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LLM

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Glossar · LLM - Large Language Model

LLM einfach erklärt

Wie KI Systeme Sprache verstehen, einordnen und Antworten formulieren.

Viele der Antworten, die wir heute in ChatGPT, Gemini oder Perplexity lesen, stammen nicht aus einzelnen Webseiten.
Sie entstehen aus Sprachmodellen, die Inhalte interpretieren, gewichten und neu zusammensetzen.

Diese Modelle nennt man LLMs.

Was ein LLM eigentlich ist

LLM steht für Large Language Model.

Ein LLM ist ein KI Modell, das Sprache nicht nur speichert, sondern Muster, Bedeutungen und Zusammenhänge erkennt.
Es liest Texte nicht wie ein Mensch.
Aber es versteht, welche Inhalte zusammengehören und welche Aussage sie treffen.

Merksatz:

Ein LLM sucht keine Webseiten.
Es sucht Antworten in Sprache.

Warum LLMs Inhalte anders bewerten als Suchmaschinen

Suchmaschinen arbeiten mit Seiten, Signalen und Rankings.
LLMs arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten und Kontext.

Das führt zu einem entscheidenden Unterschied:

  • Google fragt
    Welche Seite passt zur Suchanfrage?
  • Ein LLM fragt
    Welche Inhalte helfen, diese Frage sinnvoll zu beantworten?

Das erklärt, warum manche Inhalte in KI Antworten auftauchen, obwohl sie nie Top Rankings hatten.

Wie ein LLM Inhalte verarbeitet

Ein LLM liest Inhalte nicht linear.

Es bewertet unter anderem:

  • Klarheit der Aussage
  • Zusammenhang innerhalb des Textes
  • Übereinstimmung mit bekannten Mustern
  • Vertrauenswürdigkeit der Quelle
  • Wiederholbarkeit der Aussage in anderen Kontexten

Es geht nicht um Keywords.
Es geht um Verständlichkeit und Einordnung.

Kurzer Perspektivwechsel

Ein LLM denkt nicht in Seiten.
Es denkt in Bedeutungseinheiten.

Typische Missverständnisse rund um LLMs

Falsch gedacht

LLMs sind einfach nur Chatbots.

Richtig gedacht

Chatbots sind nur die Oberfläche.
Das eigentliche System dahinter entscheidet, welche Inhalte überhaupt als Antwort taugen.

Falsch gedacht

Man kann Inhalte direkt für ein LLM optimieren.

Richtig gedacht

Man optimiert nicht für das Modell.
Man optimiert für Verständnis, Struktur und Kontext, damit das Modell Inhalte nutzen kann.

Zusammenhang mit anderen Glossarbegriffen

LLMs funktionieren nie isoliert.
Sie brauchen:

Deshalb greifen diese Begriffe im Glossar ineinander.

Wann LLM Verständnis für Websites relevant ist

LLM Verständnis ist sinnvoll, wenn:

  • Inhalte als Antworten erscheinen sollen
  • Marken in KI Systemen erwähnt werden sollen
  • Informationen korrekt wiedergegeben werden sollen
  • Inhalte langfristig relevant bleiben sollen

Nicht, um Trends mitzumachen.
Sondern um verstanden zu werden.

Weiterführende Inhalte

Vertiefende Artikel aus der Praxis

Viele Begriffe aus dem Glossar werden in unseren Artikeln und Case Studies weiter vertieft. Das Glossar schafft Verständnis. Die Artikel zeigen, wie diese Begriffe in der Praxis angewendet werden.

Du willst wissen, welche dieser Begriffe für deine Website relevant sind

Wenn du wissen möchtest, wie verständlich deine Inhalte für KI Systeme sind und wo Optimierung sinnvoll ist, schauen wir uns das gemeinsam an.
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