Trainingsdaten vs. Live-Suche: Wie KI-Systeme auf Informationen zugreifen

Trainingsdaten und Live-Suche in KI-Systemen verstehen

Trainingsdaten und Live-Suche stehen für zwei grundlegend verschiedene Ansätze, wie künstliche Intelligenzsysteme auf Informationen zugreifen und diese an Nutzer weitergeben. Trainingsdaten bestehen aus den riesigen, statischen Datensätzen, auf denen Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini vor ihrer Veröffentlichung trainiert wurden – typischerweise mit Informationen bis zu einem bestimmten Wissensstichtag. Im Gegensatz dazu nutzt die Live-Suche ein Verfahren namens Retrieval-Augmented Generation (RAG), um aktuelle Informationen aus dem Web in Echtzeit dynamisch abzurufen, sobald Nutzer Fragen stellen. Diese Unterscheidung ist für Marken, die Sichtbarkeit auf KI-basierten Plattformen suchen, entscheidend, da sie bestimmt, ob Ihre Inhalte aus historischen Trainingsdaten zitiert oder durch aktive Web-Recherche gefunden werden. Der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen hat weitreichende Auswirkungen darauf, wie Inhalte in KI-Antworten erscheinen, wie schnell neue Informationen auffindbar sind und letztlich, wie Marken ihre Sichtbarkeit in der KI-Suchlandschaft optimieren können.

Die Natur der Trainingsdaten: Statisches Wissen mit Stichtagen

Trainingsdaten stellen das grundlegende Wissen dar, das in das neuronale Netz eines KI-Modells eingebettet ist. Entwickler trainieren ein LLM, indem sie ihm riesige Mengen an Text – Bücher, Websites, wissenschaftliche Arbeiten, Code-Repositorien und Nutzerinteraktionen – zuführen, die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt gesammelt wurden. Dieser Prozess ist rechenintensiv und ressourcenaufwändig und dauert oft Wochen oder Monate auf spezialisierter Hardware wie GPUs und TPUs. Nach Abschluss des Trainings ist das Wissen des Modells zu diesem Zeitpunkt eingefroren. Beispielsweise hat ChatGPT-4o einen Wissensstichtag im Oktober 2023, was bedeutet, dass es nur auf Informationen bis zu diesem Datum trainiert wurde und keine Kenntnisse über Ereignisse, Produkte oder Entwicklungen besitzt, die danach stattfanden. Claude 4.5 Opus hat einen Wissensstichtag im März 2025, während Google Gemini 3 bis Januar 2025 trainiert wurde. Diese Stichtage sind in den System-Prompts des Modells fest verankert und definieren die zeitliche Grenze dessen, was die KI ohne externe Hilfe „weiß“.

Der Grund für Wissensstichtage bei KI-Modellen ist vor allem praktischer Natur. Ein LLM mit neuen Daten nachzutrainieren, ist ein enorm teurer Prozess, der das Sammeln aktueller Daten, deren Überprüfung auf Genauigkeit und Sicherheit, die Verarbeitung durch die komplette Trainingspipeline und die Validierung der Ergebnisse erfordert. Die meisten KI-Unternehmen veröffentlichen nur ein bis zwei große Modell-Updates pro Jahr, ergänzt durch einige kleinere Aktualisierungen. Das bedeutet, dass die Trainingsdaten eines Modells bei dessen Einsatz bereits Monate oder Jahre alt sind. Ein Modell, das im September 2024 trainiert und im Januar 2025 veröffentlicht wird, arbeitet bereits mit mindestens vier Monate alten Daten. Je länger ein Modell ohne erneutes Training im Einsatz bleibt, desto veralteter wird sein Wissen. Dies schafft eine grundlegende Herausforderung: Statische Trainingsdaten können keine aktuellen Ereignisse, neuen Trends oder frisch publizierte Inhalte abbilden, egal wie relevant diese für eine Nutzeranfrage wären.

