LLM-Optimierung – unser 3-Monats-Projekt

Immer mehr Menschen und Unternehmen suchen Informationen nicht mehr über klassische Suchmaschinen, sondern wenden sich an KI-gestützte Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Perplexity. Doch werden unsere hochwertigen Inhalte vom Kunden Media Center auch als bevorzugte Quellen in diesen Systemen genutzt? Unsere Antwort: Noch nicht – aber wir ändern das jetzt!

1. Warum jetzt? – Die große LLM-Chance für Kunden

KI-Nutzerwachstum 2023-2025

Die Nutzerzahlen von KI-Systemen explodieren:

• ChatGPT: über 200 Mio. User (2024)
• Perplexity: Wachstum +500% pro Jahr!
• Google SGE: bereits in 150+ Ländern

Bislang taucht das Media Center unseres Kunden jedoch kaum als zitierte Quelle in diesen Modellen auf. Gleichzeitig optimieren Wettbewerber intensiv.

2. Roadmap: So optimieren wir für die nächste digitale Suchwelle

Unser Ansatz: In 12 Wochen machen wir unser Media Center LLM-fit – mit diesen 5 Teilprojekten:

• TP1: Technische Basis (llms.txt, strukturierte Daten, Sitemap)
• TP2: Content-Optimierung (FAQ-Formate, Keywords, Entities)
• TP3: Monitoring (Dashboards, Citation-Tracking)
• TP4: Redaktionstraining & Human-in-the-Loop-Prozesse
• TP5: Innovatives Proof-of-Concept mit KI-APIs und FAQ-Auto-Generation

3. Beispiel „Teilprojekt 1“: Die technische Basis

Was ist neu?

• Wir implementieren eine spezielle llms.txt – die „Landkarte“ für KI-Crawler
• Wir reichern jede Pressemitteilung mit Schema.org-Struktur und FAQ-Section an
• Wir erstellen eine fokussierte Sitemap nur für LLM-relevante Seiten

Effekt: Nach 4 Wochen sind unsere Inhalte optimal crawl- und verstehbar – von Menschen & Maschinen!

4. Neue Content-Strategie: Von der klassischen PM zur LLM-Ready Story

Wir gestalten Pressemitteilungen um:

• Jede neue PM enthält jetzt ein FAQ-Modul zu häufig gestellten Fragen
• Produkt-Metadaten wie Reifendimension und Sicherheitsfeatures sind explizit integriert
• Jede Seite erhält interne Verlinkungen und Autoren-Infos – als E-E-A-T Signal für Google & KI

5. Erfolgskontrolle garantiert: Live Dashboard & Wachstumskurven

• Wir messen LLM-Zitierungen, Traffic & Wettbewerbervergleich
• Ziel: Von 0 auf über 150 Zitierungen/Monat & 10.000+ neue Nutzer durch LLMs – binnen 3 Monaten!

6. Team und Schulung als Erfolgsfaktor

Unsere Redaktion erhält praktische Schulungen: „Wie schreibe ich so, dass KI unsere Inhalte versteht und bevorzugt zitiert?“ Nach dem Human-in-the-Loop-Prinzip prüft immer ein Mensch, bevor veröffentlicht wird. Motivation: Leaderboard für häufigst zitierte Redakteure!

7. Zukunftsblick: Automatische Content-Generierung durch eigene KI-APIs

• Wir testen KI-APIs, sodass FAQ und Glossar-Inhalte automatisch generiert & aktualisiert werden
• Perspektive: OpenAI, ChatGPT-Plugins & Google SGE als direkte Distributionskanäle
• Kunde wird als Quelle automatisch eingeblendet

Fazit & Call to Action

Fazit:
Mit überschaubarem Investment bringt uns dieses Projekt in die Pole-Position der digitalen KI-Suche. Wir werden zur bevorzugten Quelle für alle Fragen rund um Reifen – in Google, ChatGPT und Perplexity. Der ROI ist messbar und der Branchenvorsprung groß.