"Mit KI Deep Research kannst du nicht nur mehr finden, sondern mehr und differenzierter sehen."
Anna Toklu

KI "Deep Research" - das Insider Positionierungstool für Expert*innen

Viele nutzen Deep Research für Recherchen, aber fast keiner holt aus der Tiefe das heraus, was wirklich als Expert*in unterscheidet.

Die ChatGPT-Modelle werden immer stärker und damit auch die Research Ergebnisse.

KI kann in Sekunden auf die neusten Live-Daten zugreifen und die aktuellsten Studien, Interviews, Stellungnahmen u.ä. analysieren und auswerten.

In diesem Blogartikel erfährst du einige Insights, wie du mit Deep Research in die Tiefe einsteigen kannst und Out-of-the-box Ergebnisse herausbekommst.

Wo du Deep Research in ChatGPT findest

Deep Research ist versteckt hinter dem "+" im Chatfenster.

Die Aktivierung dieser Funktion ist das Eine, die Auswahl des richtigen Modells, ist das Andere.

Achte daher immer darauf, dass du gleichzeitig auch mindestens das Modell "Thinking" für tiefere Resonierung oben links über dem Chatfenster wählst.

Bild 1: Deep Research Funktion finden

Bild 2: ChatGPT Modelle - Thinking wählen

Fortgeschrittene Anwendungsfälle von Deep Research

Wirf einen Blick auf die sieben Research-Ideen, die über eine einfache Wettbewerbsrecherche hinausgehen.

Beachte, dass du bei jedem Prompt zusätzlich direkt deinen Business-Kontext hochladen kannst, damit dich die KI kennenlernt. Was dein Business-Konxest enthalten kann und sollte, findest du in meinem Beitrag.

1. Deep Research ist kein Ideen-Generator

📕 Was die meisten tun: Deep Research wird als Maschine für Content-Listen missbraucht („Top 10 Trends“ etc.)
📕 Was es wirklich bedeutet: Wer so arbeitet, produziert Austauschbares und davon haben wir genug. 🫣

Fortgeschrittener Anwendungsfall: Lass Deep Research z. B. Spannungen herausfinden - dort, wo zwei (neue) Trends kollidieren und verknüpfe diese im Content.

Beispiel: In HR-Reports 2025 tauchen „KI-Automatisierung“ und „Mitarbeiterbindung“ auf.

Kollisionspunkt: Wie bindest du Talente in deinem Unternehmen, wenn 30 % der Aufgaben wegen KI-Automatisierung wegfallen?

→ Das ist ein Thema, das Entscheider*innen sofort triggert, aber fast niemand besetzt, weil keiner zwischen den Zeilen liest.

PROMPT:

Lass uns das Thema [Thema beschreiben und bezug zu deiner Tätigkeit erläutern] betrachten. Analysiere diese Quellen [füge Texte, Reports oder Links ein]. (oder lass die KI diese Quellen zuerst finden. Das gilt für alle Prompts in diesem Blogartikel!)

Identifiziere nicht einfach die Trends, sondern finde die Kollisionspunkte:

Wo treffen zwei oder mehr Trends aufeinander und erzeugen Spannungen oder Widersprüche, die oft übersehen werden?

Welche Fragen, Risiken oder Chancen entstehen genau an diesen Schnittstellen, die aktuell noch kaum adressiert werden?

Das heißt: Nicht einfach nur Trends auflisten, sondern die Stellen finden, wo zwei Trends zusammenprallen und ein neues, ungelöstes Problem entsteht.

2. Kunden sagen selten, was sie wirklich kaufen wollen

📕 Was die meisten tun: Experten clustern Aussagen aus Erfahrungsberichten, Studien oder Umfragen.
📕 Was es wirklich bedeutet: Gesagtes und gekauftes Verhalten klaffen oft auseinander. Das habe ich oft selbst im Field-Research erlebt.

Fortgeschrittener Anwendungsfall: Deep Research analysiert z. B. 50 Interviews. Das Ergebnis? Wo liegen die Lücken zwischen Aussagen und Entscheidungen?

Beispiel: Vorstände reden öffentlich über Nachhaltigkeit, investieren aber massiv in Kostensenkung.

→ Wer in seinem Angebot nur Nachhaltigkeit verkauft, landet zu weich. Wer beides koppelt – Nachhaltigkeit UND Kostenreduktion - wird relevant und das ist die eigentliche Aussage, die im Content positioniert und verkauft.

