LLMO für Websites & Inhalte — Sitemaps & Schema für LLMs ausrichten

Autor: Roman Mayr

Sitemaps & Schema für LLMs ausrichten – kompakt erläutert.

LLMO für Websites & Inhalte ·

Um Sitemaps und Schema für grosse Sprachmodelle (LLMs) auszurichten, müssen KMUs sicherstellen, dass ihre Websites nicht nur technisch fehlerfrei, sondern auch semantisch klar strukturiert sind. Diese Optimierung ermöglicht es LLMs, Inhalte besser zu verstehen und sie in relevanten Kontexten darzustellen.

Bedeutung von Sitemaps für LLM

Sitemaps sind die Strukturpläne einer Website. Sie helfen nicht nur Suchmaschinen dabei, alle Seiten effizient zu indexieren, sondern unterstützen auch LLMs, den Inhalt kontextuell zu erfassen. Eine gut gestaltete Sitemap zeigt deutlich, welche Unterseiten wichtig sind und wie sie thematisch verbunden sind. Gerade für KMU-Websites, die häufig in spezifischen Nischen operieren, ist eine klare Hierarchie entscheidend, damit die richtigen Inhalte passend ausgegeben werden.

Anwendung von Schema-Markup

Schema-Markup ist eine Weise, Inhalte auf Websites so zu kennzeichnen, dass Suchmaschinen und LLMs diese besser interpretieren können. Ein Schema beschreibt nicht nur, was die Inhalte sind, sondern gibt ihnen auch Bedeutung. Ein KMU kann beispielsweise Produktinformationen durch Strukturierte Daten markieren, um LLMs klar kommunizieren zu können, welche Produkte verfügbar sind und welche Merkmale sie aufweisen. Dadurch kann nicht nur die Sichtbarkeit in Suchergebnissen verbessert werden, es wird auch sichergestellt, dass LLMs die korrekten Inhalte für Suchanfragen auswählen.

Typische Fehler bei Sitemaps

Ein häufiger Fehler ist das Vergessen, die Sitemap regelmässig zu aktualisieren. Werden neue Seiten erstellt oder bestehende gelöscht, muss die Sitemap angepasst werden, um LLMs die richtigen Informationen zur Verfügung zu stellen. Ein weiterer Fehler ist die Verwendung einer veralteten Sitemap, die nicht den aktuellen Inhalt widergibt. Dies führt zu Verwirrung und kann die Optimierung für LLMs erheblich beeinträchtigen.

Fehler im Schema-Markup

Ein typisches Problem bei Schema-Markup ist die ungenaue Spezifikation. Werden Schema-Tags unsachgemäss oder unklar eingesetzt, kann dies dazu führen, dass LLMs die Inhalte falsch verstehen. Ein weiteres häufiges Manko ist das Fehlen wichtiger Informationen, die durch Schema-Markup leicht hervorgehoben werden könnten. Beispielsweise könnten konkrete Kundenbewertungen bei Produkten ausgelassen werden, was die inhaltliche Präzision der Website untergraben kann.

Korrekturen und Verbesserungen

Um diese Fehler zu beheben, sollten KMUs sicherstellen, dass ihre technische Infrastruktur für regelmässige Updates vorbereitet ist. Die Installation von Plugins oder automatisierten Tools, die Sitemaps bei Änderungen auf der Website aktualisieren, ist eine bewährte Praxis. Bezüglich Schema-Markup kann es sinnvoll sein, Experten hinzuzuziehen, um sicherzustellen, dass die Implementierung korrekt und umfassend ist.

14-Tage-Handlungsanleitung


    Tag 1-2: Überprüfen Sie die bestehende Sitemap und notieren Sie fehlende Seiten oder falsch angegebene Links.

    Tag 3-5: Aktualisieren Sie die Sitemap entsprechend oder implementieren Sie ein automatisiertes Update-Tool.

    Tag 6-8: Prüfen Sie das bestehende Schema-Markup auf jeder Seite Ihrer Website, insbesondere auf den wichtigsten Seiten.

    Tag 9-11: Korrigieren Sie fehlerhafte oder inkonsistent angewendete Schema-Tags und ergänzen Sie fehlende Informationen.

    Tag 12-13: Testen Sie die Sitemap und das Schema-Markup mit Tools, die Ihnen aufzeigen, wie Suchmaschinen und LLMs Ihre Website sehen.

    Tag 14: Erstellen Sie einen Plan für regelmässige Überprüfungen und Updates, um sicherzustellen, dass Ihre Optimierungen stets aktuell sind.


Mit einer gezielten Optimierung von Sitemaps und dem gezielten Einsatz von Schema-Markup können KMUs ihre Inhalte so strukturieren, dass sowohl Suchmaschinen als auch LLMs diese optimal nutzen können. So steigern sie nicht nur die Sichtbarkeit ihrer Seite, sondern verbessern auch die Relevanz und Qualität der durch LLMs generierten Informationen.