Wie Live-Suche funktioniert: Echtzeit-Informationsabruf

Live-Suche löst das Problem veralteter Trainingsdaten durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) – ein Framework, das es KI-Systemen erlaubt, während der Antwortgenerierung aktuelle Informationen aus dem Web abzurufen. Anstatt sich ausschließlich auf das im Training Gelernte zu verlassen, führen RAG-fähige Systeme eine Relevanzsuche in aktuellen Webinhalten durch, rufen die relevantesten Dokumente ab und nutzen diese frischen Informationen zur Beantwortung der Nutzerfrage. Dieser Ansatz verändert die Funktionsweise von KI-Systemen grundlegend. Wenn Sie Perplexity eine Frage zu aktuellen Nachrichten stellen, verlässt sich das System nicht auf einen Trainingsdaten-Stichtag, sondern sucht aktiv im Internet, findet relevante Artikel, die erst vor Tagen oder Stunden erschienen sind, und verarbeitet diese mit Quellenangaben in der Antwort. Auch ChatGPT mit Browse und Google AI Overviews können durch Live-Suchen auf aktuelle Informationen jenseits ihres Trainingsstichtags zugreifen.

Der RAG-Prozess läuft in mehreren Schritten ab. Zunächst wird die Nutzeranfrage in eine numerische Repräsentation (Embedding) umgewandelt. Anschließend wird dieses Embedding mit einer Vektordatenbank von Webinhalten abgeglichen, um die relevantesten Dokumente zu identifizieren. Diese abgerufenen Dokumente werden dann als Kontext in den Prompt der KI eingefügt. Schließlich generiert das LLM eine Antwort basierend auf seinen Trainingsdaten und den neu abgerufenen Informationen. Dieser hybride Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, die während des Trainings entwickelten Sprach- und Argumentationsfähigkeiten mit aktuellen, autoritativen Informationen zu ergänzen. Die abgerufenen Quellen werden als Zitate angezeigt, sodass Nutzer die Informationen überprüfen und zu den Originalquellen wechseln können. Deshalb kann Perplexity Artikel aus der letzten Woche zitieren und ChatGPT Search auf aktuelle Nachrichten verweisen – die Systeme verlassen sich nicht auf Trainingsdaten, sondern ziehen aktuelle Webinhalte heran.

Vergleich: Trainingsdaten vs. Live-Suche in zentralen Dimensionen

Warum Wissensstichtage für die Marken-Sichtbarkeit wichtig sind

Der Wissensstichtag ist nicht nur ein technisches Detail – er hat direkte Auswirkungen darauf, wie Marken in KI-generierten Antworten erscheinen. Wenn Ihr Unternehmen nach dem Trainingsstichtag eines Modells eine wichtige Ankündigung, einen Produktlaunch oder einen Fachbeitrag veröffentlicht, hat dieses Modell davon keinerlei Kenntnis. Fragt ein Nutzer ChatGPT-4o (Stichtag Oktober 2023) nach Ihren Initiativen aus 2024, erhält er Antworten ausschließlich auf Basis der bis Oktober 2023 verfügbaren Informationen. Das Modell kann keine korrekten Informationen zu Ereignissen liefern, die ihm nicht im Training begegnet sind; stattdessen gibt es womöglich veraltete oder allgemeine Antworten, oder – im schlimmsten Fall – halluziniert glaubwürdig klingende, aber falsche Details.

Das stellt eine große Herausforderung für Content-Marketing und Marken-Sichtbarkeit dar. Untersuchungen von ALLMO.ai zeigen, dass Wissensstichtage entscheidend sind, um zu verstehen, welche Trainingsdaten in LLM-Antworten zu Ihrem Unternehmen herangezogen werden. Doch die Lage ist nicht aussichtslos. Moderne KI-Chatbots führen zunehmend Live-Websuchen durch, um auf neuere Informationen zuzugreifen. Wenn das interne Wissen eines Modells veraltet oder begrenzt ist, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre aktuellen, gut strukturierten Webinhalte gefunden und zitiert werden. Zudem werden heutige Inhalte morgen für das Training neuer LLMs verwendet. Strategische Positionierung heute erhöht die Chance, dass Ihre Inhalte in zukünftige Trainingsdaten einfließen – und so Ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten nachhaltig stärken. Marken sollten daher auf hochwertige, strukturierte Inhalte setzen, die sowohl heute über Live-Suche gefunden als auch morgen in Trainingsdaten aufgenommen werden können.

