Editorial

ChatGPT Deep Research im Marketing: Anwendungen und Tipps

Deep Research ist eines dieser Angebote, das du selbst ausprobieren musst, um es wirklich zu verstehen. Zumindest war das bei mir der Fall.

Direkt nach meinem ersten Versuch war ich verblüfft und dachte: Das könnte meine Arbeit fast so stark verändern wie ChatGPT selbst.

Dabei geht es hier nicht ums Schreiben mit KI oder die KI als Assistent für Aufgaben rund um die Planung und Veröffentlichung von Inhalten. Diesmal geht es um die Recherchephase selbst.

In diesem Beitrag zeige ich dir, was Deep Research ist, wie es funktioniert, wie du es nutzen kannst, welche Schwächen es hat und welche Alternativen es gibt.

Ich schreibe das alles aus meiner Perspektive als Journalist, Online-Publisher und Content-Marketer.

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Die Auswirkungen von KI auf SEO und organischen Traffic

Am 25.03. teilt Marco seine Beobachtungen und Einschätzungen, wie KI die Google Suche, den SEO-Bereich und den organischen Traffic verändert. Dabei werden wichtige Konzepte wie Zero Click Searches, Suchintentionen und die tatsächlichen Interessen des Google-Konzerns beleuchtet. Zudem siehst du live am Bildschirm, wie Google mittels Artificial Intelligence Overviews (AIOs) Suchanfragen direkt beantwortet. Ein Live-Webinar, welches du nicht verpassen solltest.

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SPOTLIGHT

OpenAI stellt GPT-4.5-Modell vor

OpenAI hat offiziell GPT-4.5 eingeführt, sein neuestes und größtes KI-Sprachmodell. Das intern zuvor als „Orion“ bekannte Modell wird als Forschungsvorschau veröffentlicht und verspricht verbesserte Gesprächsfähigkeiten, reduzierte Halluzinationsraten und eine verbesserte emotionale Intelligenz im Vergleich zu früheren Modellen. Während OpenAI GPT-4.5 als „größtes und bestes Modell für Chat“ positioniert, räumt das Unternehmen ein, dass es kein Frontier-Modell ist und bei bestimmten Benchmarks hinter seinen Reasoning-Modellen zurückbleibt.

Claude 3.7 Sonnet hat stufenlose Reasoning-Funktion integriert

Anthropic hat mit Claude 3.7 Sonnet ein neues KI-Modell vorgestellt, das als erstes hybrides Reasoning-Modell sowohl schnelle Antworten als auch ausführliche Analysen ermöglicht. Benutzer können zwischen sofortigen Antworten und gründlicherer Verarbeitung wählen, wobei API-Nutzer die Reasoning-Phase bis zu 128.000 Token präzise steuern können.

KI-Modelle zeigen ungleichmäßige Fähigkeiten beim logischen Denken

Neue KI-Systeme weisen ein bemerkenswertes Muster auf: Sie können komplexe Aufgaben lösen, scheitern aber oft an einfachen Problemen. Das geht aus einer aktuellen Analyse von Sigal Samuel bei Vox hervor, die sich mit den Behauptungen führender KI-Unternehmen über die Denkfähigkeiten ihrer Modelle befasst.

Zahlen und Fakten

400 Millionen

So viele wöchentliche Nutzer hat ChatGPT inzwischen.

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