DeepSeek’s Training Data und wie du dich dort vertreten kannst

Die Welt der Künstlichen Intelligenz ist in ständiger Bewegung. Modelle wie DeepSeek beeindrucken mit ihrer Fähigkeit, komplexe Fragen zu beantworten, Texte zu verfassen und Probleme zu lösen. Doch was steckt hinter dieser Intelligenz? Die Antwort liegt im Training Data – den gigantischen Datenmengen, mit denen solche KI-Systeme gefüttert werden. Dieser Artikel beleuchtet, woraus DeepSeek’s Trainingsdaten bestehen und wie du als Unternehmen, Experte oder Privatperson in dieser digitalen Wissensbasis sichtbar werden kannst. Besonders für Akteure aus der Schweiz bietet sich hier eine einzigartige Chance, ihre Expertise und regionale Perspektive einzubringen.

Was sind Trainingsdaten und warum sind sie so wichtig?

Trainingsdaten sind der Treibstoff für jedes KI-Modell. Sie sind die Sammlung von Texten, Bildern, Code, Gesprächen und anderen Informationen, die einer KI beigebracht werden, um Muster zu erkennen und „intelligente“ Antworten zu generieren.

Die Grundlage für KI-Intelligenz

Ohne hochwertige und umfangreiche Trainingsdaten wäre ein Modell wie DeepSeek nicht denkbar. Die KI analysiert diese Daten, erlernt sprachliche Strukturen, Faktenwissen und sogar kulturelle Nuancen. Je vielfältiger und repräsentativer die Daten sind, desto breiter und zuverlässiger ist das Wissen des Modells.

"Die Qualität einer KI ist direkt abhängig von der Qualität und Quantität ihrer Trainingsdaten. Ein Modell kann nur so gut sein wie die Informationen, mit denen es gefüttert wurde." – Dr. Lena Schmidt, KI-Ethikerin an der ETH Zürich.

Arten von Trainingsdaten für Sprachmodelle

Sprachmodelle wie DeepSeek werden primär mit textbasierten Daten trainiert. Diese lassen sich in verschiedene Kategorien einteilen:

Öffentlich zugängliche Webinhalte: Das ist der größte Pool und umfasst Websites, Blogs, Nachrichtenportale und Foren.
Bücher und literarische Werke: Diese liefern tiefgehende narrative Strukturen und einen reichen Wortschatz.
Wissenschaftliche Publikationen und Patente: Sie sorgen für fachliche Genauigkeit und technisches Know-how.
Code-Repositories (z.B. von GitHub): Ermöglichen das Verständnis von Programmiersprachen und Logik.
Strukturierte Wissensdatenbanken: Wie Wikipedia, die ein breites, faktenbasiertes Grundwissen bereitstellen.

Die Herausforderung: Qualität vs. Quantität

Während die Menge an Daten enorm ist, stellt die Qualität die größte Herausforderung dar. Veraltete Informationen, Vorurteile (Bias), Fehlinformationen oder einseitige Perspektiven können in das Modell einfließen. Daher ist es für Organisationen in der Schweiz entscheidend, mit verlässlichen und aktuellen Inhalten in diesen Datenpool zu gelangen.

Woher stammen DeepSeek’s Trainingsdaten?

Die genaue Zusammensetzung der Trainingsdaten von DeepSeek ist proprietäres Wissen des Unternehmens. Basierend auf öffentlichen Informationen und Branchenstandards lässt sich jedoch eine fundierte Einschätzung treffen.

Der "Common Crawl" als Fundament

Ein zentraler Datenlieferant für viele KI-Modelle ist der Common Crawl. Dabei handelt es sich um ein non-profit Projekt, das das gesamte öffentlich zugängliche Web erfasst und den Datensatz der Forschung und Entwicklung zur Verfügung stellt.

Umfang: Der Common-Crawl-Datensatz umfasst mehrere Petabyte an Rohdaten.
Inhalt: Er enthält den HTML-Code von Milliarden von Webseiten.
Filterung: Aus diesem Rohmaterial werden irrelevante, duplizierte oder qualitativ minderwertige Inhalte herausgefiltert.

