SEO 2.0 - Überlebensstrategien für Google & LLM
- Daniel Gerdes
- 31. Juli
- 7 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 19. Aug.
Moin!
Alle erleben es täglich hautnah und niemand bleibt davon unberührt: AI rules. Die Welt befindet sich in tektonischen Umbrüchen und für uns Online-Marketer bedeutet das vor allen Dingen: Die Spielregeln haben sich grundlegend verändert. Noch bis vor kurzem versuchte jeder anständige SEO, mit geschliffenen Techniken zu bestimmten Keyword-Kombinationen die vorderen Ränge der Google Suchergebnisse anzusteuern. Und wenn alles nichts half, mussten Google Ads Kampagnen für mehr Sichtbarkeit, Kicks und Conversion ran.
Diese Zeiten sind vorbei. Für immer.
Menschen suchen längst nicht mehr nur auf Google – sie informieren sich auf TikTok oder Amazon, lassen sich auf YouTube beraten oder nutzen Perplexity, um sich in dialogischer Weise umfassende Antworten geben zu lassen. Google wird sicherlich nicht irrelevant, aber auch die Digitalen Herrscher aus Mountain View transformieren ihre Assets in Rekordzeit in eine mächtige LLM Maschine.
Search Everywhere Optimization – kurz SEO 2.0 – ist die Antwort auf die neue Weltsuchordnung. Es ist ein umfassender, plattformübergreifender Optimierungsansatz, der dafür sorgt, dass Marken dort präsent sind, wo ihre Kunden sich gerade aufhalten.
Ich erläutere im Folgenden in konzentrierter Form unser strategisches Vorgehen bei MediaConversion. Vertiefende Informationen zu den relevanten Aspekten und den mitunter kryptisch daherkommenden Begriffen verlinke ich.
Daniel Gerdes
SWOT-Analyse
Als erstes ist eine fundierte Tiefenanalyse zwingend. Die SWOT-Analyse beleuchtet die internen Stärken und Schwächen einer digitalen Präsenz sowie externe Chancen und Risiken, um eine möglichst robuste Optimierungsstrategie zu entwickeln, die über konventionelles SEO deutlich hinausgeht und Large Language Models (LLMs) mit einbezieht.
Was ist zu tun?
Stärken definieren: Identifizierung von Kernkompetenzen unter traditionellen SEO Gesichtspunkten, kombiniert mit aussichtsreichen Spielfeldern bei der Optimierung für die Large Language Modelle und den neuen Suchlandschaften.
Schwächen adressieren: Analyse von Wissenslücken in neuen Technologien (z.B. Multimodale Suche, Voice Search), Notwendigkeit der Anpassung bestehender Prozesse und Tools an dynamische SEO 2.0 Anforderungen.
Chancen nutzen: Erschließung neuer Potenziale durch frühzeitige Adaption von KI-gestützter Optimierung, energisches Ausspielen von möglichen Stärkenvorteilen im Marktumfeld.
Risiken minimieren: Antizipation von Algorithmus-Korrekturen und sich änderndem Nutzerverhalten in fragmentierten Customer Journeys, Entwicklung von Resilienzstrategien gegenüber disruptiven technologischen Umbrüchen.
Strategische Neuausrichtung: Kontinuierliche Evaluierung und Strategie-Anpassung, um agil auf die beschleunigte Evolution von Suchmaschinen und LLMs zu reagieren und Wettbewerbsvorteile zu identifizieren.
Zielgruppen & Personas
Bei der "Search Everywhere Optimization" reicht es nicht, grobmaschige Zielgruppen zu entwickeln. Dreidimensionale Personas strukturieren und weiten das Blickfeld, indem sie nicht nur Kundengruppen eingrenzen, sondern auch die Art und Weise analysieren, wie LLMs und KI-Tools Informationen nutzerintendiert verwerten und präzise zurückspielen.
Was ist zu tun?
Erweiterung der Persona-Profile: Integration von KI-Assistenten und IoT-Geräten als "User Agents" in bestehende Persona-Definitionen, um deren spezifische Such- und Informationsbedürfnisse zu erfassen.
Multichannel-Nutzungsverhalten analysieren: Verständnis, wie unterschiedliche Zielgruppen über verschiedene Touchpoints (Voice, Text, Bild, Video, Chatbot) interagieren und Informationen konsumieren.
Intent-Mapping über Plattformen hinweg: Identifikation und Klassifizierung der Suchintentionen – informativ, navigativ, transaktional – über traditionelle Suchmaschinen, LLMs und Apps.
Sprachliche Nuancen und Tonalität berücksichtigen: Anpassung der Content-Erstellung an die spezifischen Kommunikationsstile und Erwartungen der Nutzer auf verschiedenen Suchplattformen (z.B. prägnant für Voice, detailliert für Desktop).
Datengestützte Persona-Verfeinerung: Einsatz fortschrittlicher Analysetools zur kontinuierlichen Optimierung der Zielgruppenprofile basierend auf realen Interaktionsdaten mit konventionellen und neuen Suchsystemen.
