ChatGPT, Gemini, AI Mode und AI Overviews im Vergleich

Stand: 10. September 2026

Was unterscheidet ChatGPT von Gemini? Und wenn Google bereits Gemini anbietet, wozu gibt es dann noch AI Mode und AI Overviews? Diese Fragen begegnen mir immer wieder. Die Unsicherheit kann ich gut nachvollziehen: Sowohl die beiden KI-Chatbots als auch die Google-Suche können Dir eine ausformulierte Antwort mit Links zu Webseiten liefern. An der fertigen Antwort ist deshalb nicht unbedingt erkennbar, worin sich die Recherche dahinter unterscheidet.

Mich interessiert dabei besonders, woher die Informationen für eine Antwort stammen. Hat ChatGPT nach aktuellen Informationen gesucht? Welche Suchanfragen wurden dafür verwendet? Und wenn Gemini Deine Website verlinkt: Belegt Deine Seite eine bestimmte Aussage oder wird sie als weiterführender Inhalt empfohlen?

Um diese Fragen zu beantworten, ziehe ich die Dokumentation von OpenAI und Google sowie Untersuchungen von Fachleuten heran. David Konitzny hat beispielsweise aufgezeichnete Suchanfragen einer ChatGPT-Recherche ausgewertet. Dan Petrovic untersucht unter anderem, welche Ausschnitte von Webseiten Google für KI-Antworten bereitstellt. Solche Untersuchungen helfen dabei, einzelne Schritte der Informationssuche nachzuvollziehen und genauer hinzusehen, als es anhand der fertigen Antwort möglich wäre.

Zwei KI-Chatbots und zwei Funktionen der Google-Suche

ChatGPT und Gemini sind KI-Chatbots. Du beginnst ein Gespräch, stellst eine Frage oder beschreibst eine Aufgabe und kannst anschließend mit Nachfragen daran weiterarbeiten. Eine Websuche kann Bestandteil dieser Bearbeitung sein. Wenn Du beispielsweise aktuelle Preise wissen möchtest, werden andere Informationen benötigt als bei der sprachlichen Überarbeitung eines Textes, den Du selbst in den Chat eingefügt hast.

AI Mode ist die erweiterte KI-Google-Suche. Du recherchierst innerhalb der Google-Suche und kannst das Thema durch Folgefragen vertiefen. AI Overviews sind dagegen die erzeugten Zusammenfassungen, die Google bei manchen Suchanfragen innerhalb der Suchergebnisse anzeigt. Auf Deutsch heißen sie „Übersichten mit KI“.

KI-Chatbot oder Google-Suchfunktion	Was Du verwendest	Was für die Informationssuche wichtig ist
ChatGPT	KI-Chatbot von OpenAI	ChatGPT kann die Websuche selbst auslösen; Du kannst sie auch gezielt auswählen.
Gemini	KI-Chatbot von Google, im Browser oder als App	Neben Webinhalten können beispielsweise hochgeladene Dateien oder verbundene Google-Workspace-Inhalte eine Rolle spielen.
Google AI Mode	Erweiterte KI-Google-Suche mit der Möglichkeit, Folgefragen zu stellen	Eine Frage kann mehrere Suchen zu unterschiedlichen Teilaspekten auslösen.
Google AI Overviews	KI-generierte Zusammenfassungen innerhalb der Google-Suchergebnisse	Google entscheidet, bei welchen Suchen eine Übersicht erscheint.

Die Unterscheidung zwischen AI Overviews und AI Mode betrifft zunächst also die Art, wie Du die Google-Suche verwendest. Du kannst eine gewöhnliche Suche beginnen und eine Übersicht mit KI erhalten. Möchtest Du anschließend nachfragen, beschreibt Google für Mobilgeräte den Übergang von einer AI Overview zu AI Mode. Dabei wird der Zusammenhang mit Deiner ursprünglichen Suche übernommen.

Gemini: Was der KI-Chatbot mit dem Sprachmodell und der API zu tun hat

Bei Gemini kommt eine zusätzliche Schwierigkeit hinzu: Google verwendet den Namen sowohl für den KI-Chatbot als auch für die zugrunde liegenden KI-Modelle. Wenn jemand schreibt, er habe „Gemini untersucht“, ist deshalb noch nicht klar, was er tatsächlich verwendet hat.

