KI in Kürze: Ihr Überblick, über die wichtigsten KI-News (22.10.2025)

Prompt Decoding & Prompt Generierung: Zwei Prompt Research Technik

Keyword-Tools und Search-Console-Daten sind die klassischen Werkzeuge aller SEOs. Möchte man sich jedoch auch auf GEO fokussieren, steht man vor einem fundamentalen Problem: Weder ChatGPT noch Google im KI-Modus liefern Daten darüber, was Menschen in ihre Systeme eingeben oder wie sie fragen. In einem Artikel auf Afaik.de erklärt Kai Spriestersbach, Experte für angewandte KI, die Konzepte „Prompt Decoding” und „Prompt Generierung”. Diese Konzepte können dabei helfen, die Logik hinter KI-Suchmaschinen zu verstehen und setzen da an wo bei GEO die Mittel fehlen:

• Prompt Generierung bedeutet, potenzielle Nutzerfragen zu einem Thema zu identifizieren. Entweder sie generieren zu lassen, oder über Prompt-Datensätze Einblicke zu gelangen.
• Prompt Decoding geht einen Schritt weiter und versucht, aus den Antwortmustern der KI Rückschlüsse zu ziehen, welche Prompts wahrscheinlich gestellt wurden. Hier kann die KI selber befragt werden, welche Themen ihr häufig begegnen.

Spriestersbach beschreibt das ganze als synthetische Marktforschung. Statt Umfragen oder Fokusgruppen nutzt man die impliziten Muster im Modell selbst. Mithilfe dieser Techniken können Themencluster, Nutzerintentionen und semantische Strukturen besser verstanden werden, also wie KI-Systeme Inhalte wahrnehmen und verknüpfen. Spriestersbach betont jedoch, dass es sich dabei nicht um echte Nutzerdaten, sondern um modellbasierte Hypothesen handelt, die mit Vorsicht zu interpretieren sind.

Quelle: AFAIK – Prompt Research Technik: Prompt Decoding – Snake Oil oder genialer GEO-/AI SEO-Hack?, Thema beigetragen von Philipp Becker, Senior Marketer @HubSpot

Tipp: Formatierung bringt bessere Ergebnisse beim Prompting

In einem Video auf Instagram habe ich folgenden Tipp erhalten: Nutze bei der Formatierung komplexer Prompts kein JSON.

Die meisten konzentrieren sich darauf, komplexe Prompts möglich präzise und gut zu formulieren. Das ist auch nach wie vor wichtig. Allerdings übersehen sie dabei komplett die Formatierung. Eine gute Formatierung, kann über Erfolg oder Misserfolg der Ergebnisse entscheiden. Microsoft hat 2024 eine Studie zu diesem Thema gemacht und die zeigte massive Performance-Unterschiede zwischen verschiedenen Formaten JSON, YAML, Markdown und so weiter.

Das Ergebnis: Bei älteren Modellen wie GPT 3.5 hat JSON richtig gut funktioniert. Allerdings bietet sich JSON zur Formatierung nicht mehr wirklich an, da die führenden Unternehmen OpenAI und Anthropic eigentlich nur XML und Markdown empfehlen. Unabhängige Studien belegen das: Diese beiden Optionen performen bei aktuellen KI-Modellen durchweg besser als andere Formatierung – und das sowohl bei der Qualität als auch bei der Token-Effizienz. Eine kleine Änderung in der Struktur kann bei komplexen Prompts also den Unterschied zwischen frustrierenden und sehr guten KI-Outputs ausmachen.

Quelle: Instagram – officeoptout, arxiv – Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?, IndyDevDan – YouTube: BEST Prompt Format: Markdown, XML, or Raw? CONFIRMED on Llama 3.1 & Promptfoo, Thema beigetragen von Jennifer Lapp, Head of Growth Marketing DACH & LATAM

Stagniert die KI-Adaption?

