Ihr Content ist nicht mehr die Antwort
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LLM-Auswirkungen: Inhalte werden zunehmend von LLMs statt von Menschen konsumiert, was sich auf Traffic und Engagement auswirkt.
Content-Veränderung: Marketingteams müssen sich an eine digitale Landschaft anpassen, in der LLMs Inhalte zusammenfassen und klassische Strategien weniger wirksam sind.
Personalisierungs-Herausforderung: LLMs passen Antworten an den Nutzerkontext an, was es erschwert, für Sichtbarkeit der Marke und gezielte Kommunikation zu sorgen.
Markenunterscheidung: Spezifische Standpunkte und Markenidentität können durch die LLM-Synthese verloren gehen, was eine Herausforderung für die Markenwahrnehmung darstellt.
Content-Strategie: Konzentrieren Sie sich auf Klarheit und Struktur, damit Ihre Inhalte an die Fragen der Käufer angepasst und besser auffindbar werden.
Deine LLM-Content-Strategie wird von jemandem gelesen, für den du sie nicht geschrieben hast.
Heutzutage fassen Modelle deine Seiten zu einer umformulierten Antwort zusammen, die dein*e Käufer*in liest, bevor er oder sie überhaupt deine Website findet.
Wenn also deine Traffic-Zahlen im zweiten Quartal merkwürdig aussehen, liegt es daran. 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 fragen ein LLM ab und bekommen eine Liste von Anbietern.“
Die meisten Marketing-Teams schreiben immer noch für die menschlichen Leser*innen. Nur ist der oder die Leser*in schon weitergezogen.
Das Publikumsverhalten hat sich verändert
Die Menge an Inhalten, die dein Team produziert, nimmt wahrscheinlich nicht ab. Das Problem ist aber inzwischen die Zielgruppe am anderen Ende.
Jahrelang hast du Inhalte für Menschen geschrieben, die Google nutzen. Du hast Artikel oder Features so gestaltet, dass sie leicht zu überfliegen sind, eine klare erzählerische Struktur besitzen und mit spezifischen Details ein abstraktes Konzept verständlicher machen. Diese Formel hat funktioniert.
Jetzt, so argumentiert Saez, werden die meisten Inhalte von LLMs verarbeitet, bevor ein*e Käufer*in sie je erreicht. Sie erhalten eine zusammengefasste Antwort, die davon geprägt ist, wie das Modell ihre Anfrage interpretiert hat. Und gerade deshalb wird deine Seite für sie vielleicht nie geladen.
Inhalte werden tatsächlich immer länger, weil man versucht, alles hineinzupacken," sagt sie. „Aber niemand liest sie wirklich. Der Content, den wir erstellen, ist eigentlich nur noch dafür da, dass das LLM ihn extrahieren kann.
Mit Anekdoten, Klarheit und erzählerischer Struktur sollen Artikel für Menschen verständlich und hilfreich sein. Doch nichts davon ist für maschinelle Verarbeitung optimiert.
Die Inhalte, die bei LLMs gut abschneiden, sind vollständig, gut strukturiert und direkt relevant für die gestellte Frage. Dein*e Käufer*in bekommt zunehmend das, was das Modell für relevant hält.
Es gibt kein Ranking in einem LLM
Viele fragen sich, wie man Inhalte in einem LLM auf einen guten Platz bekommt. Die Wahrheit ist: Wir wissen es nicht.
Die Leute denken, man könne in einem LLM ein gutes Ranking erreichen, aber das geht nicht,“ sagt Saez. „Es gibt kein Ranking. Das Beste, was du tun kannst, ist zu versuchen, so oft wie möglich aufgenommen zu werden.
Bei der Suche gab es eine Struktur: Keywords, Backlinks, Domain Authority. Sicher, es war chaotisch – aber nachvollziehbar. Du konntest beobachten, wie sich Rankings als Reaktion auf deine Entscheidungen verschoben.
Aber diese Möglichkeiten bieten die Modelle nicht, und deine LLM-Content-Strategie muss diese Realität berücksichtigen.
Du kannst dasselbe Prompt fünfzehnmal ausführen und erscheinst in zwölf davon. Es gibt kein verlässliches Signal, das erklärt, warum du auftauchst oder nicht.
Du kannst nur sicherstellen, dass deine Inhalte die Fragen deiner Käufer*innen so präzise wie möglich beantworten. Der Haken ist: Du siehst die Frage nicht.
„Es gibt keine Möglichkeit, tatsächlich zu wissen, welche Frage sie stellen“, sagt Saez.
