Adobe LLM Optimizer

Adobe LLM Optimizer

Die digitale Landschaft verändert sich rasant. Während Unternehmen jahrelang in traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) investiert haben, stellt die Verbreitung von KI-gestützten Suchtools Marken vor völlig neue Herausforderungen. Generative KI-Engines wie ChatGPT, Gemini und Perplexity beantworten Nutzeranfragen direkt – ohne dass Nutzer jemals Ihre Website besuchen müssen. Laut Gartner werden bis 2028 rund 50 % des heutigen Web-Traffics wegfallen – weil Nutzer zunehmend über KI-Systeme interagieren. Die entscheidende Frage lautet also: Wird Ihre Marke in diesen KI-Antworten erwähnt? Unternehmen sollten überlegen, wie KI-Sichtbarkeit ihre bestehende Strategie zur digitalen Präsenz ergänzt.

Das ist die Geburtsstunde von Generative Engine Optimization (GEO), der Optimierung von Inhalten, damit diese in KI-generierten Antworten zitiert werden. Anders als bei SEO, wo es darum geht, in Google-Suchergebnissen zu ranken, sorgt GEO dafür, dass KI-Systeme Ihre Marke, Links und Erkenntnisse in ihre Antworten einbinden.

Einfach ausgedrückt: Während SEO sich auf Suchmaschinenrankings konzentriert, zielt GEO darauf ab, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Ihre Inhalte in KI-generierten Antworten referenziert werden.

Adobe bietet mit dem LLM Optimizer nun eine Lösung, mit der Sie Ihre Sichtbarkeit in LLMs überprüfen und optimieren können. Und das Beste daran, Sie können das Tool kostenlos testen. Aber dazu mehr am Ende des Artikels.

Adobe LLM Optimizer – kurz erklärt

Mit dem Adobe LLM Optimizer bringt Adobe ein innovatives Tool auf den Markt, das Marken hilft, ihre Sichtbarkeit und Wirkung in der Welt der Large Language Models (LLMs) gezielt zu analysieren und zu optimieren. Der Optimizer liefert wertvolle Einblicke in die Visibility, d.h.wie präsent ist ein Unternehmen und seine Produkte in KI-Modellen Zudem untersucht er, wie oft eine Marke in diesem Kontext erwähnt wird (Brand Mentions) sowie in welchem Umfang auf sie als Quelle oder Referenz verwiesen wird (Citations). Während Brand Mentions also reine Namensnennungen erfassen, zeigen Citations, ob und wie Inhalte oder Aussagen des Unternehmens in LLMs tatsächlich genutzt werden. Ergänzt wird dies durch eine Sentiment-Analyse, die aufzeigt, wie über die Marke gesprochen wird: positiv, neutral oder negativ. Damit schafft der Adobe LLM-Optimizer eine völlig neue Grundlage, um Markenkommunikation, KI-Training und digitale Reputation strategisch zu steuern.

Erste Schritte in die LLM Optimierung

Ein guter Einstieg in das Thema LLM Optimierung gelingt mit dem LLM Optimizer Chrome Plugin. Dieses kostenlose Tool, das im Chrome Web Store verfügbar ist, bietet einen ersten Überblick darüber, wie Ihre Website von großen Sprachmodellen wahrgenommen wird. Für ein aussagekräftiges Ergebnis empfiehlt es sich, nicht nur die Startseite, sondern auch untergeordnete Seiten zu analysieren – so erhalten Sie ein umfassenderes Bild der Sichtbarkeit und Markenwahrnehmung innerhalb von LLMs.

Spielerisch einsteigen: Der LLM Optimizer Playground

Wenn Sie den LLM Optimizer zunächst unverbindlich ausprobieren möchten, bietet der LLM Optimizer Playground den idealen Einstieg. Unter https://play.llmo.now/ können Sie die Funktionen anhand der fiktiven Marke „Frescopa Coffee“ live erleben.

Die öffentliche Demo ermöglicht es Ihnen, ohne Anmeldung die Benutzeroberfläche kennenzulernen und die zentralen Features zu testen. Beobachten Sie, wie der LLM Optimizer Inhalte analysiert, Optimierungsvorschläge liefert und die Platzierung in KI-generierten Antworten verbessert. So erhalten Sie ein gutes Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Tools – bevor Sie das vollständige „Try Before You Buy“-Angebot für Ihre eigene Domain nutzen.

Von Suchanfragen zu LLM-Fragen mit Hilfe der Google Search Console:

Ein weiterer sinnvoller Schritt zu Beginn eines LLM Optimizer Projekts ist die Analyse der Keywords aus der Google Search Console. Dort lässt sich nachvollziehen, nach welchen Begriffen Nutzer historisch gesucht haben und auf welche Seiten sie anschließend gelangt sind. Diese Daten geben wertvolle Hinweise darauf, welche Themen und Inhalte für Ihre Zielgruppe tatsächlich relevant sind.

