Wie man die LLM-Optimierung mit der Konkurrenz vergleicht

Einleitung

Im traditionellen SEO ist das Benchmarking von Wettbewerbern einfach: Überprüfen Sie deren Rankings, analysieren Sie deren Links, messen Sie Traffic-Lücken und verfolgen Sie SERPs.

Bei der LLM-gesteuerten Entdeckung gibt es jedoch keine Rankings, keine Traffic-Schätzungen und keine SERP-Positionszahlen.

Stattdessen findet der LLM-Wettbewerb intern statt:

• generative Antworten

• Semantische Einbettungen

• Suchergebnisse

• Entitätsvergleiche

• Zitate in KI-Übersichten

• ChatGPT-Suchempfehlungen

• Perplexitätsquellenlisten

• Gemini-Zusammenfassungen

• Wissensgraph-Zuordnungen

Um zu verstehen, ob Sie gewinnen oder verlieren, müssen Sie Ihre LLMO- Leistung (Large Language Model Optimization) direkt mit der Ihrer Wettbewerber vergleichen.

Dieser Artikel beschreibt den genauen Rahmen für das LLM-Wettbewerbs-Benchmarking, einschließlich der Messung:

• LLM-Rückruf

• Entitätsdominanz

• Zitationshäufigkeit

• Bedeutungsgenauigkeit

• Abrufmuster

• Einbettungsstabilität

• modellübergreifender Vorteil

• Einfluss des Inhalts

Lassen Sie uns das vollständige Benchmarking-System aufbauen.

1. Warum das Wettbewerbs-Benchmarking bei der LLM-Suche völlig anders aussieht

LLMs erstellen keine Rangliste von Websites. Sie wählen aus, fassen zusammen, interpretieren und zitieren.

Das bedeutet, dass Ihr Wettbewerbs-Benchmarking Folgendes bewerten muss:

• ✔ Wer Modelle zitieren

• ✔ Wen Modelle erwähnen

• ✔ Wessen Definitionen sie wiederverwenden

• ✔ Wessen Produktkategorien sie bevorzugen

• ✔ Wessen Inhalte werden zur „kanonischen Quelle“?

• ✔ Wen die Modelle als führend in Ihrer Nische identifizieren

• ✔ Wessen Bedeutung den Einbettungsraum dominiert

Dies geht tiefer als SEO. Sie benchmarken, wer den Wissensraum beherrscht.

2. Die fünf Dimensionen des LLM-Wettbewerbsbenchmarkings

Das LLM-Benchmarking umfasst fünf miteinander verbundene Ebenen:

1. Generative Antwortquote (GAS)

Wie oft erwähnt, zitiert oder empfiehlt ein LLM Ihren Wettbewerber?

2. Sichtbarkeit bei der Suche (RV)

Wie oft tauchen Wettbewerber auf während:

• indirekte Abfragen

• allgemeine Fragen

• Konzeptionelle Fragen

• alternative Listen

• allgemeine Empfehlungen

3. Entity Strength (ES)

Versteht das Modell Folgendes richtig:

• Was macht die Konkurrenz?

• Was sind ihre Produkte?

• ihre Position auf dem Markt

• ihre Alleinstellungsmerkmale

Falsche oder unvollständige Beschreibungen = schwache Entitätsstärke.

4. Einbettungsausrichtung (EA)

Wird Ihr Wettbewerber durchgängig mit folgenden Begriffen assoziiert:

• Die richtigen Themen

• die richtigen Unternehmen

• die richtigen Kategorien

• die richtigen Kunden

Wenn das Modell ihn als „Kern“ Ihrer Nische ansieht, besteht eine Einbettungsausrichtung.

5. Einfluss auf KI-Zusammenfassungen (IAS)

Ist die Sprache des Modells insgesamt:

• entsprechen sie ihrer Terminologie?

• Spiegeln sie deren Definitionen wider?

• ihre Listenformate wiederverwenden?

• spiegeln ihre Argumente wider?

• übernehmen ihre Struktur?

Wenn ja → dann beeinflusst deren Inhalt die KI stärker als Ihrer.

3. Erstellen Sie Ihre LLM-Konkurrenz-Abfrageliste

Sie müssen denselben festen Satz von Abfragen für alle Modelle testen.

Verwenden Sie den Ranktracker Keyword Finder, um Folgendes zu extrahieren:

• ✔ kommerzielle Suchanfragen

(„beste X-Tools”, „Top-Plattformen für Y”)

• ✔ Definitionsabfragen

(„Was ist [Thema]?”)

