Large Language Model Optimization (LLMO)

Large Language Model Optimization (LLMO) bezeichnet zwei unterschiedliche Phänomene: Das erste bedeutet die Optimierung der Large Language Modelle selbst und das zweite umfasst die Optimierung von Inhalten für LLMs. 

1. Optimierung der LLMs: Methoden und Strategien zur Verbesserung der Effizienz, Leistungsfähigkeit und Praxistauglichkeit großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) beim Einsatz in produktiven Umgebungen.  
Diese Bedeutung wird in diesem Glossarbeitrag nicht weiter erläutert. Mehr Infos hier zu etwa: A Comprehensive Guide to Optimizing Large Language Models in Production. 

2. Optimierung von Inhalten für LLMs - das Ziel dabei ist die Sichtbarkeit von Websites oder Inhalten in in LLM-Antworten. Hierbei geht es darum, Inhalte auf Webseiten so zu gestalten, dass sie von großen Sprachmodellen wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity AI bevorzugt in Antworten genannt oder zitiert werden. Es lehnt sich in der Zielsetzung und vielen Maßnahmen an die Suchmaschinenoptimierung (SEO) an. 

Ähnliche Begriffe:

Im Grunde ist der Begriff der LLMO noch nicht fest gefasst und auch nicht eindeutig von Nachbar-Begriffen abgegrenzt, die ebenfalls die Optimierung von Inhalten für KI beschreiben: 

• Generative Engine Optimization (GEO)
• AIO (AI Optimization) oder GAIO (Generative AI Optimization
• AEO (Answer Engine Optimization)

Strategien und Maßnahmen im Rahmen der Large Language Optimization

LLMO (Large Language Model Optimization) im Sinne von Content-Optimierung zielt darauf ab, Inhalte so zu gestalten, dass sie von generativen KI-Systemen wie ChatGPT, Google Gemini (Google Overview), Mircrosoft Copilot oder Perplexity AI bevorzugt erkannt, verstanden und in deren Antworten verwendet werden.

Strategien:

• Zielsetzung: Das Hauptziel ist die Sichtbarkeit in KI-generierten Such- und Antwortsystemen zu erhöhen. Sichtbarkeit heißt in diesem Zusammenhang in erster Linie, dass die optimierte Webseite als Verweis im Text oder als ergänzende Quellenangabe  erscheint.  

• Plattformauswahl: Die Optimierung sollte sich an den wichtigsten Plattformen orientieren: Neben Google AI Overview, das im Rahmen der herkömmlichen Google Suche jedem User begegnet, haben in erster Linie ChatGPT und mit Abstand Microsoft Copilot und Perplexity die größte Verbreitung.  

• Content-Strategie: Fokus auf semantische Tiefe, thematische Autorität und vollständige Kontextabdeckung. Inhalte sollten relevante Begriffe, Definitionen und Beispiele enthalten, um als umfassende Quelle zu gelten. 

Maßnahmen:

• Content-Gestaltung:

  • Klare, prägnante Sätze (5–25 Wörter), jeweils eine Idee pro Absatz

  • Überschriften und Listen zur Strukturierung, Antwort-zuerst-Prinzip (erst Zusammenfassung, dann Details)

  • Verwendung semantischer HTML-Strukturen und Schema-Markup (z. B. FAQPage, HowTo, Article), um die maschinelle Lesbarkeit zu erhöhen.

  • Einbindung von Q&A-Abschnitten und Definitionen, um typische Nutzerfragen direkt zu beantworten

• Konkrete Optimierung:

  • Frühzeitiges Definieren zentraler Begriffe und Themen

  • Verwendung von thematisch verwandten Begriffen und konsistenter Terminologie

  • Integration aktueller, belegbarer Fakten und Quellenangaben

     

Gemeinsame Prinzipien von LLMO und klassischem SEO

Quelle: https://dune7.co/is-large-language-model-optimization-llmo-the-new-seo

Unterschiede zwischen LLMO und klassischem SEO