KI in Kürze: Ihr Überblick, über die wichtigsten KI-News (26.11.2025)

Alles Neue zu Gemini 3

Google hat mit Gemini 3 das bislang leistungsstärkste Modell der Gemini-Familie vorgestellt, das ab sofort in zahlreichen Google-Produkten verfügbar ist. Gemini 3 bietet deutlich optimierte Leistung in den Bereichen Schlussfolgerung, multimodales Verständnis und agentische Fähigkeiten. Das neue Modell ist besonders gut darin, Kontext zu verstehen, also aus einem einfachen oder nicht gut strukturiertem Prompt kann Gemini guten Output gegen. Hier kommt Gemini 3 Deep Think ins Spiel, ein erweiterter Reasoning-Modus, der noch komplexere Probleme lösen kann. Laut Google ist Gemini 3 für drei Hauptanwendungsbereiche optimiert: Beim Lernen ermöglicht multimodales Verständnis mit einem Kontext von einer Million Token völlig neue Möglichkeiten. Im Bereich Erstellen positioniert Google ein neues Vibe Coding-Modell als direkte Konkurrenz zu Tools wie Claude Code, Cursor oder Loveable. Beim Planen im Alltag übernimmt der neue Gemini Agent komplexe Multi-Step-Workflows und kann beispielsweise eigenständig den Gmail-Posteingang organisieren. 

Eine weitere Neuheit ist die App Google Antigravity, eine agentische Entwicklungsplattform, die KI-Assistenz beim Coding von einem reinen Hilfswerkzeug in einen aktiven Partner verwandelt. Die Agenten haben direkten Zugriff auf Editor, Terminal und Browser und können eigenständig planen, programmieren und ihre Ergebnisse validieren.

Gemini 3, Antigravity und die weiteren Funktionen sind bereits verfügbar. Gemini 3 ist in der Gemini-App, im AI-Mode der Google-Suche sowie auf Drittplattformen wie Cursor, GitHub und Replit integriert. Die Integration von Gemini 3 in den AI-Mode der Google-Suche dürfte dabei die wichtigste Neuerung für den täglichen Gebrauch sein.  Quelle: Google  –  A new era of intelligence with Gemini 3

Quelle: Google – A new era of intelligence with Gemini 3 

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Klassische Inbound-Taktiken verlieren an Wirkung: HubSpots neues Loop Marketing setzt auf kontinuierliche Lernzyklen in vier Phasen: Gestalten, Anpassen, Verstärken und Entfalten. In diesem kostenlosen Webinar mit OMR Education zeigt Jennifer Lapp, Head of Growth Marketing LATAM & DACH bei HubSpot, wie Effizienz und Authentizität kombiniert werden können, wie sich das Loop Marketing-Framework in der Praxis umsetzen lässt und welche Erkenntnisse erfolgreiche Cases anderer Unternehmen bieten.

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Welche Suchanfragen triggern Google AIOs?

Auf diese Frage, hat Ahrefs eine Antwort. Dazu hat Ahrefs 146 Millionen Suchergebnisseiten analysiert und 86 verschiedene Faktoren untersucht, die beeinflussen, wann Google AI Overviews erscheinen. Die wichtigsten Erkenntnisse: AI Overviews tauchen bei 21 % aller Keywords auf, aber die Verteilung variiert stark. Fast ausschließlich (99,9 %) erscheinen sie bei informationsorientierten Suchanfragen.

Quelle: Ahrefs 

Besonders häufig sind sie bei Fragestellungen (57,9 %), langen Suchanfragen mit 7+ Wörtern (46 %) und nicht-markenbezogenen Suchen (25 % vs. 13 % bei Branded Keywords). Überraschend ist die hohe Präsenz bei YMYL-Themen (Your Money or Your Life): 44% aller medizinischen Suchanfragen triggern eine AI Overview, obwohl hier besondere Vorsicht geboten wäre. Die am stärksten vertretenen Branchen sind Wissenschaft (44 %), Gesundheit (43 %) und Haustiere (37 %). Dagegen erscheinen AI Overviews deutlich seltener bei Shopping-Anfragen (3 %), Immobilien (6 %), News (6 %) und lokalen Suchen (8 %). Google setzt AI Overviews gezielt für evergreen, informationsorientierte Inhalte ein, besonders bei Fragen und komplexeren Suchanfragen. Transaktionale, navigationale und aktuelle News-Themen bleiben weitgehend ausgespart.