Spezialisierte und hochwertige Datenquellen

Neben dem breiten Web-Crawl nutzen Entwickler gezielte, qualitativ hochwertige Quellen, um das Modell zu verfeinern:

Wikipedia in verschiedenen Sprachen für strukturiertes Faktenwissen.
Open-Source-Büchersammlungen wie Project Gutenberg.
Akademische Korpora mit wissenschaftlichen Papern.
Öffentliche Code-Repositories für das Training auf Programmierung.

Die Rolle von menschlichen Feedback-Daten (RLHF)

Nach dem initialen Training mit großen Textmengen folgt eine entscheidende Phase: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Dabei bewerten menschliche Testpersonen verschiedene Antworten der KI. Dieses Feedback hilft dem Modell, hilfreichere, ehrlichere und harmlosere Antworten zu generieren. Deine Präsenz in den Basisdaten beeinflusst somit auch, wie die KI über dich und dein Themenfeld „denkt“.

Warum ist deine Präsenz in Trainingsdaten entscheidend?

Deine Sichtbarkeit in den Trainingsdaten von DeepSeek und anderen KI-Modellen ist kein passiver Zufall, sondern kann aktiv gestaltet werden. Sie hat direkte Auswirkungen auf deine digitale Autorität.

Einfluss auf KI-generierte Antworten

Wenn ein Nutzer DeepSeek nach einem Thema fragt, greift die KI auf ihr trainiertes Wissen zurück. Sind deine Inhalte, deine Unternehmensdaten oder deine Expertise gut in den Trainingsdaten vertreten, wird die KI mit höherer Wahrscheinlichkeit darauf zurückgreifen.

Konkrete Auswirkungen:

Dein Unternehmen wird als Referenz in Branchenantworten genannt.
Deine Produkte oder Dienstleistungen werden korrekt beschrieben.
Deine fachliche Meinung wird in Zusammenfassungen berücksichtigt.

Langfristige digitale Reputation

KI-Modelle werden zur primären Such- und Informationsschnittstelle für Millionen von Menschen. Was die KI über dich „weiß“, definiert deine digitale Reputation der Zukunft. Eine nicht vorhandene oder verzerrte Darstellung kann schwer zu korrigieren sein.

Wettbewerbsvorteil in der Schweiz und global

Für Schweizer Unternehmen, insbesondere in Nischen oder hochspezialisierten Bereichen wie Fintech, Pharmazie oder Präzisionsmechanik, ist dies eine strategische Chance. Durch die gezielte Platzierung von qualitativ hochwertigen Inhalten kann die Schweizer Expertise in globalen KI-Modellen verankert werden.

Eine Studie des „AI & Society Lab“ aus Lausanne zeigte 2024, dass nur etwa 0,8% der in großen KI-Trainingskorpora identifizierbaren geografischen Bezüge auf die Schweiz entfielen, obwohl ihr Beitrag zum globalen Wissen in vielen Bereichen überproportional hoch ist.

Schritt-für-Schritt-Anleitung: So wirst du Teil von DeepSeek’s Training Data

Es gibt keinen direkten „Upload-Button“ für DeepSeek’s Trainingsdaten. Der Weg führt über die Optimierung deiner öffentlichen Webpräsenz, da die Crawler der KI-Entwickler auf diese zugreifen.

Schritt 1: Erstelle hochwertigen, textbasierten Content

Der erste und wichtigste Schritt ist die Erstellung von exzellenten Inhalten auf deiner Website oder in öffentlich zugänglichen Kanälen.

Was zeichnet KI-taugliche Inhalte aus?

Faktengenauigkeit: Überprüfe alle Angaben und Statistiken.
Tiefe und Detailreichtum: Behandele Themen umfassend, nicht nur oberflächlich.
Klare Struktur: Verwende Überschriften (H1, H2, H3), Absätze und Listen.
Einzigartigkeit: Vermeide duplizierten oder dünnen Content von anderen Seiten.

Schritt 2: Optimiere deine Website für Crawler

Stelle sicher, dass Webcrawler wie die von Common Crawl deine Inhalte problemlos finden und indexieren können.

Checkliste für die Crawlability:

robots.txt: Diese Datei sollte Crawler nicht blockieren (außer für sensible Bereiche).
Sitemap: Erstelle und hinterlege eine XML-Sitemap bei Google Search Console und anderen Tools.
Klare URL-Struktur: Verwende lesbare, beschreibende URLs.
Technische Gesundheit: Achte auf schnelle Ladezeiten und mobile Optimierung.
Interne Verlinkung: Verlinke thematisch verwandte Artikel auf deiner eigenen Seite, um die Context Tiefe zu erhöhen.

