ChatGPT erfindet wild Quellen, wenn ihr dort recherchiert. Google ist super unübersichtlich, unpraktisch, eigentlich von 1990 und vollgekleistert mit Werbung und sinnlosen Suchergebnissen. Google Scholar ist ein kleines bisschen besser, aber auch unübersichtlich, vom Layout her veraltet und hat keine KI-Funktion. Perplexity kann das alles mittlerweile viel besser. Deswegen gucken wir uns in diesem Tutorial ganz genau an, wie man Perplexity fürs Studium und für eine wirklich effiziente KI-basierte Recherche nutzen kann. Ich würde sagen, ich lege direkt los.

Perplexity ist eine Suchmaschine, kein Chat

Hier haben wir Perplexity, erreichbar über perplexity.ai. Perplexity sieht auf den allerersten Blick ein bisschen aus wie ein Chat, etwa von ChatGPT, ist aber eigentlich eine Suchmaschine – und zwar eine, mit der ihr letztendlich auch chatten könnt. Das schauen wir uns gleich genauer an.

Perplexity ist erst einmal kostenlos, ihr könnt es problemlos nutzen, ohne zu zahlen. Es gibt gewisse Einschränkungen, zum Beispiel für die Tiefenrecherche, die wir uns hier noch anschauen wollen: nur so und so viele Anfragen am Tag, eine gewisse Beschränkung bei den Quellen. Aber grundsätzlich könnt ihr das alles kostenlos verwenden.

Ihr seht bei mir steht Perplexity Pro, und das liegt daran, dass ich einen Uni-Account habe. Über so einen Uni-Account kann man sich einen Pro-Account für zwölf Monate kostenlos besorgen. Das soll jetzt keine Werbung für Perplexity sein, ich habe es nur neulich herausgefunden. Ich empfehle euch: Wenn ihr eine Hochschuladresse habt, geht in eure Kontoeinstellungen, gebt diese Adresse an, bekommt eine Bestätigungsmail – und dann habt ihr diesen Pro-Account für zwölf Monate umsonst, ohne Verpflichtungen, und damit ein bisschen mehr Möglichkeiten. Nutzt das. Ansonsten könnt ihr es problemlos auch kostenlos nutzen.

Die Oberfläche und die wichtigste Einstellung

Hier haben wir die Oberfläche. Wie gesagt, sie sieht ein bisschen aus wie ChatGPT, und hier gibt man seine Suchanfrage ein. Das ist auch der Unterschied zu ChatGPT: Ihr müsst hier nicht prompten, sondern ihr gebt einen Suchbegriff ein. Ich zeige euch gleich, was eine weniger gute und was eine gute Suchanfrage ist.

Unten habt ihr die Möglichkeit, verschiedene Modi zu aktivieren. Einmal den Standard-Suchmodus, den schauen wir uns jetzt genauer an. Dann gibt es die sogenannte Tiefenrecherche, Deep Research, die schauen wir uns auch gleich an, super praktisch fürs Studium. Dann gibt es die Labs und das Lernen – das gucken wir uns jetzt nicht an, da gibt es aus meiner Sicht bessere Tools. Probiert es aber gerne einfach mal aus, für die Recherche ist es im ersten Schritt nicht ganz so relevant.

Was wirklich relevant und wichtig ist, ist dieser Button: Hier könnt ihr Quellen für die Suche festlegen. Standardmäßig ist Web aktiviert. Das müsst ihr unbedingt deaktivieren, wenn ihr sinnvolle Suchergebnisse zum Beispiel für eure Bachelorarbeit wollt – sonst bekommt ihr wirklich all diese Quatsch-Artikel, die ihr von irgendwelchen Blogs im Internet findet.

Angenommen, wir wollen uns mit dem Thema Lernen auseinandersetzen, also damit, wie man als berufsbegleitend Studierender oder generell als Studierender wirklich effizient lernen kann und was die besten Lerntechniken sind. Wenn wir die Websuche aktiviert lassen, bekommen wir all diese Artikel von wegen „12 Lerntechniken, die jeder unbedingt gelesen haben muss“ und so weiter. Die wollen wir nicht. Wir interessieren uns für akademische Quellen, für Studien, vielleicht auch für Monografien – all diese Dinge, die man eigentlich auch über Google Scholar finden kann.

