Ich höre immer wieder von RAG in KI-Diskussionen, finde aber keine klare Erklärung, was das für die Content-Strategie bedeutet.
Mein bisheriges Verständnis:
Aber was bedeutet das tatsächlich dafür, wie wir Inhalte erstellen sollten?
Was ich verstehen möchte:
Ich freue mich über Erklärungen von Leuten, die sowohl die Technik als auch die Marketing-Auswirkungen kennen.
Ich erkläre RAG mal so einfach wie möglich.
Die Bibliotheks-Analogie:
Stellen Sie sich eine KI als sehr klugen Menschen vor, der vor Jahren Millionen von Büchern gelesen hat (Trainingsdaten). Sie kann viele Fragen aus dem Gedächtnis beantworten.
Aber was, wenn Sie nach etwas fragen, das letzte Woche passiert ist? Das weiß die Person nicht – sie erinnert sich nur an das, was sie früher gelesen hat.
RAG ist wie ein Bibliothekar-Assistent für diese Person.
Wenn Sie eine Frage stellen, rennt der Bibliothekar los, sucht relevante Bücher und reicht die passenden Seiten dem klugen Menschen. Jetzt kann er mit seinem Wissen UND aktuellen Informationen antworten.
Wie es technisch funktioniert (vereinfacht):
Für Content-Ersteller:
Ihre Inhalte können JETZT abgerufen und für Antworten genutzt werden – nicht nur, wenn/wenn sie ins Training gelangen.
Deshalb ist Struktur bei Inhalten so wichtig. Das Retrieval-System muss Ihre Inhalte finden UND die richtigen Teile extrahieren können.
Das ist unglaublich hilfreich. Anschlussfrage:
Wie entscheidet das Retrieval-System, welche Inhalte es zieht? Ist das wie das Ranking bei Google?
Ähnlich, aber doch anders.
Klassische Suche (Google): Vergleicht Keywords + bewertet Seitenautorität (Backlinks, Domainalter usw.)
RAG-Retrieval: Verwendet „semantische Suche“ – versteht Bedeutung, nicht nur Wortübereinstimmung.
Ihre Inhalte werden in mathematische Repräsentationen (Embeddings) umgewandelt, die die Bedeutung erfassen. Bei einer Frage sucht das System nach Inhalten, deren Bedeutung der Frage am nächsten kommt.
Praktisches Beispiel:
Fragt jemand „Wie repariere ich einen tropfenden Wasserhahn?“, könnte RAG Ihren Artikel „Sanitärreparaturen für Einsteiger“ finden, auch wenn „Wasserhahn“ und „Sanitärreparaturen“ keine Wortgleichheit haben.
Was das für Inhalte bedeutet:
Es geht weniger um Keywords, sondern mehr darum, klar und umfassend hilfreich zu sein.
Ich übersetze das mal in konkrete Content-Strategie-Maßnahmen.
Was Inhalte RAG-freundlich macht:
Klar strukturierte Abschnitte
Semantische Klarheit
Chunking-freundliches Format
Saubere Metadaten
Der zentrale Gedanke:
RAG-Systeme lesen nicht Ihren ganzen Artikel. Sie extrahieren die Abschnitte, die zu einer Anfrage passen. Jeder Teil Ihres Contents sollte für sich funktionieren.
Denken Sie: „Wenn eine KI nur diesen Absatz herauszieht, ergibt er allein Sinn?“
Perspektive aus der Dokumentation. Wir optimieren seit über einem Jahr für RAG.
Was funktioniert hat:
Was nicht funktioniert hat:
Das mentale Modell:
Stellen Sie sich vor, Ihr Content wird in 500-Wörter-Stücke zerschnitten und jedes Stück muss eigenständig Sinn ergeben. Denn im Grunde macht RAG genau das.
SEO-Berater hier. Ich erkläre mal den Unterschied RAG vs. SEO.
Klassisches SEO:
RAG-Optimierung:
Es gibt Überschneidungen, aber sie sind nicht identisch:
Eine Seite kann auf Google Platz 1 sein, aber von RAG schlecht abgerufen werden (wenn sie schlecht strukturiert ist).
