LLM-Optimierung 2026: Was in KI-Antworten nachweislich hilft

LLM-Optimierung (kurz LLMO, auch GEO oder AEO genannt) umfasst alle Maßnahmen, mit denen eine Website in den Antworten von KI-Suchsystemen wie ChatGPT, Perplexity, Claude, Microsoft Copilot und Googles AI Overviews als Quelle erscheint. Google und Microsoft schreiben selbst, dass diese Antworten auf denselben Index- und Ranking-Systemen beruhen wie die normale Suche (Google, Bing). LLM-Optimierung ist deshalb zum größten Teil klassische Auffindbarkeit, ergänzt um die Freigabe der KI-Such-Bots und um Text, den ein Bot ohne JavaScript lesen kann.

Stand dieser Fassung: 12. Oktober 2026. Die erste Fassung vom Januar 2025 nannte Schema.org „kritisch“ und llms.txt einen „neuen Standard“. Beides hat sich nicht bestätigt, die Belege stehen unten.

Kurzfassung

• Voraussetzung ist ein Platz im Suchindex: Google und Bing nutzen für KI-Antworten ihre normalen Systeme, ChatGPT greift auf Drittanbieter-Suche zurück, Claude auf Brave Search.
• Technisch nötig sind wenige Dinge: Such-Bots in robots.txt und Firewall zulassen, Text ohne JavaScript ausliefern, Status 200, kein noindex. Das prüft der kostenlose LLM-Checker.
• Schema.org-Markup und llms.txt braucht Google für KI-Antworten nicht. Schema.org bringt laut Messung keinen Zugewinn, llms.txt wird kaum abgerufen.
• Kostenlos messen lässt sich die Sichtbarkeit in der Google Search Console und den Bing Webmaster Tools. Für ChatGPT und Perplexity bleiben bezahlte Tracker und die eigene Webanalyse.

Der Begriff GEO stammt aus einer Forschungsarbeit von 2023

LLMO, GEO (Generative Engine Optimization) und AEO (Answer Engine Optimization) meinen dasselbe. GEO geht auf eine Arbeit der Princeton University, des IIT Delhi und weiterer Einrichtungen zurück, im November 2023 auf arXiv erschienen und auf der Konferenz KDD 2024 angenommen (Aggarwal u. a.). Microsoft nennt seine neuen Berichte in den Bing Webmaster Tools „Generative Engine Optimization (GEO) tooling“ (Bing-Blog). Google bezeichnet AEO und GEO als Begriffe, die online verbreitet sind, und warnt vor „hacks“ (Google).

→ Definition und Abgrenzung

Google und Bing bauen KI-Antworten auf ihrem normalen Suchindex auf

Die Anbieter beschreiben, woher ihre Antworten kommen und was eine Seite mitbringen muss. Wie sie zwischen mehreren Treffern auswählen, beschreibt keiner.

Ob diese Bots eine bestimmte Seite abrufen und lesen können, prüft der kostenlose LLM-Checker von CodeBack.

Zum Inhalt äußern sich nur Google und Microsoft. Google nennt „non-commodity content“, eigene Erfahrung und einen eigenen Standpunkt (Google). Microsoft empfiehlt klare Überschriften, Tabellen und FAQ-Abschnitte sowie Beispiele, Daten und zitierte Quellen, ohne dazu eine Messung zu veröffentlichen (Bing-Blog). Seit Mai 2026 gelten Googles Spam-Richtlinien ausdrücklich auch für KI-Antworten (Google Search Central).

Messungen zeigen: Relevanz und Ranking zählen, Format-Tricks kaum

Die GEO-Arbeit fand in einer Simulation mit GPT-3.5 bis zu 40 % mehr Sichtbarkeit, vor allem durch Quellenangaben, Zitate und Statistiken im Text (Aggarwal u. a.). Am meisten gewannen schwach platzierte Quellen. Für Quellen auf Rang 1 sank die Sichtbarkeit um 30 % (Aggarwal u. a.).

