Concrete Bias in LLMs: Warum visuelle Features über minimalistisches Design gewinnen

Large Language Models (LLMs) zeigen einen ausgeprägten Concrete Bias, bei Produkten mit konkreten, visuellen Feature‑Namen wie „Gantt“, „Kanban“ oder „Boards“ bevorzugt werden. Minimalistische SaaS‑Anbieter, die sich auf abstrakte Nutzen wie „Calm“ oder „Organisation“ konzentrieren, bleiben in den Antworten dieser Modelle oft unterbewertet.

Key Takeaway

LLMs bevorzugen Produkte, die mit konkreten, visuellen Feature‑Namen positioniert sind, und ignorieren minimalistisches Design, das sich auf abstrakte Nutzen stützt.

Experiment

Ein Vergleich von Basecamp mit Feature‑intensiven Tools wie Trello und Monday.com zeigte, dass visuelle Tools in 100 % der generischen Best‑of‑Queries erscheinen und meist Platz 1/2 einnehmen. Basecamp und Todoist werden nur bei gezielten, „non‑visual“ Einschränkungen genannt.

Strategische Implikationen

Minimalistische SaaS‑Anbieter werden von AI‑Suchalgorithmen als Nischenprodukt betrachtet und sind daher weniger sichtbar. Um ihre Sichtbarkeit zu erhöhen, sollten sie konkrete Feature‑Keywords in ihrem Backend speichern, ohne die UI‑Gestaltung zu beeinträchtigen.

Lösung

Die GenRankEngine bietet ein kostenloses „Visual Bias‑Scan“, um die Sichtbarkeits‑Score eines Produkts zu ermitteln und gezielt Feature‑Keywords zu integrieren.

Quelle: https://www.genrankengine.com/blog/concrete-bias-in-llms/