Adobe LLM Optimizer: Effiziente KI-Optimierung

Lisa Ernst · 14.10.2025 · Technik · 4 min

Der Adobe LLM Optimizer ist ein Tool zur Generative Engine Optimization (GEO), das Unternehmen hilft, ihre Inhalte für große Sprachmodelle (LLMs) und KI-gesteuerte Suchoberflächen zu optimieren. Ziel ist es, die Sichtbarkeit, Messbarkeit und Zitierfähigkeit von Markeninhalten in KI-Antworten zu verbessern.

Quelle: Eigene Darstellung

Einführung

Um die Sichtbarkeit von Inhalten in Antworten von ChatGPT, Gemini oder Perplexity sicherzustellen, bietet Adobe den LLM Optimizer an. Dieses Produkt, seit dem 14. Oktober 2025 allgemein verfügbar, zielt darauf ab, Inhalte für KI-getriebene Suche und Chats zu optimieren. Adobe meldet zudem stark wachsende KI-Traffic-Zahlen: plus 3.500 Prozent zu US-Retail-Sites und plus 3.200 Prozent zu Travel-Sites zwischen Juli 2024 und Mai 2025 (Adobe News).

Funktionsweise

Der LLM Optimizer ist eine Anwendung für Generative Engine Optimization (GEO). Sein Ziel ist es, Markeninhalte so aufzubereiten, dass große Sprachmodelle (LLMs) und KI-Suchoberflächen sie finden, korrekt interpretieren und häufig zitieren (Adobe Experience League). Das Tool analysiert die Präsenz in generierten Antworten, macht Vorschläge für Content und Technik und kann Optimierungen teilweise automatisiert ausrollen (Adobe Business). Die Lizenzierung erfolgt über "Prompts pro Jahr", wobei ein Prompt eine Texteingabe ist, die Ausgaben, Insights oder Empfehlungen erzeugt (Adobe Legal). Nutzer richten Kategorien, Themen und Prompts ein und aktivieren die Log-Weiterleitung vom CDN, um KI-Referral- und Agentic-Traffic sichtbar zu machen (Adobe Experience League). Ein kostenloser Einstieg für AEM-Cloud-Kunden bietet bis zu 200 freie Prompts im Trial, allerdings ohne Ein-Klick-Deployment der Fixes (Adobe Experience League).

Aktueller Stand

Adobe stellte den LLM Optimizer am 16. Juni 2025 in Cannes vor und veröffentlichte erste Marktdaten. Produktseiten und ein interaktiver Rundgang erläutern Funktionsumfang, Dashboards und die Idee hinter GEO (Adobe Business, Adobe Resources). Die offizielle Dokumentation wurde am 13. Oktober 2025 aktualisiert und führt durch Set-up, Brand-Presence-, Agentic- und Referral-Dashboards sowie die Opportunities-Ansicht mit Handlungsvorschlägen (Adobe Experience League, Adobe Experience League). Am 14. Oktober 2025 meldete Adobe die allgemeine Verfügbarkeit, neue Kennzahlen zu Engagement und Conversion von KI-Traffic und stellte die kostenlose Chrome-Extension "Is Your Webpage Citable?" vor. Diese Extension, am 14. Oktober 2025 auf Version 2.4.3 aktualisiert, zeigt, was LLMs von einer Seite lesen können.

Analyse und Kontext

Nutzer holen Antworten zunehmend direkt aus KI-UIs. Marken müssen daher nicht nur für Crawler sichtbar, sondern für LLMs verständlich, zitierbar und konsistent sein (Adobe Blog). Adobe positioniert den LLM Optimizer als Brücke zwischen Onsite-Content, Offsite-Signalen und KI-Sichtbarkeit, inklusive Benchmarking gegen Mitbewerber und Attribution von KI-Referrals auf Business-KPIs (Adobe News). Medien sehen dies als logische Erweiterung klassischer SEO in Richtung GEO, wobei "gesehen, zitiert, gewählt" wichtiger wird als zehn blaue Links (MarTech, TechRadar). Fachmedien weisen auf die Intransparenz vieler LLM-Plattformen hin, die eine perfekte Steuerung begrenzt; Optimierung bleibt datenbasiert, aber ohne vollständige Einblicke in Rankingsignale (eMarketer).

Praktische Auswirkungen

Inhalte müssen für Menschen und Maschinen lesbar sein. Eine Bestandsaufnahme in den LLM-Optimizer-Dashboards, die Priorisierung von Lücken nach Businesswert und die schnelle Umsetzung technischer Fixes sind entscheidend. Adobes Opportunities umfassen strukturierte FAQs, korrekte Canonicals und Hreflang, das Beheben von 4xx/5xx-Fehlern, das Entsperren von Agent-Bots und die Wiederherstellung von Render-Inhalten für LLMs (Adobe Experience League). Es ist wichtig, robots.txt-Regeln für GPTBot und Co. zu kontrollieren, um bewusst zuzulassen oder zu blockieren, was zur Strategie passt (OpenAI, Perplexity AI). Die kostenlose Chrome-Extension "Is Your Webpage Citable?" dient als Diagnose-Tool, um zu sehen, was LLMs wirklich lesen können (Chrome Web Store). Der LLM Optimizer kann auch standalone eingesetzt werden, obwohl Integrationen mit AEM Sites, A2A und MCP Enterprise-Workflows erleichtern (Adobe Blog).

Quelle: user-added

Digitale Marketing-Elemente

Kritische Betrachtung

Die exakten Gewichtungen, mit denen einzelne LLMs Markeninhalte priorisieren, bleiben proprietär; Adobe weist selbst darauf hin, dass konkrete Prompts der LLMs nicht öffentlich sind (Adobe Experience League). Die Stabilität der Messergebnisse über verschiedene LLMs, Sprachen und Regionen hängt von Bot-Zugänglichkeit, Renderfähigkeit und Offsite-Signalen ab; Medien heben die grundsätzliche Blackbox-Problematik hervor (eMarketer). Behauptungen wie "SEO ist tot" sind irreführend; Adobe stellt GEO als Ergänzung dar und betont die Verzahnung mit bestehender Web- und Content-Optimierung (Adobe Business, MarTech). MarTech betont den praktischen Ansatz mit Rollen-Workflows und Ein-Klick-Ausspielung sowie die Bedeutung valider Offsite-Quellen (MarTech). TechRadar verweist auf Benchmarking und die Monetarisierung von Sichtbarkeitspotenzialen (TechRadar). EMarketer mahnt Skepsis an, da LLM-Rankingfaktoren kaum offengelegt werden und GEO ein datenbasiertes, aber nie voll determiniertes Spiel bleibt (eMarketer). Investoren sehen das Thema Sichtbarkeit in KI-Interfaces als Wettbewerbsthema (Investors.com).