Entität klären
Ein eindeutiger Name, eine eindeutige Beschreibung, eine Adresse. Verwechslungen mit gleichnamigen Firmen aktiv ausschließen.
LLMO Agentur für Large Language Model Optimization
Rein in die Quellen, aus denen Modelle schöpfen.
LLMO arbeitet nicht an deiner Website, sondern an dem Bild, das im Netz von dir existiert. Wer über dich schreibt, welche Angaben kursieren, ob sie zusammenpassen. Genau daraus bauen Sprachmodelle ihre Antwort.
Definition
Was Large Language Model Optimization hier bedeutet.
Leit-KPI
LLMO
Zitationshäufigkeit je Modell
Wie oft dich ein bestimmtes Modell nennt, und auf welche Quelle es sich dabei stützt. Je Modell getrennt, weil sich die Werte deutlich unterscheiden.
- Zielsystem die Modelle selbst
- Form langfristig
- Adressat Marke und Kommunikation
Ein Sprachmodell kennt dein Unternehmen aus zwei Richtungen. Aus dem, was beim Training in den Daten stand, und aus dem, was es im Moment der Frage nachlädt. Auf das Erste hast du wenig Einfluss, auf das Zweite viel.
LLMO ist deshalb Arbeit an Quellen. Existiert dein Unternehmen als klar abgegrenzte Entität, oder wird es mit einer ähnlich benannten Firma verwechselt. Stimmen Adresse, Gründungsjahr und Leistungsbeschreibung über alle Stellen hinweg überein. Gibt es außerhalb der eigenen Domain Texte, auf die sich ein Modell stützen kann.
Das Ergebnis ist unspektakulär und wirkt lange: eine saubere Faktenlage, an mehreren Stellen bestätigt. Der technische Teil davon läuft bei uns unter AI Brain.
Leistungsumfang
Woran wir arbeiten.
Widersprüche aufräumen
Gründungsjahr, Mitarbeiterzahl, Leistungen: Wo im Netz zwei Angaben stehen, entscheidet sich ein Modell für eine. Meist nicht für deine.
Erwähnungen aufbauen
Fachmedien, Verbände, Branchenverzeichnisse, Vorträge. Quellen, die unabhängig von dir existieren und deshalb schwerer wiegen.
Strukturierte Daten
Ein zusammenhängender Graph statt verstreuter Schnipsel, mit stabilen Ankern, auf die sich verweisen lässt.
Zugänglichkeit
Klare Aussage in der robots.txt je Anbieter, dazu eine llms.txt. Beides deckungsgleich mit dem, was auf der Website über KI-Nutzung steht.
Zitationen messen
Je Modell getrennt erheben, mit Quellenangabe. Erst diese Aufschlüsselung zeigt, wo die Arbeit gewirkt hat.
Abgrenzung
Wann LLMO nicht der richtige Anfang ist.
LLMO ist die langsamste der vier Disziplinen. Erwähnungen entstehen nicht auf Zuruf, und Modelle übernehmen neue Quellen mit Verzögerung. Wenn du innerhalb weniger Wochen etwas sehen musst, fang woanders an.
Wenn deine Inhalte Fragen nicht klar beantworten, wirkt AEO schneller. Wenn du gar nicht weißt, wo du stehst, ist das Audit der bessere erste Schritt. LLMO lohnt sich, wenn die Grundlagen stimmen und trotzdem niemand dich nennt.
Häufige Fragen
Zu LLMO.
Wofür steht LLMO?
Large Language Model Optimization. Gemeint ist die Arbeit an dem Material, aus dem Sprachmodelle ihre Aussagen über dich bilden: Quellen im Netz, strukturierte Fakten und die Frage, ob du als eigenständige Entität erkennbar bist.
Wie kommt unser Unternehmen in die Quellen eines Modells?
Über Texte, die nicht von dir stammen und trotzdem über dich sprechen: Fachbeiträge, Verbandsseiten, Presse, Verzeichnisse, Konferenzprogramme. Dazu über eine eigene Faktenlage, die sich mit diesen Texten deckt. Beides zusammen ergibt ein stimmiges Bild.
Was ist eine Entität und warum zählt sie?
Eine Entität ist ein eindeutig identifizierbares Ding: dieses Unternehmen, diese Person, dieses Produkt. Systeme arbeiten damit statt mit Zeichenketten. Wer als Entität nicht sauber abgegrenzt ist, wird mit ähnlich Benanntem vermischt, und dann stimmt die halbe Antwort nicht.
Braucht es einen Wikipedia- oder Wikidata-Eintrag?
Hilfreich ja, notwendig nein. Wikipedia hat harte Relevanzkriterien, die viele Unternehmen nicht erfüllen, und ein gekaufter Eintrag fliegt auf. Wikidata ist offener und für strukturierte Fakten oft der praktischere Weg. Wir prüfen das ehrlich, statt es zu versprechen.
Wie wichtig sind Erwähnungen auf fremden Seiten?
Sehr. Eine Aussage über dich wiegt mehr, wenn sie nicht von dir stammt. Das ist der Grund, warum Digital PR in diesem Feld kein Nebenthema ist. In der österreichischen Suche zu Agenturen dieser Art ranken Fremdpublikationen sichtbar mit.
