LLMs vs. traditionelle Suchalgorithmen: Was SEOs wissen müssen

Einleitung

Die Suche wird nicht mehr durch zehn blaue Links definiert – und zum ersten Mal seit dem Aufkommen von Google im Jahr 1998 verändert sich der Kernmechanismus, der hinter der Informationsbeschaffung steht.

Jahrzehntelang drehte sich SEO um traditionelle Ranking-Systeme wie:

• Google PageRank

• Penguin, Panda, Hummingbird

• Core Web Vitals

• Semantische Indizierung

• Beziehungen im Knowledge Graph

Diese Systeme existieren nach wie vor – und sind nach wie vor wichtig –, aber sie werden mittlerweile von einer völlig anderen Maschine in den Schatten gestellt:

Large Language Models (LLMs).

Plattformen wie ChatGPT Search, Perplexity, Gemini und Bing Copilot sind keine Suchmaschinen im herkömmlichen Sinne mehr. Es handelt sich um Antwort-Engines, die Informationen synthetisieren, anstatt Seiten zu ranken. Sie basieren auf neuronalen Netzen, Einbettungen und erlernten semantischen Beziehungen, nicht auf Ranking-Signalen.

Für SEOs ist es heute von entscheidender Bedeutung, den Unterschied zwischen LLMs und der traditionellen Suche zu verstehen. Die beiden Systeme verhalten sich unterschiedlich, belohnen unterschiedliche Signale und liefern zunehmend unterschiedliche Ergebnisse.

Dieser Leitfaden erklärt genau, wie sich diese Systeme unterscheiden – und was SEOs tun müssen, um in beiden Welten sichtbar zu bleiben.

Der grundlegende Unterschied: Abruf vs. Generierung

Die traditionelle Suche ist ein Abrufsystem. LLMs sind Generierungssysteme.

Traditionelle Suche

→ Findet Dokumente → Ordnet sie nach Rangfolge → Zeigt Links an

LLMs

→ Verstehen Suchanfragen → Rufen den Kontext ab → Generieren eine direkte Antwort → Zitieren (falls erforderlich)

Diese Veränderung hat weitreichende Auswirkungen – von der Bestimmung der Sichtbarkeit bis hin zur Messung der Autorität.

So funktionieren traditionelle Suchalgorithmen

Traditionelle Suchmaschinen wie Google folgen einem Prozess, der auf Technik und Ranking-Signalen basiert.

1. Crawling

Bots entdecken URLs und speichern Inhalte.

2. Indizierung

Inhalte werden tokenisiert, kategorisiert und mit Entitäten verknüpft.

3. Abruf

Passende Dokumente werden anhand folgender Faktoren gefunden:

• Schlüsselwörter

• Intent-Match

• Semantische Relevanz

4. Ranking

Google verwendet Hunderte von Signalen, darunter:

Autoritätssignale

• Backlinks

• Domain-Alter

• Thematische Autorität

Inhaltssignale

• EEAT

• Semantische Klarheit

• Verwendung von Schlüsselwörtern

• Seitenstruktur

Erfahrungssignale

• Seitengeschwindigkeit

• Mobilfreundlichkeit

• Core Web Vitals

Engagement-Signale

• Klickrate

• Absprungraten

• Verweildauer

Traditionelles SEO basiert darauf, diese Signale zu beeinflussen.

Die Ranktracker-Tools – Rank Tracker, Web Audit, Backlink Checker, Keyword Finder – basieren auf diesem Abrufsystem und bieten Ihnen einen genauen Einblick darin, wie Suchmaschinen Ihre Seiten interpretieren und bewerten.

So funktioniert die LLM-basierte Suche

Die LLM-Suche funktioniert ganz anders. Anstatt Seiten zu bewerten, bewertet sie deren Bedeutung.

Der Ablauf sieht wie folgt aus:

1. Verständnis der Suchanfrage

LLMs interpretieren Absicht, Subtext und Benutzerkontext.

2. Abruf (RAG)

Einige Systeme rufen Quellen ab (Perplexity), andere verwenden Einbettungen (ChatGPT Search).

3. Schlussfolgerung

Das Modell:

• Quellen vergleichen

• Identifiziert Konsens

• beseitigt Störfaktoren

• organisiert Konzepte

4. Antwortgenerierung

Das LLM erstellt eine synthetische, wissensbasierte Antwort – keine Rangliste.

5. Auswahl der Quellen

Das System entscheidet anhand folgender Kriterien, welche Quellen zitiert werden sollen:

• Klarheit

• Faktische Konsistenz

• Maschinenlesbarkeit

• strukturierte Daten

• Autorität

• Entitätsstärke

• Relevanz der Suche

Hier kommen AIO (AI Optimization) und GEO (Generative Engine Optimization) ins Spiel – denn die Maschine interpretiert Ihre Inhalte und erstellt keine Rangliste.

Wichtige Unterschiede, die SEOs verstehen müssen

Traditionelles SEO und LLM-Sichtbarkeit erfordern unterschiedliche Optimierungsstrategien. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Unterschiede, die Ihr Team beherrschen muss.