Wer möchte, kann sich hier auch Suchergebnisse aus sozialen Medien anzeigen lassen. Das brauchen wir jetzt aber alles erst einmal nicht, uns interessiert nur die akademische Suche, das Durchforsten von akademischen Quellen. Wenn ihr zum Beispiel eine Abschlussarbeit schreibt, in der es um Blogs geht, macht die andere Suche sicherlich auch Sinn – wir fokussieren uns hier auf die akademische Suche.

Dann kann man noch ein sogenanntes Sprachmodell wählen. Das wollen wir uns jetzt nicht genauer angucken, lasst es für den Anfang einfach auf „Bester“. Wenn ihr euch für Details interessiert, schaut einfach mal bei uns auf fernstudi.net – dort habe ich für euch einen Onlinekurs zum Thema Studieren mit KI erstellt, und dort gehen wir genauer darauf ein, wie Sprachmodelle funktionieren und welches sich für welchen Einsatzbereich am besten eignet.

Dann kann man noch eine Datei anhängen oder hochladen. Wenn ihr eine PDF-Datei durchsuchen wollt, ist das sicherlich ganz praktisch, probiert es gerne mal aus – für unsere Recherchezwecke ist es jetzt nicht so wichtig. Außerdem kann man das Ganze per Sprache eingeben, wenn man keine Lust zu tippen hat, und es gibt auch einen Sprachmodus. Das schauen wir uns jetzt nicht genauer an. Wichtig sind also die Suche und die Deep-Research-Funktion – und ganz wichtig: immer akademische Quellen aktivieren.

Von der Stichwortsuche zur präzisen Anfrage

Schauen wir uns das Ganze mal als Vorher-Nachher an. Ich hatte gesagt, Google sei irgendwie von 1990 – wie hat man damals gesucht? Man hat einfach Stichwörter eingegeben. So sucht ihr sicherlich heute auch noch in euren Bibliothekskatalogen. Bei Perplexity ist das eigentlich nicht nötig, funktioniert aber auch.

Wenn ihr euch zum Beispiel mit Lernstrategien beschäftigen wollt, dann gebt ihr einfach „Lernstrategien“ ein. Dann bekommt man erst einmal eine Übersicht, tatsächlich auch schon ein paar Quellen. Ihr seht, die Suche versteht schon einigermaßen, was ich möchte, aber dieses Ergebnis ist erst einmal relativ zufällig – weil meine Frage eben auch ein bisschen zufällig ist.

Wollen wir die Frage ein bisschen präzisieren, dann könnten wir zum Beispiel eingeben, was die effektivsten Lernstrategien laut aktueller Forschung sind, und schauen, was wir für ein Ergebnis bekommen. Das geht auch relativ schnell, das ist das Schöne bei Perplexity – man muss nicht stundenlang auf ein Ergebnis warten, sondern bekommt eigentlich sofort eine Antwort. Ihr seht: Ich habe eine Frage formuliert und bekomme eine Antwort darauf, die auf einer wissenschaftlichen Quelle beruht. Ob diese Quelle wirklich relevant für mich ist, vielleicht für eine Seminararbeit oder eine Abschlussarbeit, ist natürlich ein Punkt, den ich prüfen muss, und ich muss mir diese Quelle dann genau anschauen. Aber darum soll es in diesem Video nicht gehen, wir wollen erst einmal gucken, wie man Quellen sammeln und recherchieren kann.

Jetzt möchte ich diese Suchanfrage aber noch einmal richtig verfeinern, und ihr seht, die ist jetzt ein ganzes Stück länger. Ich sage zum Beispiel: Recherchiere die effektivsten Lernstrategien für langfristiges Behalten aus dem Bereich der kognitiven Psychologie und Bildungsforschung, berücksichtige ausschließlich Metaanalysen und empirische Studien zwischen 2020 und 2025, und erstelle mir eine Tabelle mit drei Spalten – Lernstrategie, Wirksamkeit und vollständige Quellenangabe.

Schauen wir, was wir dafür für ein Ergebnis bekommen. Das geht auch sehr flott. Er findet wieder auf Anhieb eine ganze Reihe an Quellen, und ihr seht: Hier habe ich gleich eine richtig gute Antwort. Die wirksamsten Strategien für langfristiges Behalten sind vor allem verteiltes Üben, also Spacing, und Üben mit Abruf sowie Varianten davon. Auch interessant für euch nur so am Rande, für eure Lernstrategien im Studium und vielleicht auch im Fernstudium. Ihr habt jetzt gleich einen richtig guten Überblick, das Ganze ist nach Wirksamkeit sortiert, schön in einer Tabelle mit vollständigen Quellenangaben und mit Quellen, die in diesen Jahren erschienen sind. Also ein viel besseres Suchergebnis, als wenn ich einfach nur „Lernstrategien“ oder „effiziente Lernstrategien“ eingebe, wie ich das bei Google gemacht hätte.

