Wird SEO zu GAIO & LLMO?

SEO wird sich definitiv verändern und es erfordert neues Denken sowie die Berücksichtigung von Generative AI Optimization (GAIO) und Large Language Model Optimierung (LLMO).

Suchmaschinenoptimierung (SEO) im klassischen Sinne behandelt die On- und Offpage- Optimierung von Webseiten. Die Zielsetzung lautet besser bei Google, Bing und Co.  gefunden zu werden, bestenfalls mit einem Money Keyword in der Top-10. Umso härter die Keywords am Markt umkämpft sind, umso schwieriger wird es eine Top-Position zu erreichen.

Googles Gemini, der zuvor Bard hieß und GPT, gehören zu den Large Language Models (LLMs). Seit über einem Jahr dominieren diese Begrifflichkeiten sämtliche Social-Media-Kanäle, die Schlagzeilen und das TV.

Die kostenlose Version von ChatGPT ist in Deutschland seit Anfang 2023 verfügbar. Das Interesse an KI steigt weiterhin, denn alleine der Begriff „ChatGPT“ verzeichnet in Deutschland 1,93 Millionen Suchanfragen pro Monat. In den USA sind es 12,6 Millionen und in Frankreich über 3,6 Millionen Anfragen monatlich.

Google plant auch in Deutschland eine Integration der generativen AI mit Search Generative Experience (SGE). Viele Webseitenbetreiber möchten innerhalb dieser neuen Google-Suche in den Ergebnissen auftauchen. Deshalb kommen neue SEO-Disziplinen mit ins Spiel, die sich GAIO und LLMO nennen.

Kann ich meine Webseite heute bereits für Google SGE vorbereiten?

Ja, in dem du dich stark mit der Thematik beschäftigst und bereits jetzt auf bestimmte Fragen der Suchenden, die passenden Antworten in geeigneter Form in deine Website integrierst.

Was ist Generative AI Optimization (GAIO)?

Generative AI Optimization bezeichnet die fortgeschrittene Technik, bei der generative Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) und ähnliche Algorithmen so verfeinert und angepasst werden, dass sie spezifische Aufgabenstellungen effizienter, genauer und mit höherer Qualität lösen. Im Kern geht es darum, die Leistungsfähigkeit generativer KI-Systeme zu maximieren, indem man ihre Architektur, Trainingsdaten und Hyperparameter feinjustiert, um die Generierung von Inhalten, Lösungen oder Designs zu optimieren.

Bei dieser Optimierung werden oft Techniken wie Transfer Learning, bei dem ein bereits vortrainiertes Modell auf eine neue, aber verwandte Aufgabe angewandt wird, und Fine-Tuning, die spezifische Anpassung eines Modells an eine bestimmte Aufgabe oder Datensatz, eingesetzt. Ziel ist es, die generative KI so zu gestalten, dass sie mit minimalem Input maximale Ergebnisse liefert, sei es in der Erstellung von Text, Bildern, Musik, Code oder anderen Formen von Inhalten.

Ein wesentlicher Aspekt der Generative AI Optimization ist auch das Experimentieren mit verschiedenen Modellarchitekturen und -größen, um das Gleichgewicht zwischen Rechenbedarf und Leistungsfähigkeit zu finden. So kann beispielsweise ein kleineres Modell für bestimmte Anwendungen schneller und kosteneffizienter sein, während größere Modelle komplexe Aufgaben mit höherer Genauigkeit bewältigen können.

Darüber hinaus spielen Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten eine entscheidende Rolle. Optimierung umfasst auch die sorgfältige Auswahl und Aufbereitung von Daten, um Verzerrungen zu minimieren und die Generalisierbarkeit des Modells zu verbessern. Das kontinuierliche Monitoring und die Bewertung der generierten Outputs sind ebenfalls zentral, um Feedbackschleifen zu etablieren, die zur weiteren Verfeinerung der Modelle beitragen.

Generative AI Optimization ist somit ein dynamischer und iterativer Prozess, der darauf abzielt, die Kreativität und Effizienz generativer KI-Systeme zu maximieren und sie für eine breite Palette von Anwendungen zugänglich und nutzbar zu machen.

Was bedeutet Large Language Model Optimierung (LLMO)?

Large Language Model Optimierung (LLMO) bedeutet für dich, dass du die Fähigkeiten von umfangreichen Sprachmodellen wie GPT oder BERT gezielt verbesserst und anpasst, um deine spezifischen Anforderungen und Ziele zu erfüllen. Diese Optimierung ermöglicht es dir, die Effizienz, Genauigkeit und Relevanz der von diesen Modellen generierten Antworten oder Inhalte zu steigern.