Schritt 3: Nutze strukturierte Daten (Schema.org)

Strukturierte Daten helfen KI-Crawlern, den Inhalt und Kontext deiner Seiten besser zu verstehen. Sie markieren explizit, um was für eine Information es sich handelt.

Wichtige Schema-Types für Unternehmen und Experten:

Organization / LocalBusiness (für Unternehmen)
Person (für Experten und Autoren)
Article / BlogPosting (für Inhalte)
FAQPage / HowTo (für konkrete Problemstellungen)

Diese strukturierten Daten erhöhen die Chance, dass deine Inhalte korrekt kategorisiert und in Wissensgraphen aufgenommen werden. Für eine detaillierte Anleitung zur technischen Optimierung empfehlen wir unseren Artikel Technische SEO für Schweizer Unternehmen: Der ultimative Guide.

Schritt 4: Publiziere in offenen und indexierten Quellen

Erweitere deine Präsenz über deine eigene Website hinaus.

Effektive Kanäle:

Wikipedia: Ein Eintrag auf Wikipedia (wenn relevanzwürdig) ist eine der autoritativsten Quellen für KI-Modelle.
Branchenverzeichnisse und Datenbanken: Einträge in offiziellen Schweizer Verzeichnissen wie ZEFIX oder Branchenportalen.
Open-Access-Publikationen: Veröffentliche Forschungsergebnisse oder Whitepapers auf Plattformen wie arXiv oder in institutionellen Repositorien.
Qualitativ hochwertige Gastbeiträge: Publiziere Fachartikel auf angesehenen Blogs oder Nachrichtenportalen in der Schweiz.

Schritt 5: Pflege eine konsistente Online-Identität

Konsistenz ist key. Stelle sicher, dass deine Kerninformationen (Firmenname, Standort, Kerngeschäft) über alle Plattformen hinweg identisch sind. Dies hilft der KI, verschiedene Quellen zu dir korrekt zu verknüpfen.

Besondere Strategien für die Schweiz und Schweizer Unternehmen

Die Schweizer Marke steht für Präzision, Qualität und Verlässlichkeit. Diese Werte sollten sich auch in deinen KI-optimierten Inhalten widerspiegeln.

Hebe deine lokale Expertise hervor

KI-Modelle müssen lernen, dass die Schweiz mehr ist als Schokolade und Banken. Positioniere dich als Experte für lokale Besonderheiten.

Themen, die Schweizer Kontext benötigen:

Schweizer Arbeitsrecht und Vertragsgestaltung.
Steuerrecht und Finanzplanung in der Schweiz.
Markteintritt für internationale Unternehmen in die Schweiz.
Schweizer Qualitätsstandards in Handwerk und Industrie.
Ökologie und Nachhaltigkeit in den Alpenregionen.

Nutze die mehrsprachige Landschaft

Die viersprachige Schweiz ist ein einzigartiger Vorteil. Erstelle Inhalte auf Deutsch, Französisch, Italienisch und Englisch. Dies erhöht deine Reichweite in verschiedenen Crawl-Datensätzen und für unterschiedliche Sprachmodelle.

Empfohlene Sprachverteilung für maximale Reichweite:

Sprache	Primärer Fokus	Sekundärer Fokus
Deutsch	DACH-Raum, gesamte Deutschschweiz	Globale Tech-Community
Französisch	Romandie, Frankreich, Belgien	Internationale Organisationen (Genf)
Englisch	Globale Märkte, internationale KI-Crawler	Wissenschaftliche Community
Italienisch	Tessin, Norditalien	Nischenmärkte

Positioniere dich in Schweizer Wissensnetzwerken

Vernetze dich mit anderen Schweizer Institutionen. Verlinke auf und werde verlinkt von:

Schweizer Hochschulen (ETH, EPFL, Universitäten).
Offiziellen Stellen (be.ch, admin.ch).
Angesehenen Schweizer Medien (NZZ, SRF).
Branchenverbänden und Wirtschaftskammern.

