Inside LLMs: 5 einfache Schritte, wie KI Inhalte zerlegt, versteht und auswählt

Wie arbeiten Large Language Models eigentlich?

Kurz & nerdy: LLMs lesen nicht, sie berechnen.

Sie zerlegen deinen Text, vermessen ihn mathematisch und verknüpfen alles zu einem semantischen Netzwerk.

Genau dort entscheidet sich, ob du in der answerscape sichtbar wirst oder im Datenrauschen verschwindest.

Aber don´t worry – auch ohne nerdy Vorkenntnisse, ist das Prozedere leicht zu verstehen. In 5 Schritten zeige ich dir, wie ein Large Language Model „tickt“.

Roboter mit Glühbirne in der Hand, um symbolisch zu zeigen, wie Large Language Models wie ChatGPT funktionieren
Pinker Roboter mit Helm, Hammer und Bauplänen, um das Erstellen einer GEO-Strategie zu symbolisieren

Schritt 1; Tokenisierung: Text wird maschinenfähig

Texte werden in Tokens zerlegt

Für ein LLM sind deine Inhalte keine Sätze, sondern Token-Sequenzen.

Tokenisierung bestimmt:

  • wie “verständlich” dein Text für KI ist
  • wie teuer, wie schnell und wie sauber er verarbeitet wird
  • ob wichtige Begriffe sauber erkannt werden

Merke dir: Klare Sprache = weniger Token = bessere KI-Lesbarkeit.

Schritt 2; Embeddings: Bedeutung wird ein Koordinatensystem

Deine Inhalte landen im semantischen Raum

Ein Embedding ist die numerische Bedeutung deines Textes.
Hier erkennt KI:

  • Themennähe
  • Zusammenhänge
  • Kontext
  • Tonalität
  • Relevanz zu anderen Quellen

Das ist die Grundlage dafür, dass Retriever-Systeme später sagen können: „Dieser Inhalt passt, oder eben nicht.“

Grafik, wie ein Lage Language Model funktioniert, am Beispiel nano-gpt

Schritt 3; Chunking: KI zerlegt deine Seite in Sinnblöcke

Retriever lesen nicht die ganze Seite, sondern nur die besten Chunks

LLMs splitten deinen Content in Chunks, maschinell logische Abschnitte.
Genau diese Fragmente entscheiden, ob du später als Quelle auftauchst.

Was du dazu brauchst:

  • klare H2-/H3-Logik
  • kurze, semantische Absätze
  • eindeutige Bedeutungsanker (Retriever Signaling)
  • Bulletpoints, die Themen scharf trennen

Gute Struktur = gute Chunks = gute Chancen in KI-Suchsystemen.

Schritt 4; Retrieval: Die KI sucht passende Inhalte für die Frage

Hier beginnt GEO, der Bereich, in dem du glänzt, wenn du den Retriever zähmst

Retriever zähmen? Was ich damit meine (und warum du hier besonders deine Augen spitzen solltest!)

Wenn eine Abfrage gestellt wird, prüft die KI nicht den Trainingsdatensatz – sondern zieht aktuelle Inhalte aus dem Web, die zur Frage passen.
Genau hier greift der Retrieval-Mechanismus.

Retriever matchen 3 Dinge:

  • die gestellte Frage
  • mit deinen Embeddings
  • und den besten Chunks deiner Seite

Aus diesem Matching entsteht dein Schicksal im KI-Suchergebnis:

  • Wirst du gesehen?
  • Wirst du gewichtet?
  • Wirst du genannt?
  • und: folgt man dir als Quelle?

Nur wenn du diese Phase bestehst, tauchst du im answerscape überhaupt auf.

