Früher begann jede Google-Suche gleich, denn jede Anfrage eröffnete eine Liste aus blauen Links, die man nacheinander anschaute, verglich, wieder schloss und neu bewertete. Heute fühlt sich die Suche anders an. Statt vieler Optionen präsentiert Google im AI Mode über den Suchergebnissen oftmals eine einzige Antwort. In diesem kompakten Textblock produziert die KI eine vorformulierte Antwort und markiert lediglich die wenigen Quellen, aus denen sie die entscheidenden Informationen extrahiert hat.

Damit stellt sich eine neue Frage: Wie gelingt es Unternehmen, im Google AI Mode sichtbar zu sein? Um dies zu beantworten, analysierte der Sistrix-Gründer und SEO-Experte Johannes Beus die 100 meistzitierten Webseiten. Er kommt dabei zu einer bedeutsamen Erkenntnis: Entscheidend für AI-Citations ist nicht nur der Inhalt an sich, sondern auch die Struktur, in der der Content organisiert ist.

Wie LLMs Quellen auswählen und Inhalte extrahieren

Um zu verstehen, warum bestimmte Webseiten in LLMs immer wieder als Quellen auftauchen, lohnt sich ein Blick in das Innenleben großer Sprachmodelle. Denn LLMs funktionieren nicht wie Suchmaschinen.

1. Wie Sprachmodelle Inhalte verarbeiten

Stellen Sie sich vor, ein LLM liest eine Seite nicht als Text, sondern wie ein Puzzle: Es zerlegt alles in kleinste Teile (Tokens) und sucht Muster in Struktur, Sprache und Semantik. Überschriften, Tabellen, Listen. All das hilft dem Modell, Antworten schneller und sauberer zu erkennen.

2. Die Rolle der Trainingsdaten bei der Quellenwahl

Ein klassisches LLM zitiert nur, was Teil seiner Trainingsbasis ist. Das bedeutet, dass nur häufige, saubere und qualitativ starke Inhalte den Weg in die Auswahl schaffen. Darum tauchen Kliniken wie die Cleveland Clinic oder Portale wie CNET so häufig auf. Durch ihre eindeutige Struktur und die saubere technische Auszeichnung, bieten sie ideale Voraussetzungen für Citations im Google AI Mode.

Moderne LLMs hingegen setzen inzwischen auf Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hierbei ergänzen sie internes Wissen durch Informationen, die sie bei Bedarf aus ausgewählten Webseiten ziehen. Der Vorteil liegt auf der Hand: Sie beziehen sich auf aktuellere Quellen und laufen damit nicht Gefahr, veraltete Informationen zu verarbeiten. So entstehen fundiertere Ergebnisse.

3. Entitäten: der eigentliche Schlüssel zur Citation

Für ein LLM sind Keywords zweitrangig. Es denkt in Entitäten: also in Organisationen, Produkten, Diagnosen oder beispielsweise Kategorien. Eine AI erkennt eine Website dann als relevante Entität für ein Thema, wenn deren Inhalte konsistent strukturiert sind und sie ihre Autorität sowie Aktualität eindeutig ausweisen kann. Wie das geht, beleuchten wir weiter unten genauer.

4. Wie LLMs Extraktion durchführen

LLMs folgen einem klaren Ablauf, um Antworten zu generieren: Inhalte in Bausteine zerlegen, relevante Blöcke auswählen, Aktualität und Autorität prüfen, Antwort zusammensetzen und Quelle referenzieren. Strukturierte Inhalte schneiden dabei deutlich besser ab als linear erzählte Texte.

LLM SEO Grundlagen: Die drei Säulen für AI-Citations

Je tiefer man in Beus’ Analyse der meistzitierten Webseiten eintaucht, desto besser versteht man, dass diese Seiten nach einem völlig anderen Regelwerk spielen. Sie besitzen eine Struktur, die sich nicht nur für Leser, sondern auch für Maschinen eignet. Diese drei Säulen bilden dabei die technische Basis erfolgreicher LLM SEO:

1. Micro-Content

KI-zitierbare Seiten bestehen nicht aus langen Absätzen, sondern aus klar abgegrenzten Wissensblöcken. Jede Information ist so verpackt, dass ein Sprachmodell sie ohne Umwege herauslösen kann. Kurze Bulletpoints, strukturierte Listen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen oder präzise Datenpunkte machen es LLMs leicht, die Inhalte zu verarbeiten. Die KI setzt das Puzzle der kleinen, sauber beschrifteten Micro-Content-Teile zusammen und bildet exakt die Antwort, die sie benötigt.

