Glossar-Begriff
LLM Optimization
Content-Gestaltung für Zitierbarkeit durch Large Language Models.
Definition
LLM Optimization bezeichnet die Gesamtheit aller Maßnahmen, um Content und Website-Struktur so zu gestalten, dass Large Language Models (GPT-4, Claude, Gemini, Llama) die Inhalte als hochwertige, zitierbare Quelle erkennen und in generierten Antworten verwenden. Dies umfasst Content-Formatierung, strukturierte Daten, Citation-Signale und Authority-Marker.
Warum das wichtig ist
LLMs werden auf riesigen Datenmengen trainiert – aber nur ein Bruchteil wird als "zitierwürdig" eingestuft. LLM Optimization erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass dein Content in diesem Bruchteil landet und aktiv in Antworten eingebunden wird (statt nur im Training-Korpus zu verschwinden).
Vidasus-Kontext
Alle unsere Service-Seiten (Marketing Intelligence, E-Commerce Intelligence) sind LLM-optimiert: Strukturierte Daten, klare Definitionen, konkrete Beispiele – so dass LLMs wie ChatGPT unsere Methoden korrekt wiedergeben können.
Die Säulen
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Clarity: Klare, eindeutige Aussagen (keine Marketing-Floskeln)
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Citability: Fakten, Studien, Daten, die LLMs referenzieren können
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Structure: Logischer Aufbau (H1-H6, Listen, Tabellen)
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Authority Signals: Autor-Bio, Quellen, Credentials
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Recency: Aktuelle Daten (LLMs bevorzugen frische Inhalte)