Auf Basis dieser Keywords können dann mithilfe von LLMs Fragen formuliert werden, wie sie auch Sprachmodellen gestellt oder von ihnen beantwortet würden. Diese Fragen lassen sich im CSV-Format in den LLM Optimizer hochladen, wodurch bereits zu Projektbeginn eine fundierte und datenbasierte Ausgangsbasis entsteht. So wird die klassische SEO-Perspektive nahtlos mit der neuen Disziplin der LLM Optimierung verbunden – ein entscheidender Schritt, um die eigene Marke auch in KI-generierten Antworten sichtbar zu machen.

So gehen Sie dabei vor:

• In der Google Search Console unter Leistung auf Suchanfragen gehen

• Einen Regex-Filter (siehe Anhang Beispiel 1) auf die Suchanfragen anwenden

• Die Ergebnisse exportieren und mit Hilfe von LLMs als fragebasierte Keywords (siehe Anhang Beispiel 2) formulieren

• Die Fragen als CSV in den LLM Optimizer hochladen, um zu prüfen, wie LLMs auf ähnliche Fragen reagieren

Adobe LLM Optimizer: Try Before You Buy

Adobe bietet allen AEM Cloud-Kunden – unabhängig davon, ob sie Sites, Forms oder Assets nutzen, und sowohl für AEM as a Cloud Service als auch für AEM Managed Service – die Möglichkeit, den LLM Optimizer kostenlos zu testen. Das Angebot beinhaltet den Zugang zu 200 Prompts, wobei die Nutzung auf eine Domain begrenzt ist. Damit erhalten Kunden eine ideale Grundlage für einen Proof-of-Concept oder ein Pilotprojekt. Die Aktivierung ist dabei besonders einfach und erfolgt über das Adobe Experience Hub oder unter llmo.now.

So starten Sie mit dem "Try Before You Buy"-Angebot

Der Einstieg in den LLM Optimizer ist in wenigen Schritten möglich:

1. Aktivierung über das Adobe Experience Hub oder direkt über llmo.now
2. Eingabe von Internet-Domain und Brand
   Wichtig zu wissen: Die Domain, die Sie für Ihren Test auswählen, wird von allen Nutzern in Ihrer Organisation verwendet und kann später nicht mehr geändert werden. Wählen Sie daher strategisch Ihre wichtigste Web-Domain aus.
3. Optional: Upload von CDN Logs für bessere Leistung
4. Start mit vorgegebenen, generischen Prompts oder Eingabe von spezifischen Prompts (z.B. für eine einzelne Kampagne)

Freuen Sie sich auf die folgenden drei Kernfunktionen des LLM Optimizers

(1.) Messen und Benchmarking von KI-gesteuertem Traffic und Zitaten

Der LLM Optimizer identifiziert Ihre Inhalte, die von KI-Interfaces zur Beantwortung von Nutzeranfragen verwendet werden. Sie erfahren:

• welche Ihrer digitalen Assets von LLMs priorisiert werden

• wie sich KI-Verweisungen im Zeitverlauf verändern

• wie Ihre Sichtbarkeit im Vergleich zu Wettbewerbern bei wichtigen Suchanfragen abschneidet

(2.) Optimierung von Inhalten zur Verbesserung der Sichtbarkeit

Der LLM Optimizer stand in den vergangenen Monaten bereits diversen Early-Access-Kunden zur Verfügung. Die Ergebnisse zeigten, dass es bei den Unternehmen 80% “geschäftskritische” Lücken in der Inhalts-Sichtbarkeit gibt, die mit Hilfe des LLM Optimizer geschlossen werden können.

Der LLM Optimizer:

• erkennt Lücken in der Markensichtbarkeit

• schlägt Verbesserungen für eigene (Webseiten, FAQs) und externe Kanäle (Wikipedia, Foren) vor

• identifiziert automatisch Bereiche Ihrer Website, die für LLMs unsichtbar sind

• ermöglicht die Überprüfung, Freigabe und Implementierung von Optimierungen mit einem Klick

(3.) Nachweis des geschäftlichen Werts

Der LLM Optimizer bietet eine Attribution, die KI-Sichtbarkeit mit Nutzerverhalten und Geschäftsleistung verbindet, d.h. er

• zeigt Effekte auf Engagement und Conversion

• bietet vorgefertigte Berichte für schnellen Einblick

• unterstützt bei der Priorisierung von Optimierungen mit dem größten Potenzial

Beeindruckende Ergebnisse auch bei Adobe

Adobe selbst nutzt den LLM Optimizer für seine GEO-Strategie und konnte beeindruckende Ergebnisse erzielen:

