RAG (Retrieval Augmented Generation)
Begriff aus der Welt der KI-Sichtbarkeit – einfach erklärt vom GeoStars-Team.
Verfahren, bei dem KI-Systeme vor der Antwort live Quellen abrufen (z. B. per Websuche) und einbauen. Macht aktuelle Inhalte und gute Rankings sofort GEO-relevant.
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Wie RAG funktioniert
RAG kombiniert zwei Schritte: Zuerst sucht das System passende Dokumente (Retrieval), dann formuliert das Sprachmodell daraus eine Antwort (Generation). So können KI-Systeme aktuelles Wissen nutzen, das nicht im Training enthalten war – Perplexity, ChatGPT Search und Google AI Overviews arbeiten nach diesem Prinzip. Die Antwortqualität hängt direkt an der Qualität der gefundenen Quellen.
Warum RAG für GEO zentral ist
Bei RAG-Systemen entscheidet der Retrieval-Schritt, welche Inhalte überhaupt in die Antwort einfließen können. Deine Inhalte müssen dafür auffindbar (Crawler-Zugang, Struktur) und extrahierbar (klare Absätze, Fakten mit Kontext) sein. Wer im Retrieval landet, hat die Chance auf Nennung und Zitierung – wer nicht, existiert für die Antwort schlicht nicht.
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Sentiment-Analyse · Strukturierte Daten (Schema.org) · Visibility Score · Zero-Click-Suche · AEO (Answer Engine Optimization) · AI Mode (Google)
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