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Neues Google-Logo: Gemini passt sich an


Nach dem neuen Google App Icon kommt ein Update für Gemini. Das Logo der Google-KI erscheint jetzt in der weltbekannten Farbpalette der Marke und lässt eine andere Farbe hinter sich. Außerdem wird der AI Mode ausgeweitet.

Rot, Gelb, Grün und Blau – das sind die Farben, die in dieser Reihenfolge und vor allem als Elemente des bekannten Großbuchstabens G für die Marke Google stehen. User finden sie vor allem auf der Google-Startseite, in zahlreichen Brand Visuals und Assets und nicht zuletzt im App Icon. Dieses wurde jüngst durch eine Version mit Farbverlauf ersetzt. Dabei sollte die Nähe zu aktuell relevanten AI-Optionen wie Gemini und dem AI Mode geschaffen werden, da diese in ihren Logos ebenfalls Farbverläufe aufweisen. Allerdings steht das Gemini-Logo jetzt vor einer großen Änderung. Aus dem violetten Stern mit Farbverlauf soll ein Stern mit Googles ikonischen Farben im Farbverlauf werden. Wir konnten diese Änderung im Test in der App bereits sehen.


Gradient G:

Google bekommt neues Logo

Zwei Google-Logos vor weißem Hintergrund, eines mit Farbverlauf
© Google via Canva

So sieht das neue Google-Logo für Gemini aus: An manchen Touchpoints schon zu sehen

In der Desktop-Version von Gemini taucht das neue Logo bei der Nutzung noch nicht auf, in der Gemini App (für Android) hingegen schon. In unserem Test taucht das neue Logo auf, sobald wir die Voice-Interaktion mit Gemini Live aufrufen. Dann erscheint das für die KI Gemini eingesetzte Sternsymbol in Googles bekannter Logofarbpalette.

Gemini-Logo vor schwarzem Hintergrund, Screenshot
So sieht das neue Gemini-Logo in der Gemini App aus, eigener Screenshot

Bei der Bearbeitung von Prompts oder Anfragen direkt im Chat-Modus der App zeigt sich indes noch der violett-blaue Farbverlauf.

Google Gemini App bearbeitet einen Prompt, Textfelder und Gemini-Logo in Blau-Violett
Bei der Bearbeitung von Prompts oder Anfragen zeigt die App noch den altbekannten Farbverlauf an, eigener Screenshot
Gemini bearbeitet Prompt in der Desktop-Version, zeigt das Google-Logo samt Quelle an, blau-violettes Gemini-Logo und Textfelder
Auch auf dem Laptop wird noch das blau-violette Logo angezeigt, eigener Screenshot

Auf die Veränderung des Gemini-Logos haben unterdessen mehrere Beobachter:innen aus der Digitalszene hingewiesen. Der App Researcher Radu Oncescu hat auf Threads auf den neuen Look verwiesen.

Außerdem berichtet Android Authority von der Entwicklung und weist dabei auch auf die Betaversion der Android App für Gemini hin. In ihren Beispielaufnahmen ist auch die Logoversion Geminis im Chat Interface bereits mit der Google-Farbpalette versehen worden. Das Team des Publishers erwähnt jedoch, dass diese Anpassungen noch nicht für alle User in der Standard-App live zu sehen sind. Erst nach und nach sollen diese umfassend ausgerollt werden. Wir werden ebenfalls ein Auge darauf haben.

Ausweitung des AI Mode: Erst Indien, dann Europa?

Googles Stern-Icon, das für Gemini steht, finden User inzwischen vielfach in der Suche, wenn sie AI Overviews sehen. Neuerdings werden diese KI-Ergebnisse von Googles leistungsfähigstem Modell bisher, Gemini 2.5 in einer auf die Suche zugeschnittenen Version, unterstützt und für noch bessere Ergebnisse optimiert. Die AI Overviews werden nach dem umfassenden Roll-out in diesem Jahr inzwischen über 1,5 Milliarden Menschen angezeigt. In Deutschland sind sie ebenfalls sehr präsent. Und zuletzt hat Google den Roll-out in über 200 Ländern und mehr als 40 Sprachen (darunter Arabisch und Chinesisch) bekanntgegeben.

