Glossar · 96 Begriffe
RAG, MCP, Function Calling, Token-Vault, die Begriffe, die wir täglich nutzen, präzise und ohne Buzzword-BS erklärt. Jeder Eintrag mit konkretem Use-Case aus echten adsbird-Projekten.
Eine geschützte Backend-Schnittstelle für administrative Operationen an Produkten, Bestellungen und Kundendaten.
Ein Mechanismus, mit dem ein überlasteter Empfänger dem Sender signalisiert, langsamer zu liefern, damit nichts überläuft.
Eine Deploy-Methode mit zwei identischen Umgebungen: eine ist live, auf der anderen bringst du die neue Version hoch und schaltest den Verkehr erst um, wenn sie sauber läuft.
Ein Schutzmechanismus, der Aufrufe an einen fehlerhaften Dienst vorübergehend blockiert, damit sich dein System nicht mit sinnlosen Retries selbst überlastet.
Ein Vorrat an offenen Datenbankverbindungen, die sich viele Anfragen teilen, statt für jede Anfrage eine neue Verbindung auf- und wieder abzubauen.
Code, der nicht in einem zentralen Rechenzentrum läuft, sondern verteilt nah am Nutzer, etwa als Cloudflare Worker.
Ein Schalter im Code, mit dem du eine Funktion an- oder ausschaltest, ohne neu zu deployen.
Eine Architektur, bei der das Shop-Frontend vom Commerce-Backend getrennt ist und ausschließlich über APIs kommuniziert.
Ein kryptografischer Prüfwert, der mit einem geteilten Geheimnis erzeugt wird und beweist, dass eine Nachricht echt und unverändert ist.
Eine zufällige Zeitkomponente, die auf berechnete Wartezeiten bei Retries addiert wird, damit nicht alle Clients gleichzeitig erneut anfragen.
Eine Datenbank-Funktion, die pro Zeile entscheidet, welcher Nutzer sie sehen oder ändern darf.
Ein Muster, das eine lange Geschäftstransaktion über mehrere Systeme in einzelne lokale Schritte mit jeweils passender Kompensationsaktion zerlegt.
Eine öffentliche, für den Endkunden gedachte API, mit der du ein eigenes Shop-Frontend gegen ein Commerce-Backend baust.
Ein Lastmuster, bei dem nach einem Fehler oder Ablauf einer Sperre viele Clients gleichzeitig dieselbe Ressource anfragen und sie damit erneut überlasten.
Ein Algorithmus zur Ratenbegrenzung, der Anfragen aus einem sich stetig auffüllenden Vorrat an Tokens erlaubt und so kurze Lastspitzen sauber abfedert.
Eine Datenbankoperation, die einen Datensatz in einem atomaren Schritt anlegt, falls er fehlt, und ihn sonst aktualisiert.
Ein Verfahren, bei dem der Absender jeden Webhook mit einem geheimen Schlüssel signiert, damit der Empfänger Echtheit und Unverändertheit prüfen kann.
Eine Domain, deren Mailserver jede beliebige Adresse annimmt, auch wenn dahinter kein echtes Postfach existiert.
Ein zweistufiges Einwilligungsverfahren, bei dem eine E-Mail-Adresse erst nach Bestätigung über einen separaten Link in den Verteiler aufgenommen wird.
Ein internationaler Standard, der Telefonnummern in einer einheitlichen Form mit Ländervorwahl und ohne Trennzeichen darstellt.
Eine kryptografische Signatur, die jeder ausgehenden E-Mail anhängt wird und beweist, dass sie unterwegs nicht verändert wurde.
Eine Richtlinie, die festlegt, was mit Mails passieren soll, die SPF oder DKIM nicht bestehen, plus Reports über Missbrauch.
Das schrittweise Hochfahren einer neuen Sending-Domain, damit Provider Vertrauen aufbauen und Mails nicht als Spam werten.