Ein Sprachmodell ist die technische Komponente, die aus den bereitgestellten Eingaben eine Antwort erzeugt. Zum KI-Chatbot gehören darüber hinaus unter anderem die Gesprächsoberfläche und Funktionen, mit denen Informationen für die Antwort beschafft werden können. Welche Informationen das Sprachmodell erhält, hängt somit auch davon ab, wie es in die jeweilige Software eingebunden ist.

Entwickler können Gemini-Modelle über eine API ansprechen. Das ist eine Schnittstelle, über die eine eigene Software Anfragen an das Modell sendet und Antworten zurückerhält. Die Entwickler legen dabei beispielsweise fest, welches Modell angesprochen wird und welche Werkzeuge verwendet werden dürfen. Google zeigt in der Dokumentation zur Websuche mit der Gemini-API, wie die Google-Suche für solche Anfragen aktiviert wird.

Eine Untersuchung dieser Schnittstelle ist deshalb nicht automatisch eine Untersuchung des KI-Chatbots, den Du im Browser geöffnet hast. Wenn wir die Ergebnisse auf die Gemini-App beziehen wollen, müssen wir wissen, ob dort dieselben Voraussetzungen gelten.

Dass auch der Gemini-Chatbot die Google-Suche verwenden kann, erläutert die britische Wettbewerbsbehörde CMA in ihrem Bericht vom Oktober 2025, Absätze 4.65–4.71. Die technische Beschreibung beruht dort wesentlich auf Googles Auskünften: Aus der Nutzerfrage werden Suchanfragen erzeugt und an Google Search übermittelt. Die zurückgegebenen Ergebnisse gehören anschließend zu den Informationen, die Gemini für seine Antwort verwendet. Du unterhältst Dich dabei weiterhin mit dem KI-Chatbot; die Google-Suche beschafft im Hintergrund Informationen.

Aus dieser Verbindung ergibt sich allerdings nicht, dass Gemini, AI Mode und AI Overviews dieselben Webseiten verwenden. Selbst für AI Mode und AI Overviews nennt Google ausdrücklich mögliche Unterschiede bei den eingesetzten Modellen und Verfahren. Wenn Dich interessiert, ob Deine Website in diesen Antworten vorkommt, musst Du die Antworten jeweils gesondert betrachten.

Wie aus Deiner Frage mehrere Suchanfragen entstehen

Angenommen Du möchtest ein Fahrrad für Deinen täglichen Arbeitsweg kaufen. Zwei konkrete Modelle hast Du bereits in die engere Auswahl genommen. Du öffnest einen neuen Chat mit ChatGPT, nennst die beiden Fahrräder und beschreibst Deinen Arbeitsweg. Anschließend besprichst Du mit dem KI-Chatbot, wie gut sich die beiden Modelle dafür eignen.

Nachdem Ihr die Unterschiede besprochen habt, möchtest Du die aktuellen Preise vergleichen. Du bleibst im selben Chat und fragst: „Welches der beiden ist einschließlich Versand günstiger?“ Die Modellnamen schreibst Du nicht noch einmal dazu, weil Du sie weiter oben im Gespräch bereits genannt hast.

Für die Suche nach aktuellen Preisen werden diese Modellnamen allerdings benötigt. Würde man Deine letzte Frage ohne das vorangegangene Gespräch lesen, wäre gar nicht erkennbar, welche Fahrräder verglichen werden sollen. ChatGPT muss die Preisnachfrage deshalb auf die beiden zuvor genannten Modelle beziehen, um nach passenden Preisen suchen zu können.

OpenAI beschreibt in der Dokumentation zu ChatGPT Search, dass der KI-Chatbot Nutzerfragen für die Websuche in eine oder mehrere gezielte Suchanfragen umformuliert. Deine Nachricht muss also nicht wortgleich an einen Suchdienst weitergegeben werden.

