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.
Was ist ChatGPT Deep Research?
Im Gegensatz zu einer einfachen KI-Chat-Interaktion oder einer schnellen Suche funktioniert Deep Research als autonomer Forschungsassistent, der mehrere Schritte durchläuft, um Informationen aus Quellen zu sammeln und sie in strukturierte Berichte mit vielen Fußnoten zu verwandeln.
Ich sehe es als den dritten Schritt in einer Entwicklung, bei der sich ChatGPT für mich als Autor und Content-Creator zu einem Recherche-Tool entwickelt hat:
1. ChatGPT allein: ein simpler Anfang
Im Kern war ChatGPT immer schon nützlich, um Themen und Begriffe zu verstehen und Ideen zu diskutieren. In seinen frühesten Versionen stützte es sich jedoch nur auf vortrainiertes Wissen, wodurch es keine aktuellen oder externen Informationen abrufen konnte.
Heute kann ChatGPT mit aktivierter Web-Browsingfunktion immerhin etwas nachschlagen. Dies funktioniert jedoch immer noch am besten für schnelle Überblicke oder um ein Thema zu erfassen, weniger für ernsthafte Recherchen.
2. ChatGPT Search: Suchmaschine mit einer Prise Intelligenz
Die Einführung von ChatGPT Search war ein großer Schritt nach vorn. ChatGPT fungiert hier wie ein Suchassistent, der Informationen von Webseiten sammelt und zusammenfasst. Das machte es deutlich nützlicher für die Faktensuche, da ich nun Quellen, Zahlen und relevante Links an einem Ort bekomme.
Dies ist also hilfreich, um schnell Informationen zu finden, hat aber immer noch Grenzen:
- Es greift typischerweise auf eine kleine Anzahl von Quellen zurück.
- Die Zusammenfassung ist oft oberflächlich, nicht tiefgehend und strukturiert.
- Ich muss den Rechercheprozess aktiv steuern.
3. ChatGPT Deep Research: mehrstufige Analyse und tiefgehende Berichte
Deep Research bringt das nun auf ein neues Niveau:
- Mehrstufige Recherche: Es arbeitet eigenständig, verfeinert die Suche, überprüft Informationen und erstellt einen vollständigen Bericht. Du kannst dem Toll sogar dabei zuschauen, da es den Prozess live dokumentiert.
- Schwer auffindbare Daten: Es geht über die offensichtlichsten Quellen hinaus und greift auf wissenschaftliche Arbeiten, Branchenberichte, Nischen-Blogs und Expertenkommentare zurück. Das gilt besonders, wenn dein Prompt es in diese Richtung lenkt. Mehr zu guten Prompts für Deep Research weiter unten.
- Strukturierter Bericht: Du erhältst einen detaillierten, organisierten Report mit Zitaten, wichtigen Erkenntnissen und oft mehreren Perspektiven zum Thema. Auch hier gilt: Je besser dein Prompt, desto besser das Ergebnis.
Deep Research ist also ein KI-Rechercheassistent, der potenziell stundenlange Arbeit sparen kann. Dadurch kannst du dich (mehr) auf Strategie und kreative Aufgaben konzentrieren.
Was kostet Deep Research?
Mit einem ChatGPT Plus-Konto (20 $/Monat) kannst du Deep Research 10-mal pro Monat nutzen. Mit ChatGPT Pro (200 $/Monat) 120-mal.
Obwohl es nicht viel erscheint, Deep Research nur 10-mal zu nutzen, kann es sehr nützlich sein, wenn deine Prompts gut formuliert sind.
Anwendungsfälle für Deep Research im Content-Marketing
Aber was kann Deep Research wirklich für dich tun? Hier einige Ideen.
SEO-Recherche und Content-Strategie
Mit SEO-Trends und Best Practices Schritt zu halten, ist an sich schon ein Vollzeitjob. Deep Research kann helfen:
- Zusammenfassung der neuesten Suchalgorithmus-Updates, Ranking-Faktoren und Fallstudien von leistungsstarken Inhalten.
- Analyse von Keyword-Trends und Nutzer-Suchverhalten durch Erkenntnisse aus Branchenberichten, SEO-Blogs und Online-Diskussionen.
- Identifizierung von Content-Lücken durch das Scannen von Blogs der Wettbewerber, Q&A-Seiten und Foren nach häufig gestellten Fragen, die noch nicht gut beantwortet wurden.
