Der Begriff „Google KI“ steht nicht nur für eine einzelne Technologie, sondern für eine umfassende Strategie zur Integration künstlicher Intelligenz in nahezu alle Produkte und Dienste von Google. Ziel ist es, die Interaktion mit digitalen Informationen grundlegend zu verändern, weg von der klassischen Suche hin zu einem intelligenten Assistenzsystem, das Nutzeranfragen aktiv versteht, interpretiert und beantwortet.
Im Zentrum dieser Entwicklung steht das Gemini‑Modell, ein von Grund auf multimodal entwickeltes Sprachmodell, das Google als technologische Grundlage seiner KI‑Initiative nutzt. Ob in der Websuche, in Gmail, in Google Docs oder auf Android‑Geräten, überall kommt „Google KI“ inzwischen zum Einsatz.
Entscheidend ist dabei die Trennung zwischen:
- Google KI als strategische Ausrichtung, also die Gesamtheit aller Maßnahmen, um KI-Technologie tief in Produkte und Nutzererlebnisse zu integrieren.
- Gemini als technisches Kernmodell, das diese Strategie konkret umsetzt.
- AI Overviews und AI Mode als neue Suchfunktionen, die zeigen, wie stark sich Googles Rolle verändert: Vom Suchanbieter zum Antwortgeber.
Mit dem Rollout des AI Mode in Deutschland im Oktober 2025 zeigt sich besonders deutlich, wie ambitioniert Google seine KI‑Pläne verfolgt. Die neue Form der Suchinteraktion ersetzt für viele Nutzer bereits klassische Ergebnislisten und stellt auch für Unternehmen, Publisher und SEOs neue Anforderungen.
„Google KI“ ist somit keine Zukunftsvision mehr, sondern Realität. Wer weiterhin Sichtbarkeit erzielen will, muss verstehen, wie Google Inhalte künftig verarbeitet, bewertet und ausspielt. Die klassische Optimierung für zehn blaue Links reicht nicht mehr aus, es geht jetzt darum, als Marke sichtbar in KI‑Antworten zu werden.
Was kann Gemini?
Gemini ist eine Familie multimodaler KI-Modelle, die von Google DeepMind entwickelt wurde. Es wurde Ende 2023 erstmals vorgestellt und seitdem kontinuierlich erweitert. Die aktuelle Version ist Gemini 2.5, weitere Releases sind bereits angekündigt.
Gemini wurde von Anfang an so entwickelt, dass es verschiedene Datentypen gleichzeitig verarbeiten kann. Es kann also etwa ein Bild analysieren, Text dazu generieren und darauf basierend eine Programmieraufgabe lösen – ohne zwischen spezialisierten Modulen wechseln zu müssen. Diese Multimodalität ist ein zentraler Unterschied zu vielen anderen LLMs, die zunächst rein textbasiert trainiert wurden.
Google bietet unterschiedliche Modelle für verschiedene Aufgaben:
- Gemini Ultra: Für hochkomplexe Aufgaben, etwa in der Forschung oder bei Spezialanwendungen.
- Gemini Pro: Universelles Modell für Webanwendungen und die Gemini-App.
- Gemini Nano: Ressourcenschonende Version für Smartphones (etwa im Google Pixel).
Gemini ist das Ergebnis einer Zusammenführung zweier KI-Initiativen: Google Brain und DeepMind. Diese Bündelung der Ressourcen hat zu einer schnelleren Entwicklung und höheren Qualität geführt. Spezielle Varianten wie Med-Gemini zeigen bereits, wie leistungsfähig das Modell in vertikalen Anwendungsbereichen ist – beispielsweise bei medizinischen Diagnosen oder der Interpretation komplexer Dokumente.
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Mit der Beta von SISTRIX für AI/Chatbots lässt sich erstmals systematisch messen, wie sichtbar Marken in großen KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini und Deepseek sind. Wir erfassen, ob und wie oft eine Marke genannt wird, welche Wettbewerber erscheinen, welche Themen dominieren und ob Quellen angegeben werden. Ergänzend erkennen wir relevante Entitäten wie Orte, Produkte oder Personen und können so den Kontext der Erwähnung präzise einordnen.
