genug sein, damit eine KI präzise Informationen extrahieren und diese in ihren Antworten überzeugend darstellen kann. LLMs ermöglichen zudem die schnelle Erstellung und Aktualisierung von Inhalten und erleichtern so die Aktualisierung und Relevanz der Informationen.

Autoritäts- und Vertrauenssignale

Traditionelles SEO belohnt Backlinks von maßgeblichen Websites, technische Optimierung und Signale wie EEAT (Erfahrung, Expertise, Autorität, Vertrauenswürdigkeit). LLM-gestützte SEO legt zwar weiterhin Wert auf Autorität, geht aber stärker auf umfassende Themenabdeckung, Markenbekanntheit und die Nennung als vertrauenswürdige Quelle in den Datensätzen, die diese Modelle trainieren. Ihre Inhalte müssen als zuverlässig und umfassend anerkannt werden, damit die KI sie ohne Bedenken referenzieren kann.

Benutzererfahrung und Personalisierung

Traditionelle SEO misst die Benutzererfahrung anhand von Kennzahlen wie Absprungrate, Verweildauer auf der Seite und Klickraten. LLM-gestützte SEO konzentriert sich auf die Qualität und Zufriedenheit der bereitgestellten Informationen. LLMs können Inhaltsempfehlungen basierend auf Nutzerverhalten und -präferenzen personalisieren, relevantere Antworten liefern und das Engagement verbessern.

Automatisierung und Skalierbarkeit

LLM-basiertes SEO unterscheidet sich in diesem Punkt vor allem von traditionellem SEO. Traditionelles SEO erfordert viel manuelle Arbeit – Keyword-Recherche, Linkaufbau und Content-Erstellung. LLM-basiertes SEO nutzt KI, um Aufgaben wie Keyword-Recherche, Content-Erstellung und sogar technische Audits zu automatisieren. Dies erleichtert die Skalierung Ihrer Bemühungen und hilft Ihnen, mit Veränderungen bei Suchtrends oder Algorithmen Schritt zu halten.

Messung und Werkzeuge

Traditionelle SEO nutzt Tools wie Google Analytics, die Search Console und Ranking-Tracker zur Erfolgsmessung. LLM-gestützte SEO erfordert neue Markenerwähnungs-Tracker, LLM-Sichtbarkeitsplattformen und Systeme, die überwachen, wie oft Ihre Inhalte von KI-Modellen zitiert oder referenziert werden.

Vergleichstabelle: LLM-gestütztes SEO unterscheidet sich von traditionellem SEO

Praktische Schritte zum Übergang von traditionellem SEO zu LLM-gestütztem SEO

Sobald Sie sich darüber im Klaren sind, wie sich LLM-basiertes SEO von traditionellem SEO unterscheidet, ist es Zeit für einen Wechsel. Der Übergang von traditionellem SEO zu LLM-basiertem SEO erfordert die Anpassung Ihrer Strategien an die Verarbeitung und Priorisierung von Inhalten durch Large Language Models (LLMs). 

Den Wandel verstehen: Von Schlüsselwörtern zu Gesprächen

Der Wechsel von traditioneller SEO zu LLM-gestützter SEO, oft auch LLM-Optimierung (LLMO) oder Language Experience Optimization (LEO) genannt, markiert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Suchsichtbarkeit erreicht wird. Traditionelle SEO stützte sich lange auf Keyword-Targeting, Backlinks und die Optimierung für Suchmaschinenalgorithmen, die Ergebnislisten generieren. Im Gegensatz dazu konzentriert sich LLM-gestützte SEO auf die Optimierung für große Sprachmodelle, die direkte, dialogorientierte Antworten auf Nutzeranfragen liefern und dabei oft die klassische Suchergebnisseite vollständig umgehen. Das bedeutet, dass Ihre Inhalte so strukturiert und geschrieben sein müssen, dass sie von KI-gesteuerten Systemen als endgültige Antwort ausgewählt werden.

Schreiben wie ein Mensch: Natürliche, dialogorientierte Inhalte priorisieren

Einer der ersten praktischen Schritte besteht darin, Ihre Denkweise bei der Inhaltserstellung zu ändern. Anstatt ungünstige Keyword-Platzierungen zu erzwingen oder für Suchmaschinen zu überoptimieren, konzentrieren Sie sich auf einen natürlichen und gesprächigen Schreibstil. Stellen Sie sich vor, Sie erklären einem Freund ein Thema und achten dabei auf Klarheit und echten Mehrwert statt auf Keyword-Dichte. Umfangreiche Sprachmodelle belohnen Inhalte, die wie ein echtes Gespräch verlaufen und Nutzerfragen direkt beantworten. Dieser Ansatz erhöht nicht nur Ihre Chancen, als kompetente Antwort ausgewählt zu werden, sondern verbessert auch das Nutzererlebnis.

