Was ist Grounding? (Definition)
Grounding bezeichnet den Prozess, bei dem die Antworten von KI-Suchsystemen gezielt mit externen, überprüfbaren Fakten und realen Daten verknüpft werden. Statt ausschließlich auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und Trainingsdaten zu generieren, stützt sich das Modell auf konkrete, überprüfbare Daten.
Large Language Models (LLMs) sind zwar primär darauf ausgelegt, plausible und sprachlich korrekte Texte zu erzeugen, jedoch nicht zwangsläufig auch korrekte Aussagen zu treffen. Ohne Grounding kann es daher zu „Halluzinationen“ kommen, also zu inhaltlich falschen oder erfundenen Informationen.
Grounding im Kontext von Suchmaschinenoptimierung und GEO
Für SEO bzw. Generative Engine Optimization (GEO) spielt Grounding eine zentrale Rolle, da es die Einbindung externer Quellen in KI-generierte Antworten ermöglicht. So ist es für Websites möglich als Quelle zitiert zu werden (Citation) oder als Unternehmen bzw. Marke in einer Antwort genannt zu werden (Mention).
Immer dann, wenn ein Sprachmodell auf aktuelle, spezifische oder überprüfbare Informationen zugreifen muss, um eine Antwort zu generieren, werden diese externen Inhalte aktiv abgerufen und verarbeitet. Dabei zerlegt das LLM häufig die ursprüngliche Suchanfrage in mehrere Teilanfragen (sog. Query Fan-Out), aus denen anschließend die endgültige Antwort zusammengesetzt wird.
Je besser die Inhalte auf einer Website strukturiert, semantisch klar formuliert und für Retrieval-Systeme zugänglich gemacht werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Domain im Rahmen solcher Grounding-Prozesse ausgewählt wird.