Die Analyse funktioniert ähnlich wie bei Google- oder Amazon-Suchergebnissen: Sie zeigt, bei welchen Suchanfragen eine Marke präsent ist, welche Inhalte zu einer Nennung führen und wo Potenzial für Optimierungen liegt. So entsteht eine neue Grundlage für Markt- und Wettbewerbsanalysen – zugeschnitten auf die wachsende Bedeutung KI-basierter Suchsysteme.
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Die neue KI-Suche von Google
Die klassische Suche mit einer Liste blauer Links wird von Google zunehmend durch AI Overviews ersetzt. Diese KI-generierten Zusammenfassungen erscheinen über den organischen Treffern und liefern direkt eine kompakte Antwort auf die gestellte Frage. Ergänzt wird das durch den AI Mode, der eine konversationelle Interaktion ermöglicht – ähnlich wie bei Chatbots, z.B. ChatGPT.
Funktionen im Überblick
- AI Overviews: Sofortige Zusammenfassungen aus mehreren Quellen.
- AI Mode: Eine Art Chat mit der Google-Suche.
- Kontextualisierung: Die Suche merkt sich frühere Fragen und berücksichtigt personalisierte Informationen, sofern der Nutzer zustimmt.
Diese neue Sucherfahrung hat weitreichende Folgen: Nutzer müssen weniger selbst recherchieren, Inhalte werden vorstrukturiert präsentiert und der Weg zur Information verkürzt sich drastisch.
“Der AI Mode verändert sowohl die Darstellung als auch die Auswahl der Ergebnisse, stellt die Suchwelt aber nicht vollständig auf den Kopf. Gerade mit Blick darauf, dass der AI Mode zukünftig möglicherweise der Standard für die Websuche wird, ist das ein durchaus positives Signal.” (Johannes Beus)
AI Overviews mit SISTRIX tracken
Seit einigen Monaten zeigt Google die AI Overviews auch in Deutschland flächendeckend an. Inzwischen erscheint dieses neue SERP-Element bereits bei rund 17 % aller Keywords. Um die AI Overviews auswerten und Inhalte entsprechend optimieren zu können, bietet SISTRIX gleich drei verschiedene Funktionen.
- Ein Filter in der Keyword-Tabelle ermöglicht es, gezielt herauszufinden, bei welchen Keywords eine Domain auch als Quelle im AI Overview genannt wird.
- Ein Menüpunkt im SERP-Bereich zeigt alle Keywords an, bei denen eine Domain im AI Overview erscheint, und gibt Informationen zur Position innerhalb der Antwortbox.
- Das SERP Archiv wurde erweitert, um den vollständigen Inhalt eines AIOs anzuzeigen, inklusive verlinkter Quellen und erkannter Entitäten.
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Gemini vs. ChatGPT: Zwei Ansätze im Vergleich
Während OpenAI mit ChatGPT zunächst auf Text fokussierte und Multimodalität nachträglich ergänzt hat, wurde Gemini von Beginn an für Multimodalität konzipiert. Das ermöglicht tiefere Verknüpfungen zwischen unterschiedlichen Datentypen.
- Gemini ist vollständig in Googles Produktwelt integriert – von der Suche über Gmail bis hin zu Google Cloud.
- ChatGPT profitiert dagegen von der Integration in Microsofts Dienste, etwa Bing, Word oder Excel.
Ein Vorteil von Gemini liegt in der Anbindung an die Google-Suche. Das Modell kann aktuelle Informationen aus dem Web einbeziehen und dadurch Halluzinationen reduzieren, zumindest theoretisch. In der Praxis reagieren beide Systeme nur auf einen Prompt und geben dann eine Antwort basierend auf Wahrscheinlichkeiten und nicht auf Fakten. Zudem ist nicht alles, was im Web steht korrekt: je mehr halbwahre KI-Texte im Web die Basis von KI Antworten bilden, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, keine korrekte Antwort zu erhalten.
