Glossar / Begriff
LLMO (Large Language Model Optimization)
LLMO (Large Language Model Optimization) ist eine Branchenbezeichnung für Massnahmen, die beeinflussen sollen, ob und wie grosse Sprachmodelle ein Unternehmen, eine Marke oder ein Produkt in ihren Antworten erwähnen und beschreiben.
Wie AEO ist LLMO kein Fachbegriff mit anerkannter Definition, sondern ein Ausdruck aus der Beratungspraxis. Er betont das Sprachmodell selbst statt der Suchoberfläche, über die es genutzt wird. Inhaltlich überschneidet er sich weitgehend mit GEO.
Zwei Wege, auf denen ein Modell von Ihnen weiss
Für das Verständnis von LLMO ist eine Unterscheidung hilfreich, die in der Diskussion oft verwischt wird.
Trainingswissen. Ein Sprachmodell lernt während des Trainings aus sehr grossen Textmengen. Was dort über Ihr Unternehmen häufig, konsistent und in verlässlichen Quellen stand, kann das Modell später ohne Nachschlagen wiedergeben. Dieses Wissen hat einen Stichtag und wird erst mit der nächsten Modellversion aktualisiert. Ob Ihre Website ins Training einfliesst, steuern Sie teilweise über robots.txt, etwa über den Crawler GPTBot, den OpenAI nach eigenen Angaben für Trainingsdaten einsetzt.
Abruf zur Laufzeit. Viele Assistenten suchen zu einer Frage aktuelle Dokumente und stützen ihre Antwort darauf. Dieses Verfahren wird in der Forschung als Retrieval-Augmented Generation beschrieben, grundlegend in einem Artikel von Lewis und Kollegen aus dem Jahr 2020. Hier zählt, ob Ihre Seiten auffindbar, abrufbar und klar formuliert sind, ähnlich wie bei der klassischen Suche. OpenAI unterscheidet dafür eigene Crawler (OAI-SearchBot, ChatGPT-User) von GPTBot.
LLMO-Massnahmen wirken auf diese beiden Wege unterschiedlich schnell. Korrekturen an abrufbaren Seiten können sich innert Wochen in Antworten zeigen; Veränderungen im Trainingswissen erst mit neuen Modellversionen.
Was unter LLMO fällt
Üblich sind: konsistente Firmendaten über alle Quellen hinweg, ein gepflegter Eintrag in Wissensdatenbanken wie Wikidata, strukturierte Daten auf der eigenen Website, belegte Fachinhalte und Erwähnungen in Quellen, die Modelle nachweislich zitieren. Nicht dazu gehören sollten Versuche, Modelle mit versteckten Anweisungen oder massenhaft erzeugten Texten zu beeinflussen; solche Praktiken sind schwer kontrollierbar und können das Vertrauen in eine Marke beschädigen.
Unsere Arbeitsdefinition
Wir fassen LLMO, GEO und AEO unter dem Ziel KI-Sichtbarkeit zusammen. Die inhaltliche Arbeit dahinter, also dafür zu sorgen, dass ein Modell ein Unternehmen kennt und korrekt beschreibt, bildet bei uns das Modul Signal.
Was das für ein Schweizer Unternehmen bedeutet
Für ein Schweizer Unternehmen ist die Unterscheidung zwischen Trainingswissen und Abruf praktisch wichtig: Sie entscheidet, ob eine falsche Aussage eines Assistenten über Ihre Firma mit einer Korrektur auf der eigenen Website schnell behoben werden kann oder ob sie bis zum nächsten Modellwechsel bestehen bleibt und anders adressiert werden muss.