Hoe LLM's werken: Tokens, parameters en trainingsgegevens

Intro

Grote taalmodellen (LLM's) staan tegenwoordig centraal in moderne marketing. Ze sturen AI-zoekopdrachten aan, herschrijven het klanttraject, ondersteunen contentworkflows en bepalen de manier waarop mensen informatie vinden. Maar de meeste uitleg over LLM's valt in twee uitersten uiteen: te oppervlakkig ("AI schrijft woorden!") of te technisch ("zelfaandacht in multi-head transformatorblokken!").

Marketeers hebben iets anders nodig: een duidelijk, nauwkeurig en strategisch begrip van hoe LLM's daadwerkelijk werken, en met name hoe tokens, parameters en trainingsgegevens de antwoorden van AI-systemen beïnvloeden.

Want als je eenmaal begrijpt waar deze systemen naar zoeken – en hoe ze je site interpreteren – kun je je content optimaliseren op manieren die direct van invloed zijn op de output van LLM's. Dit is essentieel nu platforms als ChatGPT Search, Perplexity, Gemini en Bing Copilot traditionele zoekopdrachten steeds vaker vervangen door gegenereerde antwoorden.

Deze gids splitst de werking van LLM's op in praktische concepten die van belang zijn voor zichtbaarheid, autoriteit en een toekomstbestendige SEO/AIO/GEO-strategie.

Wat drijft een LLM?

LLM's zijn gebaseerd op drie kerningrediënten:

1. Tokens – hoe tekst wordt opgesplitst

2. Parameters – het "geheugen" en de logica van het model

3. Trainingsgegevens – waar het model van leert

Samen vormen deze de motor achter elk gegenereerd antwoord, elke verwijzing en elk AI-zoekresultaat.

Laten we elke laag duidelijk, diepgaand en zonder poespas ontleden.

1. Tokens: de bouwstenen van taalintelligentie

LLM's lezen tekst niet zoals mensen dat doen. Ze zien geen zinnen, alinea's of zelfs volledige woorden. Ze zien tokens: kleine taaleenheden, vaak subwoorden.

Voorbeeld:

"Ranktracker is een SEO-platform."

... zou kunnen worden:

["Rank", "tracker", " is", " een", " SEO", " platform", "."]

Waarom is dit belangrijk voor marketeers?

Omdat tokens bepalend zijn voor de kosten, duidelijkheid en interpretatie.

Tokens beïnvloeden:

• ✔️ Hoe uw content is gesegmenteerd

Als u inconsistente terminologie gebruikt ("Ranktracker", "Rank Tracker", "Rank-Tracker"), kan het model deze als verschillende embeddings behandelen, waardoor de entiteitssignalen worden verzwakt.

• ✔️ Hoe uw betekenis wordt weergegeven

Korte, duidelijke zinnen verminderen de ambiguïteit van tokens en vergroten de interpreteerbaarheid.

• ✔️ Hoe waarschijnlijk het is dat uw content wordt opgehaald of geciteerd

LLM's geven de voorkeur aan inhoud die kan worden omgezet in duidelijke, ondubbelzinnige tokenreeksen.

Best practices voor tokenisatie voor marketeers:

• Gebruik consistente merk- en productnamen

• Vermijd complexe, onnodig lange zinnen

• Gebruik duidelijke koppen en definities

• Plaats feitelijke samenvattingen bovenaan pagina's

• Houd de terminologie op uw hele website gestandaardiseerd

Tools zoals Ranktracker's Web Audit helpen bij het opsporen van inconsistenties in bewoordingen, structuur en duidelijkheid van de inhoud — allemaal belangrijk voor interpretatie op token-niveau.

2. Parameters: het 'neurale geheugen' van het model

Parameters zijn de plaats waar een LLM opslaat wat het heeft geleerd.

GPT-5 heeft bijvoorbeeld triljoenen parameters. Parameters zijn de gewogen verbindingen die bepalen hoe het model het volgende token voorspelt en redeneringen uitvoert.

In praktische termen:

Tokens = invoer

Parameters = intelligentie

Output = gegenereerd antwoord

Parameters coderen:

• taalstructuur

• semantische relaties

• feitelijke associaties

• patronen die op het internet worden waargenomen

• redeneringen gedrag

• stijlvoorkeuren

• afstemmingsregels (wat het model mag zeggen)

Parameters bepalen:

✔️ Of het model uw merk herkent

✔️ Of het u associeert met specifieke onderwerpen

✔️ Of u als betrouwbaar wordt beschouwd

✔️ Of uw content in gegenereerde antwoorden verschijnt

Als uw merk inconsistent op het internet verschijnt, slaan parameters een rommelige weergave op. Als uw merk consistent wordt versterkt op gezaghebbende domeinen, slaan parameters een sterke weergave op.

Daarom zijn entiteit-SEO, AIO en GEO nu belangrijker dan trefwoorden.

3. Trainingsgegevens: waar LLM's alles leren wat ze weten

LLM's worden getraind op basis van enorme datasets, waaronder:

• websites

• boeken

• wetenschappelijke artikelen

• productdocumentatie

• sociale content

• code

• samengestelde kennisbronnen

• openbare en gelicentieerde datasets

Deze gegevens leren het model:

1. Hoe taal eruitziet

2. Hoe concepten zich tot elkaar verhouden

3. Welke feiten consistent voorkomen

4. Welke bronnen betrouwbaar zijn

5. Hoe je vragen kunt samenvatten en beantwoorden

Training is geen memoriseren, maar patronen leren.

