Was ist LLM Optimization (LLMO)?
LLM Optimization (LLMO) ist ein Sammelbegriff für Massnahmen, die darauf zielen, dass grosse Sprachmodelle eine Marke, ein Produkt oder eine Website kennen, korrekt beschreiben und in Antworten empfehlen. Der Begriff wird weitgehend gleichbedeutend mit GEO und AEO verwendet.
Das Kürzel betont das Sprachmodell selbst statt der Suchoberfläche. Dahinter stehen zwei verschiedene Wege, auf denen ein Modell von einer Marke erfahren kann. Der erste sind Trainingsdaten, also Texte, die vor dem Wissensstand des Modells gesammelt wurden. Der zweite ist der Abruf zur Laufzeit, bei dem das System während der Antwort im Web sucht und Quellen liest.
Die beiden Wege verhalten sich unterschiedlich. Was in Trainingsdaten fehlt, lässt sich kurzfristig nicht nachtragen. Der Abruf zur Laufzeit reagiert dagegen auf aktuelle Seiten, sofern sie erreichbar und auffindbar sind. Für Antworten mit Quellenangaben ist deshalb meist der zweite Weg ausschlaggebend.
Wer unter dem Etikett LLMO Massnahmen angeboten bekommt, sollte fragen, auf welchen der beiden Wege sie wirken sollen und wie die Wirkung gemessen wird.
Was das für deine Website heisst
Für eine Website ist die erste Frage, ob ein Modell die Seite beim Abruf überhaupt lesen kann. Blockiert ein Server die Crawler von OpenAI oder Anthropic, hilft kein Text auf der Seite. Die zweite Frage ist, ob das Modell die Marke bei einer passenden Frage nennt, und die lässt sich nur durch wiederholte echte Abfragen beantworten.
Verwandte Begriffe
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Quellen
Dieser Eintrag enthält keine Zahlen und stützt sich auf allgemein dokumentierte Begriffe.
Begriffe helfen beim Verstehen. Ob KI-Crawler deine Seite erreichen, zeigt die Messung.
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