Plattform-spezifische Ansätze zu Trainingsdaten und Live-Suche

Verschiedene KI-Plattformen gewichten Trainingsdaten und Live-Suche unterschiedlich – je nach Architektur und Geschäftsmodell. ChatGPT verlässt sich für das Grundwissen stark auf seine Trainingsdaten, bietet aber mit der Funktion „Browse“ die Möglichkeit, für bestimmte Anfragen Live-Websuchen auszuführen. Ist die Suche in ChatGPT aktiviert, erfolgt eine RAG-ähnliche Recherche zur Ergänzung des Trainingswissens. Allerdings haben sich die Zitationsmuster von ChatGPT stark verändert: Zwischen Juni und Juli 2025 konsolidierte ChatGPT seine Zitate auf wenige führende Quellen wie Reddit, Wikipedia und TechRadar; diese drei Domains machten über 20 % aller Zitate aus. Das deutet darauf hin, dass ChatGPT seine Live-Suche optimiert, um Quellen mit direkten, nutzenorientierten Antworten zu bevorzugen und die Rechenkosten zu senken.

Perplexity verfolgt einen grundsätzlich anderen Ansatz und macht Live-Suche zu seinem primären Mechanismus. Alle Perplexity-Sonar-Modelle verfügen über Echtzeit-Websuche und können so weit über ihren Trainingsdaten-Stichtag hinaus Informationen liefern. Perplexity verlässt sich nicht auf einen statischen Wissensstichtag, sondern ruft bei fast jeder Anfrage aktuelle Webinhalte ab und zitiert diese. Das macht Perplexity besonders wertvoll für aktuelle Nachrichten, Trends und zeitkritische Informationen. Untersuchungen zeigen, dass Perplexity durchschnittlich 13 Quellen pro Antwort zitiert – die breiteste Abdeckung aller großen KI-Plattformen – und dabei sowohl Top-Marken als auch kleinere Nischenanbieter berücksichtigt.

Google AI Overviews und Google Gemini kombinieren Trainingsdaten mit Live-Suche über den Google-eigenen Suchindex. Diese Systeme können auf Googles Echtzeit-Index zugreifen und so auf kürzlich veröffentlichte Inhalte zugreifen. Googles Ansatz ist jedoch konservativer: Es werden im Schnitt weniger Quellen (3-4 bei AI Overviews) zitiert und etablierte, autoritative Domains bevorzugt. Claude von Anthropic setzte traditionell stärker auf Trainingsdaten, integriert jedoch in neueren Versionen zunehmend Websuche. Claude legt Wert auf analytische Präzision und strukturiertes Denken und belohnt Inhalte, die logische Tiefe und Interpretierbarkeit demonstrieren.

Wie RAG Content-Discovery jenseits von Trainingsstichtagen ermöglicht

Retrieval-Augmented Generation verändert die Spielregeln der Content-Sichtbarkeit grundlegend, da sie die Aktualität von Informationen vom Trainingszyklus des Modells entkoppelt. In klassischen Suchmaschinen wie Google müssen Inhalte erst gecrawlt, indexiert und gerankt werden – ein Prozess, der Tage oder Wochen dauert. Mit RAG-fähigen KI-Systemen können Inhalte bereits innerhalb weniger Stunden nach Veröffentlichung gefunden und zitiert werden, sofern sie gut strukturiert und für Nutzeranfragen relevant sind. Eine Fallstudie von LeadSpot zeigte das eindrucksvoll: Ein Kunde veröffentlichte am Dienstag einen technischen Anbietervergleich, und bereits am Freitag wurde dieser sowohl bei Perplexity als auch ChatGPT (Browse) in Antworten zitiert. Das ist Retrieval in Aktion – der Inhalt war frisch, AI-lesefreundlich strukturiert und sofort durch Live-Suche auffindbar.

Dieser Geschwindigkeitsvorteil eröffnet neue Chancen für Marken, die ihre Inhalte für die KI-Discovery optimieren. Anders als klassisches SEO, das Alter, Backlinks und Domain-Autorität belohnt, zählt bei AI-SEO Struktur, Aktualität und Relevanz. Inhalte mit klaren Q&A-Überschriften, semantischem HTML, strukturierten Snippets und kanonischen Metadaten werden von RAG-Systemen bevorzugt abgerufen und zitiert. Die Konsequenz: Sie müssen nicht auf Indexierung wie bei Google warten, und Markenbekanntheit ist keine Voraussetzung – entscheidend ist die Struktur. So können auch kleinere, weniger bekannte Marken in der KI-Suche konkurrieren, wenn ihre Inhalte gut organisiert sind und Nutzerfragen direkt beantworten.

