Moin AINAUTEN,

willkommen zum Deep-Dive diese Woche.

Wir alle nutzen mehr und mehr die AI, um Dinge zu recherchieren und aufbereiten zu lassen: Tools vergleichen, Märkte checken, Wettbewerber monitoren, Personen vor Meetings durchleuchten.

Und die Antworten klingen immer fundiert. Strukturiert. Mit Quellen.

Die Deep-Research Funktionen der verschiedenen Anbieter waren ein Game-Changer.

Aber sie folgen oft einem ähnlichen Muster.

Egal ob wir ChatGPT, Claude oder Perplexity fragen: Es kommt oft derselbe Konsens-Brei. Die gleichen 20 Blog-Artikel, nur anders zusammengefasst.

Grundsätzlich ist das ja nicht zwingend schlecht. Manchmal braucht es aber eine andere Technik.

Daher wollen wir uns diese Woche mit dem Thema beschäftigen, wie du die besten Recherche-Ergebnisse mithilfe der AI bekommst.

Und vor allem wollen wir uns auch mal zwei unterschiedliche Recherche-Arten anschauen, die je nach Thema ganz andere Ergebnisse produzieren.

Das haben wir heute dabei:

Los geht's!

Kurz vorab, wir lieben AI-Recherche. Egal ob mit Perplexity oder den anderen AI-Tools, es hat unser Leben extrem vereinfacht.

Du wirst es wahrscheinlich auch täglich nutzen, vielleicht sogar mit der Deep-Research-Funktion, die bei komplexen Themen richtig tief geht.

Ist dir aber auch schon aufgefallen, dass die Ergebnisse oft sehr ähnlich sind? Oder auch sehr allgemein...

Warum liefert AI-Recherche also oft Einheitsbrei?

Wie immer hat das natürlich viel mit deinem Prompt, deinem Kontext und all dem zu tun.

Wir gehen jetzt aber nicht darauf ein, wie du AI nutzen kannst, um dir einen besseren Research Prompt schreiben zu lassen (Stichwort “Meta-Prompting”). Wir wollen eine andere Ebene anschauen, die viele nicht kennen.

Alles, was du im Internet finden kannst, lässt sich auf zwei Achsen einsortieren:

Achse 1: Wer hat es ausgewählt? Wurde es von Redaktionen, SEO-Autoren oder AI publiziert? Oder von echten Menschen hochgevotet, kommentiert, geteilt?

Achse 2: Wie alt ist es? Evergreen-Content, der seit Jahren rankt? Oder das, was gerade in den letzten 30 Tagen passiert?

Jetzt zum wichtigen Punkt: Standard-AI-Recherche landet praktisch immer im Quadranten oben links.

SEO-Artikel. Listicles. "Die 10 besten Tools 2026". Autoritäts-gerankt, Alter unbekannt, für Suchmaschinen geschrieben statt für dich.

Das ist kein Bug deiner AI. Das ist einfach nur das, was die Websuche zurückgibt: Deine AI fasst brav zusammen, was die Suchmaschine ihr vorsetzt.

Je nach Fragestellung brauchst du aber andere Signale, andere Inhalte.

Das Signal, das man immer noch zusätzlich mit abfragen sollte, liegt unten rechts: Was sagen echte Menschen, gerade jetzt?

Der Reddit-Thread mit 1.500 Upvotes. Die Hacker-News-Debatte mit 900 Kommentaren. Der Kommentar unter dem YouTube-Review, der das Marketing-Versprechen zerlegt. Amazon Reviews usw.

Da liegt die Wahrheit über Tools, Stimmungen und Trends. Und fast niemand holt sie ab.

Ein wichtiges ABER, bevor du jetzt alles nur noch auf Reddit recherchierst: Unten rechts ist nicht "besser". Es ist nur für eine bestimmte Art von Frage der richtige Ansatz.

Wir unterscheiden inzwischen zwischen zwei Frage-Typen:

Der eigentliche Skill ist also nicht "Hol dir das bessere Signal". Sondern: Brauche ich Ergebnisse von beiden Achsen?

Lass es uns kurz einmal an einem simplen Beispiel zeigen. Wir haben eine klassische Frage genommen, die uns ständig gestellt wird:

"Welches AI-Meeting-Notiz-Tool ist das beste?"

Diese Frage lassen wir jetzt einmal auf zwei Ebenen recherchieren.

"Recherchier mal, welches AI-Meeting-Tool das beste ist." Drei Websuchen, Top-Treffer, Zusammenfassung.

So macht es jeder, so machen es auch die Research-Modi der großen Anbieter im ersten Schritt.

Die Antwort kam prompt:

Klingt erst einmal gut. Bis man sich die Quellen anschaut.

Die Antwort war also nicht falsch. Aber sie war im Wesentlichen: Werbung, die sich als Recherche verkleidet hat. Und man sieht es ihr nicht wirklich an.