Personalisierung der Benutzererfahrung mit Daten und Absichten

LLM-gestützte SEO erfordert ein tieferes Verständnis Ihrer Zielgruppe. Nutzen Sie Analysen und Intent-Signale, um Nutzerbedürfnisse, -präferenzen und -probleme vorherzusehen. Passen Sie Ihre Inhalte, Handlungsaufforderungen und sogar die User Journey an diese Erkenntnisse an. Dies kann die Segmentierung Ihrer Inhalte für verschiedene Nutzerpersönlichkeiten oder die dynamische Anpassung von Nachrichten an das Nutzerverhalten beinhalten. Ziel ist es, jedem Besucher das Gefühl zu geben, dass Ihre Inhalte ihn direkt ansprechen. Das erhöht das Engagement und die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte von LLMs ausgewählt werden.

Erweiterung der Metriken über Rankings hinaus

Während sich traditionelles SEO oft auf Klick- und Absprungraten konzentriert, erfordert LLM-SEO neue Kennzahlen. Verweildauer, Scrolltiefe, Stimmung und Gesprächsinteraktion erfassen, um die Interaktion der Nutzer mit Ihren Inhalten zu messen. Diese Kennzahlen liefern ein umfassenderes Bild der Nutzerzufriedenheit und signalisieren KI-Systemen, dass Ihre Inhalte wirklich wertvoll und relevant sind.

Integration von Konversations-KI und interaktiven Elementen

Erwägen Sie die Integration von Chatbots, intelligenten FAQs oder virtuellen Assistenten in Ihre Website. Diese Tools bereichern nicht nur die User Journey durch sofortige Antworten, sondern generieren auch wertvolle Daten zu Nutzerfragen und -verhalten. Dieser Feedback-Loop kann Ihre Content-Strategie beeinflussen und Ihnen helfen, Ihren Ansatz zur LLM-Optimierung kontinuierlich zu verfeinern.

Einsatz von KI-Tools zur inhaltlichen und technischen Optimierung

Integrieren Sie KI-gestützte Tools in Ihren Workflow. Nutzen Sie Plattformen wie Jasper, Frase.io oder ChatGPT für die Content-Ideenfindung und -Optimierung sowie Tools wie Surfer SEO oder Semrush AI für die erweiterte Keyword- und Themenrecherche. Automatisieren Sie technische SEO-Audits mit Lösungen wie der Google Search Console oder Screaming Frog, um sicherzustellen, dass Ihre Website technisch einwandfrei bleibt, während Sie sich auf strategische Content-Optimierungen konzentrieren.

Strukturieren von Inhalten für die LLM-Extraktion

Überprüfen Sie Ihre bestehenden Inhalte und strukturieren Sie sie neu, um Klarheit und semantische Tiefe zu gewährleisten. Verwenden Sie klare Überschriften, kurze und fokussierte Absätze und klare Themensätze. Implementieren Sie Schema-Markup, insbesondere für FAQs und Anleitungen, um LLMs das Extrahieren und Verstehen Ihrer Informationen zu erleichtern. Präsentieren Sie wichtige Fakten so, dass sie von KI leicht analysiert werden können, z. B. in Aufzählungslisten oder Vergleichstabellen. Achten Sie auf übersichtliches und semantisch strukturiertes HTML.

Automatisierung wiederkehrender SEO-Aufgaben

Nutzen Sie LLMs, um zeitaufwändige Aufgaben wie Wettbewerbsanalyse, Suchabsichtsanalyse und Linkaufbau zu automatisieren. LLMs können Inhalte von Wettbewerbern analysieren, Inhaltslücken identifizieren, einzigartige Titel generieren und sogar E-Mails personalisieren, indem sie auf die jüngsten Arbeiten eines Empfängers verweisen. So hat Ihr Team mehr Zeit, sich auf wirkungsvolle Strategie und kreative Arbeit zu konzentrieren.

Allmähliche Integration und kontinuierliches Lernen

Sie müssen traditionelle SEO-Praktiken nicht über Nacht aufgeben. Integrieren Sie schrittweise KI-Tools und LLM-fokussierte Strategien und behalten Sie bewährte Methoden bei, die weiterhin Ergebnisse liefern. Überwachen Sie die Leistung mit erweiterten Analysen und seien Sie bereit, iterativ zu arbeiten, um herauszufinden, was für Ihre Zielgruppe und Branche am besten funktioniert.