Diese Links signalisieren Crawlern Autorität und regionale Relevanz. Mehr zur Bedeutung solcher autoritativen Links erfährst du in unserem Beitrag Linkbuilding für Schweizer KMU: Aufbau digitaler Autorität.

Praxisbeispiele: So haben es andere gemacht

Anhand konkreter Fälle wird deutlich, wie eine strategische Präsenz in Trainingsdaten funktioniert.

Beispiel 1: Ein Schweizer Fintech-Startup

Ausgangslage: Ein junges Zürcher Fintech-Unternehmen war in KI-Antworten zu „Blockchain-Lösungen“ nicht präsent. Maßnahmen:

Erstellung eines umfangreichen, technischen Blogs zu Schweizer Finanzregulierung (FINMA) und Blockchain.
Eintrag des Unternehmens in das Schweizer Handelsregister (ZEFIX) und Verlinkung von dort.
Publikation eines Open-Source-Code-Pakets auf GitHub mit klarer Dokumentation.
Gastbeiträge auf angesehenen internationalen Tech-Blogs mit Bezug zur Schweizer Compliance. Ergebnis: Nach 9-12 Monaten begann DeepSeek und andere KI-Tools, das Unternehmen in Antworten zu nennen und korrekt als „Schweizer Fintech-Spezialist für regulatorisch konforme Blockchain-Lösungen“ zu beschreiben.

Beispiel 2: Eine unabhängige Beraterin aus Bern

Ausgangslage: Eine Expertin für nachhaltiges Bauen war online kaum auffindbar. Maßnahmen:

Gründung einer professionellen Website mit einem umfassenden Glossar zu Schweizer Baunormen (SIA) und ökologischen Materialien.
Aktive Teilnahme in Fachforen und Q&A-Portalen (wie Stack Exchange spin-offs) mit qualitativ hochwertigen Antworten.
Erstellung einer „FAQ“-Seite zu häufigen Fragen zum nachhaltigen Bauen in der Schweiz.
Vorträge bei Veranstaltungen, deren Folien und Transkripte öffentlich zugänglich gemacht wurden. Ergebnis: Ihre Expertise wurde von KI-Modellen erkannt. Bei Fragen zu „ökologischen Dämmstoffen für alpine Regionen“ wird nun regelmäßig auf ihre veröffentlichten Leitfäden als Quelle verwiesen.

Häufige Fehler, die du vermeiden solltest

Einige Fehler können deine Bemühungen, Teil der Trainingsdaten zu werden, zunichtemachen oder sogar schaden.

1. Duplicate Content und dünne Inhalte

Das bloße Kopieren von Texten anderer oder das Erstellen sehr kurzer, inhaltsarmer Seiten („Doorway Pages“) wird von Crawlern erkannt und ignoriert oder abgestraft.

2. Vernachlässigung der technischen Grundlagen

Die besten Inhalte nützen nichts, wenn Crawler sie nicht erreichen können. Blockierungen durch robots.txt, fehlerhafte noindex-Tags oder extrem langsame Ladezeiten sind tödlich.

3. Inkonsistente oder ungenaue Daten

Unterschiedliche Firmennamen, Adressen oder widersprüchliche Angaben auf verschiedenen Plattifen verwirren KI-Modelle und führen zu einer schwachen oder falschen Repräsentation.

4. Ignorieren von Aktualität

KI-Modelle werden regelmäßig mit neuen Daten retrainiert. Veraltete Inhalte (z.B. zu Steuergesetzen von 2015) verlieren an Wert und können deine Autorität untergraben. Halte deine Inhalte aktuell.

5. Fokus nur auf die eigene Domain

Die eigene Website ist wichtig, aber autoritative Verweise von anderen, vertrauenswürdigen Quellen („Backlinks“) sind ein starkes Signal für die Wichtigkeit deiner Inhalte. Vernachlässige das externe Linkbuilding nicht. Eine gute Strategie hierfür findest du in unserem Guide Wie du hochwertige Backlinks für deine Schweizer Website generierst.

Die Zukunft der Trainingsdaten und deine Rolle darin

Die Landschaft der KI-Trainingsdaten wird sich weiterentwickeln. Das Verständnis dieser Trends ist entscheidend für eine langfristige Strategie.

