Über die Open LLMO Research Initiative
Die Open LLMO Research Initiative ist eine unabhängige Forschungsinitiative zu Retrieval, Citation und Grounding für das offene Web im KI-Kontext. Sie veröffentlicht Spezifikationen, Benchmarks und Open-Source-Werkzeuge als ihre Hauptergebnisse.
Mission
Abschnitt betitelt „Mission“AI-natives Retrieval, Grounding Visibility und LLM-orientierte Informationsarchitektur erforschen und reproduzierbare Metriken und Spezifikationen veröffentlichen.
Forschungsbereiche
Abschnitt betitelt „Forschungsbereiche“| Bereich | Umfang |
|---|---|
| AI Citation Analysis | Bedingungen, unter denen LLMs Inhalte zitieren, und Zitationshäufigkeit |
| Grounding Visibility | Methoden zur Sichtbarmachung dessen, worauf KI ihre Antworten stützt |
| LLM Retrieval Optimization | Dokumentoptimierung für die Retrieval-Schicht von LLMs |
| AI-native Documentation | Forschung zu Dokumentformaten, die LLMs gut verarbeiten |
| Agent-oriented Information Architecture | Informationsstrukturen, die KI-Agenten bedienen können |
Warum diese Initiative
Abschnitt betitelt „Warum diese Initiative“Der Bereich LLMO / AEO / GEO wächst schnell, aber drei Grundbausteine fehlen:
- Keine reproduzierbare Messung — es gibt kein öffentliches Werkzeug, das für KI-Auffindbarkeit die Rolle von Lighthouse oder PageSpeed Insights spielt
- Kein gemeinsames Vokabular oder Scope — jeder Anbieter veröffentlicht eigene Definitionen, das Feld ist fragmentiert
- Wenige offene Experimentaldaten — kommerzielle SEO-Werkzeuge dominieren, die Forschungsschicht ist dünn
Diese Initiative wurde gebaut, um diese drei Lücken zu schließen. Das Ziel ist, für LLMO die Rolle zu spielen, die Lighthouse für SEO spielt: die Methodik veröffentlichen, das Werkzeug ausliefern und die Community darauf aufbauen lassen.
Forschungsprinzipien
Abschnitt betitelt „Forschungsprinzipien“| Prinzip | Bedeutung |
|---|---|
| Reproducibility first | Jede Metrik wird mit einer Berechnungsformel und einem OSS-Checker ausgeliefert |
| Draft over Standard | Spezifikationen werden als “Draft / Experimental / Proposal v0.1” veröffentlicht und bleiben revidierbar |
| Open Source first | Werkzeuge unter OSS-Lizenzen, Daten unter CC BY, Spezifikationen unter MIT |
| Solo-honest | Solo-Betrieb wird explizit ausgewiesen, statt als Konsortium getarnt |
Founder
Abschnitt betitelt „Founder“Ken Imoto. Autor mehrerer Bücher zu LLMO und Harness Engineering, veröffentlicht auf Zenn und Amazon Kindle. Gründer und CEO von Propel-Lab Inc. Verantwortlich für Implementierung und Betrieb mehrerer interner Frameworks und von llmoframework.com.
Hauptveröffentlichungen:
- Bücher: Vollständige Liste (kenimoto.dev/books, auf Englisch)
- LLMO-Reihe (Kindle / Zenn Book, auf Japanisch, Englisch, Portugiesisch und Spanisch)
- Harness-Engineering-Reihe (Kindle / Zenn Book)
- Web: kenimoto.dev / propel-lab.co.jp
- Amazon Author Page: Ken Imoto on Amazon
- Zenn: zenn.dev/kenimo49
- OSS: github.com/kenimo49
Phase-Roadmap
Abschnitt betitelt „Phase-Roadmap“Die Initiative reift in Phasen. Jede Phase ist Voraussetzung für die nächste.
| Phase | Umfang | Status |
|---|---|---|
| Phase 0 | Forschungs-Framing, Mission-Veröffentlichung, erstes Experiment Log | Laufend |
| Phase 1 | Reproduzierbarkeit — OSS-CLI (llmo-checker), Score v0.1 Draft, Datensatz-Veröffentlichung | Geplant |
| Phase 2 | Community — Contributors, externe Referenzen, Feedback-Kanäle | Geplant |
| Phase 3 | Standardisierung — formale Spezifikationen, Compatible-Zertifizierungsbadge, Working Group | Geplant |
Standardisierung kommt zuletzt. Ohne reife OSS, Benchmarks und Implementierungen als Rückhalt können weder Zertifizierung noch Spezifikationen Vertrauen gewinnen.
Mitwirken
Abschnitt betitelt „Mitwirken“| Methode | Link |
|---|---|
| Issues / Bugmeldungen | github.com/kenimo49/llmo-guide/issues |
| Pull Requests | github.com/kenimo49/llmo-guide |
Diese Website und alle Draft-Spezifikationen werden unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.