Visibility Monitoring
Relevante Fragen und Themen systematisch über KI-Systeme beobachten.
LLM Visibility · GEO
LLM-Optimierung: in KI-Antworten sichtbar werden
LLM-Optimierung von OnMaTe aus Langen bei Frankfurt am Main hilft Unternehmen, in ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI Overviews genannt, richtig eingeordnet und als Quelle genutzt zu werden.
4relevante KI-Systeme
GEOmate eigene Messtechnologie
MonitoringAntworten, Quellen & Wettbewerb
Was wir konkret machen
Vier Bausteine der LLM-Optimierung
Keine Einzelmaßnahmen: Wir verbinden Strategie, technische Umsetzung und laufende Messung zu einem System, mit dem wir Ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten messen und gezielt weiterentwickeln.
Source Intelligence
Verstehen, welche Quellen KI-Antworten prägen und wo die eigene Marke fehlt.
Entity & Content
Marke, Leistungen, Expertise und Belege für Maschinen eindeutig verständlich machen.
Action Layer
Aus Sichtbarkeitslücken konkrete technische und redaktionelle Maßnahmen ableiten.
Warum OnMaTe
Neue Technologie.
Keine Anfänger.
Mit GEOmate haben wir ein eigenes Monitoring- und Analysesystem entwickelt. Dadurch basiert LLM-Optimierung nicht auf Bauchgefühl, sondern auf beobachtbaren Antworten, Quellen und Wettbewerbern.
seit 2002Online-Marketing, Strategie und Umsetzung
seit 2026AI-Marketing, Tools & Optimierung
Unser Vorgehen
So läuft die LLM-Optimierung ab: in vier Schritten
Wir starten nicht mit einem Tool, sondern mit Ihrem Ziel: Welche Fragen sollen KI-Systeme mit Ihrer Marke beantworten?
Fragen definieren
Kauf- und entscheidungsrelevante Prompts sowie Themenräume festlegen.
Antworten messen
Nennungen, Positionen, Quellen und Wettbewerber über Systeme hinweg erfassen.
Lücken schließen
Content, Entities, Belege und externe Quellen gezielt verbessern.
Entwicklung beobachten
Veränderungen kontinuierlich messen und Maßnahmen priorisieren.
Wie KI-Systeme Ihre Marke als eindeutige Entität erkennen
Was bedeutet „Entität“ für Ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten?
Eine Entität ist etwas eindeutig Bestimmbares – eine Person, ein Produkt, ein Unternehmen. Such- und KI-Systeme können Aussagen über Ihre Marke umso verlässlicher verknüpfen, je eindeutiger sich diese Aussagen einer einzigen Entität zuordnen lassen. Heißt Ihr Unternehmen auf der Website anders als auf Bewertungsportalen, in Branchenverzeichnissen und in Fachartikeln, kann es Such- und KI-Systemen schwerer fallen, diese Angaben eindeutig derselben Organisation zuzuordnen.
Eine saubere Entität bringt Ihnen vor allem eines: Leistungen, Standort und Expertise werden der richtigen Firma zugeordnet, Verwechslungen mit ähnlich klingenden Anbietern werden unwahrscheinlicher.
Welche Signale machen eine Marke eindeutig?
Eindeutigkeit entsteht nicht durch ein einzelnes Signal, sondern durch Übereinstimmung an vielen Stellen:
- Konsistenter Name: dieselbe Schreibweise von Firmen- und Produktnamen auf Website, Profilen und in Pressetexten.
- Gleichlautende Kurzbeschreibung: ein klarer Satz, was Sie anbieten und für wen – wiederverwendet statt jedes Mal neu formuliert.
- Organization-Markup: strukturierte Daten auf der Startseite mit Name, Logo, Adresse und Kontakt.
- sameAs-Verweise: Links auf Profile, die unverwechselbar dieselbe Organisation beschreiben.
- Erwähnungen auf Drittseiten: Fachmedien, Verbände, Partner oder Kunden, die Ihre Marke im passenden Themenkontext nennen.
Was leisten Organization-Markup und sameAs konkret?
Laut Googles Dokumentation zu strukturierten Daten für Organisationen kann dieses Markup helfen, die Verwaltungsangaben eines Unternehmens besser zu verstehen und die Organisation in den Suchergebnissen von anderen abzugrenzen. Die Eigenschaft sameAs ist nach der Definition von sameAs auf schema.org für Adressen gedacht, die die Identität eindeutig belegen – etwa ein Wikipedia- oder Wikidata-Eintrag oder die offizielle Website.
