Google Gemini und SEO, was ändert sich?

Der Wettlauf zwischen Google und OpenAI im Bereich der KI wird immer intensiver. Während letztere vor einigen Monaten GPT-4 veröffentlichte, stellte Google auf der Google IO-Konferenz im Mai 2023 sein "multimodales System" vor: Gemini. Normalerweise wird es mit der Gemini-Konstellation oder dem zweiten Raumflug kurz vor Apollo in Verbindung gebracht, in Googles Projekt steht es für "Generalized Multimodal Intelligence Network".

Was wissen wir über Gemini?

Google hat Berichten zufolge einigen Unternehmen Zugang zu einer frühen Version seines Gemini-Systems gewährt. Ein Überblick über das, was über dieses "multimodale System" herausgefiltert wurde.

"Stellen Sie sich vor, der Hulk der Sprachmodelle und Tony Starks KI Jarvis bekämen ein Kind... Bumm!" This is Gemini. "Online sind die Technikfans voll des Lobes für Googles generatives künstliches Intelligenzsystem, mit vielen mehr oder weniger fröhlichen Popkultur-Referenzen.

Aber wie funktioniert das multimodale Modell Gemini? Was sind seine Besonderheiten? Verdient es all die Superlative, noch bevor es veröffentlicht wurde?

Das vorangegangene ChatGPT würde uns eher davon überzeugen, dass die Nuance angemessener wäre: Wenn das generative Modell von OpenAI im Januar 2023 die Zahl von 100 Millionen Nutzern überschritten hat, stagnierte die Zahl der Nutzer im Mai und begann im Juni zu sinken. Außerdem ist das OpenAI-Modell nicht ohne Risiko und hat sogar einige Anzeichen eines Rückschritts gezeigt.

Nach Angaben des Unternehmens aus Mountain View wurde Gemini so konzipiert, dass es "multimodal und hocheffizient bei der Integration von Tools und APIs" ist. Es soll "zukünftige Innovationen wie Gedächtnis und Planung ermöglichen".

Gemini-Entwicklung

Bei der Entwicklung dieses massiven Modells stützt sich Gemini vor allem auf den Umfang und die Tiefe der von Alphabet über Plattformen wie YouTube, Google Books, Google Search und Google Scholar gesammelten Daten. Außerdem werden hochmoderne Trainingschips namens TPUv5 verwendet, die angeblich als einzige weltweit in der Lage sind, 16.384 Chips miteinander zu verbinden. Googles Teams trainierten das Modell auch mit ähnlichen Methoden wie bei der Entwicklung von AlphaGo, einem Spiel, das komplexer ist als Schach. Darüber hinaus wurde Gemini im Gegensatz zu LaMDA, Googles großem Modell für Konversationssprache, das durch überwachtes Lernen trainiert wurde, durch verstärkendes Lernen wie GPT-3 und GPT-4 trainiert. Bei dieser Technik des maschinellen Lernens lernt ein KI-Agent, eine Aufgabe durch Versuch und Irrtum in einer dynamischen Umgebung auszuführen.

Nach Angaben von The Information arbeiten derzeit mehrere ehemalige Mitglieder der Teams von Google Brain und DeepMind an dem Projekt, darunter auch Sergey Brin, der Mitbegründer von Google. Laut derselben Quelle könnte Google Gemini entweder als Update für Google Bard oder als neuen Chatbot einführen, bevor Gemini für verschiedene Produkte wie Google Docs eingesetzt wird. Gemini könnte bald veröffentlicht werden, möglicherweise als Antwort auf OpenAIs bevorstehende GPT-4.5-Veröffentlichung vor GPT-5, die für Anfang 2024 erwartet wird. "Nach der Verfeinerung und strengen Sicherheitstests wird Gemini in verschiedenen Größen und Kapazitäten erhältlich sein, ähnlich wie PaLM 2", erklärt Google, ohne weitere Details zu nennen.

