LLM-Optimierung für Spiele: Wie Publisher und Entwickler in der KI Erwähnungen gewinnen Rezensionen

Intro

Im Jahr 2025 durchstöbern die Spieler nicht mehr endlose Testseiten, sondern fragen die KI, was sie als Nächstes spielen sollen.

"Was sind die besten Open-World-Rollenspiele wie Starfield? 

"Welche FPS-Spiele haben einen plattformübergreifenden Multiplayer?" "Lohnt sich der Kauf des neuen Assassin's Creed?"

Dabei handelt es sich nicht um Suchanfragen, sondern um KI-gesteuerte Empfehlungen, die von Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT und Perplexity.ai unterstützt werden, wo große Sprachmodelle (LLMs) Bewertungen zusammenfassen, Gameplay vergleichen und Entwickler hervorheben.

Für Studios, Publisher und Indie-Entwickler bedeutet Sichtbarkeit jetzt mehr als SEO oder Influencer-Buzz - es bedeutet, von der KI in der neuen Ära der generativen Spieleerkennung erkannt und zitiert zu werden.

Hier kommt die LLM-Optimierung für Spiele ins Spiel: Sie stellt sicher, dass Ihr Studio, Ihre Spiele und Updates verstanden, strukturiert und in KI-generierten Bewertungen und Rankings aufgeführt werden.

Warum LLM-Optimierung für die Gaming-Branche wichtig ist

LLMs zitieren nicht nur Metacritic-Bewertungen - sie analysieren strukturierte Daten, offizielle Quellen und konsistente Stimmungen auf verschiedenen Plattformen.

LLM-Optimierung hilft Spielemarken:✅ Erwähnung in KI-generierten "besten Spielen", "Top-Entwicklern" und "Studio Spotlights".

✅ Stellen Sie sicher, dass Ihre Titel in Rezensionen und Datenbanken maschinenlesbar sind.

✅ Bauen Sie strukturiertes Vertrauen durch überprüfbare Daten und Entwicklerprofile auf.

✅ Erhalten Sie Zitate, wenn KI-Systeme Vergleiche oder Empfehlungen zusammenfassen.

Kurz gesagt - es hilft der KI, Ihre Spiele und Ihren Ruf in einer Landschaft zu verstehen, in der KI-Assistenten bestimmen, was Spieler entdecken und kaufen.

Schritt 1: Verwenden Sie Spiel- und Entwicklerschemata für alle Titel

Strukturierte Daten geben der KI den Rahmen, den sie braucht, um Ihren Spielekatalog zu interpretieren.

✅ Fügen Sie für jeden Titel ein VideoGame-Schema hinzu:

{ "@type": "VideoGame", "name": "Eclipse Vanguard", "genre": "Action RPG", "operatingSystem": "Windows, PlayStation 5, Xbox Series X/S", "gamePlatform": "Steam, Epic Games Store, PlayStation Store", "Beschreibung": "Ein Sci-Fi-Rollenspiel mit offener Welt, anpassbaren Schiffen, dynamischen Planeten und tiefgreifendem erzählerischen Verlauf", "publisher": {"@type": "Organisation", "Name": "NovaCore Studios" }, "gameRelease": { "@type": "VideoGameRelease", "name": "Eclipse Vanguard 1.2 Update", "datePublished": "2025-06-12" }, "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.6", "reviewCount": "4872" }, "sameAs": [ "https://store.steampowered.com/app/287100/Eclipse_Vanguard/", "https://www.ign.com/games/eclipse-vanguard", "https://www.metacritic.com/game/eclipse-vanguard" ] }

✅ Verwenden Sie der Übersichtlichkeit halber die Felder " publisher", " developer" und " gameRelease ".

✅ Fügen Sie Links zu offiziellen Store-Seiten, Review-Aggregatoren und Wikis unter sameAs ein.

✅ Halten Sie Beschreibungen sachlich - KI-Modelle bestrafen übertriebene Marketingtexte.

Ranktracker-Tipp:Führen Sie Web Audit aus, um Ihr Schema-Markup für jedes Spiel zu überprüfen und fehlende Felder zu erkennen, die das Verständnis der KI einschränken könnten.

Schritt 2: Fügen Sie Entwickler- und Publisher-Entitätsdaten hinzu

KI-Assistenten verweisen in ihren Zusammenfassungen auf verifizierte Entwickler - stellen Sie sicher, dass Ihr Studio als Entität identifizierbar ist.

