Der Bericht zum Stand der LLM-Optimierung 2025

Einleitung

• 2025 erwies sich als ein Wendepunkt für die LLM-gesteuerte Content-Entdeckung. Große, universell einsetzbare LLMs (cloudbasiert) dominieren weiterhin, aber wir haben auch einen starken Anstieg bei spezialisierten Modellen, gerätebasierten LLMs und vertikalen Engines beobachtet.

• Multimodale Funktionen – Text, Bilder, Video, sogar UI + Datenaufnahme – sind mittlerweile Standard in vielen Top-Engines und legen die Messlatte für Inhaltsreichtum, strukturierte Daten und formatübergreifende Bereitschaft höher.

• Bei der Suche und Entdeckung geht es nicht mehr nur um das Ranking, sondern um Empfehlungen, Vertrauenswürdigkeit von Entitäten und Maschinenlesbarkeit. Die LLM-Optimierung (LLMO) hat sich zu einer eigenständigen Disziplin entwickelt, die SEO, Informationsarchitektur, Schemata, Entitätsstrategien und KI-Bereitschaft miteinander verbindet.

• Open-Source-LLMs haben den Zugang zu hochwertigen KI-Tools und SEO-Daten demokratisiert und ermöglichen es kleinen Teams, ihre eigenen „SEO-Engines” zu entwickeln.

• Die Gewinner im Jahr 2025 sind die Marken, die ihre Inhalte als Datenbestände behandeln: strukturiert, verifiziert, entitätskonsistent und für mehrere Modelle optimiert – Cloud-LLMs, On-Device-Agenten und vertikale Engines gleichermaßen.

1. Die LLM-Landschaft 2025 – Welche Modelle und Plattformen dominierten?

Modell-/Plattformtyp	Wichtigste Stärken	Beobachtete Schwächen/Einschränkungen
Große cloudbasierte LLMs (GPT-4/4o, Gemini, Claude usw.)	Breites Wissen, tiefgehende Argumentation, multimodal (Text + Bild + frühe Videos), reichhaltige Zusammenfassungen und Generierung. Hervorragend geeignet für allgemeine Inhalte, Planung, Strategie und breite Themenabdeckung.	Halluzinationen sind nach wie vor ein Risiko, insbesondere in Nischenbereichen. Manchmal zu stark verallgemeinert; abhängig von Trainingsdaten-Cutoff. Hohe Rate redundanter Ausgaben bei umfangreichen Inhalten.
Vertikale/spezialisierte/Open-Source-LLMs (z. B. LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, Nischenbereichsmodelle)	Effizienz, Kosteneffizienz, leicht zu optimieren, hohe Leistung bei domänenspezifischen Abfragen (z. B. technisches SEO, Recht, Finanzen), On-Premise- oder lokale Kontrolle. Geringere Halluzinationen in engen Domänen.	Schmalere Wissensbasis, begrenzte Verallgemeinerung außerhalb des Kerngebiets, begrenzte multimodale Unterstützung (Video, komplexe Medien holen noch auf). Erfordert sorgfältige Feinabstimmung und Datenpflege.
On-Device-LLMs / Edge-AI-Modelle (mobil, Desktop, eingebettet)	Datenschutz, Personalisierung, geringe Latenz, Offline-Verarbeitung, direkte Integration in den Benutzerkontext/die Benutzerdaten. Hervorragend geeignet für First-Pass-Filterung, Personalisierung auf Benutzerebene und lokale Erkennung.	Sehr begrenzte Wissens Tiefe; Abhängigkeit von lokalem Cache oder geringem Datenvolumen; begrenzte Aktualisierungen; schwächerer globaler Abruf; erfordert gut strukturierte, eindeutige Inhalte zur Analyse.
Multimodale/Multiformat-Engines	Verstehen und generieren Sie Texte, Bilder, Videos, Audiodateien und Benutzeroberflächen – für reichhaltigere Inhaltsformate, bessere Zusammenfassungen, visuelle Inhaltsindizierung und umfassendere SEO-Formate, die über reinen Text hinausgehen.	Komplexer zu optimieren, erfordert eine reichhaltigere Produktion von Assets (Bilder, Videos, Schemata, Metadaten), erhöht die Produktionskosten, erfordert strengere Qualitäts- und Authentizitätsstandards, um Halluzinationen oder Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Fazit: 2025 gibt es keine Welt mehr, die von einem einzigen Modell dominiert wird. Bei der Optimierung muss ein Ökosystem mit mehreren Modellen und Formaten berücksichtigt werden. Um erfolgreich zu sein, müssen Inhalte flexibel, strukturiert und medienübergreifend sein.