Auch Google beschreibt für AI Mode und AI Overviews, dass eine Frage mehrere zusammenhängende Suchanfragen auslösen kann. Google bezeichnet diese Suche nach mehreren Teilaspekten als Query-Fanout. Bei unserem gedachten Preisvergleich könnten das getrennte Suchen nach den Preisen beider Fahrräder und den Versandkosten der jeweiligen Händler sein. Alle diese Suchen würden zur selben Frage beitragen: Welches Fahrrad kostet Dich bei einer Bestellung insgesamt weniger?

Manche Angaben lassen sich möglicherweise erst gezielt suchen, nachdem die ersten Ergebnisse vorliegen. Findest Du beispielsweise einen günstigen Fahrradpreis, aber keine Versandkosten, müsstest Du beim betreffenden Händler weiter nachsehen. Auch für ChatGPT erläutert OpenAI, dass nach der ersten Suche weitere, genauere Suchanfragen folgen können. Das Fahrradbeispiel veranschaulicht diese Möglichkeit; welche Suchanfragen ChatGPT bei einem tatsächlichen Preisvergleich stellt, müsste man während dieser Recherche aufzeichnen.

Welche zusätzlichen Informationen aus früheren Chats einfließen können

Im Fahrradbeispiel stammen die Modellnamen aus den vorherigen Nachrichten desselben Chats. Daneben kann ChatGPT über die Erinnerungsfunktion Informationen aus früheren Gesprächen berücksichtigen, wenn diese Funktion aktiviert ist.

Angenommen Du hast ChatGPT in einem früheren Gespräch Deinen Wohnort genannt und diese Angabe wurde als Erinnerung gespeichert. Bei einer späteren Suche kann der KI-Chatbot darauf zurückgreifen, obwohl Du den Ort im aktuellen Chat noch nicht erwähnt hast. OpenAI beschreibt die Verwendung gespeicherter Angaben beim Formulieren von Suchanfragen ausdrücklich.

Für einen Vergleich ist diese Unterscheidung relevant. Dieselbe Frage kann unter unterschiedlichen Voraussetzungen gestellt werden: einmal als erste Nachricht ohne vorheriges Gespräch, einmal nach einer ausführlichen Beratung und einmal mit zusätzlich verfügbaren Erinnerungen. Wenn sich die Antworten unterscheiden, sollte nachvollziehbar bleiben, welche dieser Informationen jeweils vorhanden waren.

Wie ein Reranker passende Textstellen bewertet

Mit einer gefundenen Händlerseite ist die Preisfrage noch nicht beantwortet. Auf der Seite können die Ausstattung des Fahrrads, seine Farben und die Lieferbedingungen beschrieben sein. Für Deinen Vergleich brauchst Du den Preis und die zutreffenden Versandkosten. Eine Beschreibung der Gangschaltung hilft bei dieser Frage nicht weiter, obwohl sie vom richtigen Fahrrad handelt.

Wie solche Unterschiede maschinell bewertet werden können, erklärt Metehan Yesilyurt in seinem Beitrag über Reranker und die Auswahl von Textstellen. Er verwendet öffentlich verfügbare Reranker. Welchen Reranker ChatGPT oder Google intern einsetzt, weist seine Untersuchung nicht nach.

Ein Reranker ist ein Modell, das bereits gefundene Dokumente oder Textstellen danach bewertet, wie gut sie zu einer Suchfrage passen. Dazu bekommt es die Suchfrage und den jeweiligen Text vorgelegt. Es berechnet einen Relevanzwert, anhand dessen sich die Texte neu sortieren lassen.

Im Fahrradbeispiel würde der Reranker bewerten, wie gut die Passagen zur Preisfrage passen. Die Textstelle mit Kaufpreis und Versandkosten enthält die benötigten Angaben, die Beschreibung der Gangschaltung nicht. Beide können auf derselben Produktseite stehen. Mich interessiert daran, dass die Seite insgesamt vom gesuchten Fahrrad handelt, aber nur bestimmte Teile ihres Inhalts helfen, Deine konkrete Frage zu beantworten.

Was Du an einem Quellenlink überprüfen kannst

Wenn der KI-Chatbot schließlich eine Antwort mit Links ausgibt, kannst Du nachsehen, ob die verlinkten Seiten die genannten Informationen enthalten. Beim Fahrradvergleich wäre beispielsweise zu prüfen, ob der angegebene Preis zum richtigen Modell gehört und ob die genannten Versandkosten tatsächlich für diese Bestellung gelten.