Infografik „RAG Spickzettel“ mit vier Schritten: Verstehen, Vorbereiten, Erstellen, Messen. Zeigt, wie Inhalte für RAG-Modelle wie ChatGPT optimiert werden – mit Fokus auf Struktur, Relevanz, llms.txt und Sichtbarkeit. Mit Pixel-Hund „GEO-Retriever“ als visuelles Symbol.
Süßer Hund, mit goldenem Fell und mit Halsband, was die Aufschrift "GEO-Retriever" trägt, als symbolische Darstellung des Retrievers von KIs

Schritt 5; Ranking: KI priorisiert Klarheit, Relevanz und Vertrauen

„Ranking“ in KI-Suchsystemen folgt anderen Regeln

Infografik: So funktioniert RAG (Retrieval-Augmented Generation) in sechs Schritten – von Anfrage über Retriever bis zur KI-Antwort mit aktuellen Inhalten.

Eine Anregung zum Umdenken:
Klassisches SEO fragt:

Wer hat das für ein bestimmtes Keyword am besten optimiert?

KI-Suchsysteme fragen:

Wem kann ich inhaltlich, fachlich und kontextuell wirklich vertrauen?

Beim „Ranking“ in der answerscape-Logik zählen andere Kriterien und diese hängen direkt mit dem Verhalten deines GEO-Retrievers zusammen.

Was KI priorisiert:

  • Themencluster & Topical Authority
    • → KI sucht nicht Schlagworte, sondern Themenräume.
  • Konsistente, maschinenlesbare Struktur
    • → klare H2/H3, eindeutige Absätze, saubere Chunks.
  • Schema Markup
    • → eindeutige Zuordnung, maschinelle Identität, Vertrauen.
  • Valide, aktuelle Quellen
    • → KI prüft: „Ist das glaubwürdig genug, um es zu zitieren?“
  • Hohe Kontexttreue
    • → kein BlaBla, keine Abschweifungen. Präzise Logik.
  • Klare Bedeutungsanker (Retriever Signaling)
    • → Markierungen im Text, die KI den Intent sofort erkennen lassen.

Das Ranking ist weniger ein „Wettbewerb“ und mehr ein Vertrauensalgorithmus:
KI will die bestmögliche, korrekteste, klarste Antwort liefern – und zwar innerhalb der vier Retrieverphasen.

Die Frage lautet bei der Optimierung für KI-Suchmaschinen also nicht: „Wer hat das Keyword?“
Sondern: „Wer liefert den besten, vertrauenswürdigen Inhalt zur Frage?“

Lila Monster-Emojis mit Pixelsonnenbrille, Bytey der Crawler - Maskottchen von viSEOnärin

Was bedeutet das für deine Website?

KI-Lesbarkeit ist der neue SEO-Standard

Wenn du in KI-Suchsystemen auftauchen willst, braucht deine Seite:

  • klare Themenlogik statt Keywords
  • starke semantische Cluster
  • retrieverfreundliche Textstruktur
  • interne Verlinkungen, die Zusammenhänge erklären
  • aktuelle, valide Quellen
  • Schema + llms.txt für Maschinenlesbarkeit

Und das bedeutet GEO eigentlich:

Du optimierst nicht für Maschinen, du optimierst für das Denken von KI.

Dein nächster Schritt

Wer diese Seite liest, hat verstanden:

GEO ist kein SEO 2.0 oder ein Marketing-Geck. GEO ist die logische Antwort auf KI-Suchsysteme.

Wer das sagt:

Vanessa Kämmerling ist viSEOnärin und GEO-Strategin. Mit GEO (Generative Engine Optimization) und GEM (Generative Engine Marketing) unterstützt sie Unternehmen dabei, ihre digitale Sichtbarkeit gezielt für KI-Suchsysteme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI aufzubauen. Ihr Ziel: Unternehmen als relevante Quellen im answerscape, der generativen KI sichtbar machen, mit Struktur und innovativen Methoden und einer Leidenschaft für semantische Tiefe.
Tattowierte Frau im Portrait-Ansicht - Vanessa Kämmerling Inhaberin vauceka / viSEOnärin. Als Content-Strategin für GEO hilft sie, Unternehmen in der Ära der KI digital sichtbar zu werden
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