Deine Inhalte sind nicht mehr die Antwort
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LLM-Auswirkung: Inhalte werden zunehmend von LLMs statt von menschlichen Lesern konsumiert, was sich auf Traffic und Engagement auswirkt.
Inhaltswandel: Marketingteams müssen sich an eine digitale Landschaft anpassen, in der LLMs Inhalte zusammenfassen und herkömmliche Strategien weniger effektiv werden.
Personalisierungsherausforderung: LLMs passen Antworten auf den Nutzerkontext an, was es erschwert, Markenpräsenz und Kommunikation sicherzustellen.
Markenunterscheidung: Spezifische Standpunkte und Markenidentität können in der LLM-Synthese verloren gehen, was die Markenwahrnehmung erschwert.
Inhaltsstrategie: Konzentriere dich auf Klarheit und Struktur, damit deine Inhalte die Fragen deiner Käufer beantworten und besser gefunden werden.
Ihre LLM-Content-Strategie wird von jemandem gelesen, für den Sie sie nicht geschrieben haben.
Heute werden Ihre Seiten von Modellen zusammengefasst und in eine umformulierte Antwort verwandelt, die Ihr Käufer liest, noch bevor er Ihre Website überhaupt findet.
Wenn also Ihre Traffic-Zahlen für das zweite Quartal ungewöhnlich aussehen, ist das der Grund. Andrea Saez, Head of Product Marketing bei Turtl und Mitautorin von The Product Momentum Gap, hat diesen Wandel früh erkannt.
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„Die Leute gehen einfach nicht mehr auf Websites“, sagt sie, „sie stellen eine Anfrage an ein LLM und bekommen eine Liste von Anbietern.“
Die meisten Marketingteams schreiben immer noch für den menschlichen Leser. Nur hat sich der Leser bereits weiterbewegt.
Gewohnheiten des Publikums haben sich verändert
Die Menge an Inhalten, die Ihr Team produziert, nimmt vermutlich nicht ab, aber das Problem ist jetzt, wer am anderen Ende sitzt.
Jahrelang haben Sie Inhalte für einen menschlichen Leser strukturiert, der Google durchstöbert. Sie haben Artikel oder Features so geschrieben, dass sie leicht überflogen werden können, einen klaren erzählerischen Bogen haben und spezifische Details bieten, die ein abstraktes Konzept verständlicher machen. Diese Formel hat funktioniert.
Jetzt, so Saez, werden die meisten Inhalte von LLMs verarbeitet, bevor ein Käufer sie überhaupt erreicht. Sie bekommen eine zusammengefasste Antwort, geformt durch die Interpretation des Modells ihrer Frage. Und Ihre Seite wird ihnen womöglich gar nicht mehr angezeigt.
Inhalte werden tatsächlich immer länger, weil Sie versuchen, all das unterzubringen,“ sagte sie. „Aber niemand liest sie wirklich. Die Inhalte, die wir erstellen, sind im Grunde nur für das LLM, damit es sie extrahieren kann.
Zwischen Anekdoten, Klarheit und narrativer Struktur werden Artikel dafür entworfen, dass etwas beim menschlichen Leser hängenbleibt. Und nichts davon ist für den maschinellen Konsum optimiert.
Die Inhalte, die in LLMs gut funktionieren, sind vollständig, gut strukturiert und direkt relevant zur Anfrage. Ihr Käufer bekommt zunehmend das, was das Modell auswählt.
In einem LLM gibt es kein Ranking
Viele fragen sich, wie sie Inhalte in einem LLM ranken können. Die Wahrheit ist: Wir wissen es nicht.
Die Leute denken, man könne in einem LLM ranken, aber das geht nicht,“ sagte Saez. „Es gibt kein Ranking. Das Beste, was Sie tun können, ist, so oft wie möglich aufgegriffen zu werden.
Suche hatte eine Landkarte. Keywords, Backlinks, Domain Authority. Sicher, es war unübersichtlich, aber nachvollziehbar. Sie konnten beobachten, wie sich Rankings durch Ihre Entscheidungen veränderten.
Aber Modelle bieten das nicht, und Ihre LLM-Content-Strategie muss das berücksichtigen.
Sie können denselben Prompt fünfzehnmal ausführen und erscheinen in zwölf davon. Es gibt kein verlässliches Signal, das erklärt, warum Sie angezeigt wurden oder nicht.
Was Sie tun können, ist dafür zu sorgen, dass Ihre Inhalte die Fragen Ihrer Käufer so präzise wie möglich beantworten. Der Haken: Sie sehen die Frage nicht.
„Es gibt keine Möglichkeit, tatsächlich zu wissen, welche Frage gestellt wird“, sagte Saez.
