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Ein Blog von Mathias Sauermann

Gemini vs. ChatGPT & Co. [Teil 6]: Was ist NotebookLM und wie ist es in Gemini integriert?

Mathias Sauermann

Wissensmanagement im KI-Zeitalter: Während viele User*innen auf ChatGPT schwören, versucht Google mit Gemini weiter Boden gutzumachen. Ein Vorteil des Suchmaschinenriesen: Er kann Gemini eng mit bestehenden Google-Diensten wie Gmail, Google Drive oder NotebookLM verzahnen. Welche Möglichkeiten Google für KI-gestütztes Wissensmanagement bietet, habe ich für euch in diesem sechsten und letzten Teil meiner Blog-Serie zusammengefasst.

Infografik zur Blogserie „Gemini vs. ChatGPT & Co. [Teil 6]“. Thema ist Wissensmanagement mit Google Gemini und NotebookLM. Drei Schwerpunkte an: Was ist NotebookLM, wie unterscheidet es sich von einem Gemini-Gem und wie ist NotebookLM in Google Gemini integriert? Die Gestaltung zeigt grün leuchtende Elemente im futuristischen KI-Stil auf schwarzem Hintergrund.
Wissenmanagement in Google Gemini mittels NotebookLM.

Zunächst ein kurzer Rückblick auf die fünf bisherigen Teile meiner Howto-Serie zu Google Gemini:

Teil 1 meiner Google-Gemini-Blogserie (Link am Beitragsende):
Google-Gemini-Benutzeroberfläche: Die linke Seitenleiste
Google Gemini: Das Chat-Fenster
Schnellstart-Felder unter dem Chat-Fenster
Benutzeroberflächen-Vergleich Gemini, ChatGPT, Perplexity
Teil 2 meiner Google-Gemini-Blogserie (Link am Beitragsende):
Google Gemini: Die „4+1-Formel“ für zielführendes Marketing-Prompting
Das „@“-Kürzel nutzen
Multimodales Prompting in Gemini
Das Gespräch verfeinern (iterieren)
Teil 3 meiner Google-Gemini-Blogserie (Link am Beitragsende):
Google Gemini: Wie kann Googles KI-Bot Tabellen analysieren?
Wie hilft Google Gemini bei der Wettbewerbsanalyse?
Wie unterstützt Google Gemini bei der Conversion-Optimierung?
Teil 4 meiner Google-Gemini-Blogserie (Link am Beitragsende):
Wie verknüpft man Gemini mit anderen Google-Tools?
Google Gemini: Wie bearbeitet man E-Mails mit @Gmail?
Google Gemini: Wie bearbeitet man Dokumente mit @Google Drive?
Teil 5 meiner Google-Gemini-Blogserie (Link am Beitragsende):
Was ist ein Gem in Google Gemini?
Was sind vorgefertigte Gems?
Wie gestaltet man eigene Gems?
Wie optimiert man einen Gem?

Dieser sechste und letzte Teil blickt nun auf das Thema Wissensmanagement mit Google Gemini:

Auf geht’s.

Was ist NotebookLM?

NotebookLM (Notebook Language Model) ist ein KI-gestütztes Wissensmanagement-Tool von Google. Ihr könnt darin Informationen sammeln, diese strukturieren und damit lernen.

Dazu hinterlegt ihr Wissensquellen in Notebooks (gemeint sind hier digitale Notizbücher): zum Beispiel Dokumente, Webseiten, PDFs oder Präsentationen. Auch YouTube-Videos oder Google-Docs-Dateien lassen sich direkt einbinden.

So sieht die Benutzeroberfläche von NotebookLM aus (zum Vergrößern in das Bild klicken):

Google NotebookLM mit einem leeren Notebook. Links können Quellen wie PDFs, Webseiten oder Dokumente hinzugefügt werden. In der Mitte befindet sich der Chatbereich. Rechts stehen Werkzeuge wie Audio-Zusammenfassungen, Präsentationen, Mindmaps, Quizze und Infografiken zur Verfügung.
Die Benutzeroberfläche von NotebookLM (zum Vergrößern klicken).

So erstellt ihr themenspezifische Wissenssammlungen, die ihr anschließend per Chat mit NotebookLM analysieren, zusammenfassen oder zum Lernen nutzen könnt. Vereinfacht gesagt: NotebookLM ist eure persönliche, KI-gestützte Wissensdatenbank auf Grundlage eurer eigenen Quellen.

Wie unterscheidet sich NotebookLM von einem Gemini-Gem?

NotebookLM ist ein reines Analysetool für eure eigenen Quellen. Ihr ladet je nach Lizenz bis zu 50 (kostenlos), 100 (Plus), 300 (Pro) oder 600 (Ultra) Quellen pro Notebook hoch. NotebookLM stützt seine Antworten vorrangig auf die von euch bereitgestellten Quellen und verweist auf die entsprechenden Textstellen.