Für SEO bedeutet das, man muss sich künftig von der Masse KI-generierter Texte positiv abheben und noch mehr Transparenz über verwendete Quellen und Daten liefern, auf die sich nicht nur Menschen, sondern auch KI-Suchmaschinen verlassen können.
Auswirkungen auf die klassische Suche und SEO
Die neue Suchlogik verändert das Nutzerverhalten grundlegend:
- Informationen werden direkt in den Suchergebnissen präsentiert.
- Nutzer klicken seltener auf organische Ergebnisse.
- Die Bedeutung klassischer SEO-Faktoren verschiebt sich vom Klick in Richtung Zitat.
Für Content-Ersteller bedeutet das: Der Wettbewerb um Sichtbarkeit wird härter, da Google mit seinen eigenen KI-Antworten zur direkten Konkurrenz wird. Gleichzeitig entsteht die Notwendigkeit, Inhalte so zu gestalten, dass sie als vertrauenswürdige Quelle in AI Overviews zitiert werden.
Google bewegt sich weg von einer Search Engine hin zu einer Answer Engine – mit direkten Auswirkungen auf Traffic, Monetarisierung und Informationsarchitektur im Web. Vielen Anbietern wird es nicht ausreichen, wenn sie nur noch in den Fußnoten als Quelle genannt werden, aber kaum noch Klicks bekommen.
Gemini in allen Google-Produkten
Das Gemini-Modell ist mittlerweile in fast alle Produkte des Konzerns eingebettet:
- Google-Suche: AI Overviews und AI Mode basieren direkt auf Gemini.
- Gemini-App: Verfügbar für Android und iOS als persönlicher Assistent.
- NotebookLM: Nutzt Gemini, um strukturierte Informationen aus eigenen Dokumenten zu extrahieren und Text automatisiert in Audio-Formate umzuwandeln.
- Google Workspace: Gemini hilft beim Schreiben, Zusammenfassen und Analysieren in Gmail, Docs, Sheets etc.
- Pixel-Smartphones: Gemini Nano läuft lokal und ermöglicht z. B. Zusammenfassungen von Sprachnachrichten direkt auf dem Gerät.
- Google Cloud: Entwickler können über die Gemini-API eigene Anwendungen bauen.
Selbst experimentelle Tools wie „Project Mariner“ – ein Browser-Agent, der selbstständig Websites besucht, Produkte vergleicht oder Buchungen tätigt – werden von Gemini angetrieben.
Gemini ändert die Zukunft der Suche
Gemini ist nicht nur ein Sprachmodell, es ist die zentrale Infrastruktur für Googles zukünftige Produkte. Die KI-Suche, Gmail, Docs, Smartphones und Cloud-Dienste basieren zunehmend auf diesem Modell. Google wandelt sich von einer Suchmaschine zu einem universellen Problemlöser.
Mit dieser Transformation entstehen neue Möglichkeiten für Nutzer, Unternehmen und Entwickler. Gleichzeitig wachsen aber auch die Herausforderungen: Datenschutz, Transparenz, Fairness und die Frage, wem das digitale Wissen im World Wide Web eigentlich gehört.
Für SEO bedeutet das: Umdenken ist gefragt. Wer auch künftig sichtbar bleiben will, muss Inhalte schaffen, die nicht nur lesbar sind, sondern von Maschinen als vertrauenswürdig und nützlich erkannt werden. Die klassische Suche wird an Bedeutung verlieren, da häufig nur schnelle Antworten gesucht werden, für die man keine Webseite anklicken möchte, aber klassisches SEO wirkt auch, um in KI-Antworten auffindbar zu werden.
Zudem werden weiterhin auch Produkte oder Lösungen gesucht, für die KI-Antworten nicht ausreichen. Insofern lohnt es sich, weiterhin in SEO zu investieren und die wachsende Komplexität zu akzeptieren und sich der Herausforderung zu stellen.
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