Die SMAWAX LLM-Formel 

1 | Warum wir eine neue Sichtbarkeits-Logik brauchen

Large-Language-Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude 3 oder Perplexity beantworten heute Millionen Fragen pro Tag. Wer hier auftauchen will, muss verstehen, wie Modelle Informationen auswählen, zitieren und bewerten. Genau dafür hat SMAWAX die Gleichung entwickelt:

Sichtbarkeit in ChatGPT = Struktur × Entitäten × Kontext × Vertrauen

Im Folgenden prüfen wir jede Variable gegen externe Forschung – Ergebnis: Die Formel hält.

2 | Struktur – Chunking & Schema statt Fließtext

LLMs ziehen Wissen in „Chunks“: logisch abgegrenzte Abschnitte, Tabellen, FAQs oder Listen. Tests mit Retrieval-Augmented-Generation (RAG) zeigen, dass sauber gekennzeichnete Blöcke signifikant häufiger als Belege herangezogen werden.

Praxis-Tipps:

• H-Gerüst + ItemLists + FAQPage-Markup
• <ul>/<li> für Feature-Blöcke
• dateModified & Autoreninfo ausgeben

3 | Entitäten – Semantische Identität ist Pflicht

Kann das Modell deine Marke eindeutig erkennen? Papers zu Entity-Linking mit Wikidata belegen: LLMs werden präziser, sobald Entitäten in einem Knowledge-Graph verankert sind.

Praxis-Tipps:

• Organization/Product-Schemas + sameAs-Verweise
• eigener Wikidata-Eintrag + klar benannte About-Seite
• konsequente Schreibweise deiner Marke in Drittquellen

4 | Kontext – Intent schlägt Keyword

LLM-SEO heißt: Antworten statt Rankings optimieren. Erfolgreiche Strategien greifen gezielt Frage-Formate („Wie …?“, „Top 5 …“) auf und liefern sofort verwertbare Informationen. RAG-Systeme ziehen bevorzugt den jüngsten, thematisch präzisesten Content.

Praxis-Tipps:

• Jeder Artikel beantwortet eine Kernfrage
• Checklisten oder Schritt-für-Schritt-Guides
• Änderungshistorie offenlegen (Changelog)

5 | Vertrauen – Technik + externe Signals + Factuality

LLMs zitieren nur, wenn eine Quelle als glaubwürdig gilt. Technisch beginnt das bei der Indexierung: Ohne Präsenz im Bing-Index fehlt ChatGPT (Browse-Modus) der Live-Zugriff. Studien zeigen außerdem, dass „Trustworthiness“ zu den Hauptfaktoren bei der Quellenwahl zählt; Methoden wie ContextCite helfen, Halluzinationen zu reduzieren.

Praxis-Tipps:

• Trustpilot-Widgets, Presse-Erwähnungen, wissenschaftliche Zitate integrieren
• Autorenprofile + Expertise sichtbar machen
• Core-Web-Vitals & Mobile-Performance im grünen Bereich halten

6 | Fazit – Die Formel hält Stand

Aktuelle Untersuchungen zu Chunking, Entity-Linking, Intent-Formaten und Trust-Signalen bestätigen jede einzelne Variable der SMAWAX-LLM-Formel. Wer Struktur, Entitäten, Kontext und Vertrauen konsequent multipliziert, erhöht seine Chance, von ChatGPT & Claude genannt zu werden – weitgehend unabhängig von klassischen Google-Rankings.

Quellen

1. SMAWAX interne Dokumentation „Die SMAWAX Formel für GPT“
2. OpenAI Platform Docs – Assistants File Search: Chunk Settings (abgerufen 25 Jun 2025) platform.openai.com
3. Bhat et al., Rethinking Chunk Size For Long-Document Retrieval: A Multi-Dataset Analysis, arXiv, 27 Mai 2025 arxiv.org
4. Backlinko, LLM Visibility: The SEO Metric No One Is Reporting On (Yet), Juni 2025 backlinko.com
5. Li et al., Knowledge Graphs for Enhancing Large Language Models in Entity Disambiguation, arXiv, Mai 2025 arxiv.org
6. Niumatrix, Semantic SEO in 2025: A Complete Guide for Entity-Based SEO, April 2025 niumatrix.com
7. SEOwind, How LLM SEO Transforms Brand Visibility, 18 Mai 2025 seowind.io
8. Microsoft Learn, Copilot Chat Privacy and Protections (Bing-Index Grundlage), Mai 2025 learn.microsoft.com
9. Sun et al., A Comprehensive Survey on the Trustworthiness of Large Language Models, arXiv, Feb 2025 arxiv.org
10. Cohen-Wang et al., ContextCite: Attributing Model Generation to Context, arXiv, Sep 2024 arxiv.org
11. Nielsen Norman Group, AI Chatbots Discourage Error Checking, 16 Mai 2025 nngroup.com