Unsere Gesprächspartner sind häufig neu in der Welt der KI und von ChatGPT, Gemini & Co.. Daher kommt oft die Frage, wie die Chatbots zu Ihrem “Wissen” kommen. Man ist der Meinung, dass der Prozess dem der Google Suche ähnelt.
Was liegt näher, als die KI (in diesem Fall ChatGPT) selbst zu fragen und sich die Antwort hier präsentieren zu lassen. Wir haben in dem Fall um eine möglichst einfache und verständliche Antwort gebeten.
Das ist die Antwort von ChatGPT
Sehr gute Frage – und der Vergleich mit Google-Suche/SEO ist tatsächlich ein super Ansatz, um die Funktionsweise von ChatGPT zu verstehen.
Ich baue die Erklärung Schritt für Schritt auf und bleibe bewusst einfach, auch wenn es im Hintergrund sehr komplex ist.
1. Wie hat ChatGPT sein Wissen aufgebaut?
- Trainingsphase (Vergangenheit):
ChatGPT hat sein „Grundwissen“ aus sehr vielen Texten gelernt – aus Büchern, Artikeln, Webseiten, Foren usw. Diese Texte wurden bis zu einem bestimmten Zeitpunkt (bei mir bis Mitte 2023) gesammelt.
➝ Wichtig: Das ist kein Live-Internetzugriff, sondern eine große „Datenbasis“, mit der das Modell trainiert wurde. - Funktionsweise:
Beim Training hat ChatGPT nicht „Fakten abgespeichert wie in einem Lexikon“, sondern Muster gelernt:
Wie wahrscheinlich ist das nächste Wort in einem Satz?
Beispiel: „Paris ist die Hauptstadt von …“ → sehr wahrscheinlich folgt „Frankreich“.
Das bedeutet: ChatGPT rekonstruiert Wissen, statt es nachzuschlagen.
2. Wie lernt ChatGPT Neues?
- ChatGPT lernt nicht laufend automatisch von neuen Webseiten (anders als Google).
- Um neue Inhalte zu bekommen, gibt es zwei Wege:
- Nachtraining (Updates): OpenAI speist von Zeit zu Zeit neue Daten ein und trainiert das Modell weiter.
- Live-Webzugriff (wie hier mit dem Web-Tool): Dann kann ChatGPT gezielt Informationen von Webseiten abrufen, aber es merkt sich das nicht dauerhaft.
- Nachtraining (Updates): OpenAI speist von Zeit zu Zeit neue Daten ein und trainiert das Modell weiter.
Das heißt: ChatGPT liest nicht „still und heimlich“ neue Websites und speichert sie ab, sondern braucht gezielte Datenzufuhr.
3. Vergleich mit Google-Suche
Das ist für dich als SEO-Kenner besonders spannend:
| Google-Suche | ChatGPT |
|---|---|
| Crawler durchforsten das Web laufend und speichern Inhalte im Index. | Kein automatisches Crawling. Nur Training in großen Zeitblöcken oder gezielter Zugriff über Schnittstellen. |
| SEO beeinflusst, wie sichtbar eine Seite in den Suchergebnissen ist. | Inhalte müssen in den Trainingsdaten oder über eine API/Webabfrage verfügbar sein – „SEO für LLMs“ nennt man heute oft GEO (Generative Engine Optimization). |
| Ergebnis: eine Liste von Links, die du anklicken musst. | Ergebnis: eine direkte Antwort in Textform, oft ohne Links. |
| Fokus: Auffindbarkeit | Fokus: Antwortgenerierung |
4. Die entscheidenden Unterschiede
- Google = „Bibliothekar“
durchsucht ständig neue Bücher, katalogisiert sie und zeigt dir, wo du sie findest. - ChatGPT = „Erzähler“
hat einmal sehr viele Bücher gelesen, sich Muster gemerkt und kann daraus Antworten neu formulieren – aber ohne permanent neue Bücher aufzunehmen.
Vergleich: Google-Suche vs. ChatGPT
(Bibliothekar)
(Erzähler)
Crawlt Websites ständig
Speichert Inhalte im Index
Zeigt Links zu Seiten
SEO = Sichtbarkeit im Index
Trainiert auf Daten bis Stichtag
Kein permanentes Crawling
Antwortet direkt in Textform
GEO = Optimierung für LLMs
5. Neue Disziplin: GEO (Generative Engine Optimization)
Weil LLMs wie ChatGPT nicht einfach Websites crawlen wie Google, müssen Unternehmen ihre Inhalte gezielt so aufbereiten, dass sie in LLMs landen oder leichter verarbeitet werden können.
Beispiele:
- saubere Struktur (Schema.org, JSON-LD, klare FAQs)
- eigene Daten als „Knowledge Base“ einspeisen
- llms.txt (neuer Standard, ähnlich wie robots.txt, um LLMs Zugriff auf Inhalte zu erlauben)
✅ Kurz gesagt:
- Google: ständig live, zeigt Links → Sichtbarkeit über SEO.
- ChatGPT: trainiert auf einem festen Datensatz, antwortet direkt → Sichtbarkeit über GEO.
Google vs ChatGPT Unterschiede (KI-Podcast):
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