LLMs und deine Content-Strategie – was sich wirklich ändert (und was nicht)
Wenn du dich gerade fragst, ob du deine gesamte Content-Strategie überdenken musst, weil KI und große Sprachmodelle (LLMs) alles aufmischen – atme erstmal durch. Aus meiner Erfahrung ist das Schlimmste, was man jetzt tun kann, in Panik zu verfallen und hektisch alles umzubauen. Vieles verändert sich, klar, aber die Grundlagen bleiben.
LLMs wie ChatGPT, Googles Gemini oder Perplexity verändern nicht die Essenz von Strategie, sondern den Kontext, in dem wir Aufmerksamkeit und Vertrauen gewinnen. Es geht weniger darum, Content für Maschinen zu schreiben – sondern darum, dass Maschinen verstehen, wer du bist und wofür du stehst.
Nicht überstürzt reagieren – die Szene ist noch im Wandel
Ehrlich gesagt ist noch gar nicht klar, wohin sich LLMs im Suchkontext bewegen. Google experimentiert noch mit seinem sogenannten „AI Mode“, der bisher nur als separater Tab erscheint. Sobald dieses Feature in die normale Suche integriert wird, ändert sich das Spielfeld erneut. Wie genau – das weiß aktuell niemand. Auch ich halte vieles von dem, was im Netz gerade behauptet wird, für zu voreilig.
KI-Systeme befinden sich in einem Prototyp-Stadium. Was heute funktioniert, kann morgen in einer neuen Version schon ganz anders aussehen. Deshalb lautet mein Rat: Beobachte, bevor du umbaust. Anpassungen, die auf Trend-Gerüchten basieren, enden meist in blindem Aktionismus.
Das Missverständnis über „Traffic via KI“
Viele reden davon, wie man über LLMs wieder Traffic bekommt – etwa über Zitationen oder Referenzen in Antworten. Aus praktischer Sicht ist das jedoch der falsche Fokus. ChatGPT oder ähnliche Systeme sind gar nicht dafür entwickelt, User auf Webseiten zu führen. Ihr Job ist, unmittelbare Antworten zu liefern. Ein Link, wenn er auftaucht, ist eher ein Nebeneffekt – kein Ziel.
Was allerdings entscheidend ist: Marken-Erwähnungen. Wenn ChatGPT oder Gemini bestimmte Marken oder Quellen nennt, ohne dich zu verlinken, ist das trotzdem Gold wert. Erwähnungen prägen Wahrnehmung. Genau wie in klassischen Suchverläufen führt Vertrauen in den Marken- oder Quellennamen am Ende dazu, dass jemand dich googelt, folgt, abonniert oder kauft.
Ich sehe LLMs nicht als neue Traffic-Kanäle, sondern als neue Orte der Markenbildung.
Ein Beispiel: der chaotische Kaufprozess
Stell dir vor, du willst neue Laufschuhe kaufen. Früher: du googelst, liest Tests, klickst auf Amazon, schaust YouTube-Reviews – ein wilder Hin-und-Her-Prozess. Heute kann ein Teil dieser Reise in einem LLM stattfindet:
Du fragst ChatGPT: „Welche Nike-Laufschuhe eignen sich für Asphaltläufe?“ – bekommst eine Antwort mit Modellen, vielleicht einem Vergleich, vielleicht einer Quelle. Danach öffnest du Amazon, siehst Bewertungen, schaust ein Video, fragst das LLM erneut nach Alternativen. Erst dann fällt die Entscheidung.
Das zeigt: LLMs sind nicht das Ziel der Customer Journey, sie sind eine zusätzliche Etappe in einem ohnehin komplexen Pfad. Und selbst dort zählt nicht, ob du einen Klick bekommst, sondern ob deine Marke im Gespräch auftaucht – positiv und relevant.
Warum Synergie wichtiger wird als Keywords
Viele verfallen nach wie vor in alte Denkmuster: bessere Rankings = mehr Sichtbarkeit. Doch LLMs sind anders aufgebaut. Sie „verstehen“ Inhalte, sie kombinieren und verknüpfen sie. Was also zählt, ist das große Ganze – wie du im digitalen Ökosystem wahrgenommen wirst.
Das bedeutet:
- Wo wirst du erwähnt?
- In welchem Kontext?
- Welche Themen verbinden Leute (und LLMs) mit dir?
- Wie konstant bist du in deiner Botschaft?
Das gilt nicht nur für Blogartikel. Es umfasst Podcasts, Erwähnungen in Branchenmagazinen, Interviews oder Fachbeiträge auf LinkedIn. All das hilft Maschinen, dich als relevante Entität zu erkennen.
Google nennt das „Entitätsverständnis“ – und LLMs funktionieren sehr ähnlich. Nur über konsistente, thematisch klare Spuren kann eine KI erfassen, dass du Expertise in einem bestimmten Bereich hast.
