KI-gestützte Assistenten sind zum Ausgangspunkt für wichtige Entscheidungen geworden – und zunehmend auch zum Endpunkt. Besuchende, die über KI-Kanäle kommen, konvertieren laut Adobe Digital Index um 31 % besser als über andere Kanäle. Kundinnen und Kunden haben bereits ihre Recherche abgeschlossen und ihre Meinung durch das formen lassen, was eine KI ihnen erzählt hat, bevor sie auf eurer Website ankommen.
Deshalb steht so viel auf dem Spiel. Es reicht nicht, in einer KI-generierten Antwort aufzutauchen. Entscheidend ist, wie eure Marke erscheint – ob ihr die maßgebliche Wahl seid oder nur eine Option unter vielen. KI baut entweder Vertrauen in eure Marke auf oder untergräbt es stillschweigend, bevor ihr die Chance habt, für euch selbst zu sprechen. Unsere Forschung zeigt, dass 80 % der Unternehmen erhebliche Lücken dabei haben, wie ihr Content in LLM-Ergebnissen auftaucht, und viele wissen nicht, was KI-Systeme tatsächlich über sie sagen.
Behandelt Generative Engine Optimization (GEO) als Praxis, nicht als Projekt.
Als Adobe GEO-Disziplin für Adobe.com anwendete, sahen wir eine 5-fache Steigerung der Zitierungen für Adobe Firefly, eine 200%ige Zunahme der LLM-Sichtbarkeit für Adobe Acrobat und einen 41%igen Anstieg des LLM-Empfehlungs-Traffics – innerhalb weniger Wochen. Was unsere Kundinnen und Kunden angeht: Das Digital-Team von Slalom Inc. erreichte kürzlich bis zu 100 % Content-Sichtbarkeit bei über 100 Seiten und 10-mal mehr Zitierungen als Ergebnis. GM konnte LLM-freundliche Content-Seiten erstellen, die zu einer 23%igen Steigerung der KI-Sichtbarkeit und 35%igen Zunahme der Zitierungen führten.
Solche Ergebnisse entstehen nicht allein durch Sichtbarkeit. Unsere Mission mit Adobe LLM Optimizer war schon immer, über das Aufdecken von Erkenntnissen hinauszugehen, nämlich euch die Mittel direkt in die Hand zu geben, um darauf zu reagieren. Jede Funktion, die wir entwickeln, dient dazu, die Distanz zwischen Wissen und Handeln zu verkleinern.
Diese Disziplin nimmt Gestalt an über drei Kernfähigkeiten: Messt und überwacht, wie eure Marke auf KI-Oberflächen erscheint; handelt und verbessert euren Content basierend auf diesen Erkenntnissen; und nutzt und arbeitet zusammen, damit Optimierung zu einer kontinuierlichen, funktionsübergreifenden Disziplin wird.
Diese drei Säulen sind das Fundament von Adobe LLM Optimizer. Vor dem Adobe Summit kündigen wir ein bedeutendes Set neuer Funktionen in allen drei Bereichen an.
Messen und überwachen: das Gesamtbild sehen.
Ihr könnt nicht optimieren, was ihr nicht seht – doch die meisten Marken arbeiten mit einem unvollständigen Bild. Eure eigenen Analysen – wie Interaktionsdaten, Conversion-Metriken und Site-Verhalten – stellen nur einen Bruchteil der Signale dar, die für KI-Sichtbarkeit entscheidend sind. Der Rest – was KI-Systeme über eure Marke denken, welche eurer Seiten sie crawlen, wie sie eure Produkte charakterisieren und wie das im Vergleich zur Konkurrenz aussieht – war bisher weitgehend unsichtbar.
Adobe LLM Optimizer vervollständigt dieses Bild mit wichtigen Funktionen und Integrationen:
- Erweiterte Daten zu LLM-Referenz-Traffic mit Adobe Analytics. Eine sofort einsatzbereite Integration mit Adobe Analytics, die LLM-Referenz-Traffic direkt mit Geschäftsergebnissen wie Umsatz, Conversions und Interaktionen verknüpft. Teams können den ROI ihrer GEO-Maßnahmen in derselben Reporting-Umgebung nachweisen, die sie bereits nutzen.
- Unterstützung für mehrere Marken und Markenhierarchien. Für Organisationen, die ein Portfolio von Marken oder Sub-Marken verwalten, bietet LLM Optimizer jetzt einheitliches Tracking und Management von einer einzigen Plattform aus. Vergleicht die Sichtbarkeit verschiedener Marken, identifiziert Portfolio-weite Lücken und verwaltet Optimierungen, ohne zwischen Instanzen zu wechseln.
- Marken-Claims. KI-generierte Antworten sind voller impliziter und expliziter Aussagen über eure Marke: Produktqualität, Preisgestaltung, Zuverlässigkeit und Wettbewerbsposition. Marken-Claims gruppiert diese Aussagen automatisch in strukturierten Kategorien und zeigt auf, wo Wahrnehmungslücken bestehen und wo die KI möglicherweise falsch liegt. Für Marken, die hart daran gearbeitet haben, ihre Narrative zu kontrollieren, ist das die Sichtbarkeit, die ihnen gefehlt hat.
