“ChatGPT SEO”: Wie Sichtbarkeit in LLMs funktioniert

‍Im Leitartikel zu SEO, AEO und GEO haben wir gezeigt, dass klassische Suchmaschinenoptimierung heute nicht mehr allein ausreicht. Es kommen neue Anforderungen für SEO Strategien hinzu.

So müssen Inhalte nicht nur gefunden, sondern auch verstanden, eingeordnet und weiterverwendet werden, etwa von Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Googles neuen Suchfunktionen (z.B. AI Overviews).

Genau an dieser Stelle taucht häufig der Begriff „ChatGPT SEO“ auf. 

Gemeint ist damit kein eigener Optimierungsansatz und erst recht kein Trick, um KI-Systeme auszutricksen. Vielmehr geht es um die Frage, wie Inhalte so aufbereitet werden, dass sie für KI-Modelle zugänglich, verständlich und effizient nutzbar sind.

Wir zeigen fünf Ansatzpunkte, mit denen du die Optimierung starten kannst, um die Sichtbarkeit deiner Inhalte bei ChatGPT und anderen KI-Tools systematisch zu verbessern.

Nicht als vollständige Anleitung, sondern als praktische Wegbeschreibung, die zeigt, wo es sinnvoll ist, anzusetzen und wie die einzelnen Maßnahmen zusammenhängen.

Wie LLMs Inhalte erfassen und was daran anders ist als bei klassischen Crawlern

Klassische Suchmaschinen wie Google arbeiten seit jeher mit klar definierten Crawlern. Diese rufen Seiten auf, analysieren Struktur, Links, Inhalte und Signale und ordnen sie anschließend in einen Index ein. 

Sichtbarkeit entsteht vor allem darüber, wie gut Inhalte auffindbar und einordenbar sind. Darauf konzentriert sich klassisches SEO.

Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT funktionieren anders.

Sie crawlen Websites nicht permanent und bauen keine klassischen Rankings auf. Stattdessen greifen sie auf große Mengen bereits erfasster Inhalte zurück und versuchen, daraus Antworten zu generieren. 

Dabei steht weniger die Position einer Seite im Vordergrund, sondern die Frage, ob ChatGPT Inhalte verständlich, eindeutig und kontextarm nutzen kann.

Der entscheidende Unterschied liegt also nicht darin, ob Inhalte genutzt werden, sondern wie:

• Suchmaschinen müssen Inhalte finden und indexieren
• LLMs müssen Inhalte verstehen, einordnen und wiederverwenden

Beiden gemeinsam ist jedoch ein zentraler Punkt: Je klarer Inhalte strukturiert, formuliert und zugeordnet sind, desto effizienter können sie verarbeitet werden.

Genau an dieser Schnittstelle setzen die folgenden Maßnahmen an.

FAQ-Module: Fragen beantworten, statt Inhalte zu verstecken

FAQ-Module sind ideal, um die Fragen zu beantworten, die deine Zielgruppe ohnehin stellt. Nur eben klar, strukturiert und ohne Umwege.

Für Systeme wie Googles AI Overviews aber auch ChatGPT bevorzugt solche Inhalte, weil sie bereits als explizite Frage-Antwort-Paare vorliegen.

Der Vorteil: Je weniger ein System interpretieren muss, desto einfacher kann es Inhalte erfassen, einordnen und weiterverwenden.

Worauf es dabei ankommt:

• Fragen aus der Praxis (Sales, Beratung, Support)
• klare, sachliche Antworten
• drei bis fünf Sätze pro Antwort reichen völlig aus
• kein Marketing-Wording

FAQ-Bereiche sollten kein Anhängsel sein, sondern ein fester Bestandteil relevanter Seiten. Strukturierte Daten können das technisch unterstützen, entscheidend ist aber die inhaltliche Klarheit.

Was nicht funktioniert:
Künstliche SEO-Fragen, aufgeblähte Antworten oder werbliche Aussagen. Das mag für Menschen noch gehen - für KI-Systeme ist es unbrauchbar.

Richtig eingesetzt machen FAQ-Module Inhalte nicht „optimierter“, sondern zugänglicher. Und genau das ist der Punkt.