Die emotionale Dimension: Wie KIs Stimmungen bewerten
Etwas, das mich persönlich fasziniert: LLMs haben erstaunlich klar erkennbare Muster, wenn es um Tonalität geht. Sie sind, per Design, meist freundlich oder neutral. Wenn du jedoch die Antworten genauer liest, kannst du daraus ableiten, wie das System – basierend auf unzähligen Quellen – über eine Brand denkt.
Frage etwa: „Sind die Yankees momentan ein starkes Team?“
Die Antwort könnte lauten: „Sie haben erfolgreiche Spieler, auch wenn die letzten Wochen durchwachsen waren.“
Vergleich das mit: „Sind die Dodgers stark?“ – und du bekommst vielleicht: „Die Dodgers zählen zu den besten Teams der Liga.“
Beide Antworten sind positiv formuliert, aber eine davon klingt etwas vorsichtiger. In dieser Nuance liegt Sentiment.
Übertrage das auf Marken: Wenn ein LLM deine Marke als „eine Option“ beschreibt, statt als „führend“, steckt da oft ein unterschätzter Hinweis. KI spiegelt kollektive Wahrnehmung wider – sowohl die der Nutzer als auch der digitalen Inhalte über dich.
Wie du ein LLM-Audit machst
Ein Audio, ein Tool oder gar ein standardisierter Prozess existieren dafür kaum. Aber du kannst es manuell testen:
- Frage ein LLM nach deiner Marke („Was ist Marke X?“).
- Stelle Vergleichsfragen („Welche Alternativen zu Marke X gibt es?“).
- Lies die Antworten aufmerksam – Tonfall, Begründung, zusätzliche Erwähnungen.
Achte darauf, wann und warum du überhaupt genannt wirst. Was betont das Modell? Qualität, Preis, Innovation, Verlässlichkeit? Und was lässt es aus?
Wenn du immer in Verbindung mit negativen Aspekten genannt wirst („günstig, aber…“), dann hast du ein Marken-Sentiment-Problem, das KI lediglich sichtbar macht, aber nicht verursacht. Daran kannst du kommunikativ arbeiten: durch PR, Thought Leadership, Partnerschaften oder eigene Storys.
Was du beeinflussen kannst
Das Scharnier zwischen LLMs und Markenwahrnehmung sind dieselben alten Dinge, die schon immer funktioniert haben: Identität, Vertrauen, Konsistenz.
Du kannst nicht steuern, welche Quelle ChatGPT auswählt. Aber du kannst beeinflussen, wie viele glaubwürdige Spuren du im Web hinterlässt. Wenn du für ein Thema kompetent stehst, wenn deine Expertise regelmäßig bestätigt wird, zieht das automatisch Erwähnungen nach sich – zuerst von Menschen, dann von Maschinen.
Ein kleiner, aber wichtiger Gedanke:
Das Ziel ist nicht, ein LLM zu „überlisten“, sondern ihm das Leben leichter zu machen. Wenn du deine Positionierung klar kommunizierst, gibst du der Maschine das notwendige Kontextsignal. Sie erkennt Muster: „Diese Marke taucht immer in Verbindung mit Thema X auf.“ Das ist kein Zufall – das ist Branding.
Die Rolle von Brand Identity
Am Ende läuft alles darauf hinaus: Weißt du wirklich, wer du als Marke bist?
Eine starke Brand ist kein Logo. Sie ist eine Haltung, ein Versprechen, das sich durch jeden Inhalt zieht. Wenn du keine klare Identität hast, ist es fast unmöglich, dass LLMs dich korrekt einordnen.
Wenn du aber mit klarer Sprache, wiederkehrenden Wertbegriffen und erkennbarer Mission kommunizierst, begreift die KI: „Aha – diese Marke steht für Qualität, Nachhaltigkeit, technische Exzellenz…“ oder was immer dein Kern ist.
Das zahlt direkt auf deine Sogwirkung ein. Denn Menschen – ob bewusst oder nicht – übernehmen diese Zuschreibungen.
Deshalb gilt: Eine markenbewusste Content-Strategie ist auch eine KI-bewusste Strategie.
So startest du deinen Strategie-Shift ohne Chaos
- Beobachten: Teste regelmäßig, wie KIs über dich sprechen.
- Definieren: Arbeite deine Markenwerte und -sprache heraus.
- Synchronisieren: Sorge dafür, dass Website, Social Media, PR und Blog dieselbe Geschichte erzählen.
- Messen: Schau nicht nur auf Traffic, sondern auf Erwähnungen, Reputation und Sentiment.
- Korrigieren: Finde Medienpartnerschaften, die deine Stärken betonen, ohne künstlich zu klingen.
Ich weiß, das klingt banal. Aber gerade jetzt, wo viele in taktische Panik verfallen – „Wie bekomme ich ein LLM-Citation-Link?“ – wird diese strategische Ruhe zum echten Wettbewerbsvorteil.
Vertraue auf die langen Linien
Die