Die Volatilität der Live-Suche vs. die Stabilität der Trainingsdaten

Live-Suche bietet zwar Aktualität, bringt aber eine neue Herausforderung mit sich: Volatilität. Trainingsdaten bleiben, einmal ins Modell eingefroren, stabil. Wurde Ihre Marke in die Trainingsdaten von ChatGPT-4o aufgenommen, bleibt diese Erwähnung in den Ausgaben von ChatGPT-4o bis zur Stilllegung oder Ersetzung des Modells erhalten. Live-Suche-Zitate hingegen sind deutlich unsteter. Untersuchungen von Profound an rund 80.000 Prompts pro Plattform zeigen, dass sich 40–60 % der zitierten Domains bereits innerhalb eines Monats ändern. Über längere Zeiträume wechseln 70–90 % der zitierten Domains zwischen Januar und Juli. Das bedeutet: Eine Marke, die heute prominent in den Live-Suchergebnissen von ChatGPT erscheint, kann morgen schon wieder verschwinden, wenn sich die Algorithmen zur Zitationsgewichtung ändern.

Ein anschauliches Beispiel für diese Volatilität: Im Juli 2025 führte eine einzige Anpassung in der Zitationsgewichtung von ChatGPT dazu, dass der Referral-Traffic innerhalb eines Monats um 52 % einbrach, während Reddit-Zitate um 87 % und Wikipedia-Zitate um über 60 % stiegen. Ursache war nicht die Qualität oder Relevanz der Inhalte, sondern eine algorithmische Entscheidung von OpenAI. Ebenso sank im September 2025 nach der Entfernung des Parameters „?num=100“ – ein Werkzeug für Datenbroker, um tiefere Google-Resultate zu ziehen – der Reddit-Anteil an ChatGPT-Zitaten von rund 13 % auf unter 2 %, nicht weil sich die Reddit-Inhalte änderten, sondern weil die zugrunde liegende RAG-Pipeline gestört war.

Für Marken bedeutet diese Volatilität, dass ein alleiniger Fokus auf Live-Suche-Zitate riskant ist. Eine einzige algorithmische Änderung außerhalb Ihres Einflusses kann Ihre Sichtbarkeit über Nacht beenden. Deshalb empfehlen Experten eine Doppelstrategie: Investieren Sie in Inhalte, die heute per Live-Suche gefunden werden können, und bauen Sie gleichzeitig Autoritätssignale auf, damit Ihre Inhalte in zukünftige Trainingsdaten einfließen. Erwähnungen in Grundmodellen sind beständiger als Live-Suche-Zitate, da sie bis zur nächsten Trainingsrunde fest im Modell verankert sind.

Inhalte für Trainingsdaten UND Live-Suche optimieren

Erfolgreiche Marken erkennen, dass die Zukunft der KI-Sichtbarkeit hybrid ist. Inhalte müssen sowohl für die Aufnahme in zukünftige Trainingsdaten als auch für die Auffindbarkeit durch aktuelle Live-Suchsysteme optimiert werden. Das erfordert einen mehrschichtigen Ansatz. Erstens: Erstellen Sie umfassende, autoritative Inhalte, die Fragen gründlich beantworten und Ihre Expertise belegen. KI-Systeme bevorzugen klare, faktenbasierte und lehrreiche Inhalte. Zweitens: Verwenden Sie strukturierte Formate wie Q&A-Überschriften, semantisches HTML, Schema-Markup und kanonische Metadaten. So können RAG-Systeme Inhalte leichter parsen und abrufen. Drittens: Sorgen Sie für Konsistenz über alle Kanäle hinweg – Ihre Website, Pressemitteilungen, Social Media und Branchenpublikationen sollten ein einheitliches Markenbild vermitteln. Untersuchungen zeigen, dass Konsistenz in Tonalität und Branding die KI-Sichtbarkeit deutlich erhöht.

