(openPR) Die Landschaft der KI-gestützten Inhaltserstellung entwickelt sich rasant weiter. So bieten etwa Deep Research Tools inzwischen eine neue Dimension der automatisierten Recherche. Das ist nicht zuletzt spannend für Content-Ersteller im Marketing und in anderen Bereichen.
Hintergrund: Von “Weltwissen” zu intelligenter Recherche
Die ersten generativen KI-Tools verfügten ausschließlich über ihr "Weltwissen": Das sind Informationen, die sie während des Trainings erlernt haben. Dies reichte für viele Anwendungen aus, brachte aber zugleich erhebliche Limitationen mit sich: veraltete Informationen, Ungenauigkeiten und das Problem der Halluzination, wenn KI-Systeme Antworten erfinden, da ihnen das nötige Wissen fehlt.
Die Integration von Websuche-Funktionen in die KI-Assistenten war bereits ein erster Fortschritt. Damit können die digitalen Helfer aktuelle Informationen im Web abrufen und ihre Aussagen mit Quellen belegen.
Deep Research Tools gehen nun einen entscheidenden Schritt weiter: Sie agieren als autonome Recherche-Agenten, die auch komplexe Aufträge selbstständig abarbeiten.
Funktionsweise und Leistungsspektrum
Deep Research Tools entwickeln zunächst einen Plan dazu, wie sie die gestellte Recherche-Aufgabe am besten angehen sollten. Sie durchsuchen danach systematisch multiple Quellen, analysieren die gefundenen Informationen und leiten daraus weitere Suchrichtungen ab. Dieser Prozess kann zwischen wenigen Minuten und einer halben Stunde dauern und damit deutlich länger als herkömmliche KI-Antworten.
Das Ergebnis geht dafür aber auch weit über eine typische KI-Antwort hinaus: Es entsteht ein Report, der mehrere tausend Wörter umfassen kann und strukturierte Texte mit Zwischenüberschriften, Tabellen, Grafiken, Bilder sowie detaillierten Quellenangaben enthält. Nutzer können den Rechercheprozess in Echtzeit verfolgen oder auch im Nachhinein nachvollziehen, welche Quellen die KI konsultiert hat.
Anwendung in der Content-Erstellung
Für Marketing-Professionals und Content-Ersteller eröffnen Deep Research Tools neue Chancen, die Qualität ihrer Inhalte zu verbessern. "Viele Teams sehen KI nur als Möglichkeit, Inhalte schneller zu produzieren. Das aber ist eine kurzsichtige Herangehensweise, weil der eigene Content damit austauschbar und beliebig wird“, erklärt Jan Tissler. Der erfahrene Journalist und Publisher hat unter anderem die Deep-Research-Angebote von ChatGPT, Google und Perplexity für seine eigene Arbeit ausprobiert und miteinander verglichen.
Statt auf schnellere Content-Produktion zu setzen, lassen sich mithilfe dieser Tools fundierte, faktenreiche Inhalte erstellen, die durch umfassende Informationen aus verschiedenen Quellen glänzen.
Die Reports dieser Angebote eignen sich, um eine einführende Übersicht zu liefern und sind außerdem nützlich für die Recherche von Zahlen, Fakten, Zitaten und Beispielen, mit denen sich bestehende Inhalte stark aufwerten lassen.
Jan Tissler hat auf seiner Seite Smart Content Report eine Einführung dazu veröffentlicht, wie sich ChatGPT Deep Research und andere ganz praktisch im Marketing nutzen lassen.
Grenzen und Qualitätssicherung
Trotz ihrer Leistungsfähigkeit bleiben Deep Research Tools nicht fehlerfrei. Wie bei anderen KI-Anwendungen können sie Informationen missverstehen oder auch weiterhin erfinden. „Eine Überprüfung der recherchierten Informationen ist deshalb absolut Pflicht“, erklärt Jan Tissler.
Er empfiehlt, den jeweiligen Deep Research Report als Ausgangspunkt zu verstehen, so wie man es etwa bei einem Wikipedia-Artikel handhaben würde.
Verfügbarkeit und Marktentwicklung
Nach dem Vorreiter ChatGPT haben mittlerweile mehrere Anbieter Deep Research Tools in ihre Plattformen integriert. Jan Tissler gibt auf seiner Seite Smart Content Report eine Übersicht zu den fünf wichtigsten Deep Research Tools und erklärt darin ihre Stärken und Schwächen sowie ihre Verfügbarkeit und Preismodelle.