Zitierfähige Abschnitte & Glossare: Wissen explizit machen

Viele Inhalte scheitern nicht an ihrer Qualität, sondern daran, dass ihr Kern schwer greifbar ist. Zitierfähige Abschnitte sorgen dafür, dass zentrale Aussagen, Begriffe und Zusammenhänge klar sichtbar und isoliert verständlich sind.

Dazu gehören:

• kurze Definitionen
• saubere Abgrenzungen
• kompakte Zusammenfassungen oder TL;DRs

Solche Abschnitte helfen nicht nur KI-Systemen, Inhalte effizient zu verarbeiten, sondern auch Nutzer:innen, schneller zu verstehen, worum es geht.

Zudem können hochwertige Glossar-Inhalte eigenständig Sichtbarkeit aufbauen und dienen gleichzeitig als Referenz für Artikel, FAQs und Leistungsseiten. Entscheidend ist nicht die Menge, sondern die Qualität der Inhalte.

Worauf es ankommt:

• zentrale Begriffe eindeutig definieren
• Begriffe konsistent verwenden
• Glossar-Inhalte sinnvoll intern verlinken
• Zusammenfassungen nutzen, um Orientierung zu geben

Was nicht funktioniert:
Schwammige Erklärungen, widersprüchliche Definitionen oder TL;DRs ohne echten Mehrwert.

Zitierfähige Abschnitte machen Inhalte nicht „optimierter“, sondern verständlicher.
Und genau das sorgt dafür, dass sie schneller, sicherer und zuverlässiger verarbeitet werden können.

Autorenschaft & Entitäten: Inhalte eindeutig zuordnen

Inhalte wirken für Systeme dann besonders belastbar, wenn klar ist, wer dahinter steht. Autorenschaft, Expertise und Entitäten sorgen dafür, dass Inhalte nicht isoliert betrachtet werden, sondern einer Person oder einem Unternehmen eindeutig zugeordnet werden können.

Das betrifft nicht nur den Namen unter einem Artikel, sondern den gesamten Kontext:

• Wer spricht hier?
• Wofür steht diese Quelle fachlich?
• Gehören Inhalte thematisch zusammen?

Je konsistenter diese Zuordnung ist, desto einfacher lassen sich Inhalte einordnen, als vertrauenswürdige Quelle einordnen und wiederverwenden.

Worauf es ankommt:

• Inhalte klar Autor:innen oder dem Unternehmen zuweisen
• fachliche Rollen oder Schwerpunkte benennen
• Namen, Rollen und Bezeichnungen konsistent verwenden
• sinnvolle Verknüpfungen zu externen Profilen herstellen (z. B. LinkedIn)

So entstehen stabile Entitäten, also klar erkennbare Einheiten aus Person, Unternehmen und Thema.

Was nicht funktioniert:
Anonyme Inhalte für KI, austauschbare Autorenboxen oder widersprüchliche Zuordnungen über verschiedene Seiten hinweg.

Diese Maßnahme macht Inhalte nicht prominenter - sie macht sie einordenbar. Und genau das reduziert Reibung bei der Verarbeitung durch Suchmaschinen und KI-Systeme.

Strukturierte Daten (Schema Markup): Inhalte maschinell einordnen

Strukturierte Daten helfen Systemen dabei zu verstehen, was ein Inhalt ist, nicht, wie gut er ist.

Schema Markup beschreibt Inhalte eindeutig als Artikel, FAQ, Glossar-Eintrag, Autor:in oder Unternehmen und schafft damit Klarheit auf technischer Ebene.

Das ist kein Ranking-Hebel und kein SEO-Trick, höchstens technische Optimierung.

Es ist die formale Grundlage dafür, dass Inhalte korrekt eingeordnet und effizient verarbeitet werden können.

Schema Markup entfaltet seinen Nutzen vor allem im Zusammenspiel mit klaren Inhalten:

• FAQ-Module lassen sich als solche kennzeichnen
• Glossar-Inhalte werden eindeutig als erklärende Inhalte erkennbar
• Autorenschaft und Unternehmen können sauber zugeordnet werden

Worauf es ankommt:

• nur auszeichnen, was inhaltlich wirklich vorhanden ist
• Artikel, FAQs, Autor:innen und Unternehmen sauber trennen
• Konsistenz zwischen Inhalt und Markup sicherstellen

Was nicht funktioniert:
Markup ohne passenden Inhalt, überladene Markups oder Widersprüche zwischen Text und Auszeichnung.

