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Bedeutung und Funktion von Information Gain für SEO und LLMO: Erfolg durch einzigartige Informationen
 Bedeutung und Funktion von Information Gain für SEO und LLMO: Erfolg durch einzigartige Informationen 1024 1024 Patrick Stolp
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Wer heute eine Frage an ein Suchsystem stellt, gibt sich mit einer Liste blauer Links nur noch selten zufrieden, seitdem es generative KI gibt. Die Suchergebnisse von einst (Google und Co.), die einem reinen Katalog von Websites glichen, aus dem man sich über das Sichten und Lesen unterschiedlicher Quellen seine eigene beste Antwort selbst zusammensetzen musste, weichen zunehmend direkten, oft erstaunlich – informativen – Antworten, die unmittelbar auf der Ergebnisseite präsentiert werden (ChatGPT und andere KI-Chatbots).

Moderne Suchsysteme haben aufgehört, einzelne Wörter oder Verweise zu zählen und zu verarbeiten. Sie haben begonnen, das Wesen von Information selbst zu ergründen, indem sie aus reinen „strings“ mehr und mehr „things“ werden ließen. Maschinen verknüpften Begriffe und Begriffskombinationen, erfassten so ihren Kontext und gewannen einen Eindruck davon, ob und in welchem Maße diese einen Beitrag zum Informationsgewinn leisten können – oder eben auch nicht. Diese tiefere Ebene des Verständnisses ist die eigentliche Revolution der Suche, die in unserer Gegenwart durch „conversational content“ ihre Manifestation findet.

Wer also, wie ich, im künftigen digitalen Search Marketing, also in der Suchmaschinenoptimierung (SEO) oder der aufkommenden Disziplin der Large Language Model Optimization (LLMO), erfolgreich sein will, muss diesen Wandel im Kern verstehen.

In diesem Artikel beleuchte ich daher das Konzept des Information Gain, das nicht nur den (menschlichen) Informationsgewinn messbar macht, sondern Maschinen in die Lage versetzt, ein Wissensnetzwerk durch semantische Verknüpfungen zu entwickeln. Abschließend erläutere ich, wie generative KI aus diesen Informationen und Informationsmetriken kohärente und nützliche Antworten erschafft.

Wie Suchmaschinen lernten, Informationen zu verstehen

Um die Genialität moderner Suchsysteme zu würdigen, muss ich einen Schritt zurückgehen. In den Anfängen war die digitale Suche ein recht mechanischer Prozess. Man kann sich das bildlich vorstellen wie den Index am Ende eines gewaltigen Sachbuchs: Suchmaschinen haben für jedes einzelne Wort eine Liste aller Seiten erstellt, auf denen es vorkam. Der Index kannte also die genaue Position von Begriffen wie „Golf“ oder „Testbericht“, aber er verstand nicht, dass diese Wörter in einer bestimmten Kombination eine spezifische und eindeutige Bedeutung erhalten.

Suchsysteme waren also kontextblind. Bei einer Suche nach „Golf GTI Testbericht“ lieferte eine Suchmaschine einfach alle Dokumente, die irgendwo in einem Dokument diese Wörter enthielten. Das Ergebnis konnte ein Bericht über ein Golfturnier, das vom Rügener Flughafen mit der internationalen Kennung „GTI“ gesponsert wurde, sein, was vermutlich nur selten die Intention gewesen wäre, oder ein „Testbericht“ über ein Automodell von Volkswagen. Das System scheiterte also daran, zu erkennen, dass der Nutzer einen ganz bestimmten Informationskontext suchte.

Phrase-based indexing

Der erste große Durchbruch zur Überwindung dieser Starrheit war die phrasenbasierte Indexierung. Doch wie entscheidet eine Maschine, welche Phrasen zusammengehören und welche nicht?

Die Antwort liegt in einem Konzept, das aus der Informationstheorie und dem maschinellen Lernen entlehnt ist und in Patenten wie US7536408B2 eine zentrale Rolle spielt: die Berechnung des Information Gain.

Um dies zu verstehen, müssen wir zwei Kernbegriffe kennen:

  1. Entropie: Stell Dir einen Korb mit gemischten Früchten aller Art vor. Die Entropie ist hier sehr hoch, es herrscht Unordnung bzw. Chaos. Wenn Du die Früchte nun nach Sorten in kleinere Schalen sortierst, sinkt die Entropie in jeder einzelnen Schale. Entropie ist also ein Maß für die Unreinheit oder Zufälligkeit in einem Datensatz.
  2. Entscheidungsbäume: Ein Entscheidungsbaum ist ein Modell, das versucht, diese Unordnung zu reduzieren, indem es eine Reihe von Fragen stellt. Zum Beispiel: „Ist die Frucht rot?“. Jede Antwort teilt den großen Korb in zwei kleinere, geordnetere Gruppen auf.

Information Gain ist nun die exakte mathematische Metrik, die berechnet, welche Frage die Unordnung am effektivsten reduziert. Die Formel lautet im Kern:

Information Gain = Entropie (vor der Frage) – Durchschnittliche Entropie (nach der Frage)

Eine Frage, die zu einem hohen Information Gain führt, ist also eine sehr gute Frage, weil sie viel Klarheit schafft.

Übertragen auf die Suchmaschine ist die Frage eines Suchsystems: „Sagt das Vorhandensein der Phrase A etwas über das Vorhandensein der Phrase B aus?“

Durch die Berechnung des Information Gain konnte eine Suchmaschine also quantifizieren, welche Phrasen starke, vorhersagbare Beziehungen zueinander haben und welche nur zufällig zusammen auftreten.

