Hvordan LLM-er fungerer: Tokens, parametere og treningsdata

Intro

Store språkmodeller (LLM) står nå i sentrum for moderne markedsføring. De driver AI-søk, omskriver kundereisen, styrker innholdsarbeidsflyter og former måten folk oppdager informasjon på. Men de fleste forklaringer på LLM faller i to ytterpunkter: for overfladiske («AI skriver ord!») eller for tekniske («selvoppmerksomhet på tvers av transformatorblokker med flere hoder!»).

Markedsførere trenger noe annet – en klar, nøyaktig og strategisk forståelse av hvordan LLM-er faktisk fungerer, og spesielt hvordan tokens, parametere og treningsdata former svarene som AI-systemer genererer.

For når du først forstår hva disse systemene ser etter – og hvordan de tolker nettstedet ditt – kan du optimalisere innholdet ditt på måter som direkte påvirker LLM-resultatene. Dette er avgjørende ettersom plattformer som ChatGPT Search, Perplexity, Gemini og Bing Copilot i økende grad erstatter tradisjonell søk med genererte svar.

Denne guiden bryter ned LLM-mekanikken i praktiske konsepter som er viktige for synlighet, autoritet og fremtidssikker SEO/AIO/GEO-strategi.

Hva driver en LLM?

LLM-er er bygget på tre kjerneingredienser:

1. Tokens – hvordan tekst brytes ned

2. Parametere – modellens «minne» og logikk

3. Treningsdata – hva modellen lærer av

Sammen utgjør disse motoren bak hvert genererte svar, sitat og AI-søkeresultat.

La oss bryte ned hvert lag – tydelig, grundig og uten unødvendige detaljer.

1. Tokens: Byggesteinene i språklig intelligens

LLM-er leser ikke tekst som mennesker. De ser ikke setninger, avsnitt eller hele ord. De ser tokens – små språkenheter, ofte delord.

Eksempel:

«Ranktracker er en SEO-plattform.»

...kan bli:

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

Hvorfor er dette viktig for markedsførere?

Fordi tokens bestemmer kostnad, klarhet og tolkning.

Tokens påvirker:

• ✔️ Hvordan innholdet ditt er segmentert

Hvis du bruker inkonsekvent terminologi («Ranktracker», «Rank Tracker», «Rank-Tracker»), kan modellen behandle disse som forskjellige innlegginger – noe som svekker entitetssignalene.

• ✔️ Hvordan betydningen din blir representert

Korte, klare setninger reduserer token-tvetydighet og øker tolkbarheten.

• ✔️ Hvor sannsynlig det er at innholdet ditt blir hentet frem eller sitert

LLM-er foretrekker innhold som kan konverteres til rene, entydige token-sekvenser.

Beste praksis for tokenisering for markedsførere:

• Bruk konsistente merke- og produktnavn

• Unngå komplekse, unødvendig lange setninger

• Bruk klare overskrifter og definisjoner

• Plasser faktiske sammendrag øverst på sidene

• Hold terminologien standardisert på hele nettstedet

Verktøy som Ranktrackers Web Audit hjelper med å oppdage inkonsekvenser i ordlyd, struktur og innholdsklarhet – alt viktig for tolkning på token-nivå.

2. Parametere: Modellens «nevrale minne»

Parametere er der en LLM lagrer det den har lært.

GPT-5 har for eksempel billioner av parametere. Parametere er de vektede forbindelsene som bestemmer hvordan modellen forutsier neste token og utfører resonnementer.

I praksis:

Tokener = inndata

Parametere = intelligens

Utdata = generert svar

Parametere koder:

• språkstruktur

• semantiske relasjoner

• faktiske assosiasjoner

• mønstre som sees på nettet

• resonnement atferd

• stilistiske preferanser

• tilpasningsregler (hva modellen har lov til å si)

Parametere bestemmer:

✔️ Om modellen gjenkjenner merkevaren din

✔️ Om den assosierer deg med bestemte emner

✔️ Om du anses som pålitelig

✔️ Om innholdet ditt vises i genererte svar

Hvis merkevaren din vises inkonsekvent på nettet, lagrer parametrene en uoversiktlig representasjon. Hvis merkevaren din forsterkes konsekvent på autoritative domener, lagrer parametrene en sterk representasjon.

Dette er grunnen til at entitets-SEO, AIO og GEO nå er viktigere enn nøkkelord.

3. Treningsdata: Der LLM-er lærer alt de vet

LLM-er trenes på enorme datasett, inkludert:

• nettsteder

• bøker

• akademiske artikler

• produktdokumentasjon

• sosialt innhold

• kode

• kuraterte kunnskapskilder

• offentlige og lisensierte datasett

Disse dataene lærer modellen:

1. Hvordan språk ser ut

2. Hvordan begreper forholder seg til hverandre

3. Hvilke fakta som vises konsekvent

4. Hvilke kilder som er pålitelige

5. Hvordan oppsummere og svare på spørsmål

Trening er ikke memorering – det er mønsterlæring.