Content-Marketern können dadurch eine Strategie entwickeln, die auf aktuellen Daten basiert, anstatt sich auf Vermutungen oder veraltete Best Practices zu verlassen.
Zielgruppen- und Markteinblicke
Du kannst dich manuell durch Social-Media-Diskussionen, Marktforschungsberichte und Branchennews lesen oder Deep Research darum bitten:
- Verbrauchermeinungen zu einem bestimmten Thema oder Produkt aggregieren.
- Trends identifizieren, wie Menschen über ein Thema auf verschiedenen Plattformen sprechen.
- Datengestützte Einblicke in Herausforderungen, Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe liefern.
Willst du beispielsweise ein nachhaltiges Produkt auf den Markt bringen, kann Deep Research analysieren, wie Verbraucher über Nachhaltigkeit in der Branche diskutieren, welche Bedenken sie haben und welche Botschaften bei ihnen ankommen.
Wettbewerbsanalyse
Wissen über die Aktivitäten der Konkurrenten kann dir einen strategischen Vorteil verschaffen. Deep Research liefert Einblicke durch:
- Zusammenfassung der Content-Strategien der Konkurrenten, einschließlich ihrer wichtigsten Themen und Formate.
- Analyse ihrer Markenbotschaften und wie sie sich im Laufe der Zeit entwickeln.
- Identifizierung von Lücken in ihren Inhalten, die du ausnutzen kannst.
Anstatt also manuell mehrere Websites, Blogbeiträge und Pressemitteilungen zu sichten, kann Deep Research diese Informationen in einem strukturierten Bericht zusammenstellen. Das macht es einfacher, Chancen zu erkennen.
Content-Erstellung und Journalismus
Autoren und Content-Ersteller können ebenfalls in mehrfacher Hinsicht von Deep Research profitieren:
- Schnelles Sammeln von Daten und Zitaten für einen Artikel.
- Generieren eines strukturierten Recherche-Dokuments als Grundlage für einen tiefgehenden Beitrag.
- Zusammenfassung komplexer Themen in einer leicht verdaulichen Form.
Ein Journalist, der an einem Artikel über KI-Ethik arbeitet, könnte beispielsweise Deep Research bitten, wichtige Argumente aus wissenschaftlichen Arbeiten, Branchendiskussionen und Expertenmeinungen zusammenzustellen. Dadurch geht weniger Zeit mit der Suche nach Quellen verloren und du kannst mehr Zeit mit der Gestaltung der Geschichte verbringen.
Meine persönliche Sicht und Erfahrung
Deep Research ersetzt keine menschliche Expertise. Mehr dazu weiter unten. Aber es fühlt sich definitiv wie eine (weitere) Superkraft an. Ich hatte nie einen Rechercheassistenten zur Verfügung. Jetzt habe ich ein Tool, das einen Großteil der besonders aufwändigen Aufgaben für mich erledigt.
Ein konkretes und aktuelles Beispiel aus meiner eigenen Arbeit: Ich habe Deep Research genutzt, um Fakten und Zahlen für einen Artikel über nachhaltiges Webhosting zu finden. Es fand relevante Statistiken, regulatorische Details und interessante Beispiele. Es hätte viel zu lange gedauert, diese Informationen auf altmodische Weise zu finden. Es hat den Artikel erheblich verbessert und aufgewertet. Natürlich habe ich alles überprüft. Das war simpel, denn Deep Research hat nicht nur auf die Quellen verlinkt, sondern auch die jeweilige Passage im Text hervorgehoben.
Einschränkungen von Deep Research
Deep Research ist also ein mächtiges Werkzeug, aber es ist nicht ohne Mängel. Während es einen wichtigen Teil des Rechercheprozesses automatisieren kann, müssen Content-Marketer sich zugleich der Grenzen bewusst sein.
Erfordert menschliche Aufsicht
Deep Research sammelt Informationen und bereitet sie auf, denkt aber nicht kritisch wie ein Mensch. Es priorisiert möglicherweise nicht immer die relevantesten oder treffendsten Informationen. Du musst deshalb immer noch dein eigenes Urteilsvermögen nutzen.