Statt Dokumente nur unter einzelnen Wörtern abzulegen, begann das System, sie aktiv mit Metadaten über semantische Beziehungen anzureichern.

Konkret kann man sich das so vorstellen: Ein Dokument wurde nun nicht mehr nur für das Vorkommen des Wortes „GTI“ indiziert, sondern für die „gute Phrase“ „Golf GTI Testbericht“. Der entscheidende Schritt war jedoch die Annotation: Dieses Dokument wurde im Index zusätzlich mit einem Vektor – der in diesem Kontext als eine Art digitales Etikett fungierte – versehen, der eine Liste von thematisch verwandten Phrasen repräsentierte. Diese verwandten Phrasen (z. B. „Beschleunigung“, „PS-Zahl“, „Kompaktsportler“) wurden zuvor über den Information Gain als hochgradig relevant identifiziert und zu Clustern zusammengefasst.

Das Ergebnis war ein Wissensnetzwerk, das direkt im Index verankert war. Die Suchmaschine konnte nun bei einer Anfrage nicht nur Dokumente finden, die die exakten Suchphrasen enthielten, sondern auch solche, die thematisch relevant waren, weil sie mit den passenden semantischen Clustern annotiert waren. Die eigentliche Informationsmehrwert lag nicht mehr nur im einzelnen Wort, sondern in den explizit im Index gespeicherten relevanten Beziehungen zwischen den Worten.

Information Gain aus Nutzerperspektive: Wie neu sind die Informationen eines Dokuments (speziell für dich)?

Ich fasse nochmal kurz den Wert von Information Gain für Maschine bzw. Suchsysteme zusammen: Zunächst dient der Information Gain als internes Werkzeug zur Qualitätskontrolle des Index. Funktionelle Aufgabe ist es, aus dem riesigen Ozean an Daten sinnvolle Zusammenhänge herauszufiltern. Phrasen, die nur zufällig nebeneinanderstehen, erzeugen informatives „Rauschen“ und werden durch einen niedrigen Information-Gain-Wert entlarvt und aussortiert. Gleichzeitig werden Phrasen mit hohen gegenseitigen Information-Gain-Werten zu semantischen Clustern zusammengefasst. Dies ist die Perspektive der Maschine: die Schaffung einer sauberen, logisch geordneten Wissenslandkarte.

Auf dieser Grundlage entfaltet sich die zweite, für den menschlichen Endnutzer letztlich relevante Perspektive: der „Neuheitsgrad“ einer Information bzw. eines Dokuments. Auch dieses Verständnis von Information Gain ist nicht etwa Ausdruck bloßer Zufälligkeit, sondern basiert auf einem wohldefinierten mathematischen Prinzip, umgesetzt durch Machine-Learning-Modelle: dem Rückgang der Entropie, also der mittleren Ungewissheit innerhalb einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.

„Neu“ ist Information in diesem Sinne dann, wenn sie bestehende Erwartungen, in diesem Fall konkret den gegenwärtigen Wissensstand eines Nutzers, systematisch korrigiert oder präzisiert.

Man kann sich den Prozess des Information Gains für einen Nutzer grundsätzlich so vorstellen:

  1. Der Startpunkt: Welches Maß an Entropie/Nicht-Wissen hat ein Nutzer?
    Google oder ein anderes Suchsystem erfasst die Dokumente, die ein Nutzer zu einem Thema bereits gesehen hat (z. B. Artikel 1, 2 und 3 über „effektives Schreiben von Content-Marketing-Ratgebern“). Diese Sammlung an bekannten Informationsdokumenten repräsentiert den aktuellen Wissensstand des Nutzers, und dieser inhärent ist eine bestimmte informationelle Entropie – gewissermaßen ein Maß für das verbleibende Nicht-Wissen oder die noch unbeantworteten Aspekte des Themas.
  2. Die Weggabelung: Welches Dokument reduziert seine Entropie/sein Nicht-Wissens?
    Jedes neue, noch nicht gesehene Dokument (z. B. ein Artikel über „erfolgreiche Content-Distribution von Ratgebertexten) wird als potentieller nächster Schritt in einem Entscheidungsbaum behandelt. Das Suchsystem stellt sozusagen die Frage: Wie stark würde sich die Gesamtunsicherheit (Entropie) des Nutzers reduzieren, wenn ihm dieses Dokument präsentiert wird?
  3. Das Etappenziel: Der Information-Gain-Score
    Der Score für den Neuheitswert wird berechnet, indem die Entropie nach dem Lesen des neuen Dokuments von der Entropie davor abgezogen wird, exakt also wie weiter oben für Information Gain aus maschineller Perspektive schon formuliert. Ein Dokument, das nur bereits bekannte Fakten wiederholt, reduziert die Unsicherheit ergo kaum bis gar nicht – der Information-Gain-Score ist niedrig. Ein Dokument, das einen völlig neuen Aspekt beleuchtet (in unserem Beispiel die Distribution anstatt Produktion von Content), sorgt für eine im Vergleich höhere Reduktion der Entropie und erhält daher einen hohen Information Gain Score.

In diesem Google-Patent mit dem Titel Contextual estimation of link information gain wird dieser Prozess sogar nahezu exakt so beschrieben, auch wenn Entropie als zugrunde liegendes mathematisches Modell, soweit ich es verstehe – nicht genannt wird, so viel Ehrlichkeit soll sein.