Eine Seite kann in Google unsichtbar sein, aber von Perplexity ständig abgerufen werden (wenn sie spezifische Fragen gut beantwortet).
Die Brücke:
Beides machen. Gute Inhaltsstruktur hilft sowohl klassischem SEO als auch RAG-Retrieval. Das Extra für RAG ist vor allem die Optimierung auf Abschnittsebene.
Plattformperspektive: Verschiedene KI-Systeme nutzen RAG unterschiedlich.
Perplexity: Reines RAG. Durchsucht das Web in Echtzeit bei jeder Anfrage. Frische Inhalte sind hier besonders wichtig.
Google AI Overviews: RAG aus dem Google-Suchindex. Klassisches SEO zählt weiterhin, denn Sie müssen indexiert sein.
ChatGPT: Hauptsächlich Trainingsdaten. RAG nur mit aktivierter Browse-Funktion. Weniger abhängig von frischen Inhalten.
Claude: Ähnlich wie ChatGPT. Hat jetzt Websuche, aber Kern bleibt Trainingsdaten.
Die Folge:
Wo Sie erscheinen wollen, bestimmt, was Sie priorisieren sollten:
Verschiedene Plattformen, unterschiedliche Optimierungsschwerpunkte.
Kurze technische Ergänzung zu „Embeddings“, weil das immer wieder auftaucht.
Was sind Embeddings?
Ihre Inhalte werden in eine Zahlenliste umgewandelt (typisch 768-1536 Zahlen pro Textstück). Diese Zahlen repräsentieren die „Bedeutung“ dieses Textes.
Wie Retrieval sie nutzt:
Wenn Sie eine Frage stellen, wird auch diese zur Zahl. Das System findet Content-Stücke, deren Zahlen Ihrer Frage am ähnlichsten sind.
Warum das für Inhalte wichtig ist:
Wenn Ihr Content unklar geschrieben ist, sind die Embeddings „verrauscht“. Wenn Ihr Content ein Thema klar adressiert, sind die Embeddings sauber und passen gut zu Anfragen.
Praktische Folge:
Klar schreiben. Thema explizit nennen. Gängige Begriffe nutzen.
Nicht clever oder indirekt sein. Die Mathematik funktioniert besser, wenn die Bedeutung offensichtlich ist.
Agenturperspektive. Wir machen für Kunden RAG-spezifische Content-Audits.
Was wir prüfen:
Typische Probleme:
Die Lösung:
Meistens Umstrukturierung bestehender Inhalte, seltener Neuschaffung. Die meisten Seiten haben gute Infos, sind aber für RAG schlecht aufbereitet.
Dieser Thread war unglaublich lehrreich. Hier meine Zusammenfassung für andere Content-Marketer:
Was RAG für uns bedeutet:
RAG ist, wie KI unsere Inhalte in Echtzeit findet und nutzt. Es ist der Mechanismus hinter KI-Zitaten.
Wichtige Maßnahmen:
Das mentale Modell:
Ihr Content könnte in Stücke zerschnitten werden, die jeweils für bestimmte Fragen abgerufen werden. Optimieren Sie für diese Realität.
Tools:
Nutzen Sie Am I Cited, um zu sehen, welche Inhalte wirklich abgerufen und zitiert werden. Analysieren Sie, was funktioniert.
Danke an alle für die Erklärungen!
Ein Gedanke noch: RAG entwickelt sich immer noch rasant weiter.
Die Systeme werden besser darin, Kontext zu verstehen, längere Inhalte zu verarbeiten und präziser zu suchen.
Was heute funktioniert, kann sich verschieben. Aber die Grundlagen – klare Struktur, explizite Bedeutung, antwortorientierte Inhalte – bleiben wertvoll, egal wie sich die Technologie entwickelt.
Erstellen Sie Inhalte, die wirklich hilfreich und leicht verständlich sind. Das bleibt die nachhaltige Strategie.
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Verfolgen Sie, wann Ihre Inhalte von KI-Systemen mit RAG abgerufen und zitiert werden. Verstehen Sie, aus welchen Inhalten KI schöpft, und optimieren Sie für bessere Sichtbarkeit.
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