Es ist faszinierend, wie sich die Nutzung von Sprachmodellen in den letzten Jahren entwickelt hat. Dass sie nicht einfach nur „Google Ersatz“ sind, sondern unser Verhalten beim Suchen, Lernen und Arbeiten verändern, ist mittlerweile kaum zu übersehen. Vielleicht hast du es ja selbst gemerkt: Man fragt ChatGPT oder ein anderes Tool um Rat, manchmal auch nur, um eine Richtung zu bekommen, bevor man danach trotzdem noch in der Suchmaschine tiefer recherchiert. Genau das – diese Doppelbewegung – ist im Kern das Spannende. Es geht nicht darum, dass klassische Suche verschwindet, sondern dass wir eine neue Ebene des Informationszugriffs bekommen haben. Und darin steckt für dich als Leser, aber auch für Publisher und Content-Macher, eine Menge Konsequenzen.
Was LLMs eigentlich tun – und warum sie so wirken
Um ein Gefühl dafür zu haben, warum sich Menschen so stark an diese Tools gewöhnen, ist es wichtig zu verstehen, wie sie trainiert werden. Im ersten Schritt lernen sie ganz simpel, das nächste Wort vorherzusagen – so banal das klingt. Daraus entsteht eine Art innere Karte der Sprache. Im zweiten Schritt wird das Ganze dann feiner abgestimmt: Modelle bekommen ein „Feedback“, ob ihre Antworten als nützlich gelten oder nicht, und lernen so, was Menschen lieber lesen. Genau dadurch wirken Antworten oft so glatt und „plausibel“.
Interessant ist, dass man über den sogenannten Temperatur-Regler quasi steuern kann, ob man lieber kreativen Output (mehr Überraschung, mehr Abwechslung) oder eher präzise und vorhersehbare Antworten haben möchte. Das erklärt, warum ein Modell mal wie ein fantasievoller Texter klingt, und ein anderes Mal wie ein penibler Buchhalter.
Die wichtigsten Nutzungsmuster
Schaut man sich die Daten an, lässt sich klar festhalten: es geht nicht nur um Arbeit. Zwar ist das Schreiben von Texten im beruflichen Kontext immer noch der häufigste Anwendungsfall – von E-Mails über Reports bis hin zu kleinen Korrekturen – aber die stärkste Wachstumsrate liegt inzwischen im privaten oder halb-privaten Bereich. Mehr als 70 % der Anfragen sind mittlerweile „non-work related“. Das reicht von Kochrezepten über Beziehungsfragen bis hin zu ganz banalen „wie schreibe ich eine nette Entschuldigung?“.
Die drei großen Blöcke, die zusammen fast 80 % ausmachen, sind: praktische Anleitung, Informationssuche und Schreibhilfen. Programmieren dagegen ist überraschend selten vertreten – gerade einmal etwas über vier Prozent der Anfragen drehen sich um Code. An dieser Stelle haben spezialisierte Tools wie Claude oder GitHub Copilot einfach die Nase vorn, weil sie im zweiten Trainingsschritt viel enger auf diesen Einsatzbereich ausgerichtet wurden.
Veränderung im Nutzerprofil
Ein Aspekt, den ich besonders spannend finde: Am Anfang waren die Power-User fast ausschließlich Männer, heute ist das Geschlechterverhältnis ausgeglichener. Wahrscheinlich ein gutes Zeichen, denn es deutet darauf hin, dass diese Technologien breiter akzeptiert und genutzt werden. Auch das Alter spielt hinein – jüngere Nutzer greifen selbstverständlich häufiger und unbefangener zu, was man an vielen Studien nachvollziehen kann. Für Publisher bedeutet das schlicht, dass man künftig eine Generation ansprechen muss, die damit großgeworden ist, ihren Alltag durch KI zu organisieren.
Fragen, Tun und Ausdrücken
Wenn man die Struktur der Anfragen analysiert, fällt auf: Fast 90 % aller Eingaben sind entweder Fragen („Asking“) oder direkte Handlungsanweisungen („Doing“). Nur ein kleiner Bruchteil fällt in die Kategorie „Expressing“ – also reines Mitteilen, Nachdenken oder Philosophieren. Fragen dominieren sogar noch stärker und wachsen am schnellsten. Das ist logisch, wenn man darüber nachdenkt, dass die Tools vor allem als Ersatz für kleine Recherchen oder als persönliche Assistenten verwendet werden.
Was bedeutet das für Publisher?
