Eine aktuelle Untersuchung der Ruhr-Universität Bochum und des Max-Planck-Instituts für Softwaresysteme beleuchtet, wie stark sich ausgewählte KI-Suchsysteme (Google AI Overview, Gemini 2.5 Flash mit Suche, GPT-4o-Search und GPT-4o mit aktiviertem Suchwerkzeug) von der klassischen Google-Suche unterscheiden. Analysiert wurden sechs Themenbereiche anhand von mehr als 4.600 Suchanfragen. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-Systeme auf ein anderes Spektrum an Informationsquellen zugreifen und häufig weniger bekannte Webseiten berücksichtigen, die in der herkömmlichen Google-Suche kaum sichtbar sind.
Auch in ihrer Arbeitsweise unterscheiden sich die Systeme deutlich: Während GPT-Modelle Informationen überwiegend aus internem Wissen generieren und nur vereinzelt auf externe Quellen verweisen, binden Googles KI-gestützte Angebote wie AI Overview oder Gemini eine größere Bandbreite an Webseiten in ihre Antworten ein. Bei mehrdeutigen oder aktuellen Suchanfragen bleibt die klassische Websuche häufig präziser.
Darüber hinaus zeigt die Untersuchung, dass KI-Systeme bei wiederholten Anfragen zu einem identischen Thema teilweise stark abweichende Ergebnisse liefern und Schwierigkeiten haben, aktuelle Informationen zuverlässig zu integrieren. Die Forschenden plädieren daher für neue Bewertungsmaßstäbe, die Aspekte wie Transparenz, Quellenvielfalt und die Nachvollziehbarkeit automatisierter Zusammenfassungen stärker berücksichtigen sollten.
Von Ida Kandler
Quelle: the-decoder.de, 26.10.2025, von Jonathan Kemper