Markup ist allerdings ein Hinweis, kein Schalter. Es entfaltet seinen Wert erst, wenn es zum sichtbaren Seiteninhalt passt und zu dem Bild, das Drittquellen von Ihrer Marke zeichnen.
Warum zählen Erwähnungen auf fremden Seiten?
KI-Antworten stützen sich häufig auf Quellen außerhalb Ihrer Website. Wer dort fehlt oder widersprüchlich beschrieben wird, überlässt die Einordnung anderen. Deshalb prüfen wir, welche Quellen in Ihrem Themenfeld tatsächlich zitiert werden und wo Ihre Marke dort mit korrekten Angaben auftauchen sollte. So investieren Sie in Erwähnungen, die in KI-Antworten nachweislich eine Rolle spielen, statt in beliebige Reichweite.
Wie sich Quellenpräsenz messen lässt, zeigt die Referenz-Studie zum EHS-Softwareanbieter secova: Die Momentaufnahme vom August 2026 erfasste 194 KI-Quellen-Nennungen – Platz 2 im untersuchten Quellenfeld. Wie klar beschriebene Marken in der klassischen Suche wachsen, zeigen die Ranking-Entwicklung der Frankfurter Textildruckerei Clopen und das Städte-SEO des Jazzband Trio Mayence.
Häufige Fragen zur LLM-Optimierung
Was ist LLM-Optimierung?
LLM-Optimierung verbessert die Voraussetzungen dafür, dass ein Unternehmen in KI-Antworten genannt, richtig eingeordnet und als Quelle verwendet wird. OnMaTe analysiert und optimiert dafür die Sichtbarkeit in ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity und Claude. Die LLM-Optimierung von OnMaTe besteht aus vier Bausteinen: Visibility Monitoring, Source Intelligence, Entity & Content und Action Layer – verbunden zu einem laufenden System.
Worin unterscheidet sich LLM-Optimierung von klassischem SEO?
LLM-Optimierung misst nicht nur Rankings, sondern ob und wie eine Marke in KI-Antworten erscheint: Nennungen, Positionen, zitierte Quellen und Wettbewerber. Klassisches SEO bleibt die Grundlage, denn was Maschinen nicht sauber lesen können, können sie auch nicht zitieren. LLM-Optimierung ergänzt SEO um Entity-Arbeit und die gezielte Stärkung externer Quellen, die KI-Antworten prägen.
Wie misst OnMaTe die Sichtbarkeit in ChatGPT und anderen KI-Systemen?
OnMaTe misst die Sichtbarkeit in KI-Systemen mit GEOmate, dem eigenen Monitoring-System für KI-Sichtbarkeit. GEOmate arbeitet mit vier Analyseebenen: Prompt Monitoring, Visibility Scoring, Source Intelligence und Action Layer. So basiert die LLM-Optimierung nicht auf Bauchgefühl, sondern auf beobachtbaren Antworten, Quellen und Wettbewerbern über mehrere KI-Systeme hinweg.
Welche Inhalte erhöhen die Chance, in KI-Antworten zitiert zu werden?
Inhalte mit Statistiken, Zitaten und Quellenangaben haben bessere Chancen, in KI-Antworten zu erscheinen. Eine Studie der Princeton University zeigt, dass diese Elemente die Sichtbarkeit in KI-Antworten um bis zu 40 % erhöhen. Im Baustein Entity & Content macht OnMaTe deshalb Marke, Leistungen, Expertise und Belege für Maschinen eindeutig verständlich.
Ist LLM-Optimierung ein einmaliges Projekt?
LLM-Optimierung ist bei OnMaTe kein einmaliges Projekt, sondern ein laufendes System. Nach der Festlegung kaufrelevanter Prompts werden Antworten gemessen und Lücken bei Content, Entities, Belegen und externen Quellen geschlossen. Anschließend beobachtet OnMaTe die Entwicklung kontinuierlich und priorisiert neue Maßnahmen, weil sich KI-Antworten, Quellen und Wettbewerber laufend verändern.
Der nächste Schritt
Wo liegt Ihr größter Hebel für KI-Sichtbarkeit?
Wir prüfen gemeinsam, wie sichtbar Ihr Unternehmen in KI-Antworten ist, und priorisieren die Maßnahmen mit der größten Wirkung.