LLMs (Large Language Models) & NLP (Natural Language Processing) sind die Schlüsseltechnologien hinter GEO.
Während klassische Suchmaschinen Inhalte finden & ordnen, gehen LLMs einen Schritt weiter: Sie verstehen und generieren Antworten.

1.1 LLMs – Die Maschinen hinter den Antworten

LLMs sind wie neuronale Netzwerke, die mithilfe riesiger Datenmengen trainiert wurden. Sie analysieren Texte, erkennen Muster und generieren menschenähnliche Antworten.

Die bekanntesten LLMs für KI-Suchen:

• GPT-4 / GPT-5 (OpenAI) – Grundlage für SearchGPT
• Gemini (Google) – Treiber hinter Google AI Overviews
• Claude (Anthropic) – Fokus auf Ethik & Sicherheit
• Perplexity AI – Hybrid aus LLM & klassischer Websuche

Diese Modelle verarbeiten Milliarden von Texten, aber sie sind nicht perfekt. Sie arbeiten probabilistisch – sie erraten die wahrscheinlichste Antwort, basierend auf Mustern in den Trainingsdaten.

1.2 Wie LLMs „denken“ – Die Magie hinter den Antworten

LLMs basieren auf der Transformer-Architektur (entwickelt von Google Research 2017). Das Besondere daran?

• Self-Attention Mechanism – Das Modell betrachtet jedes Wort im Kontext des gesamten Satzes und gewichtet, was wirklich wichtig ist.
• Tokenization & Embeddings – Texte werden in Tokens zerlegt & als mathematische Vektoren repräsentiert.
• Training mit Reinforcement Learning – LLMs werden nicht nur mit Daten gefüttert, sondern durch menschliches Feedback optimiert.

Ergebnis: Die KI kann Texte analysieren, Zusammenhänge erkennen & Antworten generieren.