Grounding

Grounding bezeichnet das Verankern von KI-Antworten in konkreten, überprüfbaren Quellen. Statt allein aus dem Trainingswissen zu antworten, stützt das Modell seine Aussagen auf abgerufene Dokumente, einen Suchindex oder eine definierte Wissensbasis und verweist idealerweise auf diese Belege.

Der Zweck von Grounding ist, Antworten faktentreuer, aktueller und nachvollziehbarer zu machen und damit Halluzinationen zu reduzieren. Systeme wie Google AI Overviews, Gemini oder Perplexity nutzen Grounding, indem sie Live-Webinhalte heranziehen und die Antwort mit Quellenangaben versehen. So können Nutzer die Herkunft einer Aussage prüfen.

Für die Sichtbarkeit in generativen Suchsystemen ist Grounding der entscheidende Mechanismus: Nur Inhalte, auf die das Modell seine Antwort stützt, erscheinen als Quelle und werden verlinkt. Klar belegte, aktuelle und gut strukturierte Inhalte mit eindeutigen Fakten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, als verankerte Quelle ausgewählt und zitiert zu werden.