LLMO, GEO, AEO: ein Begriffscheck.
LLMO steht für Large Language Model Optimization: die Arbeit daran, dass Sprachmodelle wie GPT, Gemini oder Claude eine Marke kennen, korrekt beschreiben und in Antworten nennen. In der Praxis meint LLMO weitgehend dasselbe wie GEO. Die Begriffe setzen nur unterschiedliche Schwerpunkte.
Drei Kürzel, ein Ziel.
| Kürzel | Ausgeschrieben | Schwerpunkt |
|---|---|---|
| GEO | Generative Engine Optimization | Sichtbarkeit in generativen Suchantworten. Der Begriff stammt aus einer Forschungsarbeit von 2023. |
| LLMO | Large Language Model Optimization | Das Sprachmodell selbst, also auch das, was es aus dem Training über eine Marke weiß. |
| AEO | Answer Engine Optimization | Direkte Antworten auf Fragen. Der Begriff ist älter und kam mit Featured Snippets und Sprachassistenten auf. |
Eine verbindliche Definition gibt es für keines der drei Kürzel. GEO lässt sich auf eine wissenschaftliche Quelle zurückführen. LLMO und AEO haben sich über Agenturen und Tool-Anbieter verbreitet, eine anerkannte Abgrenzung fehlt. Wer dir eine trennscharfe Unterscheidung verkauft, verkauft vor allem ein Etikett.
Der Unterschied, der in der Praxis zählt.
Wichtiger als das Kürzel ist die Frage, über welchen Weg ein Sprachmodell an sein Wissen kommt. Davon gibt es zwei, und sie verlangen unterschiedliche Arbeit.
Wissen aus dem Training
Ein Modell hat beim Training große Teile des offenen Netzes gelesen. Was dort häufig und übereinstimmend über deine Marke stand, kann es ohne Websuche wiedergeben. Dieses Wissen ändert sich erst mit der nächsten Modellversion. Einfluss nimmst du langfristig: über korrekte Einträge in offenen Wissensquellen, über Fachmedien und über einheitliche Angaben auf allen Kanälen.
Wissen aus der Websuche
Bei vielen Fragen sucht das System live im Netz und zitiert, was es findet. Hier wirken Änderungen an deiner Website direkt. Voraussetzung ist, dass die Crawler deine Seiten abrufen dürfen und dort belegbare Antworten finden. Die Schritte dafür stehen im Beitrag ChatGPT-SEO.
Aufgaben, die unter jedem Namen gleich bleiben.
- Fragen sammeln, die Kunden einer KI zu deinem Markt stellen.
- Prüfen, ob und wie deine Marke in den Antworten vorkommt.
- Inhalte so überarbeiten, dass sie Fragen direkt beantworten und Aussagen belegen.
- Falsche Angaben über die Marke an der Quelle korrigieren.
- Regelmäßig messen, weil sich Antworten und Quellen laufend ändern.
Ob du das LLMO, LLM-SEO, GEO oder KI-SEO nennst, ändert an dieser Liste nichts.
Was Kraaw dazu beiträgt.
Kraaw misst den Teil, den man ohne Werkzeug nicht sieht: Es fragt deine festgelegten Suchanfragen regelmäßig auf ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Claude, DeepSeek und Mistral ab und zeigt Erwähnungen, Sentiment, zitierte Quellen und den Vergleich mit Wettbewerbern.
Häufige Fragen.
Welchen Begriff sollte ich verwenden?
Den, den deine Ansprechpartner kennen. Im deutschsprachigen Raum wird am häufigsten nach GEO gesucht, AEO ist international verbreitet, LLMO hört man vor allem in Agenturen.
Ist LLM-SEO etwas anderes als LLMO?
Nein, beide Ausdrücke meinen dieselbe Arbeit. „LLM-SEO“ betont nur die Herkunft aus der Suchmaschinenoptimierung.
Brauche ich für LLMO andere Inhalte als für SEO?
Meist keine anderen, aber besser belegte. Texte, die eine Frage klar beantworten und Quellen nennen, funktionieren in der klassischen Suche und in KI-Antworten.
Quelle.
- Aggarwal et al.: GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024. arxiv.org/abs/2311.09735