Hur LLM:er fungerar: Tokens, parametrar och träningsdata

Introduktion

Stora språkmodeller (LLM) står nu i centrum för modern marknadsföring. De driver AI-sökningar, omskriver kundresan, driver innehållsflöden och formar hur människor upptäcker information. Men de flesta förklaringar av LLM faller i två ytterligheter: för ytliga ("AI skriver ord!") eller för tekniska ("självuppmärksamhet över multi-head transformer-block!").

Marknadsförare behöver något annat – en tydlig, korrekt och strategisk förståelse för hur LLM faktiskt fungerar, och specifikt hur tokens, parametrar och träningsdata formar de svar som AI-system genererar.

För när du förstår vad dessa system letar efter – och hur de tolkar din webbplats – kan du optimera ditt innehåll på sätt som direkt påverkar LLM-resultaten. Detta är viktigt eftersom plattformar som ChatGPT Search, Perplexity, Gemini och Bing Copilot i allt högre grad ersätter traditionell sökning med genererade svar.

Denna guide bryter ner LLM-mekanismerna i praktiska begrepp som är viktiga för synlighet, auktoritet och framtidssäkra SEO/AIO/GEO-strategier.

Vad driver en LLM?

LLM bygger på tre centrala ingredienser:

1. Tokens – hur text bryts ned

2. Parametrar – modellens ”minne” och logik

3. Träningsdata – vad modellen lär sig av

Tillsammans bildar dessa motorn bakom varje genererat svar, citat och AI-sökresultat.

Låt oss bryta ner varje lager – tydligt, ingående och utan onödiga detaljer.

1. Tokens: byggstenarna i språklig intelligens

LLM läser inte text som människor. De ser inte meningar, stycken eller ens hela ord. De ser tokens – små språkenheter, ofta delord.

Exempel:

”Ranktracker är en SEO-plattform.”

... kan bli:

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

Varför är detta viktigt för marknadsförare?

Eftersom tokens avgör kostnad, tydlighet och tolkning.

Tokens påverkar:

• ✔️ Hur ditt innehåll är segmenterat

Om du använder inkonsekvent terminologi ("Ranktracker", "Rank Tracker", "Rank-Tracker") kan modellen behandla dessa som olika inbäddningar – vilket försvagar entitetssignalerna.

• ✔️ Hur din mening representeras

Korta, tydliga meningar minskar teckenambiguitet och ökar tolkningsbarheten.

• ✔️ Hur sannolikt det är att ditt innehåll hämtas eller citeras

LLM föredrar innehåll som kan omvandlas till tydliga, entydiga tokensekvenser.

Bästa praxis för tokenisering för marknadsförare:

• Använd konsekventa varumärkes- och produktnamn

• Undvik komplexa, onödigt långa meningar

• Använd tydliga rubriker och definitioner

• Placera faktiska sammanfattningar högst upp på sidorna

• Håll terminologin standardiserad på hela webbplatsen

Verktyg som Ranktrackers Web Audit hjälper till att upptäcka inkonsekvenser i formuleringar, struktur och innehållets tydlighet – allt viktigt för tolkning på token-nivå.

2. Parametrar: Modellens ”neurala minne”

Parametrar är där en LLM lagrar det den har lärt sig.

GPT-5 har till exempel biljoner parametrar. Parametrar är de viktade kopplingar som avgör hur modellen förutsäger nästa token och utför resonemang.

I praktiska termer:

Tokens = indata

Parametrar = intelligens

Utmatning = genererat svar

Parametrar kodar:

• språkstruktur

• semantiska relationer

• faktiska associationer

• mönster som förekommer på webben

• resonemang beteenden

• stilistiska preferenser

• anpassningsregler (vad modellen får säga)

Parametrarna avgör:

✔️ Om modellen känner igen ditt varumärke

✔️ Om den associerar dig med specifika ämnen

✔️ Om du anses vara pålitlig

✔️ Om ditt innehåll visas i genererade svar

Om ditt varumärke visas inkonsekvent på webben lagrar parametrarna en rörig representation. Om ditt varumärke förstärks konsekvent på auktoritativa domäner lagrar parametrarna en stark representation.

Det är därför som entitets-SEO, AIO och GEO nu är viktigare än sökord.

3. Träningsdata: Där LLM:er lär sig allt de vet

LLM tränas på enorma datamängder, inklusive:

• webbplatser

• böcker

• akademiska artiklar

• produktdokumentation

• socialt innehåll

• kod

• kuraterade kunskapskällor

• offentliga och licensierade datamängder

Denna data lär modellen:

1. Hur språk ser ut

2. Hur begrepp relaterar till varandra

3. Vilka fakta som förekommer konsekvent

4. Vilka källor som är tillförlitliga

5. Hur man sammanfattar och besvarar frågor

Träningsdata är inte memorering – det är mönsterinlärning.

En LLM lagrar inte exakta kopior av webbplatser, utan statistiska relationer mellan token och idéer.

