DUP UNTERNEHMER-Magazin: Was bedeutet für Sie Sichtbarkeit eines Unternehmens in LLMs? Geht es dabei um die Förderung der Markenbekanntheit oder um die Sicherstellung korrekter Informationen über die Firma und ihrer Produkte in den Sprachmodellen?
Konstantin Pötschke: Die Sichtbarkeit in LLMs ist kein einheitliches Ziel, sondern hängt stark vom jeweiligen Geschäftsmodell ab. Ein Finanzdienstleister, eine Versicherung oder eine Bank hat andere Anforderungen und verfolgt andere Ziele als ein E-Commerce-Unternehmen oder ein SaaS-Anbieter.
Grundsätzlich geht es jedoch um zwei zentrale Aspekte: Einerseits um die sogenannte Brand Visibility, also die direkte Nennung der Marke als Quelle oder Referenz innerhalb von LLM-Antworten, und andererseits um die gezielte Platzierung von Produkten, Dienstleistungen oder Lösungen in relevanten Informations-, Vergleichs- oder Transaktionskontexten. LLM-Sichtbarkeit bedeutet somit nicht nur Reichweite, sondern vor allem Kontextkontrolle. Unternehmen möchten präsent sein, wo Nutzer reale Entscheidungsprozesse durchlaufen, und dort möglichst korrekt, konsistent und vertrauenswürdig dargestellt werden.
Ein positiver Nebeneffekt dieser Entwicklung ist, dass Unternehmen einen stärkeren Anreiz haben, hochwertige, informative und relevante Inhalte zu erstellen. Dieser Qualitätsfokus kommt nicht nur der eigenen Sichtbarkeit zugute, sondern verbessert auch den gesamten Informations- und Suchraum. Gleichzeitig profitieren auch die Trainings- und Referenzdaten, auf denen LLMs basieren. So ergibt sich ein selbstverstärkender Kreislauf aus hochwertigem Content, höherer Informationsqualität und besseren Modellergebnissen.
Viele Firmen konzentrieren sich weiterhin auf SEO. Ergibt das in Zeiten von KI-Sprachmodellen überhaupt noch Sinn?
Pötschke: Mehr denn je. Generative Engine Optimization (GEO) ist kein Ersatz für SEO, sondern baut direkt darauf auf. LLMs greifen sowohl auf Trainingsdaten als auch auf Live-Daten klassischer Suchmaschinen zurück. Dabei lernen sie implizit, welche Inhalte als hochwertig, relevant und vertrauenswürdig gelten. Ranking-Signale, Content-Qualität und semantische Struktur fließen somit indirekt in die Antworten der Sprachmodelle ein.
Wer heute auf SEO verzichtet, schwächt damit automatisch auch seine Sichtbarkeit in LLM-Systemen. SEO bildet also die infrastrukturelle Basis, auf der GEO überhaupt erst sinnvoll aufsetzen kann.
Wie müssen Daten aufbereitet werden, um von Sprachmodellen aufgegriffen zu werden?
Pötschke: Ziel ist es, Inhalte so aufzubereiten, dass sie leicht extrahierbar, eindeutig interpretierbar und dialogfähig sind. Besonders wirkungsvoll sind klar strukturierte Frage-Antwort-Formate, die reale Nutzerfragen antizipieren. Ergänzend sind Übersichten, Tabellen, Vergleichsdarstellungen und kompakte Zusammenfassungen hilfreich, da LLMs Inhalte mit hoher Informationsdichte bevorzugen.
Auf technischer Ebene gewinnen strukturierte Daten, etwa nach dem Vorbild des Frameworks von Schema.org, zusätzlich an Bedeutung. Sie helfen, Inhalte maschinenlesbar einzuordnen und semantisch korrekt zuzuordnen.
Viele dieser Prinzipien galten bereits im klassischen SEO als Best Practices, im LLM-Kontext werden sie jedoch deutlich relevanter, da sie direkt die Zitier- und Referenzfähigkeit von Inhalten beeinflussen.
Hilft es bei der Erkennung durch Sprachmodelle auf Websites wie Wikipedia oder etwa Börsenplattformen präsent zu sein, welche Rolle spielen Auszeichnungen wie beispielsweise Siegel oder eine häufige Nennung in Fachmedien für die Sichtbarkeit?