• ✔ Kategorieabfragen

(„Tools für [Anwendungsfall]”)

• ✔ Alternative Abfragen

(„Alternativen zu [Name des Mitbewerbers]”)

• ✔ Entitätsabfragen

(„Was ist [Konkurrent]?”)

• ✔ Vergleichsabfragen

(„[Marke] vs. [Konkurrent]“)

• ✔ Problemorientierte Abfragen

(„Wie behebe ich …“)

Wählen Sie 20 bis 50 Testanfragen aus, die Ihre Nische repräsentieren.

Diese bilden Ihre Benchmarking-Batterie.

4. Benchmarking mit allen wichtigen Modellen

Führen Sie jede Abfrage durch:

• ✔ Google KI-Übersicht

• ✔ Perplexität

• ✔ ChatGPT-Suche

• ✔ Bing Copilot

• ✔ Gemini

Aufzeichnung:

• Zitate

• Erwähnungen

• Zusammenfassungen

• Platzierung

• Genauigkeit

• Halluzinationen

• Ton

• Bestellung

• Listenposition

Verschiedene Modelle belohnen unterschiedliche Signale – Sie möchten eine Multi-Modell-Parität erreichen.

5. Wie man die Sichtbarkeit von Wettbewerbern in LLMs misst

Dies sind die genauen KPIs, die von LLM-Sichtbarkeitsteams verwendet werden.

1. Zitierhäufigkeit von Wettbewerbern (CCF)

Wie oft Wettbewerber erscheinen:

• als explizite Zitate

• als Quellenkarten

• als Inline-Referenzen

• als empfohlene Produkte

CCF = direkte Sichtbarkeit.

2. Erwähnungshäufigkeit von Wettbewerbern (CMF)

Wie oft Ihre Wettbewerber ohne Links erscheinen.

Dies umfasst:

• Namensnennungen

• Konzeptverweise

• bekannte Assoziationen

• Aufnahme in Listen

Hohe CMF = starke semantische Präsenz.

3. Einfluss der Wettbewerberzusammenfassung (CSI)

Verwendet die Erklärung des Modells Wettbewerber:

• Terminologie

• Definitionen

• Rahmenwerke

• Listen

• Beispiele

Wenn LLM-Zusammenfassungen den Inhalt der Wettbewerber widerspiegeln → besitzen sie die Bedeutung.

4. Genauigkeit der Wettbewerber-Entität (CEA)

Frage:

• „Was ist [Wettbewerber]?“

• „Was macht [Wettbewerber]?“

Die Genauigkeit wird bewertet:

• 0 = falsch

• 1 = teilweise richtig

• 2 = vollständig richtig

• 3 = vollständig richtig + detailliert

Hohe CEA = starke Einbettung der Entität.

5. Stärke der Konkurrenzalternative (CAS)

Frage:

• „Alternativen zu [Wettbewerber]“.

Wenn der Wettbewerber an erster Stelle steht → starke CAS. Wenn Sie an erster Stelle stehen → Sie übertreffen ihn.

6. Themenausrichtungswert (TAS)

Überprüfen Sie, welche Marke das Modell am stärksten mit Ihren Kernthemen assoziiert.

Fragen Sie:

• „Wer sind die Marktführer in [Thema]?“

• „Welche Marken sind für [Kategorie] bekannt?“

Wer am häufigsten erscheint → stärkste Übereinstimmung.

7. Modell-Konsistenz-Score (MCS)

Erscheint der Wettbewerber in folgenden Bereichen:

• ChatGPT

• Verwirrung

• Zwilling

• Copilot

• Google KI-Übersicht

Hoher MCS = stabiles Vertrauen in das gesamte Modell.

8. Semantische Drift-Erkennung (SDD)

Überprüfen Sie, ob sich die Bedeutung des Mitbewerbers in folgenden Bereichen ändert:

• Zeit

• Abfragen

• Modelle

Stabile Bedeutung = starke Einbettung. Abweichende Bedeutung = schwache Sichtbarkeit.

6. Wie man Wettbewerber mit Ranktracker-Tools vergleicht

Ranktracker spielt eine wichtige Rolle beim LLM-Benchmarking.

Keyword Finder → Zeigt die Themenhoheit der Wettbewerber auf

Identifizieren Sie:

• Themen, in denen Wettbewerber dominieren

• Lücken, in denen kein Wettbewerber sichtbar ist

• Suchanfragen mit hoher Kaufabsicht und geringer Zitierhäufigkeit

Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um LLMO-Inhalte zu priorisieren.

