Ein Sprachmodell hat sein Wissen aus dem Training, und dieses Wissen endet an einem Stichtag. Grounding setzt hier an. Google Cloud beschreibt Fundierung bei generativer KI als die Fähigkeit, die Modellausgabe mit überprüfbaren Informationsquellen zu verbinden [1]. Als Zweck nennt Google drei Dinge: Das Modell soll weniger Inhalte erzeugen, die nicht den Fakten entsprechen, Antworten sollen sich über Links zu den Quellen prüfen lassen, und Antworten lassen sich an eigene Datenquellen binden [1]. Erfundene Aussagen eines Modells erklärt der Eintrag Halluzination, die Modelle selbst der Eintrag LLM.
Woran ein Modell verankert wird
Die Quelle kann öffentlich oder privat sein. Google führt für seine Cloud-Plattform unter anderem die Google Suche, Google Maps, Websitedaten und Dokumente in der eigenen Suchlösung, einen verwalteten RAG-Dienst, vorhandene Elasticsearch-Indizes und beliebige eigene Such-Schnittstellen auf [1]. Ein Händler kann ein Modell also auf seinen Produktkatalog stützen, eine Kanzlei auf ihre Mandantenmerkblätter. Das Verfahren, bei dem ein Modell vor der Antwort passende Dokumente abruft, heißt Retrieval Augmented Generation. Grounding beschreibt das Ziel, RAG ist einer der Wege dorthin.
So läuft Grounding mit der Websuche
Für die Gemini-Schnittstelle hat Google den Ablauf mit der Google Suche beschrieben. Die Anwendung schickt eine Anfrage mit aktiviertem Suchwerkzeug. Das Modell prüft, ob eine Suche die Antwort verbessern würde, stellt bei Bedarf selbst eine oder mehrere Suchanfragen, verarbeitet die Ergebnisse und formuliert daraus die Antwort [2]. Zurück kommen der Text, die ausgeführten Suchanfragen und Zitate, die einzelne Textabschnitte mit einer Quelladresse verknüpfen [2]. Als Vorteile nennt Google genauere Antworten, Informationen zu aktuellen Ereignissen über den Wissensstichtag hinaus und Quellenangaben, die Vertrauen schaffen sollen [2]. Zusätzlich liefert die Schnittstelle Suchvorschläge als fertigen HTML-Baustein mit [2].
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Was das für deine Website bedeutet
Ob eine Website als Quelle für fundierte Antworten taugt, hängt in der Google Suche an denselben Grundlagen wie sonst. Für KI-Übersichten und den KI-Modus muss eine Seite indexiert und für ein Snippet geeignet sein, zusätzliche Anforderungen gibt es laut Google nicht. Neue maschinenlesbare Dateien oder besondere schema.org-Angaben sind nicht nötig, und eine Aufnahme ist auch bei erfüllten Grundlagen nicht garantiert [3]. Beide Funktionen können ähnliche Suchanfragen zu Unterthemen stellen (Query Fan-out) und suchen beim Schreiben weitere unterstützende Seiten [3]. Die Auswahl der Quellen behandelt die Seite AI Overviews: Quellen und Verlinkung, das Schreiben dafür Content für KI-Antworten schreiben.
Für andere Google-Systeme gibt es einen eigenen Schalter. Mit dem Token Google-Extended in der robots.txt steuerst du, ob Inhalte für das Training künftiger Gemini-Modelle und für die Fundierung in Gemini-Apps und in Vertex AI genutzt werden dürfen. Auf die Aufnahme in die Google Suche hat Google-Extended keinen Einfluss [4].
Wenn du abwägst, ob du Google-Extended sperrst oder deine Inhalte für fundierte Antworten offen lässt, sprechen wir in der gratis Sprechstunde darüber.
- Organisation Fundierungsübersicht. Google Cloud Documentation. Stand 30.10.2026. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation Fundierung mit der Google Suche. Google AI for Developers (Gemini API). Stand 29.10.2026. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation KI-Funktionen und deine Website. Google Search Central. Stand 31.12.2025. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation Gewöhnliche Crawler von Google. Google Search Central. Stand 20.10.2026. abgerufen am 31.10.2026
Häufige Fragen
Was bedeutet Grounding bei KI?
Die Antwort eines Modells wird mit überprüfbaren Quellen verbunden, etwa Suchergebnissen oder eigenen Dokumenten. Google übersetzt den Begriff mit Fundierung.
Verhindert Grounding Halluzinationen?
Es soll sie verringern, weil das Modell sich auf abgerufene Inhalte stützt. Google spricht davon, Halluzinationen zu reduzieren. Die Quellenangaben machen Fehler leichter auffindbar.
Ist Grounding dasselbe wie RAG?
Grounding beschreibt das Ziel, eine Antwort an Quellen zu binden. RAG ist ein Verfahren dafür, bei dem das Modell vor der Antwort passende Dokumente abruft.
Kann ich verhindern, dass Google meine Inhalte für Grounding nutzt?
Für Gemini-Apps und Vertex AI gibt es das robots.txt-Token Google-Extended. Für KI-Übersichten und den KI-Modus der Google Suche nennt Google die üblichen Mittel wie nosnippet, data-nosnippet, max-snippet und noindex.
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Zuletzt geprüft am 03.11.2026, nächste Prüfung spätestens im November 2027. Fehler entdeckt? Schreib uns.