Eine spätere, breitere Prüfung kam zum Gegenteil. Der C-SEO Bench (NeurIPS 2025) fand die meisten dieser Methoden „largely ineffective“ und oft schädlich; klassisches SEO, also eine bessere Position unter den Treffern, wirkte deutlich stärker, und die Gewinne schrumpften, je mehr Seiten die Methoden einsetzten (Puerto u. a.). Ein Preprint von 2026 mit 252.000 Paarvergleichen über sechs Sprachmodelle bestätigt das Bild: Thematische Relevanz und die Position in der Liste entscheiden am stärksten, eine ausdrückliche Preisangabe und ein aktuelles Datum helfen beständig, reine Formatänderungen kaum (Vishwakarma u. a., nicht begutachtet).

Wie eng KI-Zitate an Rankings hängen, messen die Werkzeug-Anbieter unterschiedlich. Laut Ahrefs standen im März 2026 37,9 % der in AI Overviews zitierten Adressen in den Top 10, BrightEdge zählt etwa 17 % (Ahrefs, BrightEdge). Die ChatGPT-Suche zitiert laut Semrush in knapp 90 % der Fälle Seiten, die für verwandte Anfragen auf Position 21 oder schlechter stehen (Semrush). Eine Lesart, die alle Befunde zulässt, aber selbst nicht gemessen ist: Eine Seite muss im Index stehen und ranken, aber nicht unbedingt für die ursprüngliche Frage, weil die Systeme sie in Teilanfragen zerlegen.

Den stärksten Zusammenhang mit KI-Nennungen fand Ahrefs bei 75.000 Marken außerhalb der eigenen Website: Erwähnungen auf YouTube (Korrelation etwa 0,737) und im Web (0,66 bis 0,71). Das sind Zusammenhänge, keine nachgewiesenen Ursachen (Ahrefs). Zum Text selbst: KI-Assistenten zitieren im Schnitt jüngere Inhalte als Google-Treffer, 1.064 gegen 1.432 Tage (Ahrefs), und 44,2 % der ChatGPT-Zitate stammen aus den ersten 30 % eines Textes (Kevin Indig, Zusammenfassung bei Search Engine Land).

Ahrefs, Semrush und BrightEdge verkaufen selbst Messwerkzeuge. Fast alle Studien messen englischsprachige Anfragen aus den USA; eine Zitier-Studie mit deutschsprachigen Fragen wurde bei der Recherche zu diesem Artikel nicht gefunden.

Checkliste: Such-Bots zulassen, Text ohne JavaScript, Status 200, kein noindex

Die folgenden Punkte nennen die Anbieter selbst als Bedingung. Ausführlich erklärt sie der Ratgeber Kann ChatGPT meine Webseite lesen?

1. Such-Bots in der robots.txt zulassen: OAI-SearchBot und ChatGPT-User, Claude-SearchBot und Claude-User, PerplexityBot und Perplexity-User, Googlebot und Bingbot (OpenAI, Anthropic, Perplexity, Google).
2. Firewall und CDN prüfen: Google verlangt, dass der Abruf in der robots.txt „and by any CDN or hosting infrastructure“ erlaubt ist (Google). Cloudflare blockiert KI-Crawler nach eigener Aussage seit dem 1. Juli 2025 standardmäßig und fragt neue Domains bei der Anmeldung (Cloudflare). Seit dem 15. September 2026 sperrt Cloudflare auf Seiten mit Werbung Bots der Klassen „Training“ und „Agent“, Such-Bots bleiben erlaubt (Cloudflare-Doku).
3. Text ohne JavaScript ausliefern: Die Crawler von OpenAI, Anthropic und Perplexity führten in einer Auswertung von einem Monat Crawler-Verkehr im Vercel-Netz kein JavaScript aus, Googles Infrastruktur dagegen schon (Vercel/MERJ, Dezember 2024). Eine größere Messung danach gibt es nicht.
4. Status 200 ohne Anmeldung, kein noindex, kein nosnippet: Google nimmt nur Seiten auf, die indexiert und „eligible to be shown in Google Search with a snippet“ sind (Google).
5. In der Search Console unter Einstellungen „Search generative AI“ auf „Include“ lassen, das ist der Standard (Google).
6. Im Index auffindbar sein: Sitemaps mit lastmod, IndexNow und eindeutige kanonische Adressen nennt Bing ausdrücklich (Bing).
7. Die Antwort früh in den Text, mit Daten, Datum und Quellen, wie es die Befunde zu Textposition, Aktualität und Quellenangaben oben nahelegen.