Eine potenziell verkürzte Benutzerführung

Derzeit wird Google SGE (Googles KI-verbessertes Sucherlebnis) in rund hundert Ländern getestet. Diese Version von Google bietet KI-generierten Text, Quellen und ein Konversationsmodul. Bei bestimmten Suchanfragen kann diese Suchmaschine die Anzahl der Nutzeranfragen reduzieren. Nach einem Beispiel von Exposure Ninja könnte ein Nutzer, der Informationen über einen "Immobilienanwalt" für einen Umzug sucht, nur vier Seitenbesuche statt acht bei einer herkömmlichen Suche haben.

Was passiert, wenn Gemini schließlich in den SGE integriert wird? "Die Kosten, die mit der Verbreitung der Gemini-Antworten im SGE verbunden sind, bedeuten zunächst, dass Google nicht sehr geneigt ist, Gemini-basierte SGE-Ergebnisse zu liefern, wenn sie nicht notwendig sind", warnt Tim Cameron-Kitchen, Gründer von Exposure Ninja.

Im Falle des Einsatzes von Gemini in SGE könnte die Fähigkeit des multimodalen Systems, die vermuteten Bedürfnisse der Nutzer zu antizipieren, die Suchphase weiter verkürzen. Durch den Einsatz von Gemini könnten in den Suchergebnissen direkte Antworten auf die nächsten Fragen des Nutzers gegeben werden. In dem oben genannten Beispiel könnte dies laut Exposure Ninja zu einer Suchreise mit nur drei zu besuchenden Websites führen.

Die Verwendung von Gemini in der SGE könnte laut Tim Cameron-Kitchen auch "weniger Duplikate, besser strukturierte Antworten, die logisch dem Pfad des Suchenden folgen, und eine bessere Integration multimodaler Fähigkeiten" mit sich bringen. Für den Experten für digitales Marketing wird der potenzielle Rückgang der Website-Besuche durch die Tatsache ausgeglichen, dass die Links in den generierten Antworten weiterhin vorhanden sind und die Menschen weiterhin über Google auf Websites einkaufen.

Mögliche Anwendungen von Gemini

Gemini hat das Potenzial, in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt zu werden, darunter:

• Chatbots: Gemini kann verwendet werden, um anspruchsvollere und natürlichere Chatbots zu erstellen. Auf Gemini basierende Chatbots könnten für den Kundendienst, die Beantwortung von Fragen oder auch nur für eine Unterhaltung eingesetzt werden.

• Text-Zusammenfassungen: Gemini kann verwendet werden, um genauere und präzisere Textzusammenfassungen zu erstellen. Gemini-basierte Textzusammenfassungen könnten verwendet werden, um Menschen das Verständnis langer Artikel oder Dokumente zu erleichtern.

• Generatoren für kreative Inhalte: Gemini kann verwendet werden, um kreative Inhalte, wie Gedichte, Skripte oder Musik zu erstellen. Auf Gemini basierende Generatoren für kreative Inhalte könnten dazu verwendet werden, neue Formen von Kunst oder Unterhaltung zu schaffen.

• Anwendungen für maschinelles Lernen: Gemini kann verwendet werden, um die Leistung von Anwendungen für maschinelles Lernen zu verbessern. Gemini könnte dazu verwendet werden, genauere und leistungsfähigere Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.

Wie können wir Google Gemini AI nutzen?

Sundar Pichai, CEO von Google Alphabet, hob auf der Google I/O 2023 die Fortschritte hervor, die bei der benutzerfreundlicheren Gestaltung der generativen KI gemacht werden. Zu diesen Weiterentwicklungen gehören PaLM 2 und Gemini. DeepMinds Gemini wurde speziell für multimodale Anwendungen entwickelt und kann daher verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Code verstehen. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es ihm, sich bei verschiedenen Aufgaben auszuzeichnen:

• Generieren verschiedener Textarten, Übersetzen von Sprachen und Erstellen verschiedener kreativer Inhalte.

