Large Language Models (LLM) wie ChatGPT, Gemini und Co. erstellen nicht nur Texte, sondern werden auch als Suchmaschinen immer relevanter. Zwar ist Google mit 83,54 Prozent immer noch der Platzhirsch, wohingegen ChatGPT derzeit mit 4,33 Prozent Marktanteil noch weit abfällt, die Tendenz ist allerdings steigend. Verschiedene Berichte zeigen, dass der Suchanteil von KI bzw. LLMs in den nächsten Jahren auf 10-15 Prozent steigen wird.

Damit ist auch die nächste Stufe der SEO-Evolution erreicht: LLM-SEO. Denn nicht nur Google, sondern auch KI-Suchmaschinen bewerten Quellen nach verschiedenen Kriterien und berücksichtigen sie je nach Relevanz. Das geschieht aber bei Google und LLMs jeweils auf unterschiedliche Art und Weise. Was bedeuten LLMs nun für die Zukunft von SEO-Texten? Und hat klassische SEO ausgedient?

Klassische SEO: Keywords sind Key

Die klassische SEO-Optimierung von Texten ist stark auf Keywords ausgerichtet, wobei sich auch diese Anforderung im Laufe der Zeit immer weiter verfeinert hat. Als in den Anfangszeiten häufig noch versucht wurde, möglichst viele Keywords auf einer Seite unterzubringen und sogenanntes Keyword Stuffing zu betreiben, ging Google bald dazu über, diese Praxis abzustrafen. Keywords sollen auf natürliche Weise im Text vorkommen, wobei Content-Ersteller mit zunehmender Verbesserung der semantischen Suche nicht mehr jedes Synonym vorhersehen müssen.

Grob lässt sich zusammenfassen, dass sich die Keyword-Optimierung über die Jahre der natürlichen Sprache angenähert hat. Gleichzeitig wurde die Qualität des Contents immer wichtiger.

Klassische SEO vs. LLM-SEO

Die Anforderungen an Online-Texte, die sich zu klassischen SEO-Zeiten immer mehr herauskristallisiert haben, sind vor allem: Qualität, Lesbarkeit, Übersichtlichkeit, Quellenbelegung, Nutzerorientierung. Außerdem: das Konzept E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Sie bleiben auch in Zeiten von LLM-SEO nicht nur relevant, sondern erhalten durch die Funktionsweisen von KI einen Boost. Das zeigt sich umso mehr, wenn man beides gegenüberstellt:

Klassische SEO:

• Fokus auf möglichst hohes Ranking in den Google-Ergebnissen
• Ergebnisse sind Keyword-basiert
• Kürzere Absätze, Aufzählungen sowie Backlinks

• Klassische SEO-Signale, auch die technischen, sind weniger relevant
• Inhalte sollten natürlich klingen und zusammenhängend sein (Topic Cluster)
• Vertrauenswürdigkeit und Relevanz einer Quelle als Hauptkriterien

Was ändert sich bei LLM-SEO?

In Zukunft wird der Fokus bei Texten nicht nur darauf liegen, dass Google erkennt, wie relevant ein Ergebnis für die Suchanfrage ist. Bei LLM-SEO sind der Kontext und die thematische Tiefe viel entscheidender als zuvor. Deswegen wird sich auch die SEO-Optimierung weniger an Keywords in einzelnen Texten, sondern viel mehr an einem sinnvollen Aufbau und einer Strukturierung des Themas über die gesamte Webseite hinweg orientieren.

Es klingt paradox, aber: Künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass Inhalte im Netz wieder natürlicher und menschlicher werden. Die Anforderungen nähern sich dem an, was man seit Jahrhunderten aus guten Print-Publikationen kennt: inhaltliche Tiefe, übergreifende und zusammenhängende Aufbereitung des Wissens, Quellenangaben sowie zitierfähige Aussagen. Eine begrüßenswerte Entwicklung, nebenbei bemerkt. Wie erreicht man das aber nun konkret für seine Webseite und was bedeutet es für die Content-Erstellung?

Wie erstellt man vernetzten Content?

Wie bereits gesagt, ist der Kontext und damit das Zusammenhängen von Inhalten auf einer Seite entscheidend. Hierzu kann man unter anderem auf bewährte Praktiken der klassischen SEO zurückgreifen: Content-Matrix, Pillar Pages und Cluster Pages.

Was ist eine Content-Matrix?

Eine Content Matrix ist ein Planungstool, mit dem man Inhalte entlang der Customer Journey und zielgruppengerecht entwickeln kann. Das hilft einem nicht nur, Ideen für Content zu generieren, sondern deckt auch die Bedürfnisse der Kunden an verschiedenen Punkten des Kauf- oder Entscheidungsprozesses ab. Wenn man dies vorwegnimmt und dafür Lösungen präsentiert, ist das nicht nur kundenorientiert, sondern zeigt der KI auch: Ich weiß, was ich tu. Vor allem schafft eine Content Matrix aber Kontext. Hilfreiche Formate hierfür sind unter anderem FAQs, Listenartikel oder Glossare.

Was sind Pillar Pages und Cluster Pages?

Pillar Pages (dt.: Säulenseiten) sind das Fundament eines Themenkomplexes. Sie führen überblickartig ins Thema ein, ohne zunächst zu sehr in die Tiefe zu gehen. Dafür sind die Cluster Pages (dt. Bündelseiten) zuständig, die sich jeweils auf einen Aspekt des Themas konzentrieren und diesen tiefer behandeln. Wichtig bei dieser Topic-Cluster-Strategie ist die sinnvolle Verlinkung der Seiten untereinander.

• Pillar-Page-Beispiel: Was ist LLM-SEO? (Definition des Begriffs und Anreißen der wichtigsten Kriterien)
• Cluster-Page-Beispiel: Wie gelingt Glaubwürdigkeit mit E-E-A-T in Zeiten der LLM-Suche? (Detaillierte Vorstellung des Konzepts E-E-A-T, anschließend Darstellung der Verbindung mit LLMs)

Auf diese Weise entsteht ein thematisch zusammenhängender, semantisch vertiefter und strukturierter Inhalt, der von LLMs honoriert wird – ganz ohne, dass man bei jedem Text aufs Neue nach einem geeigneten Thema suchen muss.

Benötigen Sie Unterstützung für Texte, die von Menschen gelesen und von Maschinen gefunden werden? Haben Sie bereits Texte erstellt, sind sich aber stilistisch unsicher? Sie wünschen Beratung zum inhaltlichen Aufbau Ihrer Seite? Dann lassen Sie uns sprechen.