Viertens: Setzen Sie auf Aktualität und Frische. Veröffentlichen Sie regelmäßig neue Inhalte und aktualisieren Sie bestehende, damit sie stets aktuell sind. KI-Systeme belohnen frische Inhalte als Referenzpunkt für ihre Trainingsdaten. Fünftens: Bauen Sie Autoritätssignale über Zitate, Backlinks und Erwähnungen auf hochautoritativen Domains auf. Während Live-Suche Backlinks nicht wie Google gewichtet, steigert die Nennung auf anerkannten Quellen die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte abgerufen und angezeigt werden. Sechstens: Optimieren Sie für plattform-spezifische Quellmuster. ChatGPT bevorzugt enzyklopädisches Wissen und nicht-kommerzielle Quellen; Perplexity legt Wert auf Community-Diskussionen und Peer-to-Peer-Informationen; Google AI Overviews priorisiert Blog-Artikel und Mainstream-Nachrichten. Passen Sie Ihre Content-Strategie an die jeweiligen Vorlieben jeder Plattform an.

Zuletzt empfiehlt sich der Einsatz von KI-Monitoring-Tools, um zu verfolgen, wie Ihre Marke auf verschiedenen KI-Plattformen erscheint. Dienste wie AmICited ermöglichen es, Erwähnungen und Zitate Ihrer Marke, Domain und URLs in ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude zu überwachen. Indem Sie verfolgen, welche Inhalte zitiert werden, wie oft Ihre Marke erscheint und auf welchen Plattformen Sie am häufigsten vorkommen, können Sie Lücken und Chancen erkennen. Dieser datenbasierte Ansatz hilft Ihnen zu verstehen, ob Ihre Sichtbarkeit auf stabilen Trainingsdaten (aber veraltet) oder auf Live-Suche (aktuell, aber volatil) basiert – und Ihre Strategie entsprechend anzupassen.

Die Zukunft: Konvergenz von Trainingsdaten und Live-Suche

Die Unterscheidung zwischen Trainingsdaten und Live-Suche wird mit zunehmender Reife der KI-Systeme vermutlich verschwimmen. Zukünftige Modelle könnten kontinuierliche Lernmechanismen beinhalten, mit denen ihr Wissen häufiger aktualisiert werden kann, ohne ein vollständiges Retraining zu benötigen. Einige Forscher untersuchen Techniken wie Continual Learning und Online Learning, mit denen Modelle neue Informationen dynamischer aufnehmen können. Zudem könnten KI-Unternehmen künftig häufiger neue Modelle veröffentlichen – von jährlichen oder halbjährlichen Releases hin zu quartalsweisen oder monatlichen Updates – wodurch die Lücke zwischen Wissensstichtag und aktuellem Informationsstand kleiner wird.

Dennoch wird die Live-Suche weiterhin wichtig bleiben, da sie Transparenz und Verifizierbarkeit bietet. Nutzer wollen zunehmend Quellen einsehen und Informationen selbst überprüfen, und RAG-Systeme ermöglichen dies durch die Anzeige von Zitaten. Trainingsdaten hingegen sind intransparent; Nutzer können nicht nachvollziehen, woher das Wissen des Modells stammt. Dieser Transparenzvorteil spricht dafür, dass Live-Suche auch in Zukunft ein Kernfeature für verbrauchernahe KI-Systeme bleibt, selbst wenn Trainingsdaten aktueller werden. Für Marken bedeutet das: Die Auffindbarkeit durch Live-Suche gewinnt weiter an Bedeutung. Wer in strukturierte, autoritative und KI-optimierte Inhalte investiert, bleibt sichtbar – egal ob diese Sichtbarkeit aus Trainingsdaten oder Live-Suche resultiert.

Die Konvergenz bedeutet auch, dass sich die klassische Trennung zwischen SEO und KI-Optimierung weiter auflöst. Inhalte, die bei Google gut ranken und für klassisches SEO optimiert sind, schneiden häufig auch in KI-Systemen gut ab – aber nicht immer umgekehrt. KI-Systeme bewerten andere Signale: Struktur, Klarheit, Aktualität und direkte Antworten sind wichtiger als Backlinks oder Domain-Autorität. Marken, die KI-Optimierung als eigene Disziplin begreifen – komplementär, aber eigenständig neben klassischem SEO –, werden ihre Sichtbarkeit in traditionellen Suchmaschinen und auf neuen KI-Plattformen am besten sichern.