GEO/SEO-Leitfaden: Large Language Models (LLMs) – Praxisbeispiel Hotelseite
Large Language Models wie ChatGPT verändern grundlegend, wie Inhalte im Web gefunden, interpretiert und genutzt werden. Dieser Leitfaden erklärt verständlich und praxisnah, wie Webseitenbetreiber ihre Inhalte nicht mehr nur für Google, sondern auch gezielt für KI-Systeme optimieren können. Von den technischen Grundlagen über konkrete Praxisbeispiele bis hin zur strategischen Einordnung zeigt der Beitrag, wie Websites zukunftssicher aufgestellt und als verlässliche Informationsquelle für KI-basierte Antworten positioniert werden.
1. Definition: Was sind Large Language Models (LLMs)
Large Language Models sind KI-Systeme, die auf sehr großen Textmengen trainiert wurden, um Sprache zu verstehen, zusammenzufassen und zu generieren. Bekannte Beispiele sind ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity.
Wesentliche Merkmale:
- Verstehen Inhalte semantisch, nicht keyword-basiert
- Liefern direkte Antworten statt Linklisten
- Nutzen externe Inhalte über Abrufmechanismen (z. B. RAG)
LLMs ersetzen keine Suchmaschinen, verändern aber die Art, wie Inhalte gefunden und genutzt werden.
2. LLMs vs. klassische Suchmaschinen-Crawler
| Merkmal | Googlebot | LLM-Agenten |
|---|---|---|
| Ziel | Indexierung für Ranking | Wissensabruf für Antworten |
| Output | SERP mit Links | Direkte Textantwort |
| Zugriff | robots.txt | llms.txt / implizite Regeln |
| Struktur | HTML-dominiert | Klartext, Markdown, Absätze |
Suchmaschinen bewerten Seiten. LLMs extrahieren Wissen.
3. robots.txt vs. llms.txt
robots.txt
- Jahrzehntealter Standard
- Steuert, welche Bereiche gecrawlt werden dürfen
- Fokus auf Indexierung
llms.txt
- Neuer, inoffizieller Standard
- Richtet sich an KI-Agenten
- Ziel: Lesbare Inhalte, Attribution, Training steuern
Kerndifferenz
robots.txt sagt: „Was darf gecrawlt werden?“ llms.txt sagt: „Was soll die KI verstehen und zitieren?“
4. Anleitung: llms.txt manuell erstellen
Schritt 1: Datei anlegen
Dateiname: llms.txt Ablage: Root-Verzeichnis der Domain
Schritt 2: Struktur festlegen
Empfohlenes Format ist Markdown-ähnlicher Klartext.
Typische Felder:
- User-agent
- Allow / Disallow
- Attribution
- Training
- Preferred-Content
Schritt 3: Inhalte definieren
- Welche Seiten sind relevant
- Welche Inhalte sollen zitiert werden
- Ob Training erlaubt ist
5. Beispiel einer llms.txt
Interpretation:
- Blog darf gelesen werden
- Shop- und Kundendaten nicht
- Zitierung erlaubt
- Training explizit untersagt
6. Content-Optimierung für LLMs
Dieser Abschnitt ist zentral für die praktische Umsetzung. Während klassische SEO stark auf Keywords, interne Verlinkung und technische Performance ausgerichtet ist, liegt der Fokus bei LLMs auf Verständlichkeit, Kontext und Wissensdichte.
Grundprinzip
LLMs bewerten Inhalte nicht nach Rankingsignalen, sondern nach ihrem Informationswert für eine konkrete Frage. Ziel ist es, als „beste erklärende Quelle“ erkannt zu werden.
Semantische Struktur
Klare Überschriften (H1–H3)
Eine Frage pro Abschnitt
Präzise Antworten
Markdown-Nutzung
Listen
Tabellen
Codeblöcke
Navigation Noise vermeiden
Weniger Boilerplate
Keine irrelevanten Sidebars im Hauptcontent
Fokus auf Textinhalt
Schreibstil
Erklärend statt werblich
Vollständige Sätze
Klare Definitionen
Fachbegriffe immer erläutern
Keine reinen Keyword-Texte
Struktur-Empfehlung für Blogartikel
Empfohlene Reihenfolge:
Kurzdefinition
Kontext und Abgrenzung
Schritt-für-Schritt-Erklärung
Beispiel oder Tabelle
Zusammenfassung
Diese Struktur erleichtert es LLMs, einzelne Textpassagen gezielt zu extrahieren und korrekt einzuordnen.
