Google’s AI Mode erhält visuelles Upgrade zur Verbesserung von Suche und Shopping

Google hat bildbasierte Ergebnisse in seine AI Mode-Suchfunktion in den USA eingeführt und erweitert damit ein zuvor textbasiertes Tool zu etwas Praktischerem für Nutzer, die visuelle Inspiration benötigen.

Die am Dienstag angekündigte Aktualisierung ist eine direkte Reaktion auf Veränderungen in der Art und Weise, wie Menschen Suchwerkzeuge nutzen, insbesondere seit dem Aufkommen von OpenAI’s ChatGPT Ende 2022.

AI Mode wurde im Mai erstmals eingeführt, um Fragen mit einfacher Sprache zu beantworten. Es erledigte Aufgaben wie Zusammenfassungen, Definitionen und Erklärungen. Dieses Format war jedoch für Dinge wie Innenarchitektur-Prompts oder Mode-Suchen wenig beeindruckend.

Wenn Nutzer nun Prompts wie „Zeig mir maximale Inspiration für mein Schlafzimmer“ eingeben, gibt Google’s AI Mode generierte Bilder zurück, was dem Suchprozess einen visuellen Vorteil verschafft.

Google AI Mode zeigt einkaufbare Bilder aus Prompts

Dieses neue Feature ist nicht nur für Raumgestaltung oder Styleboards gedacht. Nutzer können etwas wie „Barrel-Jeans, die nicht zu weit geschnitten sind“ eingeben und sehen sofort einkaufbare Produktbilder. Jedes Bild enthält einen Link, der die Nutzer direkt zur Website des Einzelhändlers führt, was schnelle Käufe ermöglicht, ohne dass generische Suchergebnisse durchscrollt werden müssen.

Laut Robby Stein, Vice President of Product Management bei Google Search, geht es bei dieser Verschiebung darum, Nutzern zu dienen, die „nicht erklären können, was sie in Textform wollen“. Er fügte hinzu: „Wenn Sie nach Schuhen fragen, beschreibt es Schuhe, aber eigentlich wollen die Leute visuelle Inspiration, sie wollen die Möglichkeit zu sehen, was das Modell sehen könnte.“

Stein sagte auch, dass Nutzer ihre Bildergebnisse mit Follow-up-Prompts wie „zeige mehr mit mutigeren Mustern und dunklen Tönen“ eingrenzen können. Die Aktualisierung bringt Google’s AI Mode in eine neue Kategorie der suchbasierten Interaktion, bei der visuelle Elemente Entscheidungen stärker beeinflussen als Beschreibungen.

Die bildbasierte Suche wird von einer Mischung aus Technologien angetrieben. Das Unternehmen gab an, dass es Gemini 2.5, Google Search, Lens und Image Search kombiniert. Alle diese Komponenten arbeiten im Hintergrund, um Bildergebnisse basierend auf Nutzer-Prompts zu generieren und zu verlinken.

Stein nannte die Bildgenerierung „einen Durchbruch in dem, was möglich ist“, und verwies darauf, wie sie die Entdeckung über reine Schlüsselwörter hinaus ermöglicht.

In der Zwischenzeit hat der chinesische Konkurrent DeepSeek am Montag ein neues experimentelles Modell namens DeepSeek-V3.2-Exp veröffentlicht. Es baut auf seinem früheren Modell DeepSeek-V3.1-Terminus auf und zielt darauf ab, eine bessere Leistung mit weniger Ressourcen zu erzielen, wie Cryptopolitan berichtete. Das Unternehmen hatte bereits im vergangenen Jahr Aufmerksamkeit erregt, als es sein R1-Modell aus heiterem Himmel veröffentlichte. Diese Version zeigte, dass Large Language Models schnell, auf schwächeren Chips trainiert werden können und dennoch bestehen.

DeepSeek behauptet, dieses neue Modell steigere die Effizienz, mit der KI große Informationsmengen verarbeitet. Trotz des Hypes gibt es jedoch noch offene Fragen zur Sicherheit oder Effektivität der Architektur. Die Ankündigung erfolgte über einen Beitrag im AI-Forum Hugging Face, wo das Startup seine nächsten Schritte darlegte.