Gelegentliche Ungenauigkeiten und Halluzinationen
KI-Modelle können Daten falsch interpretieren, zu stark verallgemeinern oder sogar Informationen erfinden („halluzinieren“). Obwohl Deep Research zuverlässiger ist als die Antworten des regulären ChatGPT, kann es immer noch Fehler machen. Überprüfe daher Quellen und Informationen.
Schwierigkeiten mit aktuellen Entwicklungen
Da Deep Research auf öffentlich verfügbare Webquellen angewiesen ist, könnte es aktuelle Nachrichten oder neueste Updates zu einem Thema übersehen. Wenn du ein sich entwickelndes Thema recherchierst, musst du deshalb eventuell Deep Research mit manuellen Suchen ergänzen.
Bewertet Glaubwürdigkeit nicht immer korrekt
Deep Research ruft Informationen aus verschiedenen Quellen ab, unterscheidet aber nicht automatisch zwischen hochgradig glaubwürdigen Quellen und solchen geringerer Qualität. So könnte es einen Nischen-Blog mit begrenzter Expertise gleichwertig neben einem angesehenen Branchenmedium zitieren, ohne diesen Unterschied deutlich zu machen. Es liegt deshalb weiterhin an dir, die Zuverlässigkeit jeder Quelle zu beurteilen.
Kann Nuancen und Kontext übersehen
KI versteht Themen nicht so wie Menschen. Ein solches Tool kann Fakten zusammentragen, ohne ihre tiefere Bedeutung oder ihren Kontext zu erkennen. Beispielsweise könnte die KI mehrere Meinungen zu einem Thema zusammenfassen, aber einen kritischen Widerspruch zwischen ihnen nicht erkennen. Deshalb ist menschliche Expertise immer noch notwendig, um die Recherche effektiv zu interpretieren und zu hinterfragen.
Kein Ersatz für Strategie und Kreativität
Deep Research kann wie oben dargestellt Daten, Einblicke und Trends aufdecken, wird daraus aber keine überzeugende Content-Strategie für dich erstellen. Es wird dir eher nicht sagen können, warum eine Entwicklung wichtig ist oder wie du darauf reagieren solltest. Hier kommen deine Kreativität und dein Marketing-Instinkt ins Spiel!
Meine Meinung dazu
Letztlich wiederholt sich hier, was ich mit ChatGPT im Allgemeinen erlebt habe: Auf den ersten Blick sieht so aus, als könntest du den gesamten Prozess einfach automatisieren. So gut scheint es zu funktionieren. Aber lass die KI bitte nicht alleine arbeiten. Sie ist ein Partner, kein Ersatz für einen Menschen. Du solltest jederzeit die Kontrolle behalten.
Wenn du das im Hinterkopf behältst, ist Deep Research trotz aller Schwächen ein faszinierendes und leistungsfähiges neues Werkzeug.
Tipps für bessere Prompts
Ähnlich wie bei ChatGPT und anderen aktuellen KI-Tools gilt auch hier: Ein guter Prompt macht oft den entscheidenden Unterschied. Das kann manchmal zu aufwändig scheinen. Aber aus meiner Erfahrung ist das nur am Anfang der Lernkurve der Fall: Je besser du es verstehst, desto schneller gehen dir die guten Prompts von der Hand.
Schreibe klare und spezifische Prompts
Deep Research funktioniert am besten mit detaillierten und gut strukturierten Prompts. Anstelle einer vagen Frage wie „Was sind die neuesten SEO-Trends?“ wäre ein effektiverer Prompt etwa:
„Analysiere die neuesten SEO-Trends basierend auf Suchalgorithmus-Updates, Experten-Blogbeiträgen und Branchen-Fallstudien. Konzentriere dich auf neueste Ranking-Faktoren, Content-Strategien und technische SEO-Best-Practices aus den letzten 12 Monaten.“
Je präziser Ihre Anfrage, desto relevanter und nützlicher ist das Rechercheergebnis.
Nutze den Klärungsschritt
Deep Research stellt oft Nachfragen, um seine Recherche zu verfeinern. Nutze das, indem du zusätzliche Details angibst. Wenn du beispielsweise das Zielgruppenverhalten untersuchen willst, werden Angaben zu Region, Branche oder Plattform die Qualität der Ergebnisse verbessern.
