Wie verändert Gemini Deep Research die Zukunft der Suchmaschine von Google?

Google hat das Projekt Gemini Deep Research ins Leben gerufen, um intelligentere und genauere Suchtechnologien zu entwickeln und dabei fortschrittliche künstliche Intelligenz zu nutzen. Dieses Projekt zielt nicht nur darauf ab, die Suchergebnisse zu verbessern, sondern auch die Art und Weise, wie wir mit Informationen interagieren, neu zu gestalten. Doch mit diesen Entwicklungen stellt sich eine wichtige Frage: Wird das Sucherlebnis so bleiben, wie wir es kennen, oder wird das Projekt eine radikale Transformation der berühmten Suchmaschine bewirken? In diesem Artikel betrachten wir die Auswirkungen von Gemini Deep Research auf Google und die Zukunft der Nutzererfahrung.

Zusammenfassung

• Gemini Deep Research bietet leistungsstarke KI-gestützte Rechercheunterstützung und verändert die Art und Weise, wie wir Informationen online finden.
• Deep Research steht Gemini Advanced-Benutzern über die Web-App zur Verfügung.
• Der Plan von Google scheint darin zu bestehen, Deep Research für Informations- und Geschäftsabfragen zu nutzen, während die einfache Google-Suche auf Navigations- und Transaktionsabfragen ausgerichtet ist.

Googles lange Herrschaft als bevorzugte Suchmaschine wurde von KI-Konkurrenten wie ChatGPT in Mitleidenschaft gezogen. Jetzt schlägt Google mit Gemini Deep Research zurück – einem fortschrittlichen, kostenpflichtigen KI-Tool, das die Art und Weise, wie wir Informationen finden, lernen und online einkaufen, möglicherweise neu gestalten wird.

Was ist Gemini Deep Research und wie nutzt man es?

Wenn Sie Gemini Advanced-Abonnent sind, haben Sie jetzt Zugriff auf das möglicherweise leistungsstärkste Recherchetool, das der Öffentlichkeit zur Verfügung steht: Gemini Deep Research – ein KI-gestützter Forschungsassistent, der für die Durchführung umfassender, tiefgreifender Online-Recherchen entwickelt wurde. Wenn Sie stundenlang durch unzählige Websites gescrollt haben, um ein Thema zu verstehen, verspricht Deep Research, dies für Sie zu erledigen oder Ihnen zumindest bei der Beschaffungsarbeit zu helfen.

Zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels ist Deep Research derzeit für Benutzer von kostenpflichtigen Tarifen über die Webversion von Gemini verfügbar – in den mobilen App-Versionen ist es derzeit nicht verfügbar. Sie können über die Modellauswahl in Gemini Advanced darauf zugreifen, indem Sie „Gemini 1.5 Pro mit Deep Research“ auswählen.

Sobald Sie die Vorlage ausgewählt haben, können Sie sich zu jedem Thema erkundigen, zu dem Sie recherchieren möchten. Gemini wird dann Ihre Anfrage bearbeiten und einen Suchplan erstellen. Sie können diesen Forschungsplan ändern, wenn Ihnen die Art und Weise, wie das Modell das Thema angehen möchte, nicht gefällt. Sie können einfach mit ihm chatten, um Schritte zu Ihrem Suchplan hinzuzufügen oder daraus zu entfernen, und das Modell passt sich entsprechend an. Sobald Sie mit dem Suchplan zufrieden sind, geben Sie das grüne Signal und Gemini beginnt mit dem Suchvorgang.

Es ist erwähnenswert, dass die Tiefensuche langsam ist. Es dauert etwa 3 bis 5 Minuten, bis eine vollständige Antwort generiert ist. Zuerst durchsucht das Modell das Internet nach allen möglichen Quellen, liest dann die Quellen, entwickelt ein Verständnis dafür und fasst schließlich einen ausführlichen Bericht zusammen.

ملاحظة
In meinen Tests scheint Gemini Deep Research nach einer anderen Gruppe von Websites zu suchen als in einer Google-Suche nach derselben Suchanfrage. Auch meiner Meinung nach scheint der Suchindex von Deep Research besser und umfassender zu sein!

