Was ist LLMO (Large Language Model Optimization)?

Was bedeutet LLMO?

LLMO steht für Large Language Model Optimization, auf Deutsch etwa «Optimierung für grosse Sprachmodelle». Gemeint ist die Arbeit daran, dass Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude eine Firma kennen, richtig beschreiben und in passenden Antworten nennen oder empfehlen.

Ein Sprachmodell kennt eine Firma auf zwei Wegen:

• Aus dem Training: Was in den Trainingsdaten stand, steckt im Modell. Das ändert sich erst mit einem neuen Modell.
• Aus der Websuche: Viele Assistenten suchen während der Antwort im Web und lesen aktuelle Seiten. Neue oder geänderte Seiten können so oft innert Tagen bis Wochen in Antworten auftauchen.

LLMO zielt auf beide Wege. Kurzfristig zählt, was eine Suche findet. Langfristig zählt, was breit und übereinstimmend über Ihre Firma im Web steht.

Was bedeuten GEO und AEO?

GEO (Generative Engine Optimization) und AEO (Answer Engine Optimization) beschreiben dieselbe Aufgabe wie LLMO, aus einem anderen Blickwinkel: GEO vom System her, das Antworten erzeugt, AEO von der Antwort her, die statt einer Linkliste erscheint.

GEO stammt aus der Forschung. Der Begriff geht auf eine Studie von Aggarwal und weiteren Forschenden zurück, 2023 veröffentlicht und auf der Konferenz KDD 2024 vorgestellt. Sie beschreibt generative Engines als Systeme, die Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen und mit einem Sprachmodell zusammenfassen. In den Tests der Studie steigerten GEO-Methoden die Sichtbarkeit in solchen Antworten laut Aggarwal et al. (2024) um bis zu 40 %.

AEO denkt von der Antwort her. Optimiert wird für Systeme, die direkt eine Antwort geben statt einer Liste von Links. Das galt schon für hervorgehobene Snippets in der Google-Suche und für Sprachassistenten, heute vor allem für KI-Antworten.

Dazu kommen weitere Namen wie AIO (AI Optimization), KI-SEO oder AI SEO. Eine einheitliche Definition gibt es nicht: Laut Wikipedia (2026) verwenden Fachleute, Anbieter und Medien die Begriffe unterschiedlich.

LLMO, GEO, AEO und SEO im Vergleich

Die vier Begriffe unterscheiden sich vor allem darin, worauf sie schauen. Die Arbeit dahinter überschneidet sich stark.

Begriff	Ausgeschrieben	Blickwinkel	Ziel	Typische Messgrösse
SEO	Search Engine Optimization	die Suchmaschine	Ihre Seite steht weit oben in der Trefferliste und wird angeklickt	Rang, Impressionen, Klicks
AEO	Answer Engine Optimization	die direkte Antwort	Ihre Inhalte liefern die Antwort, die angezeigt oder vorgelesen wird	wie oft Ihre Seite die Antwort liefert
GEO	Generative Engine Optimization	das System, das Antworten erzeugt	Ihre Firma wird in KI-Antworten genannt und als Quelle zitiert	Anteil der Antworten, die Sie nennen oder zitieren
LLMO	Large Language Model Optimization	das Sprachmodell	das Modell kennt Ihre Firma und ordnet sie richtig ein	Anteil der Antworten, die Sie nennen, und ob die Beschreibung stimmt
KI-Sichtbarkeit	kein Verfahren, sondern das Ergebnis	die Messung	zeigt, wie weit LLMO, GEO und AEO wirken	Nennungs-, Empfehlungs- und Quellenanteil mit Fehlerspanne

LLMO, GEO und AEO meinen in der Praxis fast dieselbe Arbeit. KI-Sichtbarkeit ist das, was man am Ende misst. Wie das geht, erklärt der Beitrag Was ist KI-Sichtbarkeit?.

Wo überschneiden sich LLMO, GEO und AEO?

LLMO, GEO und AEO überschneiden sich in fast allen praktischen Schritten. Vier Bausteine gehören immer dazu:

1. Zugang: Die Crawler der KI-Dienste dürfen Ihre Seiten lesen. Sperren robots.txt oder Firewall sie aus, nützt jede andere Arbeit an der Website wenig.
2. Klare Fakten: Name, Ort, Angebot, Preise und Zielgruppe stehen in klaren Sätzen auf Ihrer Website, und überall gleich.
3. Antworten auf Teilfragen: KI-Dienste zerlegen eine Frage oft in mehrere Suchen. Google nennt das laut Google Search Central (2025) «query fan-out». Seiten, die solche Teilfragen direkt beantworten, haben die Chance, gelesen und zitiert zu werden.
4. Bestätigung durch Dritte: Verzeichnisse, Verbände, Fachmedien und Bewertungen, die dasselbe über Sie sagen wie Ihre Website.

Die Unterschiede liegen in der Betonung. Wer LLMO sagt, denkt eher an das Trainingswissen der Modelle. Wer GEO sagt, eher an die Quellen, die eine KI-Suche heranzieht. Wer AEO sagt, an die Form der Antwort. Für eine Firma zählt nicht der Begriff, sondern was getan und wie gemessen wird.