Allerdings erklärt Google in der Gemini-Quellenhilfe, dass Links sowohl zu Quellen als auch zu verwandten Inhalten führen können. Ein Link kann also eine konkrete Aussage belegen oder Dir zusätzliche Informationen zum Thema anbieten. Wenn ich überprüfen möchte, ob Gemini eine Information aus meiner Website richtig wiedergibt, muss ich deshalb den Antwortsatz mit der entsprechenden Textstelle meiner Seite vergleichen.

Aus dem fertigen Quellenlink lässt sich noch nicht die gesamte Recherche rekonstruieren. Google beschreibt beispielsweise, dass bei AI Mode und AI Overviews auch während der Antworterzeugung weitere unterstützende Webseiten gefunden werden können. Die Linkliste zeigt zudem nicht vollständig, welche anderen Inhalte zuvor gefunden und später nicht verlinkt wurden.

Wenn wir wissen möchten, welche Suchanfragen tatsächlich gestellt wurden oder welche Textausschnitte dabei zurückkamen, benötigen wir zusätzliche Aufzeichnungen. Hier setzen die Untersuchungen von Konitzny und Petrovic an.

Konitzny: 30 Suchaufrufe trotz der Anzeige „null Suchen“

David Konitzny hat für seine Untersuchung vom 12. März 2026 eine einzelne Recherche zu Gravelbikes mit der Deep-Research-Funktion von ChatGPT ausgewertet. Er betrachtete dafür die Datennachrichten, die während der Recherche im Browser übertragen wurden.

Nach seinen Angaben zeigte die fertige Recherche in der Oberfläche null Suchen an. In den übertragenen Daten fand er dagegen 30 Suchaufrufe, also konkrete Anweisungen, Suchanfragen auszuführen. Bei allen stand im Feld für den Suchdienst web_with_bing, ein Hinweis auf Bing.

Konitzny erklärt die Abweichung damit, dass die Oberfläche nur vom Nutzer selbst ausgelöste Suchen zähle. Diese Erklärung der Zählweise ist von seiner Beobachtung der 30 Aufrufe zu unterscheiden. Die aufgezeichneten Aufrufe zeigen bereits, weshalb die Null in der Oberfläche nicht als Nachweis für eine Recherche ohne Suche verwendet werden kann.

Für unseren Vergleich ist außerdem entscheidend, dass Konitzny Deep Research untersucht hat. Seine Auswertung beschreibt diesen einen Recherchevorgang. Sie sagt uns weder, wie viele Suchen eine gewöhnliche ChatGPT-Antwort auslöst, noch ob dabei derselbe Suchdienst verwendet wird.

Petrovic: Quellenzuordnung in der Gemini-API und Textausschnitte aus AI Mode

Dan Petrovic untersucht in „SRO & Grounding Snippets“ unter anderem Daten aus der Gemini-API. Dort können neben dem erzeugten Antworttext zusätzliche Angaben zu den Quellen zurückgegeben werden. Die von ihm untersuchten Felder groundingSupports und groundingChunks ermöglichen es, Teile der Antwort und Quellen einander zuzuordnen.

Damit lässt sich beispielsweise untersuchen, welche Webseite für eine bestimmte Aussage ausgewiesen wird. Die zusätzliche Information besteht also darin, dass eine Quelle einem Teil der Antwort zugeordnet werden kann, statt nur in einer gemeinsamen Linkliste zu erscheinen.

Petrovic beschreibt darüber hinaus, wie Ausschnitte gefundener Webseiten ausgewählt und dem Sprachmodell für die Antwort bereitgestellt werden. Die Verwendung externer Informationen, auf die sich eine Antwort stützen soll, wird als Grounding bezeichnet. Seine weitergehende Beschreibung dieses Vorgangs muss allerdings von den Angaben unterschieden werden, die unmittelbar aus den API-Feldern hervorgehen: Eine Quellenzuordnung allein zeigt noch nicht alle Informationen, die dem Modell beim Schreiben vorlagen.

