LLM Content-Fokus: Was ChatGPT, Perplexity und Gemini bevorzugen

Normale Suchmaschinenoptimierung war gestern – heute geht es zusätzlich darum, Inhalte so zu gestalten, dass sie auch von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity und Google Gemini gefunden, verstanden und in Antworten integriert werden. 
Wer in KI-generierten Ergebnissen als Quelle genannt wird, profitiert nicht nur von Markenbekanntheit, sondern oft auch von wertvollen Backlinks. 
Doch jedes LLM hat eigene Schwerpunkte, wenn es um die Auswahl von Content geht. In diesem Artikel erfährst du, wie diese drei Modelle arbeiten und wie du deine Inhalte auf ihre Vorlieben abstimmen kannst. 

Die drei LLMs im Überblick 

Bevor wir in konkrete Taktiken einsteigen, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Arbeitsweise der Modelle. Jedes LLM bewertet Inhalte nach eigenen Kriterien. ChatGPT punktet vor allem bei klar strukturierten Erklärungen, Perplexity legt sehr viel Wert auf Aktualität und Quellen, Gemini verwendet starke Signale aus dem Google Index und bevorzugt strukturierte sowie multimediale Inhalte. Diese Unterschiede bestimmen, welche Inhalte du priorisieren solltest. 

ChatGPT – Kreativer & dialogischer Content

 ChatGPT ist besonders stark darin, Inhalte in einer natürlichen, menschlich klingenden Sprache wiederzugeben. Es bevorzugt Texte, die leicht zu lesen sind, klare Erklärungen bieten und in einer logischen Struktur aufgebaut sind. 

• Bevorzugte Inhalte: Storytelling, anschauliche Beispiele, Schritt-für-Schritt-Erklärungen Stil: dialogisch, zugänglich, für eine breite Leserschaft verständlich

• Datenquelle: Hauptsächlich Trainingsdaten, in der Pro-Version mit Webzugriff 

• Erfolgsfaktor: Evergreen-Content, der auf vielen vertrauenswürdigen Seiten erwähnt wird, hat bessere Chancen, im Modell zu landen  

  
  

Perplexity – Recherche, Quellen, Aktualität 

Perplexity ist ein LLM mit integriertem Echtzeit-Webzugriff. Das Besondere: Es zeigt immer Quellen an und verlinkt diese direkt. 

• Bevorzugte Inhalte: Aktuelle Studien, Statistiken, Fachartikel, präzise Analysen Stil: sachlich, faktenbasiert, prägnant 

• Datenquelle: Live-Internetsuche + strukturierte Quellen 

• Erfolgsfaktor: Klare Quellenangaben, Veröffentlichungsdatum, Autor, Impressum – und Inhalte, die direkt auf die gestellte Frage eingehen 

• Extra-Tipp: FAQ-Formate und How-To-Anleitungen sind besonders sichtbar, da Perplexity Antworten oft in Q&A-Struktur präsentiert  
  
  

Google Gemini – Multimodal & SEO-getrieben 

Gemini ist stark mit dem Google-Ökosystem verknüpft und nutzt klassische Suchdaten, um Inhalte in KI-Antworten einzubinden. Zusätzlich kann es Text, Bild, Video und Audio kombinieren. 

• Bevorzugte Inhalte: SEO-optimierte Artikel, Rich Snippets, strukturierte Daten (Schema.org) 

• Stil: informativ, gut gegliedert, mit visuellen Elementen wie Infografiken oder Tabellen 

• Datenquelle: Google Search Index + multimodale Analyse 

• Erfolgsfaktor: Inhalte, die bereits im organischen Google-Ranking gut abschneiden, haben deutlich bessere Chancen, auch in Gemini zu erscheinen  

Content-Schwerpunkte im direkten Vergleich 

Zwischen den Modellen gibt es deutliche Unterschiede. ChatGPT bevorzugt lesefreundliche Erklärungen, Perplexity verlangt Aktualität und Quellen, Gemini honoriert SEO Struktur und Medienvielfalt. Nutze diese Matrix als Leitplanke für deinen Redaktionsplan.   

Optimierungsstrategien pro LLM 

Auch wenn sich Best Practices überschneiden, lohnt der Fokus auf die spezifischen Vorlieben der Modelle. So holst du mehr Mentions und Links heraus. 

Für ChatGPT optimieren 

Starte jeden zentralen Abschnitt mit der wichtigsten Antwort, gefolgt von kurzen Begründungen und mindestens einem Beispiel. Erkläre Fachbegriffe in eigener Sprache, ergänze eine kompakte Definition und verlinke bei Bedarf auf weiterführende interne Seiten.  