Für ChatGPT-User gilt laut OpenAI: „robots.txt rules may not apply“. Die Trainings-Crawler GPTBot und ClaudeBot sowie das Token Google-Extended sind von den Such-Bots getrennt. Google-Extended „does not impact a site’s inclusion in Google Search“ und wirkt damit auch nicht auf AI Overviews oder AI Mode (Google). Eine robots.txt, die die Such-Bots ausdrücklich zulässt:

User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: ChatGPT-User
User-agent: Claude-SearchBot
User-agent: Claude-User
User-agent: PerplexityBot
User-agent: Perplexity-User
User-agent: Googlebot
User-agent: Bingbot
Allow: /

Überschätzt: Schema.org, llms.txt und FAQ-Markup

Schema.org ist für KI-Antworten nicht nötig

Google schreibt: „Structured data isn’t required for generative AI search, and there’s no special schema.org markup you need to add“ (Google). Bing: Strukturierte Daten „may support clearer grounding but does not guarantee visibility“ (Bing). Ahrefs verglich 1.885 Seiten, die zwischen August 2025 und März 2026 JSON-LD einführten, mit 4.000 Kontrollseiten: Bei ChatGPT und AI Mode kein messbarer Zugewinn, bei AI Overviews ein kleiner Rückgang um 4,6 % (Ahrefs). In einem Test mit einer Seite fand keines der geprüften Systeme Angaben, die nur im JSON-LD standen (searchVIU). Für Rich Results in der normalen Google-Suche bleibt Schema.org nützlich.

llms.txt nutzt Google nicht, KI-Bots rufen sie kaum ab

Die llms.txt ist kein Standard. Die Spezifikation nennt sich selbst „proposal“ und wird laut eigener Seite vor allem für Software-Dokumentation genutzt, der Programmier-Assistenten folgen (llmstxt.org). Google Search nutzt solche Dateien nicht, sie wirken sich laut Google weder positiv noch negativ auf die Sichtbarkeit aus (Leitfaden, Ergänzung vom Juni 2026). Lighthouse in Chrome prüft die Datei zwar in einer experimentellen Kategorie, wertet ihr Fehlen aber als „Not Applicable“ (Chrome-Doku).

Die Server-Protokolle passen dazu. Von 137.210 untersuchten Domains hatten 28 % eine llms.txt, und 97 % dieser Dateien wurden im Mai 2026 kein einziges Mal abgerufen (Ahrefs). Auf der Acquia-Hosting-Plattform entfielen etwa 5.000 von 400 Millionen Anfragen auf llms.txt, „nearly all from SEO tools“ (Dries Buytaert). Eine Zusage von OpenAI, Anthropic, Perplexity oder Microsoft, dass ihre Suchsysteme die Datei lesen, findet sich in deren Bot-Dokus und Hilfeseiten nicht.

Wer trotzdem eine anlegen will, etwa für Programmier-Assistenten, braucht nur wenige Zeilen. Ein gekürztes Beispiel im Format von llmstxt.org:

# CodeBack
> Werkzeuge und Ratgeber zur Lesbarkeit von Websites für KI-Suchsysteme.

## Wichtige Seiten
- [LLM-Optimierung](https://codeback.de/llm-optimierung/): Überblick
- [LLM-Checker](https://codeback.de/llm-checker/): technische Prüfung

Semantisches HTML und FAQ-Markup helfen KI-Antworten nicht nachweislich

Perfekt semantisches HTML ist laut Google „not required“, aber „generally a good idea“ (Google); Bing empfiehlt semantische Elemente (Bing). Eine Messung, nach der sie die Zitierung erhöhen, ist nicht bekannt. FAQ-Rich-Results zeigt Google seit dem 7. Mai 2026 nicht mehr (Google Search Central). FAQ-Abschnitte als sichtbarer Inhalt empfiehlt Microsoft dagegen weiter.