Die Wahrscheinlichkeit, dass eine versendete Mail tatsächlich im Posteingang landet statt im Spam oder im Nirgendwo.
Ein DNS-Eintrag, der festlegt, welche Server in deinem Namen E-Mails versenden dürfen.
Technische und inhaltliche Grenzen, die ein KI-System davon abhalten, falsche, unsichere oder unerwünschte Dinge zu tun.
Ein zweiter Bewertungsschritt, der die Treffer einer ersten Suche nach echter Relevanz neu sortiert.
Suche nach Bedeutung statt nach exakten Wörtern, auf Basis von Embeddings und Vektorvergleich.
Die feste Grundanweisung, die einem LLM seine Rolle, Regeln und Grenzen vorgibt, bevor der Nutzer etwas eingibt.
LLM-basierter Loop aus Reasoning + Tool-Use, der eigenständig mehrstufige Aufgaben löst, statt nur einzelne Antworten zu generieren.
Numerischer Vektor (typischerweise 768-3 072 Dimensionen), der die semantische Bedeutung eines Textes so kodiert, dass ähnliche Inhalte ähnliche Vektoren bekommen.
Weiterführendes Training eines Basis-LLMs auf einem domänenspezifischen Datensatz, um Stil, Format oder Spezialwissen fest in die Modellgewichte einzubrennen.
Mechanismus, bei dem ein LLM strukturiert entscheidet, eine externe Funktion mit definierten Parametern aufzurufen, statt nur Text zu generieren.
Wenn ein LLM Fakten, Quellen oder API-Funktionen erfindet, die plausibel klingen, aber objektiv falsch sind.
Auf Transformer-Architektur basierendes Modell mit Milliarden bis Billionen Parametern, das Text als Sequenz von Tokens verarbeitet und generiert.
Offenes Protokoll von Anthropic, das standardisiert, wie LLMs Tools und Datenquellen über Prozessgrenzen hinweg anbinden.
Disziplin, einem LLM via Systemprompt, Beispielen und Strukturierung zuverlässig die gewünschte Ausgabe zu entlocken, ohne das Modell selbst anzufassen.
Architektur, bei der ein LLM zur Antwortzeit externe Dokumente abruft und in den Prompt injiziert, statt sich nur auf sein Trainingswissen zu verlassen.
Datenbank, optimiert für ANN-Suche (Approximate Nearest Neighbor) über hochdimensionale Vektoren, also semantische statt exakter Matches.
Vom API-Anbieter gesetztes Limit, wieviele Requests pro Zeitintervall erlaubt sind, bevor er mit HTTP 429 antwortet.
Eigenschaft einer Operation, bei wiederholter Ausführung dasselbe Ergebnis zu liefern, kritisch für Retry-Sicherheit in verteilten Systemen.
Standardisierter Autorisierungs-Flow, der einer App im Namen eines Users Zugriff auf einen Drittdienst gewährt, ohne dass der User sein Passwort herausgibt.
Zwei gegensätzliche Integrationsmuster: Polling fragt regelmäßig nach Neuigkeiten, Webhook lässt sich vom Quellsystem über Änderungen informieren.
Puffer zwischen Producer und Consumer, der Aufgaben entkoppelt, Lastspitzen abfedert und Retries ermöglicht.
Strategie, fehlgeschlagene Requests automatisch und kontrolliert zu wiederholen, typischerweise mit Backoff und Maximalversuchen.
Das Event, das einen Automation-Workflow startet, z. B. ein neuer CRM-Kontakt, eine eingehende E-Mail oder ein Cron-Schedule.
HTTP-POST-Callback, den ein System bei einem Event an eine vom Empfänger registrierte URL schickt, Push statt Pull.
Zuordnung von Conversions zu den Touchpoints (Kanal, Kampagne, Creative), die zum Abschluss beigetragen haben.
Abwanderungsrate bestehender Kunden in einem definierten Zeitraum, ausgedrückt als Customer-Churn (Anzahl Kunden) oder Revenue-Churn (verlorener MRR).