2. Wichtige Trends und Veränderungen bei der LLM-Optimierung in diesem Jahr

🔹 Multiformat-Inhalte werden zum Standard

• Reine Textseiten bleiben relevant – aber KI-Engines erwarten zunehmend Bilder, Diagramme, Videoausschnitte, eingebettete Metadaten, strukturierte Schemata und alternative Formate.

• Marken, die über verschiedene Medientypen hinweg optimieren, erzielten eine bessere Sichtbarkeit über mehr Kanäle hinweg (KI-Zusammenfassungen, bildbasierte Suche, multimodale Übersichten, videoreiche Antworten).

🔹 Strukturierte Daten + Entitätsmodellierung = Kerninfrastruktur für SEO

• Schema-Markup (JSON-LD), klare Benennung von Entitäten, strukturierte Datenformate – diese wurden genauso wichtig wie Überschriften und die Verwendung von Schlüsselwörtern.

• Modelle begannen, sich stark auf die Klarheit von Entitäten zu stützen, um zwischen ähnlichen Marken oder Produkten zu unterscheiden – Marken ohne klar strukturierte Metadaten wurden in KI-Ausgaben zunehmend falsch zugeordnet oder ganz weggelassen.

🔹 Open-Source- und interne Modelle demokratisieren den Zugang zu Daten und KI

• Kleine und mittelgroße Teams verlassen sich zunehmend auf offene LLMs, um ihre eigene SEO-/Datenintelligenz-Infrastruktur aufzubauen – Rank-Tracker, Entitätsextraktoren, Content-Audits, Backlink-Analysen, benutzerdefinierte SERP-Parser.

• Dies verringert die Abhängigkeit von teuren, nur für Unternehmen zugänglichen Plattformen und schafft gleiche Wettbewerbsbedingungen.

🔹 On-Device- und Privacy-First-KI verändern die persönliche Entdeckung

• Gerätebasierte LLMs (Smartphones, in Betriebssysteme integrierte Assistenten) begannen, die Suche noch vor der cloudbasierten Suche zu beeinflussen – das bedeutet, dass Inhalte lokal AI-fähig (klar, prägnant, eindeutig) sein müssen, um diese erste Hürde zu nehmen.

• Personalisierung, Datenschutz und benutzerspezifischer Kontext sind nun Faktoren, die darüber entscheiden, ob Ihre Inhalte einem Benutzer überhaupt angezeigt werden.

🔹 Content-QA, Governance und ethische KI-Nutzung sind jetzt zentrale Disziplinen

• Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch das Risiko: Halluzinationen, Fehlinformationen, Fehlzuordnungen, Markenverwirrung.

• Starke QA-Frameworks, die menschliche Aufsicht, strukturierte Datenprüfungen, Faktenüberprüfung und Transparenz hinsichtlich der KI-Unterstützung kombinieren, haben seriöse Marken von den anderen abgehoben.

• Ethische KI-Inhaltspraktiken wurden zu einem Signal für Markenvertrauen und beeinflussten KI-gesteuerte Empfehlungen und Sichtbarkeit.

3. Wie eine „gute“ LLM-Optimierung im Jahr 2025 aussieht

In einer multimodalen Welt weist „optimierter Inhalt” folgende Merkmale auf:

• ✅ Maschinenlesbare Struktur: Schema, JSON-LD, gut formatierte Überschriften, Antwort-first-Einleitung, klare Entitäten.

• ✅ Multiformat-Kompatibilität: Text plus Bilder, Infografiken, optional Video, HTML + Metadaten + Alt-Text, für Mobilgeräte optimiert.

• ✅ Hohe Fakten- und Zitierintegrität: genaue Daten, korrekte Quellenangaben, regelmäßige Aktualisierungen, Link-Konsens, Transparenz der Autoren.