Die Regel der ersten 80 Tokens ist unbelegt

Die verbreitete Angabe, Perplexity nutze die ersten 80 Tokens einer Seite, steht weder in der Perplexity-Hilfe noch in der Crawler-Doku (Perplexity-Hilfe). Belegt ist für ChatGPT nur die Tendenz zum Textanfang aus der Indig-Studie oben.

Nutzung von KI-Suche 2026 weltweit und in Deutschland

Weltweite Nutzerzahlen von ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity

Alle Zahlen sind Selbstauskünfte der Anbieter.

AI Overviews gibt es in Deutschland seit dem 25. März 2025 (Google), AI Mode steht inzwischen auch für Deutschland und Deutsch zur Verfügung (Google-Hilfe).

Deutschland: Die Hälfte nutzt KI-Chats, wenige ersetzen die Suche

Laut Eurostat haben 2025 in Deutschland 32,25 % der Menschen zwischen 16 und 74 Jahren in den letzten drei Monaten generative KI genutzt, in der EU 32,66 %, in Österreich 39,42 % (Eurostat). Bitkom befragte im Herbst 2025 1.156 Personen ab 16 Jahren: 50 % der Internetnutzer verwenden KI-Chats zumindest gelegentlich statt einer klassischen Suche, 7 % überwiegend, 5 % ausschließlich, 47 % suchen ausschließlich klassisch (Bitkom). 24 % nutzen häufig die KI-Zusammenfassung in Suchmaschinen, ohne die Treffer anzusehen, und 42 % der KI-Suchenden haben schon falsche oder erfundene Antworten bekommen (Bitkom). In der ARD/ZDF-Medienstudie 2026 gaben 59 % an, KI-Werkzeuge zumindest gelegentlich zu nutzen, bei den 14- bis 29-Jährigen 92 % (ZDF-Presseportal).

KI-Antworten kosten Google-Klicks und bringen selbst wenig Besucher

Auf 115.254 Websites kamen im September 2026 0,43 % der Besucher von KI-Assistenten und 26,82 % von Suchmaschinen (Ahrefs-Tracker, Stichprobe sind Ahrefs-Kunden). Größer ist der Effekt innerhalb von Google. SISTRIX findet AI Overviews bei rund 20 % der deutschen Keywords, mit zuletzt stagnierendem Wachstum; erscheint eine, sinkt die Klickrate auf Position 1 nach SISTRIX-Modell von 27 % auf 11 % (SISTRIX). In den USA klickten Nutzer bei einer KI-Zusammenfassung in 8 % der Fälle auf ein Suchergebnis, ohne Zusammenfassung in 15 % (Pew Research Center). Google selbst spricht von „billions of clicks“ pro Woche aus KI-Funktionen, ohne Methode (Alphabet).

Welche Werkzeuge gibt es zur LLM-Sichtbarkeitsanalyse?

Die Werkzeuge beantworten zwei getrennte Fragen. Die einen messen, ob eine Marke in KI-Antworten genannt oder zitiert wird. Die anderen prüfen, ob KI-Such-Bots eine Seite überhaupt lesen können. Eine Nennung ist außerdem noch kein Zitat: „Being mentioned in an AI-generated answer does not necessarily mean a brand’s own website is cited“ (Semrush).

Search Console und Bing Webmaster Tools zeigen KI-Sichtbarkeit kostenlos

Der Bericht „Generative AI performance“ in der Google Search Console zeigt Impressionen der eigenen Seiten in AI Overviews und AI Mode, aufgeschlüsselt nach Seite, Land, Gerät und Datum, seit dem 31. August 2026 für alle Websites. Suchanfragen zeigt er laut Hilfeseite nicht (Google).

„AI Performance“ in den Bing Webmaster Tools zählt Zitierungen in Copilot, in Bings KI-Zusammenfassungen und bei ausgewählten Partnern, mit zitierten Seiten und einer Stichprobe der auslösenden Anfragen (Bing-Blog). Seit dem 16. Juni 2026 kommen Themen, Absichten und ein Anteil an Zitierungen hinzu, den Microsoft „an observational metric“ nennt, keine Rangliste (Bing-Blog).