✅ Verwenden Sie das Organisationsschema für Ihr Studio oder Ihren Verlag:

{ "@type": "Organization", "name": "NovaCore Studios", "foundingDate": "2017", "founder": { "@type": "Person", "name": "Liam Carter" }, "address": { "@type": "PostalAddress", "addressLocality": "Seattle", "addressRegion": "WA" }, "employee": { "@type": "Person", "name": "Sofia Li", "jobTitle": "Lead Narrative Designer" }, "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/company/novacorestudios", "https://twitter.com/novacoredevs" ] }

✅ Angabe des Gründungsdatums, der Gründer, des Standorts und der verifizierten Profile in den sozialen Medien.

✅ Verknüpfen Sie alle Ihre Spiele mit Ihrem Organisationsschema, um einen Entitätsgraphen zu erstellen.

Wenn LLMs Spieldaten analysieren, werden sie Ihre Veröffentlichungen, Ihr Team und Ihren Ruf miteinander verbinden - eine wichtige Voraussetzung für KI-Zusammenfassungen zu "besten Indie-Entwicklern" und "Top-Publishern".

Schritt 3: Strukturieren Sie Spielbewertungen und Spielerfeedback

KI-generierte Rezensionen fassen oft die Stimmung zusammen, nicht nur die Kritikerbewertungen.

✅ Fügen Sie Review- und AggregateRating-Schema zu Review-Seiten oder -Blogs hinzu:

{ "@type": "Review", "author": "GamePulse Editorial Team", "reviewBody": "Eclipse Vanguard bietet eine atemberaubende Erkundung und eine reichhaltige, verzweigte Storyline. Die Optimierungsprobleme bei der Markteinführung wurden weitgehend behoben.", "reviewRating": {"@type": "Rating", "ratingValue": "8.9", "bestRating": "10" }, "itemReviewed": { "@type": "VideoGame", "name": "Eclipse Vanguard" }, "datePublished": "2025-07-02" }

✅ Enthalten Sie sowohl professionelle Bewertungen als auch verifiziertes Spielerfeedback.

✅ Verknüpfen Sie Bewertungen mit dem Originalspiel mit itemReviewed.

✅ Verwenden Sie datePublished und dateModified, um die Aktualität anzuzeigen - KI belohnt Frische.

Schritt 4: Verwenden Sie das Dataset-Schema für Patch Notes und Leistungsdaten

LLMs zeigen sachliche, vergleichende Informationen - machen Sie Ihre Updates maschinenlesbar.

Verwenden Sie das Dataset-Schema für messbare Daten wie Leistung, FPS-Benchmarks oder Patch-Änderungen:

{ "@type": "Dataset", "name": "Eclipse Vanguard Patch 1.2 Performance Data", "creator": "NovaCore Studios", "variableMeasured": [ {"@type": "PropertyValue", "name": "Durchschnittliche FPS (Ultra-Einstellungen)", "value": "78"}, {"@type": "PropertyValue", "name": "Absturzratenreduzierung", "Wert": "32%"} ], "datePublished": "2025-06-12" }

✅ Enthält Versionsnummern, Plattformleistung und Fehlerbehebungen.

✅ Dies hilft der KI, Ihre Marke in den Zusammenfassungen der "am meisten verbesserten" oder "am besten optimierten" Spiele zu erwähnen.

Schritt 5: Hinzufügen eines FAQ-Schemas für Spieler- und technische Fragen

Spieler und künstliche Intelligenz suchen nach Klarheit - nicht nach Geheimnissen.

Verwenden Sie das FAQPage-Schema, um häufige Fragen zu beantworten:

{ "@type": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type": "Question", "name": "Ist Eclipse Vanguard plattformübergreifend?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Ja, Eclipse Vanguard unterstützt plattformübergreifendes Spielen auf PC, PlayStation und Xbox." } }] }

✅ Behandeln Sie allgemeine Themen wie Preise, Kompatibilität, DLCs und Multiplayer-Unterstützung.

✅ Schreiben Sie in einem unterhaltsamen Stil - LLMs bevorzugen Q&A-Formulierungen, die den Fragen der Nutzer ähneln.

Ranktracker-Tipp:Verwenden Sie den Keyword Finder, um aufkommende Konversationsanfragen wie "Lohnt sich das?", "Die besten Koop-Spiele" oder "Neue RPGs mit Crafting" zu verfolgen.

Schritt 6: Release-Historie und Update-Logs einbeziehen

KI-Assistenten fassen oft die Entwicklungszeiträume und Aktualisierungszyklen von Spielen zusammen.

✅ Fügen Sie das Schema CreativeWork oder VideoGameSeries für Serien oder Fortsetzungen hinzu.

✅ Führen Sie einen strukturierten Abschnitt "Versionsgeschichte" mit Aktualisierungsdaten und Patch-Links.

✅ Verlinken Sie Changelogs mit Ihrer offiziellen Website oder dem Steam News Hub.