Sie optimieren für eine Anfrage, die Sie nie sehen, von einem Käufer, dessen Verhalten Sie nicht mehr wie früher nachverfolgen können. Selbst wenn Ihr Team noch nicht damit ringt, die Teams um Sie herum tun es schon.
Die Personalisierungsebene macht es schwieriger
Ein Aspekt daran wird in den meisten AEO-Diskussionen unterschätzt.
LLMs gehen über die reine Beantwortung von Anfragen hinaus, sie sind jetzt so ausgerichtet, dass sie spezifisch auf die Person reagieren, die die Frage stellt. Je mehr ein Modell über den Fragenden weiß, desto besser kann es die Antwort an dessen Kontext anpassen.
Zwei Käufer, die dieselbe Frage zu Ihrer Produktkategorie stellen, bekommen womöglich zwei völlig unterschiedliche Antworten – und Sie können keine davon sehen oder erahnen.
Saez teilt eine persönliche Anekdote, um zu erklären, wie das in Echtzeit funktioniert. Sie fragte Claude nach Restaurantempfehlungen in Amsterdam und bekam Ergebnisse, die genau auf ihre Präferenzen abgestimmt waren, weil das Modell diese kannte. Ihr Partner hätte bei derselben Frage etwas anderes erhalten.
Setzen Sie das jetzt in einen B2B-Kontext,“ sagte sie. „Wenn ich VP Marketing bin, gehe ich zu einem LLM und sage: 'Hey, ich habe genau dieses Problem.' Wie personalisiert das Modell dann die Ergebnisse für diese Person? Und was können wir als Marketer tun, um in diesen Ergebnissen aufzutauchen? Ich habe keine Ahnung.
Saez ist schon länger dabei als die meisten. Wenn sie keine klare Antwort hat, liegt das daran, dass es noch keine gibt. Bescheidenheit und aktives Ausprobieren sind im Moment die einzigen ehrlichen Vorgehensweisen – und das Zeitfenster, um zu beginnen, schließt sich schnell.
Was herausgefiltert wird
Die schwierigere Frage ist, was bei der LLM-Synthese tatsächlich wegfällt.
Die Besonderheit Ihrer Perspektive, die Dinge, die Ihre Marke einzigartig machen anstatt austauschbar. Und gerade diese Eigenheiten überstehen Komprimierung meist nicht sehr gut. Was bleibt, ist die Antwort auf die Anfrage. Ihre Marke wird entweder als relevante Antwort extrahiert – oder erscheint gar nicht.
Als Autorin macht mich das wirklich traurig," sagte Saez. „Es fehlt die Empathie. Es fehlt das menschliche Element.
Wenn die Maschine jetzt der erste Leser ist, was erleben Ihre Käufer, wenn sie schließlich direkt auf Ihre Marke stoßen? Für viele wird das nicht passieren. Die meisten Menschen nehmen die synthetisierte Antwort, vertrauen ihr und treffen auf dieser Basis ihre Entscheidung. Die Arbeit dahinter bleibt unsichtbar.
Das ist ein Markenproblem, nicht nur ein Inhaltsproblem. Und es verschärft sich, je länger Sie mit der Lösung warten.
Wo anfangen
Es gibt kein klares Playbook für CMOs. Und Saez äußerte sich sehr deutlich dazu, dass falsche Gewissheit in dieser Ära der LLM-Inhaltsauswertung niemandem dient.
Klar ist: Inhalte, die sich darauf konzentrieren, was Ihr Unternehmen sagen möchte, statt darauf, was der Käufer erfahren will, werden herausgefiltert.
Struktur ist nun wichtiger als Stil. Direkt formulierte Antworten, klar eingerahmt und nahe am Seitenanfang, sind das, was LLMs erfassen und auffinden können – ähnlich wie ATS-Systeme Stichwörter bei Bewerbern abgleichen.
Und das Testen der eigenen Auffindbarkeit über verschiedene Prompts und Plattformen hinweg – auch wenn ungenau – ist aktuell eines der ehrlichsten Signale, die es gibt.
Dennoch sollten Sie das Handwerk nicht aufgeben. Die Käufer, die gezielt Ihren sorgfältig erstellten Content finden und sich die Zeit nehmen, ihn zu lesen, statt nur die synthetisierte Antwort zu übernehmen, sind vermutlich Ihre besten Käufer. Für sie schreibt Saez weiterhin – auch während sie ihre Gesamtstrategie für eine Welt anpasst, die längst über die klassische Webpage hinausgegangen ist.
Die meisten Teams haben diesen Wandel noch nicht klar benannt. Die, die es getan haben, sind schon mehrere Schritte voraus.
Wie geht es weiter?
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