• Verarbeitung von Datenformaten wie Diagrammen und Karten.

• Nutzung einer umfangreichen Wissensbasis, die auf umfangreichen Schulungen für Text- und Codedatensätze beruht.

• Erleichterung der Erstellung neuer Produkte und Dienstleistungen.

• Analysieren von Daten und Erkennen von Mustern.

• Informative Antworten auf komplexe oder unkonventionelle Fragen geben.

Obwohl sich die multimodale Verarbeitungsfähigkeit von Gemini noch in der Entwicklung befindet, hat sie das Potenzial, die Interaktion zwischen Mensch und Computer zu revolutionieren. Die Anwendungsmöglichkeiten reichen von der Entwicklung realistischerer und ansprechender virtueller Assistenten bis hin zu innovativen Bildungsinstrumenten und der Verbesserung unseres Verständnisses der Welt. Weitere Einzelheiten zu Googles KI Gemini, einschließlich ihrer Funktionsweise, herausragender Funktionen und mehr, finden Sie hier.

Wie funktioniert Gemini?

Gemini ist ein multimodales KI-System, das in der Lage ist, verschiedene Arten von Daten wie Text, Bilder und Code zu verarbeiten. Es nutzt umfangreiches Training an einem riesigen Datensatz von Text und Code, um diese verschiedenen Formen von Informationen zu verstehen und zu generieren.

Im Kern verwendet Gemini fortschrittliche Algorithmen und Modelle, die von DeepMind entwickelt wurden, um Daten in verschiedenen Formaten zu verstehen und zu interpretieren. Durch das Training mit verschiedenen Datensätzen lernt Gemini Muster, Strukturen und Beziehungen innerhalb der Daten und ist so in der Lage, Aufgaben wie die Generierung von Text, die Verarbeitung visueller Informationen wie Diagramme und Karten sowie die Analyse komplexer Datensätze zu übernehmen.

Seine multimodalen Fähigkeiten ermöglichen es Gemini, verschiedene Arten von Informationen gleichzeitig zu verarbeiten und erleichtern so Aufgaben, die mehrere Datenformate oder -quellen umfassen. Diese Vielseitigkeit macht Gemini zu einem potenziell transformativen Werkzeug, das die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren und Informationen in verschiedenen Bereichen verarbeiten, revolutionieren kann.

Schulung und Verbindung

Für SEO-Fachleute wird es wahrscheinlich entscheidend sein, das Potenzial von Gemini voll auszuschöpfen. "Wenn die Versprechungen von DeepMind wahr sind und Gemini die vorgestellten Kriterien erfüllt, wird es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden SEO werden", meint Giulio Stella, SEO-Berater bei Gstarseo. "Wir müssen geschult werden, um es vorsichtig einzusetzen und unsere Ergebnisse zu verbessern." Es ist erwähnenswert, dass laut The Information Entwickler für den Zugang zu Gemini durch das Leasing von Google Cloud-Servern bezahlen müssen.

Es könnte zahlreiche Hilfen für SEO-Profis geben, insbesondere durch die Konnektivität von Gemini. "Wir könnten es bitten, Informationen aus den Google-Tools zu laden", schlägt Laurent Jean vor. "Wir könnten zum Beispiel Google Search Console, YouTube und Google Sheets miteinander verbinden, um Listen mit positionierten Keywords abzurufen. Wir könnten Gemini auch bitten, eine Liste von URLs mit den dazugehörigen Keywords zu erstellen. Wir könnten es damit beauftragen, Klassifizierungen oder Listen von Inhalten zu erstellen, die wir mit Hilfe von Google Sheets und YouTube ergänzen. Es geht darum, die Fähigkeiten von LLM zu nutzen, um benutzeroptimierten Text zu generieren, während wir die Daten und das Denken von Gemini nutzen, um externe Daten für die SEO-Optimierung zu integrieren."