1. Keywords vs. Entitäten

Traditionelle Suche:

Keywords sind nach wie vor wichtig – insbesondere für die Übereinstimmung von Suchanfragen, URLs, Titeln und Überschriften.

LLM-Suche:

Entitäten sind weitaus wichtiger.

Modelle priorisieren:

• Marken

• Produkte

• Konzepte

• Personen

• Beziehungen

LLMs „bewerten nicht nach Keyword-Dichte”. Sie argumentieren anhand konzeptioneller Klarheit.

Was SEOs tun müssen:

• Stärkung der Einheitlichkeit von Entitäten

• strukturierte Daten nutzen

• Semantische Cluster aufbauen

• Vermeiden Sie Synonyme, die Entitätssignale schwächen

• Verwenden Sie einheitliche Namenskonventionen auf allen Seiten

Der SERP Checker von Ranktracker ist hier besonders wertvoll – er zeigt die Entitäten, die Google mit einem Thema assoziiert, und hilft Ihnen dabei, die Interpretation desselben Themas durch LLMs zu beeinflussen.

2. Ranking-Signale vs. Trainingssignale

Traditionelle Suche:

Seiten werden anhand folgender Kriterien bewertet:

• Backlinks

• EEAT

• Relevanz der Inhalte

• Benutzerinteraktion

LLM-Suche:

LLMs stützen sich auf:

• aus Trainingsdaten gelernte Muster

• Einbettungen

• Faktischer Konsens

• Autoritätscluster

• Wie oft Ihre Marke in hochwertigen Kontexten erscheint

• Konsistenz der Informationen über verschiedene Quellen hinweg

Während es beim Ranking von Google um Seiten geht, dreht sich bei der Sichtbarkeit von LLM alles um Muster.

Was SEOs tun müssen:

• veraltete Informationen entfernen

• Widersprüchliche Fakten beseitigen

• Verstärkung derselben Narrative auf mehreren Seiten

• Konsistenz der Autoren

Bei AIO geht es im Wesentlichen darum, den Modellen während des Trainings und der Abfrage zuverlässige Signale zu liefern.

3. Backlinks: Nach wie vor wichtig, aber anders genutzt

Traditionelle Suche:

Backlinks = Autorität, Vertrauen und Ranking-Power.

LLM-Suche:

Backlinks = Verstärkung des faktischen Konsenses.

Modelle suchen nach:

• wiederkehrende Muster über vertrauenswürdige Domänen hinweg

• Bestätigungsfehler in Bezug auf Faktencluster

• semantische Signale rund um Ihre Marke

Hochwertige, themenbezogene Backlinks stärken Ihre Darstellung im Einbettungsraum, wodurch Modelle Sie eher zitieren.

Der Backlink Checker und der Backlink Monitor von Ranktracker sind wichtige Tools für die Sichtbarkeit von LLM, nicht nur für SEO.

4. Inhaltsstruktur: Ranking vs. Interpretierbarkeit

Traditionelle Suche:

Die Struktur verbessert das Ranking.

LLM-Suche:

Struktur verbessert das Verständnis.

LLMs bevorzugen:

• Q&A-Formate

• kurze sachliche Zusammenfassungen

• klare Definitionen

• Aufzählungslisten

• Schema-Markup

• Eindeutige Sprache

Traditionelles SEO belohnt Lesbarkeit. LLM-SEO belohnt maschinelle Parsbarkeit.

Der KI-Artikelschreiber von Ranktracker erzeugt sofort einsatzbereite, AIO-konforme Strukturen – sachliche Zusammenfassungen, übersichtliche Abschnitte und gut organisierte Kontexte.

5. Aktualität vs. Neuheit Verständnis

Traditionelle Suche:

Aktualitätssignale beeinflussen das Ranking.

LLM-Suche:

Aktualität beeinflusst die Suche und die Argumentation, nicht das Ranking.

RAG-Systeme wie Perplexity rufen die neuesten Seiten ab – aber wenn Ihr Inhalt nicht klar und sachlich ist, wird er nicht verwendet.

Was SEOs tun müssen:

• Daten aktualisieren

• Statistiken aktuell halten

• Inhalte regelmäßig aktualisieren

• Versionskonsistenz aufrechterhalten

6. Zitate vs. Rankings

Traditionelle Suche:

Google zeigt Links als gerankte Ergebnisse an.

LLM-Suche:

LLMs wählen eine Handvoll Quellen aus, die sie zitieren.

Das ist der neue Wettbewerb.

Zitiert zu werden ist wertvoller als das Ranking – denn Zitate beeinflussen:

• Markensichtbarkeit

• Wahrgenommene Fachkompetenz

• Entdeckung am Anfang des Trichters

• Vertrauen in generierte Antworten

Zitate sind die neue „Position Null”.

7. Verhaltenssignale vs. Verstärkungssignale

Traditionelle Suche:

Das Nutzerverhalten (Klickrate, Verweildauer) beeinflusst das Ranking.

