LLM-Sichtbarkeit

Ich habe einen Monat lang gemessen, wie oft ChatGPT, Perplexity und Google AI Overview eine abgerufene Quelle wirklich zitieren. Über acht B2B-Projekte zeigt sich: drei Engines, drei fast getrennte Quellenpools. KI-Sichtbarkeit ist drei Ziele, nicht eins.

KI-Systeme zerlegen jeden Prompt in mehrere Sub-Queries und suchen parallel nach Antworten. Wer nur für den Ausgangsbegriff optimiert, fehlt in der Mehrheit dieser Durchläufe. Warum Entity Mapping das Fundament ablöst, das Keyword-Denken einmal war.

Der vollständige Leitfaden zu llms.txt: Herkunft, Aufbau, Googles offizielle Position, was die Daten über die Nutzung zeigen und für wen sich die Datei wirklich lohnt – mit eigener Auswertung von 2.041 Quell-Domains, Beispiel und Praxisschritten.

Ein Blick in den Datenverkehr unter der Antwort zeigt, wie ChatGPT Quellen einsammelt, auswählt und zitiert. Was davon belegt ist und woran Sie für Ihre KI-Sichtbarkeit ansetzen.

Ruft ein KI-Modell Ihre Seite ab, zitiert sie aber nicht, liegt darin Ihre größte Chance. Wie Sie diese Lücke messen, priorisieren und über die Zeit verfolgen.

Kaufentscheidungen verlagern sich in KI-Antworten. Warum LLM-Sichtbarkeit für Onlineshops zu einem eigenen Kanal wird und wie Sie ihn besetzen.