Google Chrome: Update schließt 30 Sicherheitslücken

Google schraubt weiter an der Sicherheit und verteilt ab sofort ein Update für den Chrome-Browser. Die Version 147.0.7727.137 steht für Windows, Mac und Linux bereit, wobei Windows- und Mac-Nutzer teilweise auch auf die Version .138 landen können. Das Ganze wird wie gewohnt über die nächsten Tage und Wochen in Wellen ausgerollt. Wer nicht warten will, stößt die Aktualisierung manuell in den Einstellungen unter Über Google Chrome an.

In diesem Durchgang haben die Entwickler insgesamt 30 Sicherheitslücken gestopft. Ein Großteil dieser Fehler wurde von externen Sicherheitsforschern entdeckt und gemeldet. Einige Lücken werden mit dem Schweregrad „Kritisch“ gelistet, sehr viele noch mit „Hoch“.

Google hält sich mit den Details zu den Schwachstellen noch zurück, damit möglichst viele Anwender Zeit haben, die Patches zu installieren, bevor Angreifer die Informationen ausnutzen können. Neben den Sicherheitskorrekturen fließen die üblichen Fehlerbehebungen in den Build ein, um die allgemeine Stabilität des Browsers im Alltag zu verbessern – kennt man ja.

Transparenz: In diesem Artikel sind Partnerlinks enthalten. Durch einen Klick darauf ge­lan­gt ihr direkt zum Anbieter. Solltet ihr euch dort für einen Kauf entscheiden, erhalten wir ei­ne kleine Provision. Für euch ändert sich am Preis nichts. Partnerlinks haben keinerlei Einfluss auf unsere Berichterstattung.

Ubuntu und die künstliche Intelligenz: So sieht die Zukunft aus




Bei Canonical macht man sich derzeit intensiv Gedanken darüber, wie künstliche Intelligenz künftig in Ubuntu einfließen soll. Das Ziel sei eine Integration mit Sinn und Verstand, die sich an Open-Source-Werten orientiert. Dabei setzt das Team vor allem auf Modelle mit lokaler Ausführung, anstatt alles blind in die Cloud zu schieben.

Intern experimentieren die Entwickler bereits ausgiebig. Es geht nicht darum, Quoten für KI-generierten Code zu erfüllen, sondern herauszufinden, wo die Werkzeuge wirklich helfen. Besonders bei monotonen Aufgaben oder beim Prototyping spielen die Tools ihre Stärken aus. Die Befürchtung, dass KI Arbeitsplätze ersetzt, teilt man bei Canonical nicht. Vielmehr werden diejenigen profitieren, die diese Werkzeuge sicher beherrschen.

Die geplanten Funktionen für Ubuntu lassen sich in zwei Kategorien unterteilen. Unter impliziter KI versteht man die Verbesserung bestehender Systemfunktionen, ohne dass der Nutzer sein Verhalten ändern muss. Ein Beispiel ist die Aufwertung der Barrierefreiheit durch bessere Sprache-zu-Text-Lösungen. Explizite KI-Funktionen hingegen sind direkt als solche erkennbar. Das können Agenten sein, die Dokumente erstellen, tägliche Zusammenfassungen liefern oder bei der Fehlersuche im System helfen.

Ein Baustein sind die sogenannten Inference Snaps. Diese Pakete sollen den Zugriff auf lokale Sprachmodelle vereinfachen, da sie bereits für die jeweilige Hardware optimiert sind. Anstatt sich mit verschiedenen Tools und Quantisierungen herumzuschlagen, reicht eine einfache Installation via Snap. Das sorgt zudem für Sicherheit, da diese Anwendungen in einer isolierten Umgebung laufen. Aktuelle Modelle wie Gemma 4 oder Qwen-3.6-35B-A3B zeigen bereits, dass sie fähig genug sind, um komplexe Aufgaben wie API-Abrufe oder Dateisystem-Interaktionen zu übernehmen.

Langfristig soll Ubuntu kontextbewusster werden. Das Betriebssystem könnte Administratoren unter euch dabei helfen, Logs zu analysieren oder Wartungsaufgaben unter Berücksichtigung bestehender Sicherheitsregeln auszuführen. Auch auf dem Desktop wäre es denkbar, Probleme mit der WLAN-Verbindung per Chat-Befehl zu lösen oder komplexe Server-Strukturen automatisiert aufzusetzen. Da die Hardwarehersteller immer leistungsfähigere Chips für KI-Berechnungen in Endgeräte verbauen, wird die lokale Ausführung effizienter und für mehr Menschen zugänglich. Ubuntu soll kein reines KI-Produkt werden, aber die Technik nutzen, um das System leistungsfähiger und zugänglicher zu machen. Wer das Ganze nachlesen möchte, findet den Beitrag hier.

