Datasets und Data Sources – Wo LLMs ihr Knowledge über Brands herbekommen
LLMs wie ChatGPT, Claude und Gemini werden nicht nur auf Ihrer Website trainiert – sie basieren auf Billionen von Wörtern aus Hunderten verschiedener Quellen. Wenn Sie verstehen wollen, warum die KI Ihre Brand erwähnt oder ignoriert, müssen Sie wissen, welche Datasets diese Systeme prägen. Dieser Guide gibt Ihnen einen Overview darüber, woher LLMs ihr Wissen beziehen, wie Sie diese Quellen beeinflussen können und welche Quellen Sie prioritär behandeln sollten.
Datasets und Datenquellen — Wo LLMs ihr Wissen über Brands herbekommen
LLMs wie ChatGPT, Claude und Gemini werden nicht nur auf deiner Website trainiert — sie basieren auf Billionen von Wörtern aus Hunderten von verschiedenen Quellen. Wenn du verstehen willst, warum eine KI deine Brand erwähnt oder ignoriert, musst du verstehen, welche Datasets diese Systeme prägen. Dieser Guide gibt dir einen Überblick darüber, wo LLMs ihr Wissen herbekommen, wie du diese Quellen beeinflussen kannst und welche Quellen du prioritär behandeln solltest.
Wie LLMs über Brands lernen
Das Training von LLMs erfolgt in mehreren Phasen:
1. Pre-training (das Fundament)
Das Modell wird auf riesigen Textkorpora trainiert, um die Sprachstruktur und allgemeines Wissen zu erlernen.
Primäre Datasets:
Common Crawl — Scrape des gesamten Internets (Billionen von Seiten)
Wikipedia — Strukturiertes, autoritatives Wissen
Books Corpus — Millionen von digitalen Büchern
Reddit — Community-driven Diskussionen
News-Archive — Historische News-Artikel
Wissenschaftliche Arbeiten — Akademisches Wissen
Was das für deine Brand bedeutet: Wenn deine Brand während des Pre-trainings in diesen Quellen nicht erwähnt wird, weiß das Modell von Anfang an nichts über dich.
2. Fine-tuning (Feinschliff)
Nach dem Pre-training wird das Modell auf speziell ausgewählten, qualitativ hochwertigen Daten feinjustiert.
Quellen:
Kuratierte Texte aus vertrauenswürdigen Quellen
Von Experten geschriebener Content
Strukturierte Datenbanken
3. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
Das Modell lernt durch menschliches Feedback, nützliche und sichere Antworten zu geben.
Dies hat keinen direkten Einfluss auf das Brand-Wissen, aber:
Das Modell lernt, Quellen zu zitieren
Es lernt, Unsicherheiten zuzugeben
Es lernt, autoritative Informationen zu priorisieren
4. Real-time Retrieval (für einige Systeme)
Einige KI-Systeme (wie Perplexity und die Websuche von ChatGPT) crawlen live, um ihr Wissen zu ergänzen.
Quellen:
Deine Website (falls crawlbar)
News-Seiten
Social Media
Die wichtigsten Datenquellen für Brand-Wissen
1. Common Crawl
Was es ist: Ein Non-Profit-Projekt, das monatlich Milliarden von Webseiten crawlt und die Daten frei zur Verfügung stellt.
Warum es wichtig ist:
Viele KI-Modelle (inkl. GPT) sind auf Common Crawl trainiert
Wenn deine Seite hier nicht auftaucht, bist du für viele LLMs unsichtbar
Ist deine Seite im Common Crawl?
Hier prüfen: https://index.commoncrawl.org/
Wie du reinkommst:
Erlaube CCBot in der robots.txt
Stelle sicher, dass deine Seite crawlbar ist
Warte ab — Common Crawl crawlt regelmäßig automatisch
2. Wikipedia
Warum es Gold wert ist: Wikipedia ist eine der vertrauenswürdigsten Quellen, denen LLMs vertrauen. Wenn deine Brand eine Wikipedia-Seite hat, zitieren LLMs sie als Fakt.
Wie du es beeinflussen kannst:
Erstelle eine Wikipedia-Seite (falls du die Relevanzkriterien erfüllst)
Stelle sicher, dass bestehende Seiten korrekt und aktuell sind
Füge Quellen und Referenzen hinzu
Wikipedia-Relevanzkriterien:
Signifikante Medienberichterstattung in vertrauenswürdigen Quellen
Unabhängige Quellen (keine PR oder eigenes Marketing)
Mehrere tiefgehende Artikel
Wenn du keine Wikipedia-Seite bekommen kannst: Fokussiere dich darauf, in bestehenden, relevanten Wikipedia-Artikeln erwähnt zu werden (z. B. Branchenartikel, geografische Seiten oder Mitbewerberseiten mit "Siehe auch"-Bereichen).
3. Crunchbase
Was es ist: Eine Datenbank für Unternehmen, Finanzierungen und Tech-Ökosysteme.
