Google Gemini ist der Name, den Google für seine KI-Modelle und den darauf basierenden Assistenten verwendet. Für Marketer taucht es mittlerweile an vier Stellen auf: in der Gemini-App, in Google Workspace, in Google Ads und in der Google-Suche. Diese Verbreitung ist der entscheidende Punkt. Gemini ist weniger ein einzelnes Tool, das man einführt, als vielmehr eine Ebene, die bereits in den Produkten steckt, die die meisten Marketingteams täglich öffnen.
Wer entwickelt Gemini und wie wird es angeboten?
Gemini wurde von Google DeepMind entwickelt. Die Modelle gibt es in verschiedenen Größen, mit größeren Versionen für komplexes Denken und leichteren, schnelleren Versionen für Aufgaben mit hohem Volumen. Google veröffentlicht regelmäßig neue Generationen, daher ändern sich die spezifischen Modellnamen; was gleich bleibt, ist die Art und Weise, wie sie verpackt sind.
- Die Gemini-App (Web und Mobil) für Chats, Recherche, Bildverständnis und Dateianalyse, mit kostenlosen und kostenpflichtigen Tarifen.
- Gemini in Workspace, das Business-Konten Funktionen zum Schreiben, Zusammenfassen und Analysieren in Gmail, Docs, Sheets, Slides und Meet hinzufügt.
- Gemini in der Google Cloud über Vertex AI und die Gemini API für Teams, die ihre eigenen Tools entwickeln.
- Gemini innerhalb der Werbe- und Suchprodukte von Google, die Marketer nutzen, ohne jemals ein Chat-Fenster zu öffnen.
Was können Marketer mit der Gemini-App tun?
Die App ist die flexibelste Oberfläche. Sie können die Broschüre eines Konkurrenten hochladen und nach den wichtigsten Aussagen fragen, eine Keyword-Liste einfügen und nach Themenclustern fragen oder einen Screenshot einer Landingpage anhängen und fragen, was ein Erstbesucher missverstehen könnte. Sie kommt gut mit langen Dokumenten zurecht, was hilfreich ist, wenn Sie Forschungsberichte oder lange Briefings lesen.
Deep Research plant, sofern verfügbar, eine mehrstufige Websuche und schreibt einen Bericht mit Quellen. Dies ist nützlich für einen ersten Überblick über einen neuen Markt oder eine neue Branche. Lesen Sie die zitierten Quellen, denn eine Zusammenfassung ist nur so gut wie die Seiten dahinter, und manche sind oberflächlich oder veraltet.
Gems ermöglichen es Ihnen, einen benutzerdefinierten Assistenten mit festen Anweisungen zu speichern, wie z. B. einen Prüfer für die Markenstimme oder einen Verfasser für Meta-Beschreibungen. Ein geteiltes Gem bedeutet, dass das gesamte Team nach denselben Regeln arbeitet.
Wie funktioniert Gemini innerhalb von Google Ads und der Suche?
Dies ist der Teil, den viele Marketer nutzen, ohne ihn als Gemini wahrzunehmen. In Google Ads schlägt die konversationelle Kampagnenerstellung Überschriften, Beschreibungen und Keywords von Ihrer Website vor. Die Asset-Generierung in Performance Max kann Text- und Bildvariationen erstellen. AI Max für Suchkampagnen erweitert das Matching und schreibt Anzeigentexte basierend auf der Suchanfrage und der Landingpage um.
Auf der Suchseite verwenden AI Overviews und der AI-Modus Gemini-Modelle, um Suchanfragen direkt auf der Ergebnisseite zu beantworten. Für Marketer ändert das das Content-Briefing: Seiten benötigen klare, zitierfähige Antworten, strukturierte Daten und echte Expertise, da das Modell Quellen auswählt, die es selbstbewusst zitieren kann.
Wo passt Gemini in einen Marketing-Workflow?
Ein nützlicher Weg zur Entscheidung ist die Aufteilung der Aufgaben in Lesen, Schreiben, Analysieren und Entscheiden. Gemini hilft sehr bei den ersten drei und sehr wenig bei der letzten.
- Lesen: Zusammenfassen von Briefings, Recherchen, Anrufprotokollen und Bewertungen.
- Schreiben: erste Entwürfe von Blogs, E-Mails, Anzeigentexten und Social-Media-Posts, immer redigiert.
- Analysieren: Sheets-Formeln, Pivot-Erklärungen, schnelle Diagramme aus exportierten Daten.
- Entscheiden: Budgets, Positionierung, welche Kampagne gestoppt werden soll. Überlassen Sie dies den Personen, die für das Ergebnis verantwortlich sind.