Ein kleiner Einschub am Rande: Ich bin weder Informatiker noch Mathematiker. Ich meide Zahlen und Formeln wie der Teufel das Weihwasser. Trotzdem bin ich der Meinung, dass es ohne grundlegendes Verständnis von Kernmechanismen des Machine Learning künftig nicht mehr geht. Sie dazu meinen LinkedIn-Post:

Synthese zweier Information-Gain-Konzepte: Ordnung als Voraussetzung für Neuheit

Beide dargestellten Perspektiven auf Information Gain sind keine Gegensätze, sondern zwei Seiten derselben Medaille. Ein System, ob semantische Suchmaschine oder LLM bzw. KI-Chatbot, kann den Neuheitswert eines Dokuments für einen Nutzer (menschliche Perspektive) nur dann präzise bestimmen, wenn es zuvor die grundlegenden thematischen Zusammenhänge im gesamten Datenkorpus verstanden und geordnet hat (maschinelle Perspektive).

Um zu erkennen, dass der Artikel aus meinem Beispiel über Content-Distribution subjektiv neu und relevant ist, muss die Maschine wissen – oder berechnet haben -, dass „Content-Distribution“ und „Content-Produktion“ zwei unterschiedliche, aber zum Wissensgebiet „Content-Marketing“ gehörende semantische Cluster sind. Das Fundament der maschinellen Ordnung ermöglicht erst die „wissenserweiternde“, personalisierte Auswahl und Auslieferung passender Dokumente.

Von der Informationsfindung zur Informationserzeugung

Nachdem die Systeme gelernt hatten, Dokumente thematisch zu vernetzen, war der nächste logische Schritt eine weitere Verfeinerung des Informationssuchsystems: Weg vom ganzen Dokument hin zum einzelnen, relevantesten Textabschnitt bzw. einer (Text-)Passage, um im Wortlaut des zentralen Patents mit dem Namen „Scoring candidate answer passages“ zu bleiben.

Und warum das Ganze? Anstatt dem Nutzer nur eine Liste relevanter Dokumente auf der SERP zu präsentieren, aus denen dieser sich die Antwort selbst heraussuchen musste, sollte ihm nun die präziseste Antwort direkt präsentiert werden , oft in Form der bekannten „Answer Boxes“ oder „Featured Snippets“. (Ergänzung: Für Google ist es seit jeher das Ziel, den Nutzer im Google-Kosmos gefangen zu halten, siehe AI Overviews, aber das ist ein anderes Thema.)

Das Scoring geeigneter Textabschnitte allem voran durch Google funktioniert in mehreren Schritten: Zuerst identifiziert das System eine Nutzeranfrage als „antwortsuchend“. Daraufhin werden aus den relevantesten Dokumenten einzelne „Kandidaten-Passagen“ extrahiert.

Diese Abschnitte, oft direkt unterhalb von (Zwischen-)Überschriften, durchlaufen dann ein ausgeklügeltes, mehrstufiges Bewertungsverfahren, welches sich grob in drei Scoring-Kategorien bzw. Aufgaben unterteilen lässt:

  • Passt ein Textabschnitt exakt zur Nutzerfrage (Query Dependent Score)?
  • Wie hoch ist die Qualität der Quelle (Query Independent Score)?
  • In welchem Kontext steht der Abschnitt, also wie weit ist dieser in der Seitenstruktur bzw. in der strukturgebenden Überschriften-Hierarchie verschachtelt (Context Score)?

Wichtig dabei: Die anfängliche Auswahl der relevanten Dokumente, aus denen diese Passagen stammen, basiert weiterhin auf den fundamentalen Prinzipien des semantischen Index, der mithilfe von Information Gain aufgebaut wurde, wie ich es oben erklärt hatte.

Doch der bisher größte evolutionäre Sprung verwandelte die Suchmaschine vom Informations-Bibliothekar zum Informations-Autor – es vollzog sich also eine Entwicklung der bloßen Ordnung und Sortierung relevanter und „guter“ Informationsquellen („zehn blaue Links“) zur Extrahierung und Erzeugung der Information an sich. Wir sind in der Gegenwart angekommen. Willkommen in der Ära der generativen KI.

Retrieval Augmented Generation als die logische Weiterentwicklung von Information Gain

Wir haben festgestellt, dass der entscheidende evolutionäre Sprung in der Fähigkeit liegt, aus gefundenen Informationen eine neue, kohärente Antwort zu erzeugen. Das Herzstück dieser neuen Generation von Suchsystemen ist ein Verfahren namens Retrieval-Augmented Generation (RAG). Doch wie stellt man sicher, dass dieser Prozess nicht nur kreativ, sondern vor allem faktisch korrekt und nachvollziehbar ist?

Die Antwort darauf liefern ausgeklügelte Methoden wie GINGER (Grounded Information Nugget-Based Generation of Responses), ein System, das von Forschern der Universität Stavanger entwickelt wurde. Es löst die Kernprobleme bisheriger RAG-Modelle – wie faktische Fehler, fehlende Quellenbelege und das „Lost in the Middle“-Problem bei langen Kontexten – durch einen genialen, mehrstufigen Ansatz. Die zentrale Innovation von GINGER ist, dass es nicht mit ganzen Textpassagen arbeitet, sondern diese zuerst in ihre atomaren Bestandteile zerlegt: in sogenannte Information Nuggets. Das sind minimale, in sich geschlossene und überprüfbare Informationseinheiten, die eine präzise Rückverfolgung zur Quelle ermöglichen.