Es ist noch nicht perfekt!

Gemini Deep Research kann in die folgenden fünf Schritte unterteilt werden:

1. Benutzerabfragen verstehen
2. Fassen Sie einen Plan zusammen
3. Sammeln Sie Ressourcen (Webseiten)
4. Ressourcenverarbeitung
5. Fassen Sie einen Bericht zusammen

Zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels erledigt Deep Research die Schritte 1-3 bemerkenswert gut. Der Abschlussbericht erscheint jedoch unvollständig. Wenn Sie mich fragen, liegt das daran, dass Deep Research derzeit Gemini 1.5 Pro ausführt, was im Vergleich zu Claude 3.5 Sonnet oder GPT-4o ein weniger effizientes Modell ist.

Allerdings ist die Gemini 2.0 Experimental Advanced Es befindet sich derzeit in der Beta-Phase (verfügbar für Gemini Advanced-Benutzer) und in meinen Tests habe ich festgestellt, dass es ausgezeichnet ist – umfassender und genauer als GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet. Das bedeutet, dass wir in den kommenden Monaten, wenn Gemini 2.0 Advanced für Deep Research veröffentlicht und einsatzbereit ist, wirklich erstaunliche Ergebnisse mit dem Forschungsassistenten erwarten können!

Wo Gemini Deep Research in unsere Forschungsgewohnheiten passt

Nach Zur Suchmaschinenoptimierung (SEO), Alle Websuchen können in vier Kategorien unterteilt werden: Navigation, Transaktion, Information und Werbung. Das bedeutet Folgendes:

• Durchsuchen-Suchen helfen Benutzern, bestimmte Websites oder Webseiten zu erreichen, von denen sie bereits wissen, dass sie existieren. Gängige Beispiele sind die Eingabe von „Bei Facebook anmelden“, „Nike-Website“ oder „Amazon-Homepage“ in die Suchleiste.
• Transaktionssuchen spiegeln eine klare Kaufabsicht wider, wenn Benutzer bereit sind, eine bestimmte Aktion auszuführen. Diese Suchanfragen enthalten typischerweise Begriffe wie „iPhone 15 kaufen“, „ein Hotel in Paris buchen“ oder „eine Pizzalieferung bestellen“.
• Informationssuchen ermöglichen es Benutzern, etwas Neues zu lernen oder Antworten auf ihre Fragen zu finden. Benutzer suchen möglicherweise nach Dingen wie „wie man Brot backt“, „Hauptstadt von Frankreich“ oder „Grippesymptome“.
• Geschäftssuchen unterstützen Benutzer bei der Recherche nach Produkten oder Dienstleistungen, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen – sie ähneln eher einer Kombination aus Informationssuchen mit einer Transaktionsabsicht. Menschen suchen oft nach Begriffen wie „beste Smartphones des Jahres 2025“, „Laptop-Bewertungen“ oder „Versicherungen vergleichen“.

Heutzutage dominiert Google immer noch die meisten Navigations- und Transaktionssuchanfragen. Für Informations- oder Geschäftsanfragen scheinen sich die Menschen jedoch an Chatbots oder KI-gestützte Plattformen wie TikTok oder Reddit zu wenden. Tatsächlich ist der Marktanteil von Google bei der Suche auf ... gesunken. Weniger als 90% Im letzten Quartal 2024.

Es gibt eine Reihe von Ursachen dafür, aber der Kern des Problems besteht darin, dass die Google-Suchergebnisse für Geschäfts- und Informationsanfragen einfach nicht mehr so ​​gut sind. Sie erhalten entweder eine wenig hilfreiche KI-Übersicht oder Sie erhalten Links zu KI-generierten Blogbeiträgen. Das bedeutet, dass Sie sich mehr Mühe geben müssen, nützliche Ressourcen zu finden, die Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Fragen helfen.

Hier kommt Deep Research ins Spiel! Es kann das Internet für Sie durchsuchen und mehrere Websites und Blogbeiträge durchsuchen. Innerhalb weniger Sekunden wird eine Liste mit Quellen erstellt, die ehrlich gesagt besser sind als das, was Sie bei einer einfachen Google-Suche erhalten.

