Sådan fungerer LLM'er: Tokens, parametre og træningsdata

Introduktion

Store sprogmodeller (LLM'er) er nu i centrum for moderne marketing. De driver AI-søgning, omskriver kunderejsen, styrker indholdsworkflows og former den måde, hvorpå mennesker finder information. Men de fleste forklaringer på LLM'er falder i to yderpunkter: for overfladiske ("AI skriver ord!") eller for tekniske ("selvopmærksomhed på tværs af multi-head transformer-blokke!").

Markedsførere har brug for noget andet – en klar, præcis og strategisk forståelse af, hvordan LLM'er faktisk fungerer, og specifikt hvordan tokens, parametre og træningsdata former de svar, som AI-systemer genererer.

For når du først forstår, hvad disse systemer leder efter – og hvordan de fortolker din hjemmeside – kan du optimere dit indhold på måder, der direkte påvirker LLM-output. Dette er afgørende, da platforme som ChatGPT Search, Perplexity, Gemini og Bing Copilot i stigende grad erstatter traditionel søgning med genererede svar.

Denne guide opdeler LLM-mekanismer i praktiske koncepter, der er vigtige for synlighed, autoritet og fremtidssikre SEO/AIO/GEO-strategier.

Hvad driver en LLM?

LLM'er er bygget på tre centrale ingredienser:

1. Tokens – hvordan tekst opdeles

2. Parametre – modellens "hukommelse" og logik

3. Træningsdata – hvad modellen lærer af

Sammen udgør disse motoren bag hvert genereret svar, citat og AI-søgeresultat.

Lad os nedbryde hvert lag – klart, dybtgående og uden overflødige detaljer.

1. Tokens: Byggestenene i sprogintelligens

LLM'er læser ikke tekst som mennesker. De ser ikke sætninger, afsnit eller endda hele ord. De ser tokens – små sprogsenheder, ofte delord.

Eksempel:

"Ranktracker er en SEO-platform."

...kan blive til:

["Rank", "tracker", " er", " en", " SEO", " platform", "."]

Hvorfor er dette vigtigt for marketingfolk?

Fordi tokens bestemmer omkostninger, klarhed og fortolkning.

Tokens har indflydelse på:

• ✔️ Hvordan dit indhold er segmenteret

Hvis du bruger inkonsekvent terminologi ("Ranktracker", "Rank Tracker", "Rank-Tracker"), kan modellen behandle disse som forskellige indlejringer — hvilket svækker entitetssignaler.

• ✔️ Hvordan din betydning repræsenteres

Korte, klare sætninger reducerer token-tvetydighed og øger fortolkningsmulighederne.

• ✔️ Hvor sandsynligt det er, at dit indhold bliver hentet eller citeret

LLM'er foretrækker indhold, der kan konverteres til rene, entydige token-sekvenser.

Best practice for tokenisering for marketingfolk:

• Brug ensartede navne på mærker og produkter

• Undgå komplekse, unødvendigt lange sætninger

• Brug klare overskrifter og definitioner

• Placer faktuelle resuméer øverst på siderne

• Hold terminologien standardiseret på hele dit websted

Værktøjer som Ranktrackers Web Audit hjælper med at opdage inkonsekvenser i ordlyd, struktur og indholdets klarhed – alt sammen vigtigt for fortolkning på token-niveau.

2. Parametre: Modellens "neurale hukommelse"

Parametre er det sted, hvor en LLM gemmer det, den har lært.

GPT-5 har for eksempel billioner af parametre. Parametre er de vægtede forbindelser, der bestemmer, hvordan modellen forudsiger det næste token og udfører ræsonnement.

I praksis:

Tokens = input

Parametre = intelligens

Output = genereret svar

Parametre koder:

• sproglige struktur

• semantiske relationer

• faktuelle associationer

• mønstre set på tværs af internettet

• resonerende adfærd

• stilistiske præferencer

• tilpasningsregler (hvad modellen må sige)

Parametre bestemmer:

✔️ Om modellen genkender dit brand

✔️ Om den forbinder dig med bestemte emner

✔️ Om du betragtes som troværdig

✔️ Om dit indhold vises i genererede svar

Hvis dit brand vises inkonsekvent på internettet, gemmer parametrene en uoverskuelig repræsentation. Hvis dit brand forstærkes konsekvent på autoritative domæner, gemmer parametrene en stærk repræsentation.

Derfor er entitet-SEO, AIO og GEO nu vigtigere end søgeord.

3. Træningsdata: Hvor LLM'er lærer alt, hvad de ved

LLM'er trænes på massive datasæt, herunder:

• websteder

• bøger

• akademiske artikler

• produktdokumentation

• socialt indhold

• kode

• kuraterede videnkilder

• offentlige og licenserede datasæt

Disse data lærer modellen:

1. Hvordan sprog ser ud

2. Hvordan begreber forholder sig til hinanden

3. Hvilke fakta, der optræder konsekvent

4. Hvilke kilder er troværdige

5. Hvordan man sammenfatter og besvarer spørgsmål

Træning er ikke memorering – det er mønsterindlæring.