Een LLM slaat geen exacte kopieën van websites op, maar statistische relaties tussen tokens en ideeën.

Betekenis:

Als uw feitelijke signalen rommelig, schaars of inconsistent zijn... → leert het model een vage weergave van uw merk.

Als uw signalen duidelijk, gezaghebbend en herhaaldelijk op veel sites voorkomen... → vormt het model een sterke, stabiele weergave — een weergave die eerder zal verschijnen in:

• AI-antwoorden

• citaten

• samenvattingen

• productaanbevelingen

• onderwerpoverzichten

Daarom zijn backlinks, consistentie van entiteiten en gestructureerde gegevens belangrijker dan ooit. Ze versterken de patronen die LLM's tijdens de training leren.

Ranktracker ondersteunt dit door:

• Backlink Checker → autoriteit

• Backlink Monitor → stabiliteit

• SERP Checker → entiteit mapping

• Web Audit → structurele duidelijkheid

Hoe LLM's tokens, parameters en trainingsgegevens samen gebruiken

Hier is de volledige pijplijn vereenvoudigd:

Stap 1 — U voert een prompt in

LLM splitst uw invoer op in tokens.

Stap 2 — Het model interpreteert de context

Elk token wordt omgezet in een embedding, die de betekenis weergeeft.

Stap 3 — Parameters worden geactiveerd

Triljoenen gewichten bepalen welke tokens, ideeën of feiten relevant zijn.

Stap 4 — Het model voorspelt

Het model genereert één token per keer het meest waarschijnlijke volgende token.

Stap 5 — De output wordt verfijnd

Extra lagen kunnen:

• externe gegevens ophalen (RAG)

• feiten dubbel controleren

• veiligheids-/afstemmingsregels toepassen

• mogelijke antwoorden opnieuw rangschikken

Stap 6 — U ziet het definitieve antwoord

Schoon, gestructureerd, ogenschijnlijk 'intelligent' — maar volledig opgebouwd uit het samenspel van tokens, parameters en patronen die uit gegevens zijn geleerd.

Waarom dit belangrijk is voor marketeers

Omdat elke fase van invloed is op de zichtbaarheid:

Als uw content slecht wordt getokeniseerd → begrijpt AI u verkeerd

Als uw merk niet goed vertegenwoordigd is in de trainingsdata → negeert AI u

Als uw entiteitssignalen zwak zijn → zal AI u niet citeren

Als uw feiten inconsistent zijn → AI hallucineert over u

LLM's weerspiegelen het internet waarvan ze leren.

U bepaalt hoe het model uw merk begrijpt door:

• duidelijke, gestructureerde inhoud publiceren

• diepe thematische clusters opbouwen

• gezaghebbende backlinks verdienen

• consistent zijn op elke pagina

• entiteitsrelaties versterken

• verouderde of tegenstrijdige informatie bijwerken

Dit is praktische LLM-optimalisatie — de basis van AIO en GEO.

Geavanceerde concepten die marketeers moeten kennen

1. Contextvensters

LLM's kunnen slechts een bepaald aantal tokens tegelijk verwerken. Een duidelijke structuur zorgt ervoor dat uw content effectiever in het venster 'past'.

2. Embeddings

Dit zijn wiskundige weergaven van betekenis. Uw doel is om de positie van uw merk in de embeddingruimte te versterken door middel van consistentie en autoriteit.

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

AI-systemen halen steeds vaker live gegevens op voordat ze antwoorden genereren. Als uw pagina's overzichtelijk en feitelijk zijn, is de kans groter dat ze worden opgehaald.

4. Modelafstemming

Veiligheids- en beleidslagen beïnvloeden welke merken of gegevenstypen in antwoorden mogen verschijnen. Gestructureerde, gezaghebbende inhoud verhoogt de betrouwbaarheid.

5. Multi-Model Fusion

AI-zoekmachines combineren nu:

• LLM's

• Traditionele zoekresultaten

• Referentiedatabases

• Actualiteitsmodellen

• Zoekmachines

Dit betekent dat goede SEO + goede AIO = maximale LLM-zichtbaarheid.

Veelvoorkomende misvattingen

• ❌ "LLM's onthouden websites."

Ze leren patronen, geen pagina's.

• ❌ "Meer trefwoorden = betere resultaten."

Entiteiten en structuur zijn belangrijker.

• ❌ "LLM's hallucineren altijd willekeurig."

Hallucinaties komen vaak voort uit tegenstrijdige trainingssignalen — corrigeer deze in uw content.

• ❌ "Backlinks zijn niet van belang bij AI-zoekopdrachten."

Ze zijn belangrijker — autoriteit beïnvloedt de trainingsresultaten.

De toekomst: AI-zoekopdrachten werken op basis van tokens, parameters en bronbetrouwbaarheid

LLM's zullen zich blijven ontwikkelen:

• grotere contextvensters

• meer realtime opvraging

• diepere redeneringslagen

• multimodale begrip

• sterkere feitelijke onderbouwing

• transparantere citaten

Maar de basisprincipes blijven hetzelfde:

Als u het internet goede signalen geeft, worden AI-systemen beter in het vertegenwoordigen van uw merk.

De bedrijven die succesvol zijn in generatief zoeken, zijn de bedrijven die begrijpen:

LLM's zijn niet alleen contentgeneratoren, maar ook vertolkers van de wereld. En uw merk maakt deel uit van de wereld die zij leren kennen.**