Struktur ist entscheidend. Nutze klare H2 und H3, formuliere häufige Nutzerfragen als Zwischenüberschrift und beantworte sie direkt im ersten Absatz darunter. Ergänze praxisnahe Beispiele, Checklisten und kleine Schrittfolgen. So erhöht sich die Chance, dass Passagen als fertige Antwort genutzt werden  

Für Perplexity optimieren 

Baue ein sauberes Quellenkonzept. Nenne Primärquellen, setze Zitate sparsam, aber präzise, und versieh Zahlen mit Link und Datum. Setze zu Beginn eines Artikels eine kurze Zusammenfassung mit drei bis fünf Kernaussagen.  Markiere Veröffentlichungsdatum, Autor und Unternehmensangaben gut sichtbar. Aktualisiere Inhalte regelmäßig.  
Pflege einen FAQ Block mit echten Nutzerfragen und prägnanten Antworten von 40 bis 80 Wörtern. Füge Tabellen mit wichtigen Kennzahlen ein. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, direkt verlinkt zu werden. Ergänzend kannst du tieferführende Ressourcen bündeln und als Ressourcen Abschnitt am Ende bereitstellen.  

Für Gemini optimieren 

Setze auf saubere Onpage Grundlagen. Optimiere Title und Meta Description, richte eine klare Überschriftenhierarchie ein und nutze Schema.org Markup.  Baue interne Links mit sprechendem Ankertext zu themennahen Seiten auf, zum Beispiel zu Ratgeberbeiträgen oder Leistungsseiten. Erstelle Medien, die Verständnis fördern, etwa eine Infografik mit Prozessschritten oder eine Tabelle mit Pros und Contras. Achte auf E-E-A-T Signale. Ein Autorenprofil mit Qualifikation, Referenzen und Kontakt schafft Vertrauen.  

Beispiele für Content Elemente, die LLMs mögen 

• Kurze Definition zu Beginn, maximal zwei Sätze, direkt auf die Frage bezogen. 

• Erklärungsteil mit einem Beispiel aus der Praxis.  

• Mini Checkliste mit drei bis fünf Punkten, die eine Aufgabe lösbar macht. 

•  Tabelle mit Kriterien, etwa Vergleich von Methoden, Kosten oder Risiko. 

•  FAQ Bereich mit drei bis sieben echten Fragen. 

Diese Bausteine lassen sich in Blogposts, Leistungsseiten und Wissensartikeln verwenden. In Online Shops funktionieren sie auch auf Kategorieseiten als ergänzender Ratgeber.  

Häufige Fehler, die Mentions verhindern 

Einer der häufigsten Fehler ist eine unklare Struktur, bei der Nutzer*innen nicht sofort eine direkte Antwort am Beginn eines Abschnitts finden. Auch fehlende Quellen oder der Einsatz veralteter Zahlen wirken sich negativ auf die Glaubwürdigkeit aus.  Wenn ein Thema zu breit gefasst auf nur einer einzigen Seite behandelt wird, sinkt die Relevanz und damit die Chance auf eine Erwähnung. Fehlen zudem Veröffentlichungsdatum und Autor, entsteht weniger Vertrauen in den Inhalt. Ebenso kann eine fehlende interne Verlinkung dazu führen, dass wichtige Kontextsignale ausbleiben und der Content von LLMs nicht als besonders relevant eingestuft wird. 
Um diese Hürden zu vermeiden, solltest du bestehende Inhalte regelmäßig prüfen, strukturiert aufbereiten und gezielt aktualisieren. 

Fazit 

Die Optimierung für LLMs ist keine Zukunftsmusik – sie ist bereits heute entscheidend, um in der neuen Suchwelt sichtbar zu bleiben. ChatGPT bevorzugt leicht verständliche, kreative und gut erklärte Inhalte Perplexity setzt auf aktuelle, faktenbasierte und quellengestützte Inhalte Gemini greift auf SEO-starken, strukturierten und multimedialen Content zurück Die Anforderungen von ChatGPT, Perplexity und Gemini unterscheiden sich – doch mit der richtigen Strategie kannst du in allen drei Modellen punkten. Wir unterstützen dich dabei, Inhalte zu entwickeln, die nicht nur von Suchmaschinen, sondern auch von KI-Systemen gefunden, erwähnt und verlinkt werden. Nimm jetzt Kontakt auf.   

FAQ – Häufige Fragen zum Content-Fokus 

Wie erkenne ich, ob mein Content in LLMs erwähnt wird? 
Bei Perplexity einfach – dort werden Quellen verlinkt. Bei ChatGPT und Gemini kannst du dies durch gezielte Abfragen testen oder über Monitoring-Tools verfolgen. 

Muss ich für jedes LLM separat optimieren? 
Ja, da die Modelle unterschiedliche Schwerpunkte haben. Es gibt jedoch Überschneidungen, z. B. bei klarer Struktur und hoher Quellenqualität. 

Wie oft sollte ich Content aktualisieren? 
Für Perplexity und Gemini regelmäßig, da Aktualität ein entscheidender Faktor ist. Evergreen-Inhalte für ChatGPT sollten ebenfalls gepflegt werden.