QUELLE: Ahrefs Blog
Veröffentlicht: 2026-05-08
Autor: Berndt Schwanenmeisterja | Seoholics
Lesezeit: 3 min
KI-Informationen: Training, RAG, MCPs und APIs erklärt
Künstliche Intelligenz bezieht ihr Wissen aus verschiedenen Schichten: Trainingsdaten, Retrieval-Systemen und Echtzeit-Zugriff auf Tools wie APIs und MCPs. Die Art und Weise, wie diese Schichten funktionieren, beeinflusst maßgeblich die Qualität und Aktualität der Antworten.
Die Fakten
- Trainingsdatenvolumen: Die Trainingsdaten für große Sprachmodelle werden in Billionen von Tokens gemessen (ungefähr Wortteile). GPT-4 wurde mit geschätzten 78 Millionen US-Dollar trainiert, während Google’s Gemini Ultra rund 191 Millionen US-Dollar kostete.
- Marktwachstum für Trainingsdaten: Der globale Markt für KI-Trainingsdatensätze betrug im Jahr 2025 3,2 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich bis 2033 16,3 Milliarden US-Dollar erreichen – eine jährliche Wachstumsrate von 22,6%.
- Wissensstand: Nach dem Training ist das Wissen des Modells „eingefroren“. Es kann keine neuen Informationen aus Ereignissen nach dem Trainingszeitpunkt lernen.
- Halluzinationen: Wenn ein Modell keine verlässlichen Trainingsdaten hat, erfindet es plausible, aber falsche Informationen. Ein Beispiel ist die fehlerhafte Zitation eines April-Scherzartikels durch Google’s AI Overview.
- RAG-Anwendung: Retrieval-Augmented Generation (RAG) wird eingesetzt, um das Problem des Wissensstandes zu umgehen, indem relevante Dokumente zum Zeitpunkt der Anfrage abgerufen und als Kontext für die Antwort verwendet werden.
Was bedeutet das für Dich?
- SEO-Grundlagen beibehalten: Da KI-Suchmaschinen wie ChatGPT und Gemini traditionelle Suchindizes nutzen, ist eine gute SEO-Performance entscheidend für die KI-Sichtbarkeit. SEO erklärt.
- Content-Aktualität sicherstellen: Inhalte müssen aktuell gehalten werden, um in RAG-basierten Antworten berücksichtigt zu werden. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Produktbeschreibungen und Artikeln ist essenziell.
- Strukturierte Daten nutzen: Klare und strukturierte Daten helfen KI-Modellen, Informationen besser zu verstehen und korrekt zu interpretieren.
- Markenbegriffe optimieren: Die Häufigkeit und der Kontext, in dem Ihre Marke und Produkte in Trainingsdaten vorkommen, beeinflussen das Verständnis der KI. Konzentrieren Sie sich auf die semantische Optimierung.
- Auf Halluzinationen achten: Überprüfen Sie KI-generierte Antworten kritisch, insbesondere wenn es um Fakten und Zitate geht.
Experten-Meinung
„LLMs lernen die Beziehungen zwischen Ihrer Marke und Konzepten wie ‘Gym’ oder ‘Noise-Cancellation’. Diese semantischen Assoziationen beeinflussen direkt, ob und wie Sie erwähnt werden.“
– Gianluca Fiorelli, Strategic and International SEO Consultant
Britney Muller betont die Bedeutung von „Grounding“: „Grounding kommt von Ground Truth, verwurzelt in Statistiken und ursprünglich in der Kartographie, wo es buchstäblich bedeutete, nach draußen zu gehen, um zu überprüfen, ob Ihre Karte mit der Realität übereinstimmt.“
Daten und Zahlen
Laut Prognosen wird der Markt für KI-Trainingsdatensätze von 3,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 16,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2033 anwachsen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 22,6% entspricht. Diese Zahlen unterstreichen die zunehmende Bedeutung von Daten für die Entwicklung und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen.
Ausblick
Die Entwicklung von KI-Systemen wird sich weiter in Richtung Agenten bewegen, die nicht nur Informationen abrufen, sondern auch aktiv mit externen Tools interagieren und Echtzeitdaten verarbeiten können. Dies wird die Möglichkeiten für Unternehmen eröffnen, KI für komplexere Aufgaben einzusetzen, erfordert aber auch eine stärkere Fokussierung auf Datenqualität und API-Integrationen. Die Optimierung für LLMs wird, neben der klassischen Suchmaschinenoptimierung, wichtiger werden. 10 Strategien für bessere KI-Sichtbarkeit.