Sie können diese Quellen jetzt selbst durchsuchen oder noch ein paar Minuten warten und Gemini einen zusammenfassenden Bericht mit allen Ergebnissen erstellen lassen.

Dadurch ist die Google-Suche jetzt eine Plattform für Navigations- und Transaktionssuchanfragen – und darin ist sie immer noch hervorragend – und für Geschäfts- und Informationsanfragen können Sie Gemini Deep Research verwenden.

Der Zauber dieses Ansatzes besteht darin, dass Google nicht versucht, alle Arten von Suchvorgängen in einer Benutzeroberfläche zu erzwingen. Durch die Trennung von Anwendungsfällen für die Tiefensuche in Gemini Advanced haben sie ein fokussierteres Erlebnis sowohl für gelegentliche als auch für intensive Suchanforderungen geschaffen.

Es war schließlich keine Verwirrung oder ChatGPT!

Als ChatGPT Ende 2022 auf den Markt kam, gefolgt von der KI-Suchmaschine Perplexity, dachten viele (einschließlich mir selbst), dass diese Tools irgendwann die Google-Suche ersetzen würden. Der Reiz lag auf der Hand: Anstatt mehrere Blogbeiträge und Artikel durchzugehen, könnten Sie ein Gespräch mit einer KI führen, die Informationen sammelt und Ihnen diese erklärt. Auch der allmähliche Rückgang der Qualität der Google-Suchergebnisse hat ihnen nicht geholfen.

Schließlich wurde der Suchriese darauf aufmerksam und reagierte mit AI Overviews – einem KI-gestützten Sucherlebnis, das uns wenig hilfreiche und manchmal schädliche Antworten auf unsere Suchanfragen lieferte und Weblinks darunter vergrub. Unnötig zu erwähnen, dass es nicht der große Erfolg war, auf den Google gehofft hatte, und möglicherweise mehr Nutzer auf andere Plattformen gedrängt hat. Mit Gemini Deep Research scheint Google jedoch die Antwort auf seine Probleme gefunden zu haben und ist bereit, eine bessere Lösung als jedes andere Suchprodukt auf dem Markt zu sein.

Während die Suchfunktionen von ChatGPT dabei helfen, mit den Entwicklungen Schritt zu halten, konzentrieren sie sich eher auf die Unterstützung von Chat-Antworten als auf die Durchführung einer umfassenden Suche. Obwohl Perplexity ein leistungsstarkes KI-gestütztes Sucherlebnis bietet, zeichnet sich Gemini Deep Research durch seine Fähigkeit aus, mehrstufige Suchpläne zu erstellen und auszuführen, die auch bearbeitet werden können. Diese Fähigkeit führt bereits zu umfassenderen Ergebnissen und wird erst dann leistungsfähiger, wenn Gemini 2.0 Advanced eingeführt und vollständig integriert ist.

In der Zukunft der Suche geht es vielleicht nicht darum, Google zu ersetzen, sondern darum, die Art und Weise, wie wir es nutzen, weiterzuentwickeln. Schnelle Navigation und Transaktionssuche können Google vorbehalten bleiben – was es immer noch hervorragend kann. Während Informations- und Geschäftsanfragen, die eine gründliche Recherche erfordern, an bestimmte KI-Recherchetools delegiert werden können, ist Gemini Deep Research derzeit das vielversprechendste Tool auf dem Markt.

Gemini Deep Research könnte der Beginn einer neuen Ära in der Welt der elektronischen Forschung sein. Bei diesem Projekt handelt es sich nicht nur um eine Suchmaschinenoptimierung, sondern um einen qualitativen Sprung in der Informationsbeschaffung. Angesichts der Herausforderungen und Chancen, die diese Technologie mit sich bringt, bleibt die Frage offen: Werden diese Entwicklungen den Erwartungen der Benutzer entsprechen oder werden sie die Art und Weise, wie wir mit Informationen interagieren, revolutionieren? Die Zukunft hält viele Antworten bereit.