Marketer-Leitfaden: Wie Sie LLMs beeinflussen und Kund*innen gewinnen

Warum LLMs Teil Ihrer Suchstrategie sein sollten

Die KI-gestützte Suche wird nicht kommen, sie ist bereits da. Und die großen Sprachmodelle (LLMs), die hinter ChatGPT, Google Gemini und Perplexity stehen, verlagern das Erlebnis von Links zu Antworten.

Im Gegensatz zu „traditionellen“ Suchalgorithmen geben die LLMs keine Links aus, die auf stichwortbasierten Anfragen basieren. LLMs verwenden KI zur Interpretation von Informationen, die sie aus mehreren, unterschiedlichen Datenquellen abrufen, und generieren dann dialogorientierte Antworten.

Das bedeutet, dass die Qualität Ihrer Daten (wie sie strukturiert sind, wo sie gespeichert sind und wie einheitlich sie sind) direkt beeinflusst, was LLMs über Ihre Marke sagen. Und das wiederum macht KI zu Ihrem neuen Kunden.

Denn wenn die LLMs, die für die KI-Suche zuständig sind, Sie nicht finden können, werden es Ihre Kund*innen auch nicht.

Wie stellen Sie also sicher, dass Ihre Marke in der KI-gestützten Suche gefunden wird – und dass die angezeigten Informationen korrekt sind?

Alles beginnt damit, dass Sie Ihre Daten richtig strukturieren, vor allem im Hinblick auf LLMs und den Erfolg mit RAG.

Warum ein Wissensgraph für die KI-Sichtbarkeit unerlässlich ist

Ein Wissensgraph ist ein Datengerüst zur Zentralisierung, Strukturierung und Verteilung von Informationen (wie Öffnungszeiten, Dienstleistungen, Produktdetails und FAQs), sodass KI-gestützte Plattformen sie verstehen können.

Strukturierte, zentralisierte Daten helfen LLMs bei der Interpretation des Angebots Ihrer Marke und erleichtern gleichzeitig die umfangreiche Übermittlung von Aktualisierungen an Publisher.

Ohne einen Wissensgraph sind die Daten Ihrer Marke uneinheitlich über verschiedene Quellen verstreut. Wenn dies geschieht, halten KI-Modelle Ihre Marke für unzuverlässig oder nicht vertrauenswürdig, wodurch es fast unmöglich wird, sie in ihren Suchplattformen zu finden.

Die vier wichtigsten digitalen Touchpoints, die LLMs beeinflussen

1. Einträge mit Markeninformationen

LLMs beziehen sich auf lokale Einträge in einem umfassenden Netzwerk, nicht nur bei Google oder Yelp, sondern auch bei kleineren Verzeichnissen. Sie prüfen die Einheitlichkeit bei NAT-Daten, angebotenen Dienstleistungen, Öffnungszeiten und mehr.

Wenn Ihre Einträge nicht überall korrekt und aktuell sind, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die KI falsche Informationen über Ihre Marke liefert.

Indem Sie diese Daten in einem Wissensgraph aktuell halten, verhindern Sie Fehler und Fehlinformationen. Dies schützt Ihre Marke und schafft Vertrauen bei den LLMs. Infolgedessen können Sie die Sichtbarkeit verbessern, das Engagement steigern und die Besucherfrequenz erhöhen.

Gesehen werden ist wichtig. Mit Yext Listings bleiben die Informationen Ihrer Marke aktuell und leicht zugänglich, wo immer Menschen (und KI-Suchtools) suchen.

2. Websites mit lokalen Seiten als Inhalt

Ihre Website bietet KI-Modellen detaillierten Kontext über Ihre Marke. Marken mit mehreren Standorten sollten auf ihrer Website standortspezifische Seiten einrichten. So könnte eine Marke im Gesundheitswesen eine lokale Seite für jeden Anbieter an einem Standort erstellen, die Biografien, Fachgebiete, häufig gestellte Fragen und einen Call-to-Action für die Buchung enthält. Eine Restaurantmarke könnte eine Landingpage mit NAT-Daten, Öffnungszeiten, saisonalen Menüs, Happy-Hour-Aktionen und positiven Geschichten über Zutaten oder lokale Teams erstellen.

LLMs scannen Überschriften, FAQs und strukturierte Daten, um die Tiefe und Breite Ihrer Produkte und Dienstleistungen zu verstehen. Gut organisierte, relevante Inhalte helfen der KI letztendlich, Ihre Marke besser zu verstehen und besser auf die Absichten der Nutzer*innen einzugehen, insbesondere bei der lokalen Suche.

Lokale Seiten unterstützen die Discovery-Phase bei kaufbereiten Kund*innen, damit Ihre Marke im entscheidenden Moment gefunden und gewählt wird. Erstellen Sie mit Yext Pages ganz einfach suchmaschinenoptimierte Landingpages für Ihre Standorte, um die Sichtbarkeit Ihrer Einträge zu steigern und mehr Suchende in Kund*innen zu verwandeln.

3. Bewertungen und Kundenfeedback

LLMs scannen nicht nur die Sternebewertungen, sondern auch die quantitativen Daten über Ihre Marke (z. B. Umfang und Häufigkeit der Bewertungen). Außerdem analysiert sie das qualitative Feedback, das Kund*innen in Bewertungen und Kommentarfeldern hinterlassen. Diese Daten geben der KI den notwendigen Kontext, um auf detaillierte Anfragen zu reagieren.

Es hilft zum Beispiel bei der Beantwortung von Fragen wie „Wo finde ich ein italienisches Restaurant mit Tiramisu und gutem Wein?“ und „Hilf mir bei der Suche nach einem Anwalt, der sich auf Eheverträge spezialisiert hat“.

