Perplexity AI Review 2025

Perplexity will sich nicht in die Google‑Reihe stellen, sondern daneben – als Dienst, der Fragen in Sekundenschnelle bündelt, Quellen offenlegt und das mühselige Tab‑Hopping überflüssig macht. Nach 90 Tagen Dauereinsatz ziehe ich Bilanz: Wo glänzt der Dienst, wo bleibt er blass & wer braucht das Abo wirklich?

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Die neue Recherche-Ära für Blogger und Journalisten

Die Auswahl an KI-Chatbots wird immer unübersichtlicher – und doch unterscheiden sich die Top-Modelle in gängigen Benchmarks oft nur marginal. Ob OpenAIs neuestes Modell, Gemini 2.0 oder Deepseek R1 das Rennen macht, ist für Otto-Normalnutzer:innen meist zweitrangig.

Wichtiger ist die praktische Frage: Was kostet der Spaß und welchen Mehrwert bietet er? Denn die fortschrittlichsten Modi großer KI-Systeme verstecken sich oft hinter Paywalls – etwa OpenAIs Profi-Features für 200 US-Dollar.

Deep Research für alle

Im Gegensatz zu reinen Chatbots durchsucht Perplexity bei jeder Frage live das Web, fasst die Ergebnisse zusammen und liefert direkte Antworten mit Quellenangaben. So vereint der Dienst klassisches Suchmaschinen-Feeling mit der Konversationskraft von ChatGPT.

Im April kam dann der neue Deep Research Modus hinzu: eine mehrstufige Suche mit geduldigerer KI-Analyse, die nach einigen Minuten einen ausführlichen Report ausspuckt.

Allerdings gilt: Ohne Abo sind maximal fünf Deep-Research-Vorgänge pro Tag möglich. In meinem Testzeitraum kam ich damit gut aus, denn der durchschnittliche Blogger oder Journalist wird kaum mehr als fünf zeitaufwändige Recherchen täglich führen müssen.

Für den Normalgebrauch reicht das Limit also aus; wer jedoch am Fließband Content produzieren will, stößt schnell an diese Grenze. Perplexity bietet mit “Pro” (20 $/Monat) und seit Juli sogar “Max” (200 $/Monat) allerdings Abos mit deutlich höheren Limits und neuartigen Features an. Doch dazu später mehr.

90 Tage Perplexity Deep Research

Um die Fähigkeiten des neuen Suchmodus auszuloten, habe ich alle Research Funktion der AI über drei Monate hinweg in verschiedensten Szenarien eingesetzt. Von der Themenfindung für Blogartikel über Quellenrecherche bis zum Faktencheck.

Vorab aber noch einige Informationen zu den verschiedenen Such-Modi.

Quick Search vs. Pro Search

Einfache Fragen lassen sich oft mit einer normalen Suche klären. Die KI zieht hierbei eine Handvoll Quellen heran, verdichtet sie zu zwei, drei Absätzen und legt die Zitate offen.

Für Routineaufgaben – etwa die Frage, in welchem Jahr Apple den M‑Chip vorgestellt hat – genügt das völlig.

Die Antwort steht nach drei Sekunden auf dem Bildschirm, über 16 Quellenlinks führen unter anderem zu einer Pressemeldung aus Cupertino.

Sobald deine Recherche in die Tiefe gehen soll, lohnt der Switch zum Forschungsmodus, der im Premium‑Abo uneingeschränkt verfügbar ist.

Hier tastet sich Perplexity mit einem größeren Modell durch deutlich mehr Domains, reichert die Fakten mit Kontext an und hängt am Ende eine erweiterte Quellenliste an, die eher an ein Mini‑Literaturverzeichnis erinnert.

Praxisbeispiel:
Als ich einen ausführlichen Hintergrundtext zum europäischen Batteriezellenmarkt vorbereitete, spuckte die Quick Search gerade mal die Gesamtmenge geplanter Gigawattstunden aus – weiterführende Details blieben aus.

Pro Search hingegen, zerlegte dieselbe Frage in Marktvolumen, Produktionsstandorte, Förderprogramme – und belegte jeden Abschnitt mit Branchenreports, die ich sonst erst über ein Fachportal ausgegraben hätte. Dauer: rund drei Minuten.

Und hier ist das Ergebnis!
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Prompting – die Kunst, KI gezielt zu steuern

Es hängt natürlich viel davon ab, wie wir unsere Anfragen formulieren.

Ein effektiver Prompt beginnt idealerweise mit einem klaren Zielbild im Kopf:

Was will ich genau von der KI?

Statt also lapidar zu tippen „Schreibe einen Blogtext über Theme X“, sollte man die Aufgabe zerlegen und konkret beschreiben.