• ✅ Klarheit und Konsistenz der Entitäten: überall gleiche Marken-/Produktnamen, konsistente interne Verlinkung, Kanonisierung, bei Bedarf Disambiguierung.

• ✅ Integrierte Zielgruppensegmentierung: Inhaltsversionen oder -ebenen für unterschiedliche Wissensstufen (Anfänger, Fortgeschrittene, Experten), unterschiedliche Nutzerabsichten, unterschiedliche Anwendungsfälle.

• ✅ Qualitätssicherung und Governance: redaktionelle Aufsicht, Überprüfung durch Menschen und KI, Einhaltung ethischer Grundsätze, Datenschutzaspekte, Transparenz in Bezug auf KI-gestütztes Schreiben.

• ✅ Backlinks und externer Konsens: maßgebliche Referenzen, externe Erwähnungen, unabhängige Überprüfung – entscheidend für die Glaubwürdigkeit sowohl bei der Nutzung durch Menschen als auch durch KI.

Marken, die diese Benchmarks erfüllen, genießen eine deutlich höhere „Sichtbarkeitsresilienz“ – sie schneiden in Suchmaschinen, Cloud-LLMs, On-Device-Agenten und vertikalen KI-Engines gut ab.

4. Risiken und Herausforderungen bei der Skalierung

Trotz der Fortschritte birgt die LLM-Optimierung im Jahr 2025 immer noch erhebliche Risiken:

• ⚠️ Modellfragmentierung – die Optimierung für ein Modell kann die Leistung anderer Modelle beeinträchtigen. Was für ein Cloud-LLM funktioniert, kann On-Device-Modelle verwirren und umgekehrt.

• ⚠️ Produktionsaufwand – Die Erstellung von Inhalten in verschiedenen Formaten, mit reichhaltigen Schemata und hoher Qualität ist ressourcenintensiv (Bilder, Videos, Metadaten, Qualitätssicherung, Aktualisierung).

• ⚠️ Risiko von Halluzinationen und Fehlinformationen – insbesondere in Nischen- oder technischen Bereichen; unachtsame KI-gestützte Inhalte verbreiten weiterhin Fehler.

• ⚠️ Aufwand für die Datenpflege – strukturierte Daten, Entitätsseiten, externe Zitate und Wissensgraphen müssen gepflegt werden; veraltete Informationen schaden der Glaubwürdigkeit.

• ⚠️ Wettbewerbswettlauf – da immer mehr Marken LLMO einsetzen, steigt die durchschnittliche Messlatte; Inhalte von geringer Qualität werden zurückgestellt.

5. Was die Daten (interne und externe Signale für 2025) nahelegen

Basierend auf aggregierten Fallstudien von SEO-Teams, Marketing-Audits, KI-gesteuerter Zitierverfolgung und Leistungsbenchmarks im Jahr 2025:

• 🎯 Seiten, die für LLM-Lesbarkeit und strukturierte Daten optimiert wurden, wurden im Vergleich zu herkömmlichen Inhalten um 30 bis 60 % häufiger in KI-gesteuerten Antwortfeldern, Zusammenfassungs-Widgets und generativen Übersichten angezeigt.

• 📈 Marken mit Inhalten in mehreren Formaten (Text + Bild + Schema + FAQs) hatten eine höhere „Multi-Model-Recall“ – sie wurden konsistent in verschiedenen LLMs, On-Device-Agenten und vertikalen Suchtools angezeigt.

• 🔁 Die Aktualisierungszyklen für Inhalte verkürzten sich – leistungsstarke Inhalte mussten häufiger aktualisiert werden (da LLMs neue Daten schnell aufnehmen), was die Teams zu ständig aktualisierten Arbeitsabläufen zwang.

• 🔐 Open-Source-LLM + interne Intelligence-Pipelines senkten die Kosten erheblich – einige kleine Teams ersetzten teure Unternehmens-Tools durch selbst gehostete Open-Model-Systeme und erzielten 70–80 % ähnlicher Erkenntnisse zu einem Bruchteil der Kosten.

Diese Signale sprechen eindeutig dafür, in eine robuste LLM-Optimierung zu investieren, anstatt nur partielle, einmalige Maßnahmen zu ergreifen.

