Wie LLMs funktionieren: Token, Parameter und Trainingsdaten

Einleitung

Große Sprachmodelle (LLMs) stehen heute im Mittelpunkt des modernen Marketings. Sie treiben die KI-Suche voran, verändern die Customer Journey, unterstützen Content-Workflows und prägen die Art und Weise, wie Menschen Informationen finden. Die meisten Erklärungen zu LLMs fallen jedoch in zwei Extreme: entweder zu oberflächlich („KI schreibt Wörter!“) oder zu technisch („Selbstaufmerksamkeit über Multi-Head-Transformer-Blöcke hinweg!“).

Marketer brauchen etwas anderes – ein klares, genaues und strategisches Verständnis davon, wie LLMs tatsächlich funktionieren und insbesondere, wie Tokens, Parameter und Trainingsdaten die Antworten beeinflussen, die KI-Systeme generieren.

Denn sobald Sie verstehen, wonach diese Systeme suchen – und wie sie Ihre Website interpretieren –, können Sie Ihre Inhalte so optimieren, dass sie die LLM-Ergebnisse direkt beeinflussen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da Plattformen wie ChatGPT Search, Perplexity, Gemini und Bing Copilot zunehmend die traditionelle Suche durch generierte Antworten ersetzen.

Dieser Leitfaden unterteilt die Mechanismen von LLMs in praktische Konzepte, die für die Sichtbarkeit, Autorität und zukunftssichere SEO/AIO/GEO-Strategien von Bedeutung sind.

Was macht ein LLM aus?

LLMs basieren auf drei Kernkomponenten:

1. Tokens – wie Text zerlegt wird

2. Parameter – das „Gedächtnis“ und die Logik des Modells

3. Trainingsdaten – woraus das Modell lernt

Zusammen bilden sie den Motor hinter jeder generierten Antwort, jedem Zitat und jedem KI-Suchergebnis.

Lassen Sie uns jede Ebene klar, tiefgehend und ohne Umschweife aufschlüsseln.

1. Tokens: Die Bausteine der Sprachintelligenz

LLMs lesen Texte nicht wie Menschen. Sie sehen keine Sätze, Absätze oder gar ganze Wörter. Sie sehen Tokens – kleine Spracheinheiten, oft Teilwörter.

Beispiel:

„Ranktracker ist eine SEO-Plattform.“

… könnte zu folgendem werden:

[„Rank“, „Tracker“, „ist“, „eine“, „SEO“, „Plattform“, „.“]

Warum ist das für Vermarkter wichtig?

Weil Tokens Kosten, Klarheit und Interpretation bestimmen.

Tokens beeinflussen:

• ✔️ Wie Ihre Inhalte segmentiert sind

Wenn Sie uneinheitliche Terminologie verwenden („Ranktracker”, „Rank Tracker”, „Rank-Tracker”), behandelt das Modell diese möglicherweise als unterschiedliche Einbettungen – was die Entitätssignale schwächt.

• ✔️ Wie Ihre Bedeutung dargestellt wird

Kurze, klare Sätze reduzieren die Mehrdeutigkeit von Tokens und erhöhen die Interpretierbarkeit.

• ✔️ Wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre Inhalte abgerufen oder zitiert werden

LLMs bevorzugen Inhalte, die sich in saubere, eindeutige Token-Sequenzen umwandeln lassen.

Best Practices für die Tokenisierung für Marketer:

• Verwenden Sie einheitliche Marken- und Produktbezeichnungen

• Vermeiden Sie komplexe, unnötig lange Sätze

• Verwenden Sie klare Überschriften und Definitionen

• Platzieren Sie sachliche Zusammenfassungen oben auf den Seiten

• Verwenden Sie auf Ihrer gesamten Website eine einheitliche Terminologie

Tools wie Ranktracker's Web Audit helfen dabei, Inkonsistenzen in Wortwahl, Struktur und Inhaltsklarheit zu erkennen – allesamt wichtige Faktoren für die Interpretation auf Token-Ebene.

2. Parameter: Das „neuronale Gedächtnis“ des Modells

In Parametern speichert ein LLM das Gelernte.