Im Zentrum der LLMO steht die Feinabstimmung. Du justierst das Modell so, dass es deinen Datensatz besser versteht und relevantere Ausgaben liefert. Dies kann beispielsweise bedeuten, dass du das Modell mit branchenspezifischen Daten trainierst, um es auf die Erstellung von Fachtexten zu spezialisieren, oder dass du es anpasst, um bestimmte Sprachstile oder Tonalitäten nachzuahmen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der LLMO ist die Datenqualität. Du stellst sicher, dass die Trainingsdaten hochwertig, vielfältig und repräsentativ sind, um Verzerrungen zu minimieren und die Generalisierbarkeit des Modells zu verbessern. Das bedeutet, dass du sorgfältig auswählst und möglicherweise sogar eigene Daten kuratierst, um das Training zu optimieren.

Zudem spielst du mit den Hyperparametern des Modells, um die bestmögliche Leistung zu erzielen. Dies umfasst die Anpassung von Variablen wie Lernrate, Batch-Größe und Anzahl der Trainingsepochen, um das Gleichgewicht zwischen Trainingszeit, Kosten und Modellleistung zu finden.

Du experimentierst auch mit verschiedenen Modellarchitekturen und -größen. Ein kleineres Modell könnte für bestimmte Anwendungen schneller und kosteneffizienter sein, während ein größeres Modell komplexe Aufgaben mit höherer Präzision bewältigen könnte.

Durch die LLMO erhöhst du nicht nur die Leistungsfähigkeit der Large Language Models für deine spezifischen Anwendungen, sondern eröffnest auch neue Möglichkeiten für innovative Anwendungen. Dies kann von der Automatisierung von Kundenservice-Anfragen über die Generierung von Inhalten bis hin zur Verbesserung von Such- und Empfehlungssystemen reichen.

Die Large Language Model Optimierung ermöglicht dir, die Grenzen dessen zu erweitern, was mit künstlicher Intelligenz in der Sprachverarbeitung möglich ist, und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die auf deine individuellen Bedürfnisse und Herausforderungen zugeschnitten sind.

Was ist der Unterschied im Anwendungsbereich zwischen GAIO und LLMO?

GAIO umfasst ein breites Spektrum an Optimierungsmaßnahmen für diverse generative KI-Modelle, die nicht nur auf Sprache beschränkt sind, sondern auch Bild-, Musik- und Codegenerierung einschließen können. LLMO hingegen fokussiert sich spezifisch auf die Feinabstimmung und Verbesserung großer Sprachmodelle, die auf die Generierung und das Verständnis natürlicher Sprache spezialisiert sind.

Wie differenzieren sich die Ziele von GAIO im Vergleich zu LLMO?

GAIO zielt darauf ab, die Effektivität und Anwendbarkeit generativer KI-Modelle über ein breites Spektrum von Inhalten und Aufgaben hinweg zu optimieren, um Kreativität und Output-Qualität zu maximieren. LLMO konzentriert sich speziell auf die Verbesserung der Performance von Sprachmodellen in Aspekten wie Sprachverständnis, Kontextualisierung und der Generierung kohärenter, relevanter Antworten.

Welche weiteren Unterschiede bestehen zwischen GAIO und LLMO?

Ein weiterer Unterschied liegt in der Komplexität und Spezifität der Optimierungsstrategien. GAIO kann eine Vielzahl von Ansätzen beinhalten, die von datengetriebenen Methoden bis hin zu architektonischen Anpassungen reichen, um die breite Palette von Anwendungen zu unterstützen. LLMO hingegen kann tiefer in spezifische Sprachmodelltechniken wie Transfer Learning, kontextuelle Feinabstimmung und die Anpassung an spezifische Sprachnuancen eintauchen, um die Sprachmodellleistung zu verbessern.

Was bedeutet GAIO für Marken?

