Was ist ChatGPT Deep Research – und wie Sie damit Stunden sparen

Wenn wir die manuelle Recherche im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz als überholt bezeichnen, liegen wir damit nicht falsch. Manuelle Recherche erfordert mühsame Arbeit und viel Zeit, um Daten zu sammeln, zu ordnen, zu analysieren und daraus nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenexperten verschwenden bis zu 50 % ihrer Arbeitszeit pro Woche – darunter durchschnittlich 14 Stunden für die Suche nach Daten und weitere 10 Stunden für die Neuerstellung bereits existierender Informationsquellen. Auch für Marketing-Fachleute ist die Belastung enorm: 71 % fühlen sich von der Datenflut überfordert und 69 % geben an, dass sie dadurch von ihren Kernaufgaben abgelenkt werden.

Wussten Sie, dass sich 90 % des bisherigen Rechercheaufwands auf nur 10 Minuten reduzieren lassen? Genau hier beginnt die Magie von ChatGPT Deep Research für Ihre KI-gestützte Recherche.

ChatGPT Deep Research verändert grundlegend die Wissensarbeit in B2B-Unternehmen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Websuche, die ChatGPT normalerweise durchführt, liefert „Deep Research“ weit mehr als oberflächliche Antworten. Es betreibt eine mehrstufige, KI-gestützte Recherche und stellt Ihnen die verlässlichsten Informationen bereit.

ChatGPT Deep Research ist bahnbrechend für B2B-Unternehmen. Es reduziert den Arbeitsaufwand, beseitigt überflüssige Aufgaben und liefert in Echtzeit verlässliche Erkenntnisse. So können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten nutzen und durch intelligentere Entscheidungen schneller Innovationen vorantreiben.

Was ist ChatGPT Deep Research?

ChatGPT Deep Research ist eine autonome, mehrstufige Analyse- und Recherchefunktion, die Texte, Bilder und Daten analysiert und verarbeitet, um detaillierte und zitierfähige Berichte zu erstellen. Nach Eingabe einer Anfrage durchsucht, analysiert und synthetisiert die KI hunderte Online-Quellen und erstellt einen umfassenden Bericht – wie ein menschlicher Recherche-Experte.

Die Technologie hinter Deep Research basiert auf dem fortschrittlichen o3-Reasoning-Modell von OpenAI, das für Web-Browsing und Datenanalyse optimiert wurde. Möchte Ihr Team beispielsweise Markttrends erkennen, identifiziert die KI neue Konsumverhalten, indem sie Branchenberichte, Nachrichten und Online-Foren recherchiert, analysiert und auswertet.

ChatGPT Deep Research unterscheidet sich deutlich von der Standard-Websuche von ChatGPT. Es liefert keine oberflächlichen Antworten, sondern führt mehrstufige, KI-gestützte Recherchen aus sämtlichen verfügbaren Online-Quellen durch. Die Berichte können mehrere Tausend Wörter lang sein und benötigen nur 5 bis 30 Minuten zur Erstellung.

GPT Deep Research unterstützt sämtliche Arten von Business-Research und Marktanalysen. Sie können es für Wettbewerbsanalysen, Marktforschung, Content-Strategie-Optimierung, Kampagnenplanung und viele weitere Business-Research-Anwendungen einsetzen.

Wie funktioniert ChatGPT Deep Research?

ChatGPT Deep Research basiert auf einem mehrstufigen Prozess, bei dem jede Phase auf den Ergebnissen der vorherigen aufbaut, um fundierte und strukturierte Recherche-Ergebnisse zu liefern. Die wichtigsten Schritte sind:

1. Zerlegung der Anfrage

Nach Eingabe der Anfrage zerlegt der KI-Agent die Anfrage in kleinere Teilfragen. Durch diese Zerlegung kann die KI komplexe Themen Schritt für Schritt bearbeiten, anstatt eine einzige, breit angelegte Suche durchzuführen. Das macht die KI-gestützte Recherche gezielter und präziser.

2. Agentisches Browsen

Anschließend durchsucht der KI-Agent das Internet und sammelt relevante Daten aus Hunderten von Online-Quellen, einschließlich PDFs, Webseiten, Bilder und Berichte. Die Suchstrategie ist adaptiv und passt die Suchparameter dynamisch an die bisherigen Recherche-Ergebnisse an. Dieses agentische Browsen ermöglicht es der KI, neue Fragestellungen zu verfolgen oder vielversprechenden Quellen gezielt nachzugehen – ganz ohne weiteres Nutzer-Input.

