AI360: Large-Language-Model-Optimierung (LLMO) für Websites NEU

Agenda:

• Einführung in KI-gestützte Suche und AI Overviews
  
  
• Veränderungen im Suchverhalten durch KI-Antworten
  
  
• Grundlagen der Large-Language-Model-Optimierung
  
  
• SEO-Techniken im Vergleich zur KI-Suche
  
  
• Makrokontext und Makrosemantik
  
  
• Entitäten, Knowledge Graphs und vektorbasierte Suche
  
  
• Inhalte strukturiert aufbereiten: Frage-Antwort-Blöcke
  
  
• Alt-Texte, Hidden-Gems-Signale und Erfahrungscontent
  
  
• Handlungsempfehlungen für KI-taugliche Websites
  
  
• Praxisprojekt: Optimierung einer Website-Sektion nach LLMO-Prinzipien

Ziele:

Teilnehmer erhalten eine praxisnahe Einführung in die Optimierung von Websites für KI-basierte Suchsysteme. Das Training AI360 Large-Language-Model-Optimierung (LLMO) für Websites vermittelt zentrale Konzepte wie Makrokontext, semantische Strukturierung und vektorbasierte Suche. Die Teilnehmer lernen, wie Inhalte so aufbereitet werden, dass sie von Sprachmodellen wie denen von Google™ oder OpenAI zuverlässig erfasst, verstanden und zitiert werden können.

Zielgruppe:

Das Training AI360 Large-Language-Model-Optimierung (LLMO) für Websites richtet sich an Marketing- und SEO-Teams, Content-Verantwortliche, Web-Redaktionen, Produktmanager sowie Fachkräfte, die Inhalte für Suchmaschinen und KI-gestützte Systeme optimieren möchten.

Voraussetzungen:

Um den Inhalten und dem Lerntempo des Kurses AI360 Large-Language-Model-Optimierung (LLMO) für Websites gut folgen zu können, sind Grundkenntnisse im Bereich Website-Content, SEO-Grundlagen oder verwandte Themen hilfreich. Technische Vorkenntnisse in KI oder Programmierung sind nicht erforderlich.

Beschreibung:

Im Training AI360 Large-Language-Model-Optimierung (LLMO) für Websites lernen die Teilnehmer, Websites so zu konzipieren und umzusetzen, dass sie von modernen KI-Suchsystemen optimal verstanden und genutzt werden. Die zunehmende Bedeutung von KI-basierten Suchsystemen verändert die Sichtbarkeit von Websites grundlegend: AI Overviews, ChatGPT-Antworten und andere automatisierte Systeme extrahieren Inhalte nicht mehr allein über Keywords, sondern über semantische Zusammenhänge, Entitäten und vektorbasierte Bedeutungsräume. Dieses Training zeigt, wie Inhalte so strukturiert werden, dass Sprachmodelle sie zuverlässig erkennen und in KI-Zusammenfassungen ausspielen.

Klassische SEO-Ansätze, die primär auf Keywords und Ranking-Faktoren setzen, stoßen damit zunehmend an ihre Grenzen. Genau hier setzt der Kurs AI360 Large-Language-Model-Optimierung (LLMO) für Websites an: Er übersetzt die neuen Anforderungen in klar verständliche, technisch nachvollziehbare Konzepte und Maßnahmen für Webentwickler, technische Produktmanager und IT-Verantwortliche. Neben Konzepten wie Makrokontext, Multi-Vector-Retrieval und Knowledge Graphs werden praktische Methoden vermittelt, um Inhalte klar, prägnant und KI-orientiert aufzubereiten.

Für die Teilnehmer des Kurses AI360 Large-Language-Model-Optimierung (LLMO) für Websites ist besonders relevant, wie sich diese Anforderungen technisch umsetzen lassen. Im Kurs wird darauf eingegangen, welche Rolle strukturierte Daten, semantische HTML-Auszeichnung sowie konsistente URL- und Navigationskonzepte spielen, damit Crawler und LLM-basierte Systeme Inhalte effizient erfassen können. Es wird diskutiert, wie serverseitiges Rendering, Frameworks, Single-Page-Applications und API-basierte Websites sich auf Indexierbarkeit und semantische Auswertbarkeit auswirken – und welche Patterns sich in der Praxis bewährt haben, um trotz moderner Frontend-Stacks KI- und SEO-Kompatibilität sicherzustellen.