Der gesamte Prozess lässt sich am besten als eine Art Fertigungsstraße für Antworten verstehen:

  1. Zerlegung in Nuggets: Zuerst extrahiert ein LLM aus den relevantesten gefundenen Textpassagen die zentralen Fakten als prägnante Nuggets.
  2. Ordnen der Fakten: Anschließend werden diese Nuggets thematisch geclustert, um Redundanz zu vermeiden und die verschiedenen Aspekte (Facetten) einer Anfrage zu ordnen. Dies erhöht die Informationsdichte der späteren Antwort.
  3. Priorisierung der Themen: Die erstellten Themencluster werden nach ihrer Relevanz für die Anfrage bewertet und sortiert, um die wichtigsten Informationen zu priorisieren.
  4. Verfassen der Antwort: Zuletzt fasst ein LLM die Kernaussagen der wichtigsten Cluster zu einzelnen Sätzen zusammen und glättet diese in einem finalen Schritt zu einer flüssigen, gut lesbaren Antwort, ohne neue Inhalte hinzuzufügen.

Dieses GINGER-Verfahren stellt sicher, dass die finale Antwort maximal informativ, faktisch fundiert und frei von Redundanz ist – eine massive Verbesserung gegenüber einfachen RAG-Ansätzen.

Der Zusammenhang von RAG und Information Gain

Dieses ausgeklügelte Verfahren beginnt, wie wir sahen, mit dem „Retrieval“, also dem Abrufen relevanter Textpassagen. Dies führt uns zu einer entscheidenden technischen Frage: Woher nimmt das System diese Informationen?

Dafür muss man zwischen zwei Arten von Such-Systemen unterscheiden: Ein eigenständiges LLM ohne Zugang zu Suchmaschinendokumenten besitzt keinen durchsuchbaren Index; sein Wissen ist statisch in den Modellparametern eingebrannt. Eine klassische Suchmaschine hingegen basiert auf einem gigantischen, durchsuchbaren Index des Webs.

Moderne RAG-Systeme auf der Basis von GINGER kombinieren nun das Beste aus beiden Welten: Sie nutzen das Sprachverständnis eines LLM, geben ihm aber Zugriff auf einen externen, durchsuchbaren Index, aus dem es Fakten abrufen kann.

Genau hier wird die Verbindung zum Information Gain fundamental:

1. Information Gain als Motor für das Retrieval (Die System-Perspektive)

Die „R“-Komponente in RAG, der Retriever, benötigt einen Index, der semantische Zusammenhänge versteht, um die qualitativ besten Passagen zu finden. Die Prinzipien des maschinenzentrierten Information Gains – also Phrasen zu erkennen und anhand ihrer Beziehungen zu Clustern zu verbinden – sind die technologische Grundlage, die einen solchen intelligenten Index erst ermöglichen. Man kann also sagen: Das maschinelle Konzept des Information Gain sorgt dafür, dass die Rohstoffe für die generative KI von höchster Qualität und Relevanz sind.

2. Information Gain als Ziel für die Generation (Die Nutzer-Perspektive)

Die „G“-Komponente in RAG, der Generator, hat das Ziel, eine kohärente, nicht-redundante und maximal informative Antwort zu erstellen. Dieses Ziel deckt sich perfekt mit dem nutzerzentrierten Verständnis von Information Gain. Obwohl Systeme wie GINGER nicht explizit die Entropie-Formel verwenden, ist ihre Architektur darauf ausgelegt, genau dieses Prinzip umzusetzen: Das Clustering von Nuggets zur Vermeidung von Redundanz und das Ranking der Themencluster zur Priorisierung der wichtigsten Fakten sind beides Mechanismen, die darauf abzielen, dem Nutzer den größtmöglichen Wissensgewinn zu verschaffen.

Das nutzerzentrierte Prinzip des Information Gain beschreibt also exakt das Ziel, das fortschrittliche RAG-Systeme durch ihre komplexe Architektur zu erreichen versuchen.

Information Gain ist somit der unsichtbare Faden, der die gesamte Evolution der Suche verbindet. In seiner maschinenzentrierten Form schafft er die semantisch geordnete Grundlage, die den Retriever von RAG-Systemen leistungsfähig macht. Gleichzeitig beschreibt er in seiner nutzerzentrierten Form exakt das Ziel, das fortschrittliche Generatoren wie GINGER anstreben: die Schaffung einer faktisch korrekten, redundanzfreien und maximal aufschlussreichen Antwort.

Schreiben zur Optimierung für LLMs
Content-Optimierung für KI: So schreibst du richtig für LLM-Systeme (ein Praxisleitfaden)
 Content-Optimierung für KI: So schreibst du richtig für LLM-Systeme (ein Praxisleitfaden) 1024 683 Patrick Stolp
Von:

Zusammenfassung; TL;DR

  • Das Ziel der LLM-Optimierung (LLMO) ist die Integration von Inhalts-Chunks in KI-generierte Antworten, nicht das Ranking von URLs
  • Content muss in semantisch kohärente, in sich geschlossene Chunks (ca. 100–300 Tokens) gegliedert werden, die jeweils nur eine zentrale Idee behandeln
  • Eine saubere, semantische HTML-Struktur (H2, H3, P, UL) ist für das maschinelle Parsen („Layout-aware Chunking“) entscheidend
  • Klarheit, Direktheit und deklarative Sprache werden von LLMs gegenüber kreativen, vagen oder metaphorischen Formulierungen bevorzugt
  • Autorität wird durch explizite E-E-A-T-Signale, eine semantische interne Verlinkung (als Knowledge Graph) und den Aufbau thematischer Content-Cluster signalisiert
  • Jeder Chunk muss kontextuell autark sein (Minimierung des inferentiellen Abstands) und mehrdeutige Entitäten müssen präzisiert werden (Disambiguierung)

Vergiss alles, was du über klassische Suchmaschinenoptimierung zu wissen glaubst. Wir kommen aus einem digitalen Suchkosmos, der in seiner Essenz deterministisch war. Eine Welt der Rankingfaktoren, der Keyword-Dichte und der klar definierten, wenn auch oft geheimen, algorithmischen Regeln. Der Effekt unserer Maßnahmen war weitgehend reproduzierbar, und die zehn blauen Links waren das unumstößliche Ziel unserer Arbeit.