- Prompt-Generierung aus Agent-basiertem und Referenz-Traffic. Anstatt zu raten, welche Prompts für eure Marke am wichtigsten sind, kann LLM Optimizer jetzt automatisch echte Agent-basierte Besuche und Referenzsignale in neue Monitoring-Prompts umwandeln. Die Fragen, die bereits KI-Traffic auf eure Site lenken, werden zu den Fragen, die ihr messt – basierend auf tatsächlichem Kundenverhalten, nicht auf Annahmen.
- Integration mit der Google Search Console. Verbindet euch mit eurer Google Search Console, um automatisch im Trend liegende Suchabfragen zu identifizieren, sodass die Prompts, die ihr überwacht, widerspiegeln, was Kundschaft wirklich fragt, und eure GEO-Strategie in echter Nachfrage verwurzelt bleibt.
Zusammengenommen geben diese Funktionen Teams eine viel klarere Sicht darauf, wie ihre Marke tatsächlich auf KI-Oberflächen erscheint – nicht nur in Bezug auf Traffic, sondern auch darauf, wie sie interpretiert und verglichen werden.
Doch Sichtbarkeit allein verändert noch keine Ergebnisse. Der nächste Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse zu nutzen, um Lücken zu identifizieren und – genauso wichtig – Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.
Handeln und verbessern: Lücken schnell schließen.
Sichtbarkeit ohne Aktivität ist nur ein Dashboard. Die zweite Säule einer starken GEO-Praxis ist die Fähigkeit, schnell, skalierbar und ohne neue technische Abhängigkeiten zu handeln, die Teams ausbremsen.
- Optimierung an der Edge. Die meisten Content-Optimierungen erfordern Entwicklerarbeit, CMS-Änderungen und langwierige Veröffentlichungszyklen. Die Optimierung an der Edge beseitigt diese Abhängigkeit vollständig. Es ist eine No-Code-Bereitstellungsfunktion, die KI-freundliche Content-Verbesserungen – LLM-freundliche Zusammenfassungen, relevante FAQs, vereinfachten Content und wiederhergestellten ausgeblendeten Content – direkt auf der CDN-Ebene bereitstellt und dabei nur AI Agents anspricht, ohne das Erlebnis für Menschen oder SEO-Bots zu beeinträchtigen. Identifizierte Opportunities können innerhalb von Minuten live gehen, mit integrierten Vorschau-, Bearbeitungs- und Ein-Klick-Rollback-Funktionen. Es funktioniert mit jeder CDN-Konfiguration, einschließlich Adobe Experience Manager Cloud Service, Fastly, Akamai und Cloudflare. Für Marketing-, SEO- und Contentteams, die Schwierigkeiten hatten, Entwicklungszyklen für GEO-Arbeit zu etablieren, ändert dies die Lage erheblich.
- Produkt- und Kataloganreicherung für Discovery. Für Commerce- und Einzelhandelsmarken hängt die Auffindbarkeit von Produkten in KI-generierten Antworten davon ab, wie gut LLMs euren Katalog verstehen. Die Produkt- und Kataloganreicherung macht Katalogattribute zugänglich und fügt narrativen Produktkontext direkt in LLM Optimizer hinzu, wodurch KI-Systeme verstehen, was eure Produkte tatsächlich sind, Mehrdeutigkeiten reduziert und die Genauigkeit von Empfehlungen in KI-gesteuerten Discovery-Erlebnissen verbessert werden.
- Social- und Community-Optimierungsmöglichkeiten außerhalb der eigenen Website. Die Präsenz eurer Marke in KI-Antworten wird nicht nur durch das bestimmt, was auf eurer Website steht. Drittanbieter-Plattformen wie YouTube, Reddit, Community-Foren und Bewertungsseiten sind stark gewichtete Quellen für die meisten LLMs. LLM Optimizer analysiert jetzt Verbesserungsmöglichkeiten in diesen externen Kanälen und zeigt sie auf, wodurch Teams einen vollständigen Überblick darüber erhalten, wo sie in den Dialogen fehlen, die KI-Antworten prägen.
- Verifizierte Geschäftsauswirkungen. LLM Optimizer stellt sicher, dass jede Optimierung messbar, zuweisbar und statistisch validiert ist. Durch kontrollierte Experimente, adaptive Messung und Baseline-Validierung verwandelt es Optimierung in ein kontinuierliches, geschlossenes System, das mit echten Geschäftsergebnissen verknüpft ist.
Diese Funktionen ermöglichen es, deutlich schneller von Erkenntnissen zu konkreten Aktionen überzugehen, und beseitigen viele der traditionellen Engpässe, die die Content-Optimierung bisher verlangsamt haben.
Während Teams beginnen, Sichtbarkeitslücken zu schließen und zu verbessern, wie ihr Content verstanden wird, verlagert sich der Schwerpunkt von einzelnen Optimierungen hin zum Aufbau eines konsistenteren, wiederholbaren Ansatzes.
Nutzen und zusammenarbeiten: GEO als gemeinsame Disziplin.