6. Prognosen: Wohin sich die LLM-Optimierung 2026–2027 entwickeln wird

• 🔥 Agentische Suchmaschinen und KI-Agenten werden mehr Interaktionen dominieren – das bedeutet, dass „antwortorientierte, datenreiche, aufgabenorientierte“ Inhalte traditionelle, auf Rankings basierende Inhalte übertreffen werden.

• 🌍 Multimodale und formatübergreifende Indizierung wird zum Standard – Bilder, Videos, Audiodateien, UI-Clips und Diagramme werden ebenso indizierbar und rankbar wie Text.

• 🏠 On-Device- und Privacy-First-KI werden große Teile des Suchverkehrs filtern, bevor sie die Cloud erreichen – lokale SEO und lokale KI-Optimierung werden an Bedeutung gewinnen.

• 🧠 Vertikale/domänenspezifische LLMs werden an Bedeutung gewinnen – spezialisierte Modelle für Nischen (Gesundheit, Recht, Software, Finanzen) werden hochpräzise, vertikal orientierte Inhalte belohnen.

• 📊 Echtzeit-SEO-Analysen + KI-gesteuerte Content-Qualitätssicherung werden zum Standard – kontinuierliche Content-Gesundheits- und Vertrauensprüfungen (Schema, Genauigkeit, Entitätsabgleich) werden in Arbeitsabläufe eingebettet.

• 🤝 Hybride SEO-Teams (Mensch + KI) werden rein menschliche oder rein KI-gesteuerte Teams übertreffen – sie schaffen ein Gleichgewicht zwischen Umfang und Urteilsvermögen, Kreativität, ethischer Compliance und Fachwissen.

7. Strategische Empfehlungen für Marketer und SEO-Teams

Wenn Sie 2026 führend sein wollen, sollten Sie:

1. Behandeln Sie Inhalte als Datenressource und nicht nur als Marketingtexte.

2. Investieren Sie in die Erstellung von Inhalten in verschiedenen Formaten (Text, Bilder, Videos, Datentabellen).

3. Erstellen und pflegen Sie strukturierte Daten + Entitätsidentität: Schema, Entitätsseiten, kanonische Benennung, konsistente interne Verlinkung.

4. Verwenden Sie Open-Source-LLMs als Ergänzung – nicht als Ersatz – für Ihre SEO-Tools.

5. Richten Sie KI-fähige QA-Workflows ein, die die Überprüfung durch Redakteure mit KI-basierten Audits kombinieren.

6. Erstellen Sie Pipelines für die Aktualisierung von Evergreen-Inhalten – LLMs nehmen neue Daten schnell auf und referenzieren sie.

7. Priorisieren Sie Transparenz, Zitate und Genauigkeit – denn KI-Engines belohnen Vertrauenssignale in hohem Maße.

8. Optimieren Sie für Multi-Model-Sichtbarkeit, nicht nur für eine dominante Suchmaschine.

Fazit

2025 markiert den Wandel der SEO von der algorithmischen Optimierung zur intelligenten Optimierung.

Wir konkurrieren nicht mehr nur mit Keywords und Backlinks. Wir konkurrieren jetzt mit Modellen – ihren Trainingsdaten, ihren Schlussfolgerungsmaschinen, ihren Abrufschichten, ihrer Darstellung von Wissen.

Die Marken, die gewinnen, sind diejenigen, die ihre Inhalte nicht als statische Webseiten betrachten, sondern als lebendige Datenbestände – strukturiert, maschinenlesbar, verifiziert, medienreich und optimiert für ein vielfältiges Ökosystem aus LLMs, Agenten und vertikalen Suchmaschinen.

Wenn es bei SEO in den 2010er Jahren darum ging, Algorithmen zu schlagen, geht es bei SEO in den 2020er Jahren darum , das Vertrauen von Intelligenz zu gewinnen – künstlicher und menschlicher.

Der LLM-Optimierungsbericht 2025 ist keine Rückschau. Er ist eine Roadmap. Und der Weg in die Zukunft gehört denen, die auf Skalierbarkeit, Klarheit, Glaubwürdigkeit – und Intelligenz – setzen .