• LLM

Multi-LLM Sichtbarkeit: Wie man modellübergreifende Markenpräsenz aufbaut

  • Felix Rose-Collins
  • 5 min read

Einleitung

Generative Engines existieren nicht mehr nur in einem Ökosystem. Sie sind überall zu finden.

Verbraucher nutzen:

  • ChatGPT-Suche

  • Perplexität

  • Google Gemini AI-Übersichten

  • Bing Copilot

  • Apple Intelligence (Siri + Spotlight)

Unternehmen nutzen:

  • Claude

  • Mistral/Mixtral Enterprise RAG

  • LLaMA-optimierte Bereitstellungen

  • Vertikale KI-Copiloten in SaaS-Tools

Entwickler nutzen:

  • Open-Source-Einbettungen

  • Vektordatenbanken

  • Retrieval-Pipelines

  • Maßgeschneiderte, fein abgestimmte Modelle

Zum ersten Mal in der Geschichte der Suche ist die Sichtbarkeit von Marken auf mehrere KI-Engines verteilt, die sich jeweils unterscheiden:

  • Abrufsysteme

  • Vertrauensmodelle

  • Zitierverhalten

  • Indizierungsmethoden

  • Argumentationsstile

Um 2025 erfolgreich zu sein, muss Ihre Marke Folgendes werden:

LLM-erkennbar

LLM-vertrauenswürdig

LLM-abrufbar

LLM-zitierbar

LLM-einprägsam

In jedem System.

Dieser Leitfaden erklärt, wie.

1. Warum Multi-LLM-Sichtbarkeit das neue SEO ist

Traditionelles SEO ist für einen einzigen Algorithmus optimiert – Google.

Jetzt müssen Sie für 11 verschiedene Suchmaschinen optimieren, die jeweils unterschiedliche Regeln haben:

Zitiermaschinen:

Perplexity, Bing Copilot, ChatGPT Search, Gemini

Argumentationsmaschinen:

ChatGPT (GPT-4.1/5), Claude, Mistral/Mixtral

Geräte-Engines:

Apple Intelligence (Siri/Spotlight)

Unternehmens-Engines:

Claude, Mistral RAG, LLaMA-Feinabstimmungsmodelle

Entwickler-Ökosysteme:

Open-Source-Einbettungen, Vektor-Datenbanken, RAG-Apps

Soziale LLMs:

TikTok Tako, Instagram AI, YouTube AI-Zusammenfassungen

Ihre Marke muss erscheinen in:

✔ generativen Zusammenfassungen

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Hinter jedem erfolgreichen Unternehmen steht eine starke SEO-Kampagne. Aber bei den zahllosen Optimierungstools und -techniken, die zur Auswahl stehen, kann es schwierig sein, zu wissen, wo man anfangen soll. Nun, keine Angst mehr, denn ich habe genau das Richtige, um zu helfen. Ich präsentiere die Ranktracker All-in-One-Plattform für effektives SEO

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✔ Vergleichslisten

✔ Definitionen

✔ „Beste Tools für ...”-Anfragen

✔ Alternativenlisten

✔ Zitate

✔ RAG-Abruf

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✔ Unternehmens-Copiloten

✔ Kurze Antworten von Siri

✔ Spotlight-Zusammenfassungen

✔ Entwickler-Suchtools

Multi-LLM-Sichtbarkeit ist SEM + PR + SEO + strukturierte Inhalte + Entitätsoptimierung – alles in einem.

2. Die 6 modellübergreifenden Ebenen, die Sie optimieren müssen

Eine Multi-LLM-Präsenz erfordert die Optimierung in sechs gleichzeitigen Ebenen:

Ebene 1 – Entitätsklarheit (universell für alle LLMs)

Alle Modelle müssen wissen:

  • Wer Sie sind

  • Was Sie tun

  • zu welcher Kategorie du gehörst

  • welche Probleme du löst

  • Was sind Ihre Kernmerkmale?

