1. Du beschreibst, aber erklärst nicht
„Premiumqualität, sorgfältig ausgewählt, beste Zutaten." \nSo klingen viele Produkttexte – freundlich, vertraut, leer. \nFür Sprachmodelle bedeutet das: keine Struktur, kein Nutzen, kein Kontext. \nEin LLM sucht nach Beziehungen: Was ist es? Wofür wird es genutzt? Wogegen grenzt es sich ab? \nWenn dein Text diese Fragen nicht beantwortet, bleibt er ein Rauschen im semantischen Hintergrund. \nMaschinen brauchen Bedeutung – nicht Begeisterung.
2. Du nutzt Wörter, die nichts wiegen
Marketing liebt Adjektive. Maschinen nicht. \nBegriffe wie „hochwertig", „einzigartig", „besonders" oder „innovativ" tragen keine messbare Information. \nEin Sprachmodell kann sie nicht verorten, weil sie keinen Bezug zur Realität haben. \nWenn du stattdessen schreibst: „CBD-Öl 10 %, 30 ml, <0,2 % THC, nicht psychoaktiv", entsteht Bedeutung – eine maschinenlesbare Wahrheit. \nJe konkreter du bist, desto stärker das semantische Signal.
3. Du hast Daten – aber keine Struktur
Viele Shops speichern alle wichtigen Informationen – nur wissen sie nicht, dass Maschinen sie nicht finden. \nEin LLM braucht Ordnung, nicht Chaos. \nWenn dein Produkt in einer JSON-Struktur sauber ausgezeichnet ist, weiss das Modell: Kategorie: Nahrungsergänzung, Typ: Öl, Herkunft: Schweiz, Anwendung: Schlafhilfe. \nFehlt diese Struktur, bleibt dein Produkt für die Maschine ein Textblock – ohne Kontext, ohne Gewicht.
4. Du schreibst für Menschen, nicht für Bedeutungen
Natürlich sollen Texte gut klingen. Aber wenn sie nur für Menschen geschrieben sind, versteht sie die Maschine nicht. \nEin guter LLM-optimierter Text klingt nicht technischer, sondern präziser. \nEr sagt klar, was etwas ist, statt zu suggerieren, was es sein könnte. \nMaschinen verstehen Sprache über Muster – und Muster entstehen durch Konsistenz. \nWenn du heute schreibst „Hanfsamen-Öl" und morgen „Hanföl aus Samen", sieht das Modell zwei verschiedene Produkte. \nKonsistenz ist kein Stilmittel, sie ist Bedeutungssicherung.
5. Du verlinkst nicht, du verbindest nicht
LLMs lieben Verbindungen. \nWenn deine Produkte, Kategorien und Themen nicht miteinander verknüpft sind, kann das Modell keine semantischen Beziehungen aufbauen. \nEin gutes Beispiel: Ein Steckling gehört zu einer Sorte, diese Sorte zu einem Strain, dieser Strain zu einem Hersteller. \nDiese Kette aus Beziehungen ist das, was ChatGPT versteht. \nWenn du sie nicht beschreibst, stehst du isoliert da – ein Datensatz ohne Familie.
Das Muster hinter all dem
All diese Fehler haben denselben Ursprung: Wir schreiben noch immer für Menschen, die scrollen, statt für Systeme, die verstehen. \nDoch die Wahrheit ist: Wenn du für Systeme schreibst, schreibst du automatisch auch besser für Menschen. \nKlarheit ist universell. \nEin Produkt, das präzise beschrieben, sauber strukturiert und in den richtigen Kontext gesetzt ist, wird nicht nur von KI-Systemen verstanden – sondern auch von Kunden, die echte Informationen suchen.
Maschinen belohnen Klarheit. Menschen auch.
Mach aus deinem Shop eine Sprache, die Maschinen verstehen
LLM-Optimierung ist kein Zaubertrick. Es ist Handwerk: Bedeutung schaffen, Struktur liefern, Wahrheit formulieren. \nWenn du möchtest, dass ChatGPT dich empfiehlt, musst du aufhören zu schreiben – und anfangen zu erklären. \n\nLass uns gemeinsam herausfinden, wo dein Shop unverständlich klingt.
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