Strukturierte Daten machen Inhalte nicht besser. Sie sorgen dafür, dass gute Inhalte eindeutig verstanden werden und damit effizient zugänglich bleiben.

llms.txt: Hinweise und Prioritäten für KI-Systeme festlegen

Die llms.txt ist eine Datei, die in der Regel unter deinedomain.de/llms.txt liegt und KI-Systemen Hinweise gibt, welche Inhalte deiner Website genutzt werden dürfen und welche nicht.

Man kann sie sich wie eine unverbindliche Bedienungsanleitung für KI-Systeme vorstellen: keine Durchsetzung, kein Ranking-Hebel - sondern Klarheit.

Wichtig einzuordnen:
Die llms.txt ist noch kein etablierter Standard wie die robots.txt. Es gibt kein verbindliches Schema, und nicht alle KI-Systeme werten sie gleich aus. Trotzdem ist sie sinnvoll, weil sie Absichten explizit macht, statt sie offen zu lassen.

Worauf es ankommt:

• llms.txt im Root-Verzeichnis bereitstellen
• klar definieren, welche Inhalte genutzt werden dürfen
• sensible oder interne Bereiche ausschließen
• besonders relevante Inhalte benennen (z. B. Glossar, Leitartikel)

Ergänzung:
Einige Websites ergänzen die Datei inzwischen um eine separate Informationsseite für KI-Systeme (z. B. llms-info oder ähnlich). Diese Seiten enthalten meist dieselben Hinweise in Klartext, teilweise ergänzt um Kontext oder Verlinkungen. Broworks macht es beispielsweise so.

Was nicht funktioniert:
llms.txt als Sichtbarkeits-Hack verstehen oder blind Beispiele kopieren.

Die llms.txt macht Inhalte nicht sichtbarer. Sie ergänzt die vorherigen Maßnahmen um eine bewusste Steuerungs- und Klarstellungsebene.

Fazit: Verständlichkeit ist kein Trick, sondern die Grundlage

Die fünf Maßnahmen, die wir hier beschrieben haben, sind keine klassischen Ranking-Hebel. Sie sorgen nicht automatisch dafür, dass Inhalte „besser ranken“, nur weil sie umgesetzt werden.

Ihr Effekt liegt woanders: Sie machen Inhalte verständlicher, eindeutiger und leichter zugänglich. Für Menschen ebenso wie für Suchmaschinen, Crawler und KI-Systeme.

Indem Inhalte klar erklärt, sauber strukturiert und eindeutig zugeordnet werden, entsteht weniger Interpretationsspielraum. Nicht als Trick. Sondern als logische Folge von Klarheit.

Zusammenspiel statt Einzel-Hacks

Einzelne Maßnahmen können auch für sich wirken: Ein gutes Glossar, saubere FAQs oder klar strukturierte Inhalte entfalten bereits eigenständig Nutzen.

Das Zusammenspiel verstärkt diesen Effekt, weil dieselbe Logik konsequent umgesetzt wird - inhaltlich, strukturell und technisch.

Dabei geht es nicht darum, alles perfekt abzudecken, sondern eine einheitliche Richtung einzuschlagen.

Qualität bleibt die Grenze

Eine klare Einschränkung bleibt: Schlechte Inhalte werden durch keine dieser Maßnahmen gut.

Struktur, Schema Markup oder eine llms.txt können Inhalte nicht retten. Sie sorgen lediglich dafür, dass das, was inhaltlich vorhanden ist, besser verstanden wird.

AEO und GEO ersetzen Qualität nicht. Sie reduzieren Reibung und machen Qualität zugänglicher.

Was die Zukunft bringt

Auch wenn Tracking, Messbarkeit und Standards aktuell noch unvollständig sind, ist die Entwicklung eindeutig: Systeme bewegen sich weg vom bloßen Auffinden hin zum Verstehen von Inhalten.

Wer heute Inhalte klar, strukturiert und eindeutig aufbereitet, arbeitet nicht für einen kurzfristigen Effekt, sondern für eine Nutzung, die zunehmend auf Verständlichkeit, Einordnung und Effizienz setzt.