Quelle: Ahrefs – What Triggers AI Overviews? 86 Factors and 146 Million SERPs Analyzed, Thema beigetragen von Jennifer Lapp, Head of Growth DACH & LATAM @HubSpot   

ChatGPT Group Chats

Grüne oder blaue Bubble im Gruppenchat? Anders als bei Chats zwischen Apple- und Android-Geräten spielt das bei ChatGPT keine Rolle. OpenAI hat jetzt Gruppenchats für ChatGPT eingeführt. Das neue Feature ermöglicht es Nutzern, gemeinsam mit bis zu 20 Personen und ChatGPT in einem Chat zu arbeiten. Ein Klick auf das Personen-Icon genügt, um einen Einladungslink zu generieren. Jeder Teilnehmer erstellt beim ersten Beitritt ein kurzes Profil mit Name, Username und Foto. ChatGPT verhält sich in Group Chats wie ein Gesprächspartner. Die KI, die auf GPT-5.1 basiert, entscheidet kontextabhängig, wann sie sich einbringt und wann sie schweigt. Nutzer können ChatGPT jederzeit durch direkte Erwähnung aktivieren, oder ChatGPT reagiert mit Emojis. Alle wichtigen Features wie Search, Image Upload, Bilderstellung und Diktierfunktion sind verfügbar.

ChatGPT wird damit zu einem echten Kollaborationstool. Von der gemeinsamen Reiseplanung über Teamarbeit; ChatGPT kann das Recherchieren, Zusammenfassen und Entscheiden erleichtern. In jedem Gruppenchat können zudem individuelle Instruktionen für die KI angelegt werden, um auch hier Ton und Verhalten anzupassen.

Quelle: OpenAI – Introducing group chats in ChatGPT, Thema beigetragen von Philipp Becker, Senior AI Search Specialist @HubSpot 

Der Artificial Analysis Omniscience Index: Welche Modelle sind wirklich zuverlässig?

Welche KI-Modelle neigen am stärksten zum Halluzinieren und welche sind bei Fakten am zuverlässigsten? Im Artificial Analysis Omniscience Index wird anhand von 6.000 Fragen aus sechs wirtschaftlich relevanten Domänen die Faktenzuverlässigkeit von KI-Modellen gemessen. Anstatt nur Wissen abzufragen, prüft diese Evaluierung, ob ein Modell weiß, wann es Informationen zurückhalten muss, um Halluzinationen zu vermeiden. Dafür werden Punkte vergeben: Alle Endpunkte über 0 sind dabei sehr gut. Die Ergebnisse der aktuell modernsten Modelle zeigen jedoch Fakten- und Kalibrierungsschwächen.

Nur vier Modelle, angeführt von Claude 4.1 Opus bzw. von Google Gemini 3, erreichten einen Index über Null. Modelle mit der höchsten Genauigkeit wie Grok 4 und GPT-5 wurden durch Halluzinationsraten von 64 % bzw. 81 % stark abgewertet. Die Leistung variiert stark domänenspezifisch (z. B. führt Claude 4.1 Opus in Recht und Grok 4 in Gesundheit).

Quelle: Artificial Analysis Omniscience Index

KI-Modelle sollten daher für wissensbasierte Aufgaben nach ihrer spezifischen Zuverlässigkeit und nicht nach ihrer allgemeinen Leistung ausgewählt werden. 

Quelle: Artificial Analysis – Artificial Analysis Omniscience Index, Thema beigetragen von Jennifer Lapp, Head of Growth DACH & LATAM @HubSpot 

Die vier Ebenen von modernen SEO

Emilia Möller, Expertin für AI-Growth-Strategien, hat auf LinkedIn einen sehr interessanten Post veröffentlicht, in dem sie erklärt, dass modernes SEO vier Ebenen hat, die Marketing-Teams beachten sollen, wenn sie Content erstellen, der von LLMs gefunden werden soll. Laut Möller umfassen die vier Ebenen moderner Suchoptimierung SXO (Search Experience Optimisation), die Umwandlung von Klicks in Conversions durch optimale UX mit schnellen Ladezeiten und Mobile-First-Design. AIO (AI Optimisation) skaliert die Sichtbarkeit durch KI-gestützte Content-Systeme und automatisierte interne Verlinkung. GEO (Generative Engine Optimisation) sorgt dafür, dass Inhalte von KI-Systemen in Zusammenfassungen zitiert werden – durch faktenbasierte, datengestützte Inhalte und den Aufbau thematischer Autorität. AEO (Answer Engine Optimisation) optimiert für AI Overviews und Zero-Click-Answers, indem Inhalte mit klaren Fragen als Überschriften strukturiert und Schema-Markup wie FAQ oder How-to implementiert werden. Für moderne Suchstrategien muss Content also für verschiedene Zwecke unterschiedlich optimiert werden. 

Quelle: LinkedIn – Emilia Möller

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