3. Kritische Synthese

Nachdem der KI-Agent die Daten gesammelt hat, beginnt die Phase der KI-gestützten Analyse und Synthese. Er vergleicht verschiedene Standpunkte, prüft Fakten durch Querverweise und bewertet die Zuverlässigkeit jeder Quelle. So entsteht kein oberflächliches Resümee, sondern ein fundierter, belegter Bericht auf Basis KI-gestützter Recherche.

4. Strukturierter Output

Nach der Synthese der Daten erstellt der KI-Agent einen vollständigen, mit Quellen belegten und zitierten Bericht. Dieser Bericht enthält Zusammenfassungen, Tabellen, Bilder und alle weiteren notwendigen Informationen. Sie können die Quellen bequem überprüfen und die Argumentation jeder Schlussfolgerung rasch nachvollziehen.

5. Iterative Verfeinerung

Der KI-Agent verfeinert seinen Ansatz kontinuierlich durch iterative Verfeinerung mit neuen Daten. Sobald Lücken oder Inkonsistenzen erkannt werden oder neue Informationen auftauchen, durchläuft er die vorherigen Schritte erneut und aktualisiert seine Datenbasis. Dieser wiederholte Verbesserungsprozess erhöht die Tiefe und Genauigkeit des abschließenden Berichts.

Wichtiges Alleinstellungsmerkmal von ChatGPT Deep Research

Wie bereits erwähnt, unterscheidet sich ChatGPT Deep Research deutlich von der herkömmlichen ChatGPT-Websuche. Zu den wichtigsten Alleinstellungsmerkmalen der KI-gestützten Recherche mit Deep Research gehören:

• Websuche-Ansatz: Es werden tiefere Websuchen und mehrstufige, KI-gestützte Analysen durchgeführt, um umfassendere und präzisere Berichte zu liefern.
• Quellentransparenz: Es werden vollständige Inline-Zitate und Quelllinks bereitgestellt, sodass Sie die Herkunft der Informationen einfach überprüfen können.
• Reduzierte Halluzinationen: Die ausgefeilten Argumentationsmodelle und das autonome Browsen minimieren das Risiko von Halluzinationen.
• Analystenstandard: Die Berichte sind klar strukturiert und kohärent – ideal für professionelle, umsetzbare Erkenntnisse.
• Dynamische Anpassungsfähigkeit: Führt eine Teilfrage zu relevanteren Erkenntnissen, passt der Agent seinen Kurs in Echtzeit an.

Insgesamt stellt ChatGPT Deep Research die nächste Generation der KI-gestützten Recherche und Berichterstattung in ChatGPT dar und bietet Unternehmen authentische, evidenzbasierte Einblicke.

ChatGPT vs. Wettbewerber: Wo Deep Research überzeugt

ChatGPT für Unternehmen ist nicht der einzige KI-Agent mit Deep-Research-Funktionen. Alle führenden KI-Tools bieten inzwischen ähnliche Funktionen, um komplexe Rechercheaufgaben zu automatisieren. Das wirft die Frage auf, welches KI-Tool die besten Fähigkeiten zur tiefgehenden Recherche bereitstellt.

Die folgende Vergleichstabelle stellt ChatGPT und andere Wettbewerber hinsichtlich ihrer Deep-Research-Funktionen gegenüber:

B2B-Fazit: Viele Forschende haben ChatGPT Deep Research mit anderen Wettbewerbern verglichen und festgestellt, dass es für KI-gestützte Rechercheaufgaben am besten geeignet ist. Zwar benötigt GPT für die Recherche etwas mehr Zeit, doch die Antworten sind besser formuliert, inhaltlich fundierter und deutlich interessanter zu lesen.

Insgesamt überzeugt ChatGPT Deep Research besonders durch seine inhaltliche Tiefe – vor allem bei „Suche-nach-der-Nadel-im-Heuhaufen“-Anfragen, bei denen Präzision und Substanz entscheidend sind. Die übrigen Tools eignen sich eher für einfachere Aufgaben. Wer Deep Research verwenden möchte, sollte daher auf ChatGPT setzen.

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So nutzen Sie ChatGPT Deep Research: Enterprise-KI-Agent-Workflows

Es gibt drei Möglichkeiten, ChatGPT Deep Research zu verwenden: Direkt in ChatGPT, durch Integration der Deep Research API in Ihre Workflows oder über GPTBots AI, um einen Enterprise-KI-Agenten mit Deep-Research-Fähigkeiten zu erstellen.

Gehen wir die einzelnen Methoden durch und sehen, wie Sie ChatGPT Deep Research für Ihre KI-gestützte Recherche einsetzen können:

Methode 1#: Direkt in ChatGPT

ChatGPT bietet eine integrierte Option, in den „Deep Research“-Modus zu wechseln, Ihren Prompt einzugeben und innerhalb weniger Minuten einen detaillierten Bericht zu erhalten. Die Schritte sind:

Schritt 1. Besuchen Sie ChatGPT.com.