In „How AI Mode Selects Snippets“ betrachtet Petrovic einen anderen Gegenstand: den HTML-Quelltext von AI-Mode-Ergebnissen zu Fußballtrikots. HTML ist der Code, aus dem der Browser eine Webseite darstellt. Er kann auch Kommentare enthalten, die mit der Seite übertragen werden, aber nicht als sichtbarer Text erscheinen.

In solchen Kommentaren fand Petrovic Ausschnitte aus den verlinkten Webseiten. Er konnte damit nachsehen, welche konkreten Textstellen Google mit dem Suchergebnis ausgeliefert hatte, und sie mit den vollständigen Seiten vergleichen.

Petrovic leitet daraus auch Empfehlungen für die Gestaltung von Webseiten ab, etwa wichtige Informationen hervorzuheben. Ich würde an dieser Stelle mit einer konkreten Frage weiterarbeiten: Wird eine bestimmte Passage häufiger ausgewählt, nachdem sie hervorgehoben wurde? Dafür müsste man ihre Darstellung verändern und die Ergebnisse anschließend unter vergleichbaren Bedingungen erneut erfassen. Die veröffentlichten Beispiele zeigen die ausgewählten Ausschnitte; den Einfluss der Hervorhebung müsste ein solcher Vergleich erst klären.

Wird zuerst recherchiert oder zuerst eine Antwort geschrieben?

Bis hierhin haben wir betrachtet, wie Informationen gesucht und Textstellen bewertet werden können. Damit ist noch nicht vollständig geklärt, zu welchem Zeitpunkt diese Recherche im Verhältnis zum Schreiben stattfindet.

Man kann sich zwei Vorgehensweisen vorstellen. Bei der ersten werden zunächst Quellen gesucht. Das Sprachmodell erhält die gefundenen Informationen und formuliert damit eine Antwort. Bei der zweiten liegt bereits ein Antwortentwurf vor. Anschließend werden Belege für dessen Aussagen gesucht und der Entwurf wird anhand dieser Belege überprüft und überarbeitet.

Luyu Gao und seine Mitautoren haben 2023 mit RARR einen Forschungsansatz zur nachträglichen Recherche und Überarbeitung beschrieben. Das Verfahren soll externe Belege für einen vorhandenen Text finden und ungestützte Inhalte korrigieren, während möglichst viel vom ursprünglichen Text erhalten bleibt.

Petrovic setzt sich in seinem Beitrag „Generate → Ground“ kritisch damit auseinander und spricht sich dafür aus, die Informationen vor dem Formulieren zu recherchieren. Seine Kritik betrifft damit auch die Frage, was passiert, wenn die nachträgliche Suche keine passenden Belege für den bereits geschriebenen Text findet.

Mike King und Gianluca Fiorelli beschreiben in ihrem Fachgespräch über AI Mode und AI Overviews dagegen eine Erklärung, die bei der Suche beginnt: Aus der Nutzerfrage entstehen Suchanfragen, darüber werden Dokumente gefunden, anschließend werden geeignete Passagen ausgewählt und für die Antwort verwendet. Sie beziehen sich dabei auf Fachliteratur und Patente und sprechen ausdrücklich auch über Googles KI-Suchfunktionen.

Die beiden Vorgehensweisen lassen sich so gegenüberstellen:

Recherche vor dem Formulieren

1. Quellen suchen
2. passende Informationen auswählen
3. Antwort formulieren

Einen vorhandenen Text nachträglich prüfen

1. Antwort entwerfen
2. Belege für seine Aussagen suchen
3. Text anhand der Belege überarbeiten

Bei der ersten Vorgehensweise stehen recherchierte Informationen bereits für das Schreiben zur Verfügung. Bei der zweiten wird ein vorhandener Text anhand nachträglich recherchierter Belege geprüft und überarbeitet.

Daraus würde ich keine Tabelle machen, in der Google pauschal „erst schreiben“ und ChatGPT „erst suchen“ zugeordnet wird. Die RARR-Arbeit untersucht ein Forschungsverfahren aus dem Jahr 2023. Sie zeichnet keine heutigen Antworten der Gemini-App oder von AI Mode auf. King und Fiorelli erläutern wiederum auch für Google eine Vorgehensweise, bei der zuerst recherchiert wird.