Diese Ära ist nicht vorbei, aber sie hat einen neuen, mächtigen Nachbarn bekommen: die generative KI bzw. large Language Models (LLMs). Und in dieser neuen Welt gelten andere Spielregeln.

Der Fokus verschiebt sich radikal: Weg von der Optimierung für Klicks und hin zur Optimierung für „Chunks“ – logische Inhaltsblöcke, die von LLM-Systemen bewertet und zu neuen Antworten synthetisiert werden. Es geht nicht mehr nur darum, auf einer Ergebnisseite zu erscheinen. Es geht darum, von einem Sprachmodell als relevante Wissensquelle abgerufen, bewertet und in eine nützliche, maschinell generierte Antwort integriert zu werden.

Dieser Artikel ist dein taktischer Leitfaden für diese Disruption. Wir werden keine Phrasen dreschen, sondern uns auf die direkt umsetzbaren, teils technischen, teils strategischen Hebel konzentrieren, die darüber entscheiden, ob deine Inhalte in Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity eine Rolle spielen oder in der digitalen Unsichtbarkeit verharren.

Das Fundament verstehen: Keyword-Relevanz Chunk-Retrieval

Um deine Inhalte erfolgreich für LLM-Systeme zu optimieren, musst du zuerst die grundlegende Funktionsweise dieser Systeme verinnerlichen. Die Logik, nach der sie Informationen finden, bewerten und zusammenstellen, unterscheidet sich fundamental von der klassischen Suchmaschine. Der Wandel lässt sich in einem Satz zusammenfassen: Wir bewegen uns weg von der Seiten-Optimierung hin zur Chunk-Optimierung.

Was ist ein „Chunk“?

Ein Large Language Model liest und bewertet eine Webseite nicht als ein monolithisches Ganzes. Stattdessen zerlegen diese Systeme Inhalte in kleinere, verdauliche Informationseinheiten, die als „Chunks“ bezeichnet werden.

Du kannst dir einen Chunk als einen logischen, in sich geschlossenen Inhaltsblock vorstellen, der eine spezifische Idee, eine Definition oder ein Argument enthält. Anders ausgedrückt: eine in sich geschlossene Bedeutungseinheit.

In der neuen Such-Ära optimieren für diese Chunks. Dies bedeutet, dass Relevanz der neue übergeordnete „Rankingfaktor“ ist, wobei es natürlich nicht mehr um Rankings gehen wird, wozu ich später noch kommen werde.

Warum ist die Chunk-Struktur von Content wichtig für LLM-Optimierung?

Eine saubere, logische Gliederung deiner Inhalte ist kein stilistisches Extra, sondern eine technische Notwendigkeit. Eine klare Struktur hilft den LLMs dabei, die relevantesten Inhaltssegmente präzise zu lokalisieren. Jeder dieser Chunks wird einzeln bewertet, basierend darauf, wie gut seine Semantik zur eigentlichen Nutzeranfrage passt.

Vielleicht denkst du jetzt an die immer größer werdenden Kontextfenster der Modelle. Und es stimmt, die Kapazitäten sind beeindruckend: Stand Juni 2025 kann ein Modell wie Google Gemini 1.5 Pro bis zu zwei Millionen Tokens verarbeiten.

Doch selbst mit einem quasi unendlichen Gedächtnis bleibt das Grundprinzip bestehen: Die KI ruft Inhalte in Chunks ab. Eine durchdachte Struktur ist und bleibt der entscheidende Faktor für LLM-Sichtbarkeit.

Der Query-Fan-Out-Effekt

Wenn ein Nutzer eine Anfrage an eine LMM-Suche stellt, passiert unter der Haube mehr als nur ein einfacher Abgleich. Das large Language Model nimmt die ursprüngliche Frage und zerlegt sie in ein ganzes Netzwerk von Unterabfragen – ein Prozess, den man als „Query Fan-Out“ bezeichnet.

Aus einer Frage wie „Wie kann ich gesünder leben, ohne mein ganzes Leben umzukrempeln?“ werden mehrere spezifische Sub-Queries generiert, die jeweils einen anderen inhaltlichen Schwerpunkt adressieren:

  • Welche kleinen Veränderungen in der Ernährung haben großen Einfluss auf die Gesundheit?
    (Ziel: Identifikation von „Low-Effort, High-Impact“-Maßnahmen, z. B. Wasser statt Softdrinks, mehr Ballaststoffe)
  • Wie viel Bewegung pro Tag reicht aus, um langfristig fit zu bleiben?
    (Orientierung an Empfehlungen wie 7.000–10.000 Schritte, kurze Kraftübungen, Alltagstauglichkeit)
  • Wie kann ich Stress im Alltag reduzieren, ohne große Zeitinvestitionen?
    (Achtsamkeit, kurze Pausen, Atemtechniken – alles mit niedriger Einstiegshürde)
  • Was sind gesunde Gewohnheiten für besseren Schlaf?
    (Schlafhygiene, Konsistenz beim Zubettgehen, Bildschirmzeit reduzieren)
  • Wie kann ich ungesunde Routinen schrittweise ersetzen, ohne zu scheitern?
    (Verhaltensänderung durch Habit Stacking, 80/20-Regel, Rückfallmanagement)

Die entscheidende Erkenntnis dabei ist: Dieser Prozess ist stochastisch und kontextabhängig. Die Folgefragen sind nicht für jeden Nutzer identisch. Es ist also unmöglich, Inhalte für jede erdenkliche Frage-Variation im Voraus zu erstellen.