LLM-Suche:

Modelle verwenden:

• Verstärkendes Lernen

• Feinabstimmung

• Muster der Befolgung von Anweisungen

Verhaltensdaten beeinflussen die Suchsysteme, nicht die Modelllogik.

Das bedeutet:

LLMs belohnen keine Clickbaits – sie belohnen Klarheit.

8. Was Sichtbarkeit auslöst

Traditionelle Suche:

Optimierte Seite → Keyword-Übereinstimmung → Hoher Rang → Klicks

LLM-Suche:

Klarheit der Entität → Faktischer Konsens → Starke Signale → Zitierung in der generierten Antwort

Sie belohnen Verständnis, nicht „Ranking-Faktoren”.

Wie sich SEOs anpassen müssen: Die neue Dual-Stack-Strategie

Sie optimieren jetzt für zwei verschiedene Algorithmen:

1. Traditionelle Suche

→ Ranking bei Google und Bing → Traffic aus organischen Listings

2. LLM-Ökosystem

→ Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten → Einbindung der Marke in ChatGPT-/Perplexity-/Gemini-Zusammenfassungen

Dies erfordert eine „Dual-Stack-SEO-Strategie”.

So sieht diese aus.

Das Dual-Stack-SEO-Framework (2025 und darüber hinaus)

Stack Nr. 1 – Traditionelles SEO

• Keyword-Recherche

• thematische Cluster

• Backlinks

• Technische SEO

• On-Page-SEO

• Crawlbarkeit

• interne Verlinkung

• Seitengeschwindigkeit

• UX

Alles Wesentliche.

Die gesamte Suite von Ranktracker (Rank Tracker, Keyword Finder, Web Audit, Backlink Checker) wurde für diese Ebene entwickelt.

Stack Nr. 2 – KI-Optimierung (AIO/GEO)

Diese Ebene umfasst:

Maschinenlesbarkeit

• Schema

• Zusammenfassungen

• Q&A-Formatierung

• klare Definitionen

Konsistenz der Entitäten

• Stabile Markennamen

• strukturierte Autorenprofile

• konsistente Produktbezeichnungen

Faktische Integrität

• überprüfbare Angaben

• aktuelle Statistiken

• Seitenübergreifende Konsistenz

Semantische Autorität

• dichte thematische Cluster

• kanonische Erklärungen

• wiederholte, verstärkte Erzählungen

Diese Ebene bestimmt, ob LLMs:

✔️ Ihre Marke zitieren

✔️ Ihre Inhalte verwenden

✔️ Sie in synthetisierte Antworten einbeziehen

Stellen Sie sich das so vor:

SEO sorgt dafür, dass Sie indexiert werden. AIO sorgt dafür, dass Sie referenziert werden.

Beides ist wichtig – aber aus unterschiedlichen Gründen.

Was SEOs derzeit priorisieren müssen

• ✔️ Entitäten stärken

Ihre Marke muss in KI-Systemen eindeutig sein.

• ✔️ Veröffentlichen Sie klare, sachliche Inhalte

LLMs belohnen Interpretierbarkeit.

• ✔️ Erweitern Sie thematische Cluster

Tiefe = Autorität.

• ✔️ Strukturierte Daten verwenden

Schema hilft LLMs dabei, Bedeutungen zu extrahieren.

• ✔️ Veraltete und widersprüchliche Inhalte korrigieren

Widersprüche führen zu Halluzinationen.

• ✔️ Aufbau autoritativer Backlinks

Autoritätscluster prägen das Verständnis von LLMs.

• ✔️ Überwachen Sie die Volatilität der KI-Suche

Verwenden Sie den SERP Checker und Rank Tracker von Ranktracker, um Verschiebungen zu beobachten, die durch LLM-gesteuerte Algorithmusänderungen verursacht werden.

Die Zukunft: KI wird zur Standard-Entdeckungsebene

Verbraucher fragen zunehmend:

„Was sagt die KI?“ 

– und nicht mehr „Was listet Google?“

Dies ist eine dauerhafte Veränderung.

Traditionelles SEO wird nicht verschwinden – aber es wird nicht mehr der primäre Zugang zu Informationen sein. Es wird Teil eines größeren Ökosystems, in dem AIO, GEO, Entity-Optimierung und LLM-Sichtbarkeit darüber entscheiden, ob Ihre Marke in Erinnerung bleibt, erwähnt und weiterempfohlen wird.

SEO-Experten, die sich frühzeitig anpassen, werden dominieren. Diejenigen, die sich allein an keywordgesteuerte SEO klammern, werden mit den alten Ranking-Systemen verschwinden.

Denn im Zeitalter der generativen Suche gilt:

Autorität = von KI zitiert werden. Sichtbarkeit = in Antworten enthalten sein. Erfolg = vom Modell verstanden werden.

Die besten SEOs kämpfen nicht gegen den Wandel – sie bereiten sich darauf vor.