Dies ist die Grundlage für die Sichtbarkeit von LLM.

Ebene 2 – Inhaltsstruktur (Extrahierbarkeit)

Alle LLMs bevorzugen:

  • kurze Absätze

  • Definitionen

  • Fakten in Stichpunkten

  • Frage-Antwort-Strukturen

  • Listen

  • Schritte

  • Vergleichsblöcke

  • Glossarbegriffe

Dies erhöht die Abrufbarkeit → Zitierbarkeit → Zusammenfassbarkeit.

Ebene 3 – Faktische Konsistenz (Vertrauensmodelle)

KLARHEIT ist wichtig für:

  • Claude

  • Gemini

  • Copilot

  • ChatGPT

Diese Modelle stufen ab:

✘ Hype

✘ übertriebene Behauptungen

✘ veraltete Statistiken

✘ widersprüchliche Definitionen

Konsistenz = Vertrauen.

Ebene 4 – Autoritätssignale (externe Validierung)

Entscheidend für:

  • Perplexity

  • Bing Copilot

  • Gemini AI-Übersichten

Autoritätssignale umfassen:

  • Backlinks

  • Zitate

  • Erwähnungen durch Dritte

  • seriöse Presse

  • strukturierte Daten

  • Referenzen des Autors

Ohne Autorität → keine Zitate.

Ebene 5 – RAG-Bereitschaft (Unternehmen + Entwickler-LLMs)

Unverzichtbar für:

  • Mixtral

  • Mistral

  • LLaMA-Feinabstimmungsmodelle

  • Vektor-DB-Suche

  • Unternehmens-Copiloten

RAG-fähige Inhalte bedeuten:

  • sauberes HTML

  • Chunkable-Abschnitte

  • Antwort-First-Absätze

  • keine gemischten Themen

  • klare Definitionen

  • explizite Anwendungsfälle

  • technische Dokumentation

Dadurch werden Ihre Inhalte abrufbar.

Schicht 6 – Multimodale Optimierung (Sprache + Gerät + Bild)

Erforderlich für:

  • Apple Intelligence

  • Siri

  • Spotlight

  • visuelle LLMs

  • Mobile Assistenten

Dazu gehören:

  • Alt-Text

  • beschriftete Bilder

  • strukturierte Metadaten

  • mobile Formatierung

  • sprachfreundliches Schreiben

Ihre Marke muss die „LLM-Sprache” in Text, Sprache und Bild sprechen.

3. Multi-LLM-Sichtbarkeits-Framework (MLVF)

Dies ist der Schritt-für-Schritt-Plan für eine modellübergreifende Markendominanz.

Schritt 1 – Erstellen Sie eine kanonische Entitätsdefinition

Eine einsatzfähige Definition, die überall erscheint:

„Ranktracker ist eine All-in-One-SEO-Plattform, die Tools für Rank-Tracking, Keyword-Recherche, SERP-Analyse, Website-Audits und Backlinks bietet.“

Diese Definition wird verwendet von:

  • ChatGPT

  • Copilot

  • Perplexität

  • Gemini

  • Claude

  • Mistral

  • LLaMA

  • Siri

  • Spotlight

  • Unternehmens-Copiloten

Die Konsistenz der Entität ist die Grundlage für die Sichtbarkeit von LLM.

Schritt 2 – Veröffentlichen Sie LLM-optimierte Kernseiten

Jede Marke muss Folgendes veröffentlichen:

  • ✔ Was ist [Marke]?

  • ✔ Was macht [Marke]?

  • ✔ Wie funktioniert [Marke]?