Doch mit dem AI Mode steht darüber hinaus eine weitere KI-gestützte Suchfunktion bereit, die das Nutzungsverhalten der User stark verändern dürfte. Diese ausführliche KI-Suchfunktion mit Chat-Kontext, ausführlichen Antworten und dem hochfunktionalen KI-Modell Gemini 2.5 im Hintergrund wurde von Google zuletzt massiv gepusht. In den USA wird sie bereits zahlreichen Usern angezeigt, künftig auch mit Ads. Denn Werbung wird bereits in den AI Overviews und im AI Mode integriert – allerdings noch nicht in Europa. Dort ist der AI Mode bisher noch nicht angekommen. Allerdings ist er in den USA jetzt schon außerhalb der Google Labs zu sehen. Und in Indien wurde er jüngst ebenso eingeführt. Googles Hema Budaraju, Vice President für Product Management und Search, erklärt dazu:

Imagine being able to ask whatever’s on your mind, even a question that’s very complex or multi-layered, and in an instant, receiving a comprehensive, AI-powered response that unpacks the topic using advanced reasoning, complete with essential details and links to explore. Now, you can experience this firsthand with AI Mode, our most powerful AI search experience yet […].

In Indien können User den AI Mode auf Englisch nutzen und komplexe Fragen auch multimodal beantworten lassen. Der Roll-out in weiteren Regionen soll in den kommenden Monaten folgen. Beim AI Mode gibt es bereits die Google-Farbpalette im Layout – samt Farbverlauf.

Google selbst hat auf die Layout-Änderung in der Gemini App nicht offiziell hingewiesen. Doch die Verfügbarkeit des neuen Logos auch bei uns deutet darauf hin, dass die Anpassung bald umfassend vorgenommen wird und nicht mehr im reinen Experimentierstadium ist.


Google bringt Ads in den AI Mode

– und weitet Werbung in AI Overviews aus

Smartphone Mockup mit AI Mode von Google samt Ad, violett-weißer Hintergrund
© Google via Canva





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KI-gestütztes Influencer Matching: Wie Algorithmen die perfekte Brand-Fit-Kooperation ermöglichen


Das Influencer Marketing soll von einer Reihe smarter Algorithmen auf das nächste Level gehoben werden. Wie das funktioniert und welche KI-Tools was können, erläutert Alisa Sljoka, Managing Director bei der Social- und Influencer-Agentur Intermate, in ihrem Gastbeitrag.

Die Creator Economy boomt, immerhin betreten tausende potenzielle Influencer:innen die digitale Bühne täglich. Plattformübergreifend ist der Wettbewerb um Aufmerksamkeit intensiver denn je. Gleichzeitig stehen Marken vor einer wachsenden Komplexität. Denn Reichweite allein genügt längst nicht mehr, um erfolgreiche Kooperationen zu gestalten. Der Content hat verschiedene Ebenen, nicht alles lässt sich folglich in Captions oder Hashtags festhalten. Der vielzitierte „richtige Fit“ ist damit die zentrale Schlüsselfrage für erfolgreiches Influencer Marketing. Aber wie finden Marken und Unternehmen dieses Match – konsistent, effizient und nachvollziehbar?

Der Paradigmenwechsel: Warum KI jetzt gebraucht wird

Zweifelsohne haben sich die entsprechenden Tools und Methoden im Influencer Marketing in den letzten Jahren weiterentwickelt. Heute basiert Matching nicht mehr auf Bauchgefühl oder der reinen Follower:innen-Zahl. Jedoch wird das volle Potenzial eines datengetriebenen, qualitativen Matchings längst nicht ausgeschöpft, da bisher oft der intelligente Überblick über qualitative Faktoren fehlte.