Det betyder:

Om dina faktiska signaler är röriga, glesa eller inkonsekventa... → lär sig modellen en oklar representation av ditt varumärke.

Om dina signaler är tydliga, auktoritativa och upprepas på många webbplatser... → bildar modellen en stark, stabil representation – en som är mer benägen att visas i:

• AI-svar

• citat

• sammanfattningar

• produktrekommendationer

• ämnesöversikter

Det är därför bakåtlänkar, enhetlighet och strukturerade data är viktigare än någonsin. De förstärker de mönster som LLM lär sig under träningen.

Ranktracker stöder detta genom:

• Backlink Checker → auktoritet

• Backlink Monitor → stabilitet

• SERP-kontroll → entitetskartläggning

• Webbaudit → strukturell tydlighet

Hur LLM använder tokens, parametrar och träningsdata tillsammans

Här är hela processen förenklad:

Steg 1 – Du anger en prompt

LLM delar upp din inmatning i tokens.

Steg 2 – Modellen tolkar sammanhanget

Varje token omvandlas till en inbäddning som representerar betydelsen.

Steg 3 – Parametrarna aktiveras

Biljoner av vikter avgör vilka tokens, idéer eller fakta som är relevanta.

Steg 4 – Modellen förutsäger

Modellen genererar den mest sannolika nästa token, en token i taget.

Steg 5 – Utmatningen förfinas

Ytterligare lager kan:

• hämta extern data (RAG)

• dubbla kontrollera fakta

• tillämpa säkerhets-/anpassningsregler

• omrangordna möjliga svar

Steg 6 – Du ser det slutgiltiga svaret

Ren, strukturerad, till synes ”intelligent” – men helt och hållet uppbyggd av samspelet mellan token, parametrar och mönster som lärts in från data.

Varför detta är viktigt för marknadsförare

Eftersom varje steg påverkar synligheten:

Om ditt innehåll tokeniseras dåligt → AI missförstår dig

Om ditt varumärke inte är väl representerat i träningsdata → ignorerar AI dig

Om dina entitetssignaler är svaga → AI citerar dig inte

Om dina fakta är inkonsekventa → AI hallucinerar om dig

LLM:er speglar det internet de lär sig från.

Du formar modellens förståelse av ditt varumärke genom att:

• publicera tydligt, strukturerat innehåll

• bygga djupa ämneskluster

• få auktoritativa bakåtlänkar

• vara konsekvent på alla sidor

• förstärka entitetsrelationer

• uppdatera föråldrad eller motstridig information

Detta är praktisk LLM-optimering – grunden för AIO och GEO.

Avancerade begrepp som marknadsförare bör känna till

1. Kontextfönster

LLM kan bara bearbeta ett visst antal token samtidigt. En tydlig struktur säkerställer att ditt innehåll "passar" in i fönstret på ett mer effektivt sätt.

2. Inbäddningar

Dessa är matematiska representationer av betydelse. Ditt mål är att stärka ditt varumärkes position i inbäddningsutrymmet genom konsekvens och auktoritet.

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

AI-system hämtar i allt högre grad live-data innan de genererar svar. Om dina sidor är rena och sakliga är det mer sannolikt att de hämtas.

4. Modelljustering

Säkerhets- och policylager påverkar vilka varumärken eller datatyper som får visas i svaren. Strukturerat, auktoritativt innehåll ökar trovärdigheten.

5. Fusion av flera modeller

AI-sökmotorer kombinerar nu:

• LLM

• Traditionell sökrankning

• Referensdatabaser

• Aktualitetsmodeller

• Sökmotorer

Detta innebär att bra SEO + bra AIO = maximal LLM-synlighet.

Vanliga missuppfattningar

• ❌ ”LLM-modeller memorerar webbplatser.”

De lär sig mönster, inte sidor.

• ❌ ”Fler nyckelord = bättre resultat.”

Enheter och struktur är viktigare.

• ❌ ”LLM hallucinerar alltid slumpmässigt.”

Hallucinationer kommer ofta från motstridiga träningssignaler – åtgärda dem i ditt innehåll.

• ❌ ”Bakåtlänkar spelar ingen roll i AI-sökningar.”

De är viktigare – auktoritet påverkar träningsresultaten.

Framtiden: AI-sökning baseras på tokens, parametrar och källans trovärdighet

LLM kommer att fortsätta utvecklas:

• Större kontextfönster

• mer realtidsåtervinning

• djupare resonemangsskikt

• multimodal förståelse

• starkare faktagrund

• mer transparenta källhänvisningar

Men grunderna förblir desamma:

Om du matar internet med bra signaler blir AI-systemen bättre på att representera ditt varumärke.

De företag som vinner inom generativ sökning är de som förstår följande:

LLM är inte bara innehållsgeneratorer – de är tolkar av världen. Och ditt varumärke är en del av den värld de lär sig.**