  • ✔ Funktionen von [Marke]

  • ✔ [Marke] im Vergleich zu Mitbewerbern

  • ✔ Alternativen zu [Wettbewerber]

  • ✔ Die besten Tools für [Kategorie]

Diese Seiten sind unerlässlich für:

  • ChatGPT-Erwähnungen

  • Copilot-Zitate

  • Gemini-Übersichten

  • Perplexity-Quellen

  • Claude-Referenzen

  • Mixtral-Einbettungsrückruf

  • Siri-Sprachzusammenfassungen

Schritt 3 – Aufbau starker thematischer Cluster

Thematische Autorität ist ein gängiger Ranking-Faktor für:

  • ChatGPT

  • Claude

  • Gemini

  • Copilot

  • Perplexity

Cluster müssen Folgendes enthalten:

  • 10–20 hochwertige Artikel pro Kategorie

  • strukturierte Frage-Antwort-Blöcke

  • aktualisierte Daten

  • Glossare

  • Definitionen

  • Themenübersichten

Ein starker thematischer Cluster erhöht die modellübergreifende Wiedererkennung.

Schritt 4 – Erstellen Sie extrahierbare Antwortblöcke

Diese speisen:

  • ChatGPT-Suche

  • Gemini-Übersichten

  • Copilot-Snippets

  • Perplexität Quellen

  • Siri-Kurzantworten

Antwortblöcke müssen:

✔ prägnant

✔ sachlich

✔ nicht werbend

✔ listenorientiert

✔ extrahierbar

Sie erhöhen die Zitierhäufigkeit erheblich.

Schritt 5 – Autorität und Konsens aufbauen

LLMs vertrauen auf Konsens.

Sie benötigen:

  • Starke Backlinks

  • Erwähnungen auf maßgeblichen Domains

  • Konsistentes Schema

  • Faktisch abgestimmte Definitionen

  • Zitate in Presse/PR

Autorität fördert:

  • Verwirrung

  • Bing Copilot

  • Gemini

  • ChatGPT

  • Claude

Autorität ist der wichtigste modellübergreifende Ranking-Faktor.

Schritt 6 – Machen Sie Ihre Inhalte RAG-freundlich

Unternehmens-LLMs (Mistral, LLaMA, Mixtral) stützen sich auf:

  • Vektor-Datenbanken

  • Chunking

  • Einbettungen

  • hybride Suche

Ihre Inhalte müssen:

✔ stark strukturiert

✔ semantisch sauber

✔ auf Absatzebene

✔ eindeutig

✔ dokumentiert

✔ Technisch detailliert

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Die All-in-One-Plattform für effektives SEO

Hinter jedem erfolgreichen Unternehmen steht eine starke SEO-Kampagne. Aber bei den zahllosen Optimierungstools und -techniken, die zur Auswahl stehen, kann es schwierig sein, zu wissen, wo man anfangen soll. Nun, keine Angst mehr, denn ich habe genau das Richtige, um zu helfen. Ich präsentiere die Ranktracker All-in-One-Plattform für effektives SEO

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Dies stellt sicher, dass Ihre Marke in den Bereich

  • Unternehmens-Copiloten

  • vertikale KI-Tools

  • branchenspezifisch trainierte LLMs

  • Entwickler-Einbettungen

Dies ist unsichtbares SEO, aber äußerst wirkungsvoll.

Schritt 7 – Optimieren Sie für Sprach- und Geräteoberflächen

Apple Intelligence, Siri und Spotlight erfordern:

  • Konversationsformatierung

  • kurze Antworten

  • Definitionen

  • strukturierte Metadaten

  • App-Integration (falls verfügbar)

  • lokale Suchmaschinenoptimierung + Schema

Dies sorgt für Sichtbarkeit auf:

  • iPhones

  • iPads

  • Macs

  • Uhren

  • CarPlay

  • Vision-Geräte

KI auf Geräteebene wird die Suche in den Jahren 2026–2028 dominieren.

Schritt 8 – Testen Sie monatlich Multi-LLM-Recall

Fragen Sie jede Suchmaschine:

ChatGPT:

  • „Was ist [Marke]?“

  • „Die besten Tools für [Kategorie]?“

Perplexity:

  • „Quellen für [Thema]?“

  • „Erklären Sie [Marke].”