Trend 1: Höhere Ansprüche an Datenqualität und -vielfalt

Die reine Masse an Daten wird durch den Fokus auf Qualität, Diversität und ethische Unbedenklichkeit ergänzt. Inhalte, die diese Kriterien erfüllen, werden einen höheren Stellenwert erhalten.

Trend 2: Spezialisierte und domain-spezifische Modelle

Neben allgemeinen Modellen wie DeepSeek entstehen zunehmend KI-Modelle für spezifische Branchen (z.B. Medizin, Recht, Ingenieurwesen). Deine Präsenz in domänenspezifischen Datenquellen wird noch wichtiger.

Trend 3: Transparenz und Datenherkunft (Provenance)

Es wird zunehmend Wert darauf gelegt, nachvollziehen zu können, woher Trainingsdaten stammen. Eine klare, authentische und autoritative Quelle zu sein, wird zum Wettbewerbsvorteil.

Trend 4: Direktere Interaktionsmöglichkeiten

Möglicherweise werden sich in Zukunft direktere Wege eröffnen, um Daten für das Training von KI-Modellen bereitzustellen – etwa über offizielle APIs oder Datenmarktplätze. Die Grundprinzipien der hohen Qualität und Relevanz bleiben jedoch bestehen.

Fazit: Sei proaktiv, nicht reaktiv

Deine Repräsentation in den Trainingsdaten von DeepSeek und anderen KI-Modellen ist die Grundlage für deine Sichtbarkeit im Zeitalter der generativen Suche. Es ist kein Zufall, sondern das Ergebnis einer strategischen, inhaltsgetriebenen und technisch sauberen Online-Präsenz.

Für Akteure in der Schweiz liegt eine besondere Chance darin, die spezifische Expertise, Qualität und lokalen Besonderheiten in den globalen Datenstrom einzuspeisen. Beginne heute damit, hochwertige, faktenbasierte und gut strukturierte Inhalte zu erstellen, die nicht nur für menschliche Leser, sondern auch für die Crawler der Zukunft wertvoll sind. Investiere in deine digitale Wissensbasis – sie wird die Grundlage dafür sein, wie die Künstliche Intelligenz von morgen über dich spricht.

FAQ – Häufig gestellte Fragen

Kann ich meine Daten direkt an DeepSeek senden, um ins Training aufgenommen zu werden?

Nein, derzeit gibt es keinen offiziellen oder direkten Weg, Daten spezifisch für das Training von DeepSeek einzureichen. Der Prozess erfolgt indirekt über die Indexierung und das Crawlen öffentlich zugänglicher Webinhalte durch Projekte wie Common Crawl.

Wie lange dauert es, bis meine neuen Inhalte in KI-Modellen sichtbar werden?

Dies ist ein langfristiger Prozess. Vom Veröffentlichen eines Inhalts bis zu seiner möglichen Aufnahme in einen neuen Trainingszyklus und der anschließenden Integration in ein aktualisiertes KI-Modell können 12 bis 24 Monate oder mehr vergehen. Konsistenz ist hier entscheidend.

Werden auch Social-Media-Posts wie Tweets oder LinkedIn-Updates gecrawlt?

Grundsätzlich ja, sofern die Profile und Inhalte öffentlich zugänglich sind. Allerdings gelten Social-Media-Inhalte oft als weniger strukturiert und dauerhaft als gut gepflegte Website-Inhalte oder wissenschaftliche Publikationen. Ihre langfristige Wirkung auf das Trainingsdata ist daher möglicherweise geringer.

Kann ich verhindern, dass meine Website-Inhalte für KI-Training verwendet werden?

Ja, theoretisch. Du kannst in der robots.txt-Datei deiner Website bestimmte Crawler (wie den von Common Crawl) ausschließen. Dies würde jedoch auch bedeuten, dass deine Inhalte für viele andere legitime Zwecke (wie Suchmaschinen) nicht indexiert werden. Es ist ein Abwägungsprozess zwischen Sichtbarkeit und Kontrolle.

Sind bezahlte oder hinter Paywalls geschützte Inhalte in den Trainingsdaten?

In der Regel nein. Die meisten großen Crawl-Projekte respektieren Paywalls und noindex-Anweisungen. Sie trainieren ihre Modelle primär mit frei zugänglichen Informationen. Hochwertige Open-Access-Inhalte haben daher eine viel höhere Chance, einfließen zu können.