En LLM lagrer ikke eksakte kopier av nettsteder, men lagrer statistiske sammenhenger mellom tokens og ideer.

Betydning:

Hvis dine faktiske signaler er uoversiktlige, sparsomme eller inkonsekvente... → lærer modellen en uklar representasjon av merkevaren din.

Hvis signalene dine er klare, autoritative og gjentas på mange nettsteder... → danner modellen en sterk, stabil representasjon – en som er mer sannsynlig å vises i:

• AI-svar

• siteringer

• sammendrag

• produktanbefalinger

• temaoversikter

Dette er grunnen til at tilbakekoblinger, entitetskonsistens og strukturerte data er viktigere enn noensinne. De forsterker mønstrene LLM-er lærer under opplæringen.

Ranktracker støtter dette gjennom:

• Backlink Checker → autoritet

• Backlink Monitor → stabilitet

• SERP Checker → enhetskartlegging

• Web Audit → strukturell klarhet

Hvordan LLM-er bruker tokens, parametere og treningsdata sammen

Her er hele prosessen forenklet:

Trinn 1 – Du skriver inn en prompt

LLM deler opp inndataene dine i tokens.

Trinn 2 – Modellen tolker konteksten

Hvert token konverteres til en innebygging som representerer betydningen.

Trinn 3 – Parametrene aktiveres

Trillioner av vekter avgjør hvilke tokens, ideer eller fakta som er relevante.

Trinn 4 – Modellen forutsier

Modellen genererer det mest sannsynlige neste tokenet, ett token om gangen.

Trinn 5 – Utdataene blir raffinert

Ytterligere lag kan:

• Hente eksterne data (RAG)

• dobbeltsjekke fakta

• anvende sikkerhets-/tilpasningsregler

• rangere mulige svar på nytt

Trinn 6 – Du ser det endelige svaret

Rent, strukturert, tilsynelatende «intelligent» — men bygget utelukkende på samspillet mellom tokens, parametere og mønstre lært fra data.

Hvorfor dette er viktig for markedsførere

Fordi hvert trinn påvirker synligheten:

Hvis innholdet ditt tokeniseres dårlig → misforstår AI deg

Hvis merkevaren din ikke er godt representert i treningsdata → ignorerer AI deg

Hvis entitetssignalene dine er svake → vil AI ikke sitere deg

Hvis faktaene dine er inkonsekvente → AI hallusinerer om deg

LLM-er gjenspeiler internett de lærer fra.

Du former modellens forståelse av merkevaren din ved å:

• publisere klart, strukturert innhold

• bygge dype tematiske klynger

• tjene autoritative tilbakekoblinger

• være konsistent på alle sider

• forsterke relasjoner mellom enheter

• oppdatere utdatert eller motstridende informasjon

Dette er praktisk LLM-optimalisering – grunnlaget for AIO og GEO.

Avanserte konsepter markedsførere bør kjenne til

1. Kontekstvinduer

LLM-er kan bare behandle et visst antall tokens samtidig. En klar struktur sikrer at innholdet ditt «passer» bedre inn i vinduet.

2. Embeddings

Dette er matematiske representasjoner av betydning. Målet ditt er å styrke merkevarens posisjon i innbyggingsrommet gjennom konsistens og autoritet.

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

AI-systemer henter i økende grad live data før de genererer svar. Hvis sidene dine er rene og faktabaserte, er det større sannsynlighet for at de blir hentet.

4. Modelljustering

Sikkerhets- og policy-lag påvirker hvilke merkevarer eller datatyper som får lov til å vises i svarene. Strukturert, autoritativt innhold øker troverdigheten.

5. Multi-Model Fusion

AI-søkemotorer kombinerer nå:

• LLM-er

• Tradisjonell søkerangering

• Referansedatabaser

• Aktualitetsmodeller

• Hentingsmotorer

Dette betyr god SEO + god AIO = maksimal LLM-synlighet.

Vanlige misforståelser

• ❌ «LLM-er memoriserer nettsteder.»

De lærer mønstre, ikke sider.

• ❌ «Flere nøkkelord = bedre resultater.»

Enheter og struktur er viktigere.

• ❌ «LLM-er hallusinerer alltid tilfeldig.»

Hallusinasjoner kommer ofte fra motstridende treningssignaler – fikse dem i innholdet ditt.

• ❌ «Tilbakekoblinger spiller ingen rolle i AI-søk.»

De er viktigere – autoritet påvirker treningsresultatene.

Fremtiden: AI-søk kjører på tokens, parametere og kildekredibilitet

LLM-er vil fortsette å utvikle seg:

• større kontekstvinduer

• mer sanntidsgjenfinning

• dypere resonnementlag

• multimodal forståelse

• sterkere faktagrunnlag

• mer gjennomsiktige sitater

Men grunnleggende prinsipper forblir de samme:

Hvis du gir internett gode signaler, blir AI-systemer bedre til å representere merkevaren din.

Selskapene som vinner i generativ søk, vil være de som forstår:

LLM-er er ikke bare innholdsgeneratorer – de er tolkere av verden. Og merkevaren din er en del av verden de lærer om.**