Personalisierte Suche und LLMs: Was es für Vermarkter bedeutet

Einleitung

Die Suche ist nicht mehr universell.

Jeder Nutzer sieht nun ein anderes Internet, das geprägt ist von:

✔ seinen Präferenzen

✔ seinem Verhalten

✔ seinen früheren Suchanfragen

✔ seinen Geräten

✔ seinen Standorten

✔ ihre Absichtsgeschichte

✔ ihre Kontoprofile

✔ ihre Muster beim Konsum von Inhalten

Und jetzt – mehr denn je – durch große Sprachmodelle (LLMs), die als personalisierte KI-Suchbegleiter fungieren.

ChatGPT Search. Google Gemini. Perplexity Pro. Bing Copilot Personalized Mode. Apple Intelligence. Claudes kontextuelles Gedächtnis.

Die Suche hat sich von „Einheitsalgorithmen” zu adaptiven, dialogorientierten, benutzerorientierten Systemen gewandelt.

Für Vermarkter ist dies eine grundlegende Veränderung.

Personalisierung ist kein Zusatz mehr – sie ist die Grundlage der Suche.

Dieser Artikel erklärt, wie LLM-gestützte Personalisierung funktioniert, warum sie wichtig ist und was Marketer tun müssen, um in einer Zeit, in der jeder Nutzer eine andere Antwort sieht, sichtbar zu bleiben.

1. Was ist personalisierte Suche im Zeitalter von LLMs?

Traditionelle personalisierte Suche bedeutete:

✔ Geolokalisierung

✔ Browserverlauf

✔ Gerät

✔ Spracheinstellung

✔ frühere Klicks

✔ Inhaltskonsum

Die LLM-gestützte Personalisierung geht weit darüber hinaus. Sie umfasst:

• ✔ Erinnerung an Nutzerpräferenzen

• ✔ Individualisierter Tonfall + Erklärungsstile

• ✔ Gespeicherte Suchanfragen + Thread-Kontext

• ✔ abgeleitete Persona

• ✔ Wissensstand

• ✔ Vertrautheit mit dem Fachgebiet

• ✔ Produktvorlieben

• ✔ Markenaffinität

• ✔ Gesprächsverlauf

• ✔ Integrierte Schlussfolgerungen aus Benutzerdaten

Anstelle von „Rankings“ liefern LLMs personalisierte Antworten.

Zwei Personen, die dieselbe Frage stellen, erhalten nun völlig unterschiedliche:

✔ Antworten

✔ Empfehlungen

✔ Produktvorschläge

✔ Markennennungen

Dies bricht mit dem alten Modell der Suchmaschinenoptimierung (SEO) – eröffnet jedoch neue Möglichkeiten für Marken, die verstehen, wie sie in den personalisierten Ökosystemen von LLMs agieren müssen.

2. Wie LLMs die Suche personalisieren: Die technische Aufschlüsselung

LLMs personalisieren die Suche durch vier Mechanismen.

1. Kontextbezogene Personalisierung

LLMs basieren ihre Antworten auf der aktuellen Konversation:

✔ Formulierung der Suchanfrage

✔ Folgefragen

✔ geäußerte Präferenzen

✔ angegebene Ziele

Das ist Echtzeit-Personalisierung.

2. Speicherbasierte Personalisierung

Modelle wie ChatGPT (Memory On) oder Claude verwenden:

✔ vergangene Unterhaltungen

✔ Benutzereigenschaften

✔ gespeicherte Präferenzen

✔ Vertrautheit mit Themen

Das bedeutet, dass Ihre Marke möglicherweise ausgeschlossen wird, wenn sie dem Modell des Benutzers nicht bekannt ist.

3. Verhaltensbasierte Personalisierung

LLMs integrieren:

✔ Klickverhalten der Nutzer

✔ Gefällt mir/Gefällt mir nicht-Antworten

✔ versteckte Feedback-Signale

✔ frühere Produktrecherchen

Dies beeinflusst, welche Marken in zukünftigen Antworten erscheinen.

4. Personalisierung der Abfrage

Einige LLMs beziehen sich auf:

✔ personalisierten Newsfeeds

✔ gespeicherten Quellen

✔ mit Lesezeichen versehenen Inhalten

✔ abonnierten Autoren

Wenn Ihre Marke nicht Teil des Ökosystems des Nutzers ist, werden Sie möglicherweise gar nicht wahrgenommen.

3. Was Marketer verstehen müssen: Die Suche wird zu einer „Empfehlungsebene”

In der Vergangenheit funktionierten Suchmaschinen nach dem Prinzip Indexieren → Bewerten → Abgleichen → Ausliefern.