So bilden klassische KPI-Logiken wie Cost-per-Mille (CPM) oder Engagement Rates nur einen Teil der Realität ab. Sie sagen wenig darüber aus, ob eine Marke wirklich zu den Creator:innen passt. Denn vielmehr stehen Aspekte wie Wertekompatibilität, Tonalität, Audience Fit und Content-Stil im Fokus. Diese qualitativen Variablen sind allerdings komplex – und lassen sich manuell kaum effizient analysieren. Genau hier setzt KI an. Weil die Technologie professionelles Influencer Marketing auf das nächste Level hebt, ist KI-basiertes Matching mehr als „nice to have“.

Was KI-Matching-Tools heute leisten können

So überzeugend die theoretischen Möglichkeiten klingen: Wie verhält es sich mit der praktischen Umsetzung? Fest steht, dass sich moderne KI-Systeme in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt haben. Sie tauchen tief in Sprache, Bildsprache und Audience-Daten ein und zeichnen ein ganzheitliches Bild. So setzen moderne Matching-Systeme etwa auf Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Bildanalyse, um Sprache, Stil und visuelle Muster im Content von Influencer:innen auszuwerten. Tonalität, Themenfelder oder ästhetische Leitmotive sind auf diese Weise zu erkennen – und zwar automatisiert und skalierbar.

Mithilfe von Zielgruppen-Clustering analysieren Tools gleichzeitig, wem Influencer:innen folgen und wer ihnen folgt. Aus diesen Verbindungen lassen sich psychografische Zielgruppen ableiten, die über demografische Daten hinausgehen. Persona-Mapping macht zudem sichtbar, welche Community wirklich hinter einem Account steht.

Auch die semantische Analyse gewinnt an Bedeutung: Markenbotschaften und Werte lassen sich automatisiert und auf Basis eines inhaltlichen Abgleichs mit den Inhalten von Creator:innen matchen. So wird nicht nur die Oberfläche, sondern die tiefere Bedeutungsebene berücksichtigt. Weitere Einsatzfelder sind Lookalike-Modelling oder Predictive Analytics. Basierend auf erfolgreicher vergangener Performance werden hierbei Creator:innen identifiziert, die gut zur Marke oder dem Unternehmen passen – auch wenn sie bisher nicht auf ihrem Radar waren.

Welche Tools es am Markt gibt und was sie können

Angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI im Influencer Marketing haben sich mehrere spezialisierte Plattformen etabliert, die Matching-Prozesse automatisiert, skalierbar und datenbasiert gestalten. Wie etwa CreatorIQ, eine führende Enterprise-Plattform, die über API-Zugänge direkt mit Social-Media-Plattformen verbunden ist. Sie nutzt KI-gestützte Analysemodelle, um die Qualität von Inhalten, Interaktionen und Zielgruppen zu bewerten. Besonders stark ist das Tool im Bereich Predictive Modelling: Anhand historischer Kampagnendaten prognostiziert es, welche Creator:innen künftig gut performen könnten – ein klarer Vorteil für größere Marken mit skalierbaren Budgets.

HypeAuditor fokussiert sich hingegen auf die Authentizität und Qualität der Audience. Die Plattform erkennt Fake-Follower:innen, Bot-Aktivitäten und untypisches Verhalten. Zudem analysiert sie Zielgruppen-Cluster nach Interessen, Regionen oder Engagement-Typen und gibt über KI-basierte Scoring-Modelle Auskunft darüber, wie gut Creator:innen zu einer Marke passen – nicht nur oberflächlich, sondern wertebasiert und semantisch fundiert.

Ein weiteres Tool ist Influencity, das ein besonders flexibles und visuelles Matching-System bietet. Mit Hilfe von NLP und automatisierter Bilderkennung werden Creator:innen-Profile auf visuelle Ästhetik, Tonalität und inhaltliche Themen analysiert. Ergänzt wird das durch Audience-Daten, die tiefere Einblicke in psychografische Merkmale ermöglichen. So entsteht ein Matching auf inhaltlicher und visueller Ebene – jenseits von reiner Nischen- oder Reichweitenlogik.

