Generative AI
Generative AI ist ein Modell, das neue Inhalte erzeugt – Text, Bilder, Code oder Audio – statt nur vorhandene Daten zu klassifizieren.
Im Detail
Generative Modelle sagen vorher, was auf Basis der gesehenen Eingabe als Nächstes folgen sollte. Das macht sie sprachlich flüssig – und ebenso fähig, etwas Falsches überzeugend zu formulieren.
Für die Suche ist die wichtige Konsequenz, dass generative Systeme Antworten aus Quellen zusammensetzen. Welche Quellen sie abrufen, verstehen und für vertrauenswürdig halten, entscheidet, was gesagt wird und wem es zugeschrieben wird.
Beispiel
Einen Assistenten zu bitten, den Unterschied zwischen SEO und SEA zusammenzufassen, erzeugt einen neuen Absatz statt einer Liste von Links.
Warum das zählt
Wenn generative Systeme die Fragen Ihrer Zielgruppe beantworten, wird eine auffindbare, zitierbare Quelle zu einem eigenen Distributionskanal.
Häufige Fehler
- Generierten Text veröffentlichen, ohne etwas hinzuzufügen, das Leser sonst nirgends finden.
- Sprachliche Flüssigkeit mit inhaltlicher Genauigkeit verwechseln.
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Verwandte Begriffe
- Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model ist ein generatives Modell, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde, um Sprache vorherzusagen und zu erzeugen.
- AI Search
AI Search ist jede Sucherfahrung, bei der ein generatives Modell die Anfrage direkt beantwortet, statt nur Links aufzulisten.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG bezeichnet das Muster, zunächst relevante Dokumente abzurufen und dann ein Sprachmodell die Antwort damit formulieren zu lassen.
- Generative Engine Optimization (GEO)
GEO ist die Optimierung von Inhalten, damit generative Antwortmaschinen sie abrufen, verstehen, zitieren und korrekt zuordnen können.
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