Transparenz: In diesem Artikel sind Partnerlinks enthalten. Durch einen Klick darauf ge­lan­gt ihr direkt zum Anbieter. Solltet ihr euch dort für einen Kauf entscheiden, erhalten wir ei­ne kleine Provision. Für euch ändert sich am Preis nichts. Partnerlinks haben keinerlei Einfluss auf unsere Berichterstattung.

#Gastbeitrag – Warum dein Startup jetzt LLM-Sichtbarkeit messen muss

Startups, die jetzt ihre LLM-Sichtbarkeit messen und gezielt steuern, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil – bevor die großen Budgets der Etablierten in diesen Kanal fließen. Der erste Schritt ist nicht teuer. Er kostet vor allem Aufmerksamkeit. Ein Gastbeitrag von Julian Gottke (blinq).

Große Unternehmen diskutieren noch in Gremien, während du schon ranken kannst. Ein Content Hub, einige Reddit-Posts, eine passende Content-Partnerschaft und etwas PR reichen, um bei den vier wichtigsten Prompts deiner Zielgruppe zu erscheinen.

1. Der Funnel hat sich verändert – merkst du es?

Der erste Berührungspunkt mit einer Marke war früher fast immer eine Google-Suche. Heute ist es zunehmend eine KI-Antwort. Kaufentscheidungen, Produktvergleiche, Software-Recherchen, all das beginnt für einen wachsenden Teil der Nutzerinnen und Nutzer mit einer Frage an ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews. Keine Liste mit zehn Links. Eine kuratierte Empfehlung.

Das Problem: Wer in dieser Antwort nicht auftaucht, verliert potenzielle Kunden, bevor der eigentliche Rechercheprozess überhaupt beginnt. Nicht wegen schlechter Produkte. Nicht wegen fehlendem Budget. Sondern weil KI-Systeme noch nie von diesem Unternehmen „gehört“ haben.

Das ist kein Zukunftsszenario. Es passiert gerade – in jeder Branche, in jedem Marktsegment. Und es trifft Startups besonders hart, weil sie in der Regel keine jahrelange digitale Präsenz mitbringen, auf die LLMs zurückgreifen können.

2. Warum das für Startups eine Riesenchance ist

Etablierte Unternehmen stecken in ihrer eigenen SEO-Geschichte fest. Neue Kanäle müssen durch Quartalsplanungen, Abteilungsabstimmungen und Freigabeprozesse. Bis ein Konzern eine GEO-Strategie (Generative Engine Optimization) beschlossen und umgesetzt hat, sind schnell mal 12 bis 18 Monate vergangen.

Startups können heute in vier Wochen testen, was große Marken in einem Jahr nicht umsetzen. Das ist der strukturelle Vorteil, den es zu nutzen gilt – jetzt, solange das Feld noch offen ist.

LLMs greifen auf öffentlich verfügbare Quellen zurück: Fachartikel, Reddit-Threads, PR-Erwähnungen, Blogs, Wikipedia. Wer früh die richtigen Quellen besetzt, gewinnt Sichtbarkeit – auch ohne ein hohes Budget.

Ein gezielter Content Hub mit fünf bis zehn Artikeln, die auf relevante Suchanfragen einzahlen, dazu zwei bis drei gut platzierte Beiträge in einschlägigen Reddit-Communities und einige Erwähnungen in Fachpublikationen – das reicht als Startpunkt. Nicht als Garantie, aber als solide Basis, die messbar wirkt.

3. Was du messen musst – die vier KPIs für Startups

Bevor du optimierst, musst du verstehen, wo du stehst. GEO-KPIs (Key Performance Indicators aus dem Bereich Generative Engine Optimization) machen sichtbar, wie präsent eine Marke in KI-Antworten ist, wie stark sie sich gegen Wettbewerber durchsetzt und mit welchen Botschaften sie verbunden wird.

Für Startups im frühen Stadium sind vor allem vier Metriken relevant:

Brand Visibility: Wirst du überhaupt genannt? Diese Kennzahl misst auf einer Skala von 0 bis 100 Prozent, wie präsent eine Marke in KI-Antworten ist. Sie berücksichtigt, wie häufig die Marke erwähnt wird, an welcher Position sie in Aufzählungen erscheint und ob eigene Domains als Quelle referenziert werden. Ab 50 Prozent gilt eine Marke als sichtbar im KI-Raum. Das ist das erste Ziel.

Markenposition: Position eins oder zwei in einer KI-Antwort ist kein Zufall – sie prägt die Wahrnehmung entscheidend. Wer zuerst genannt wird, wirkt als Marktführer, unabhängig davon, ob das der Realität entspricht. Für Startups bedeutet das: Frühzeitig auf die vorderen Plätze zu kommen, ist wertvoller als später große Budgets für Sichtbarkeit auszugeben.