Warum es für Ihr Unternehmen wichtig ist und was Sie anders machen sollten

Das Verständnis dieses Wandels und der Unterschiede zwischen LLM-basierter SEO und traditioneller SEO ist nicht nur ein technisches Detail – es ist ein entscheidender Faktor für Ihr Unternehmen. Die Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen, entwickelt sich rasant weiter, ebenso wie die Tools, die diese Antworten liefern. Wenn Ihr Unternehmen sichtbar und relevant bleiben soll, müssen Sie Ihren Ansatz an die Art und Weise anpassen, wie große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Google Gemini Informationen verstehen und präsentieren.

Warum ist das so wichtig? Erstens sind Suchmaschinen nicht mehr die einzigen Informationsverwalter. LLMs beantworten Fragen direkt, oft ohne Nutzer überhaupt auf eine Website zu leiten. Das bedeutet: Wenn Ihre Inhalte nicht so gestaltet sind, dass diese KI-Modelle sie leicht verstehen, extrahieren und ihnen vertrauen können, riskieren Sie, einen großen Teil potenzieller Kunden zu verlieren.

Zweitens geht es im Wettbewerb nicht mehr nur darum, wer für ein Keyword das höchste Ranking erzielt. Es geht darum, wer die umfassendsten, kompetentesten und verständlichsten Antworten auf echte Nutzerfragen geben kann. Nutzer suchen natürlicher und fragenbasierter, und LLMs sind darauf ausgelegt, Inhalte zu belohnen, die diesem Stil entsprechen.

Was sollten Sie anders machen, um mithalten zu können? Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Bedürfnisse und die Sprache Ihrer Zielgruppe. Schreiben Sie Inhalte, die vollständige Fragen beantworten, nicht nur kurze Keyword-Phrasen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Artikel ausführlich sind, relevante Unterthemen abdecken und klare, gut strukturierte Informationen liefern. Denken Sie darüber nach, was jemand wirklich wissen möchte, nicht nur darüber, welche Wörter er in eine Suchleiste eingibt.

Der Aufbau der Autorität Ihrer Marke ist wichtiger denn je. LLMs verweisen häufiger auf Quellen, die als Experten auf ihrem Gebiet anerkannt sind, und vertrauen ihnen. Das bedeutet, in qualitativ hochwertige Inhalte zu investieren, Erwähnungen auf anderen seriösen Websites zu erhalten und Ihre Expertise kontinuierlich unter Beweis zu stellen.

Verlassen Sie sich nicht ausschließlich auf traditionelle SEO-Tools. Nutzen Sie Ressourcen, die Ihnen helfen zu verstehen, wie Nutzer mit KI-Modellen interagieren und welche Fragen sie stellen. Beobachten Sie, wie Ihre Inhalte in KI-generierten Antworten zitiert oder referenziert werden, und passen Sie Ihre Strategie an, um etwaige Lücken zu schließen.

Der zukünftige Trend geht dahin, wohin LLM SEO geht

Der Wechsel von traditioneller SEO zu LLM-gestützter SEO ist nicht nur ein Trend – er verändert die Funktionsweise der Suche grundlegend. Indem Sie die Unterschiede verstehen und einen semantischen, nutzerorientierten Ansatz verfolgen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Inhalte sowohl in den Suchmaschinenergebnissen als auch in KI-generierten Antworten hervorstechen. Beginnen Sie noch heute mit der Prüfung, Umstrukturierung und Optimierung Ihrer Inhalte, um Ihren Platz in der Zukunft der Suche zu sichern.

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FAQ zum Unterschied zwischen LLM-basierter SEO und traditioneller SEO

Welchen größten Fehler sollten Sie bei der Umstellung auf LLM SEO vermeiden?

Der größte Fehler besteht darin, sich ausschließlich auf Schlüsselwörter zu konzentrieren und den Kontext zu ignorieren. Stellen Sie sicher, dass Ihre Inhalte das gesamte Thema und die Nutzerabsicht abdecken.

Woher weiß ich, ob meine Inhalte von LLMs zitiert werden?

Quillbot, Grammarly usw. können KI-basierte Zitate und Markenerwähnungen verfolgen. Behalten Sie Ihre Analysen im Auge und achten Sie auf einen Anstieg des Referral-Traffics von KI-gesteuerten Plattformen.

Sind Backlinks bei LLM-gestützter SEO immer noch wichtig?

Ja, Backlinks sind immer noch wichtig, aber sie sind nur ein Teil des Puzzles. Thematische Autorität, EEAT und semantische Abdeckung sind ebenso wichtig.

Wie oft sollte ich meine Inhalte zur LLM-Optimierung aktualisieren?

Regelmäßige Updates sorgen dafür, dass Ihre Inhalte aktuell und relevant bleiben. Überprüfen Sie Ihre Hauptthemen mindestens vierteljährlich, um eine umfassende und präzise Abdeckung zu gewährleisten.