Quantitative Bewertung eines Leads (0-100 oder A/B/C/D), die Verkaufsbereitschaft und Fit abbildet, typischerweise aus Profil-Daten und Verhalten kombiniert.
Attributions-Modell, das den Beitrag aller Touchpoints einer Customer Journey gewichtet abbildet, statt nur den ersten oder letzten zu krönen.
Visuelle Repräsentation aller offenen Deals, geordnet nach Verkaufsphasen, die operative Steuerungseinheit jedes Sales-Teams.
Vertraglich zugesicherte Reaktions- oder Bearbeitungszeit für definierte Aufgabenklassen, z. B. 'Lead-Response in <15 Min' oder 'Support-Antwort in <4 h'.
Zeitraum nach einem Werbe-Touchpoint, innerhalb dessen eine Conversion noch dieser Anzeige zugerechnet wird, typischerweise 1, 7 oder 28 Tage.
Server-seitige Schnittstelle (z. B. Meta CAPI, TikTok Events API), die Conversion-Events direkt von deinem Server an die Ad-Plattform sendet, statt nur Pixel im Browser.
Werbekosten pro generiertem Lead, primäre Effizienz-Metrik in Lead-Gen-Kampagnen.
Anteil der Impressions, der zu einem Klick führte, primäre Creative-/Targeting-Metrik in Display- und Search-Ads.
Von der Ad-Plattform algorithmisch erstellte Zielgruppe, die einer Seed-Audience (Kundenliste, Pixel-Event-Audience) statistisch ähnelt.
Verhältnis von durch Werbung generiertem Umsatz zu Werbeausgaben, der zentrale Effizienz-KPI im Performance-Marketing.
Software, die Bewerbungen über Kanäle einsammelt, Kandidaten durch einen Hiring-Funnel führt und Kommunikation mit Bewerbern zentralisiert, z. B. Personio, Greenhouse, SmartRecruiters.
Suchsyntax mit logischen Operatoren (AND, OR, NOT, Klammern, Wildcards), die präzise Profilsuchen auf LinkedIn, GitHub und ATS-Datenbanken ermöglicht.
Strukturierte Sammlung qualifizierter Kandidaten in unterschiedlichen Reifephasen, analog zur Sales Pipeline, aber für Hires statt Deals.
Rechtliche Anforderungen an Speicherung, Verarbeitung und Löschung von Bewerberdaten, inklusive Löschfristen, Informationspflicht und Auftragsverarbeitung.
Sekundäre Queue, in die Jobs landen, die nach mehreren Retries final fehlschlagen, für manuelle Inspektion und Reprocessing.
Retry-Strategie, bei der die Wartezeit zwischen Versuchen exponentiell steigt, typischerweise mit zufälligem Jitter, um Thundering-Herd-Effekte zu vermeiden.
Vom Client mitgesendeter eindeutiger Identifier (meist UUID), der dem Server erlaubt, doppelte Requests zu erkennen und nur einmal auszuführen.
Architekturmuster, bei dem eine einzige Software-Instanz mehrere Kunden (Tenants) bedient, mit strenger Daten- und Konfigurations-Isolation.
Unidirektionaler HTTP-Stream vom Server zum Client für Realtime-Updates, leichtgewichtiger als WebSockets, ideal für Notifications und LLM-Streaming.
Verschlüsselter Speicher für API-Tokens, OAuth-Credentials und Secrets, mit Zugriffslogging, Rotation und Key-Management-Anbindung.
Die maximale Menge an Text (in Tokens), die ein Sprachmodell pro Anfrage gleichzeitig verarbeiten kann, also Eingabe und Ausgabe zusammen.
Ein Angriff, bei dem in Daten (etwa einer Website oder E-Mail) versteckte Anweisungen ein Sprachmodell dazu bringen, seine eigentliche Aufgabe zu verlassen.
Ein Cache, der Modellantworten nicht über exakt gleiche Anfragen findet, sondern über sinngleiche, gemessen an der Ähnlichkeit von Embeddings.