Mehr Effizienz, bessere Ergebnisse – aber kein Ersatz für Menschen

Der Nutzen all dieser Tools liegt auf der Hand: Mit KI-basiertem Matching lässt sich Influencer Marketing skalieren, ohne an Qualität zu verlieren. Marken sparen Zeit, treffen bessere Entscheidungen und können den Erfolg ihrer Kooperationen klarer prognostizieren und messen.

Für Agenturen schafft KI mehr Raum für kreative und strategische Beratung ihrer Kund:innen. Denn: KI liefert ihnen Vorschläge, trifft aber keine eigenmächtigen Entscheidungen. Die finale Auswahl, die Bewertung weicher Faktoren oder die Einschätzung des zwischenmenschlichen Potenzials bleiben Aufgaben von Menschen.

Influencer-Marketing und Affiliate-Commerce

Was TikTok Shop für Marketer zum Gamechanger macht

Kaufinspiration und In-App-Shopping sind längst ein wesentlicher Bestandteil von Social Media. Jüngst befeuert wird dieser Trend durch den Start von TikTok Shop in Deutschland. Das große Marketingpotenzial des „Discovery E-Commerce“ erörtert Alexander Kube, Country Client Services Director bei Awin, in seinem Gastbeitrag.

Gleichzeitig müssen auch ethische Fragen mitgedacht werden, wie etwa im Hinblick auf Datenschutz, algorithmische Verzerrung oder das Vertrauen der Community in authentische Inhalte. Die besten Tools sind deshalb nicht nur technologisch stark, sondern transparent, nachvollziehbar und verantwortungsbewusst entwickelt.

Mit KI-basiertem Matching lässt sich Influencer Marketing skalieren, ohne an Qualität zu verlieren.

Alisa Sljoka, Intermate

Zusammenspiel von Mensch und KI

Richtig eingesetzt, wird KI zum strategischen Enabler im Influencer Marketing. Sie hilft Marken dabei, nicht nur effizienter, sondern auch relevanter und glaubwürdiger zu kommunizieren. Sie erkennt Potenziale, die sonst verborgen geblieben wären. Weil sie operative Last abnimmt, eröffnet sie gleichzeitig Raum für mehr Kreativität.

Dennoch gilt: Die Technologie ist nur so gut wie der Mensch, der sie einsetzt. Es braucht Verantwortungsbewusstsein, Neugier und ein klares Verständnis dafür, was Marke und Community wirklich verbindet. KI kann somit kuratieren. Fühlen, entscheiden und inspirieren kann allerdings nur die Person, die sie nutzt. Die Zukunft des Influencer Marketings ist daher weder ausschließlich menschlich noch rein technologisch – sie ist beides.



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HORIZONT x Social Match Un:filtered: Nucao und Stefanie Giesinger treffen den Nerv der Zeit


Christian Fenner, Co-Gründer der Schokoladenmarke Nucao (links), und Martin Wroblewski, Managing Director von Social Match

Von der Zubereitung im WG-Zimmer bis hin zur fest etablierten Marke im Einzelhandel: In der neusten Ausgabe Un:filtered spricht Christian Fenner, Mitgründer der Schokobrand Nucao, mit Martin Wroblewski, Managing Director von Social Match, über den jüngsten Hype und die Vision, die Schokoindustrie nachhaltiger zu machen.

2016 hat Christian Fenner mit seinen Mitbewohnern in der WG-Küche Schokoladenrezepte ausprobiert und nachts am Laptop an einer Marketingstrategie

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Top 20 Werbespender: Procter & Gamble hat Schnupfen – und der Werbemarkt bekommt Fieber


Procter & Gamble hat zuletzt weniger Geld für Werbung ausgegeben

Um fast sechs Prozent sind die Brutto-Werbeausgaben im Mai gegenüber Vorjahr eingebrochen. Dass die Vermarkter von TV-Werbung im letzten Monat sogar einen zweistelligen Umsatzeinbruch erleiden mussten, hat mehrere Gründe. Einer davon heißt Procter & Gamble.

Wenn die TV-Vermarkter in Deutschland von einem Unternehmen abhängig sind, dann mit Sicherheit von Procter & Gamble. Der US-Konsumgüterr

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