Warum es wichtig ist: LLMs nutzen Crunchbase, um Folgendes zu verstehen:
Was dein Unternehmen tut
Wer deine Mitbewerber sind
Finanzierungsstatus und Größe
Optimiere dein Crunchbase-Profil:
Beanspruche dein Crunchbase-Profil
Fülle alle Felder aus:
Beschreibung (konkret, was du tust)
Kategorien (wähle relevante Tags)
Finanzierungs-Infos
Website-Link
Halte es bei Finanzierungsrunden oder Product Launches aktuell
4. LinkedIn
Warum es wichtig ist: LLMs nutzen LinkedIn, um Folgendes zu verstehen:
Unternehmensgröße und Mitarbeiteranzahl
Branche und Fokusbereiche
Brand Positioning
Optimiere deine LinkedIn-Unternehmensseite:
Info-Bereich: Klare Beschreibung dessen, was ihr tut
Fokusbereiche: Tagge relevante Keywords
Updates: Regelmäßige Posts über Produkt-News, Hiring, Thought Leadership
Mitarbeiterprofile: Verknüpfung der Mitarbeiterprofile mit der Unternehmensseite
5. News und Medienberichterstattung
Warum es wichtig ist: LLMs bewerten Brands mit Medienberichterstattung höher als selbstveröffentlichten Content.
Priorisiere:
Tier-1-Medien: TechCrunch, Wired, Wall Street Journal, Financial Times
Branchenpublikationen: Relevante Fachzeitschriften
Regionale News: Lokale Wirtschaftsmedien
Wie du Berichterstattung bekommst:
Pressemitteilungen bei Product Launches
Thought Leadership Artikel (Gastbeiträge)
Statements zu Trend-Themen abgeben
Awards und Auszeichnungen
6. GitHub (für Tech-Brands)
Warum es wichtig ist: Viele LLMs sind auf Open-Source-Code von GitHub trainiert.
Wenn du Open-Source-Projekte hast:
Aktualisiere die README mit einer klaren Beschreibung
Füge einen "About"-Bereich zum Repo hinzu
Verlinke auf deine Unternehmens-Website
Füge Use Cases und Beispiele hinzu
7. Social Media
Twitter/X:
Öffentliche Tweets werden von einigen LLMs gecrawlt
Thought Leadership und Branding
Reddit:
Community-Diskussionen rund um Brands
Authentische User-Erfahrungen
YouTube:
Transkripte werden gecrawlt
Produkt-Demos und Tutorials
8. Akademische Arbeiten und Forschung
Wenn deine Brand tech- oder forschungsorientiert ist:
Veröffentliche Whitepaper
Sponsere akademische Forschung
Beteilige dich an Konferenzen
Lade sie hoch auf:
arXiv.org (Preprints)
Universitäts-Repositories
So priorisierst du deine Bemühungen
Tier 1: Must-have (höchster Impact)
Deine eigene Website — Mit korrekter robots.txt, JSON-LD, Sitemap
Wikipedia — Falls qualifiziert
Crunchbase — Für Tech-Brands
LinkedIn — Optimierte Unternehmensseite
Tier 2: Starker ROI
Medienberichterstattung — Tier-1- und Branchenpublikationen
Common Crawl — Stelle sicher, dass deine Seite crawlbar ist
GitHub — Für Open-Source-Brands
Branchenverzeichnisse — Relevante Nischen-Verzeichnisse
Tier 3: Long-Tail-Wert
Reddit — Authentisches Community-Engagement
YouTube — Video-Content mit Transkripten
Podcasts — Gastauftritte (mit Transkripten)
Foren — Stack Overflow, Hacker News, Nischen-Communities
So überprüfst du deine Präsenz in den Datasets
Prüfe Common Crawl
Prüfe Wikipedia
Suche auf https://de.wikipedia.org/wiki/Spezial:Suche nach deinem Brand-Namen.
Prüfe Crunchbase
Besuche https://www.crunchbase.com/organization/YOUR-COMPANY
Prüfe Medienberichterstattung
Prüfe GitHub
Suche auf https://github.com/search?q=YOUR-BRAND
Implementierungs-Checkliste
Nutze diese Checkliste, um deine Präsenz in wichtigen Datasets sicherzustellen:
Website optimiert — robots.txt, Sitemap, JSON-LD
Common Crawl — CCBot erlauben
Wikipedia-Präsenz — Seite erstellen oder aktualisieren (falls qualifiziert)
Crunchbase-Profil — Beansprucht und aktualisiert
LinkedIn-Unternehmensseite — Vollständiges Profil
Medienberichterstattung — Mindestens 3-5 Erwähnungen in relevanten Medien
GitHub-Repos — Falls Tech-Brand, klare README
Social-Präsenz — Aktiv auf mindestens 2 Plattformen
Branchenverzeichnisse — In relevanten Verzeichnissen gelistet
Content-Distribution — Content auf Medium und in LinkedIn-Artikeln syndizieren
Fazit
LLMs lernen über deine Brand durch Hunderte von Quellen — nicht nur über deine Website. Für maximale KI-Sichtbarkeit musst du sicherstellen, dass du in den wichtigsten Datasets präsent bist: Common Crawl (über deine Website), Wikipedia (falls qualifiziert), Crunchbase, LinkedIn und in der Medienberichterstattung.
Priorisiere Wikipedia und Medienberichterstattung — sie haben ein überproportionales Gewicht dabei, wie LLMs Autorität bewerten. Konzentriere dich als Nächstes darauf, deine eigene Website perfekt crawlbar und mit JSON-LD strukturiert zu gestalten.
Denk daran: Datasets werden nicht in Echtzeit aktualisiert. Es kann Monate dauern, bis sich neu veröffentlichter Content in den Antworten von LLMs widerspiegelt. Starte jetzt und baue systematisch deine Präsenz in den Quellen auf, denen KI-Systeme vertrauen.