• 5-facher Anstieg der Zitate für Adobe Firefly innerhalb einer Woche

• 200% höhere LLM-Sichtbarkeit für Adobe Acrobat im Vergleich zu Wettbewerbern

• 41% Steigerung des LLM-verwiesenen Traffics auf Adobe.com

Diese Zahlen unterstreichen die wachsende Bedeutung von KI-generiertem Traffic. Adobe beobachtete im September 2025 einen 1.100%-igen Anstieg des KI-Traffics auf US-Einzelhandelsseiten im Jahresvergleich. Besucher aus generativen KI-Quellen waren zudem 12% engagierter und hatten eine 5% höhere Konversionsrate als Besucher aus traditionellen Trafficquellen.

Fazit: Jetzt handeln lohnt sich

Die KI-Suche verändert grundlegend, wie Menschen Informationen entdecken und Kaufentscheidungen treffen. Mit dem kostenlosen "Try Before You Buy"-Angebot von Adobe können Sie den LLM Optimizer testen und erste Schritte in Richtung einer erfolgreichen GEO-Strategie unternehmen.

Der LLM Optimizer ist als eigenständige Anwendung verfügbar und integriert sich nahtlos mit Adobe Experience Manager Sites. Er unterstützt Standards wie Agent-to-Agent (A2A) und Model Context Protocol (MCP) und bietet so eine reibungslose Interoperabilität mit Workflows in Drittanbieter-Lösungen.

Anhang

Beispiel 1:

Beispielhafter Prompt für die Google Search Console:

(Regex-Filter Regex zur Erkennung von Fragen (mehrsprachig Englisch, Portugiesisch, Spanisch))

(?i)^(who|what|when|where|why|how(\s+(to|do|does|did|can|could|should|would|is|are|was|were|much|many|long|often|far|late|old))?
|which|whom|whose|is|are|am|was|were|do|does|did|can|could|should|would|will|has|have|had|may|might|must|quem|que|o\s+que|qual|quais|quando|onde|por\s+que|por\s+quê|porque|porquê|como|quanto|quantos|quanta|quantas|qué|quién|quiénes|cuál|cuáles|cuándo|dónde|por\s+qué|cómo|cuánto|cuánta|cuántos|cuántas|para\s+qué)\b.*\??$

Promt für Bing Webmaster Tools:

 =LET(s,LOWER(TRIM(A2)), w,TEXTBEFORE(s," "),IF(OR(RIGHT(s,1)="?",
ISNUMBER(XMATCH(w,{"who","what","when","where","why","how","is","are","am","was","were","do","does","did","can","could","should","would","will","may","might"}))),TRUE,FALSE))

Beispiel 2:

LLM Promt für die Erstellung relevanter Fragen:

You are an expert in Generative Engine Optimization (GEO) and LLM visibility analysis.

Your task is to create 200 high-quality prompts that reflect how real users naturally ask AI assistants (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, etc.) about a company’s products, services, or related topics.

These prompts will be monitored in Adobe LLM Optimizer.

Input parameters:

- Brand name: {{Brand_Name}}

- Website URL: {{Website_URL}}

- Language: {{Language}}

- Country focus: {{Country}}

Instructions:

1. Analyze the brand’s website structure, topics, and customer intent based on the URL.

2. Create prompts that mirror authentic user behavior, in the given language and country-specific phrasing.

3. Include real-world examples relevant to the brand’s market, products, or competitors.

4. Cover the full customer journey:

- Awareness (educational, problem-focused)

- Consideration (comparison, evaluation)

- Decision (purchase, pricing, or support)

5. Group prompts into logical categories and topics based on the site’s content.

6. Ensure **20–30% of all prompts are branded**, explicitly mentioning {{Brand_Name}}.

The remaining prompts should be unbranded, focusing on general user intent within the same domain.

7. Ensure all prompts are:

- Factually correct (no hallucinations)

- Unique and diverse

- Aligned with real user search or conversational intent

8. The region column must match the country focus.

9. Only deliver the CSV output — no commentary, no explanations.

Output format (CSV):

category,topic,prompt,region

Products,PDF Conversion,"What’s the best tool to convert a PDF to Word?",Switzerland

Brand Visibility,Reputation,"Is {{Brand_Name}} a trusted document management tool?",Switzerland

Comparisons,Competitors,"How does {{Brand_Name}} compare to Adobe Acrobat?",Switzerland

Support,Help Topics,"How can I merge PDFs using {{Brand_Name}}?",Switzerland

Educational,Use Cases,"Can AI tools like {{Brand_Name}} help improve productivity?",Switzerland