LLM Visibility
LLM Visibility – Sichtbarkeit in Large Language Models verstehen
Large Language Models wie ChatGPT, Claude und Perplexity verändern, wie Menschen Informationen finden und Kaufentscheidungen treffen. LLM Visibility beschreibt, wie sichtbar deine Marke in diesen KI-Systemen ist – und wird zur zentralen Marketing-Kennzahl.
Was LLM Visibility bedeutet und warum sie entscheidend wird
LLM Visibility ist die Messbarkeit, wie oft und in welchem Kontext eine Marke in den Antworten von Large Language Models erscheint.
Was sind LLMs?
Large Language Models (LLMs) sind KI-Systeme wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity. Sie verstehen natürliche Sprache und generieren Antworten basierend auf ihrem Training und Wissen.
Was ist LLM Visibility?
LLM Visibility misst, wie präsent deine Marke in KI-Antworten ist: Wirst du empfohlen? In welchem Kontext? Wie oft im Vergleich zu Wettbewerbern? Diese Metriken werden zur neuen Währung.
Warum LLM Visibility jetzt entscheidend wird
Menschen nutzen ChatGPT wöchentlich für Recherchen und Empfehlungen
der GenZ nutzen KI-Tools für Kaufentscheidungen statt Google
der klassischen SEO-Tools messen LLM Visibility
Unterschiede zwischen Google Search und LLM Search
Die Art, wie Menschen Informationen finden, verändert sich fundamental. LLMs funktionieren nach völlig anderen Regeln als klassische Suchmaschinen.
| Aspekt | Google Search | LLM Search |
|---|---|---|
| Ergebnis | 10 blaue Links | Eine direkte Antwort |
| Ranking-Faktoren | Backlinks, Keywords, Technik | Vertrauen, Kontext, Relevanz |
| Sichtbarkeit | Position 1-10 sichtbar | Genannt oder nicht genannt |
| User-Verhalten | Klickt auf mehrere Ergebnisse | Akzeptiert die Antwort |
| Messbarkeit | Search Console, Analytics | Spezielle LLM-Tools nötig |
Welche Daten LLMs für Antworten nutzen
Um in LLM-Antworten zu erscheinen, musst du verstehen, woher diese Systeme ihre Informationen beziehen.
Trainingsdaten
LLMs werden auf riesigen Textmengen trainiert: Websites, Bücher, Artikel, Wikipedia, Foren. Marken, die in diesen Quellen häufig und positiv erwähnt werden, haben einen Vorteil.
- Webseiten und Blogs
- Wikipedia und Enzyklopädien
- Fachpublikationen und News
Echtzeit-Quellen (RAG)
Moderne LLMs wie Perplexity oder ChatGPT mit Browsing nutzen Retrieval Augmented Generation (RAG) – sie durchsuchen das Web in Echtzeit für aktuelle Informationen.
- Aktuelle Webseiten-Inhalte
- Strukturierte Daten (Schema.org)
- Bewertungen und Reviews
Vertrauenssignale
LLMs bewerten die Glaubwürdigkeit von Quellen. Marken mit starker Reputation, Expertenstatus und konsistenter Präsenz werden bevorzugt empfohlen.
- Autorität und Expertise
- Konsistente Markennennung
- Positive Erwähnungen
Kontext-Relevanz
Die Frage des Nutzers bestimmt den Kontext. LLMs empfehlen Marken, die zum spezifischen Anwendungsfall passen – nicht die mit den meisten Backlinks.
- Thematische Passung
- Zielgruppen-Relevanz
- Use-Case-Spezifität
LLM Visibility als neue Marketing-Disziplin
Nach SEO und Social Media entsteht mit LLM Visibility eine neue Marketing-Disziplin, die eigene Strategien und Tools erfordert.
SEO
Google dominiert die Suche. Unternehmen optimieren für Rankings.
Social Media
Facebook, Instagram & Co. Unternehmen bauen Communities auf.
LLM Visibility
KI-Systeme werden zur Suchmaschine. Marken optimieren für LLMs.
Was LLM Visibility von SEO unterscheidet
Keine Rankings, sondern Erwähnungen
Du bist sichtbar oder nicht – es gibt keine Position 3
Kontext statt Keywords
LLMs verstehen Bedeutung, nicht nur Worte
Vertrauen statt Backlinks
Reputation und Expertise zählen mehr als Links
Direkte Antworten statt Klicks
Der User bleibt im LLM – kein Traffic auf deine Seite
Wie art8.io Sichtbarkeit in KI-Modellen messbar macht
art8.io ist die erste Plattform, die LLM Visibility systematisch misst, analysiert und Handlungsempfehlungen gibt.
Visibility Score
Ein klarer Score von 0-100 zeigt dir, wie sichtbar du in verschiedenen LLMs bist.
Multi-LLM-Tracking
ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini und mehr – alle relevanten LLMs in einem Dashboard.
Handlungsempfehlungen
Konkrete Empfehlungen, wie du deine LLM Visibility verbessern kannst.
Was genau ist LLM Visibility?
LLM Visibility beschreibt, wie oft und in welchem Kontext deine Marke in Antworten von Large Language Models wie ChatGPT, Claude oder Perplexity erscheint. Es ist eine neue Marketing-Kennzahl, die misst, ob KI-Systeme deine Marke kennen und empfehlen.
Welche LLMs sind für meine Marke relevant?
Die wichtigsten LLMs sind ChatGPT (GPT-4o), Claude, Perplexity, Gemini und Microsoft Copilot. Je nach Zielgruppe können auch spezialisierte Modelle wie DeepSeek oder Mistral relevant sein. art8.io trackt alle wichtigen LLMs in einem Dashboard.
Wie unterscheidet sich LLM Visibility von SEO?
Bei SEO geht es um Rankings in Suchergebnissen. Bei LLM Visibility geht es darum, ob du überhaupt genannt wirst – es gibt keine Position 3. LLMs bewerten nach Vertrauen und Kontext, nicht nach Backlinks und Keywords.
Woher wissen LLMs, welche Marken sie empfehlen sollen?
LLMs nutzen ihre Trainingsdaten (Webseiten, Artikel, Wikipedia) und bei einigen Modellen Echtzeit-Web-Suche (RAG). Marken mit starker Online-Präsenz, positiven Erwähnungen und strukturierten Daten werden häufiger empfohlen.
Kann ich meine LLM Visibility beeinflussen?
Ja, durch hochwertige Inhalte, strukturierte Daten, positive Bewertungen und konsistente Markenpräsenz. art8.io zeigt dir konkret, welche Maßnahmen für deine Marke den größten Impact haben.
Wie schnell ändern sich LLM-Empfehlungen?
LLMs mit Echtzeit-Suche (wie Perplexity) können neue Informationen sofort nutzen. Bei Modellen mit festem Wissensstand dauert es länger. Grundsätzlich ist langfristiger Aufbau von Autorität und Vertrauen am effektivsten.
Ist LLM Visibility nur für große Marken relevant?
Nein, gerade für kleinere und mittlere Unternehmen bietet LLM Visibility eine Chance. In Nischen mit weniger Wettbewerb kannst du schneller zur empfohlenen Marke werden als bei Google SEO.
Wie misst art8.io die LLM Visibility?
art8.io stellt systematisch relevante Fragen an alle wichtigen LLMs und analysiert die Antworten: Wirst du genannt? Wie oft? In welchem Kontext? Das Ergebnis ist ein Visibility Score von 0-100 pro LLM.