Ein Gemini-Gem dagegen ist ein gestaltbarer KI-Assistent: Er nutzt dafür sein Modellwissen, aktuelle Webinhalte und optional bis zu 10 von euch bereitgestellte Dokumente (pro Dokument maximal 100 MB Dateigröße).

Anders ausgedrückt: NotebookLM ist eine abgeschlossene Wissensbibliothek, deren Inhalte ihr selbst pflegt und aktualisiert. Ein Gemini-Gem dagegen ist ein flexibler KI-Assistent, der zusätzlich auf Modellwissen und aktuelle Webinhalte zugreifen kann und bei Bedarf eure eigenen Dokumente einbindet.

Wie ist NotebookLM in Google Gemini integriert?

1. Direkter NotebookLM-Zugriff im Gemini-Chat: Wenn ihr im Gemini-Dialogfenster über das „+“-Zeichen auf „Notebooks“ klickt, ladet ihr von euch erstellte Notebooks direkt in den Gemini-Chat. Das ausgewählte Notebook nutzt Gemini als zentrale Wissensquelle für die aktuelle Unterhaltung. In Gemini-Dialogfenstern sieht das so aus (zum Vergrößern in das Bild klicken):

Geöffnetes Upload-Menü in Google Gemini. Unter ‚Weitere Uploads‘ wird die Option ‚Notebooks‘ angezeigt, über die bestehende NotebookLM-Notebooks als Wissensquelle in einen Gemini-Chat eingebunden werden können.
NotebookLM-Upload im Gemini-Dialogfenster (zum Vergrößern klicken).

Es gibt eine weitere direkte NotebookLM-Zugriffsmöglichkeit in Gemini: Über das Einstellungs-Zahnrad links unten in Gemini (siehe nächstes Bild) gelangt ihr zur NotebookLM-Benutzeroberfläche.

NotebookLM könnt direkt in Gemini über die Einstellungen aufrufen.

Soweit die direkten Gemini-Zugriffsmöglichkeiten auf NotebookLM. Weiterhin könnt ihr NotebookLM mit euren KI-Assistenzprogrammen („Gems“) in Gemini kombinieren. Das schauen wir uns jetzt an.

2. Gemini-Gems mit NotebookLM verknüpfen: Notebooks lassen sich direkt als Wissensquelle in Gemini-Gems einbinden (siehe auch Teil 5 meiner Blog-Serie). Ihr findet die Auswahlmöglichkeit in der Gem-Benutzeroberfläche unter „Wissen“ (zum Vergrößern klicken):

Google Gemini: Beim Erstellen eines Gems kann im Bereich ‚Wissen‘ die Option ‚NotebookLM‘ ausgewählt werden. Dadurch lässt sich ein bestehendes Notebook als Wissensquelle für den Gem hinterlegen.
In einem Gemini-Gem könnt ihr NotebookLM als Wissensquelle hinterlegen (zum Vergrößern klicken).

Vorteil der NotebookLM-Verknüpfung in einem Gemini-Gem: Während die Standard-Wissensdatenbank eines Gems nur 10 Dokumente à maximal 100 MB erlaubt, könnt ihr über die NotebookLM-Integration deutlich mehr Wissensquellen im Gem hinterlegen.

Google Gemini 2026: Das war meine sechsteilige Blog-Serie

Bei Google ist derzeit vieles in Bewegung: Auf der Entwicklerkonferenz Google I/O präsentierte der Suchmaschinenriese im Mai 2026 zahlreiche Neuerungen. Gemini spielt dabei eine zentrale Rolle.

Es bleibt spannend: Welches KI-Ökosystem sich als Platzhirsch etablieren wird, ist noch offen.

  • ChatGPT profitiert nach wie vor von seinem First-Mover-Vorteil.
  • Google (Gemini) und Microsoft (Copilot) punkten mit der tiefen Integration in ihre bestehenden Tool-Ökosysteme.
  • Perplexity positioniert sich als Recherche-Experte.
  • Claude überzeugt zunehmend bei wissensintensiven Aufgaben.

Meine Prognose: Einen monopolartigen Platzhirschen wird es nicht geben, wohl aber Marktführer. Und der Kampf um diese Position ist 2026 in vollem Gange.

Link-Tipps hier auf meinem Blog „Der Onliner – Marketing & Wirtschaft 4.0“:
Gemini vs. ChatGPT & Co. [Teil 1]: Die Benutzeroberfläche des Google-Chatbots

Gemini vs. ChatGPT & Co. [Teil 2]: Das Prompting in Googles Chatbot

Gemini vs. ChatGPT & Co. [Teil 3]: Marketinganalysen mit Googles Chatbot

Gemini vs. ChatGPT & Co. [Teil 4]: Gmail & Drive mit Googles KI-Chatbot verknüpfen

Gemini vs. ChatGPT & Co. [Teil 5]: Gems – Eigene KI-Assistenten in Googles KI-Chatbot erstellen

Externer Link-Tipp:
support.google.com: Gemini-Hilfe

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