Wie LLMs das Web anders als Google crawlen und indexieren

Einleitung

Google hat 25 Jahre damit verbracht, ein Kernsystem zu perfektionieren:

Crawlen → Indizieren → Bewerten → Bereitstellen

Moderne KI-Suchmaschinen – ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot – basieren jedoch auf einer völlig anderen Architektur:

Crawlen → Einbetten → Abrufen → Synthetisieren

Diese Systeme sind keine Suchmaschinen im klassischen Sinne. Sie ordnen Dokumente nicht nach Rang. Sie bewerten keine Schlüsselwörter. Sie berechnen keinen PageRank.

Stattdessen komprimieren LLMs das Web zu Bedeutungen, speichern diese Bedeutungen als Vektoren und rekonstruieren dann Antworten auf der Grundlage von:

• Semantisches Verständnis

• Konsenssignale

• Vertrauensmuster

• Abrufbewertung

• Kontextuelles Denken

• Klarheit der Entitäten

• Herkunft

Das bedeutet, dass Marketingfachleute grundlegend überdenken müssen, wie sie Inhalte strukturieren, Entitäten definieren und Autorität aufbauen.

Dieser Leitfaden erklärt, wie LLMs das Web „crawlen”, wie sie es „indexieren” und warum ihr Prozess sich grundlegend von der traditionellen Suchpipeline von Google unterscheidet.

1. Googles Pipeline vs. LLM-Pipelines

Vergleichen wir die beiden Systeme so einfach wie möglich.

Google-Pipeline (traditionelle Suche)

Google folgt einer vorhersehbaren vierstufigen Architektur:

1. Crawlen

Googlebot ruft Seiten ab.

2. Index

Google analysiert den Text, speichert Tokens, extrahiert Schlüsselwörter und wendet Bewertungssignale an.

3. Ranking

Algorithmen (PageRank, BERT, Rater Guidelines usw.) bestimmen, welche URLs angezeigt werden.

4. Bereitstellung

Der Nutzer sieht eine Rangliste der URLs.

Dieses System ist URL-first, document-first und keyword-first.

LLM-Pipeline (KI-Suche + Modell-Argumentation)

LLMs verwenden einen völlig anderen Stack:

1. Crawlen

KI-Agenten holen Inhalte aus dem offenen Web und aus besonders vertrauenswürdigen Quellen.

2. Einbetten

Die Inhalte werden in Vektor-Einbettungen (dichte Bedeutungsrepräsentationen) umgewandelt.

3. Abrufen

Wenn eine Anfrage eingeht, ruft ein semantisches Suchsystem die am besten passenden Vektoren ab, nicht die URLs.

4. Synthetisieren

Das LLM führt die Informationen zu einer narrativen Antwort zusammen und zitiert optional Quellen.

Dieses System ist bedeutungsorientiert, entitätsorientiert und kontextorientiert.

Bei der LLM-gesteuerten Suche wird die Relevanz anhand von Beziehungen und nicht anhand von Rankings berechnet.

2. Wie LLM-Crawling tatsächlich funktioniert (ganz anders als bei Google)

LLM-Systeme arbeiten nicht mit einem monolithischen Crawler. Sie verwenden hybride Crawling-Ebenen:

Ebene 1 – Crawling von Trainingsdaten (massiv, langsam, grundlegend)

Dies umfasst:

• Common Crawl

• Wikipedia

• Regierungsdatensätze

• Referenzmaterialien

• Bücher

• Nachrichtenarchive

• Websites mit hoher Autorität

• Q&A-Websites

• akademische Quellen

• lizenzierte Inhalte

Dieses Crawling dauert Monate – manchmal sogar Jahre – und erzeugt das Basismodell.

Sie können sich nicht durch „SEO“ in dieses Crawling hineinmanövrieren. Sie beeinflussen es durch:

• Backlinks von autoritären Websites

• starke Entitätsdefinitionen

• weit verbreitete Erwähnungen

• konsistente Beschreibungen

Hier entstehen erstmals Entity-Embeddings.

