Retrieval-Augmented Generation
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Retrieval-Augmented Generation ist ein Verfahren, bei dem ein KI-System vor der Antwort passende Dokumente oder Daten abruft und diese als Kontext für die generierte Antwort nutzt.
Warum RAG für GEO zählt
Wenn ein System Antworten über Retrieval baut, entscheidet die Qualität des abgerufenen Kontextes. Deine Inhalte müssen also auffindbar, eindeutig strukturiert und für die Frage relevant sein.
RAG macht Quellenarbeit wichtiger: Gute Seiten, Produktdaten, FAQ, Pressequellen und strukturierte Daten erhöhen die Chance, in den Kontext zu gelangen.
Grenzen von RAG
RAG verhindert nicht automatisch Fehler. Wenn falsche Quellen abgerufen werden oder deine Inhalte unklar sind, kann auch eine quellenbasierte Antwort danebenliegen.
Weiter im Kontext.
Grounding
Grounding verankert KI-Antworten in Quellen, Daten oder Tools. Ohne Grounding steigt das Risiko ungenauer oder erfundener Aussagen.
Begriff öffnenLLM
Ein LLM ist ein Sprachmodell, das Textmuster gelernt hat und Antworten generiert. Für GEO zählt, welche Quellen und Signale es nutzen kann.
Begriff öffnenZitierfähigkeit / Quellenqualität
Zitierfähigkeit beschreibt, ob eine Seite als Quelle taugt: klar, aktuell, erreichbar, belegt und präzise genug für KI-Antworten.
Begriff öffnenSchema.org / strukturierte Daten
Schema.org macht Inhalte maschinenlesbar: Organisation, Produkte, FAQ, Artikel oder Breadcrumbs. Es stärkt Kontext für SEO und GEO.
Begriff öffnenDazu passen diese Leistungen.
Agentic Purchase
Agentic Purchase
Wir bereiten PDFs, Artikel, Tabellen, Produktdaten und Einkaufsinfos so auf, dass Einkaufsagenten sie finden, lesen und verwenden können.
Leistung ansehenShopify Agentic Purchase
Shopify Agentic Purchase
Wir bereiten Shopify-Produkte, Feeds, Kategorien und Kaufargumente so auf, dass KI-Einkaufsagenten sie nutzen können.
Leistung ansehenWillst du sehen, welche Begriffe für dich zählen?
Wir prüfen Kauf-Fragen, KI-Antworten, Quellen und Seiten. Danach weißt du, welche Belege zuerst fehlen.