SERP Checker → Zeigt semantische Muster, die LLMs verstärken werden

SERPs zeigen:

• welche Wettbewerber Google als maßgeblich erachtet

• welche Fakten wiederholt werden

• welche Entitäten den Bereich dominieren

LLMs spiegeln oft diese SERP-Muster wider.

Backlink-Checker → Verstehen Sie die Autoritätssignale Ihrer Mitbewerber

LLMs berücksichtigen:

• Domain-Autorität

• Backlink-Muster

• Konsenssignale

Verwenden Sie den Backlink Checker, um zu sehen, warum Modelle Wettbewerbern vertrauen.

Web-Audit → Diagnostizieren Sie, warum Wettbewerber häufiger zitiert werden

Konkurrenten können:

• besseres Schema verwenden

• Strukturierterer Inhalt

• sauberere kanonische Daten verwenden

• bieten klarere Definitionen

Mit dem Web-Audit können Sie deren Struktur erreichen oder übertreffen.

KI-Artikelschreiber → Erstellen Sie Briefings, die die Konkurrenz übertreffen

Verwandeln Sie Erkenntnisse über Wettbewerber in:

• bessere Definitionen

• klarere Listen

• stärkere Entitätsverankerung

• LLM-freundlichere Strukturen

Übertreffen Sie Ihre Konkurrenten in puncto Struktur → übertreffen Sie sie in puncto LLM-Sichtbarkeit.

7. Erstellen Sie Ihr LLM-Benchmarking-Dashboard für Wettbewerber

Ihr Dashboard sollte Folgendes enthalten:

• ✔ Abfrage getestet

• ✔ Modell getestet

• ✔ Nennung von Wettbewerbern

• ✔ Erwähnung von Wettbewerbern

• ✔ Position des Mitbewerbers

• ✔ Zusammenfassung Einfluss

• ✔ Genauigkeit der Entität

• ✔ Semantische Abweichung

• ✔ Position in der Alternativliste

• ✔ Themenübereinstimmungswert

• ✔ Modellübergreifende Konsistenz

• ✔ Ihre Bewertung (gleiche Metriken)

Berechnen Sie dann:

LLM-Sichtbarkeitsindex der Wettbewerber (CLVI)

Eine Gesamtpunktzahl von 100.

8. Wie Sie Ihre Wettbewerber in Sachen LLM-Sichtbarkeit schlagen

Sobald Sie die Stärken Ihrer Konkurrenten identifiziert haben, können Sie ihnen wie folgt entgegenwirken:

• ✔ Stärkung Ihrer Entitätsdefinitionen

• ✔ Verbesserung strukturierter Daten

• ✔ Bereinigung der faktischen Konsistenz

• ✔ Aufbau kanonischer Konzeptcluster

• ✔ Umschreiben unklarer Inhalte

• ✔ Beseitigung von Mehrdeutigkeiten

• ✔ Verbesserung der internen Verlinkung

• ✔ Konsistente Wiederholung von Entitäten

• ✔ Veröffentlichung von definitorischen Inhalten, die Antworten liefern

• ✔ Konsensbasierte Backlinks erhalten

Das Ziel ist nicht, die Wettbewerber zu übertrumpfen. Das Ziel ist, sie als bevorzugte Referenzquelle des Modells zu ersetzen.

Abschließender Gedanke:

Wettbewerbsvorteile sind heute semantischer Natur, nicht positioneller

Im generativen Zeitalter findet der echte Wettbewerb innerhalb von LLMs statt – nicht auf SERPs. Sie gewinnen, indem Sie:

• Definitionen festlegen

• Dominanz der Bedeutung

• Präsenz von Entitäten stabilisieren

• Zitate sichern

• Semantisches Vertrauen gewinnen

• die Art und Weise prägen, wie Modelle Ihre Nische erklären

Wenn Ihre Konkurrenten häufiger in KI-generierten Inhalten erscheinen, kontrollieren sie die KI-Zukunft Ihrer Branche.

Aber mit den Tools von LLMO und Ranktracker können Sie:

• sie verdrängen

• sie übertreffen

• Neuschreiben, wie Modelle Ihre Nische verstehen

• zur kanonischen Quelle werden

Das Benchmarking von Wettbewerbern ist der erste Schritt. Das ultimative Ziel ist es, den semantischen Raum zu gewinnen.