Der Baukasten aus vier Bausteinen

Was macht diese Suchanfrage jetzt so gut und besonders im Vergleich zu einer rein stichwortbasierten Anfrage? Ich gebe euch einen kleinen Baukasten mit, aus vier Bausteinen, aus denen ihr solche Suchanfragen zusammensetzen könnt und solltet. Ich hatte ja gesagt, ihr müsst nicht prompten – beim Prompten legt man zum Beispiel eine Rolle fest, du bist wissenschaftlicher Mitarbeiter oder was auch immer. Das müsst ihr hier nicht so umfangreich machen, aber trotzdem solltet ihr ein bisschen Hirnschmalz in diese Suchanfragen stecken.

Nummer eins ist das Thema. Ihr wollt natürlich ein Thema angeben, hier sind das effektive Lernstrategien für langfristiges Behalten. Das ist klar, man muss erst einmal ein Thema angeben für etwas, mit dem man sich auseinandersetzen will.

Nummer zwei ist der Kontext, den man mitgibt. Das ist in diesem Fall der Bereich der kognitiven Psychologie und Bildungsforschung. Man setzt das Thema also am besten gleich mit dem Kontext in Zusammenhang. Der Kontext kann natürlich auch, wie ihr das vielleicht von ChatGPT kennt, euer Studium sein – ihr sagt einfach dazu, dass ihr soziale Arbeit studiert oder Bildungswissenschaften oder was auch immer für das Thema wichtig ist.

Dritter Punkt, ganz wichtig, ist die Eingrenzung. Ihr müsst eure Suchergebnisse von Anfang an eingrenzen, sonst habt ihr ein ähnliches Problem wie bei Google: Ihr habt eine Million Suchergebnisse, müsst euch durchklicken, habt am Ende 50 Tabs offen und kommt einfach nicht voran. Ich habe das in diesem Fall mit der Angabe gemacht, ausschließlich Metaanalysen und empirische Studien zu berücksichtigen, die zwischen 2020 und 2025 publiziert wurden.

Ihr könnt hier wirklich sehr intensiv eingrenzen. Und wenn ihr richtig professionell recherchieren wollt, könnt ihr das Ganze auch noch mit einem Site-Operator eingrenzen – das heißt, ich möchte nur Studien, die auf PubMed publiziert sind. Das wäre eine wirklich extreme Eingrenzung, die würde ich in dem Fall vielleicht nicht machen, ich will erst einmal allgemein gucken, welche Studien überall zu finden sind. Aber wenn man möchte, kann man das wirklich auch auf einzelne Webseiten begrenzen, hier zum Beispiel auf eine Studiendatenbank.

Punkt Nummer vier, ganz wichtig, ist die Angabe, wie man das Ergebnis bekommen möchte. Das kennt ihr sicherlich auch von ChatGPT – die KI rät sonst einfach, welchen Output ihr haben wollt. Nein, ihr müsst ganz präzise angeben, was ihr für einen Output braucht. In diesem Fall hätte ich gerne eine Tabelle mit drei Spalten: in der ersten die Lernstrategie, in der zweiten die Wirksamkeit und in der dritten die Quellenangabe. Also ganz wichtig, auch das Output-Format angeben. Das kann auch eine Liste sein oder einfach ein Fließtext, wenn ihr das Ganze als Text zusammengefasst haben wollt.

Schicken wir das noch einmal ab. Ihr seht, er beschränkt sich jetzt auf die Studien, die man bei PubMed finden kann. Die Eingrenzung auf einzelne Webseiten funktioniert also auch sehr gut.

Mit dem Ergebnis weiterarbeiten

Jetzt haben wir unser Ergebnis, schauen wir noch ein bisschen genauer ins Detail. Ich habe eine Zusammenfassung, schon eine mögliche Antwort auf meine Frage. Super Inspiration für mich, wenn ich zum Beispiel eine Seminararbeit schreiben möchte, um zu gucken, in welche Richtung meine Forschung, meine Thesen und meine Antworten gehen könnten. Dann habe ich gleich eine richtig coole Tabelle, die für mich sortiert ist, und dazu die Quellenangaben.