Schicht 2 – Echtzeit-Abruf-Crawler (schnell, häufig, eng gefasst)

ChatGPT Search, Perplexity und Gemini verfügen über Live-Crawling-Ebenen:

• Echtzeit-Fetcher

• On-Demand-Bots

• Detektoren für neue Inhalte

• kanonische URL-Auflöser

• Zitations-Crawler

Diese verhalten sich anders als Googlebot:

• ✔ Sie rufen weitaus weniger Seiten ab

• ✔ Sie priorisieren vertrauenswürdige Quellen

• ✔ Sie analysieren nur wichtige Abschnitte

• ✔ Sie erstellen semantische Zusammenfassungen, keine Keyword-Indizes

• ✔ Sie speichern Einbettungen, keine Tokens

Eine Seite muss nicht „gerankt“ werden – sie muss nur für das Modell leicht zu verstehen sein.

Ebene 3 – RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation)

Viele KI-Suchmaschinen verwenden RAG-Systeme, die wie Mini-Suchmaschinen funktionieren:

• Sie erstellen ihre eigenen Einbettungen

• Sie pflegen ihre eigenen semantischen Indizes

• Sie überprüfen die Aktualität der Inhalte

• Sie bevorzugen strukturierte Zusammenfassungen

• sie bewerten Dokumente anhand ihrer Eignung für KI

Diese Ebene ist zunächst maschinenlesbar – die Struktur ist wichtiger als Schlüsselwörter.

Schicht 4 – Internes Modell-Crawling („Soft Crawling”)

Selbst wenn LLMs nicht das Web crawlen, „crawlen“ sie ihr eigenes Wissen:

• Einbettungen

• Cluster

• Entitätsgraphen

• Konsensmuster

Wenn Sie Inhalte veröffentlichen, bewerten LLMs:

• Verstärkt dies vorhandenes Wissen?

• Widerspricht es dem Konsens?

• Klariert es mehrdeutige Entitäten?

• Verbessert es die Zuverlässigkeit der Fakten?

Bei diesem Soft Crawling kommt LLMO am meisten zum Tragen.

3. Wie LLMs das Web „indexieren“ (völlig anders als Google)

Der Index von Google speichert:

• Token

• Schlüsselwörter

• Invertierte Indizes

• Seiten-Metadaten

• Link-Graphen

• Aktualitätssignale

LLMs speichern:

• ✔ Vektoren (dichte Bedeutung)

• ✔ Semantische Cluster

• ✔ Entitätsbeziehungen

• ✔ Konzeptkarten

• ✔ Konsensdarstellungen

• ✔ faktische Wahrscheinlichkeitsgewichte

• ✔ Herkunftssignale

Dieser Unterschied kann nicht genug betont werden:

**Google indexiert Dokumente.

LLMs indexieren Bedeutung.**

Sie optimieren nicht für die Indizierung – Sie optimieren für das Verständnis.

4. Die sechs Stufen der LLM-„Indizierung”

Wenn ein LLM Ihre Seite erfasst, geschieht Folgendes:

Stufe 1 – Chunking

Ihre Seite wird in Bedeutungsblöcke (nicht in Absätze) unterteilt.

Gut strukturierter Inhalt = vorhersehbare Chunks.

Stufe 2 – Einbettung

Jeder Chunk wird in einen Vektor umgewandelt – eine mathematische Darstellung der Bedeutung.

Schwache oder unklare Texte = verrauschte Einbettungen.

Stufe 3 – Entitätsextraktion

LLMs identifizieren Entitäten wie:

• Ranktracker

• Keyword-Recherche

• Backlink-Analyse

• AIO

• SEO-Tools

• Namen von Mitbewerbern

Wenn Ihre Entitäten instabil sind → schlägt die Indizierung fehl.

Stufe 4 – Semantische Verknüpfung

LLMs verbinden Ihre Inhalte mit:

• verwandte Konzepte

• verwandte Marken

• Cluster-Themen

• kanonische Definitionen

Schwache Cluster = schwache semantische Verknüpfung.

Stufe 5 – Konsensausrichtung

LLMs vergleichen Ihre Fakten mit:

• Wikipedia

• Regierungsquellen

• Websites mit hoher Autorität

• etablierte Definitionen

Widersprüche = Abwertung.