GPT-5 verfügt beispielsweise über Billionen von Parametern. Parameter sind die gewichteten Verbindungen, die bestimmen, wie das Modell das nächste Token vorhersagt und Schlussfolgerungen zieht.

In der Praxis bedeutet dies:

Token = Eingabe

Parameter = Intelligenz

Ausgabe = generierte Antwort

Parameter kodieren:

• Sprachstruktur

• Semantische Beziehungen

• Sachliche Zusammenhänge

• im Internet beobachtete Muster

• Argumentationsmuster

• stilistische Präferenzen

• Ausrichtungsregeln (was das Modell sagen darf)

Parameter bestimmen:

✔️ Ob das Modell Ihre Marke erkennt

✔️ Ob es Sie mit bestimmten Themen in Verbindung bringt

✔️ Ob Sie als vertrauenswürdig angesehen werden

✔️ Ob Ihre Inhalte in generierten Antworten erscheinen

Wenn Ihre Marke im Internet uneinheitlich dargestellt wird, speichern die Parameter eine unübersichtliche Darstellung. Wenn Ihre Marke in maßgeblichen Domains einheitlich dargestellt wird, speichern die Parameter eine starke Darstellung.

Aus diesem Grund sind Entity SEO, AIO und GEO mittlerweile wichtiger als Keywords.

3. Trainingsdaten: Wo LLMs alles lernen, was sie wissen

LLMs werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, darunter:

• Websites

• Bücher

• wissenschaftliche Arbeiten

• Produktdokumentationen

• Soziale Inhalte

• Code

• kuratierte Wissensquellen

• öffentliche und lizenzierte Datensätze

Diese Daten lehren das Modell:

1. Wie Sprache aussieht

2. Wie Konzepte miteinander in Beziehung stehen

3. Welche Fakten konsistent auftreten

4. Welche Quellen sind vertrauenswürdig

5. Wie man Fragen zusammenfasst und beantwortet

Training ist kein Auswendiglernen – es ist Musterlernen.

Ein LLM speichert keine exakten Kopien von Websites, sondern statistische Beziehungen zwischen Tokens und Ideen.

Das bedeutet:

Wenn Ihre faktischen Signale unübersichtlich, spärlich oder inkonsistent sind... → lernt das Modell eine unscharfe Darstellung Ihrer Marke.

Wenn Ihre Signale klar, maßgeblich und auf vielen Websites wiederholt sind... → bildet das Modell eine starke, stabile Darstellung – eine, die eher in folgenden Bereichen erscheint:

• KI-Antworten

• Zitate

• Zusammenfassungen

• Produktempfehlungen

• Themenübersichten

Aus diesem Grund sind Backlinks, Entitätskonsistenz und strukturierte Daten wichtiger denn je. Sie verstärken die Muster, die LLMs während des Trainings lernen.

Ranktracker unterstützt dies durch:

• Backlink-Checker → Autorität

• Backlink-Monitor → Stabilität

• SERP-Checker → Entity-Mapping

• Web-Audit → strukturelle Klarheit

Wie LLMs Tokens, Parameter und Trainingsdaten zusammen verwenden

Hier ist die gesamte Pipeline vereinfacht dargestellt:

Schritt 1 – Sie geben eine Eingabeaufforderung ein

Das LLM zerlegt Ihre Eingabe in Tokens.

Schritt 2 – Das Modell interpretiert den Kontext

Jedes Token wird in eine Einbettung umgewandelt, die die Bedeutung repräsentiert.

Schritt 3 – Parameter werden aktiviert

Billionen von Gewichten bestimmen, welche Tokens, Ideen oder Fakten relevant sind.

Schritt 4 – Das Modell sagt voraus

Das Modell generiert nacheinander die wahrscheinlichsten nächsten Token.

