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Googles Deep Think: KI mit mehr Zeit für bessere Antworten



Intelligenter denn je:
Google optimiert Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro Screenshot vor blauem Hintergrund
© Google via Canva

Wie Deep Think arbeitet – inspiriert vom menschlichen Denken

Bestehende KI‑Modelle folgen einem linearen Prinzip: Eingabe rein, Antwort raus. Deep Think geht anders vor. Es verfolgt mehrere Gedankengänge parallel, verwirft ungeeignete und kombiniert die besten zu einer fundierten Antwort. Während dieses Prozesses überarbeitet die KI ihre eigenen Ideen, verfeinert Formulierungen und verknüpft Teilantworten neu. Grundlage ist eine verlängerte Inferenzzeit – also die Zeitspanne, die sich das Modell für das Durchdenken einer Aufgabe nimmt. Zusätzlich nutzt Google bestärkendes Lernen, um das Modell anzuregen, diese zusätzlichen Denkschritte auch wirklich zu nutzen. So soll Deep Think mit jeder Anwendung zum besseren, intuitiveren Problemlösungs-Tool werden.

Wofür sich Deep Think einsetzen lässt

Tests zeigen, dass Deep Think besonders dann glänzt, wenn Aufgaben nicht in einem Schritt lösbar sind, sondern mehrere Iterationen erfordern. Dazu gehören iterative Designprozesse, bei denen ein Konzept Schritt für Schritt verfeinert wird, oder komplexe Entwicklungsprojekte, bei denen sowohl Funktionalität als auch Gestaltung optimiert werden müssen. Ein Beispiel dafür liefert der von Google veröffentlichte Pagodenvergleich: Drei KI‑generierte Szenen zeigen denselben Entwurf in unterschiedlicher Detailtiefe – von der einfachen Grundversion mit Gemini 2.5 Flash über die erweiterte Variante mit Pro bis zur besonders komplexen, realistischen Ausführung mit Deep Think. Die steigende Detailfülle verdeutlicht, wie die KI in mehreren Denkschritten ein Ergebnis iterativ verbessert und gestalterisch verfeinert.

Drei KI‑generierte Pagoden‑Darstellungen zeigen, wie Deep Think in der Geminini App iterative Designprozesse unterstützt – von der einfachen Grundversion bis zur komplexen, detailreichen Szene.
In der Gemini App nutzt Deep Think parallele Denktechniken, um Designs iterativ zu verfeinern und so detailliertere, kreativere und durchdachtere Ergebnisse zu erzielen, © Google

In der Forschung kann Deep Think ebenfalls neue Impulse geben. Es unterstützt bei der Analyse wissenschaftlicher Literatur, beim Formulieren neuer Hypothesen und, wie im Fall des Mathematikers Michel van Garrel, beim Testen mathematischer Vermutungen.

So nutzt der Mathematiker Michel van Garrel Deep Think in der Gemini App, um komplexe mathematische Vermutungen zu testen und neue Lösungsansätze zu entwickeln, © Google DeepMind

Auch in der algorithmischen Entwicklung und beim Programmieren zeigt sich der Vorteil der längeren Denkzeit. Besonders bei komplexen Coding‑Herausforderungen, die Abwägungen zwischen Effizienz, Lesbarkeit und Performance erfordern, liefert Deep Think präzisere und besser strukturierte Ergebnisse. Benchmarks wie LiveCodeBench V6 (Code-Wualität) und Humanity’s Last Exam (logisches Denken und Fachwissen) bestätigen die Spitzenleistung im Vergleich zu Modellen ohne Denkzeiterweiterung.

Balkendiagramm mit Benchmark‑Ergebnissen: Deep Think übertrifft Gemini 2.5 Pro, OpenAI o3 und Grok 4 in den Kategorien logisches Denken, Code‑Leistung und Mathematik.
Vergleich mehrerer KI‑Modelle in verschiedenen Benchmarks: Deep Think erreicht Spitzenwerte bei logischem Denken, Coding und Mathematik, © Google

Die Technologie basiert auf einer Variante des Modells, die bei der Internationalen Mathematik‑Olympiade 2025 Gold gewann. Damals arbeitete das Modell stundenlang an hochkomplexen Aufgaben – die neue Version ist alltagstauglicher und deutlich schneller.

Aktivierung und Nutzung

Deep Think lässt sich direkt in der Geminim App aktivieren: Im Modellmenü „2.5 Pro“ auswählen und in der Eingabezeile „Deep Think“ anklicken. Das Modell nutzt automatisch zusätzliche Werkzeuge wie Google‑Suche oder Code-Ausführung. Laut Google eignet es sich überall dort, wo komplexe Fragestellungen gelöst werden müssen – von der Software-Entwicklung über strategische Unternehmensplanung bis hin zu kreativem Storytelling.