Was ich auch machen kann: Ich kann auf Links klicken, dann habe ich ganz viele Quellen gleich in der Übersicht. Die kann ich vorab prüfen – ich gehe auf die Quelle und mache erst einmal einen kleinen Augencheck, wie relevant sie für meine Abschlussarbeit oder was auch immer ich schreiben möchte ist. Und dann kann ich sie vielleicht gleich in mein Tool übernehmen, in Citavi zum Beispiel oder auch einfach nur in mein Word-Dokument.

Was an Perplexity aber besonders ist: Es ist eigentlich erst einmal eine Suchmaschine, aber ihr könnt chatten, ihr könnt einfach Nachfragen stellen. Es gibt immer ein paar Vorschläge, die man zur Inspiration bekommt, etwa welche Metaanalysen verteiltes Lernen bewerten. Ihr könnt also einfach weiterforschen und euch weitere Quellen suchen lassen – oder ihr könnt auch einfach den Output ändern. Ihr gebt zum Beispiel ein: Gib mir das als Liste aus, bitte nur die Quellen und eine kurze Zusammenfassung. Und dann wandelt er das ganze Ergebnis um, sodass ich es vielleicht in dieser Form gleich übernehmen kann, in mein Word-Dokument oder wohin auch immer, und dann in aller Ruhe weiter prüfen kann.

Also ganz wichtig: Gebt euch nicht immer unbedingt mit dem allerersten Ergebnis zufrieden – obwohl ihr natürlich gute Ergebnisse bekommt, wenn ihr diesen vierteiligen Baukasten verwendet, den ich euch mitgebe. Aber ihr könnt diese Ergebnisse immer noch weiter verfeinern, euch das Ganze umformatieren oder in einem anderen Ausgabeformat anzeigen lassen.

Die Deep-Research-Funktion

Dann schauen wir uns noch die Deep-Research-Funktion an. Die hatte ich schon erwähnt: tiefe Forschung. Hier sucht Perplexity nach noch viel mehr Quellen und gibt euch, wenn ihr möchtet, gleich einen umfassenden Report. Auch hier müsst ihr natürlich eine gute Suchanfrage verwenden, damit es ein einigermaßen sinnvolles Ergebnis gibt.

Zum Beispiel: Erstelle mir einen Rechercherreport zu Erwachsenen im berufsbegleitenden Studium, Grundlage kognitive Psychologie und Bildungsforschung sowie Metaanalysen und empirische Studien – also gleich eingegrenzt, Kontext gegeben, Thema gesagt. Und dann sage ich noch, wie der Report strukturiert werden soll: Ich hätte gerne eine Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse, ich hätte gerne die Top-Lernstrategien dargestellt, und ich hätte gerne ganz zum Schluss ein Quellenverzeichnis mit Autor und Identifier.

Ihr seht, das Ganze dauert ein ganzes bisschen länger, geht aber trotzdem relativ schnell. Wenn man sich so eine Deep Research in ChatGPT erstellen lässt – das geht dort mit einem Pro-Account, mit dem kostenlosen ist es soweit ich weiß nicht möglich –, dauert das teilweise wirklich lange. Der große Vorteil hier ist, dass er die Quellen gleich liest und mir daraus den Report erstellt. Er sucht also nicht nur Quellen, sondern analysiert sie auch gleich für mich und gibt mir das Ganze als Ergebnis so zusammen, wie ich es haben wollte.

Also auch ein super praktisches Tool für eine Erstrecherche, zum Beispiel für die Bachelorarbeit, um Quellen zu finden und sich diese Quellen bis zu einem gewissen Grad gleich auswerten zu lassen.

Fazit

Ich hoffe, das war interessant für euch – wirklich im Groben, in einem ganz kompakten Überblick, wie ich mit Perplexity recherchieren kann. Es ist natürlich klar, dass ich das Ganze für eine Erstrecherche benutze, für Inspiration, vielleicht auch für meine Abschlussarbeit. Das ersetzt natürlich nicht die Bibliotheksrecherche, die ihr im Studium über die Bibliotheksdienste eurer Hochschule macht. Aber es ist trotzdem super praktisch, um zum Beispiel Studien zu finden und sich Literatur bis zu einem gewissen Grad auswerten zu lassen.

Schreibt mir in die Kommentare, was ihr gerne noch wissen möchtet und wozu ihr vielleicht gerne noch ein Tutorial sehen würdet. Ich würde sagen, wir sehen uns in einem der nächsten Videos auf diesem Channel. Euer Wolf.