Die KI optimiert nur das, was wir ihr als Optimierungsziel nennen. Lassen wir etwas Wichtiges weg (z.B. den gewünschten Tonfall oder den Kontext, für wen der Text ist), füllt das Modell die Lücke mit Annahmen – oft 08/15-Floskeln oder sogar falschem Inhalt.

Nehmen wir zur Veranschaulichung einen echten Anwendungsfall:

Eine Agentur sucht einen neuen Mitarbeiterin und will die Stellenausschreibung mit KI-Unterstützung erstellen.

Ein ungenauer Prompt wäre:

• "Schreibe eine Stellenanzeige für einen Buchhalter in einer kleinen Medienfirma."

Besser ist der First-Principles-Ansatz: Erst überlegen, welche Kernaufgaben, welches Umfeld, welche Art von Person gesucht sind.

• "Du bist ein HR-Experte. Verfasse eine Stellenanzeige für die Position Buchhalterin in einem kleinen Medien-Startup, das intensiv KI-Technologien einsetzt. Aufgaben: Finanztracking, Überwachung automatisierter Systeme, Cash-Flow-Forecasting. Kontext: Unser Team ist agil, tech-affin, und arbeitet eng zusammen. Profil der gesuchten Person: proaktiv, detailorientiert, wachstumsbereit mit dem Unternehmen. Stil: Schreibe im lockeren, menschlichen Ton, der ambitionierte und gewissenhafte Profis anspricht. Hebe 3 Alleinstellungsmerkmale unserer Firmenkultur hervor."

Quellen gezielt filtern (Focus Mode)

Perplexity bietet inzwischen vier feste Suchlinsen, welche sich am Chatfensters umschalten lassen. Damit lässt sich eingrenzen, aus welchem Quellensegment die Antworten gezogen werden.

Zur Auswahl stehen z.B. All (alles im Web), Academic (wissenschaftliche Publikationen), Social (Foren, soziale Medien) und Finance.

Beispielsweise liefert die Frage „Was sind die gesundheitlichen Vorteile der Sauna?“ im Academic-Fokus eine fundierte Antwort mit zahlreichen Zitaten aus PubMed und wissenschaftlichen Journalen.

Wechselt man dagegen auf den Fokus Social, erhält man eher erfahrungsbasierte Infos – etwa Anekdoten und Tipps aus Reddit-Diskussionen.

Für eine wissenschaftliche Fragestellung wäre Reddit keine ideale Quelle, doch bei Kundenfragen (z.B. „Lohnen sich die Meta Ray-Ban Smart Glasses?“) kann der Social-Fokus hilfreich sein, um ungefilterte Nutzermeinungen und Reviews abzugreifen.

Durch den bewussten Einsatz der Modi verhinderst du, dass die KI zufällig auf weniger verlässliche Quellen ausweicht – man steuert aktiv die Quellenqualität mit.

Rechercheprojekte organisieren und anpassen

Eine weitere Innovation sind sogenannte Spaces (Themenräume).

Spaces erlauben es, für verschiedene Projekte getrennte Arbeitsbereiche mit eigenen Chats und Dateien anzulegen.

Stell es dir wie Ordner oder „Subreddits“ vor. Der Clou: Jeder Space kann mit Custom Instructions versehen werden, also benutzerdefinierten Anweisungen, die der KI einen bestimmten Kontext oder Stil vorgeben – und zwar dauerhaft für alle Anfragen in diesem Space.

Spaces (oder auch Räume) sind damit gewissermaßen das Perplexity‑Pendant zu den „GPTs“ in ChatGPT. Beide Konzepte speichern einmal definierte Vorgaben dauerhaft, erinnern sich an hochgeladene Dokumente und lassen sich mit anderen teilen.

Wie hilft das in der Praxis?

Stellen wir uns vor, eine Bloggerin betreibt YouTube-Research für Technik-Gadgets. Sie könnte einen Space „Tech-Review“ einrichten und der AI dort Instruktionen mitgeben, etwa:

„Du bist mein Research-Assistent. Wenn ich dir ein neues Gadget nenne, gib zunächst einen Überblick über das Gerät, liste die wichtigsten Features auf, vergleiche es mit ähnlichen Produkten, nenne überraschende oder einzigartige Aspekte, schlage einen knackigen Titel für einen Blogbeitrag vor und fasse am Ende zusammen, wie die Community darauf reagiert (ggf. mit Zitaten von Nutzern). Antworte sachlich, aber in lockerem, zugänglichem Ton.“

Das Ergebnis!
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Mit solchen präzisen Anleitungen weiß die KI genau, welche Ausgabenform gewünscht ist. Fragt die Bloggerin nun z.B. „Neues Smartphone XYZ – was kann es?“, liefert Perplexity im „Tech-Review“-Raum direkt einen strukturierten Bericht nach jenem Muster (Überblick, Key Features, Vergleich, USP, Titelideen, Nutzer-Reaktionen).