Für ChatGPT, Perplexity und Claude bieten die Anbieter keine solchen Berichte an. Dort bleibt der Besucherstrom in der eigenen Webanalyse, erkennbar an Verweisen von chatgpt.com oder perplexity.ai. Ob ChatGPT-Links verlässlich den Parameter utm_source=chatgpt.com tragen, ist unsicher (Seer Interactive).

Kostenlose Einzelchecks und Open Source

Der AI Search Grader von HubSpot fragt ChatGPT, Perplexity und Gemini, wie sie eine Marke „based on their training data“ beschreiben, misst also Modellwissen statt Live-Suche. Das quelloffene limelit open, eine Vorabversion, läuft auf dem eigenen Server und fragt ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini über deren Entwickler-Schnittstellen ab; ob deren Antworten denen der Apps entsprechen, ist nicht gemessen.

Bezahlte Tracker messen Nennungen in festgelegten Fragen

Diese Dienste stellen eine Liste von Fragen regelmäßig an mehrere KI-Systeme und zählen, wie oft eine Marke vorkommt. Preise laut Anbieterseiten am 12.10.2026.

Der LLM-Checker prüft, ob KI-Such-Bots die Seite lesen können

Der kostenlose LLM-Checker von CodeBack deckt die technische Seite ab: ob die robots.txt die Such- und Nutzer-Bots hereinlässt, ob der Text ohne JavaScript im HTML steht, ob die Seite mit Status 200 antwortet und ob noindex oder nosnippet im Weg stehen. Ob eine Marke in KI-Antworten genannt wird, misst er nicht; dafür sind die Berichte und Tracker oben da.

Überholte Angaben zur LLM-Optimierung und ihr Stand 2026

Die folgenden Angaben standen in der ersten Fassung dieser Seite vom Januar 2025 und beruhen meist auf Zahlen aus 2024.

Schema.org, llms.txt, FAQ-Markup und die Regel der ersten 80 Tokens behandelt der Abschnitt „Überschätzt“, JavaScript und die Trainings-Crawler in der robots.txt die Checkliste.

Coaches und Berater brauchen Erwähnungen auf fremden Seiten

Fragen wie „Ich brauche einen Business-Coach für Führungskräfte“ beantworten ChatGPT, Perplexity und Google mit einer Websuche. Genannt werden kann nur, wer in deren Suchindex steht. Den stärksten Zusammenhang mit KI-Nennungen fand Ahrefs bei Erwähnungen auf YouTube und anderen Websites, nicht bei der Technik der eigenen Seite (Ahrefs). Auf der eigenen Seite wirkten im Paarvergleich eine ausdrückliche Preisangabe und ein aktuelles Datum (Vishwakarma u. a.).

→ LLM-Optimierung für Coaches

Rechtsanwälte: Rechtsfragen mit Datum und Quelle beantworten

Bei Rechtsfragen wiegen falsche KI-Antworten schwer. In einer Studie von EBU und BBC hatten 45 % der Antworten von ChatGPT, Copilot, Gemini und Perplexity auf Nachrichtenfragen mindestens ein erhebliches Problem (EBU/BBC). Für Kanzleien heißt das: Eine Rechtsfrage auf der eigenen Seite mit dem Datum der Rechtslage und der Norm beantworten, damit die Seite als belastbare Quelle taugt. Dass KI-Systeme Kanzleiseiten dafür häufiger zitieren, ist nicht gemessen.

→ LLM-Optimierung für Rechtsanwälte

Kostenlose Werkzeuge von CodeBack zur KI-Lesbarkeit

→ Alle kostenlosen Werkzeuge

Weiterführende Artikel

• Kann ChatGPT meine Webseite lesen? Was belegt ist und was nicht
• Was ist LLM-Optimierung? Definition und Abgrenzung
• LLMO-Techniken im Detail (Stand Januar 2025)
• LLM-Optimierung für Coaches und Berater
• LLM-Optimierung für Rechtsanwälte
• Angebot von CodeBack zur LLM-Optimierung