Generative AI Optimization (GAIO) bedeutet für Marken eine transformative Chance, ihre digitalen Marketingstrategien zu revolutionieren und einen signifikanten Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Durch die Anwendung von GAIO können Marken:

1. Personalisierte Inhalte skalieren: GAIO ermöglicht es, hochgradig personalisierte Inhalte automatisiert und in großem Umfang zu erstellen. Marken können individuell zugeschnittene Kommunikationen über verschiedene Kanäle hinweg anbieten, was die Kundenerfahrung verbessert und die Kundenbindung erhöht.
2. Effizienz steigern: Automatisierte Content-Erstellung und -Optimierung reduzieren den Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich. Marken können schneller auf Markttrends reagieren und ihre Ressourcen effektiver einsetzen.
3. Innovative Kundenerlebnisse schaffen: GAIO eröffnet neue Möglichkeiten für kreative und interaktive Kundenerlebnisse. Beispielsweise können durch generative KI erstellte virtuelle Assistenten oder personalisierte Shopping-Erlebnisse die Kundenbindung und -zufriedenheit steigern.
4. SEO und Content-Strategie verbessern: Durch die Optimierung von Inhalten mit GAIO können Marken ihre Sichtbarkeit in Suchmaschinen erhöhen. Die Fähigkeit, schnell hochwertige und relevante Inhalte zu generieren, kann das Ranking verbessern und mehr Traffic generieren.
5. Datengetriebene Entscheidungsfindung: GAIO ermöglicht es Marken, aus einer Fülle von Daten zu lernen und ihre Strategien kontinuierlich zu verfeinern. Dies führt zu datengesteuerten Entscheidungen, die die Effektivität von Marketingkampagnen erhöhen.
6. Innovationsführerschaft: Durch die frühzeitige Adoption von GAIO können Marken sich als Innovatoren in ihrer Branche positionieren, was die Markenwahrnehmung verbessert und sie von Wettbewerbern abhebt.

GAIO bietet Marken die Möglichkeit, ihre Marketingeffizienz zu steigern, die Kundeninteraktion zu vertiefen und sich in einer zunehmend digitalisierten Welt durch Innovation und Relevanz auszuzeichnen.

Wie kann ich meine Website in Sachen SEO jetzt schon auf die Auffindbarkeit für Google SGE vorbereiten?

Um deine Website für die Auffindbarkeit durch Googles Search Generative Experience (SGE) zu optimieren, ist es entscheidend, die erweiterten Prinzipien von E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness) zu berücksichtigen:

1. Erlebnis (Experience): Zeige deutlich, dass du direkte, praktische Erfahrung mit dem Thema hast, über das du schreibst. Dies bedeutet, dass du deine persönlichen Erfahrungen, Fallstudien oder empirische Belege teilen solltest, um zu demonstrieren, dass deine Inhalte auf echten Erlebnissen basieren.
2. Expertise: Stelle sicher, dass deine Inhalte Fachwissen ausstrahlen. Dies kann durch detaillierte Erklärungen, die Nutzung von Fachterminologie (wo angebracht) und das Aufzeigen tiefergehender Einsichten in dein Fachgebiet erreicht werden.
3. Autorität: Baue Autorität auf, indem du deine Qualifikationen, Auszeichnungen oder Anerkennungen in deinem Bereich hervorhebst. Verweise auch auf hochwertige externe Quellen, um die Glaubwürdigkeit und Autorität deiner Inhalte weiter zu stärken.
4. Vertrauenswürdigkeit (Trustworthiness): Deine Website und deine Inhalte sollten Vertrauenswürdigkeit signalisieren, beispielsweise durch transparente Kontaktinformationen, klare Datenschutzrichtlinien, sichere Verbindungen (HTTPS) und positive Bewertungen oder Testimonials.

Durch die Integration dieser vier Säulen in deine SEO-Strategie und Content-Erstellung stärkst du nicht nur das Vertrauen in deine Marke und deine Website, sondern verbesserst auch die Chancen, von Google SGE und anderen fortschrittlichen Suchtechnologien erkannt und bevorzugt zu werden.

Backlinks werden durch Brand-Mentions ergänzt

Backlinks mit einer hohen Qualität werden nicht durch Brand-Mentions abgelöst.

Brand-Mentions, auch Markenerwähnungen genannt, sind Referenzen oder Nennungen einer Marke in verschiedenen Medienkanälen, ohne dass notwendigerweise ein direkter Link zur Markenwebsite vorhanden sein muss. Diese Erwähnungen können in Blogs, Nachrichtenartikeln, Foren, sozialen Medien, Podcasts oder Videos auftreten und sind ein wesentlicher Bestandteil des digitalen Marketings und der Markenwahrnehmung. Brand-Mentions spielen eine entscheidende Rolle dabei, wie eine Marke von Konsumenten und Suchmaschinen wahrgenommen wird, und tragen zur Steigerung der Markenbekanntheit, des Markenimages und letztendlich des Kundenvertrauens bei.

