Ich sehe überall „RAG“ in AI-Suchdiskussionen und fühle mich dumm, das zu fragen, aber ich verstehe ehrlich nicht, was das ist oder warum es wichtig ist.
Was ich bisher verstanden habe:
Was ich nicht verstehe:
Kann mir das jemand wie einem Fünfjährigen erklären? Oder zumindest wie einem Marketer ohne Informatik-Studium?
Großartige Frage! Ich erkläre es wirklich einfach.
Das Problem, das RAG löst:
Normale AI (wie ChatGPT ohne Suche) ist wie eine Person, die vor Jahren viele Bücher gelesen hat. Sie kann aus dem Gedächtnis antworten, aber:
Was RAG macht:
RAG ist wie jemandem beim Antworten Zugang zu einer Bibliothek zu geben.
Statt nur das Gedächtnis zu nutzen:
Die Akronym-Erklärung:
Also RAG = „Verbesserte Antwortgenerierung, bei der zuerst nach Informationen gesucht wird“
Warum das fürs Marketing wichtig ist:
Mit RAG durchsuchen AI-Systeme aktiv das Web nach deinen Inhalten. Wenn deine Inhalte auffindbar, gut strukturiert und klar beantwortend sind, werden RAG-Systeme sie abrufen und zitieren.
Deshalb ist „für RAG optimieren“ ein Thema – du willst, dass deine Inhalte das sind, was die AI findet.
Genau richtig!
Plattform-Übersicht:
| Plattform | RAG-Status | Was bedeutet das? |
|---|---|---|
| Perplexity | Immer RAG | Sucht immer im Web, zitiert immer Quellen |
| ChatGPT (Basis) | Kein RAG | Nur Gedächtnis, Wissensstichtag gilt |
| ChatGPT Search | RAG bei Aktivierung | Sucht im Web über Bing, wenn du es einschaltest |
| Google AI Overviews | RAG-ähnlich | Sucht im Google-Index |
| Claude (Basis) | Kein RAG | Nur Gedächtnis |
| Claude (mit Tools) | Kann RAG nutzen | Sucht, wenn Zugriff gewährt wird |
Genauigkeitsunterschied:
RAG verbessert die Genauigkeit im Durchschnitt um ~40 %, weil die AI echte Quellen zitiert statt aus dem Gedächtnis zu raten.
Marketing-Auswirkung:
RAG-basierte Systeme sind die Chance. Sie suchen aktiv nach deinen Inhalten. Basis-LLMs haben ihr Wissen bereits fest gespeichert – du kannst nicht mehr beeinflussen, was sie beim Training gelernt haben.
Hier noch die praktische Marketing-Perspektive:
Warum RAG die Content-Strategie verändert:
Früher (Basis-LLMs):
Mit RAG (Perplexity, ChatGPT Search):
Wie „für RAG optimieren“:
Auffindbar sein
Abrufbar sein
Zitierbar sein
Korrekt sein
Der Mindset-Shift:
Sieh RAG-Systeme als Rechercheassistenten, die aktiv nach der besten Quelle zum Zitieren suchen. Sei diese Quelle.
SEO-Erkenntnis zum Thema RAG:
Was ich schmerzhaft gelernt habe:
Ich habe die Website eines Kunden für klassisches SEO optimiert. Platz 1 für wichtige Begriffe. Super!
Dann haben wir Perplexity geprüft. Trotz Platz 1 wurde die Seite nicht zitiert. Ein Konkurrent auf Platz 4 bekam die Zitate.
Warum?
Perplexitys RAG-System hat mehrere Quellen abgerufen, bewertet und entschieden, dass das Ergebnis auf Platz 4 die Frage besser beantwortet.
Unsere Platz-1-Seite war für Rankings (Keyworddichte, Metatags usw.) optimiert, aber nicht für RAG (klare Antworten, umfassende Abdeckung, zitierbarer Content).
Die Lektion:
RAG-Systeme achten auf ANTWORTQUALITÄT, nicht Position im Ranking.
Du kannst Platz 1 sein und nie zitiert werden. Du kannst Platz 10 sein und ständig zitiert werden.
