Google Gemini ist Googles Familie multimodaler AI-Modelle, verfügbar als Chat-Assistent, innerhalb von Google Workspace, über die Gemini API sowie integriert in Google Ads und andere Google-Produkte. Bei Alien Road nutzen wir es für Recherche, erste Entwürfe, Übersetzungsunterstützung, Datenanalyse und Ideen für Werbemittel, wobei die Ergebnisse immer von einer Person geprüft werden, bevor sie einen Kunden erreichen oder live gehen.
Was ist Gemini und wo taucht es auf?
Gemini wurde von Google DeepMind entwickelt. Die Modelle verarbeiten Text, Bilder, Audio, Video und Code, und einige Versionen akzeptieren sehr lange Eingaben, was bei umfangreichen Dokumenten hilft. Google bietet leichtere Modelle wie Flash und Flash-Lite für Geschwindigkeit und Kosten sowie Pro-Modelle für komplexere Aufgaben an.
Für eine Agentur taucht Gemini an mehreren Stellen gleichzeitig auf:
- Die Gemini-App für Chat, Recherche und Dateianalyse
- Gemini in Google Workspace: Gmail, Docs, Sheets, Slides und Meet
- Die Gemini API über Google AI Studio und Vertex AI für unsere eigenen Tools und Skripte
- Google Ads-Funktionen, die Schlagzeilen, Beschreibungen und Bilder generieren, viele davon angetrieben von Gemini-Modellen
- Googles AI Overviews und AI Mode in der Suche, die beeinflussen, wie unsere Kunden gefunden werden
Dieser letzte Punkt ist genauso wichtig wie die Tools selbst. Gemini ist nicht nur etwas, das wir nutzen; es bestimmt auch einen Teil der Sichtbarkeit unserer Kunden.
Wie Alien Road Google Gemini in der Kundenarbeit anwendet
Unser Prozess folgt für jede Anwendung denselben vier Schritten: Discovery, Setup, Messung und Reporting. Das Tool ändert sich; die Disziplin bleibt gleich.
Discovery und Recherche
Zu Beginn eines Projekts nutzen wir Gemini mit langen Dokumenten: vergangene Berichte des Kunden, Verkaufsmaterialien, Wettbewerberseiten und Marktstudien. Wir lassen es Positionierungsbehauptungen, wiederkehrende Kundeneinwände und Lücken zwischen den Versprechen der Wettbewerber und dem Angebot des Kunden extrahieren. Ein Stratege prüft jede Behauptung anhand der Quelle, bevor sie in das Strategiedokument einfließt.
Content-Erstellung und Übersetzungsunterstützung
Bei Blog- und Landingpage-Arbeiten hilft Gemini dabei, Gliederungen und erste Entwürfe basierend auf einem Briefing mit Keyword-Daten zu erstellen. Unsere Autoren überarbeiten diese dann für die richtige Tonalität, fügen reale Beispiele hinzu und verifizieren Fakten. Da viele unserer Kunden in mehreren Sprachen veröffentlichen, nutzen wir Gemini auch über die API für eine erste Übersetzung, gefolgt von einer menschlichen Überprüfung auf den wichtigsten Seiten.
Google Ads-Assets
Innerhalb von Google Ads schlagen AI-Funktionen Schlagzeilen, Beschreibungen und Bilder für responsive Suchanzeigen und Performance Max-Asset-Gruppen vor. Wir betrachten diese Vorschläge als Rohmaterial. Jedes Asset wird vor der Genehmigung auf Genauigkeit, Markenkonformität und Richtlinien geprüft, und wir verfolgen die Asset-Performance-Labels, um schwache Assets zu entfernen.
Datenanalyse in Sheets und über die API
Kampagnenexporte fließen in Sheets, wo Gemini hilft, Trends zusammenzufassen und Formeln zu erstellen. Für größere Analysen führen wir Skripte über die API mit strukturierten Prompts und einem festen Ausgabeformat aus und verifizieren dann eine Stichprobe der Zahlen manuell.
Welche Aufgaben halten wir von Gemini fern?
Einige Arbeiten bleiben bei Menschen, weil Fehler kostspielig sind oder das Urteilsvermögen entscheidend ist.
- Abschließende Strategieempfehlungen und Budgetentscheidungen
- Jegliche Behauptung über Ergebnisse, Preise oder rechtliche Bedingungen eines Kunden, die nicht überprüft wurde
- Sensible Kundendaten, die der Kunde nicht für die AI-Verarbeitung freigegeben hat
- Krisenkommunikation und Stellungnahmen im Namen eines Kunden
Wie gehen wir mit Daten und Datenschutz um?