Top 3 Tools: HubSpot Make My Persona | Humantic AI | Grok
Technisches SEO
Avanciertes Technisches SEO bildet weiterhin das Rückgrat jeder erfolgreichen Online-Performance. Für SEO 2.0 bedeutet das eine Verschärfung der Herausforderungen: Es geht darum, die digitale Infrastruktur nicht nur für Suchmaschinen-Crawler, sondern auch für das semantische Verständnis von Large Language Models zu optimieren, um eine maximale Auffindbarkeit in allen Suchumgebungen zu gewährleisten.
Was ist zu tun?
Indexierbarkeit und Crawlbarkeit für LLMs: Sicherstellung, dass Inhalte nicht nur für Suchmaschinen-Crawler, sondern auch für das Training und die Abfrage von LLMs optimal aufbereitet und zugänglich sind (z.B. durch strukturierte Daten).
Mobile-First-Indexierung und Core Web Vitals PLUS: Weiterentwicklung des Fokus über die klassischen Core Web Vitals hinaus, um die Performance auf allen Endgeräten und in allen Suchkontexten (z.B. Wearables, Bots) zu gewährleisten.
Strukturierte Daten & Schema Markup für semantisches Verständnis: Erweiterter Einsatz von Schema.org-Markups, um Entitäten, Beziehungen und den Kontext von Inhalten explizit für Suchmaschinen und LLMs zu kennzeichnen und so die semantische Genauigkeit zu erhöhen.
Natural Language Understanding (NLU) Optimierung: Berücksichtigung der Funktionsweise von NLU-Modellen bei der Content-Erstellung, um die Wahrscheinlichkeit der korrekten Interpretation und Darstellung von Inhalten in Chatbots und Sprachassistenten zu maximieren.
API-Optimierung und Datenintegration: Strategische Nutzung von APIs zur besseren Integration von Datenquellen und zur Verbesserung der Auffindbarkeit in spezifischen Datenbanken und Anwendungen, die von LLMs abgefragt werden könnten.
Top 3 Tools: PageSpeed Insights | Sitebulb | SEOlyzer
Keywords & Semantik
Die Ära reiner Keyword-Optimierung ist lange vorbei. Der Fokus auf Keywords & Semantik verschiebt sich hin zu einem tiefgreifenden Verständnis von Entitäten, Themenkomplexen und den natürlichen Sprachmustern von Nutzern und LLMs. Hier erfährt man, wie Inhalte so strukturiert werden, dass sie nicht nur relevante Keywords enthalten, sondern auch deren Kontext und Bedeutung für alle Suchsysteme klar vermitteln.
Was ist zu tun?
Entitäten und Konzepte: Verschiebung des Fokus von einzelnen Keywords hin zur Optimierung für thematische Entitäten und Konzepte, um ein umfassendes Verständnis durch LLMs zu gewährleisten.
Conversational Search Query Analyse: Erforschung und Optimierung für natürliche Sprachabfragen, die typisch für Voice Search und Chatbots sind, einschließlich Long-Tail-Varianten und Fragesätzen.
Semantische Keyword-Clustering und Topic Modeling: Aufbau umfassender thematischer Cluster basierend auf der semantischen Beziehung von Begriffen, um Autorität in spezifischen Wissensbereichen aufzubauen und LLMs die Kontextualisierung zu erleichtern.
Nutzerintention und Query Reformulation: Analyse, wie Nutzer ihre Suchanfragen über verschiedene Kanäle formulieren und wie LLMs diese Anfragen interpretieren, um Inhalte entsprechend anzupassen.
Synonyme, Hyperonyme und Hyponyme Mapping: Detaillierte Erstellung von Wortfeldern und hierarchischen Beziehungen zwischen Begriffen, um die Relevanz für eine breite Palette von Suchanfragen und LLM-Interpretationen zu sichern.
Pillar & Cluster Pages
Um thematische Autorität aufzubauen und komplexe Inhalte effizient zu organisieren, sind Pillar & Cluster Pages unverzichtbar. Im Kontext von SEO 2.0 dienen diese Strukturen nicht nur der Verbesserung der Nutzerführung und des Linkflows, sondern auch dazu, LLMs ein umfassendes und hierarchisch geordnetes Wissen zu präsentieren, was die Chance auf prominente Platzierungen in Suchergebnissen und KI-Antworten erhöht.
Was ist zu tun?
Thematische Autorität für LLMs etablieren: Ausbau von Pillar Pages als umfassende Wissenshubs, die ein Thema vollständig abdecken und so LLMs als vertrauenswürdige Informationsquelle dienen.
Interne Verlinkungsstrategien optimieren: Strategische Verknüpfung von Pillar- und Cluster-Content, um die thematische Kohärenz zu stärken und die Crawlability und das semantische Verständnis für alle Suchsysteme zu verbessern.
Content-Struktur für Featured Snippets & KI-Antworten: Gestaltung der Content-Struktur auf Pillar Pages, um prägnante Antworten auf häufig gestellte Fragen bereitzustellen, die direkt in Featured Snippets oder LLM-Antworten übernommen werden können.