Du optimierst für eine Anfrage, die du nie zu Gesicht bekommst – von einem*einer Käufer*in, dessen*deren Verhalten du nicht mehr wie früher nachvollziehen kannst. Selbst wenn dein Team das bisher noch nicht angegangen ist, die anderen Teams um dich herum haben schon begonnen.
Die Personalisierungsebene macht alles schwieriger
Eine Dimension dieses Themas wird in den meisten AEO-Gesprächen unterschätzt.
LLMs gehen über reine Antwortfindung hinaus – mittlerweile reagieren sie individuell auf die Person, die die Anfrage stellt. Je mehr ein Modell über den*die Fragesteller*in weiß, desto besser kann es die Antwort auf dessen Kontext zuschneiden.
Zwei Käufer*innen, die dieselbe Frage zu deiner Produktkategorie stellen, können zwei völlig unterschiedliche Antworten bekommen – und du bekommst keine davon zu Gesicht und kannst sie nicht vorhersehen.
Saez berichtet aus eigener Erfahrung, wie das in Echtzeit funktioniert: Sie bat Claude um Restaurantempfehlungen in Amsterdam und bekam exakt auf ihre Vorlieben abgestimmte Ergebnisse, weil das Modell sie kannte. Ihr Partner hätte bei derselben Frage andere Vorschläge erhalten.
Übertrag das mal auf den B2B-Bereich,“ sagt sie. „Wenn ich VP of Marketing bin, gehe ich zu einem LLM und sage: 'Hey, ich habe dieses konkrete Problem.' Wie werden die Ergebnisse dann für mich personalisiert? Und was können wir als Marketer*innen tun, um da reinzukommen? Ich habe keine Ahnung.
Saez ist in diesem Bereich schon länger als die meisten aktiv. Wenn sie keine klare Antwort darauf hat, liegt das daran, dass es sie noch nicht gibt. Demut und aktives Experimentieren sind derzeit die einzigen ehrlichen Herangehensweisen – und das Zeitfenster, um zu starten, wird kleiner.
Was herausgefiltert wird
Die schwierigere Frage ist, was die LLM-Synthese tatsächlich entfernt.
Die Besonderheit Ihres Standpunkts, die Dinge, die Ihre Marke unverwechselbar machen anstatt austauschbar. Und genau diese Nuancen überleben die Komprimierung besonders schlecht. Was erhalten bleibt, ist die Antwort auf die Anfrage. Ihre Marke wird entweder als relevante Antwort extrahiert – oder sie taucht gar nicht erst auf.
Als Autorin macht mich das wirklich traurig," sagte Saez. "Es fehlt die Empathie. Es fehlt das Menschliche.
Wenn die Maschine nun der erste Leser ist, wie erleben Ihre Käufer Ihre Marke, wenn sie irgendwann direkt darauf stoßen? Für viele von ihnen wird das nicht passieren. Die meisten Menschen akzeptieren die synthetisierte Antwort, vertrauen ihr und treffen eine Entscheidung. Die dahinterstehende Arbeit bleibt unsichtbar.
Das ist ein Markenproblem, nicht nur ein Content-Problem. Und es verschärft sich, je länger Sie warten, es anzugehen.
Wo anfangen
Es gibt kein klares Playbook für CMOs. Und Saez äußerte sich in ihrer Antwort deutlich, denn trügerische Gewissheit hilft in dieser Ära des LLM-Content-Parsings niemandem.
Klar ist: Content, der sich um das dreht, was Ihr Unternehmen sagen möchte statt um das, was Ihr Käufer tatsächlich erfahren möchte, wird herausgefiltert.
Struktur leistet jetzt mehr als Stil. Direkte Antworten, klar formuliert und möglichst weit oben auf der Seite platziert, sind das, was LLMs erfassen und anzeigen können – ähnlich wie ATS-Systeme Schlagwörter mit Bewerbern abgleichen.
Und die eigene Auffindbarkeit zu testen – über verschiedene Prompts und Plattformen hinweg – ist zwar ungenau, aktuell aber eines der ehrlichsten verfügbaren Signale.
Halten Sie dennoch an der Kunst des Schreibens fest. Die Käufer, die sich zu Ihren gestalteten Inhalten durchklicken, die lesen statt einfach nur die synthetisierte Antwort zu übernehmen, sind vermutlich Ihre besten Kunden. Für sie schreibt Saez immer noch, auch wenn sie ihre gesamte Strategie auf eine Welt ausrichtet, die sich längst von der klassischen Seite entfernt hat.
Die meisten Teams haben diese Veränderung noch gar nicht richtig benannt. Diejenigen, die es getan haben, sind bereits einige Schritte voraus.
Wie geht es weiter?
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