Sicherheit und Verantwortung im Blick

Mit steigender Leistungsfähigkeit wächst auch die Verantwortung im Umgang mit KI. Google betont, Deep Think von Beginn an mit Fokus auf Sicherheit und verantwortungsvollen Einsatz entwickelt zu haben – vom Training der Modelle bis zur Bereitstellung in der Gemini App. In internen Tests zeigte sich, dass Gemini 2.5 Deep Think tendenziell neutraler formuliert, faktenorientierter arbeitet und eine sachlichere Tonalität aufweist als die Standardversion Gemini 2.5 Pro. Gleichzeitig reagiert das Modell vorsichtiger und lehnt auch harmlos erscheinende Anfragen häufiger ab.

Trotz dieser Vorsichtsmaßnahmen gilt: Wie andere KI‑Modelle kann auch Deep Think falsche oder sogar halluzinierte Antworten generieren. Gerade bei komplexen Fragestellungen ist eine kritische Prüfung der Ergebnisse durch menschliche Fachkenntnis weiterhin notwendig. Google prüft fortlaufend, welche Risiken mit den erweiterten Denkprozessen verbunden sind, darunter Fehlinformationen, unklare Formulierungen oder die unbeabsichtigte Verstärkung sensibler Inhalte. Sicherheitsbewertungen werden regelmäßig aktualisiert, und bei Bedarf setzt das Unternehmen gezielte Schutzmaßnahmen um. Die offizielle Modellkarte von Gemini 2.5 Deep Think dokumentiert transparent, wie die Funktion getestet wurde und welche bekannten Einschränkungen bestehen.

Von schneller Antwort zu fundierter Analyse: Deep Think als strategisches KI‑Werkzeug

Deep Think markiert für Google einen Schritt weg von der reinen Geschwindigkeit hin zu mehr inhaltlicher Tiefe. Die verlängerte Denkzeit macht die KI zu einem verlässlichen Instrument für anspruchsvolle Aufgaben – sei es in der Forschung, Entwicklung oder kreativen Arbeit. Für Marketer, Developer und Forschungsteams eröffnet das neue Möglichkeiten, erfordert aber auch ein klares Ziel und den richtigen Einsatzkontext. Wer Deep Think strategisch in seine Arbeitsprozesse integriert, kann komplexe Fragen künftig nicht nur schneller, sondern vor allem fundierter beantworten lassen.


In Sekunden zum Erklärvideo:
Googles NotebookLM bekommt Video Overviews

Screenshot der Google‑NotebookLM‑Oberfläche mit Video Overview‑Player, Audio Overview und Studio‑Optionen für Mind Map und Reports.
© Google





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10 Erkenntnisse von der DMEXCO 2025


Die Branche wächst noch, aber alles geht langsamer voran als gedacht – außer natürlich AI: Ralf Scharnhorst berichtet von seiner 17. DMEXCO.

Müssen wir noch über AI reden – wo wir doch schon seit Jahren über nichts anderes mehr reden? Ja! Oder um es mit Eric Schmidt zu sagen, der Google vor zehn Jahren schon darauf ausgerichtet hat „AI is underhyped“.

Daher gab es viel zu sehen, wie Unternehmen AI einsetzen und was daraus für das eigene Unternehmen gelernt werden kann. Und vor allem: Wie die User AI einsetzen.

Googles Timo Seewald zeigt auf der Digital Bash-Bühne, wie Gemini heute eingesetzt wird, © Fabian Brennecke
Googles Timo Seewald zeigt auf der Digital Bash-Bühne, wie Gemini heute eingesetzt wird, © Fabian Brennecke

1. Bot Traffic wächst durch AI

Wie viel des Web Traffic ist eigentlich noch human? Laut Dr. Torsten Schwarz muss eine Website inzwischen bis zu 1.000 Bot-Besuche ertragen, bevor daraus ein User-Besuch wird – eine krasse Veränderung im Vergleich zu SEO, wie wir es früher kannten. Deshalb blocken bereits fünf Prozent der Websites LLMs. Was ihnen dabei aber entgeht: Die Reputation in den Large Language Models der AIs.

2. Wer bezahlt die AI?

AI wird werbefinanziert werden müssen – aber die Werbeformen sind noch unklarer, als sie 2007 bei Facebook waren. Philipp „Pip“ Klöckner kann sich vorstellen, dass die No-click AI Waren für dich bestellt und mit Verkäufer:innen eine Provision aushandelt. Das könnte in der Konsequenz dazu führen, dass Werbungtreibende ein Ziel für die Menge zu verkaufender Produkte vorgeben und die AI-getriebenen Plattformen dann ermitteln, welche ihrer Nutzer:innen sie am leichtesten mit welchem Content davon überzeugen können, das Produkt zu kaufen. Nehmt euch in Acht, wenn eure AI euch im Chat Dinge sagt wie „Dein Auto ist aber schon ziemlich alt“ oder „Deine Haare könnten besser aussehen“.