Es sind andere Spielregeln.
Neue Optimierungs-Checkliste:
Wenn alles ja: Du bist RAG-optimiert.
Praxisbeispiel für RAG im Einsatz:
Die Anfrage: “Was ist das beste CRM für kleine Unternehmen?”
Was Perplexity macht (RAG):
Was du siehst:
“Für kleine Unternehmen sind führende CRM-Optionen HubSpot CRM (kostenlose Stufe, ideal für Einsteiger) [1], Salesforce Essentials (skalierbar, Enterprise-Funktionen) [2] und Zoho CRM (günstig, umfangreich) [3]…”
Mit Links zu den Quellen [1], [2], [3]
Die Optimierungschance:
Wenn deine Inhalte:
…hast du Chancen, [1], [2] oder [3] zu sein.
Wenn dein Inhalt nur vages Marketing-Blabla ist? Wirst du nicht abgerufen.
So funktioniert RAG in der Praxis.
Ein technisches Detail, das für Marketer wichtig ist:
Wie RAG tatsächlich Inhalte abruft:
RAG verwendet sogenannte „Vektorsuche“ oder „semantische Suche“.
Früher (Keyword-Suche): Suchanfrage: “bestes CRM kleines Unternehmen” Sucht nach: Seiten, die diese exakten Wörter enthalten
Mit RAG (semantische Suche): Suchanfrage: “bestes CRM kleines Unternehmen” Sucht nach: Seiten zum KONZEPT von CRM-Lösungen für kleinere Firmen
Warum das wichtig ist:
Deine Seite muss nicht die exakten Keywords enthalten. Sie muss semantisch zu den Nutzerfragen passen.
Eine Seite mit dem Titel „Top Customer Relationship Management Software für wachsende Unternehmen“ kann bei „bestes CRM kleines Unternehmen“ erscheinen, wenn der Inhalt semantisch passt.
Optimierungs-Auswirkung:
Kein Keyword-Stuffing mehr. Beantworte Fragen umfassend.
RAG-Systeme verstehen Bedeutung, nicht nur Wörter.
So erklären wir RAG unseren Kunden:
Die einfache Version:
“Google zeigt Ihnen eine Liste von Webseiten. Perplexity liest diese Webseiten FÜR Sie und sagt Ihnen, was darin steht.”
Warum das wichtig ist:
“Wenn Perplexity Ihre Website liest und mag, was es sieht, empfiehlt es Sie Nutzern weiter. Wenn es vages Marketing-Blabla findet, empfiehlt es stattdessen Ihren Wettbewerber.”
To-dos:
Kundenreaktion:
“Also geht es darum, für einen schlauen Forscher zu optimieren statt für einen Algorithmus?”
“Genau.”
Warum RAG die Zukunft ist und warum du dich jetzt kümmern solltest:
Der Verlauf:
Was das bedeutet:
Der Großteil AI-basierter Suche wird in 2 Jahren RAG-basiert sein. Selbst Basismodelle erhalten Suchfunktionen.
Das Zeitfenster:
Momentan verstehen die meisten Marketer RAG nicht. Sie optimieren noch für Keywords.
Wer RAG versteht und entsprechend optimiert, hat 12-24 Monate Vorsprung vor Wettbewerbern.
Wenn alle aufholen, hast du schon Autorität in RAG-Systemen aufgebaut.
Die Kosten des Wartens:
Wettbewerber, die jetzt für RAG optimieren, werden öfter zitiert, bauen Autorität auf und werden zur Standardquelle, die AI empfiehlt.
2027 aufzuholen ist viel schwerer, als 2026 vorne zu sein.
Dieser Thread war unglaublich hilfreich! Jetzt habe ich es verstanden.
Mein Verständnis jetzt:
RAG = AI, die Informationen sucht statt nur Gedächtnis zu nutzen
Wichtigste Erkenntnisse:
Was ich jetzt mache:
Kein Buzzword – so funktioniert AI-Suche jetzt wirklich. Danke an alle für die Aufklärung!
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