Multiformat-Integration in Cluster: Einbindung verschiedener Content-Formate (Text, Video, Infografiken, Audio) innerhalb der Cluster, um verschiedene Lern- und Konsumstile zu bedienen und die Eignung für diverse Suchkanäle zu erhöhen.
Messung der Themenabdeckung und Relevanz: Entwicklung von Metriken zur Bewertung der Vollständigkeit und Qualität der Themenabdeckung, um sicherzustellen, dass Pillar- und Cluster-Inhalte den aktuellen Anforderungen von Suchmaschinen und LLMs entsprechen.
Top 3 Tools: SurferSEO | MarketMuse | Frase.io
Content Strategie & E-E-A-T
Qualität, Glaubwürdigkeit und Fachwissen sind Googles wichtigste Währungseinheiten. Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness sind eine etablierte Matrix, wieviel "Gewicht" Websites bzw. Autoren und deren Inhalte mitbringen müssen, um auf der Google Waage zu bestehen. Es gilt nicht in erster Linie, Zielgruppen von sich zu überzeugen, sondern vor allen Dingen darum, von Google und den LLMs als vertrauenswürdige und relevante Informationsquelle anerkannt zu werden.
Was ist zu tun?
Expertise, Experience, Authoritativeness, Trustworthiness (E-E-A-T) im Kontext von LLMs: Betonung der Erstellung von Inhalten durch ausgewiesene Experten, die reale Erfahrungen teilen, um Glaubwürdigkeit bei Suchmaschinen und als Referenz für LLMs zu schaffen.
Faktengenauigkeit und Überprüfbarkeit: Implementierung strenger Qualitätskontrollen zur Sicherstellung der Richtigkeit und Nachvollziehbarkeit aller Informationen, da LLMs zunehmend auf die Qualität der Trainingsdaten angewiesen sind.
Originalität und Mehrwert schaffen: Fokus auf die Erstellung von einzigartigen, tiefgehenden Inhalten, die einen echten Mehrwert bieten und über generische Informationen hinausgehen, um sich in der Informationsflut zu differenzieren.
Content-Lifecycle-Management für Evergreen-Inhalte: Regelmäßige Überprüfung, Aktualisierung und Erweiterung bestehender Inhalte, um deren Relevanz und Genauigkeit über lange Zeiträume zu gewährleisten und sie für kontinuierliches Training von LLMs verfügbar zu halten.
Transparenz und Autorenprofilierung: Klare Kennzeichnung von Autoren und deren Qualifikationen sowie Offenlegung von Quellen, um die Vertrauenswürdigkeit zu erhöhen und die Authentizität für Suchmaschinen und LLMs zu signalisieren.
Top 3 Tools: Ubersuggest | NeuronWriter | MarketMuse
Linkaufbau & Social Proof
Links und soziale Signale sind weiterhin entscheidende Indikatoren für Vertrauen und Autorität. Es muss ermittelt werden, wie eine starke Online-Reputation aufgebaut werden kann, die sowohl Suchmaschinen als auch Large Language Models positiv einschätzen. Es geht darum, nicht nur Verlinkungen, sondern auch Marken-Nennungen und positive soziale Interaktionen strategisch zu fördern, um die eigene Glaubwürdigkeit ganzheitlich zu stärken.
Was ist zu tun?
Qualitativer Linkaufbau als Vertrauenssignal für LLMs: Konzentration auf den Erwerb von Backlinks von hochautoritären, thematisch relevanten und vertrauenswürdigen Quellen, da diese auch von LLMs zur Bewertung der Glaubwürdigkeit herangezogen werden könnten.
Brand Mentions und Entity Recognition: Förderung von Nennungen der Marke und relevanter Entitäten über das gesamte Web, auch ohne direkte Verlinkung, da LLMs diese Mentions zur Kontextualisierung und Bewertung der Relevanz nutzen können.
Reputationsmanagement in dynamischen Suchräumen: Aktives Monitoring und Management der Online-Reputation auf allen relevanten Plattformen, da negative Signale die Wahrnehmung von Autorität und Vertrauenswürdigkeit durch Suchmaschinen und LLMs beeinträchtigen können.
Social Signals als Indikatoren für Relevanz und Engagement: Obwohl kein direkter Rankingfaktor, können starke Social Signals indirekt die Sichtbarkeit und Autorität beeinflussen, indem sie auf hochwertige Inhalte aufmerksam machen, die wiederum von LLMs verarbeitet werden können.
Erstellung von zitierfähigem Content: Produktion von Inhalten, die so wertvoll und evidenzbasiert sind, dass sie natürlich von anderen Seiten und Quellen zitiert werden, was den Linkaufbau fördert und die allgemeine Autorität stärkt.
FAZIT: SICHTBARKEIT, DIE BLEIBT
Schreib für Menschen – aber strukturiere für Maschinen.
Nutze moderne Tools – aber setz auf echten Inhalt.
Pflege deine Inhalte – denn in der KI-Welt zählt Aktualität.
Baue Vertrauen auf – durch Erfahrung, Expertise und Ehrlichkeit.
AKTUELL