GEO ist nicht auf eine einzelne Rolle beschränkt. Es verbindet SEO, Content, Marke, Produkt-Marketing, PR, Social Media und mehr. Der dritte Pfeiler einer starken Praxis ist die Infrastruktur, die jedem relevanten Team-Mitglied ermöglicht, auf Erkenntnisse mit Klarheit, angemessenem Zugriff und gemeinsamen Kontext zu reagieren – anstatt mit isolierten Informationen zu arbeiten oder Aufwand zu duplizieren.
- Warnhinweise und Benachrichtigungen. Wenn euer Sichtbarkeitswert sinkt, ein Konkurrent die Zitierung dominiert oder eine wichtige Anfrage ungünstige Marken-Claims generiert, müsst ihr es sofort wissen. LLM Optimizer liefert jetzt konfigurierbare E-Mail- und In-Produkt-Benachrichtigungen, damit Teams schnell auf Änderungen reagieren können, mit Links, die direkt in die Dashboards und Optimierungs-Opportunities eingebettet sind, die für jeden Warnhinweis am relevantesten sind.
- Opportunity-Arbeitsbereich. Ein gemeinsamer Arbeitsbereich, in dem Teams an Optimierungstaktiken zusammenarbeiten, Verantwortlichkeiten zuweisen und die Auswirkungen von Änderungen auf die Markensichtbarkeit messen können. Er schließt die Lücke zwischen Erkenntnis und Ausführung und macht GEO zu einem Mannschaftssport statt zu einer Einzelanstrengung.
- Nahtlose Workflows mit Projekt-Management-Tools. GEO-Arbeit findet nicht isoliert vom Rest eurer Marketing-Operationen statt. LLM Optimizer wird bald mit Jira, Slack und Adobe Workfront integrierbar sein, damit Teams Optimierungsaufgaben direkt in den Tools erstellen und nachverfolgen können, die sie bereits verwenden, und so GEO-Aufgaben neben ihrem restlichen Pensum bewältigen.
- Benutzerrollen und Berechtigungen. Da sich GEO-Arbeit über Marketing-, SEO- und Content-Funktionen erstreckt, wird Governance unerlässlich. Rollenbasierte Zugriffskontrolle ermöglicht es Administrierenden, Admin- und Nur-Lese-Berechtigungen zu konfigurieren, mit einer Roadmap hin zu granulareren Rollen, die skalierbare Governance in größeren Teams unterstützen. Mit den richtigen Workflows und einem gemeinsamen Kontext wird es einfacher, GEO über Teams und Rollen hinweg zu koordinieren, die zuvor in Silos operierten.
Mit der Zeit ist es diese Koordination, die Optimierung in eine fortlaufende Praxis umwandelt – eine Praxis, die sich weiterentwickelt, während sich KI-Oberflächen und Kundenverhalten ändern.
Besucht uns auf dem Adobe Summit.
Diese Funktionen stellen einen bedeutenden Fortschritt für Marken dar, die ihre Präsenz in der KI-gesteuerten Discovery-Landschaft ernst nehmen. Doch die dahinterstehende Strategie werden wir beim Adobe Summit eingehend erkunden. Schaut euch diese Sessions an:
Egal, ob ihr gerade erst anfangt, die KI-Sichtbarkeit eurer Marke zu verstehen, oder eine ausgereiftere GEO-Praxis aufbauen möchtet – beim Adobe Summit zeigen wir euch, wie das in der Praxis aussieht. Mit Kundenreferenzen, Live-Produktdemos und den Frameworks, die euch helfen, schnell voranzukommen.
Fangt noch heute an, eine GEO-Praxis zu etablieren.
Die Marken, die bei der KI-gesteuerten Discovery erfolgreich sind, warten nicht darauf, dass sich die Landschaft stabilisiert. Sie messen, wo sie aktuell stehen, handeln basierend auf ihren Erkenntnissen und entwickeln die Team-Gewohnheiten, die Optimierung zu einem kontinuierlichen Prozess machen.
Adobe LLM Optimizer ist darauf ausgelegt, diese Arbeit bei jedem Schritt zu unterstützen – von der Erstellung eurer ersten Baseline bis zum Betrieb eines ausgereiften, funktionsübergreifenden GEO-Programms.
Erkundet Adobe LLM Optimizer und prüft unsere Best Practices für GEO, um mehr zu erfahren – und wir sehen uns beim Summit.
Karthik Muralidharan ist Group Product Marketing Manager und leitet ein Team, das sich auf Go-to-Market- und Produktstrategien für Adobe-Anwendungen für das Agent-basierte Web und Wachstumsproduktlinien in Adobe Experience Manager konzentriert. In seinen über 8 Jahren bei Adobe hat Karthik Unternehmen dabei geholfen, ihre digitalen Erlebnisse in den verschiedensten Anwendungsbereichen zu verbessern — von Markenbekanntheit über Content-Management und Formularverwaltung bis zu Digital Signage und mehr. Vor seiner Zeit bei Adobe arbeitete er als Unternehmensberater und beriet bei der Optimierung von Vertriebs-Teams, Kanaleffektivität und Kundentreue-Programmen.
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