Definition
Was ist LLM Visibility?
LLM Visibility ist die Messbarkeit, wie oft und in welchem Kontext eine Marke in den Antworten von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Perplexity erscheint. Der Begriff beschreibt sowohl das Phänomen der Sichtbarkeit als auch deren quantitative Erfassung.
Was sind Large Language Models?
Large Language Models (LLMs) sind KI-Systeme, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden. Sie können natürliche Sprache verstehen, Fragen beantworten und Texte generieren. Im Unterschied zu klassischen Suchmaschinen liefern sie keine Liste von Links, sondern direkte, zusammengefasste Antworten.
Bekannte LLMs sind GPT-4 (hinter ChatGPT), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta) und Mistral. Jedes dieser Modelle hat eigene Trainingsdaten und Gewichtungen, weshalb die Sichtbarkeit einer Marke zwischen verschiedenen LLMs variieren kann.
Warum LLM Visibility gemessen werden sollte
LLMs werden zunehmend für Recherchen und Kaufentscheidungen genutzt. Anders als bei Google, wo Nutzer mehrere Ergebnisse sehen, präsentieren LLMs oft eine einzelne, kuratierte Antwort. Eine Marke, die dort nicht erscheint, wird vom Nutzer nicht wahrgenommen.
Die Messung der LLM Visibility ermöglicht es Unternehmen zu verstehen, ob ihre Marke in diesem neuen Kanal präsent ist, und gibt Hinweise darauf, wie diese Präsenz verbessert werden kann.
Welche Faktoren beeinflussen LLM Visibility
Die Sichtbarkeit in LLMs hängt von mehreren Faktoren ab:
- Trainingsdaten: Marken, die in hochwertigen Quellen häufig erwähnt werden, haben einen Vorteil.
- Aktualität: Einige LLMs nutzen Echtzeit-Suche (RAG) für aktuelle Informationen.
- Vertrauenssignale: Expertise, Autorität und positive Bewertungen werden bevorzugt.
- Strukturierte Daten: Schema.org Markup hilft LLMs, Informationen zu verstehen.
Unterschied zwischen LLM Visibility und AI Visibility
Die Begriffe werden häufig synonym verwendet. LLM Visibility bezieht sich spezifisch auf Large Language Models. AI Visibility ist der breitere Begriff und kann auch andere KI-Systeme wie Bildgeneratoren oder spezialisierte Empfehlungssysteme einschließen. In der Praxis meinen beide Begriffe meist dasselbe: die Sichtbarkeit in ChatGPT, Claude, Perplexity und ähnlichen Systemen.
Was sind Large Language Models (LLMs)?
Large Language Models sind KI-Systeme, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden und natürliche Sprache verstehen sowie generieren können. Bekannte Beispiele sind GPT-4 (ChatGPT), Claude, Gemini und Llama.
Woher wissen LLMs, welche Marken sie empfehlen sollen?
LLMs nutzen ihre Trainingsdaten (Webseiten, Artikel, Bücher) und bei einigen Modellen Echtzeit-Web-Suche. Marken mit starker Online-Präsenz, häufigen positiven Erwähnungen und strukturierten Daten werden häufiger empfohlen.
Ist LLM Visibility das gleiche wie AI Visibility?
Die Begriffe werden oft synonym verwendet. LLM Visibility bezieht sich spezifisch auf Large Language Models, während AI Visibility breiter gefasst sein kann und auch andere KI-Systeme einschließt.
Welche LLMs sind für Unternehmen am wichtigsten?
Die wichtigsten LLMs sind derzeit ChatGPT (GPT-4), Claude, Perplexity, Google Gemini und Microsoft Copilot. Die Relevanz hängt von der Zielgruppe ab – Perplexity wird z.B. verstärkt für Recherchen genutzt.
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