Temperature ist einer der wichtigsten Parameter, die KI-Verhalten kontrollieren. Für AI-SEO-Profis erklärt das Verständnis von Temperature, warum dieselbe Anfrage zu verschiedenen Zeiten unterschiedliche KI-Antworten produzieren kann, und warum faktischer Content eher konsistent zitiert wird als kreativer.
Wie Temperature funktioniert
- Wahrscheinlichkeitsverteilung: LLMs sagen das nächste Token vorher, indem sie allen möglichen Token Wahrscheinlichkeiten zuweisen. Temperature modifiziert diese.
- Niedrige Temperature: Schärft die Verteilung—hochwahrscheinliche Token werden noch wahrscheinlicher.
- Hohe Temperature: Flacht die Verteilung ab—niedrigwahrscheinliche Token bekommen mehr Chancen.
- Temperature = 0: Greedy Decoding—wählt immer das Token mit höchster Wahrscheinlichkeit (deterministisch).
Temperature-Einstellungs-Guide
| Temperature | Verhalten | Anwendung |
|---|---|---|
| 0,0 – 0,3 | Hochdeterministisch, konsistent | Faktische Anfragen, Code, Datenextraktion |
| 0,4 – 0,6 | Balancierte Kreativität und Fokus | Allgemeine Konversation, Erklärungen |
| 0,7 – 0,9 | Kreativer, variierter | Kreatives Schreiben, Brainstorming |
| 1,0+ | Hohe Zufälligkeit, unvorhersehbar | Experimentell, künstlerische Generierung |
Warum Temperature für AI-SEO wichtig ist
- Zitations-Konsistenz: Bei niedriger Temperature ruft KI konsistent dieselben autoritativen Quellen ab—macht deine Content-Position stabiler.
- Faktische Anfragen: Die meisten informationellen Anfragen nutzen niedrige Temperature, bevorzugen präzisen, gut belegten Content.
- Antwort-Variation: Bei höherer Temperature kann KI jedes Mal andere Quellen zitieren—kompetitiver Content hat mehr Chancen.
- Test-Implikationen: Beim Audit der KI-Sichtbarkeit bei multiplen Temperatures testen.
„Bei Temperature 0 greift KI immer zur wahrscheinlichsten Antwort. Diese Antwort zu sein—durch Autorität und Klarheit—ist das Ziel von AI-SEO.“
Content-Strategie nach Temperature
- Für Low-Temperature-Anfragen: Erstelle definitiven, faktischen Content mit klaren Antworten.
- Für High-Temperature-Kontexte: Biete einzigartige Perspektiven und kreative Winkel.
- Universelle Strategie: Autoritativer, gut strukturierter Content performt über Temperature-Bereiche gut.
Verwandte Konzepte
- Top-P Sampling – Alternative Zufälligkeitskontrolle
- Token-Generierung – Der Prozess, den Temperature modifiziert
- Prompt Engineering – Involviert oft Temperature-Tuning
Häufig gestellte Fragen
Consumer-KI-Assistenten nutzen typisch moderate Temperatures (0,3-0,7), die Konsistenz mit natürlicher Variation balancieren. Für faktische Anfragen oft niedrigere, für kreative Aufgaben höhere Werte. Exakte Werte variieren nach Plattform.
Nein—Temperature wird von der KI-Anwendung gesetzt, nicht der Content-Quelle. Du kannst jedoch für beide Szenarien optimieren: klarer, autoritativer Content für niedrige Temperature und einzigartige Perspektiven für hohe.
Quellen
- The Curious Case of Neural Text Degeneration – Holtzman et al., 2019
- OpenAI API Documentation
Zukunftsausblick
Temperature und Sampling-Methoden entwickeln sich weiter mit Techniken wie adaptive Temperature und kontextbewusstes Sampling.