Schritt 5 – Die Ausgabe wird verfeinert

Zusätzliche Schichten können:

• Externe Daten abrufen (RAG)

• Fakten doppelt überprüfen

• Sicherheits-/Ausrichtungsregeln anwenden

• Mögliche Antworten neu bewerten

Schritt 6 – Sie sehen die endgültige Antwort

Sauber, strukturiert, scheinbar „intelligent“ – aber vollständig aus dem Zusammenspiel von Tokens, Parametern und Mustern aufgebaut, die aus Daten gelernt wurden.

Warum dies für Vermarkter wichtig ist

Weil jede Phase die Sichtbarkeit beeinflusst:

Wenn Ihre Inhalte schlecht tokenisiert sind → versteht die KI Sie falsch

Wenn Ihre Marke in den Trainingsdaten nicht gut vertreten ist → ignoriert die KI Sie

Wenn Ihre Entitätssignale schwach sind → zitiert die KI Sie nicht

Wenn Ihre Fakten inkonsistent sind → halluziniert die KI über Sie

LLMs spiegeln das Internet wider, aus dem sie lernen.

Sie prägen das Verständnis des Modells von Ihrer Marke durch:

• Veröffentlichung klarer, strukturierter Inhalte

• Aufbau tiefer thematischer Cluster

• Autoritative Backlinks erhalten

• Konsistenz auf allen Seiten gewährleisten

• Entitätsbeziehungen stärken

• Aktualisierung veralteter oder widersprüchlicher Informationen

Dies ist praktische LLM-Optimierung – die Grundlage von AIO und GEO.

Fortgeschrittene Konzepte, die Marketer kennen sollten

1. Kontextfenster

LLMs können nur eine bestimmte Anzahl von Tokens gleichzeitig verarbeiten. Eine klare Struktur sorgt dafür, dass Ihre Inhalte besser in das Fenster „passen”.

2. Einbettungen

Dies sind mathematische Darstellungen von Bedeutung. Ihr Ziel ist es, die Position Ihrer Marke im Einbettungsraum durch Konsistenz und Autorität zu stärken.

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

KI-Systeme ziehen zunehmend Live-Daten heran, bevor sie Antworten generieren. Wenn Ihre Seiten übersichtlich und sachlich sind, werden sie mit größerer Wahrscheinlichkeit abgerufen.

4. Modellausrichtung

Sicherheits- und Richtlinienebenen beeinflussen, welche Marken oder Datentypen in Antworten angezeigt werden dürfen. Strukturierte, maßgebliche Inhalte erhöhen die Vertrauenswürdigkeit.

5. Multi-Modell-Fusion

KI-Suchmaschinen kombinieren nun:

• LLMs

• Traditionelles Suchranking

• Referenzdatenbanken

• Aktualitätsmodelle

• Suchmaschinen

Das bedeutet: gute SEO + gute AIO = maximale LLM-Sichtbarkeit.

Häufige Missverständnisse

• ❌ „LLMs merken sich Websites.“

Sie lernen Muster, keine Seiten.

• ❌ „Mehr Schlüsselwörter = bessere Ergebnisse.“

Entitäten und Struktur sind wichtiger.

• ❌ „LLMs halluzinieren immer zufällig.“

Halluzinationen entstehen oft durch widersprüchliche Trainingssignale – beheben Sie diese in Ihren Inhalten.

• ❌ „Backlinks spielen bei der KI-Suche keine Rolle.“

Sie sind wichtiger – Autorität beeinflusst die Trainingsergebnisse.

Die Zukunft: KI-Suche basiert auf Tokens, Parametern und der Glaubwürdigkeit der Quelle

LLMs werden sich weiterentwickeln:

• Größere Kontextfenster

• Mehr Echtzeit-Retrieval

• Tiefere Argumentationsebenen

• Multimodales Verständnis

• stärkere Faktenbasis

• transparentere Zitate

Aber die Grundlagen bleiben bestehen:

Wenn Sie dem Internet gute Signale zuführen, können KI-Systeme Ihre Marke besser repräsentieren.

Die Unternehmen, die bei der generativen Suche erfolgreich sind, werden diejenigen sein, die verstehen:

LLMs sind nicht nur Content-Generatoren – sie sind Interpreten der Welt. Und Ihre Marke ist Teil der Welt, die sie lernen.**