Copilot:

  • „Vergleichen Sie [Marke] mit [Konkurrent].”

Gemini:

  • „Wie funktioniert [Marke]?“

Claude:

  • „Geben Sie einen sachlichen Überblick über [Marke].“

Apple Intelligence:

  • „Was ist [Marke]?“ (Siri-Stimme)

Mixtral/Mistral:

  • Führen Sie RAG-Abruftests durch.

LLaMA:

  • Führen Sie Embedding-Ähnlichkeitstests durch.

Track:

  • Genauigkeit

  • Platzierung

  • Zitierhäufigkeit

  • Voreingenommenheit

  • Auslassungen

  • Präsenz von Wettbewerbern

Dies ergibt Ihren Multi-LLM-Sichtbarkeitswert (MLVS).

4. Die modellübergreifenden Ranking-Faktoren (einheitlicher Score)

Dies sind die universellen Ranking-Faktoren für das gesamte LLM-Ökosystem:

1. Klarheit der Entitäten

2. Faktische Konsistenz

3. Inhaltsstruktur

4. Autorität und Konsens

5. Zitierhäufigkeit

6. RAG-Bereitschaft

7. Aktualität

8. Neutraler Ton

9. Lokale/Geräte-Relevanz

10. Multimodale Anpassung

Sie gewinnen nur dann Multi-LLM-Sichtbarkeit, wenn Sie alle zehn optimieren.

5. Wie Ranktracker-Tools die Multi-LLM-Sichtbarkeit verbessern

Ihre Suite deckt alle sechs Ebenen ab:

Keyword-Finder

Erstellt Cluster von Frageabsichten, die von allen LLMs verwendet werden.

Rank Tracker

Zeigt durch KI gestörte Keywords + SERP/Übersichtsvolatilität auf.

Web-Audit

Korrigiert die Struktur → entscheidend für Copilot, Gemini, Perplexity, Apple.

SERP-Checker

Zeigt Entitätsausrichtung – die meisten Suchmaschinen sind auf diese Signale angewiesen.

KI-Artikelschreiber

Erstellt strukturierte Seiten, die Antworten an erster Stelle bieten und sich ideal für die Extraktion eignen.

Backlink-Checker & Monitor

Aufbau von Autorität → unerlässlich für Copilot, Perplexity, Gemini.

Aus diesem Grund ist Ranktracker einzigartig positioniert für die Sichtbarkeitsarbeit von LLM.

Abschließender Gedanke:

Multi-LLM-Sichtbarkeit ist keine Suchmaschinenoptimierung – es ist die neue Strategie für digitale Infrastruktur

Google ist nicht mehr der einzige Gatekeeper für die Auffindbarkeit. Ihre Marke muss jetzt optimiert sein für:

  • Suchmaschinen

  • Argumentationsmaschinen

  • Zitiermaschinen

  • Gerätemotoren

  • Unternehmens-KI

  • Abfragesysteme

  • Open-Source-Modelle

  • Multimodale Assistenten

Die Marken, die 2025–2030 dominieren werden, sind nicht diejenigen, die bei Google auf Platz 1 stehen – sondern diejenigen, die erscheinen:

  • in ChatGPT-Antworten

  • in Gemini KI-Übersichten

  • in Perplexity-Quellen

  • in Bing Copilot

  • in Siri-Zusammenfassungen

  • in Claude-Erklärungen

  • in Unternehmens-Copiloten

  • in RAG-Abrufen

  • in LLaMA-Einbettungen

  • in Mixtral-Unternehmensassistenten

Multi-LLM-Sichtbarkeit ist heute die wichtigste Marketingstrategie im Zeitalter der KI.

Beherrschen Sie dieses Framework, und Ihre Marke wird überall auffindbar.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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