Labs

Seit der kleinen Glühbirne im Eingabefeld hat Perplexity still und heimlich einen zweiten Gang eingelegt.

Zehn Minuten warten, schon purzeln komplette Dashboards, CSV‑Tabellen oder sogar lauffähige Web‑Apps heraus.

Labs braucht Zeit – bei komplexen Jobs gern 20 Minuten. Außerdem bleiben die üblichen KI‑Fallstricke: Quellen sollte man prüfen, sensible Firmendaten nur nach Rücksprache hochladen. Und: Interne Team‑Freigaben sind (noch) rudimentär; echte Kollaboration kommt erst mit künftigen Enterprise‑Features.

Für meinen Test ließ ich Perplexity Labs eine komplette „Urban‑Heat‑Map“ für Köln entwickeln:

Ausgangspunkt war ein unscheinbares CSV mit Temperatur‑Messpunkten der letzten zehn Jahre. Labs zog binnen zwanzig Minuten Satellitendaten der ESA hinzu, verknüpfte sie mit städtischen Bebauungsplänen, schrieb im Hintergrund Python‑Code und rollte am Ende ein interaktives Web‑Dashboard aus.

Darin: eine gleitende Zeitleiste, die Hitzeinseln blockgenau sichtbar macht, ein Forecast‑Modul für die nächsten fünf Sommer und – als Bonbon – ein automatisch generiertes Anschreiben an das Umweltdezernat mit drei Förder‑Szenarien für Fassadenbegrünung. So viel Multitasking hätte mir früher eine Woche GIS‑Frickelei gekostet.

Fazit

Je tiefer ich mich in die Reports einarbeitete, desto öfter stolperte ich über falsch zugeordnete Quellen.

Ein Fall aus meiner Energie‑Recherche: Perplexity legte mir eine Studie von Energy Think Tank EU vor, behauptete aber, die Daten stammten direkt vom Bundeswirtschafts­ministerium.

Die Ursache:

Ein Blogpost des Ministeriums verlinkte das PDF, die KI machte daraus kurzerhand den Urheber.

Wenige Tage später wiederholte sich das Spiel bei einem Bericht über Lieferengpässe in der Chip‑Fertigung: Aus einem Fachartikel im Magazin Semicon Weekly Review  wurde in der Zusammenfassung plötzlich eine Meldung der Nachrichten­agentur dpa. In beiden Fällen musste ich sämtliche Quellen manuell querlesen – der erhoffte Zeitgewinn verpuffte.

Noch gravierender sind Zahlendreher bei heiklen Themen. Für einen Hintergrund zu Jugendkriminalität in Großstädten sollte Perplexity einen Überblick deutscher Statistiken liefern.

Ergebnis: „61 Prozent aller Delikte seien Bagatelldelikte“, angeblich gestützt von einer Panorama‑Reportage. Im Originalbericht der ARD tauchte die Quote allerdings nie auf.

Ein weiteres Beispiel: Die KI vermeldete, 75 % der Deutschen sähen Migration als wirtschaftliche Bereicherung und berief sich auf eine angebliche Bertelsmann‑Stiftung‑Studie von 2024.
Tatsächlich zeigt die Studie „Willkommenskultur in Krisenzeiten“ (Bertelsmann Stiftung, veröffentlicht am 5. März 2024, Befragung Oktober 2023), dass nur 63 % der Befragten Zuwanderung als wichtig für die Ansiedlung internationaler Firmen bewerten. Die 75 % beziehen sich dagegen auf die Zustimmung zu festen EU‑Flüchtlingsquoten – ein völlig anderer Aspekt.

Lohnt sich das 200‑Dollar‑Upgrade?

Der Blick auf die Tariftabelle erinnert an den All‑You‑Can‑Eat‑Trick mancher Streaming‑Dienste.

Max bietet mehr von allem, aber nur wenig Neues. Solange Comet und zusätzliche Pro‑Modelle keinen messbaren Vorsprung bringen, ist das Zehnfache des Pro‑Preises kaum zu rechtfertigen – selbe Schlussfolgerung wie bei meinem Lab‑Fazit über fehlerhafte Quellen: Mehr Output ≠ mehr Wert, wenn die Qualität nicht mitzieht.

Versteh mich nicht falsch: Der Effizienz­schub ist beachtlich.

Was dir Perplexity binnen fünf Minuten liefert, würdest du von Hand erst nach einem halben Arbeitstag schaffen. Das spart Nerven und Zeit.

In der Frühphase eines Projekts, wenn es um Brainstorming, Argument­gerüste oder grobe Kapitel­skizzen geht, ist der Dienst Gold wert.

Sobald jedoch präzise Zahlen oder heikle Fakten ins Spiel kommen, schlägt das Pendel zurück. Dann gilt wieder das klassische Programm: Quellen gegenlesen, Primär­dokumente checken, Kontext sauber einordnen.