Stattdessen musst du eine robuste semantische Infrastruktur aufbauen, also eine Art „ontologischen Kern“ deines Fachgebiets. Dein Ziel ist es, die fundamentalen Wissensbausteine so zu liefern, dass das LLM sie flexibel für ihre dynamisch generierten Antworten nutzen kann.

Das taktische LLM-Playbook: Inhalte für Retrieval und Synthese optimieren

Nachdem wir das theoretische Fundament kurz und knapp geklärt haben, gehen wir nun in die Praxis. Die folgenden taktischen Hebel sind deine konkrete Anleitung, um Inhalte so zu gestalten, dass sie von LLM-Systemen nicht nur gefunden, sondern auch als qualitativ hochwertig für die Synthese von Antworten eingestuft werden.

Regel 1: Für semantisches Chunking strukturieren

Die Grundlage jeder LLM-Optimierung ist, wie eingangs erläutert, eine saubere, maschinenlesbare Struktur. Du musst dem Großen Sprachmodell aktiv dabei helfen, deine Argumente und Informationen zu parsen.

Es gibt zig Tools im Internet, mit denen man testen kann, wie viele Tokens ein Absatz Wörter vorweist.
  • Logische Blöcke bilden: Gliedere deinen Content in thematisch fokussierte Blöcke von etwa 100–300 Tokens pro Block.
  • Semantische HTML-Tags nutzen: Verwende konsequent und hierarchisch korrekt <h2>, <h3>, <p>, <ul> und <li>. Diese Tags sind keine reine Formsache; sie sind essenziell für das sogenannte „Layout-aware Chunking“, eine Methode, die Inhalte basierend auf der visuellen und logischen Struktur segmentiert.
  • Autarke Ideen pro Abschnitt: Jeder durch eine Überschrift eingeleitete Abschnitt sollte eine in sich geschlossene Idee behandeln. Die Überschrift selbst sollte die Kernaussage oder die Frage des Abschnitts widerspiegeln.

Regel 2: Klarheit und Direktheit vor Kreativität

Generative Sprachmodelle bevorzugen eine klare, unmissverständliche Sprache, die der Absicht einer Nutzeranfrage direkt entspricht. Kreative, metaphorische Umschreibungen, die in der menschlichen Kommunikation geschätzt werden, sind für eine Maschine im Grunde nur semantisches Rauschen ohne Aussagegehalt.

  • Verwende einfache Sprache und direkte Antworten
  • Vermeide Jargon, blumige Metaphern und clevere Einleitungen. Wenn du ein Akronym benutzt, schreibe es beim ersten Mal aus.

Beispiel: Eine als konkrete Frage formulierte Überschrift wie „Blockieren polarisierte Sonnenbrillen blaues Licht?“ ist für ein LLM unendlich wertvoller als „Die Magie moderner Brillenmode“.

Regel 3: Technische Zugänglichkeit sicherstellen (LLM-Crawlability)

Deine Inhalte können noch so gut sein, aber wenn die LLM-Crawler nicht darauf zugreifen können, sind sie unsichtbar.

  • Crawler nicht blockieren: Stelle sicher, dass du wichtige Bots wie GPTBot (OpenAI) und Google-Extended nicht über deine robots.txt-Datei aussperrst
  • Inhalte zugänglich machen: Vermeide es, Kerninformationen in JavaScript-Elementen, PDFs oder Bildern zu verstecken, die für Crawler schwer zu interpretieren sind
  • Strukturierte Daten nutzen: Implementiere schema.org-Markup so umfassend wie möglich. Schema ist die explizite Sprache, mit der du der Maschine den Kontext und die Bedeutung deiner Inhalte unmissverständlich erklärst

Regel 4: Vertrauen und Autorität signalisieren (E-E-A-T)

LLMs sind darauf trainiert, Quellen zu bevorzugen, die vertrauenswürdig erscheinen. Deine Website muss diese Vertrauenswürdigkeit explizit signalisieren.

  • Zeige Autoren, Referenzen und Daten an. Jede Seite sollte einen klaren Autor mit seiner Expertise, ein Veröffentlichungs- oder Aktualisierungsdatum ausweisen
  • Verlinke auf anerkannte Quellen. Untermauere deine Aussagen durch Links auf wissenschaftliche Studien, offizielle Dokumentationen oder führende Experten

Regel 5: Interne Verlinkung als Knowledge Graph aufbauen

Interne Links waren in der klassischen Suchmaschinenoptimierung Werkzeuge zur Verteilung von Link-Equity und zur thematischen Strukturierung in Silos oder Topic Clustern. In GenAI-Systemen erhalten sie eine fundamental neue Rolle: Sie formen die „Retrieval Map“, die ein LLM nutzt, um deine Inhalte zu durchforsten und zu bewerten.