Eine Technik, die ein Sprachmodell zwingt, streng nach einem vorgegebenen Schema (meist JSON) zu antworten, statt in freiem Text.
Ein Parameter (meist zwischen 0 und 1 oder 2), der steuert, wie zufällig oder wie deterministisch ein Sprachmodell sein nächstes Token wählt.
Der Schritt, der Text in Tokens (kleine Wort- oder Zeichenbausteine) zerlegt, mit denen ein Sprachmodell tatsächlich rechnet.
Ein Google-Mechanismus, bei dem Tags ihr Verhalten an den Cookie-Consent des Nutzers anpassen und ohne Einwilligung nur anonyme Signale senden.
Google-Feature, das gehashte Kundendaten wie E-Mail an ein Conversion-Event hängt, um Abschlüsse trotz Cookie-Verlust genauer zuzuordnen.
Zwei Reihenfolgen, um Daten aus Quellen in ein Zielsystem zu bringen: bei ETL transformierst du vor dem Laden, bei ELT erst danach im Zielsystem.
Verfahren, das dasselbe Conversion-Event nur einmal zählt, wenn es parallel über Browser-Pixel und Server-API gemeldet wird.
Daten, die du direkt in deinen eigenen Systemen erhebst, statt sie über Dritte einzukaufen oder von fremden Plattformen zu ziehen.
Tracking-Tags laufen nicht im Browser, sondern auf einem eigenen Server, der die Events an Google, Meta und Co. weiterreicht.
Zusatzparameter an einer Ziel-URL, mit denen du Quelle, Medium und Kampagne eines Klicks eindeutig kennzeichnest.
Ein Verfahren, das jede Änderung (Insert, Update, Delete) in einer Datenbank als Event abgreift, statt die ganze Tabelle immer wieder komplett abzufragen.
Ein Abgleichverfahren, das nur die seit dem letzten Lauf geänderten Datensätze überträgt statt jedes Mal den kompletten Bestand.
BIMI ist ein E-Mail-Standard, der dein verifiziertes Markenlogo neben authentifizierten Nachrichten im Posteingang anzeigt.
Ein Bounce ist eine vom Empfangsserver zurückgewiesene E-Mail, wobei ein Hard Bounce ein dauerhaftes und ein Soft Bounce ein vorübergehendes Zustellproblem meldet.
Ein Feedback Loop ist ein Dienst eines Mailbox-Providers, der dir meldet, wenn Empfänger deine Mail als Spam markieren.
Der List-Unsubscribe-Header ist ein technischer E-Mail-Header, über den Mailprogramme eine sichtbare Ein-Klick-Abmeldung anbieten, ohne dass der Empfänger die Mail öffnen muss.
Die Absender-Reputation ist eine Vertrauensbewertung, die Mailbox-Provider deiner sendenden Domain und IP-Adresse zuweisen und die darüber entscheidet, ob deine Mails im Posteingang landen.
Eine Spam Trap ist eine E-Mail-Adresse, die ausschließlich dazu dient, Versender mit schlechter Listen-Hygiene zu enttarnen.
Das Erkennen und Zusammenführen doppelter Datensätze, damit ein Kontakt oder eine Firma nur einmal existiert.
Das automatische Ergänzen dünner Lead-Datensätze um fehlende Felder aus externen Quellen.
Ein formalisiertes Regelwerk, das beschreibt, welche Firmen und Kontakte wirklich zu deinem Angebot passen.
Die aktuelle Phase eines Kontakts auf dem Weg vom anonymen Besucher zum Bestandskunden.
Zwei Reifegrade eines Leads: MQL zeigt Interesse aus Marketing-Sicht, SQL ist vom Vertrieb als verkaufsbereit bestätigt.
Ein Verteilverfahren, das eingehende Leads reihum gleichmäßig auf die verfügbaren Vertriebsmitarbeiter aufteilt.
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