Alle reden davon, dass die KI-Blase bald platzt. Neue Daten des Finanzunternehmens Ramp zeigen nun einen Trend: Die bezahlte KI-Nutzung bei Start-ups und kleinen Unternehmen ist im September um 0,7 % zurückgegangen – bereits der zweite Rückgang im Jahr 2025.

Während 73 % der US-Technologieunternehmen bezahlte KI-Abonnements nutzen, stagniert die Akzeptanz zunehmend. In Branchen wie dem Einzelhandel (34 %), dem Baugewerbe (28 %) oder der Gastronomie (22 %) bleibt die Durchdringung deutlich geringer.

Quelle: Ramp AI Index 

Betrachtet man die Zahlen einzelner KI-Unternehmen, sieht die Verteilung wie folgt aus: OpenAI ging leicht zurück (von 0,9 % auf 35,6 % der Unternehmen). Anthropic wuchs nur um 0,1 %, obwohl es eigentlich das KI-Unternehmen mit dem schnellsten Wachstum in diesem Jahr ist. xAI stagnierte und selbst die KI-Lösungen von Google gingen um 0,1 % zurück.

Quelle: Ramp AI Index 

Auffällig ist jedoch auch, dass die jährliche Retention von etwa 60 % im Jahr 2023 auf voraussichtlich über 80 % im Jahr 2025 stieg. Dies deutet darauf hin, dass Unternehmen, die KI einsetzen, dabei bleiben.

Quelle: ramp – Ramp AI Index 

Anthropic macht KI-Agenten zur Spezialisten für Workflows

Mit „Skills” hat Anthropic eine neue Funktion für Claude vorgestellt, die das KI-Modell grundlegend verändert. „Skills” sind Ordner mit Anleitungen, Skripten und Ressourcen, die Claude automatisch lädt, wenn sie für eine bestimmte Aufgabe relevant sind. Ab jetzt entscheidet Claude selbstständig, welche Skills benötigt werden, ohne dass eine manuelle Auswahl durch den Nutzer erforderlich ist.

Anthropic liefert vorinstallierte Skills für Excel-Tabellen mit Formeln, PowerPoint-Präsentationen, Word-Dokumente und ausfüllbare PDFs. Nutzer:innen können jedoch auch eigene Skills erstellen und Claude somit beispielsweise das Arbeiten nach Unternehmens-Branding, das Befolgen spezifischer Workflows oder die Interaktion mit internen Tools beibringen. Claude koordiniert automatisch mehrere Skills gleichzeitig, beispielsweise Brand Guidelines, Finanzberichte und Präsentationsformatierung für ein Investoren-Deck. Die Funktion adressiert das „Prompt Engineering“-Dilemma, bei dem die effektive Nutzung von KI davon abhängt, dass einzelne Mitarbeitende aufwendige Anweisungen für Routineaufgaben formulieren, ohne dass dieses Wissen im Team geteilt werden kann.

Quelle: Anthropic – Introducing Agent Skills

Google Ads in AI Overviews

Wer erinnert sich noch? In der klassischen Suche ohne KI wurden Ads als erste Suchergebnisse getarnt. Google plant natürlich auch die Monetarisierung der KI-Suche. Bis Ende 2025 wird Google Werbeanzeigen in AI Overviews über die USA hinaus in ausgewählten englischsprachigen Märkten ausrollen. Dies ist der erste Schritt in der Kommerzialisierung der KI-gestützten Suche.
Die neuen Anzeigen ermöglichen es Marken, direkt in KI-generierten Antworten auf komplexe Suchanfragen zu erscheinen. Für Werbetreibende bedeutet das, das Anzeigen jetzt auch zunehmend Teil der konversation-basierten Sucherfahrung werden. Eine klassische Keyword-Optimierung reicht möglicherweise nicht mehr aus. Stattdessen wird es entscheidend sein, wie Marken in einem konversationellen, intentbasierten Umfeld sichtbar bleiben.

Quelle: Search Engine Journal – Google to expand ads in AI Overviews to more markets, Thema beigetragen von Jennifer Lapp, Head of Growth Marketing DACH & LATAM