Dein Mindset muss sich hier ändern: Du verlinkst nicht länger thematisch relevante URLs, sondern du baust einen abrufbaren Wissensgraphen deiner eigenen Website.

Jeder Link sollte eine semantische Beziehung zwischen Entitäten ausdrücken: „Seite A erklärt Konzept B“, „Seite C vergleicht Tool D mit Tool E“ oder „Seite F ist die Grundlage für Prozess G“. Diese Vernetzung von Bedeutungen ist es, was dem LLM hilft, die Zusammenhänge in deinem Fachgebiet zu verstehen und deine Inhalte als kohärentes Ganzes zu interpretieren.

Regel 6: Deklarative Sprache nutzen

LLM-Systeme bevorzugen für ihre Antworten selbstbewusste, faktische und klar formulierte Aussagen. Vage Formulierungen und übermäßige Zurückhaltung können dazu führen, dass deine Inhalte als weniger verlässlich eingestuft und ignoriert werden.

  • Formuliere Fakten als Fakten: Nutze eine klare, assertive Sprache, wenn du Tatsachen präsentierst
  • Vermeide unsichere Qualifizierer: Formulierungen wie „einige Experten glauben“ oder „es könnte argumentiert werden“ schwächen die Aussagekraft deines Chunks und reduzieren dessen Retrieval-Stärke

Beispiel:

Schlecht: „In bestimmten Fällen könnte es möglich sein, dass ein Arbeitnehmer eventuell Anspruch auf eine Abfindung haben könnte…“

Gut: „Ein Arbeitnehmer hat grundsätzlich Anspruch auf eine Abfindung, wenn der Arbeitgeber eine betriebsbedingte Kündigung nach § 1a KSchG ausspricht.“

Viele Websites, die sich mit YMYL-Themen (Your Money Your Life; beispielsweise Medizin- oder Rechts- und Finanzthemen) beschäftigen, verwenden übervorsichtige Sprache, um beispielsweise keine Rechtsberatung vorzutäuschen. Das führt jedoch dazu, dass Inhalte von LLMs ignoriert werden. In unsere, Beispiel könnte ein Compliance-konformer Zusatz aber das Problem lösen: „Diese Information ersetzt keine individuelle Rechtsberatung. Maßgeblich ist stets die Bewertung im Einzelfall.“

Regel 7: Eine Idee pro Absatz: Embedding-freundlich schreiben

Jeder Absatz deines Textes wird von einem LLM in einen numerischen Vektor umgewandelt, ein sogenanntes „Embedding“. Die Präzision dieses Vektors entscheidet darüber, wie gut der Inhalt zu einer Anfrage passt.

Die wichtigste Regel hierfür lautet: Ein Gedanke pro Absatz. Vermischst du mehrere Ideen in einem einzigen Absatz, wird der resultierende Vektor unscharf und thematisch verwaschen. Das verschlechtert das Retrieval und die Bewertung. Halte deine Absätze kurz, kohärent und auf eine einzige, klare Aussage fokussiert.

Regel 8: Semantische Redundanz schaffen

Um deine Auffindbarkeit zu maximieren, solltest du deine Kernideen mehrfach und mit leichten Variationen im Text wiederholen. Man kann es sich so vorstellen, dass du ein breiteres Netz im Vektorraum auswirfst, um für mehr semantisch verwandte Anfragen relevant zu sein.

  • Formuliere Schlüsselideen 2-3 Mal neu, indem du einfache Synonyme und alternative Satzstrukturen verwendest
  • Verteile diese Rephrasings über verschiedene Chunks deines Artikels, zum Beispiel in der Einleitung, im Hauptteil und im Fazit
  • Spiegle natürliche Sprachvarianten wider

Beispiel:

Einleitungsabsatz (Chunk 1): „Datensicherheit ist ein zentrales Thema bei der Nutzung von Cloud-Diensten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre sensiblen Daten in der Cloud vor unbefugtem Zugriff geschützt sind.“

Hauptteil-Absatz (Chunk 2): „Der Schutz geschäftskritischer Informationen in Cloud-Umgebungen erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und kontinuierliches Monitoring. Besonders bei personenbezogenen Daten ist höchste Sicherheitsdisziplin gefragt.“

Fazit-Absatz (Chunk 3): „Cloud-Security ist kein Zusatz, sondern eine Grundvoraussetzung für digitale Souveränität. Wer in der Cloud arbeitet, muss Datenschutz, Integrität und Verfügbarkeit systematisch absichern.“

Regel 9: Den inferentiellen Abstand minimieren: Kontext ist alles

Ein LLM muss aus einem Chunk eine logische Schlussfolgerung (Inferenz) ziehen können. Wenn eine Behauptung und der für sie notwendige Kontext über mehrere, voneinander entfernte Absätze verteilt sind, entsteht ein großer „inferentieller Abstand“. Das zwingt das large Language Model zu Sprüngen, die fehleranfällig sind und die Verlässlichkeit deiner Inhalte senken. Deine Aufgabe ist es, diese Abstände zu minimieren.

Jeder Chunk muss eine in sich geschlossene, kohärente Argumentationseinheit sein.

