Machen Sie heute Abend ein kleines Experiment. Fragen Sie ChatGPT, welche Praxis in Ihrer Region für eine Faltenbehandlung infrage kommt oder wo man kurzfristig einen Termin zur Vorsorge bekommt. Sie erhalten keine zehn blauen Links mehr, durch die Sie sich klicken müssen. Sie erhalten eine Antwort. Ein paar Sätze, zwei oder drei Namen, eine kurze Begründung. Und damit steht eine ziemlich unbequeme Frage im Raum: Kommt Ihre Praxis in dieser Antwort vor? Oder die Ihres Wettbewerbers?

Zwanzig Jahre lang hieß Sichtbarkeit im Netz: möglichst weit oben in einer Trefferliste stehen. Platz eins bekam die Klicks, Platz acht die Reste. Dieses Spiel verschiebt sich gerade. Wenn eine KI antwortet, gibt es keine Liste mehr, sondern eine Auswahl. Wer darin nicht auftaucht, existiert für diesen Patienten in diesem Moment nicht. Das klingt dramatisch. Nüchtern betrachtet ist es einfach die neue Mechanik, und sie betrifft ausgerechnet Menschen, die sich vor einem Eingriff ohnehin lange und gründlich informieren.

Wie groß der Anteil der Patienten heute schon ist, die ihre Suche an ChatGPT, Perplexity oder die KI-Übersichten von Google auslagern, kann Ihnen niemand seriös beziffern. Ich misstraue jeder Statistik, die dazu gerade herumgereicht wird. Die Richtung allerdings ist eindeutig, und sie dreht sich nicht wieder um.

Was hinter LLMO und GEO steckt

Für die neue Disziplin kursieren zwei Kürzel. LLMO steht für Large Language Model Optimization, GEO für Generative Engine Optimization. Gemeint ist im Kern dasselbe: Inhalte so strukturieren, dass KI-Systeme sie verstehen und guten Gewissens weitergeben können. Klingt nach Geheimwissenschaft. Ist es nicht.

Eine KI, die eine Empfehlung formuliert, macht etwas sehr Menschliches. Sie sucht Quellen, die klar sind und sich nirgends widersprechen. Wofür sie keinerlei Geduld hat, ist Marketing-Prosa. Ein Satz wie „Wir begleiten Sie einfühlsam auf Ihrem individuellen Weg“ enthält für eine Maschine null verwertbare Information. „Sprechstunde Montag bis Freitag von 8 bis 18 Uhr, Beratungstermine online buchbar, Fachärzte für Chirurgie und Dermatologie an einem Standort“ dagegen schon.

Machen Sie die Gegenprobe mit Ihrer eigenen Website. Findet ein Fremder dort in dreißig Sekunden Ihre Öffnungszeiten, Ihre Standorte und Ihre Leistungen als klare Angaben? Oder muss er sie aus Willkommenstexten herausdeuten? Woran ein Mensch scheitert, daran scheitert auch die Maschine.

Was konkret wirkt

Wir betreuen unter anderem eine Praxisgruppe mit sieben Standorten, und ich kann Ihnen sagen: Der Anfang dieser Arbeit ist herrlich unspektakulär. Im Wesentlichen sind es fünf Dinge.

  • Klare Fakten statt Prosa. Leistungen, Standorte, Zeiten und Abläufe so aufschreiben, dass sie ohne Interpretation verständlich sind.
  • Konsistente Firmendaten. Gleicher Name, gleiche Adresse, gleiche Öffnungszeiten auf der Website, im Google-Profil und in jedem Verzeichnis.
  • Strukturierte Daten nach schema.org, damit Maschinen Öffnungszeiten und Fachrichtungen als Daten lesen können, statt sie aus Fließtext zu raten.
  • Echte Antworten auf echte Patientenfragen. Was am Telefon ständig gefragt wird, gehört auf die Website, in normaler Sprache.
  • Gepflegte Google-Unternehmensprofile, denn die sind für viele KI-Systeme eine zentrale Quelle zu lokalen Anbietern.

Nichts davon ist glamourös. Bei sieben Standorten heißt das: sieben Profile, sieben Sätze Öffnungszeiten, Adressen in Dutzenden Verzeichnissen. Da schleichen sich Abweichungen ein, ohne dass jemand etwas falsch machen wollte. Ein Standort zieht um, die Website wird aktualisiert, das Branchenverzeichnis von 2019 nicht. Für einen Menschen ist das eine Kleinigkeit. Für ein System, das Vertrauenswürdigkeit an Konsistenz festmacht, ist es ein Grund, lieber den Wettbewerber zu zitieren, bei dem alles zusammenpasst.

Und die Patientenfragen? Da scheitern viele Praxis-Websites am eigenen Anspruch, professionell zu klingen. Patienten fragen: Wie läuft der erste Termin ab? Brauche ich eine Überweisung? Wie lange warte ich auf einen Termin? Wer das auf der Website in ruhigem Deutsch beantwortet, liefert genau das Material, aus dem eine KI-Antwort gebaut wird. Wer stattdessen nur über seine Philosophie schreibt, liefert nichts, was sich zitieren ließe.

Junge Disziplin, ehrliche Erwartungen

Jetzt der Teil, den man in Agentur-Werbung selten liest. LLMO ist eine junge Disziplin. Es gibt keine garantierte Platzierung in einer generierten Antwort. Die Systeme ändern sich laufend, und ein Teil ihrer Auswahllogik ist schlicht nicht öffentlich. Wer Ihnen heute „Platz eins in ChatGPT“ verkauft oder Wunderrankings verspricht, lügt. So einfach ist das.

Warum ich trotzdem dazu rate, jetzt anzufangen: Die Grundlagen kosten wenig und zahlen sich doppelt aus. Alles, was oben steht, hilft seit Jahren auch im klassischen Google-Ranking. Konsistente Daten und Inhalte, die echte Fragen beantworten, wurden schon belohnt, als noch niemand von generativen Antwortmaschinen sprach. Sollte die KI-Suche also langsamer wachsen als gedacht, haben Sie nichts verloren. Sie haben dann eine bessere Website und gepflegte Profile, was auch kein schlechtes Ergebnis ist.

Wovon ich abrate: Tricksereien. Versteckte Textblöcke für Maschinen oder aufgeblähte FAQ-Seiten ohne Substanz. Solche Muster fallen früher oder später auf, und dann steht man schlechter da als vorher. Bei Google hat diese Sorte Abkürzung noch nie lange gehalten, und ich sehe keinen Grund, warum das bei Antwortmaschinen anders laufen sollte.

Am Ende ist die Aufgabe schlichter und zugleich anspruchsvoller, als das Kürzel GEO vermuten lässt. Es geht nicht darum, die KI auszutricksen. Es geht darum, die Quelle zu sein, die sie guten Gewissens zitieren kann: eine Praxis, deren Angaben überall stimmen und deren Seiten die Fragen beantworten, die Patienten wirklich stellen. Antwortmaschinen suchen keine Gewinner. Sie suchen Quellen, denen sie trauen können. Eine solche Quelle kann man werden. Das ist Arbeit, aber keine Zauberei.