Erklärend
Kontextreich
Fachlich sauber
7. Was liest die KI konkret aus (RAG)
LLMs greifen bei aktuellen oder spezialisierten Fragen nicht ausschließlich auf ihr Trainingswissen zurück, sondern nutzen externe Inhalte über sogenannte RAG-Verfahren.
RAG = Retrieval Augmented Generation
Ablauf:
Nutzer stellt Frage
KI sucht relevante Quellen
Inhalte werden extrahiert
Antwort wird generiert
Die KI liest:
Überschriften
Absätze
Definitionen
Listen
Autoritätssignale
Die KI nutzt Inhalte nicht als Kopie, sondern als Wissensbasis.
Wichtig: Inhalte mit klaren Definitionen, strukturierter Gliederung und neutralem Tonfall werden bevorzugt verarbeitet.
Typische Fehlerquellen
Versteckte Inhalte hinter Tabs
Überladene Seiten mit viel Werbung
Unklare Autorenschaft
Widersprüchliche Aussagen
Diese Faktoren reduzieren die Wahrscheinlichkeit, als Quelle herangezogen zu werden.
8. Automatisierung mit SEO-Plugins
Viele Webseitenbetreiber wollen eine llms.txt nicht manuell pflegen. Der Stand ist inzwischen deutlich besser als noch 2024: Große WordPress-SEO-Plugins bieten inzwischen eigene llms.txt-Funktionen oder Integrationen.
Yoast SEO
Kann eine llms.txt automatisch generieren und per Schalter aktivieren.
Vorteil: Schnell aktiv, wenig Konfigurationsaufwand.
Empfehlung: Danach inhaltlich prüfen. Kuratierung ist entscheidend.
Rank Math
Bietet eine llms.txt-Funktion (Modul), inklusive Auswahl relevanter Inhalte.
Vorteil: Feingranulare Steuerung und SEO-nahe Workflows.
Weitere WordPress-Plugins
Es existieren zusätzliche Generator-Plugins, teils inkl. llms-full.txt.
Nutzen: Automatische Aktualisierung, Auswahl von Post-Types, Ausschlüsse.
Wichtiger Hinweis
Eine automatisch erzeugte llms.txt ist nur der Start.
Ohne kuratierten Content wird die Datei oft nur zur langen URL-Liste.
LLMs profitieren stärker von klaren Prioritäten (Preferred-Content) und FAQ/Policy-Seiten als von Vollständigkeit.
9. Praxisbeispiel: Hotelseite (Tourismus & Hospitality)
Dieser Abschnitt zeigt praxisnah, wie eine Hotelseite Inhalte so aufbereitet, dass LLMs sie zuverlässig verstehen, korrekt zusammenfassen und als Quelle nennen können.
9.1 Ausgangslage
Eine Hotel-Website besteht oft aus:
- Zimmer- und Angebotsseiten
- Restaurant, Spa, Tagung, Events
- Lage, Anreise, Parken, Barrierefreiheit
- FAQ, Hausregeln, Storno- und Zahlungsbedingungen
- Blog mit Ausflugstipps, Saisonangeboten, Lokal-Guide
LLM-Use-Cases drehen sich selten um „Buchung jetzt“, sondern um Fragen, die eine Entscheidung vorbereiten.
9.2 Typische Nutzerfragen (so fragt man in ChatGPT)
- „Welches Hotel in Berlin hat Familienzimmer und Parkplatz?“
- „Hat Hotel X eine Sauna und bis wann ist Check-out?“
- „Ist das Hotel barrierefrei und gibt es Aufzüge?“
- „Wie sind die Stornobedingungen bei flexiblem Tarif?“
- „Was kann man in der Nähe vom Hotel unternehmen, wenn es regnet?“
9.3 Was LLMs an Hotelseiten häufig falsch verstehen
- Tariflogik ist verteilt (Zimmerseite vs. Buchungsengine vs. AGB)
- Policies sind juristisch, unstrukturiert, zu lang
- Anreiseinfos sind im Fließtext versteckt
- Amenities sind inkonsistent benannt (z. B. „Spa“, „Wellness“, „Sauna“)
- Navigation Noise dominiert (Menüs, Teaser, Slider)
9.4 Content-Blueprints, die für LLMs gut funktionieren
Blueprint A: Zimmerseite (eine Zimmerkategorie)
Ziel: KI kann präzise Daten extrahieren, ohne Marketing-Text zu halluzinieren.
