Glossar
Grounding
Kurz gesagt: Grounding ist der Prozess, bei dem ein KI-Modell seine Antwort auf abgerufene, aktuelle Quellen stützt statt allein auf Trainingsdaten.
Grounding bedeutet, die Antwort eines Sprachmodells im Moment der Fragestellung mit externen Belegen zu verknüpfen. Ohne Grounding antwortet ein Modell aus dem, was es im Training aufgenommen hat, was einen Stichtag hat und für ein kleines Unternehmen falsch oder unvollständig sein kann. Mit Grounding ruft das System zunächst relevante Dokumente ab (Webseiten, einen Suchindex, eine Datenbank) und weist das Modell an, auf deren Basis zu antworten und sie zu zitieren.
Google verwendet den Begriff ausdrücklich: Die Gemini-API bietet „grounding with Google Search", und ihre Antwort enthält Metadaten mit den verwendeten Quellen. Das Websuche-Tool von OpenAI, das Websuche-Tool von Anthropic und die Sonar-API von Perplexity tun unter anderen Namen dasselbe. Google AI Overviews und AI Mode sind von Haus aus „grounded".
Für ein Unternehmen ist Grounding der Grund, warum Crawler-Zugang und klare Seiten wichtig sind. Eine „grounded" Antwort kann Sie nur empfehlen, wenn Ihre Seite (oder eine Seite über Sie) abrufbar ist und das Richtige sagt. Es ist auch der Grund, warum sich Antworten von Woche zu Woche ändern können: Die abgerufene Menge ändert sich.
Seoptist fragt jede Engine über ihre offizielle API mit aktiviertem Grounding bzw. aktivierter Suche ab, wo der Anbieter dies unterstützt, sodass die gemessenen Antworten dem entsprechen, was ein Nutzer mit Live-Retrieval erhalten würde, und speichert die Grounding-Metadaten als Zitationen.