Teams, die versuchen, Entscheidungen frühzeitig zu automatisieren, verlieren tendenziell das Vertrauen in das Tool, wenn ein schlechter Vorschlag live geht. Teams, die mit Lesen und Schreiben beginnen, bauen Vertrauen auf und gehen dann zur Analyse über.
Eine Beispielwoche mit Gemini
Stellen Sie sich ein kleines Inhouse-Team bei einer B2C-Marke vor. Am Montag wird ein Meet-Call mit der Agentur automatisch zusammengefasst und die Aufgabenliste in ein Doc übertragen. Am Dienstag entwirft der Content-Leiter zwei Blog-Gliederungen in Docs basierend auf den Top-Suchanfragen des letzten Quartals, die in Sheets exportiert wurden. Am Mittwoch überprüft der Paid-Leiter automatisch generierte Überschriften in Google Ads und entfernt drei, die Lieferzeiten übertreiben.
Der Donnerstag ist für die Analyse reserviert: Gemini in Sheets gruppiert Retourendaten nach Fehlercodes, damit das Team das Produktbriefing anpassen kann. Der Berichtsentwurf für Freitag wird aus den Notizen der Woche geschrieben und vom Manager redigiert, bevor er verschickt wird. Keiner dieser Schritte ist dramatisch, und zusammen sparen sie mehrere Stunden.
Was sind die bekannten Grenzen?
Wie jedes große Sprachmodell kann Gemini selbstbewusste Fehler produzieren. Es kann Statistiken erfinden, ein Produktmerkmal falsch darstellen oder eine Quelle zitieren, die etwas anderes sagt. Überprüfen Sie alles, was veröffentlicht oder in einer Kundenpräsentation verwendet werden soll.
Der Datenschutz hängt von der Art des Kontos ab. Business-Workspace-Konten haben andere Datenbedingungen als persönliche Konten, und Administratoren können steuern, welche Funktionen aktiviert sind. Kundendaten, Verträge und unveröffentlichte Pläne sollten nur in Tools eingegeben werden, die Ihr Unternehmen genehmigt hat.
Auch die Anzeigenautomatisierung hat Grenzen. Generierte Überschriften können gegen Markenregeln oder Markenrichtlinien verstoßen, und Broad Matching kann Anzeigen bei Suchanfragen schalten, die Sie niemals wählen würden. Überprüfen Sie Suchbegriffe und Asset-Berichte und verwenden Sie Markenausschlüsse und negative Keywords, wo die Plattform dies zulässt.
Wie Alien Road Google Gemini in der Marketingarbeit anwendet
Bei einem typischen Engagement beginnen wir damit, jedes Google-Produkt aufzulisten, für das der Kunde bereits bezahlt, und welche Gemini-Funktionen in jedem davon aktiv sind. Viele Teams haben Gemini in Workspace aktiviert, nutzen es aber nicht, und KI-Funktionen in Google Ads sind aktiviert, ohne dass jemand die Ergebnisse überprüft. Discovery schließt beide Lücken.
Das Setup umfasst drei Bereiche. Für Inhalte erstellen wir Gems oder Prompt-Docs, die an den Styleguide des Kunden gebunden sind. Für Anzeigen überprüfen wir automatisch generierte Assets, fügen Markenrichtlinien in den Kampagneneinstellungen hinzu, wo verfügbar, und richten eine wöchentliche Überprüfung der Suchbegriffe ein. Für die Suchsichtbarkeit strukturieren wir wichtige Seiten so um, dass ihre Antworten kurz, mit Quellen belegt und ausgezeichnet sind.
Wir messen die Zeitersparnis pro Content-Asset, die Anzeigenleistung vor und nach KI-Funktionen sowie die Präsenz in AI Overviews für eine verfolgte Liste von Suchanfragen. Monatliche Berichte zeigen jede Zahl mit einer kurzen Erklärung, was sich geändert hat und was wir als Nächstes empfehlen.
Wo man diese Woche anfangen sollte
Öffnen Sie Ihr Google Ads-Konto und prüfen Sie, welche KI-Funktionen aktiviert sind: automatisch generierte Assets, Broad Match, AI Max. Lesen Sie die Suchbegriffe und Asset-Berichte der letzten 30 Tage. Wählen Sie dann eine Schreibaufgabe in Workspace, wie z. B. die monatliche Berichtszusammenfassung, und entwerfen Sie diese beim nächsten Mal mit Gemini.
Diese beiden Schritte zeigen Ihnen, wo Gemini bereits in Ihrem Namen handelt und wo es Zeit sparen könnte. Beides ist nützlicher als das Lesen einer weiteren Funktionsankündigung.
Weiterlesen: KI-Marketing-Agentur · KI-Marketing