PROMPT:

Lass uns das Thema [Thema beschreiben und bezug zu deiner Tätigkeit erläutern] betrachten. Analysiere diese Interviews/Statements [Quellen eingeben oder zuerst suchen lassen] von [Zielgruppe einfügen].

Fasse zusammen:

1. Was sagen sie explizit, dass ihnen wirklich wichtig ist - nicht explizit?

2. Welche Prioritäten lassen sich aus ihrem Verhalten (KPIs, Investitionen, Entscheidungen) ableiten?

3. Wo liegt die Differenz zwischen Gesagtem und Gezeigtem und welche strategischen Chancen ergeben sich für mich als Coach/Berater/Stratege, der diese Lücke adressiert?

3. Nicht die Claims zählen - sondern das Narrativ darunter

📕 Was die meisten tun: Experten vergleichen mit Deep Research oder einfach im Chat Begriffe („Resilienz“ vs. „Transformation“).
📕 Was es wirklich bedeutet: Entscheidend ist der Frame - offensiv oder defensiv?

Fortgeschrittener Anwendungsfall: Deep Research scannt Positionierungen im Markt → Sind sie geprägt von „überstehen“ oder „gestalten“?

Beispiel: 80 % der Leadership-Coaches kommunizieren, z.B. im LinkedIn-Profil defensiv („Stress meistern“, „Krisen aushalten“).

→ Wer offensiv framed („Wachstum trotz Krise“, „Disruption als Hebel nutzen“), wirkt automatisch wie Marktführer.

PROMPT:

Betrachte genau meinen Business-Kontext [Kontext ausführlich ergänzen]. Analysiere die Positionierungen von [Liste deiner Wettbewerber].

Extrahiere nicht nur die Botschaften, sondern die impliziten Narrative:

Welches Grundmuster dominiert (z. B. defensiv: überstehen vs. offensiv: gestalten)?

Welche Narrative fehlen völlig im Markt und könnten belegt werden?

Wo könnte ein Anbieter mit einem kontrastierenden Narrativ die Wahrnehmung stark verschieben? Was wäre dieses Narrativ?

4. Sprache verändert sich und genau da liegt der Hebel

📕 Was die meisten tun: Gefragt wird: „Welche Begriffe nutzen Entscheider*innen aktuell in bestimmten Themenfeldern?“
📕 Was es wirklich bedeutet: Spannender ist, wie sich Begriffe über die Jahre verschieben. Ähnlich wie das Jugendwort des Jahres. 😃

Fortgeschrittener Anwendungsfall: Deep Research analysiert Jahresberichte von 2019 bis 2025 und visualisiert die Entwicklung und Bedeutung der Begriffe.

Beispiel:

2019: „Agilität“ = interne Prozesse verbessern.

• 2022: „Agilität“ = Krisen überleben.

• 2025: „Agilität“ taucht kaum noch auf → ersetzt durch „Anpassungsfähigkeit auf Vorstands-Ebene“.
  → Wer 2025 noch mit „Agilität“ verkauft, wirkt wie von gestern.

PROMPT:

Analysiere die Sprache zu [Thema einfügen] in Quellen von 2019 bis 2025 [füge Reports, Artikel, Interviews ein oder lasse die KI sie explizit finden].

Finde heraus:

1. Welche Schlüsselbegriffe tauchen auf?

2. Wie hat sich ihre Bedeutung über die Jahre verändert?

3. Welche Begriffe sind im Abklingen, welche im Aufstieg?

4. Welche Begriffe sind inhaltlich „erschöpft“ (zu oft genutzt, ohne Differenzierung) – und welche neuen Begriffe übernehmen deren Rolle?

Tipp: Überprüfe daher regelmäßig die Kommunikation deiner Positionierung, also die Art und Weise, wie du deine Botschaften übermittelst, sodass sie up to date bleiben.

5. Lücken im Wertversprechen statt Pain Points

📕 Was die meisten tun: Expert*innen suchen nur nach möglichen Schmerzen ihrer Zielgruppe.
📕 Was es wirklich bedeutet: Entscheidend ist die Lücke zwischen ihrem Wertversprechen und den Kaufkriterien ihrer Zielgruppe.

Fortgeschrittener Anwendungsfall: Deep Research vergleicht 20 Anbieter-Websites mit Aussagen von 20 Entscheider*innen.

Beispiel:
• Anbieter: „Wir steigern Mitarbeiterzufriedenheit.“
• Entscheider*in: „Wir wollen Fluktuationskosten senken.“

→ "Mitarbeiterzufriedenheit" ist psychologisch nett, aber ökonomisch irrelevant. Wer auf Entscheider-Logik (Fluktuationskosten senken) verkauft, gewinnt und positioniert sich relevant.

