1. Oktober 2026

Veröffentlicht: 2026-09-30 Autor: Thomas Hintz | Seoholics Lesezeit: 4 min Was ist passiert? Google weitet die Ausspielung von AI Overviews auf Markenabfragen aus. In einer Stichprobe erscheinen diese KI-Zusammenfassungen für fast alle großen Markennamen, mit Ausnahme von Google selbst und Nachrichtenpublikationen. Die Platzierung der AI Overviews erfolgt in den meisten Fällen nicht an oberster Stelle, sondern im mittleren Bereich der Suchergebnisseite. 93 % Anteil der Markenabfragen mit AI Overview Ergebnis einer Stichprobe über 100 Marken. Die Fakten Die aktuelle Beobachtung stützt sich auf folgende Punkte: In einem Test über 100 Marken weisen 93% der Abfragen eine AI Overview auf. Zu den Marken, bei denen die KI-Zusammenfassungen erscheinen, gehören Reddit, Salesforce, Amazon und Adobe. Nachrichtenpublikationen und Google selbst sind von dieser Ausspielung derzeit ausgenommen. Die Mehrheit der AI Overviews

Veröffentlicht: 2026-10-01 Autor: Marcel Christen | Seoholics Lesezeit: 4 min Was ist passiert? Eine aktuelle Studie zeigt eine massive Zunahme von KI-generierten Inhalten im Marketing. 93% der befragten Marketer setzen Künstliche Intelligenz (KI) – also Software zur Simulation menschlicher Intelligenz – zur Inhaltserstellung ein. Besonders auffällig ist, dass 69% der Befragten im Vergleich zum Vorjahr einen größeren Anteil an KI-Inhalten publizieren. +93 % Marketer, die KI zur Inhaltserstellung nutzen Dies stellt eine Steigerung gegenüber den 87% des Vorjahres dar. Die Fakten Hohe Adaption: 93% der Marketer nutzen KI für ihre Inhalte, was eine Steigerung gegenüber den 87% des Vorjahres darstellt. Tool-Präferenzen: Claude ist mit 83,2% das am häufigsten genutzte Modell, gefolgt von ChatGPT mit 75,7% und Gemini mit 57,9%. Produktivitätsgewinn: 85% der KI-Nutzer geben an, Inhalte schneller zu

Veröffentlicht: 2026-10-01 Autor: Jule | Seoholics Lesezeit: 4 min Was ist passiert? Ein technischer Test mit dem in Chrome integrierten Modell Gemini Nano zeigt, dass lokale KI-Rechenleistung eine effiziente Ergänzung zu großen Frontier-Modellen darstellt. Es wurde nachgewiesen, dass lokale Modelle zwar bei komplexen Urteilen scheitern, aber hervorragend geeignet sind, um Daten für den Nutzer aufzubereiten und die Abhängigkeit von teuren APIs zu reduzieren. Was zu tun ist Inventur der KI-Aufgaben Einführung einer gestuften Modell-Strategie Prüfung lokaler Browser-Kapazitäten Diversifizierung der KI-Abhängigkeiten Die Fakten Lokale vs. Remote-KI: Während Frontier-Modelle wie ChatGPT oder Claude über Rechenzentren laufen, nutzt lokale KI die Hardware des Endnutzers (Laptop, Smartphone), was Datenschutzvorteile bietet und externe Ausfallpunkte eliminiert. Leistungsgrenzen von Nano: Gemini Nano ist ein bewusst kleines, quantisiertes Modell. Es ist schnell und ressourcensparend, aber unzuverlässig