LLMO ist nicht einfach „SEO mit neuem Namen“. Einsteiger machen oft typische Fehler, die die Chancen auf Zitate in KI-Antworten und AI Overviews deutlich verringern. Dieser Artikel zeigt die häufigsten Fehler, erklärt ihre Ursachen und liefert konkrete Schritte zur schnellen Korrektur.
Warum Fehler bei LLMO so leicht passieren
LLMO (Large Language Model Optimization) baut auf SEO auf, optimiert Inhalte jedoch zusätzlich dafür,
wie große Sprachmodelle (ChatGPT, Gemini, Perplexity und andere) Texte lesen, analysieren und zitieren.
Viele Einsteiger glauben, dass längere Texte oder mehr Keywords ausreichen.
In der KI-Ära zählen jedoch weitere Faktoren:
Struktur, Extrahierbarkeit, Datendichte, Schema und EEAT.
1) LLMO mit klassischem SEO verwechseln
Der häufigste Irrtum lautet: „Wir machen SEO, also ist alles erledigt.“
SEO ist die Basis, aber LLMO entscheidet darüber,
ob Inhalte als Quelle in KI-Antworten genutzt werden können.
- Typisches Problem: Optimierung auf Rankings statt auf klare Antworten.
- Auswirkung: KI zitiert Wettbewerber, obwohl Ihre Seite gut rankt.
- Lösung: Ergänzen Sie Seiten um klare Kurzantworten, FAQ-Bereiche und logisch strukturierte Abschnitte.
2) Schwache Struktur und lange Textblöcke
KI-Modelle und Nutzer bevorzugen übersichtliche Inhalte.
Lange Textblöcke ohne H2/H3-Überschriften, Listen oder Tabellen sind schwer extrahierbar.
- Typisches Problem: Tausende Wörter ohne klare Gliederung.
- Auswirkung: Geringe Zitierfähigkeit und schlechte Extrahierbarkeit.
- Lösung: Nutzen Sie H2 für Hauptthemen, H3 für Unterfragen sowie Listen, Tabellen und Definitionen.
3) Geringe Datendichte (viel Text, wenig Fakten)
KI-Antworten basieren auf konkreten Fakten, Beispielen und klaren Aussagen.
Allgemeine Formulierungen ohne Substanz sind für Sprachmodelle kaum nutzbar.
- Typisches Problem: „wichtig“, „empfohlen“, „kann helfen“ ohne Details.
- Auswirkung: KI bevorzugt Seiten mit Definitionen, Checklisten und konkreten Empfehlungen.
- Lösung: Ergänzen Sie Fakten, Beispiele, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und klare Parameter.
4) Fehlende FAQ- und HowTo-Bereiche
FAQ- und HowTo-Formate sind für KI besonders wertvoll.
Vor allem FAQ (Frage → Antwort) lassen sich direkt in KI-Antworten übernehmen.
- Typisches Problem: Inhalte erklären Themen, beantworten aber keine konkreten Nutzerfragen.
- Auswirkung: Geringere Chancen auf Zitate in KI-Antworten.
- Lösung: Ergänzen Sie 5–10 FAQ-Fragen und eine kurze HowTo-Sektion, wo sinnvoll.
5) Schwaches EEAT: Unklare Autor- und Vertrauenssignale
KI-Systeme bevorzugen Inhalte mit klarer Identität und hoher Vertrauenswürdigkeit.
EEAT betrifft nicht nur den Autor, sondern auch Organisation, Kontaktinformationen und Transparenz.
- Typisches Problem: Kein Autor, kein „Über uns“, kein Kontakt, keine Richtlinien.
- Auswirkung: Anonymer Eindruck und geringere Glaubwürdigkeit.
- Lösung: Ergänzen Sie Autorprofile, Unternehmensinformationen, Kontaktseiten und Referenzen.
6) Schema und JSON-LD werden ignoriert
Schema ist kein direkter Rankingfaktor, verbessert aber die maschinelle Lesbarkeit erheblich.
Für LLMO sind insbesondere Article-, Organization-, FAQPage- und HowTo-Schemas relevant.
- Typisches Problem: Kein oder unvollständiges JSON-LD.
- Auswirkung: Weniger strukturierte Signale für KI-Systeme.
- Lösung: Mindestens Article + Organization implementieren; bei FAQ zusätzlich FAQPage.
7) Optimierung ohne Messung der KI-Sichtbarkeit
Was nicht gemessen wird, kann nicht verbessert werden.
Bei LLMO ist es entscheidend zu verfolgen,
ob Inhalte als Quelle in KI-Antworten erscheinen.
- Typisches Problem: Änderungen ohne Vorher-/Nachher-Analyse.
- Auswirkung: Unklare Ergebnisse und ineffiziente Optimierung.
- Lösung: Führen Sie vor und nach Änderungen einen LLMO-Audit durch und vergleichen Sie die Ergebnisse.
Schnelle Checkliste: Was zuerst optimieren?
- Klare Struktur mit H2/H3?
- Direkte Antwort oder Definition am Anfang?
- Konkrete Fakten und Beispiele?
- FAQ- und ggf. HowTo-Sektionen vorhanden?
- Sichtbare Autor- und Organisationssignale (EEAT)?
- Vollständiges JSON-LD implementiert?
- KI-Sichtbarkeit wird gemessen?
Fazit
Der beste Weg, LLMO-Fehler zu vermeiden, ist ein systematischer Ansatz:
zuerst Struktur und Fakten, dann FAQ/HowTo, anschließend EEAT und Schema
und zuletzt Messung und kontinuierliche Optimierung.