PROMPT:

Vergleiche die Versprechen von Anbietern [füge Websites, Claims, Broschüren ein] mit den Kaufkriterien von Entscheider*innen [füge Interviews, Studien, Zitate ein].

Finde heraus:

1. Welche Lücken bestehen zwischen Versprechen und dem, was wirklich kaufentscheidend ist?

2. Welche Anbieter argumentieren vollkommen an den Bedürfnissen ihrer Zielgruppe vorbei?

3. Welche Angebote könnten durch Reframing sofort relevanter werden?

4. Wie könnte dieses Reframing aussehen?

Fasse die wichtigsten Mehrwertlücken für mich in einer Tabelle zusammen.

6. Hypothesen herausfordern, nicht bestätigen

📕 Was die meisten tun: Viele nutzen Deep Research als Beleg für das, was sie ohnehin schon glauben.

📕 Was es wirklich bedeutet: Die größte Stärke ist, Hypothesen systematisch zerlegen zu lassen.

Fortgeschrittener Anwendungsfall: Deep Research testet: „Wollen CFOs 2025 wirklich Wachstum durch Expansion?“

Beispiel: Ergebnis: 70 % der KPIs drehen sich um Risiko & Compliance, nicht Wachstum. Hypothese widerlegt!

→ Wer als Berater*in oder Coach CFOs Expansion verkauft, schießt an der Zielgruppe vorbei. Wer Risikominimierung als Wachstumshebel rahmt, trifft ins Schwarze.

PROMPT:

Meine Hypothese lautet: [formuliere Hypothese].

Prüfe anhand dieser Quellen [füge Reports, Artikel, Daten ein]:

1. Welche Argumente stützen diese Hypothese?

2. Welche Argumente sprechen dagegen?

3. Welche blinden Flecken zeigt die Datenlage auf?

Erstelle eine Bewertung: In welchem Kontext ist die Hypothese tragfähig, in welchem bricht sie zusammen?

7. Nutze Research als Preisanker

📕 Was die meisten tun: Expert*innen argumentieren bei Preisen mit Bauchgefühl („Meine Arbeit ist wertvoll“).
📕 Was es wirklich bedeutet: Zahlen schlagen Bauchgefühl - immer.

Fortgeschrittener Anwendungsfall: Deep Research scannt Studien → Was kosten Fehlbesetzungen?

Beispiel:
• Ø 3,5 Mio. € pro Executive (DACH-Studien)
• Schlechte Positionierung → 20–30 % längere Sales-Zyklen

→ Statt „Mein Coaching bringt mehr Klarheit“ sagst du: „Wir reduzieren die Fehlbesetzungskosten um bis zu 3 Mio. €.“
Das rechtfertigt Premium-Honorare.

PROMPT:

Analysiere diese Studien/Daten [füge Quellen ein].

Berechne:

1. Welche konkreten Kosten entstehen Unternehmen durch [Problem X, z. B. falsche Positionierung, Fluktuation, Fehlbesetzungen]?

2. Welche Größenordnungen bewegen sich realistisch in Euro/Budget?

3. Welche direkten oder indirekten Einsparungen/Erträge entstehen, wenn das Problem gelöst wird?

Formuliere daraus ein ROI-Modell, das als Preisanker für ein Premium-Angebot genutzt werden kann.

Fazit

Die meisten nutzen GPT und Deep Research wie Google für eine „bessere“ Suche.

Aber echte Positionierung entsteht in der Tiefe, wenn du:

• Eigentliche Spannungen zwischen Trends erkennst
• Gesagtes von Getanem trennst
• Sprachdynamiken "entschlüsselst"
• Mehrwertlücken systematisch aufdeckst
• Fremde Hypothesen gegen die Wand fährst, statt sie zu feiern, wie die anderen

Erst dann entsteht Content, den Entscheider*innen wirklich ernst nehmen und dich als Expert*in positioniert.

Dein nächster Schritt

Wenn du schon mit Deep Research arbeitest, aber merkst, dass deine Ergebnisse noch nicht in Premium-Mandate übersetzt werden - genau dafür habe ich die ExpertID entwickelt. In 4 Wochen übersetzen wir deine Insights in eine klare, differenzierende Expertenidentität. Du hast eine greifbare Positionierung mit einem klaren offer mit dem du effektiv und zielgerichtet in dein Marketing starten kannst.

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Ja, lass uns kennenlernen!