Die LLM-Suche verhält sich eher wie folgt:

Kontext → Schlussfolgerung → Personalisierung → Synthese → Empfehlung

Das bedeutet:

✔ „Ranking“ verliert an Bedeutung

✔ „Die beste Antwort zu sein” ist wichtiger

✔ „Markennarrativ” beeinflusst die Ergebnisse

✔ „Vertrauen in die Entität“ bestimmt die Sichtbarkeit

✔ „Zitierwahrscheinlichkeit“ ist der neue KPI

LLMs verhalten sich wie Hybridsysteme:

Google-Suche ↔ Netflix-Empfehlungssystem ↔ Personalisierter Assistent

Sie optimieren nicht mehr für Rankings – Sie optimieren für die Auswahl.

4. Wichtige Wege, wie die personalisierte LLM-Suche das Marketing für immer verändert

Es gibt neun wesentliche Auswirkungen.

1. SEO wird benutzerspezifisch statt universell

Ihre Sichtbarkeit hängt ab von:

✔ dem Nutzer

✔ dessen Verlauf

✔ seinen Präferenzen

✔ seinen bisherigen Klicks

✔ seinem Kenntnisstand

Das universelle Ranking verliert an Bedeutung.

2. Der „First-Brand-Vorteil” ist real

Wenn ein Nutzer früh in seiner Customer Journey mit einer Konkurrenzmarke interagiert, werden LLMs:

✔ bevorzugen

✔ empfehlen

✔ häufiger zitieren

Die Markentreue wird algorithmisch verstärkt.

3. Inhalte müssen an den Wissensstand angepasst werden

LLMs passen Erklärungen an basierend auf:

✔ Anfängerniveau

✔ Mittelstufe

✔ Experten

Ihre Inhalte müssen allen drei Niveaus gerecht werden.

4. E-E-A-T ist wichtiger, da Personalisierung vertrauenswürdige Instanzen begünstigt

KI-Modelle bevorzugen:

✔ konsistente Marken

✔ verifizierte Unternehmen

✔ strukturiertes Wissen

✔ maßgebliche Inhalte

✔ starken Konsens bei Verknüpfungen

Personalisierung vervielfacht den Vorteil vertrauenswürdiger Marken.

5. Die Produktsuche wird „assistentenorientiert”

LLMs funktionieren wie ein Einkaufsberater.

Fragen wie:

„Welches ist das beste SEO-Tool für Anfänger?” „Was ist die günstigste Alternative zu X?” „Welche Plattform bietet den besten Backlink-Checker?”

liefern nun personalisierte Produktempfehlungen statt SERP-Listen.

Dies verändert alles für SaaS, E-Commerce und B2B.

6. Die lokale Suche wird hyper-personalisiert

Standort + Präferenzen + historisches Verhalten = einzigartige Antworten.

„Der beste Zahnarzt in meiner Nähe“ „Wo soll ich heute Abend essen gehen?“ „Welcher Handwerker in meiner Nähe ist am vertrauenswürdigsten?“

LLMs personalisieren:

✔ Geschäftsempfehlungen

✔ Dienstleistungsvergleiche

✔ Wegbeschreibungen

✔ Preisvorstellungen

✔ Qualitätsbewertungen

Lokale Suchmaschinenoptimierung wird sich verändern.

7. Die Markenidentität muss maschinell erkennbar sein

Personalisierung erfordert, dass die KI Ihre Marke versteht.

Ist dies nicht der Fall, werden Sie in personalisierten Antworten nicht angezeigt.

8. Die Suche wird sich von „Schlüsselwörtern” zu „Zielen” verlagern

LLMs optimieren Antworten basierend auf:

✔ Nutzerplänen

✔ Absichten

✔ Aufgaben

✔ Ergebnisse

✔ persönlichen Einschränkungen

Beispiel:

Anstelle von „bestes CRM-Tool” könnten Nutzer fragen:

„Helfen Sie mir, ein CRM für ein kleines Fitnessstudio mit begrenztem Budget einzurichten.”

Das Ranking spielt keine Rolle mehr – wichtig ist nur noch, die am besten passende Empfehlung zu geben.

9. Die Phasen des Trichters brechen zusammen

Bewusstsein → Überlegung → Konversion finden innerhalb der KI-Konversation statt.

Marketer verlieren die Kontrolle, wenn sie diese Konversationsphasen nicht optimieren.

5. Wie man für personalisierte LLM-Suche optimiert

Hier gewinnen Marketer an Einfluss.

Um bei der personalisierten KI-gesteuerten Suche erfolgreich zu sein, müssen Sie die Auffindbarkeit, Relevanz und Empfehlungsgenauigkeit von LLM optimieren.

Hier ist der Entwurf.

1. Stärken Sie Ihre Entitätsidentität

Verwendung:

✔ Organisationsschema

✔ Softwareanwendungsschema (bei SaaS)

✔ FAQ-Schema

✔ Einheitliche Namenskonventionen

✔ Wikidata-Eintrag

✔ Starke Backlinks

LLMs können nicht personalisieren, was sie nicht identifizieren können.

