Wie „frisch“ sind Antworten von LLMs
Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Gemini liefern Antworten auf Basis ihres Trainingsdatensatzes. Das bedeutet: Sie können nur Informationen wiedergeben, die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt – dem sogenannten Knowledge Cutoff – in ihre Trainingsdaten eingeflossen sind. Damit erhalten User nicht immer topaktuelle Informationen, wie zum Beispiel in Suchmaschinen.
Im Fokus unseres heutigen Artikels steht die Frage, wie schnell und zuverlässig LLMs und Suchmaschinen auf neue Informationen reagieren können und an User ausspielen. Die unterschiedlichen Arbeitsweisen von Crawling und Indexierung der klassischen SEO im Vergleich zur Arbeitsweise und derzeitigen Limitierung der LLMs, hat Auswirkungen auf die technische und inhaltliche Suchmaschinenoptimierung und LLMO.
Was ist der Knowledge Cutoff und warum ist er relevant für LLMs?
Der Knowledge Cutoff bezeichnet das Datum, bis zu dem ein LLM mit Trainingsdaten versorgt wurde. Alles, was nach diesem Stichtag passiert, bleibt dem Modell unbekannt – es kann im Moment keine tagesaktuellen Ereignisse oder Entwicklungen in Echtzeit abbilden. Der Grund: Das Training großer Modelle ist aufwendig und dauert Wochen bis Monate. Während dieser Zeit wird der Datenbestand „eingefroren“. Neue Informationen gelangen erst mit dem nächsten Training in das Modell.
- Kein Zugriff auf tagesaktuelle Daten: Nach dem Knowledge Cutoff sind alle späteren Ereignisse, News oder Entwicklungen für das Modell erst einmal unbekannt. Fragt man nach brandaktuellen Themen, kann das Modell nur auf ältere Daten oder allgemeines Wissen zurückgreifen. Trotzdem kommt es durch Halluzination zu Antworten, die sich teilweise als falsch oder unscharf darstellen.
Fazit:
LLMs eignen sich nicht als primäre Quelle für hochaktuelle Informationen. Ihre Stärken liegen in der Verarbeitung, Strukturierung und Kontextualisierung von bereits vorhandenem Wissen.
Suchmaschinen: Wie aktuell sind Google & Co.?
Auch Suchmaschinen benötigen Zeit, um neue Inhalte zu crawlen, zu indexieren und in den SERPs auszuspielen. Die Geschwindigkeit hängt von mehreren Faktoren ab:
- Crawling: Moderne Suchmaschinen wie Google crawlen neue Inhalte oft innerhalb von Minuten bis Stunden, insbesondere bei News-Seiten oder populären und gut gepflegten Domains. Hier zeigt sich übrigens, dass KI-Bots häufiger aktuelle Themen crawlen, die später die Trainingsdaten von LLMs anreichern.
- Indexierung: Die Aufnahme in den Index kann wenige Stunden bis mehrere Tage dauern, abhängig von Domainautorität, interner Verlinkung, Sitemap-Optimierung, Server-Performance und weiterer SEO Faktoren.
- SERP-Ausspielung: Erst nach erfolgreicher Indexierung erscheinen Seiten in den Suchergebnissen, wenn technische SEO, Inhalte und Usersignals besser als die der Wettbewerber sind.
Vergleich LLM vs. Suchmaschine
Während LLMs nur bis zum Knowledge Cutoff Informationen liefern, können Suchmaschinen – je nach Optimierung – innerhalb von Stunden auf neue Inhalte reagieren. Dennoch ist auch hier keine absolute Echtzeit-Garantie gegeben. Besonders bei Breaking News oder kurzfristigen Events haben News-Aggregatoren und Social Media oft einen Vorsprung.
Best Practices: Inhalte für LLMs & Suchmaschinen optimieren
1. Strukturierte & semantisch klare Inhalte
- Klare Überschriften (H1, H2, H3) und präzise Meta-Tags erleichtern sowohl Suchmaschinen als auch LLMs das Verständnis und die Einordnung von Inhalten.
- Listen, Tabellen und FAQ-Sektionen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, als Featured Snippet oder in AI-Antworten zu erscheinen.