Was tun, wenn über uns widersprüchliche Angaben kursieren?
Erst sammeln, dann entscheiden, welche Fassung stimmt, dann von der wichtigsten Quelle abwärts korrigieren. Das ist mühsame Kleinarbeit über Verzeichnisse, Profile und alte Pressetexte. Sie wirkt aber verlässlicher als fast alles andere in diesem Feld.
Wie messt ihr Zitationshäufigkeit?
Mit demselben Fragenset wie beim Audit, aber ausgewertet nach Modell und nach genannter Quelle. Interessant ist weniger die Gesamtzahl als die Verteilung: Wenn dich ein Modell über eine einzige Fremdquelle kennt, hängt deine Sichtbarkeit an dieser einen Seite.
Können wir Modelle direkt beeinflussen?
Nein. Es gibt keinen Zugang, über den sich Inhalte in ein Modell einspeisen lassen. Beeinflussbar ist nur das Material, das ein Modell vorfindet, und die Frage, ob es deine Seiten abrufen darf. Wer etwas anderes behauptet, verkauft dir etwas.
Was ist mit Trainingsdaten-Stichtagen?
Sie erklären, warum manche Modelle ältere Angaben über dich wiedergeben. Aktuelle Änderungen greifen zuerst dort, wo ein System live nachlädt. Was am Modellwissen selbst hängt, ändert sich erst mit einer neuen Version, und darauf hat niemand von außen Einfluss.
Wie unterscheidet sich LLMO von klassischem Linkaufbau?
Beim Linkaufbau zählt der Link, hier zählt die Aussage. Eine Erwähnung ohne Link kann wertvoll sein, wenn sie deine Fakten bestätigt. Umgekehrt bringt ein Link von einer Seite, die niemand als Quelle heranzieht, in diesem Feld wenig.
Wie lange hält so eine Wirkung?
Länger als bei den anderen Disziplinen. Eine aufgeräumte Faktenlage und Erwähnungen in Fachmedien verschwinden nicht mit dem nächsten Update. Dafür dauert der Aufbau Monate. Diesen Handel muss man bewusst eingehen.
Unterschied
Wie andere das machen und wie wir.
Keine Wertung über einzelne Agenturen, sondern die Beschreibung zweier Vorgehensweisen. Die rechte Spalte ist überprüfbar, weil diese Website selbst danach gebaut ist.
| Unterschied | Übliches Agenturvorgehen | agenticsearch.at |
|---|---|---|
| Einstieg | Angebot nach einem Erstgespräch | Messung mit Datum, bevor irgendetwas empfohlen wird |
| Grundlage | Keywords aus der klassischen Suche | Fragenset aus echten Prompts, geclustert und priorisiert |
| Erfolgsnachweis | Rankings und Sichtbarkeitsindex | Nennungen je Frage und System, mit Rohdaten |
| Berichte | Monatliches Dashboard mit Kurven | Dieselbe Messung wiederholt, Veränderung erst nach drei Durchläufen |
| Bei Unsicherheit | Man probiert es und sieht, was passiert | Wir sagen, was nicht belegt ist, und schreiben es auf die Seite |
| Werkzeuge | Eigene Lizenzen, Zugang endet mit dem Vertrag | Fragenset und Daten gehören dir, auch danach |
| Umfang | Möglichst viele Kanäle aus einer Hand | Begrenzte Zahl gleichzeitiger Projekte, sonst sagen wir ab |
Deine Begleitung
Die Hauptrolle spielst du.
Du kennst dein Geschäft, deine Kund:innen und dein Angebot besser als jede Agentur. Was meistens fehlt, sind belastbare Zahlen dazu, wie KI-Systeme darüber sprechen, und eine Reihenfolge, in der man das angeht.
Wer dahintersteht
zwei Personen
- Florian Hieß Messung, Technik, Struktur
- Romana Hieß laufende Betreuung und Umsetzung
- Betrieben von Digital Wings GmbH, gegründet 2010
- Kundenprojekte 100+
Die Zahl gleichzeitiger Projekte ist begrenzt. Wenn ein Vorhaben mehr Kapazität braucht, als vorhanden ist, sagen wir ab statt anzunehmen.
01
Du weißt, wo du stehst
Am Anfang steht eine Messung, kein Vorschlag. Du siehst schwarz auf weiß, in welchen KI-Antworten dein Unternehmen vorkommt und in welchen nicht, mit Datum und Fragenset.
02
Du weißt, was als Nächstes dran ist
Statt einer Liste mit allem bekommst du eine Reihenfolge. Jeder Schritt hat ein Ergebnis, das du selbst nachprüfen kannst, auch ohne uns.
03
Du behältst die Entscheidungen
Dein Angebot und deine Positionierung bleiben deine Sache. Wir sagen dir, was der Sichtbarkeit im Weg steht, und übernehmen den technischen Teil davon.
Nächster Schritt
Finden wir heraus, wo du in KI-Antworten stehst.
Ein Gespräch, 30 Minuten, ohne Verkaufsdruck. Du bekommst danach eine ehrliche Einschätzung, ob sich der Aufwand für dich lohnt.
