Kontextfenster repräsentieren eine der kritischsten Einschränkungen—und Chancen—in der AI-SEO-Strategie. Dieser „Arbeitsspeicher“ fester Größe bestimmt, wie viele Informationen ein LLM bei der Antwortgenerierung berücksichtigen kann. Wenn KI-Systeme deinen Content via RAG abrufen, konkurriert er innerhalb dieses Fensters mit anderen Quellen.

Wie Kontextfenster funktionieren

• Token-basierte Messung: Kontext wird in Token gemessen, nicht in Wörtern. Deutsch hat etwa 1,5 Token pro Wort.
• Bidirektionale Beschränkung: Das Fenster umfasst Input und Output. Ein 128K-Fenster bedeutet nicht 128K Input.
• Positionseffekte: Informationen am Anfang und Ende werden stärker gewichtet—das „Lost in the Middle“-Phänomen.

Kontextfenster-Größen nach Modell

Warum Kontextfenster für AI-SEO wichtig sind

1. Retrieval-Wettbewerb: RAG-Systeme müssen multiple Quellen ins Kontextfenster packen.
2. Informationsdichte: Content mit mehr Wert pro Token wird eher inkludiert.
3. Strategische Positionierung: Kernaussagen sollten früh erscheinen und am Ende verstärkt werden.

„Im Wettbewerb um Kontextfenster-Platz muss jeder Token seinen Platz verdienen.“

Verwandte Konzepte

• RAG – Das Retrieval-System, das Kontextfenster befüllt
• Semantic Chunking – Wie Content für Inklusion aufgeteilt wird
• Embeddings – Vektorrepräsentationen für Retrieval

Häufig gestellte Fragen

Quellen

• Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts – Liu et al., 2023
• Extending Context Window of Large Language Models – Chen et al., 2023

Zukunftsausblick

Kontextfenster expandieren weiter dramatisch. Der Fokus verschiebt sich von reiner Größe zu effektiver Nutzung—Fortschritte bei Attention-Mechanismen und sophistiziertere Chunking-Strategien.