Im Rahmen des digitalen Marketings und der Suchmaschinenoptimierung (SEO) sind Brand-Mentions besonders wertvoll, da sie von Suchmaschinen als Signale für die Relevanz und Autorität einer Marke interpretiert werden können. Auch wenn keine direkten Links vorhanden sind, können häufige und kontextuell relevante Erwähnungen einer Marke deren Sichtbarkeit in Suchmaschinenergebnissen verbessern. Darüber hinaus dienen Brand-Mentions als soziale Beweise, die potenziellen Kunden die Popularität und Akzeptanz einer Marke innerhalb ihrer Community oder Branche signalisieren.

Ein konkretes Beispiel für Brand-Mentions ist die Marke Zalando, ein führender Online-Modehändler in Europa. Eine typische Markenerwähnung könnte in einem Modeblog auftreten, in dem ein Influencer die neuesten Herbsttrends bespricht und dabei Zalando als Quelle für die neuesten Schuhkollektionen erwähnt. Der Blogger könnte die breite Auswahl und den bequemen Einkaufsprozess bei Zalando hervorheben, ohne direkt auf die Zalando-Website zu verlinken. Solch eine Erwähnung kann das Interesse der Leser wecken und sie dazu veranlassen, Zalando eigenständig zu suchen, wodurch die Markenbekanntheit und das Kundeninteresse gesteigert werden.

Zusätzlich können Erwähnungen von Zalando in sozialen Medien, beispielsweise in Posts oder Kommentaren zufriedener Kunden, die ihre neuesten Einkäufe teilen, die Sichtbarkeit und das positive Image der Marke weiter erhöhen. Diese organischen und authentischen Erwähnungen tragen dazu bei, das Vertrauen potenzieller neuer Kunden in die Marke zu stärken und die Bindung bestehender Kunden zu festigen.

Fazit

Im Kontext von GAIO und LLMO gewinnst du durch Brand-Mentions und die Präsenz in vertrauenswürdigen Medien an Bedeutung. Im Gegensatz zur traditionellen SEO, wo Backlinks zentral waren, zählt jetzt die Häufigkeit und der Kontext, in dem deine Marke erwähnt wird. Diese Erwähnungen beeinflussen, wie KI-Modelle deine Marke wahrnehmen und empfehlen. Erfolg zu haben, erfordert von dir, eine starke Medienpräsenz aufzubauen und in qualitativ hochwertigen Publikationen erwähnt zu werden. Um positive Erwähnungen zu generieren, die von KI-Modellen erfasst werden können, brauchst du eine effektive Kombination von Öffentlichkeitsarbeit und Content Marketing.

Strategien für GAIO und LLMO, die du in Betracht ziehen solltest:

• Fokussiere dich auf hochwertige Inhalte: Inhalte, die umfassend, gut recherchiert und auf die Bedürfnisse deiner Zielgruppe zugeschnitten sind, werden von KI-Systemen als vertrauenswürdig eingestuft.
• Betreibe aktive Medienarbeit: Baue Beziehungen zu Journalisten und Influencern auf, um die Sichtbarkeit deiner Marke in den Medien zu erhöhen.
• Optimiere für spezifische KI-Plattformen: Verstehe die Funktionsweise relevanter Plattformen und passe deine Inhalte entsprechend an.
• Setze auf Monitoring und Analyse: Nutze Tools und Technologien zur Überwachung der Markenwahrnehmung durch KI-Systeme.
• Engagiere dich in hochwertigen Foren und Diskussionen: Sei präsent in Diskussionsforen und sozialen Medien, die von KI-Modellen als Quellen genutzt werden, wie zum Beispiel Reddit.

Du befindest dich mitten in einem dynamischen Umbruch der digitalen Marketingwelt, angetrieben von der rasanten Entwicklung generativer KI-Technologien wie ChatGPT, Bing Chat und Google Gemini, das vormals als Google Bard bekannt war. Diese innovativen Technologien eröffnen dir eine völlig neue Dimension der Suchmaschinenoptimierung (SEO), die die herkömmlichen Methoden weit hinter sich lässt. Mit der Einführung von Generative AI Optimization (GAIO) und Large Language Model Optimization (LLMO) steht eine revolutionäre Veränderung bevor, die du als Marketer unbedingt im Blick haben solltest. In diesem Kontext solltest du GAIO und LLMO erforschen, ihre Relevanz für das digitale Marketing verstehen und Strategien kennenlernen, mit denen du in dieser veränderten Landschaft Erfolge erzielen kannst.