2. Aktualität und Routine-Updates
- Regelmäßige Updates bestehender Inhalte signalisieren Relevanz und erhöhen die Chancen, von Suchmaschinen und LLMs als Quelle zitiert zu werden.
- Schema-Markup (FAQ, HowTo, Article) unterstützt die maschinelle Auslesbarkeit und fördert die Aufnahme in AI-generierte Antworten, erzeugen aber auch Zero Clicks. Hier wäre es das Ziel den User gezielt zum Weiterklicken zu animieren.
3. Schnelle Indexierung fördern
- Sitemaps aktuell halten und in der Google Search Console oder Bing Webmaster Tools einreichen. Eine Verbindung zu IndexNow fördert die Integration von Daten in die LLMs von OpenAI.
- Interne Verlinkung stärken. Damit neue URLs schneller erkannt werden, erweist sich die strategische Anchor Text Optimierung als Sprungbrett. Sowohl der Suchmaschinen-Bot als auch KI-Bots werden dadurch kontextbezogen durch die Website geführt.
- Server-Performance und Ladezeiten optimieren, da diese den Crawl-Budget-Einsatz beeinflussen. Zuallererst sollte aber einmal gecheckt werden, ob die jeweiligen Hostinganbieter überhaupt KI-Bots den Zugriff auf Server erlauben. Der Anbieter Cloudflare blockiert seit Juli 2025 AI-Bots automatisch auf allen neuen Domains. Website-Betreiber müssen ab sofort den Zugriff von KI-Bots explizit erlauben, wenn Inhalte in die Trainingsdaten der LLMs einfließen sollen.
- Backlinks von autoritären Seiten beschleunigen das Crawling und die Indexierung; streng nach dem Fazit: Wer häufig erwähnt wird, bleibt im Gedächtnis.
4. LLMO-spezifische Maßnahmen
- Fragen und Antworten direkt im Content abbilden, um für AI-Antworten hochrelevant gestalten. Dabei sollte nach dem Motto Helpful Content verfahren werden.
- Klare, verständliche Sprache und Vermeidung von Fülltexten. Denn nur Inhalte, die wirklich für den Leser relevant sind, finden auch Anklang in den LLMs.
- Verwendung von Synonymen und semantisch verwandten Begriffen, um die Kontextualisierung zu erleichtern. Dank des RankBrain Updates aus 2015 und der stetigen Erweiterung des semantischen Sprachverständnisses, müssen Keywords nicht mehr stumpf aus der Keyword Recherche übernommen werden. Vielmehr stehen Themencluster und Kontext im Vordergrund.
Fazit: LLMs & Suchmaschinen – Komplementär, nicht Konkurrenz
Für die zeitpunktgenaue Recherche aktueller Themen sind klassische Suchmaschinen (bei optimaler Indexierung) LLMs im Moment noch deutlich überlegen. LLMs punkten hingegen bei Kontext, Struktur und der Aufbereitung komplexer Sachverhalte – allerdings immer nur bis zum jeweiligen Knowledge Cutoff.
Die Kunst und Herausforderung besteht in der Kombination beider Systeme. Nach wie vor sollten Inhalte für die schnelle Indexierung in Suchmaschinen optimiert werden und gleichzeitig auf maschinelle Lesbarkeit geachtet werden; zum Beispiel durch den Einsatz von strukturierten Daten. So manifestiert sich die Sichtbarkeit in Suchmaschinen, genauso wie in LLMs – sowohl in klassischen SERPs als auch in AI-generierten Antworten.
Kurz-Checkliste für die LLMO-Praxis:
- Inhalte regelmäßig aktualisieren
- Klare, strukturierte Überschriften und Meta-Daten verwenden
- Schema-Markup (JSON-LD) und interne Verlinkung einsetzen
- Server-Performance und Ladezeiten optimieren
- Fragen & Antworten prominent im Content platzieren. Wir haben übrigens herausgefunden, dass die Integration von mindestens 6 passenden FAQ Themen pro URL einen deutlichen Push für LLMs bedeuten.
Mit diesen Schritten stellen ihr sicher, dass hochrelevante Inhalte sowohl für Suchmaschinen als auch für LLMs bestmöglich auffindbar und zitierbar sind – und bleiben so auch im Zeitalter von Generative Engine Optimization wettbewerbsfähig.