Top Produkte & Wettbewerb: Welche Anbieter gelten im KI-Raum aktuell als Marktführer in deinem Segment? Diese Benchmarking-Metrik zeigt, gegen wen du antrittst und wie groß der Abstand noch ist. Sie verhindert, dass Ressourcen in die falsche Richtung fließen.

Metriken wie Brand Dominance (wie stark man sich im direkten Wettbewerbsvergleich durchsetzt) oder Sentiment (Tonalität der Darstellung) werden im nächsten Schritt relevant, sobald die Grundsichtbarkeit steht. Erst wenn man überhaupt genannt wird, lohnt es sich zu fragen, wie man genannt wird.

4. Das ROI-Argument: 60 Euro Tool, vielfacher Return

Ein spezialisiertes GEO-Tool wie blinq kostet rund 60 Euro pro Monat. Es führt täglich Abfragen bei führenden KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews (Gemini 3) durch und baut aus den wiederholten Ergebnissen eine statistisch belastbare Datenbasis auf.

Warum tägliche Wiederholung? Large Language Models variieren ihre Antworten. Eine einmalige Abfrage ist eine Momentaufnahme, keine Messung. Erst durch kontinuierliches Tracking entsteht ein zuverlässiges Bild der eigenen Position.

Wenn dein Produkt bei den drei bis vier wichtigsten Prompts deiner Zielgruppe regelmäßig genannt wird, übertrifft ein einziger gewonnener Kunde oder Auftrag den Monatsbeitrag des Tools um ein Vielfaches. Das gilt erst recht, solange Wettbewerber diesen Kanal noch ignorieren.

5. Der 30-Tage-Plan: So startest du konkret

GEO muss kein langjähriges Projekt sein. Der erste Schritt braucht vor allem eines: die Bereitschaft, jetzt anzufangen.

Woche 1 – Prompts identifizieren: Was fragt deine Zielgruppe ChatGPT, wenn sie nach einer Lösung wie deiner sucht? Vier bis sechs konkrete Prompts definieren – das sind die Suchbegriffe des KI-Zeitalters. Beispiele: „Welche Software eignet sich für automatisiertes Onboarding in SaaS-Startups?“ oder „Was sind die besten Tools für HR-Analytics in kleinen Unternehmen?“

Woche 2 – Baseline messen: GEO-Tool einrichten, Prompts aktivieren, erste Daten erheben. Wo steht das Startup heute? Wer dominiert das Feld? Diese Ausgangslage ist der Referenzpunkt für alles, was folgt.

Woche 3 – Content Hub aufbauen: Fünf Artikel schreiben, die exakt auf die identifizierten Prompts einzahlen – klar strukturiert, mit konkreten Antworten, ohne Marketingsprech. Ergänzend: zwei bis drei Beiträge in relevanten Reddit-Subreddits, die echten Mehrwert liefern und das Produkt natürlich erwähnen.

Woche 4 – PR-Kampagne: Drei bis fünf Erwähnungen in Fachpublikationen anstreben, die LLMs als vertrauenswürdige Quellen verwenden. Das können Gastartikel, Experteninterviews oder Produktrezensionen sein. Wichtig: Qualität der Quelle zählt mehr als Quantität.

Nach 30 Tagen: Messung mit der Baseline vergleichen. In den meisten Fällen sind erste Bewegungen sichtbar. Dann entscheidet die Datenlage, welcher Hebel als nächstes betätigt wird.

6. Fazit: Das Fenster ist offen, noch

GEO ist heute, was SEO im Jahr 2005 war: eine Disziplin, die wenige aktiv betreiben und deshalb enormes Potenzial für Early Movers bietet. 

Startups, die jetzt ihre LLM-Sichtbarkeit messen und gezielt steuern, verschaffen sich einen strukturellen Wettbewerbsvorteil – bevor die großen Budgets der Etablierten in diesen Kanal fließen.

Der erste Schritt ist nicht teuer. Er kostet vor allem Aufmerksamkeit und die richtige Frage: Bei welchen vier Prompts muss mein Startup genannt werden?

Über den Autor

Julian Gottke ist Gründer und Geschäftsführer von blinq. Die Idee der Software entstand aus 10 Jahren Marketing- und Kommunikationsarbeit für Kunden wie Wolt, Klarna und die Berlin Brands Group. Leser:innen von deutsche startups erhalten auf blinq 10% mit dem Code ds10 (gilt bis zum 31. 12. 2026, nur für Neukunden).

Startup-Jobs: Auf der Suche nach einer neuen Herausforderung? In unserer Jobbörse findet Ihr Stellenanzeigen von Startups und Unternehmen.