Wie hängt LLMO mit SEO zusammen?

LLMO baut auf SEO auf, ersetzt sie aber nicht. Laut dem Leitfaden von Google (2026) ist die Optimierung für die Suche mit generativer KI aus Sicht der Google-Suche «weiterhin SEO». Neue maschinenlesbare Dateien, KI-Textdateien oder besonderes Markup braucht es laut Google nicht, um in der Google-Suche und ihren KI-Funktionen zu erscheinen. Eine llms.txt schadet dort weder, noch hilft sie.

Über SEO hinaus geht LLMO in drei Punkten:

• Andere Engines: ChatGPT und Claude nutzen eigene Suchsysteme. Ein guter Rang bei Google heisst nicht, dass sie Ihre Firma nennen.
• Fremde Quellen: Eine KI liest viele Seiten und nennt am Ende wenige Namen. Was Verzeichnisse und Medien über Sie schreiben, kann direkt in die Antwort einfliessen.
• Messung: Statt eines Rangs zählt der Anteil an vielen Antworten, weil dieselbe Frage nicht jedes Mal dieselbe Antwort ergibt.

Was hilft bei LLMO, und was nicht?

Bei LLMO helfen die vier Bausteine oben: Zugang, klare Fakten, Antworten auf Teilfragen und Bestätigung durch Dritte. Wenig bringen dagegen diese Abkürzungen:

• Wiederholte Schlüsselwörter: Ein Begriff zehnmal auf der Seite macht sie nicht verständlicher, weder für Menschen noch für Sprachmodelle.
• Versteckte Anweisungen an die KI: Text, den nur Maschinen sehen sollen, ist ein Täuschungsversuch und gefährdet Ihre Glaubwürdigkeit.
• Die llms.txt als Abkürzung: Die Google-Suche nutzt sie laut eigenem Leitfaden nicht. Erst kommen die Grundlagen.
• Inhalte, die nur wiederholen: Google rät in seinem Leitfaden (2026) davon ab, bloss wiederzugeben, was andere schon geschrieben haben. Eigene Daten, Preise und Erfahrungen sind das, was nur Sie liefern können.

Wie misst man, ob LLMO wirkt?

Ob LLMO wirkt, misst man an der KI-Sichtbarkeit: dem Anteil der Antworten, die Ihre Firma nennen, empfehlen oder als Quelle zitieren. Weil Antworten von Lauf zu Lauf schwanken, ist eine einzelne Antwort kein Ergebnis.

anewera stellt deshalb dieselben Fragen mehrmals pro Tag an vier Engines: ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews und Claude. Fehlgeschlagene Antworten bleiben erhalten und werden ausgewiesen. Jeder Anteil steht mit seiner Fehlerspanne, also dem Bereich, in dem der wahre Wert vermutlich liegt. Eine Veränderung zählt erst, wenn sie grösser ist als diese Spanne. Die Einzelheiten stehen auf der Seite Methode.

Wie das von null an aussieht, zeigen wir in der Live-Fallstudie «Grow in Public». Die Messung läuft seit dem 6. Oktober 2026; Ergebnisse gibt es noch keine.

Was ist bei LLMO in der Schweiz anders?

In der Schweiz kommen drei Dinge dazu: mehrere Sprachen, eigene Quellen und der Datenschutz.

Begriffe. Bei einer Durchsicht Schweizer Suchergebnisse im Oktober 2026 stand in den Titeln von Agenturseiten meist GEO, seltener LLMO. Viele Firmen sprechen schlicht von KI-Sichtbarkeit. Gemeint ist meist dasselbe.

Sprachen. Der KI-Modus von Google ist in der Schweiz laut Netzwoche (2025) seit dem 8. Oktober 2025 verfügbar, auf Deutsch, Französisch und Italienisch. Eine Hotelstudie, über die Netzwoche (2026) berichtete, zeigt, dass eine Firma in deutschsprachigen Antworten sehr präsent sein und in französischsprachigen kaum vorkommen kann. LLMO für die Schweiz heisst darum: Inhalte und Messung in jeder Sprache, in der Ihre Kundschaft fragt, auch auf Englisch.

Schweizer Quellen. In einer Studie mit 98 Deutschschweizer KMU gehörte local.ch laut Netzwoche (2026) bei 63 % der untersuchten Firmen zu den genannten Quellen, search.ch bei 24 % und comparis.ch bei 23 %. Vollständige und einheitliche Einträge dort gehören zur LLMO-Arbeit.

Datenschutz. LLMO braucht keine Personendaten Ihrer Kundschaft. Was öffentlich auf Ihrer Website steht, kann ein Modell aber lesen und wiedergeben. Prüfen Sie deshalb, welche Personendaten auf öffentlichen Seiten stehen. Für die Messung gilt: Wissen Sie, wo Rohantworten und Auswertungen liegen. anewera speichert sie in Zürich.

Wie anewera diese Arbeit für Firmen in der Schweiz umsetzt, steht auf der Seite GEO-Agentur Schweiz.