Grounding

Wenn eine KI-Suche antwortet, stehen hinter einzelnen Sätzen kleine Quellenverweise. Sie sind das sichtbare Ergebnis von Grounding, auf Deutsch Fundierung oder Verankerung: Das System bindet seine Aussagen an Material außerhalb des Modells, an Suchtreffer, Dokumente oder Datenbanken, statt nur aus dem Trainingswissen zu schöpfen.

Grounding und Retrieval Augmented Generation werden oft gleichgesetzt. Genauer ist: RAG ist das Verfahren, das Textstellen abruft und dem Modell vorlegt. Grounding beschreibt die Eigenschaft der Antwort, dass ihre Aussagen durch diese Stellen gedeckt sind. Eine Antwort kann trotz RAG nur teilweise fundiert sein.

Vom Forschungsbegriff zur Produktfunktion

Das englische „grounding“ hat in Kognitionswissenschaft und Linguistik eine längere Geschichte. In der Sprachmodell-Forschung setzte es Google im Januar 2022 mit dem Paper zu LaMDA, einem Vorläufer von Bard und Gemini, auf die Tagesordnung. Die Autoren beschreiben „factual grounding“ als eine der zwei großen Herausforderungen, lassen das Modell externe Wissensquellen wie ein Information-Retrieval-System befragen und messen mit einer „groundedness“-Kennzahl, ob Antworten auf bekannten Quellen beruhen statt nur plausibel zu klingen (Thoppilan u. a., arXiv 2022).

Heute ist der Begriff ein Produktname. Google bietet Entwicklern das Werkzeug „Grounding with Google Search“ an: Das Modell entscheidet selbst, ob eine Suche die Antwort verbessert, erzeugt eine oder mehrere Suchanfragen und liefert den Text mit Anmerkungen zurück, die einzelne Textabschnitte über Start- und Endposition mit einer Quell-URL verknüpfen (Gemini-API: Grounding with Google Search). Für die eigene Suche schreibt Google, RAG werde „auch als Fundierung bezeichnet“.

Im Marketing ist das Wort noch neu. Laut Google-Ads-Daten suchen in Deutschland 2026 rund 100 Menschen im Monat nach „grounding ki“ und „ai grounding“ zusammen, 2023 waren es 10 bis 20. Klein, aber deutlich wachsend: ein Begriff im Kommen.

Wie Fundierung sichtbar wird

Gebunden wird nicht die Antwort als Ganzes, sondern Satz für Satz. Das hat eine unbequeme Folge: Eine Antwort mit vier Quellenlinks kann trotzdem eine Aussage enthalten, die durch keine Quelle gedeckt ist, etwa eine Wertung oder eine Ergänzung aus dem Modellwissen. Im Fließtext ist dieser Satz nicht von den belegten zu unterscheiden.

Ein Beispiel aus dem Onlinehandel

Zur Veranschaulichung, kein echter Fall: Eine KI-Suche beantwortet die Frage nach der Akkulaufzeit eines Akkuschraubers mit vier Sätzen. Laufzeit laut Hersteller, Preis des Ersatzakkus und das Ergebnis eines Fachtests sind je mit einer Quelle verknüpft. Der Schlusssatz, das Gerät gehöre „zu den ausdauerndsten seiner Klasse“, hat keine Fundstelle. Er klingt wie eine Zusammenfassung, ist aber eine Behauptung des Modells.

Für die Bewertung von KI-Antworten heißt das: Zählen Sie nicht die Quellen, sondern prüfen Sie, welche Aussagen gedeckt sind. Fundiert bedeutet außerdem nur, dass eine Stelle die Aussage stützen soll. Ob die Quelle richtig ist und richtig wiedergegeben wurde, ist eine zweite Frage; die Unterschiede erklärt der Eintrag KI-Halluzination.

„Grounding Page“ und Co.: was dran ist

Mit dem Begriff wandern auch neue Etiketten durch die GEO-Szene. Am häufigsten: die „Grounding Page“, eine eigene Faktenseite, mit der Unternehmen KI-Systeme gezielt „füttern“ sollen. Die Idee dahinter ist nicht falsch: Zentrale Fakten wie Leistungen, Standorte, Gründungsjahr und Zertifizierungen sollten eindeutig und an einer gut auffindbaren Stelle stehen.

Ein besonderer Seitentyp ist das aber nicht. Google schreibt in seinem Leitfaden für generative KI-Funktionen, dass keine neuen maschinenlesbaren Dateien, kein spezielles Markup und keine Umschreibungen nur für KI nötig sind (Google Search Central: Website für generative KI-Funktionen optimieren). Eine gute Über-uns- oder Fakten-Seite hilft Menschen wie Maschinen. Sie wird nicht dadurch wirksamer, dass sie „Grounding Page“ heißt.

Ihre Inhalte als Fundstelle: steuern und prüfen

Ein Stück Kontrolle haben Sie. Google beschreibt das robots.txt-Token Google-Extended als Schalter dafür, ob gecrawlte Inhalte für das Training künftiger Gemini-Modelle und für die Fundierung in Gemini-Apps sowie in der Vertex-AI-Funktion „Fundierung mit der Google Suche“ verwendet werden dürfen. Auf die Aufnahme in die Google-Suche und das Ranking hat es laut Google keinen Einfluss (Google: Gewöhnliche Crawler von Google).

Für KI-Übersichten und den KI-Modus, die Teil der Google-Suche sind, gilt dieser Schalter demnach nicht; dort sind die normalen Regeln für Indexierung und Snippets maßgeblich. Wer Google-Extended sperrt, verzichtet also auf Gemini-Apps als Bühne, nicht auf die Google-Suche.

Messen lässt sich Grounding für die eigene Marke nur von außen: Welche Ihrer Seiten werden bei welchen Fragen als Fundstelle verlinkt, und stimmt, was dort angeblich steht? Das ist der Kern von KI-Zitation und Prompt-Tracking.