Wird Ihre Marke von KI zitiert?

Oder nur die Konkurrenz?

Für KMU, die in Google UND in KI-Assistenten gefunden werden wollen

Immer mehr Kunden fragen ChatGPT, Perplexity und Google AI statt klassisch zu googeln. Wir optimieren Ihre Website so, dass KI-Systeme Ihre Marke kennen, verstehen und empfehlen.

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SEO & LLMO Optimierung verbindet klassische Suchmaschinenoptimierung mit der Sichtbarkeit in KI-Systemen.
Wer heute nur für Google optimiert, verliert morgen Sichtbarkeit an ChatGPT und Co.

Gute SEO & LLMO Optimierung besteht aus:

01
Strukturierte Daten und Schema-Markup für maschinelles Lesen
02
Entity-Optimierung, damit LLMs Ihre Marke kennen und einordnen
03
KI-optimiertem Content sodass er als autoritative Quelle zitiert wird
04
Technische Zugänglichkeit für KI-Crawler
Asteroid flying through space with glowing blue streaks in the background.
SEO & LLMO Optimierung
Mathias Schindler in schwarzem T-Shirt spricht mit offenen Händen vor schwarzem Hintergrund.
Nahaufnahme eines grob strukturierten Asteroiden vor einem blauen Weltraumhintergrund.

Warum Ihre Marke in ChatGPT nicht vorkommt

Keine strukturierten Daten
Ihre Website spricht HTML, aber nicht Schema.org
Fehlende Entity-Identität
LLMs wissen nicht, wer oder was Ihr Unternehmen ist
Unstrukturierter Content
Texte für Menschen, aber nicht maschinenlesbar
Keine klaren Definitionen
KI kann Ihre Expertise keinem Thema zuordnen
Keine klaren Definitionen
KI kann Ihre Expertise keinem Thema zuordnen
Keine klaren Definitionen
KI kann Ihre Expertise keinem Thema zuordnen

Leistungen

01

Schema Markup & Strukturierte Daten

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02

Entity-Optimierung

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03

KI-optimierter Content

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04

Technische KI-Zugänglichkeit

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05

Monitoring & KI-Sichtbarkeits-Tracking

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06

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Abstrakte blaue Lichtwirbel auf schwarzem Hintergrund, die Bewegung und Energie darstellen.

Gesamtdauer

4–8 Wochen

Abhängig von Website-Grösse, Content-Umfang und technischem Ausgangszustand

Tools & Plattformen

Strukturierte Daten

Schema.org / JSON-LD

Schema-Validierung

Google Rich Results Test

Structured Data Reports

Google Search Console

KI--Sichtbarkeits-Checks

ChatGPT / Claude / Perplexity

Entity-Verknüpfung

Wikidata

FAQ

01

Was ist der Unterschied zwischen SEO und LLMO?

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SEO optimiert für Google-Rankings (Position 1-10 in den Suchergebnissen). LLMO optimiert dafür, von KI-Systemen als Quelle zitiert zu werden. SEO denkt in Keywords und Backlinks. LLMO denkt in Entitäten, strukturierten Daten und zitierbarem Content. Beides ergänzt sich, aber die Massnahmen sind unterschiedlich.
02

Brauchen wir zuerst gutes SEO, bevor LLMO Sinn macht?

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Nicht zwingend. LLMO-Massnahmen wie Schema Markup und Entity-Optimierung wirken unabhängig vom Google-Ranking. Klar: Eine technisch saubere Website hilft. Aber auch eine Seite auf Position 20 bei Google kann von ChatGPT zitiert werden, wenn die Daten stimmen.
03

Wie schnell sehen wir Ergebnisse?

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Schema Markup wird von Google innerhalb von Tagen bis Wochen verarbeitet. KI-Sichtbarkeit verbessert sich typischerweise über 2-4 Monate. LLMs aktualisieren ihre Trainingsdaten und Quellen in unterschiedlichen Zyklen, aber strukturierte Daten wirken auch bei Echtzeit-Systemen wie Perplexity sofort.
04

Kann man KI-Sichtbarkeit überhaupt messen?

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Ja. Wir messen auf drei Ebenen: 1) Direkte KI-Abfragen (wird Ihre Marke genannt?), 2) AI Referral Traffic in GA4 (wie viele Besucher kommen über KI?), 3) Strukturierte-Daten-Qualität (Rich Results, Schema-Validierung).
05

Was ist «AI SEO»?

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«AI SEO» ist der populäre Begriff für das, was wir als LLMO oder GEO bezeichnen: Die Optimierung von Webinhalten für KI-Systeme. Der Begriff ist etwas irreführend, weil es nicht um klassische Suchmaschinenoptimierung geht, sondern um Zitierbarkeit und Entitäts-Erkennung durch Large Language Models.
06

Ist LLMO schon relevant oder noch Zukunftsmusik?

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Sehr relevant. ChatGPT hat über 100 Millionen wöchentliche Nutzer. Perplexity wächst zweistellig pro Monat. Google AI Overviews erscheinen bei immer mehr Suchanfragen. Unternehmen, die jetzt optimieren, sichern sich einen Vorsprung. So wie bei SEO in den frühen 2000ern.

Weiterführende Links

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