KI-Suchoptimierung: Grundlagen und Praxis
Steigern Sie Ihre Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen: Lernen Sie praxisnah, wie Inhalte für ChatGPT, Perplexity & Co. optimiert werden und welche neuen Faktoren über digitale Auffindbarkeit entscheiden.
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4 Kapitel -
2 Stunden Lernzeit
Suchmaschinen verändern sich grundlegend: Immer häufiger liefern KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini direkte Antworten statt klassischer Trefferlisten. Inhalte werden nicht mehr nur gerankt, sondern von Sprachmodellen interpretiert, verdichtet und referenziert. Wer sichtbar bleiben will, muss verstehen, wie diese Systeme Informationen verarbeiten.
In diesem Kurzseminar erhalten Sie fundiertes Praxiswissen zur KI-Suche mit Fokus auf Large Language Models. Sie verstehen die Funktionslogik moderner KI-Suchsysteme und lernen, Inhalte so zu strukturieren, dass Sprachmodelle sie erkennen, bewerten und in ihren Antworten berücksichtigen.
Grundlage bilden die ECODYNAMICS-Studie 2024, zahlreiche Praxisprojekte sowie die ERGO-Studie 2025 mit der Analyse von 33.000 Webseiten und rund einer Million Datenpunkten. Daraus wurden 20 zentrale Optimierungskriterien abgeleitet – darunter technische Lesbarkeit, semantische Verlinkung, Vertrauenssignale und vektorraumbezogene Faktoren.
Sie erhalten direkt einsetzbare Tools und Checklisten sowie eine strategische Einordnung von Plattformunterschieden und agentischen Nutzerreisen. Im Praxisteil werden auf Wunsch konkrete URLs analysiert und individuelle Handlungsempfehlungen besprochen.
Die Lernziele
- Sie verstehen die Grundlagen der LLM-Suche und unterscheiden klassische SEO von Retrieval- und Generationslogiken moderner LLM-Search-Modelle.
- Sie erläutern Funktionsweise, Faktenfilter und Quellenprüfung von LLM-Systemen und ordnen Plattformen wie Perplexity, Gemini oder SearchGPT strategisch ein.
- Sie kennen die 20 Optimierungskriterien aus der ECODYNAMICS- und ERGO-Studie und bewerten den Bedeutungsverlust von Backlinks und Keywords.
- Sie leiten konkrete Maßnahmen ab, priorisieren Quick Wins gegenüber strukturellen Anpassungen in Redaktion, CMS und IT und führen einfache Live-Audits durch.
- Sie entwickeln Ansätze für den Skill-Aufbau und die organisatorische Verankerung von KI-Suchoptimierung.
- Sie bewerten zukünftige Entwicklungen wie agentische Workflows, autonome Agents sowie Browse- und Computer-Use-Szenarien.
Die Inhalte
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Grundlagen der LLM-Search-Modelle: Von SEO zur LLM-Suche
Im ersten Teil werden die wesentlichen Unterschiede zwischen klassischer SEO und LLM-basierter Suche erläutert sowie die Funktionslogik von Retrieval und Generation verständlich gemacht. Zudem wird erklärt, wie LLM-Search-Modelle arbeiten, wie Faktenfilter und Quellenprüfung funktionieren und es wird ein strukturierter Marktüberblick über zentrale Plattformen wie Perplexity, Gemini, SearchGPT, You, Claude und Brave gegeben.
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20 Kriterien und Checkliste zur KI-Suchoptimierung
Im zweiten Teil lernen Sie eine praxisnahe Checkliste mit 20 Kriterien kennen, die auf Studien von ECODYNAMICS und ERGO basiert und zeigt, welche Faktoren Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen tatsächlich beeinflussen. Gleichzeitig wird deutlich, warum klassische SEO-Signale wie Backlinks und Keywords an Wirkung verlieren und welche neuen Qualitätsfaktoren stattdessen entscheidend werden.
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Handlungsempfehlungen für Unternehmen
Im dritten Teil werden die Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen übersetzt und Anforderungen, Best-Practice-Beispiele sowie Quick Wins für Organisationen aufgezeigt. Zudem wird der Unterschied zwischen schnellen Optimierungen und strukturellen Projekten in Redaktion, CMS und IT verdeutlicht, ein Live-Audit mit URL-Analyse und Prompt-Tests durchgeführt und Empfehlungen für den notwendigen Skill-Aufbau sowie die organisatorische Verankerung gegeben.
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Ausblick und Trends
Im vierten Teil wird eingeordnet, wie sich digitale Touchpoints und Customer Journeys durch KI-Suche verändern und welche Entwicklungen bereits absehbar sind. Dabei stehen agentische Workflows im Fokus, einschließlich autonomer Agents sowie Browse- und Computer-Use-Funktionen, die künftig Recherche- und Entscheidungsprozesse prägen werden.
Die Zielgruppe
- Vorstände, Geschäftsführer und C-Level (CEO, CFO, CMO, CDO, CIO, COO)
- Fach- und Führungskräfte sowie Senior Vice Presidents, Vice Presidents und Teamleiter
- Mitarbeitende mit Verantwortung für digitale Sichtbarkeit und KI-Themen in Strategie, Transformation, Marketing, Vertrieb, E-Commerce, Service und HR
Der Referent
Hamidreza Hosseini besitzt mehr als 23 Jahre Erfahrung in der Beratung, bei IT-/Telko-DAX-Unternehmen. Seit 2013 berät er Unternehmen zu datengetriebenen und digitalen Themen. Nach seiner Ausbildung am MIT und beim Y Combinator gründete er die ECODYNAMICS. Als OpenAI Early Adopter berät er Unternehmen seit 2021 bei KI-Themen, ist AI Advisory Board Member von Fehrmann und externer WHU-Dozent. Er ist gefragter Keynote Speaker zu KI, hat erfolgreich über 1050 Unternehmen geschult und mehr als 104 In-House Master Classes geleitet. Mehr Informationen.
Das erwartet Sie
Direkter Austausch
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Interaktiv und praxisnah
Mit Übungen, Beispielen und Reflexionen wird Wissen direkt angewendet – für nachhaltigen Lernerfolg.
Fokus durch feste Zeiten
Ein klar strukturierter Seminartag ohne Ablenkung – effizient, kompakt und auf den Punkt.
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FAQ
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Das Online-Seminar findet live und interaktiv statt (Zoom-Software, Teilnahme auch browserbasiert möglich). Sie benötigen eine stabile Internetverbindung. Folgende Browser sind beispielhaft unter Windows möglich: Internet-Explorer ab Version 8.0, Mozilla Firefox, Google Chrome.
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