Für eine Zuordnung zu einer konkreten ChatGPT-, Gemini- oder AI-Mode-Antwort müssten die Aufzeichnungen erkennen lassen, wann gesucht wurde und wann ein Antwortentwurf vorlag. Dabei können sich die beschriebenen Vorgehensweisen auch ergänzen. Denkbar wäre beispielsweise, dass zunächst recherchiert und eine Antwort entworfen wird, anschließend aber eine einzelne Aussage noch einmal nachgeschlagen werden muss. Ob das bei einer bestimmten Antwort geschehen ist, lässt sich nur anhand entsprechender Aufzeichnungen beurteilen.

Weshalb die Selbstauskunft eines KI-Chatbots keine Aufzeichnung ersetzt

Nun könnte man den KI-Chatbot einfach fragen, wie er recherchiert hat. Das wäre bequem, liefert aber noch keinen verlässlichen Nachweis.

Petrovic berichtet in „AI Mode Internals“ beispielsweise, dass ihm ein Wikipedia-Werkzeug genannt wurde, das er selbst als erfunden einordnet. Auch Google weist ausdrücklich darauf hin, dass Gemini seine eigene Funktionsweise falsch beschreiben kann, etwa die Beschaffung aktueller Informationen oder den Umgang mit Quellen.

Wenn ChatGPT oder Gemini behauptet, fünf bestimmte Suchanfragen gestellt zu haben, ist das zunächst eine Aussage innerhalb einer erzeugten Antwort. Um sie zu überprüfen, müsste ich die genannten Suchanfragen in den aufgezeichneten Daten wiederfinden. Die Erklärung des KI-Chatbots kann mir eine Frage für die weitere Untersuchung geben; sie ersetzt die Untersuchung nicht.

Was das für die Sichtbarkeit Deiner Website bedeutet

Wenn Du wissen möchtest, ob Deine Website in ChatGPT, Gemini, AI Mode oder AI Overviews vorkommt, kannst Du zunächst die Antworten und Quellenlinks betrachten. Dafür brauchst Du nicht sofort eine vollständige technische Aufzeichnung der Recherche.

Mich interessiert bei einer solchen Prüfung allerdings mehr als die bloße Feststellung, dass ein Link vorhanden ist. Ich möchte wissen, bei welcher Frage er erscheint und welche Aufgabe meine Seite in der Antwort erfüllt. Wird eine konkrete Information aus meinem Text wiedergegeben? Belegt die Seite eine Aussage? Oder wird sie als weiterführender Inhalt verlinkt?

Beim Fahrradbeispiel wären das unterschiedliche Ergebnisse. Eine Händlerseite könnte als Beleg für den Kaufpreis dienen. Ein Ratgeber desselben Händlers könnte dagegen verlinkt werden, weil er erklärt, welche zusätzlichen Kosten beim Fahrradkauf entstehen. In beiden Fällen wäre die Website sichtbar, aber jeweils mit einem anderen Inhalt und aus einem anderen Zusammenhang heraus.

Diese Unterscheidung hilft auch bei der Überarbeitung einer Website. Wenn eine Preisangabe missverständlich ist, würde ich zunächst die Preisangabe und ihre Bedingungen klarer erklären. Ob sie danach häufiger oder korrekter in KI-Antworten erscheint, müsste ich durch weitere gespeicherte Antworten prüfen. Für die Schlussfolgerung, dass meine Änderung die Ursache war, reicht eine einzelne neue Nennung noch nicht aus.

Die Referenz zur Unterscheidung von Abruf, Quellenauswahl und Nennung hilft dabei, diese Beobachtungen auseinanderzuhalten. Ob die verlinkte Seite eine konkrete Aussage tatsächlich belegt, kannst Du mit der Prüfung von Antwortsatz und Zitatbeleg nachvollziehen. Die technischen Grundlagen erläutere ich ausführlicher in meinem Artikel Wie KI-Suche funktioniert.

Wie Du ChatGPT, Gemini und die Google-Suchfunktionen selbst vergleichst

Für einen eigenen Vergleich würde ich zuerst festlegen, was ich herausfinden möchte. Geht es darum, mit welcher Antwort ich eine Aufgabe am besten lösen kann? Möchte ich verlässliche Quellen für eine weitere Recherche finden? Oder interessiert mich vor allem, ob meine Website genannt wird?

