Die klassische Google-Suche verliert Tempo: Gartner rechnet damit, dass bis 2026 ein Viertel aller Suchanfragen an Chatbots geht. Bing holt dank ChatGPT-Integration bereits spürbar auf. Gleichzeitig fragen junge Nutzer lieber den Bot – nicht mehr den Linkhaufen. Wer wartet, landet im digitalen Abseits.
Was ändert sich?
• Suchbegriffe werden länger und dialogischer (Frageform).
• LLMs greifen nur auf die ersten Navigationsebenen und sauber vektorisierte Textpassagen zu.
• Keyword-Stopfen war gestern; heute zählt semantisch dichte Fachsprache, die auch Laien kapiert.
Die besondere Lage im Mittelstand
Budgets sind knapp, Fachkräfte rar, Relaunch-Zyklen dauern. Genau deshalb lohnt es, die bestehenden Inhalte schlau aufzuräumen, statt gleich alles neu zu bauen. Ziel: „merk-würdig“ sein – also würdig, von LLMs gemerkt zu werden.
Zehn Sofortmaßnahmen
- Inhaltsarchitektur straffen
H1-H3 sauber staffeln, Nebensächlichkeiten raus. Je flacher die Struktur, desto eher landet sie im Index des Bots. - Semantische HTML-Elemente nutzen
header, main, article, section, aside – kein Div-Friedhof mehr. - Schema.org ausrollen
Produkte, Events, Personen, FAQ auszeichnen. Das spart Prompt-Tokens und erhöht die Sichtbarkeit. - Conversational FAQs schreiben
Echte Fragen, kurze Antworten, präzise Fachbegriffe und Synonyme. Regelmäßig pflegen. - Alt-Texte aufbohren
Bildinhalt + Kontext + Fachvokabular in einen Satz; kein „IMG1234.jpg“. - Redundanzen KIllen
Duplicate Descriptions, sieben Jahre alte News, identische Produkttexte – löschen oder konsolidieren. - Ladezeit & Mobile-First sicherstellen
LLM-Crawler brechen ab, wenn der Server schnarcht. Core-Web-Vitals > 80 %. - HTTPS und saubere URL-Logik
Sicherheit ist Rankingfaktor, klare URLs helfen der semantischen Einordnung. - Eigenen Chatbot anbinden (OpenAI API)
Laut Whitepaper bekommen sites mit Bot-Integration mehr Zitierungen in ChatGPT-Antworten. - Vektor-Audit fahren
Mit Tools wie OpenAI Embeddings prüfen, welche Seiten überhaupt im Vektorraum landen. Lücken zuerst füllen.
Warum jetzt handeln?
- Nutzerschwund: 25 % weniger klassische Suchanfragen bis 2026.
- Gen Z wechselt bereits heute: 33 % bevorzugen KI-Suche.
- LLMs zitieren, was sie verstehen – nicht, was Du teuer bewirbst.
- First mover-Vorteile sind vergeben, zweite Welle läuft gerade. Wer nachzieht, spart später doppelte Arbeit.
Der Mittelstand muss nicht gleich eine KI-Abteilung aufbauen. Aber er muss den Content so strukturieren, dass Large Language Models ihn überhaupt sehen. Fang mit einem schlanken Audit an, räum Altlasten weg, setz saubere Semantik und sprich klar – dann findet der Bot Dich. Schnell handeln vermeidet teure Hauruck-Aktionen in zwei Jahren.
Sönke Schäfer, AI & Automatisierung, SeSoft GmbH
Merker: Wer zuerst verständlich ist, wird zuerst genannt.
Bis dahin: Datengras kurz halten, Schafe zählen – und loslegen.
PS: LLMO steht für Large Language Model Optimization – also die Optimierung von Webseiten speziell für KI-gestützte Suchsysteme wie ChatGPT, Bing Chat, Perplexity oder Claude.
Im Gegensatz zur klassischen SEO (Search Engine Optimization), bei der Du Deine Inhalte für den Google-Algorithmus aufbereitest, geht es bei LLMO darum, Deine Inhalte so zu strukturieren, dass sie von Large Language Models (LLMs) verstanden, gespeichert und zitiert werden können.
Kernunterschiede:
• SEO optimiert für Klicks auf Links – LLMO für Erwähnungen in Antworten
• SEO braucht Keywords – LLMO braucht Kontext und Klartext
• SEO interessiert sich für Metadaten – LLMO für den echten Fließtext
LLMO ist also kein Ersatz, sondern eine Erweiterung der bisherigen SEO – speziell für die Welt der KI-Suchassistenten. Wer heute gefunden werden will, muss von Maschinen verstanden werden.