Gib Quellentypen oder Datumsbereiche an
Wenn Aktualität oder Quellenqualität wichtig ist, nimm das in deinen Prompt auf. Beispielsweise kannst du Informationen nur Studien der letzten zwei Jahre anfordern oder nach Erkenntnissen aus Expertenblogs statt aus allgemeinen Nachrichtenquellen fragen. Das hilft, veraltete oder minderwertige Informationen zu verringern.
Frage nach mehreren Perspektiven
KI-Modelle neigen dazu, Informationen als eine einzige, einheitliche Zusammenfassung zu präsentieren. Wenn du eine nuanciertere Sicht wünscht, frage explizit nach gegensätzlichen Standpunkten oder verschiedenen Blickwinkeln zu einem Thema. Anstatt zu fragen „Was ist die beste Content-Marketing-Strategie?“, könntest du beispielsweise fragen:
„Fasse verschiedene Expertenmeinungen zu den effektivsten Content-Marketing-Strategien zusammen. Berücksichtige mindestens zwei kontrastierende Standpunkte und Beispiele von Marken, die diese Ansätze anwenden.“
Setze auf schrittweise Verfeinerung
Wenn die erste Antwort nicht detailliert genug ist, stell Nachfragen oder fordere zusätzliche Quellen an. Deep Research kann seine Ergebnisse basierend auf deinem Feedback verfeinern und wird so zu einem interaktiven Recherche-Tool. Es bietet mehr als nur eine einmalige Abfrage. Diese Nachfragen zählen nicht als neue Nutzungen, verringern also nicht dein monatliches Kontingent.
Alternativen zu Deep Research
Zu guter Letzt: Es gibt mehrere Alternativen zu ChatGPT’s Deep Research, jede mit ihren Stärken und Schwächen.
Google Gemini
Googles KI-Recherche-Tools, einschließlich Gemini, integrieren tiefe Websuchen und Quellen. Während sich das Angebot hier noch entwickelt, könnte Gemini einen Vorteil haben: Google hat schließlich einen großen Index an Informationen, einschließlich solcher Spezialangebote wie Scholar und News.
Perplexity AI
Perplexity AI ist eine KI-gestützte Suchmaschine und nützlich für schnelle Recherchen. Kurz nachdem OpenAI Deep Research vorstellte, konterten sie mit ihrem eigenen Feature gleichen Namens. Es ist günstiger und sogar für kostenlose Profile verfügbar. Meine Erfahrung: Es ist detaillierter und tiefgehender als eine allgemeine Perplexity-Suche, bleibt aber hinter ChatGPTs Ergebnissen zurück.
You.com Advanced Research & Insights
Und erst kürzlich präsentierte die KI-Plattform You.com ihre Interpretation dieser neuen Kategorie mit ihrem Advanced Research & Insights-Angebot. Eine der besonderen Fähigkeiten dieses Tools: Es soll in der Lage sein, etwa zehnmal mehr Quellen zu verarbeiten und dabei dreimal schneller arbeiten als die Konkurrenz.
Open-Source-Recherche-Tools
Bevorzugst du anpassbare und datenschutzfreundliche Lösungen, liefern dir Open-Source-KI-Tools und -Workflows maßgeschneiderte mehrstufige Recherchen. Diese können zudem kostengünstig sein, erfordern aber technisches Setup und haben zumindest bei der Einrichtung nicht dieselbe Benutzerfreundlichkeit wie Deep Research. Ein Beispiel ist Open Deep Research von Hugging Face.
Meine Meinung zu Deep Research
Wie du vielleicht schon ahnst: Ich mag Deep Research als neues Werkzeug für meine Arbeit trotz seiner Mängel. Es ist eigentlich hauptsächlich für professionelle Forscher, Ingenieure und ähnliche Anwender gedacht. Aber es kann auch für das Schreiben und die Erstellung von Inhalten sowie für Content-Strategien sehr nützlich sein. Nach einem Eindruck habe ich bislang nur an der Oberfläche dessen gekratzt, was Deep Research kann und wie ich es nutzen kann.
Es ist bei alledem faszinierend zu sehen, wie OpenAI wieder einmal eine neue Kategorie von KI-Diensten geschaffen hat. Andere sind inwzsichen gefolgt, wie du oben gesehen hast. Dieser Wettbewerb wird hoffentlich zu immer besseren Werkzeugen und mehr Auswahlmöglichkeiten führen.
Quellen: Datacamp, tech.co, OpenAI, Contentgrip, Science Alert, Stradiji