  • Negativbeispiel (Hoher inferentieller Abstand):
    • Absatz 2: „Die robots.txt ist eine einfache Textdatei, die im Stammverzeichnis einer Domain liegt.“
    • Absatz 9: „Mit dieser Datei kann man das Verhalten von Web-Crawlern steuern.“
  • Positivbeispiel (Kein inferentieller Abstand):
    • Ein Absatz: „Die robots.txt, eine einfache Textdatei im Stammverzeichnis einer Domain, ist das primäre Steuerungsinstrument, um Web-Crawlern wie dem Googlebot gezielte Anweisungen zu geben, welche Bereiche einer Website sie besuchen dürfen und welche nicht.“

Regel 10: Semantische Eindeutigkeit herstellen: Entitäten für die KI schärfen

Ein LLM versucht, jedes Wort und jeden Begriff in deinem Text einer bekannten Entität in seinem internen Wissensgraphen zuzuordnen. Mehrdeutige Begriffe sind dabei wie eine unklare Wegbeschreibung. Hilf der Maschine, indem du potentiell zweideutige Entitäten präzisierst.

Beispiele:

  • Mehrdeutig: „Unser neues Tool verbessert das Reporting in Analytics.“ (Welches Analytics-Tool? Adobe? Matomo? Google?)
  • Eindeutig: „Unser neues Tool verbessert das Reporting in Google Analytics 4 (GA4).“
  • Mehrdeutig: „Für diese Strategie ist Jaguar eine gute Wahl.“ (Die Automarke oder die Raubkatze? Im falschen Kontext eine teure Verwechslung.)
  • Eindeutig: „Für diese Marketing-Luxusstrategie ist die Automarke Jaguar eine passende Fallstudie.“

Regel 11: Einen Informations-Baukasten bereitstellen: Modulare Inhalte

Betrachte deine Artikel nicht mehr nur als lineare Texte, sondern als einen Baukasten mit Informations-Modulen. Ein LLM, das eine komplexe Anfrage zerlegt, sucht nach passgenauen Bauteilen, um eine Antwort zu konstruieren. Gib ihm diese Bauteile.

Statt nur Fließtext zu produzieren, solltest du deine Expertise in leicht extrahierbare Formate gießen. Behandle ein Thema nicht nur, sondern seziere es.

  • Beispiel für einen modularen Aufbau zum Thema „Serverseitiges Tagging“:
    • Definitions-Block: Beginne mit einer klaren „Was ist“-Definition
    • Vergleichstabelle: Stelle serverseitiges Tagging dem clientseitigen Tagging gegenüber (Kriterien: Performance, Datenkontrolle, Implementierungsaufwand)
    • FAQ-Modul: Beantworte die fünf häufigsten Fragen, die in der Praxis immer wieder aufkommen.
    • Anleitungs-Block: Skizziere die grundlegenden Schritte für eine Ersteinrichtung als Schritt-für-Schritt-Beschreibung

Regel 12: Die Essenz signalisieren: Zusammenfassungen für Bots

Am Ende (oder auch am Anfang) eines langen Artikels solltest du dem LLM aktiv signalisieren, was die Kernaussagen sind. Betrachte es als ein „TL;DR für Bots“.

Diese Blöcke werden oft mit hoher Priorität für die Generierung von Snippets und zusammenfassenden Antworten herangezogen. Du zeigst der Maschine damit, was du als Autor für die Quintessenz hältst. Du kannst hoch zu diesem Artikel scrollen, dort siehst du ein Beispiel für diesen Artikel, den du gerade liest.

Regel 13: Semantische Autorität aufbauen: mehr als die Summe der Teile

Ein einzelner Artikel, egal wie gut, ist im weiten Vektorraum nur ein einzelner Datenpunkt. Echte Autorität, die ein LLM als verlässlich einstuft, entsteht durch Dichte und Vernetzung.

Deine Aufgabe ist es, nicht nur einzelne Seiten, sondern ein ganzes Ökosystem an Inhalten zu schaffen, das ein Thema umfassend und aus verschiedenen Perspektiven beleuchtet.

Du baust dir damit eine semantische Festung. Ein LLM, das auf der Suche nach einer verlässlichen Antwort ist, wird eine solche Wissensbasis bevorzugen, weil sie Konsistenz und Tiefe signalisiert.

Beispiel für den Aufbau semantischer Autorität zum Thema „Core Web Vitals“:

  • Dein Hauptartikel: „Core Web Vitals: Warum LCP, INP und CLS im KI-Zeitalter erfolgskritisch sind.“
  • Unterstützende Artikel (Cluster):
    • Ein technischer Deep Dive: „Praxisanleitung: Den Interaction to Next Paint (INP) korrekt messen und optimieren.“
    • Eine Fallstudie: „Fallstudie: Wie wir den Cumulative Layout Shift (CLS) für einen E-Commerce-Shop um 80 % reduziert haben.“
    • Ein vergleichender Artikel: „INP vs. First Input Delay (FID): Was sich für SEOs wirklich ändert.“
    • Ein strategischer Ausblick: „Beeinflussen Core Web Vitals das Ranking in KI-generierten Antworten?“

Relevance Engineering ist die Zukunft und Gegenwart

Die Spielregeln haben sich unwiderruflich geändert. Wir optimieren nicht mehr nur für den Klick, sondern für die Aufnahme unserer Inhalte in eine KI-generierte Antwort innerhalb von LLMs.

Dabei leben wir aktuell in einer hybriden Welt: Die klassischen Systeme existieren weiter, während die neuen, generativen Systeme die Zukunft formen. Als Professionals müssen wir für beide Welten bauen.

Der Weg dorthin führt über die bewusste und strategische Gestaltung von Inhalten. Weg von seitenlangen Texten, hin zu klar strukturierten, semantisch präzisen und in sich geschlossenen Wissens-Chunks, die auf Vertrauen, Autorität und Klarheit basieren.