Anhand der Stimmung, der Glaubwürdigkeit und der Häufigkeit* der Bewertungen entscheiden die LLMs, ob Ihre Marke vertrauenswürdig und relevant genug ist, um angezeigt zu werden.

* Kund*innen erwarten, dass Marken sofort auf ihr Feedback reagieren. 69 % erwarten, dass eine Marke innerhalb einer Woche antwortet. Dabei ist die Beantwortung von Bewertungen auch ein starkes Signal für KI-Modelle, da ein aktives, engagiertes Reputationsmanagement Ihre Vertrauenswürdigkeit signalisiert. LLMs werden dies mit einer verbesserten Sichtbarkeit Ihrer Marke belohnen.

Effektives Online-Reputationsmanagement geht über das hinaus, was Kund*innen über Sie denken. Es umfasst jetzt auch, wie KI und LLMs über Sie denken. Mit Yext Reviews können Sie proaktiv positive Bewertungen einholen, mit Kund*innen in großem Umfang in Kontakt treten und der KI gegenüber Vertrauenswürdigkeit signalisieren.

4. Unstrukturierte Inhalte und Markensignale aus anderen Quellen

LLMs verarbeiten unstrukturierte Inhalte, darunter Blogbeiträge, Bewertungen und andere öffentlich verfügbare Inhalte, um die Relevanz und Autorität Ihrer Marke zu prüfen. Wenn Sie Ihre Markeninhalte mit Fotos, Videos, Podcast-Links und Metadaten anreichern, erregt dies zusätzlich die Aufmerksamkeit der KI. Wenn Sie jetzt noch nutzergenerierte Inhalte (User Generated Content, UGC) hinzufügen, können all diese unstrukturierten Inhalte die von der KI generierten Antworten unterstützen.

Social-Media-Beiträge haben vielleicht keinen großen Einfluss auf die KI-Rankings, doch öffentliche Inhalte sind dennoch wichtig. Das Engagement auf Plattformen wie Reddit und YouTube bietet KI zusätzliche Markensignale. Immerhin nutzen 51 % der Kund*innen die sozialen Medien inzwischen als Suchkanal (und nicht nur zum „Liken“ von Beiträgen).

Die Verwendung strukturierter und unstrukturierter Daten bringt mehr Kund*innen zu Ihrer Marke. Kombinieren Sie Yext Listings und Yext Social, um jede Kundeninteraktion für eine vertrauenswürdigere, prominentere digitale Präsenz zu nutzen.

Genauigkeit und Einheitlichkeit als wichtiger Faktor für all Ihre digitalen Touchpoints

LLMs beziehen sich für das Verständnis und die Aufbereitung von Markeninformationen sowohl auf strukturierte als auch auf unstrukturierte Daten. Also sollten Sie es der KI leicht machen, Ihre Daten zu referenzieren und ihnen zu vertrauen.

Strukturierte Daten (aus Schema Markup, Wissensgraphen und Unternehmenseinträgen) fungieren als Roadmap, sodass KI die wichtigsten Informationen (Öffnungszeiten, Dienstleistungen, NAT-Daten) leicht abrufen kann.

Unstrukturierte Daten (wie Kundenbewertungen, Social-Media-Beiträge und Bloginhalte) helfen der KI bei der Bewertung von Stimmung, Relevanz und Markenautorität.

Jeder digitale Touchpoint (von Einträgen und lokalen Seiten bis hin zu Bewertungen und den sozialen Medien) fällt in eine dieser beiden Quellen für Markeninformationen. Ein gut strukturierter Wissensgraph unterstützt beide Quellen.

Umsetzbare Schritte: So machen Sie Ihre Inhalte noch heute KI- und LLM-freundlich

Da immer mehr Menschen Siri fragen, Google durchsuchen, Claude zu Rate ziehen und ChatGPT in Anspruch nehmen, gibt es jetzt umsetzbare Schritte, mit denen Sie die Sichtbarkeit Ihrer Marke in der KI-Suche stärken können:

1. Durchführung eines Datenaudits: Ermitteln Sie Lücken in strukturierten und unstrukturierten Daten und implementieren Sie einen Content-Marketing-Plan, um diese zu schließen. Achten Sie darauf, dass alle Einträge und Markeninformationen überall, wo Sie veröffentlichen, korrekt sind, und prüfen Sie, ob es sinnvoll ist, Ihr Publisher-Netzwerk zu erweitern.

2. Verwendung einer strukturierten Datenstrategie. Priorisieren Sie Schema-Markup und einen entitätsbasierten Wissensgraph, um Daten zu speichern und zu organisieren.

3. Integration einer Strategie für unstrukturierte Inhalte. Erstellen (oder aktualisieren) Sie fortlaufend unstrukturierte Inhalte, die LLMs nuancierte, kontextreiche Daten zur Interpretation geben.

4. Vereinheitlichung Ihrer Markenpräsenz. Synchronisieren Sie Geschäftsinformationen aus Ihrem Wissensgraph über Einträge, Seiten und alle Ihre digitalen Touchpoints hinweg.

5. Erstellung und Nutzung von Feedbackschleifen. Verfolgen Sie die KI-gestützten Suchergebnisse aktiv und passen Sie Ihre Daten- und Inhaltsstrategie bei Bedarf an.

Denken Sie daran: Kund*innen vertrauen dem, was die KI ihnen sagt. Immer mehr Menschen überspringen traditionelle Suchmaschinen und verlassen sich auf LLMs und KI-Assistenten, um direkte Antworten zu erhalten. Während sich die KI-gesteuerte Suchlandschaft weiterentwickelt, werden LLMs weiterhin Marken präsentieren, denen sie vertrauen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Marke dazugehört.