Empfohlene Struktur:
- Kurzantwort / Faktenbox (oben)
- Größe (m²)
- Betten (Typ)
- Max. Personen
- Preis ab (Hinweis: „variiert nach Datum“)
- Inklusivleistungen (Frühstück ja/nein, Spa ja/nein)
- Ausstattung (Liste)
- Für wen geeignet (2–3 Sätze)
- FAQ zur Zimmerkategorie (z. B. Zustellbett, Babybett, Haustiere)
Beispiel-Faktenbox (Markdown):
- Zimmer: Superior Doppelzimmer
- Größe: 26 m²
- Belegung: max. 2 Erwachsene + 1 Kind
- Bett: Kingsize 180×200
- Ausstattung: Klima, Safe, WLAN, Minibar
- Check-in/Check-out: 15:00 / 11:00
Blueprint B: Angebotsseite (z. B. „Wellness-Wochenende“)
Empfohlene Struktur:
- Kurzbeschreibung (1 Absatz)
- Leistungsumfang als Bullet-Liste
- Buchungsbedingungen (Storno, Zahlungsart) als klarer Block
- Gültigkeit (Datumsspanne)
- „Für wen geeignet“
Blueprint C: Policies-Seite (Storno, Zahlung, Haustiere)
Wichtig: Policies sind das häufigste RAG-Ziel.
Empfohlene Struktur:
- Überschrift pro Policy
- Je Policy: Definition, Regel, Ausnahmen, Beispiel
Beispiel:
- Storno (flexibel): kostenlos bis 18:00 Uhr am Vortag. Danach 1 Nacht.
- No-Show: 100% der ersten Nacht.
9.5 llms.txt für eine Hotelseite (praxisnah)
Ziel: Ratgeber, Zimmerinfos, Policies und Lage-Infos zugänglich machen. Buchungsengine, Account und Checkout ausschließen.
9.6 Content-Optimierung konkret für Hotels
1) Semantische Eindeutigkeit
- Amenities immer gleich benennen: „Sauna“ nicht abwechselnd „Wellnessbereich“
- Zeiten immer im gleichen Format: „Check-in 15:00, Check-out 11:00“
2) Lokaler Kontext
- Ein eigener Abschnitt „In der Nähe“ mit Distanzen und Zeiten.
- Beispiel: „Hauptbahnhof: 1,2 km (10 Minuten Taxi), U-Bahn: 200 m“
3) RAG-freundliche FAQ
- 10–20 kurze Fragen, jeweils 2–5 Sätze Antwort.
- Jede Antwort beginnt mit einer klaren Aussage.
4) Strukturierte Daten
- Hotel-spezifische Schema.org-Auszeichnungen (Hotel, LocalBusiness, FAQPage, Offer).
- Nutzen: Konsistente Fakten, weniger Fehlinterpretation.
9.7 Erfolgsmessung (realistisch)
LLM-Sichtbarkeit ist nicht 1:1 wie Google messbar. Praktische Indikatoren:
- Zunahme von Brand-Suchen („Hotelname + spa + frühstück“)
- Referral-Traffic aus KI-Browsern oder AI-Overviews (falls sichtbar)
- Mehr Anfragen mit wörtlichen KI-Formulierungen („laut Ihrer Stornoseite…“)
10. Checkliste für Anfänger
- Klare Seitenstruktur
- Jede Seite beantwortet eine konkrete Frage
- Überschriften logisch aufgebaut
- Wenig Navigation im Contentbereich
- llms.txt angelegt
- Attribution geregelt
- Training bewusst erlaubt oder verboten
Wer Inhalte modular aufbaut und sowohl für menschliche Rezipienten als auch für maschinelle Crawler optimiert, sichert sich eine langfristige Marktpräsenz im digitalen Ökosystem.
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