Beim Fahrradkauf wäre eine hilfreiche Antwort beispielsweise eine, mit der Du die Gesamtkosten der beiden Fahrräder nachvollziehen kannst. Dafür müssten die Preise, die Versandkosten und die jeweiligen Bedingungen stimmen. Ob ein bestimmter Händler verlinkt wird, wäre aus Sicht dieses Händlers eine weitere Frage, aber noch kein ausreichendes Urteil über die Qualität der Kaufberatung.

Wenn Du die Antworten vergleichen möchtest, sollten die Voraussetzungen erkennbar sein. Beginne beispielsweise in ChatGPT und Gemini jeweils einen neuen Chat und stelle dieselbe vollständige Ausgangsfrage. Für einen Vergleich mit AI Mode verwendest Du dieselbe Frage in einer neuen Suche im KI-Modus. Bei AI Overviews hältst Du zunächst fest, ob zu dieser Suchanfrage überhaupt eine Übersicht erscheint.

Möchtest Du anschließend Folgefragen untersuchen, bleiben diese im jeweiligen begonnenen Gespräch. Speichere dabei auch die vorherigen Fragen und Antworten. Die Nachfrage „Welches der beiden ist einschließlich Versand günstiger?“ lässt sich später nur beurteilen, wenn noch erkennbar ist, welche Fahrräder vorher genannt wurden.

Was Du festhältst	Wofür Du es später brauchst
KI-Chatbot oder Google-Suchfunktion und gewählte Betriebsart	Du kannst eine gewöhnliche ChatGPT-Websuche von Deep Research und eine Gemini-App-Antwort von einem API-Ergebnis unterscheiden.
Vollständige Ausgangsfrage und bisheriger Gesprächsverlauf	Du erkennst, welche Informationen vor einer Nachfrage bereits im Gespräch vorhanden waren.
Neuer oder fortgesetzter Chat sowie relevante Erinnerungs- und Personalisierungseinstellungen	Du kannst nachvollziehen, ob zusätzliche Informationen für die Antwort verfügbar gewesen sein könnten.
Datum, Sprache, Standort und angezeigte Modellversion, soweit bekannt	Du kannst diese Bedingungen bei späteren Vergleichen berücksichtigen. Unbekannte Angaben bleiben als unbekannt vermerkt.
Vollständige Antwort und alle angezeigten Quellenlinks	Du kannst die Aussagen später mit den verlinkten Seiten vergleichen.
Erscheinen oder Ausbleiben einer AI Overview	Du unterscheidest zwischen einer Suche ohne Übersicht und einer Übersicht, in der Deine Website nicht vorkommt.
Angezeigte Suchaktivität und gegebenenfalls zusätzlich aufgezeichnete Suchaufrufe	Du weißt, ob eine Angabe aus der Oberfläche stammt oder durch aufgezeichnete Aufrufe belegt ist.
Mehrere Durchläufe mit dokumentierten Bedingungen	Du kannst sehen, welche Antworten und Quellen wiederholt vorkommen und welche nur in einem einzelnen Versuch erscheinen.

Für diese Dokumentation kannst Du den Referenzbogen zum Antwortkontext verwenden. Die ergänzenden Referenzen zu Google AI Mode und AI Overviews behandeln die Möglichkeiten zur Steuerung und Messung der beiden Google-Suchfunktionen.

Wenn ich anschließend genauer verstehen möchte, wie eine bestimmte Antwort entstanden ist, würde ich von den vorhandenen Daten aus weiterarbeiten. Kenne ich eine Suchanfrage, interessiert mich, welche Ergebnisse dazu zurückgegeben wurden. Sind auch diese gespeichert, kann ich sie mit der Antwort vergleichen: Welche Information wurde übernommen, wie wurde sie formuliert und welche Quelle wurde dafür verlinkt?

Auf diese Weise lassen sich konkrete Unterschiede untersuchen, ohne aus dem Namen eines KI-Chatbots bereits auf seine gesamte Arbeitsweise zu schließen. Für mich liegt darin der Wert der besprochenen Untersuchungen: Sie machen einzelne Schritte überprüfbar und helfen uns, genauer zu erklären, wie Informationen aus Webseiten in KI-Antworten gelangen.