Googles Gemini hat ein Markenproblem – und die gesamte KI‑Branche ebenfalls
Googles KI-Portfolio ist mächtig, aber sein Markenauftritt verwirrt. Aus „Bard“ wurde „Gemini“, daneben existieren „Gemini Advanced“, „Gemini 1.5 Pro“, „Gemini Nano“ auf dem Smartphone und einzelne Gemini-Funktionen in Gmail oder Docs. Wer ein Reiseprogramm, eine Präsentation oder eine Code-Review möchte, soll sich eigentlich nicht erst durch Modellnamen, Modi und Versionsnummern arbeiten. Genau das aber verlangt die aktuelle Produktarchitektur – bei Google und weiten Teilen der Branche.
Die Folge: Nutzerinnen und Nutzer stolpern über Fachtermini, die intern sinnvoll sind, extern aber Hürden aufbauen. Ob „Pro“, „Ultra“, „Nano“ oder „1.5“ – diese Etiketten spiegeln Kapazitäten und Kosten, nicht den Nutzen. Ähnliche Muster sieht man bei Microsofts Copilot (Windows, Pro, Studio), bei OpenAI (ChatGPT, Plus, Team; GPT‑4, GPT‑4o, Mini) oder bei Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Haiku, Opus). Für Endkunden verschwimmen die Grenzen zwischen Marke, Produkt und Modell. Das bremst Adoption, erhöht Supportaufwand und schwächt Vertrauen.
Consumer-Apps müssen deshalb aufhören, ihre interne Architektur nach außen zu lehren. Stattdessen braucht es nutzerzentrierte Oberflächen mit klaren Standards: ein guter Default, der in 80 Prozent der Fälle „einfach funktioniert“; verständliche, aufgabenbezogene Modi („Schnell“, „Gründlich“, „Mit Bildern/Videos“) statt Modellkürzel; und eine automatische Modellwahl im Hintergrund, die je nach Aufgabe Qualität, Tempo und Kosten balanciert. Wer Tiefe will, kann sie über progressive Offenlegung finden – aber nur, wenn er sie aktiv sucht.
Auch die Markenführung selbst verlangt Disziplin. Unternehmen sollten entscheiden, ob sie ein „Branded House“ (starke Dachmarke mit klaren Sublabels) oder ein „House of Brands“ (eigenständige Produktmarken) verfolgen. Wichtiger als die Wahl ist Konsistenz: stabile Namen, klare Rollen, wenige Überraschungen. Große Rebrands – Bard zu Gemini – müssen selten bleiben, sorgfältig begleitet und in allen Berührungspunkten durchdekliniert sein, vom App-Icon über die Onboarding-Texte bis zur Rechnung.
Preise und Pläne sind der nächste Stolperstein. Wenn Abostufe, Modell und Funktionsumfang nicht sauber zusammenpassen, entsteht Reibung: „Warum habe ich Plus, sehe aber nicht ‚Advanced‘?“ Transparente Leistungsversprechen („X Dokumente pro Monat, Y schnelle Durchläufe, Priorität bei Bildern/Video“) und kontextuelle Hinweise im Produkt reduzieren Frust. Wichtig zudem: eine verlässliche Migrationsstrategie, wenn Modelle wechseln – inklusive Erklärungen, warum etwas besser wird und wie Kompatibilität gesichert bleibt.
Am Ende zählt, ob die App Aufgaben löst, nicht wie ihr Maschinenraum verdrahtet ist. Wer Nutzerintentionen früh abfragt („Was möchten Sie erledigen?“), Aufgabenprofile anbietet (Schreiben, Recherchieren, Zusammenfassen, Erstellen) und Ergebnisse erklärt („Wir haben den gründlichen Modus gewählt, weil …“), baut Vertrauen auf. Google, OpenAI, Microsoft und Co. besitzen die Technik. Jetzt müssen sie die Erzählung vereinfachen – und die Architektur hinter der Bühne lassen.
Basierend auf Berichterstattung von TechCrunch Apps.