Pötschke: Hier bewegen wir uns klar im Bereich von E-E-A-T – Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness –, das ursprünglich von Google als Qualitätsmatrix für den gesamten digitalen Suchraum definiert wurde und heute so verstanden wird.
Wenn Inhalte einer Marke von renommierten Plattformen wie Wikipedia, Fachmedien oder etablierten Portalen zitiert oder referenziert werden, stärkt dies die thematische Autorität und das Vertrauen in die Marke – sowohl bei Suchmaschinen als auch bei LLMs.
Auch anerkannte Siegel, Zertifizierungen und Auszeichnungen können diesen Effekt unterstützen, sofern die Zusammenhänge technisch durchsuchbar und interpretierbar sind. Entscheidend ist dabei nicht die bloße Erwähnung, sondern die maschinell nachvollziehbare Verknüpfung zwischen Quelle, Thema und Marke.
Werden Sprachmodelle die Unternehmenskommunikation grundlegend verändern?
Pötschke: Das ist derzeit noch schwer abschließend zu bewerten. Wichtig ist jedoch: Der Nutzer steht weiterhin im Mittelpunkt - und das ist auch gut so. Suchmaschinen wie Google haben über Jahre hinweg konsequent auf Nutzermehrwert, Relevanz und Qualität gesetzt. Diese Prinzipien prägen inzwischen auch die Bewertung durch LLMs.
Unternehmenskommunikation wird sich daher weniger in Richtung „Optimierung für Maschinen“ entwickeln, sondern vielmehr in Richtung klarerer, strukturierterer und nutzerzentrierter Kommunikation. LLMs verstärken diesen Trend, sie ersetzen ihn nicht.
Welche Tools und Beratungsangebote haben Sie für Unternehmen und wie werden diese nachgefragt?
Pötschke: Im GEO-Umfeld ist die Tool-Landschaft aktuell groß, aber in ihrer Aussagekraft noch begrenzt. Es existieren keine offiziellen Sichtbarkeitsdaten von Anbietern wie OpenAI oder Google. Externe Messungen sind daher nur fragmentarisch möglich.
Das liegt an mehreren strukturellen Faktoren:
1. Der Nicht-Determinismus von LLMs erschwert reproduzierbare Messungen.
2. Semantisch gleichwertige Prompts mit unterschiedlicher Formulierung können zu abweichenden Ergebnissen führen, weshalb Prompt-Cluster auf semantischer Ebene gegenüber Einzelabfragen methodisch notwendig sind.
3. Die meisten Tools analysieren nur Initialprompts, obwohl Sichtbarkeit häufig erst in Folgeprompts, also im Dialog, entsteht.
4. Personalisierung durch Account-Historie, Modellkonfiguration und Kontext sorgt dafür, dass Nutzer unterschiedliche Antworten erhalten, was eine allgemeine externe Messung nur eingeschränkt sinnvoll macht.
Die Beratung konzentriert sich daher aktuell weniger auf absolute Messwerte, sondern stärker auf strukturelle Optimierung: Content-Strategien, technische Lesbarkeit, semantische Klarheit und Markenautorität im digitalen Wissensraum. Die Nachfrage nach genau diesen strategischen Ansätzen wächst derzeit sehr deutlich.
Als beratendes Unternehmen begleiten wir Kunden dabei genau in diesen Bereichen ganzheitlich: von der inhaltlichen Strategie über die Entwicklung geeigneter Content-Formate bis hin zur technischen Exzellenz in der Umsetzung. Unser Fokus liegt darauf, Inhalte so aufzubereiten, dass sie sowohl für Nutzer als auch für Suchmaschinen und Sprachmodelle maximal verständlich, vertrauenswürdig und zitierfähig sind. Dabei verbinden wir klassische SEO-Kompetenz mit GEO-spezifischem Know-how und übersetzen technologische Entwicklungen in konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen. Unternehmen profitieren so nicht nur von kurzfristigen Sichtbarkeitseffekten, sondern von einer nachhaltigen Positionierung im digitalen Informationsraum über Suchmaschinen, LLMs und zukünftige KI-basierte Interfaces hinweg.