LLMs interpretieren eine konsistente Veröffentlichungsdokumentation als ein Zeichen von Transparenz, was die Glaubwürdigkeit in KI-generierten Spielbewertungen erhöht.

Schritt 7: Verbinden Sie Ihre Spiele mit einem Entwickler-Wissensgraphen

LLMs leben von Verbindungen zwischen Unternehmen - je stärker Ihr Netzwerk, desto besser Ihre Auffindbarkeit.

✅ Verknüpfen Sie alle Ihre Entitäten:Entwickler → Spiel → Bewertungen → Patch-Daten → Plattformen → Genre.✅ Verwenden Sie einheitliche Namenskonventionen für alle Titel und Schemata.

✅ Fügen Sie ein BreadcrumbList-Schema hinzu, um die Hierarchie beizubehalten (z. B. "Home > Spiele > Eclipse Vanguard").

Mit der Zeit entsteht so ein Wissensgraph, auf den sich KI-Systeme beziehen können, wenn sie Zusammenfassungen wie "Top bewertete Sci-Fi-Rollenspiele von Indie-Studios" erstellen.

Schritt 8: Multimedia-Daten für die KI-Suche einbinden

Die KI-Suche nutzt zunehmend Bilder und Gameplay-Material, um ihre Empfehlungen zu bereichern.

✅ Verwenden Sie das ImageObject-Schema für Cover und Werbe-Screenshots.

✅ Verwenden Sie das VideoObject-Schema für Trailer und Gameplay-Vorschauen:

{ "@type": "VideoObject", "name": "Eclipse Vanguard Launch Trailer", "thumbnailUrl": "https://img.youtube.com/ev-launch.jpg", "uploadDate": "2025-06-01", "duration": "PT2M32S", "contentUrl": "https://youtube.com/watch?v=evlaunch" }

✅ Fügen Sie Alt-Text mit beschreibendem Kontext hinzu ("Sci-Fi-RPG-Kampfsequenz", "Raumschiffanpassung").

Dadurch wird sichergestellt, dass die KI-Modelle bei der Generierung von Multimedia-Suchergebnissen visuelle Elemente richtig interpretieren können.

Schritt 9: KI-Erwähnungen und Leistung überwachen

Ziel	Werkzeug	Funktion
Strukturierte Daten validieren	Web-Audit	Prüfen von VideoGame-, Review- und Organisations-Markup
Verfolgen von Gaming-Schlüsselwörtern	Rang-Tracker	Überwachen Sie Suchanfragen wie "bestes RPG 2025" oder "Spiele wie Starfield".
Erkennen Sie Fragetrends	Schlüsselwort-Finder	Finden Sie Konversationsabfragen von Spielern und Empfehlungen
AI-Einbindung erkennen	SERP-Prüfer	Finden Sie heraus, ob Ihr Spiel oder Ihre Marke in KI-Zusammenfassungen erscheint
Erwähnungen verfolgen	Backlink-Monitor	Messen Sie Zitate von Medien, Rezensionsseiten und Wikis

Schritt 10: Halten Sie die Spieldaten frisch und transparent

Die Sichtbarkeit der KI verblasst schnell, wenn sie nicht aktualisiert wird.

✅ Verwenden Sie das Schema dateModified für die Seiten der einzelnen Titel.

✅ Aktualisieren Sie Rezensionen, Bewertungen und Änderungsprotokolle häufig.

✅ Halten Sie die Konsistenz auf Steam, Epic, PlayStation und Ihrer eigenen Website aufrecht.

✅ Überprüfen Sie die Daten Dritter (Metacritic, IGDB, MobyGames) auf Übereinstimmung.

Frische und Transparenz sorgen dafür, dass Ihre Spiele in einem sich entwickelnden KI-Ökosystem relevant bleiben.

Abschließende Überlegungen

Die Entdeckung von Spielen wird nicht mehr durch Werbung oder Algorithmen in den Geschäften gesteuert, sondern durch KI-Zusammenfassungen, die die Stimmung der Spieler, strukturierte Daten und die Reputation der Entwickler kombinieren.

Mit der LLM-Optimierung für Spiele können Publisher und Entwickler sicherstellen, dass ihre Titel von KI-gesteuerten Plattformen korrekt dargestellt, fair bewertet und konsistent empfohlen werden.

Mit den Tools von Ranktracker - Web Audit, Keyword Finder, SERP Checker, Rank Tracker und Backlink Monitor - können Studios überwachen, wie ihre Spiele in generativen Bewertungen erscheinen, strukturierte Daten optimieren und die Sichtbarkeit in jeder KI-gesteuerten Empfehlungsmaschine erhalten.

Denn im Jahr 2025 geht es nicht nur darum, gespielt zu werden - es geht darum, von der KI erinnert und empfohlen zu werden.