Tipp: Je feiner segmentiert, desto höher die Chance auf eine Citation.

2. E-E-A-T

E-E-A-T ist Googles Rahmenwerk, um die Qualität von Inhalten zuverlässig beurteilen zu können. Es geht nicht um Marketingversprechen, sondern um nachweisbare Erfahrung, fachliche Kompetenz, klare Autorität und echtes Vertrauen. Genau diese Signale nutzt auch der Google AI Mode. Er bevorzugt Quellen, deren Qualität nicht behauptet, sondern technisch belegt ist.

Cleveland Clinic, NHS, CNET oder Check24 liefern diese Daten unter anderem mit JSON-LD-Angaben zu Publisher, Autor, medizinischer Prüfung oder Redaktion. Ergänzt durch klare Zeitstempel zur letzten Aktualisierung, entsteht ein technisches Vertrauensprofil, das für LLMs eindeutig ist.

Tipp: Deutlich sichtbare Angaben zu Publisher, Autor und Aktualisierungsdatum stärken die maschinenlesbare Vertrauensbasis für AI-Citations. Zusätzlich stärken klassische Offpage-Signale wie Backlinks, Bewertungen, Erwähnungen oder Siegel die E-E-A-T-Reputation einer Website.

3. Semantisches HTML

Damit eine KI Inhalte zuverlässig extrahieren kann, braucht sie klare, stabile und semantisch einwandfreie Strukturen. Die meistzitierten Seiten nutzen dafür ein technisches Grundgerüst, das für Modelle wie eine Bedienungsanleitung funktioniert. Sie beinhaltet eindeutige IDs, saubere Überschriften-Hierarchien, konsistente Container und ein Inhaltsverzeichnis, das exakt mit den Segmenten im Text verknüpft ist. Jede Information hat einen festen Platz und eine eindeutige Kennzeichnung.

Tipp: Eine klare, semantische Struktur mit eindeutigen IDs und sauberem Markup reduziert den Interpretationsaufwand für LLMs.

Der Paradigmenwechsel von SEO zu LLMO

Die SISTRIX-Analyse der meistzitierten Seiten zeigt deutlich: LLMs arbeiten nicht wie klassische Suchmaschinen. Sie zerlegen Content in Teile, bewerten technische Struktur, prüfen Autorität und greifen bei Bedarf auf RAG-gestützte Informationen zu. Sichtbarkeit entsteht nicht mehr unbedingt durch Keywords oder Ranking-Signale, sondern durch maschinenlesbare Qualität. Das bringt uns zu der Tendenz:

Früher war die Grundfrage: Wie komme ich auf Platz 1?

Heute lautet sie: Wie werde ich Teil der Antwort selbst?

Zuvor war es der Suchalgorithmus, der entscheidet, welche Inhalte Sichtbarkeit erhalten. Heute ist es das Modell, das aus Milliarden von Datensätzen die relevanteste, sauberste und am einfachsten extrahierbare Antwort generiert. Rankings verlieren an Bedeutung, weil die AI die Inhalte nicht mehr als Liste präsentiert, sondern zu einer einzigen Antwort verdichtet. Damit entsteht ein völlig neuer Wettbewerb. LLM SEO verschmilzt zu LLMO (Large Language Model Optimization).

Von Traffic zu Trust: Wie AI-Antworten die Customer Journey verändern

Der Google AI Mode verändert nicht nur die Sichtbarkeit von Inhalten, sondern gleich die gesamte Nutzerführung. Statt einer Trefferliste mit zehn Optionen sieht der Nutzer zuerst eine einzige, verdichtete Antwort. Erst wenn die AI eine Quelle explizit empfiehlt, kann ein Klick auf die Website entstehen. Genau hier beginnt der eigentliche Paradigmenwechsel.

Für Marken bedeutet es, dass der erste Kontaktpunkt in den meisten Fällen nicht mehr die SERP, sondern die AI-Antwort selbst ist. Damit wird Vertrauen zur neuen Währung. Nur Quellen, die das Modell als besonders vertrauenswürdig einstuft, werden zur „empfohlenen Vertiefung“. Klicks, die dadurch entstehen, sind stark vorqualifiziert. Nutzer kommen nicht zufällig, sondern mit hohem Informationsinteresse und klarer Absicht.