Die Dateneinstellungen unterscheiden sich zwischen den Gemini-Produkten. Die private Nutzung, Workspace mit Unternehmensbedingungen und die kostenpflichtige API über Vertex AI haben jeweils unterschiedliche Verpflichtungen zur Datenverarbeitung. Wir nutzen Geschäftskonten und den kostenpflichtigen API-Zugang für Kundenarbeit, befolgen die Datenrichtlinien jedes Kunden und entfernen personenbezogene Daten aus Exporten vor der Analyse.
- Nutzen Sie Workspace- und API-Bedingungen, die für Geschäftsdaten geeignet sind
- Entfernen Sie Namen, E-Mails und Telefonnummern aus Datendateien
- Führen Sie ein Protokoll darüber, welche Kundendaten von der AI verarbeitet wurden und zu welchem Zweck
Welche Limits berücksichtigen wir?
Gemini kann, wie jedes Sprachmodell, falsche Fakten mit Überzeugung behaupten, insbesondere bei aktuellen Ereignissen, lokalen Märkten und Nischenthemen. Es kann auch generische Texte produzieren, wenn das Briefing zu dünn ist.
- Faktenchecks für jede Zahl, jedes Datum und jede Behauptung
- Klare Briefings mit Zielgruppe, Tonalität, Keywords und Beispielen
- Ratenlimits und Kontingente bei der API, die sich auf große Batch-Jobs auswirken
- Modelle ändern sich im Laufe der Zeit, daher testen wir Prompts neu, wenn Google die Modelle aktualisiert
Wie messen wir, ob Gemini hilft?
Wir verfolgen Zeit und Qualität, nicht nur das Ausgabevolumen. Für jeden Anwendungsfall vergleichen wir die aufgewendeten Stunden vor und nach der Einführung sowie die Anzahl der benötigten Korrekturschleifen.
- Stunden pro Liefergegenstand, wie z. B. ein monatlicher Bericht oder ein Blog-Entwurf
- Korrekturschleifen vor der Genehmigung
- Gefundene Fehler bei der Überprüfung, protokolliert nach Typ
- Für Anzeigen: Performance von AI-unterstützten Assets im Vergleich zu manuell geschriebenen
Das Reporting an Kunden konzentriert sich auf Ergebnisse: Kampagnenperformance, veröffentlichter Content und Qualität. Wo AI geholfen hat, sagen wir das offen.
Wie wählen wir zwischen Gemini-Modellen?
Wir passen das Modell an die Aufgabe an. Leichte Modelle wie Flash-Lite bewältigen hochvolumige Aufgaben wie Tagging, kurze Zusammenfassungen und erste Übersetzungen, bei denen Geschwindigkeit und Kontingente wichtiger sind als Tiefe. Flash deckt die meisten Entwürfe und Analysen ab. Pro-Modelle oder Denkmodi sind langen Dokumenten und mehrstufigem logischen Denken vorbehalten, bei denen die Qualität langsamere Antworten rechtfertigt.
Jedes Modell hat sein eigenes Kontingent bei der API, daher hält die Verteilung von Batch-Arbeiten auf verschiedene Modelle auch große Jobs in Bewegung. Wir testen einen festen Satz von Prompts neu, wann immer wir Modelle wechseln, damit der Wechsel die Qualität nicht unbemerkt senkt.
- Leichte Modelle: Volumensaufgaben und Routing
- Mittelklasse-Modelle: Entwürfe und tägliche Analysen
- Top-Modelle: lange Recherche und komplexes Denken
Wie verändert Gemini die SEO-Arbeit für Kunden?
Da Gemini-Modelle AI Overviews und den AI Mode antreiben, arbeiten wir auch daran, wie Kunden dort erscheinen. Das bedeutet: Antwort-orientierter Content, klare Struktur, präzise strukturierte Daten und starke Erwähnungen durch Dritte. Wir überwachen einen festen Satz von Suchanfragen für jeden Kunden und erfassen, ob ihre Seiten in AI-Antworten zitiert werden.
Wo man diese Woche anfangen kann
Wenn Sie Google Ads schalten, öffnen Sie eine responsive Suchanzeige und überprüfen Sie die Schlagzeilen, die Googles AI vorschlägt. Akzeptieren Sie nur die, die korrekt und markenkonform sind, und prüfen Sie dann nach zwei Wochen die Asset-Performance-Labels. Legen Sie parallel dazu den Kampagnenexport des letzten Monats in Sheets ab und fragen Sie Gemini nach den drei größten Veränderungen. Verifizieren Sie jede manuell. Diese zwei kleinen Tests zeigen, wo Gemini in Ihre eigene Arbeit passt.
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