3. AI ersetzt keine Agenturen

Die großen Werbungtreibenden dagegen wollen weiterhin human intelligence, die die AI bedient. Dementsprechend wollen sie auch weiterhin mit Agenturen zusammenarbeiten, die die neue Technik für sie einsetzen sollen. Damit stellen sich die großen Werbungtreibenden hinter die Agenturen und einen vielfältigen Dienstleister:innenkosmos; bei kleineren Werbungtreibenden kann das jedoch anders aussehen.

Gibt es sonst noch Veränderungen? Ja, aber ihre Geschwindigkeit verlangsamt sich weiter. Werfen wir einen Blick darauf, wie sich die Trends der vergangenen Jahre entwickelt haben:

4. MMM – Marketing Mix Modelling

Die meisten Unternehmen, die es sich leisten können, setzen inzwischen ein MMM ein – aber nur 68 Prozent der nutzenden Unternehmen halten sich an die Empfehlungen, die das MMM auswirft – sagt der MMM-Dienstleister:innen-Funnel. Das Dilemma aller Black-Box-Modelle, das früher oder später auch für AI gelten könnte: Nichts ist schlimmer als ein Modell, dem man nicht vertraut.

Der Weg zum Gipfel des MMM auf der DMEXCO 2025 (c) Ralf Scharnhorst
Der Weg zum Gipfel des MMM auf der DMEXCO 2025, © Ralf Scharnhorst

5. Mobile Commerce

Der Anteil von Mobile Commerce – also Online-Bestellungen, die vom Handy ausgehen – wächst nur noch um ein Prozent pro Jahr. Philipp Klöckner führt es darauf zurück, dass die bestehenden Konsument:innen nicht ihr Verhalten ändern, aber die neu hinzukommende Generation gleich auf Mobile startet.

6. ID-Lösungen

Ein Dauerthema der DMEXCO bleibt „das freie Internet gegen die Walled Gardens“. Veranstalter:in ist ja der Online-Vermarkter-Kreis im BVDW, der über die Jahre immer höherer Marktanteile im Verkauf von Werbeflächen vielfältiger Websites an Google und Meta abgeben musste. Ihr Bereich steht aus vielen Richtungen unter Druck: journalistischer Content ist teuer zu produzieren, aber kaum noch zu monetarisieren, wenn AIs die Texte zusammenfassen und die User nicht mehr auf die Website kommen. Dazu gibt es hier weniger Daten als bei in einem Walled Garden eingeloggten User.

Eine Lösung bieten IDs wie NetID und UTIQ. Sie sind nun einige Jahre auf dem Markt, warten aber noch auf den Durchbruch. Es ist das klassische Henne-Ei-Problem: Zu wenig Websites integrieren ID-Lösungen, daher geben Werbungtreibende wenig Budget in dem Bereich aus. Nun geht ein Ruck durch die Branche: Mediaagenturen und der Verband der Werbungtreibenden OWM setzen sich dafür ein und wollen, dass weitere Vermarkter:innen sich einer ID-Lösung anschließen. Das Zeitfenster für Durchbruch oder Scheitern könnte sich bald schließen.

Worüber wurde nicht mehr gesprochen auf der DMEXCO?

7. Datenschutz? erledigt

Es wurde nicht darüber gesprochen, wie man es den Konsument:innen und den Regierungen beim Umgang mit Daten recht machen kann. Sondern es geht eher darum, zunehmend die Transaktionsdaten wie beispielsweise von PayPal zum Tracking des Werbeerfolgs zu nutzen.

8. Purpose Marketing? Auch erledigt

Es kam unter die Räder – zu schwer umsetzbar, zu wenig umsatzrelevant und messbar. In Zeiten ohne Wirtschaftswachstum scheinen kurzfristige Maßnahmen einfach dringender.

Und was ist sonst noch wichtig?

9. Ein Weckruf von Professor Bernhard Pörksen

Wir müssen uns mehr anstrengen. Für mehr Bildung – besonders im Umgang mit Medien, Medienfreiheit und Fake News. Wir müssen uns mehr streiten, auch wenn es unbequemer wird: Online-Hass und Online-Übersensibilität kann nicht alleine durch die Plattformen gelöst werden, sondern vor allem auch durch unseren direkten Widerspruch.

Dabei müssen positive Beispiele hervorgehoben werden anstatt Pessimismus. Unser Europäisches Modell von Freiheit wird dazu aber auch Regulierung brauchen.

10. Budget-Anteil

Und noch eine gute Nachricht zum Schluss: in seinem dreißigsten Jahr hat die Online-Werbung jetzt den Anteil an den Werbe-Budgets erreicht, den sie an der Mediennutzung hat – sagen 72 Prozent der Befragten des Trendmonitors der Mediaagenturen im BVDW.

Sehen wir uns wieder auf der DMEXCO am 23. und 24. September 2026?


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OpenAI-Logo vor Büro-Hintergrund, © OpenAI via Canva





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