En LLM gemmer ikke nøjagtige kopier af websteder, men statistiske relationer mellem tokens og ideer.

Betydning:

Hvis dine faktuelle signaler er uklare, sparsomme eller inkonsekvente... → lærer modellen en uklar repræsentation af dit brand.

Hvis dine signaler er klare, autoritative og gentages på mange websteder... → danner modellen en stærk, stabil repræsentation – en, der er mere tilbøjelig til at vises i:

• AI-svar

• citater

• opsummeringer

• Produktanbefalinger

• emneoversigter

Derfor er backlinks, entitetskonsistens og strukturerede data vigtigere end nogensinde. De forstærker de mønstre, som LLM'er lærer under træningen.

Ranktracker understøtter dette gennem:

• Backlink Checker → autoritet

• Backlink Monitor → stabilitet

• SERP Checker → entitetskortlægning

• Web Audit → strukturel klarhed

Hvordan LLM'er bruger tokens, parametre og træningsdata sammen

Her er den fulde pipeline forenklet:

Trin 1 — Du indtaster en prompt

LLM opdeler din indtastning i tokens.

Trin 2 — Modellen fortolker konteksten

Hvert token konverteres til en indlejring, der repræsenterer betydningen.

Trin 3 — Parametre aktiveres

Trillioner af vægte bestemmer, hvilke tokens, ideer eller fakta der er relevante.

Trin 4 — Modellen forudsiger

Model genererer det mest sandsynlige næste token, ét token ad gangen.

Trin 5 — Output forfines

Yderligere lag kan:

• hent eksterne data (RAG)

• dobbeltkontrol af fakta

• anvende sikkerheds-/tilpasningsregler

• omrangere mulige svar

Trin 6 — Du ser det endelige svar

Rent, struktureret, tilsyneladende "intelligent" — men udelukkende opbygget af samspillet mellem tokens, parametre og mønstre, der er lært fra data.

Hvorfor dette er vigtigt for marketingfolk

Fordi hvert trin påvirker synligheden:

Hvis dit indhold tokeniseres dårligt → misforstår AI dig

Hvis dit brand ikke er godt repræsenteret i træningsdata → ignorerer AI dig

Hvis dine entitetssignaler er svage → vil AI ikke citere dig

Hvis dine fakta er inkonsekvente → AI hallucinerer om dig

LLM'er afspejler det internet, de lærer fra.

Du former modellens forståelse af dit brand ved at:

• offentliggøre klart, struktureret indhold

• opbygge dybe emneklustre

• tjene autoritative backlinks

• være konsistent på alle sider

• styrke enhedsrelationer

• opdatere forældet eller modstridende information

Dette er praktisk LLM-optimering – grundlaget for AIO og GEO.

Avancerede koncepter, som marketingfolk bør kende

1. Kontekstvinduer

LLM'er kan kun behandle et bestemt antal tokens ad gangen. En klar struktur sikrer, at dit indhold "passer" bedre ind i vinduet.

2. Indlejringer

Dette er matematiske repræsentationer af betydning. Dit mål er at styrke dit brands position i indlejringsrummet gennem konsistens og autoritet.

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

AI-systemer henter i stigende grad live data, før de genererer svar. Hvis dine sider er rene og faktuelle, er det mere sandsynligt, at de bliver hentet.

4. Modeljustering

Sikkerheds- og politiklag påvirker, hvilke brands eller datatyper der må vises i svarene. Struktureret, autoritativt indhold øger troværdigheden.

5. Multi-Model Fusion

AI-søgemaskiner kombinerer nu:

• LLM'er

• Traditionel søgerangering

• Referencedatabaser

• Aktualitetsmodeller

• Søgemaskiner

Dette betyder god SEO + god AIO = maksimal LLM-synlighed.

Almindelige misforståelser

• ❌ "LLM'er husker hjemmesider."

De lærer mønstre, ikke sider.

• ❌ "Flere søgeord = bedre resultater."

Enheder og struktur er vigtigere.

• ❌ "LLM'er hallucinerer altid tilfældigt."

Hallucinationer kommer ofte fra modstridende træningssignaler – ret dem i dit indhold.

• ❌ "Backlinks betyder ikke noget i AI-søgning."

De betyder mere — autoritet påvirker træningsresultaterne.

Fremtiden: AI-søgning kører på tokens, parametre og kildens troværdighed

LLM'er vil fortsætte med at udvikle sig:

• større kontekstvinduer

• mere realtids-søgemaskiner

• dybere ræsonnementslag

• multimodal forståelse

• stærkere faktuel forankring

• mere gennemsigtige citater

Men det grundlæggende forbliver det samme:

Hvis du giver internettet gode signaler, bliver AI-systemer bedre til at repræsentere dit brand.

De virksomheder, der vinder inden for generativ søgning, vil være dem, der forstår:

LLM'er er ikke kun indholdsgeneratorer – de er fortolkere af verden. Og dit brand er en del af den verden, de lærer.**