2. Erstellen Sie mehrstufige Inhalte (Anfänger → Experte)

LLMs personalisieren Antworten basierend auf dem Wissensstand:

✔ Anfänger

✔ Fortgeschrittene

✔ Experte

Sie benötigen Inhalte für alle drei Stufen.

3. Erstellen Sie szenariobasierte und zielorientierte Inhaltsformate

Erstellen Sie Seiten für:

✔ „Die besten Tools für Freiberufler”

✔ „erschwingliche Lösungen für Start-ups”

✔ „Unternehmensgerechte Alternativen zu X”

✔ „Tools für Agenturen, die White-Label-Berichte benötigen”

LLMs empfehlen gerne lösungsorientierte Seiten.

4. Stellen Sie klare, strukturierte Vergleichsdaten bereit

Da LLMs personalisierte Empfehlungen generieren, müssen Sie ihnen Folgendes zur Verfügung stellen:

✔ Vergleichstabellen

✔ Vor- und Nachteile

✔ Preise

✔ Funktionen

✔ Anwendungsfälle

✔ Alternativen

LLMs erfassen, synthetisieren und empfehlen auf der Grundlage strukturierter Klarheit.

5. Verbessern Sie die Markenerinnerung innerhalb von LLMs

Nutzen Sie den Markenverstärkungs-Stack:

✔ Einheitlichkeit der Entitäten

✔ Schema

✔ Zitate

✔ Backlinks

✔ interne Verlinkung

✔ Semantische Cluster

✔ FAQ-Seiten

✔ Marken-Seiten „Was wir tun“

LLMs zitieren die Marken, die sie am besten verstehen.

6. Erstellen Sie „assistentenfreundliche“ Inhalte

Seiten sollten Folgendes enthalten:

✔ kurze Definitionen

✔ Zusammenfassungen mit Antworten an erster Stelle

✔ Q&A-Abschnitte

✔ Schritt-für-Schritt-Anleitungen

✔ strukturierte Daten

✔ Klarheit der Darstellung

Dadurch kann Ihre Marke von LLMs während personalisierter Gespräche leichter abgerufen werden.

7. Erfassen Sie bestimmte Personas

Erstellen Sie Inhalte, die auf folgende Zielgruppen zugeschnitten sind:

✔ Anfänger

✔ Experten

✔ B2B

✔ Unternehmen

✔ Kreative

✔ Freiberufler

LLMs personalisieren nach Persona → geben Sie ihnen personaspezifische Inhalte zum Zitieren.

6. Die Rolle von Ranktracker bei der personalisierten LLM-Suche

Ranktracker wird in drei Bereichen unverzichtbar:

1. Keyword Finder → identifiziert Absichten, die eine Personalisierung auslösen

Suchen Sie nach:

✔ Long-Tail

✔ Konversation

✔ fragenbasiert

✔ zielbasierte Suchanfragen

Dies sind Hotspots für die Personalisierung.

2. SERP Checker → zeigt den Wettbewerb auf Entitätsebene

Personalisierung nutzt in hohem Maße Entitätsgraphen. SERP Checker zeigt, wo Ihre Entität steht.

3. Web Audit → stellt die Maschinenlesbarkeit für personalisierte Antworten sicher

Strukturierte Daten Inhaltsstruktur LLM-Lesbarkeit Interne Verlinkung Konsistenz

Alles muss fehlerfrei sein.

4. Backlink Checker + Monitor → baut Autoritätssignale auf

Personalisierung begünstigt vertrauenswürdige Marken. Backlinks stärken das Vertrauen.

5. KI-Artikelschreiber → effiziente Erstellung mehrstufiger Inhalte

Anfänger → Fortgeschrittene → Experten Szenario-Inhalte Vergleiche LLM-freundliche Antwortblöcke

Abschließender Gedanke:

Die personalisierte Suche ist die größte Veränderung seit dem Aufkommen der Mobilgeräte – und LLMs treiben sie voran

Zum ersten Mal in der Geschichte:

Zwei Personen, die nach derselben Sache suchen, erhalten unterschiedliche Antworten von derselben Suchmaschine, basierend auf ihren persönlichen Profilen, Präferenzen und Historien.

Das bedeutet:

✔ SEO wird auf Benutzerebene statt universell

✔ Die Markenwahrnehmung wird durch KI vermittelt

✔ Empfehlungen ersetzen Rankings

✔ Das Vertrauen in Unternehmen wird zu einem Wettbewerbsvorteil

✔ Inhalte müssen mehrere Personas bedienen

✔ Die Sichtbarkeit von LLM wird zum Kernstück des Marketings

Marketer müssen sich an eine Welt anpassen, in der Suchmaschinen keine Listen mehr liefern, sondern personalisierte Empfehlungen.

Marken, die die LLM-gesteuerte Personalisierung verstehen, werden die KI-Suche dominieren. Marken, die dies ignorieren, werden aus den benutzerspezifischen Erfahrungen vollständig verschwinden.

Die Zukunft von SEO ist persönlich. Optimieren Sie jetzt dafür.