Foto (oben): Shutterstock

Wero: Abhängigkeiten zu außereuropäischen Anbietern sollen verringert werden

Die europäische Zahlungslösung Wero ist als Antwort der europäischen Banken auf US-Dienste wie PayPal und Kreditkartenriesen wie Visa oder Mastercard positioniert. Bisher sieht der Start noch immer etwas mau aus. Während die Basis die europäische SEPA-Instant-Infrastruktur ist, geriet der Dienst in den vergangenen Tagen zudem in die Schlagzeilen, da man teils auf AWS-Server aus dem Hause Amazon setzt.

Wie die European Payments Initiative (EPI) nun verlauten ließ, arbeite man daran, die Abhängigkeiten zu außereuropäischen Anbietern zu verringern. Man setze auf die Weiterentwicklungen des Marktes, um den Übergang diesbezüglich voranzutreiben. Die bisherige Cloud-Dienst-Wahl begründet man damit, dass man Wero für seinen Start eine gewisse Leistung, Sicherheit sowie Stabilität bieten wollte, um eben wettbewerbsfähig zu sein.

Die EPI sei jetzt allerdings bestrebt, den Einsatz europäischer Anbieter schrittweise, unter Aufrechterhaltung der genannten Bereiche, zu erhöhen. Wero sei derzeit noch in bestimmten Bereichen auf Dienste außerhalb Europas angewiesen. Man lässt im Rahmen des Statements allerdings auch verlauten, dass alle Daten der EPI sowie Wero auf europäischen Rechenzentren gespeichert und entsprechend verschlüsselt vor potenziellen Zugriffen von außerhalb geschützt seien.

Transparenz: In diesem Artikel sind Partnerlinks enthalten. Durch einen Klick darauf ge­lan­gt ihr direkt zum Anbieter. Solltet ihr euch dort für einen Kauf entscheiden, erhalten wir ei­ne kleine Provision. Für euch ändert sich am Preis nichts. Partnerlinks haben keinerlei Einfluss auf unsere Berichterstattung.

Vodafone zieht Bilanz beim Spam-Schutz




Vodafone hat frische Zahlen zu seinem netzseitigen Spam-Warner veröffentlicht und blickt auf das erste Jahr des Dienstes zurück. In den letzten zwölf Monaten hat das System rund 64,5 Millionen Mal Alarm geschlagen, wenn ein potenzieller Betrüger an der Leitung war. Im Schnitt ploppt die Warnmeldung „Vorsicht: Betrug möglich!“ etwa 185.000 Mal am Tag auf den Displays der Mobilfunkkunden auf.

Der Spitzenwert lag im Mai 2025 bei satten 660.000 Warnungen an einem einzigen Tag. In fast neun von zehn Fällen lassen die Leute das Handy einfach klingeln, wenn der Warner anspringt. Die Annahmequote liegt bei gerade einmal 14 Prozent, während bei unbekannten Nummern ohne Warnhinweis immerhin 60 Prozent der Angerufenen abheben. Wer trotz Warnung rangeht, beendet das Telefonat meist nach kurzer Zeit, im Schnitt nach 40 Sekunden. Ein normales Gespräch dauert im Netz der Düsseldorfer sonst eher zwei Minuten und vierzig Sekunden.

Die meisten dieser dubiosen Anrufe stammen mit 83 Prozent direkt aus Deutschland, gefolgt von den Niederlanden, Österreich und Großbritannien. Hin und wieder verirren sich auch Anrufe aus exotischeren Regionen wie Lesotho in die Statistik.

Laut Vodafone-Chef Marcel de Groot schützt das Tool zwar täglich hunderttausende Nutzer, entbindet aber niemanden von der eigenen Vorsicht. Das ist auch bitter nötig, da Kriminelle immer öfter auf künstliche Intelligenz setzen. Mittels Deep Fakes werden Stimmen imitiert, um Menschen am Telefon hinters Licht zu führen.

Übriegns: Wer im Vodafone-Netz unterwegs ist, sollte vor allem mittwochs die Augen offenhalten, da hier mit durchschnittlich 273.000 Meldungen am meisten Spam aufläuft. Am Wochenende ist es mit 5.000 Warnungen am Sonntag deutlich ruhiger. Am Ende bleibt es dabei, dass Technik ein guter Filter ist, der gesunde Menschenverstand beim Abheben aber die letzte Instanz bleibt.

Transparenz: In diesem Artikel sind Partnerlinks enthalten. Durch einen Klick darauf ge­lan­gt ihr direkt zum Anbieter. Solltet ihr euch dort für einen Kauf entscheiden, erhalten wir ei­ne kleine Provision. Für euch ändert sich am Preis nichts. Partnerlinks haben keinerlei Einfluss auf unsere Berichterstattung.

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.

ACEPTAR
Aviso de cookies