Stufe 6 – Vertrauensbewertung

LLMs weisen Ihren Inhalten Wahrscheinlichkeitsgewichte zu:

• Wie vertrauenswürdig ist es?

• Wie konsistent?

• Wie originell?

• Wie gut stimmt es mit maßgeblichen Quellen überein?

• Wie stabil ist es im Laufe der Zeit?

Diese Bewertungen bestimmen, ob Sie in generativen Antworten verwendet werden.

5. Warum LLM-„Indizierung” SEO-Taktiken überflüssig macht

Einige wichtige Konsequenzen:

• ❌ Schlüsselwörter bestimmen nicht die Relevanz.

Relevanz ergibt sich aus der semantischen Bedeutung, nicht aus übereinstimmenden Zeichenfolgen.

• ❌ Links haben unterschiedliche Bedeutung.

Backlinks stärken die Stabilität und den Konsens von Entitäten, nicht den PageRank.

• ❌ Dünner Inhalt wird sofort ignoriert.

Wenn keine stabilen Einbettungen aufgebaut werden können, ist es nutzlos.

• ❌ Doppelte Inhalte zerstören das Vertrauen.

LLMs gewichten wiederholte Muster und nicht-originellen Text geringer.

• ❌ E-A-T entwickelt sich zur Herkunft.

Es geht nicht mehr um „Expertise-Signale“ – es geht um nachvollziehbare Authentizität und Vertrauenswürdigkeit.

• ❌ Content-Farmen brechen zusammen.

LLMs unterdrücken Seiten mit geringer Originalität und Herkunft.

• ❌ Es gibt kein Ranking – nur Zitate.

Sichtbarkeit = während der Synthese ausgewählt werden.

6. Was LLMs bei Webinhalten bevorzugen (die neuen Ranking-Faktoren)

Die wichtigsten Merkmale, die LLMs priorisieren:

• ✔ klare Definitionen

• ✔ Stabile Entitäten

• ✔ Strukturierte Inhalte

• ✔ Konsensausrichtung

• ✔ Starke thematische Tiefe

• ✔ Schema

• ✔ originelle Einblicke

• ✔ Autorenangabe

• ✔ geringe Mehrdeutigkeit

• ✔ Konsistente Cluster

• ✔ hochrangige Quellen

• ✔ Reproduzierbare Fakten

• ✔ Logische Formatierung

Wenn Ihre Inhalte alle diese Merkmale erfüllen → werden sie zu „LLM-bevorzugten“ Inhalten.

Wenn nicht → werden sie unsichtbar.

7. Praktische Unterschiede, an die sich Vermarkter anpassen müssen

**Google belohnt Keywords.

LLMs belohnen Klarheit.**

**Google belohnt Backlinks.

LLMs belohnen Konsens.**

**Google belohnt Relevanz.

LLMs belohnen semantische Autorität.**

**Google bewertet Dokumente.

LLMs wählen Informationen aus.**

**Google indexiert Seiten.

LLMs betten Bedeutung ein.**

Das sind keine kleinen Unterschiede. Sie erfordern eine Neugestaltung der gesamten Content-Strategie.

Abschließender Gedanke:

Sie optimieren nicht für einen Crawler – Sie optimieren für ein Intelligenzsystem

Googlebot ist ein Sammler. LLMs sind Interpreten.

Google speichert Daten. LLMs speichern Bedeutung.

Google bewertet URLs. LLMs argumentieren mit Wissen.

Dieser Wandel erfordert einen neuen Ansatz – einen, der auf folgenden Grundlagen basiert:

• Stabilität der Entitäten

• kanonische Definitionen

• strukturierte Inhalte

• semantische Cluster

• quellenübergreifender Konsens

• Herkunft

• Vertrauenswürdigkeit

• Klarheit

Dies ist keine Weiterentwicklung der Suchmaschinenoptimierung (SEO) – es ist ein Ersatz des Suchsystems.

Wenn Sie im Jahr 2025 und darüber hinaus sichtbar sein wollen, müssen Sie Ihre Website für die Sichtweise der KI optimieren, nicht für die Sichtweise von Google.