Schritt 2. Klicken Sie auf „Tools“ und wählen Sie „Deep Research ausführen“.

Schritt 3. Geben Sie Ihren Prompt ein und drücken Sie Enter.

Warten Sie einige Minuten, bis die Deep-Research-Funktion ihre Arbeit abgeschlossen hat. Anschließend erhalten Sie einen umfassenden Bericht zu Ihrem gewählten Thema.

Methode 2#: Mit GPTBots Enterprise-KI-Agenten erstellen

Unternehmen benötigen zunehmend fortschrittliche KI-Agenten, um spezifische Aufgaben wie Kundenservice, Lead-Generierung und -Qualifizierung, Datenanalyse, Enterprise Search und mehr zu übernehmen. Viele Organisationen wünschen sich, dass ihre KI-Agenten ChatGPT Deep Research-Funktionen integriert haben. So können sie Analysen in Echtzeit durchführen, komplexe Kundenanfragen beantworten und interne Berichte erstellen. Hier kommt GPTBots ins Spiel.

GPTBots ist eine SaaS-Plattform, mit der Unternehmen ohne Programmierkenntnisse End-to-End-KI-Lösungen entwickeln können. Sie bietet einen visuellen Builder und Expertenunterstützung, um KI-Agenten für Kundenservice, Marketingkampagnen, Datenanalyse und vieles mehr zu erstellen.

Das Besondere an GPTBots ist die Multi-LLM-Orchestrierung: Ein einzelner KI-Agent kann je nach Aufgabenstellung flexibel zwischen verschiedenen KI-Modellen wie ChatGPT, DeepSeek, Claude, Llama und weiteren wechseln.

Angenommen, Sie entwickeln einen „B2B-Markt-Intelligence-Agenten“ für Ihr Marketing-Team. GPTBots ermöglicht es, dass dieser Agent mehrere LLMs parallel nutzt – beispielsweise ChatGPT Deep Research für tiefgehende Analysen und andere Modelle für spezifische Aufgaben. So können Sie Deep Research optimal in Ihre Unternehmensprozesse integrieren.

• Starten Sie mit ChatGPT Deep Research, um detaillierte Marktberichte aus aktuellen Webdaten in Echtzeit zu sammeln und zusammenzufassen – inklusive Zitaten aus aktuellen Whitepapers, Nachrichten und Finanzberichten.
• Wechseln Sie zu Claude, um umfangreiche Forschungsberichte und lange PDFs zusammenzufassen, da Claude besonders gut mit großen Kontextfenstern umgehen kann.
• Nutzen Sie DeepSeek, um regionale Quellen zu analysieren und lokale Nachrichten in geschäftsrelevante Erkenntnisse zu übersetzen.

So liefert GPTBots einen leistungsfähigen KI-Agenten, der komplexe Aufgaben mit der Intelligenz aller führenden LLMs bewältigen kann.

Beeindruckt? Hier finden Sie eine intuitive Schritt-für-Schritt-Anleitung für Ihren eigenen KI-Deep-Research-Agenten mit GPTBots:

Schritt 1: Registrieren Sie sich und erstellen Sie Ihren KI-Agenten. Klicken Sie rechts auf „Neuer Agent“ und wählen Sie „Multi-Agenten“, um zu starten. Multi-Agenten verfügen standardmäßig über einen „Planer“, der Aufgaben plant, aufteilt und ausführt.

Schritt 2: Fügen Sie dem Planer „Online-Suche“ hinzu. Dieses Tool sammelt aktuelle Informationen direkt aus dem Internet.

Schritt 3: Fügen Sie dem Planer eine „Coder IDE“ hinzu, die für die Erstellung des Abschlussberichts zuständig ist.

Schritt 4: Testen Sie den Agenten. Geben Sie im Eingabefeld die Aufgabe ein, die Deep Research übernehmen soll. Zum Beispiel: „Ich plane, in Großbritannien meinen Bachelor zu machen. Können Sie mir 10 gute Universitäten empfehlen?“ Starten Sie dann den Vorgang.

So einfach können Sie agentische KI-Agenten mit GPTBots erstellen und einsetzen. Besuchen Sie jetzt die Website von GPTBots und sichern Sie sich Ihren ersten intelligenten Agenten.

Methode 3#: Integration der Deep Research API

Kürzlich hat OpenAI die Deep Research API eingeführt, die Unternehmen hilft, komplexe Recherche-Workflows zu automatisieren. Sie nimmt eine übergeordnete Anfrage entgegen und erstellt daraus einen zitierten Bericht. Klicken Sie hier, um die Schritte zur Integration der Deep Research API zu erfahren.