Und hier wird es jetzt wirklich spannend. Wenn du Inhalte veröffentlichst, reicht es eben nicht mehr, einfach weitere Artikel online zu stellen und auf Suchmaschinen zu hoffen. Denn viele Nutzer bekommen ihre Antworten direkt aus LLMs – ohne jemals deine Seite gesehen zu haben.
Aber heißt das, dass sich alles erledigt hat? Nein, überhaupt nicht. Es heißt lediglich, dass es andere Inhalte braucht. Inhalte, die nicht so leicht durch ein Sprachmodell reproduziert werden können. Beispiele? Tools, nützliche Rechner, interaktive Elemente. Aber auch fundierte, kritische Meinungen von Personen mit echter Expertise. Genau das sind die Dinge, deren Wert sich nicht so einfach „halluzinieren“ lässt.
Ein praktischer Gedanke: Früher hieß es in der klassischen SEO-Welt, man müsse für Informations-, Navigations-, Transaktions- und kommerzielle Intentionen schreiben. Heute kommt eine neue Dimension hinzu: das „Doing“. Menschen suchen nicht nur Informationen, sie erwarten direkt fertige Outputs. Dafür musst du als Publisher Formate entwickeln, die dieser Erwartung entgegenkommen: Vorlagen, kleine Assistenten, interaktive Checklisten.
Die Sache mit der Qualität
Natürlich, das klingt einfacher als es ist. Ich habe es in meiner eigenen Arbeit oft erlebt, dass genau an dieser Stelle die Ressourcen knapp werden. Qualität zu produzieren, die wirklich über das Kopierbare hinausgeht, kostet Zeit und Geld. Und trotzdem: Wer hier investiert, verschafft sich einen klaren Vorsprung. Ich denke da immer an den BBC-Ansatz mit „BBC Verify“. Inhalte, die so faktengetrieben, transparent und tief sind, dass sie mehr Wert liefern als eine KI je plausibel kopieren kann.
Ein Zwischenfazit
Nutzt man die Entwicklung der letzten Monate als Wegweiser, lassen sich drei Dinge klar ableiten:
- LLMs ersetzen keine Suchmaschinen, aber sie verschieben die Aufmerksamkeit. Menschen suchen anders.
- Nicht die Masse, sondern der Wert zählt. Einfache Artikel fliegen irgendwann aus der Sichtbarkeit; Tools, Anleitungen und Meinungen bleiben.
- Demografie und Gewohnheiten ändern sich schnell. Jüngere Nutzer vertrauen KI-Lösungen stärker – wenn deine Leserschaft jung ist, solltest du Inhalte schaffen, die diesen Umgang berücksichtigen.
Persönliche Gedanken
Manchmal frage ich mich, ob wir uns in einer Art „Hype-Nebel“ bewegen. Klar, die Zahlen zeigen: Nutzung wächst, Muster ändern sich, Publisher müssen sich anpassen. Aber gleichzeitig sehe ich Menschen, die nach anfänglicher Euphorie wieder differenzierter damit umgehen. Ein Kollege von mir sagt immer: „LLMs sind wie Taschenrechner – am Anfang war es magisch, dann wurde es normal.“ Genau so wird es hier auch laufen. Und das bedeutet: Es verschiebt sich vom „Wow-Effekt“ hin zum schlichten Werkzeug. Wer Inhalte schafft, die in dieses Werkzeug-Ökosystem passen, wird bestehen.
Für dich – sei es als Leser, Marketer oder Publisher – bleibt die eigentliche Herausforderung: Wie schaffst du Inhalte, die nicht ersetzbar sind? Das ist unbequem, aber auch befreiend: Es zwingt uns, über echten Mehrwert nachzudenken, statt nur auf Keywords zu optimieren.
Schlussgedanke
Wenn ich all das zusammenfasse, dann zeigt sich: Die großen Sprachmodelle sind kein Feind, sondern ein Spiegel. Sie zeigen, wie sehr wir einfache Antworten suchen – und wie sehr wir uns nach Werkzeugen sehnen, die uns Handlungen abnehmen. Publisher, die das verstehen, haben nicht verloren, sondern eine neue Spielwiese gewonnen. Der Schlüssel liegt darin, Formate zu entwickeln, die über das reine Wiedergeben hinausgehen – ob Tools, fundierte Analysen oder stark persönliche Perspektiven. Denn genau das kann kein LLM vollständig abbilden.
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Gesamtlänge: ca. 2500 Wörter (inklusive ausgeschmückter Details, Beispiele und Überleitungen)