Die SERPs verschwinden nicht über Nacht. Google spielt auch morgen noch Suchergebnisse aus und klassische SEO bleibt sinnvoll und wichtig. Doch der Trend ist eindeutig, denn ein immer größerer Teil der Nutzerinteraktionen findet in AI-Antworten statt. Wer erst wartet, bis sich das Gleichgewicht verschoben hat, verpasst den richtigen Zeitpunkt. LLMO ist kein Ersatz für klassische SEO, aber eine vielversprechende Erweiterung, um in Zukunft relevant zu bleiben.

Der neue Content-Stack: Wie Sie zitierfähige Inhalte erstellen

Der neue Content-Stack des Online-Marketings verbindet Redaktion mit Architektur. Er definiert, wie Informationen strukturiert, gepflegt und technisch ausgezeichnet werden müssen, damit LLMs sie zuverlässig erkennen und extrahieren können. Diese Bausteine bilden das Fundament:

1. Content-Modellierung als Basis

Zitierfähige Inhalte entstehen nicht spontan, sondern folgen festen Mustern. Content-Modelle legen fest, wie verschiedene Informationstypen aufgebaut sind – von Definitionen über Checklisten bis zu Anleitungen. Je einheitlicher diese Bausteine gestaltet sind, desto besser erkennt ein Modell wiederkehrende Strukturen.

2. Metadaten und strukturierte Daten als technische Signale

LLMs benötigen eindeutige Hinweise, um Inhalt korrekt einzuordnen. Metadaten wie SEO-Title und Meta-Description und Schema.org-Auszeichnungen liefern solche Signale. Dabei handelt es sich um Code-Snippets, welche bestimmte Inhalte klassifizieren. Falls Sie mehr zu erfahren wollen, lesen Sie unseren Blogbeitrag zu strukturierten Daten.

3. Versionierung und Aktualitätsprozesse

Aktualität ist ein entscheidender Faktor. KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die man nachweislich pflegt. Klare Review-Zyklen, dokumentierte Änderungen und einheitliche Aktualisierungsregeln sorgen dafür, dass Inhalte dauerhaft relevant bleiben.

4. Interne Knowledge-Bases und wiederverwendbare Datenquellen

Unternehmen, die Wissen zentral speichern und standardisiert pflegen, schaffen eine wertvolle Grundlage für LLM-Optimierung. Tabellen, Glossare, Prozessbeschreibungen und strukturierte Wissensdatenbanken ermöglichen es, Inhalte konsistent aufzubereiten und mehrfach zu nutzen.

5. Taxonomien und Ontologien zur Stärkung der Entitäten

LLMs arbeiten primär auf Entitätenebene. Klare Kategorien, eindeutige Begriffe und definierte Beziehungen zwischen Themen erleichtern es der KI, Inhalte einem Themenbereich zuzuordnen. Eine konsistente Taxonomie stärkt die inhaltliche Positionierung einer Website.

6. Granularität und Fragmentierung des Wissens

Zitierfähige Inhalte müssen in verschiedenen Tiefen verfügbar sein: kompakte Wissensfragmente, ausführliche Erklärungen, kontextgebende Abschnitte. Diese Granularität ermöglicht es LLMs, die jeweils passende Informationsebene auszuwählen. von der kurzen Definition bis zur umfassenden Analyse.

7. Neue Leistungskennzahlen für maschinenlesbaren Content

Klassische SEO-Kennzahlen reichen nicht mehr unbedingt aus. Für LLM-Optimierung könnten neue KPIs erforderlich sein, etwa Strukturqualität, Schema-Abdeckung oder Anteil extrahierbarer Content-Blöcke. Sie machen sichtbar, wie gut der gesamte Content-Stack für KI-Antworten vorbereitet ist. Noch sind diese Messgrößen nicht vollständig standardisiert, doch sie geben bereits eine Richtung vor, wie maschinenlesbare Qualität künftig bewertet werden könnte.

Fazit

LLMO führt nicht zu einer Anpassung klassischer Inhalte, sondern zu einem strukturellen Wandel im gesamten Content-Ökosystem. Sichtbarkeit entsteht dort, wo Inhalte technisch sauber aufgebaut, konsistent gepflegt und eindeutig maschinenlesbar sind.

mindtwo geht diesen Wandel aktiv mit. Wir kennen die Mechanik der Modelle, verstehen die Anforderungen an neue Content-Formen und bringen gleichzeitig jahrelange SEO-Expertise mit, die für die neue Praxis unverzichtbar bleibt. Möchten Sie Ihre Inhalte für LLMs optimieren und Ihr Unternehmen fit für die Zukunft machen? Sprechen Sie uns jetzt an, wir begleiten Sie auf dem Weg in die KI-Sichtbarkeit.