Preise für ChatGPT Deep Research (kostenlos bis 200 $/Monat)

ChatGPT Deep Research scheint der ideale virtuelle und hochintelligente Rechercheassistent zu sein, den wir brauchen. Aber Moment! Was kostet Deep Research in ChatGPT eigentlich?

Die Deep-Research-Funktion steht sowohl kostenlosen als auch zahlenden ChatGPT-Nutzenden zur Verfügung – allerdings mit Einschränkungen, die Sie kennen sollten:

• Free-Plan (0 $/Monat): 5 Deep-Research-Suchen in der Light-Version pro Monat.
• Plus-Plan (20 $/Monat): 10 vollwertige Deep-Research-Anfragen und 15 Anfragen in der Light-Version pro Monat.
• Team-Plan (25 $/Monat): 10 vollwertige Deep-Research-Anfragen und 15 Anfragen in der Light-Version pro Monat.
• Pro-Plan (200 $/Monat): 125 vollwertige Deep-Research-Anfragen und 125 Anfragen in der Light-Version pro Monat.

Beim Blick auf die oben dargestellten Preise stellt sich die Frage: Ist ChatGPT Deep Research die Investition von 200 US-Dollar wirklich wert?

Der Preis von 200 US-Dollar pro Monat richtet sich an Nutzer, die regelmäßig umfangreiche Rechercheaufgaben erledigen. Für diese Zielgruppe bietet das ChatGPT Deep Research-Abonnement weit mehr als nur die Deep-Search-Funktion. Im Abonnement sind folgende Leistungen enthalten:

• Unbegrenzter Zugriff auf GPT-4o und sämtliche Reasoning-Modelle
• Zugang zu Forschungs-Vorschauen von GPT-4.5 und Operator
• Zugang zum o1 Pro-Modus
• Erweiterter Zugriff auf die Sora-Videoerstellung
• Und vieles mehr.

Angesichts dieser Leistungen im ChatGPT Pro-Abonnement ist der Preis von 200 US-Dollar pro Monat durchaus gerechtfertigt. Letztlich hängt es davon ab, wie häufig und intensiv Sie ChatGPT Deep Research verwenden. Für viele Marketing-Teams ist der Team-Tarif ausreichend.

DeepSeek: Kosten und Nutzung

Die Veröffentlichung von DeepSeek (R1) sorgte in der KI-Welt für großes Aufsehen, da es sich um ein Open-Source-Reasoning-Modell handelt. DeepSeek übertraf viele proprietäre KI-Modelle in der Leistung.

Während ChatGPT hohe Gebühren verlangt, bietet DeepSeek sämtliche Funktionen kostenlos an. DeepSeek R1 kann ohne Einschränkungen und ohne Abonnementgebühren für tiefgehende Recherchen genutzt werden. Darüber hinaus ist die API-Nutzung von DeepSeek-R1 tokenbasiert und deutlich günstiger als vergleichbare KI-Modelle.

Auch wenn DeepSeek im Vergleich zu ChatGPT Deep Research attraktiv erscheint, sind die Antworten technischer und faktenorientierter. Es fehlt die natürliche Sprachverarbeitung und das Kontextverständnis von ChatGPT.

DeepSeek Deep Research ist besonders für spezialisierte Aufgaben wie Programmierung, Mathematik und logisches Denken geeignet, während ChatGPT Deep Research nahezu alle allgemeinen Unternehmensanwendungen optimal unterstützt.

Fazit: ChatGPT Deep Research vs. DeepSeek

Manuelle Rechercheprozesse und Datenüberflutung haben Marketing-Teams in den letzten Jahren daran gehindert, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Mit den neuen Deep Research-Technologien ändert sich das grundlegend.

ChatGPT Deep Research ist eine ideale Alternative zu traditionellen Recherche-Workflows und bietet Teams schnellen und präzisen Zugang zu relevanten Daten.

Nun liegt es an Ihnen, wie Sie die Deep Research-KI von ChatGPT nutzen. Mit einem ChatGPT-Abonnement können Sie direkt mit Deep Research starten. Oder Sie nutzen GPTBots, um alle LLMs zentral zu verwalten. Mit GPTBots erstellen Sie intelligente KI-Agenten für spezielle Aufgaben mit flexibel auswählbaren KI-Modellen.

Starten Sie noch heute mit dem Aufbau Ihres KI-Research-Agenten mit GPTBots und profitieren Sie von mehr Flexibilität und Performance für Ihr Team.

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