4 Millionen Downloads pro Monat, mit einem Umsatz von über 1 Million US-Dollar in Lateinamerika in einem einzelnen Monat – Warum sind ausländische Nutzer so wild darauf, für diese „KI-Personensuche“-App zu bezahlen?
„Innerhalb von drei Minuten will ich alle Informationen zu dieser Person haben.“ Dieser Satz tauchte einst in verschiedenen Online-Romanen und vertikalen Kurzserien auf und wurde zu einem klassischen Satz, den der dominante CEO seinem Assistenten sagt.
Auf dem heutigen Auslandsmarkt hat sich dieser Satz zu einer KI-Such-App weiterentwickelt, die die Menschen in Lateinamerika in den letzten 30 Tagen zu Zahlungen von insgesamt über 1 Million US-Dollar veranlasst hat.
Am 9. September 2026 stieg Deepsearch AI Search Assistant (im Folgenden als „Deepsearch AI“ bezeichnet) auf den 9. Platz der kostenlosen Gesamtrangliste von Google Play in Brasilien. Zuvor war es vom 178. Platz der Gesamtrangliste am 15. August allmählich in die Top-Ten-Platzierung aufgestiegen. Derzeit rangiert es zudem gleichzeitig unter den Top-Ten der Google-Rangliste für Lifestyle in über 130 Ländern und Regionen weltweit.
Trend der Rangplatzierungen von Deepsearch AI in der brasilianischen Google Play-Rangliste in den letzten 30 Tagen. Quelle: Diandian Data
Allein nach den Download-Zahlen zu urteilen, erreichte die kumulierte Anzahl der Downloads von Deepsearch AI auf beiden Plattformen Google Play und App Store weltweit in den letzten 30 Tagen laut Diandian Data 4,196 Millionen, was einem sequenziellen Wachstum von etwa 100,8 % entspricht. Sein Umsatzwachstum ist ebenfalls bemerkenswert: In den letzten 30 Tagen beliefen sich die In-App-Käufeinnahmen von Deepsearch AI auf 1,895 Millionen, was einem Anstieg von etwa 171,6 % im Vergleich zum gleichen Zeitraum entspricht; dabei stammt fast die Hälfte der Einnahmen aus dem brasilianischen Markt, und die gesamten Zahlungen aus lateinamerikanischen Ländern übersteigen 1 Million US-Dollar.
Regionale Verteilung der weltweiten Einnahmen von Deepsearch AI in den letzten 30 Tagen. Quelle: Diandian Data
Wenn man nach dem Hersteller hinter Deepsearch AI sucht, stellt sich heraus, dass es sich um einen „alten Bekannten“ handelt. Der Entwickler von Deepsearch AI bei Google Play ist das türkische Unternehmen TapSuite, eines der Produktstudios unter dem Dach des türkischen „App-Fabrik“-Konzerns HubX. Am 28. August 2026 gab HubX die erste externe Investition in Höhe von 75 Millionen US-Dollar von der Private-Equity-Gesellschaft Point72 bekannt, um eine Akquisitionsstrategie zu starten. Es wird berichtet, dass HubX seit seiner Gründung im Jahr 2022 vollständig auf eigene Betriebsergebnisse angewiesen ist, selbst für Gewinne und Verluste verantwortlich ist und zuvor keine externen Investitionen erhalten hat.
Auf der offiziellen Website von HubX werden derzeit direkt Stellen für TapSuite ausgeschrieben. Quelle: Stellenausschreibungsseite der HubX-Website
Von HubX über TapSuite bis hin zu Deepsearch AI lässt sich an dieser KI-Produktinkubationskette erkennen, wie KI-Anwendungen nach differenziellen Durchbrüchen suchen können, wenn die Branche von Großkonzernen dominiert wird, und wie Nutzerbedürfnisse in Schwellenländern in konkreten Produkten zu Download- und Zahlungsleistungen umgesetzt werden.
Der „Personensuche“-KI-Assistent für „dominante CEO“-Nutzer: Eine weitere App-Implementierung, die Nutzerbedürfnisse mit Nutzungsszenarien kombiniert
In den letzten zwei Jahren war die KI-Suche einst einer der am meisten beachteten Bereiche für Startups im Bereich ausländischer KI-Anwendungen. Von Perplexity, das unzählige Finanzierungen erhalten hat, bis hin zu Seekee, der eine allround-KI entwickelt und den lateinamerikanischen Markt erobert, versuchen KI-Such-Apps ständig, Nutzer von traditionellen Suchmaschinen abzuwerben.
Gleichzeitig verändert die Verbreitung der generativen KI auch die bisherigen Informationsabrufgewohnheiten der Nutzer. Eine Verbraucherumfrage, die Gartner Anfang 2026 veröffentlicht hat, zeigt, dass 51 % der Verbraucher angeben, dass die generative KI ihre Forschungsgewohnheiten verändert hat; gleichzeitig ist etwa ein Drittel der Verbraucher der Meinung, dass generative KI-Chatbots beim Erhalten neuer Informationen bereits mit traditionellen Suchmaschinen mithalten können.
Für KI-Suchprodukte lautet die Frage, die beantwortet werden muss: Wenn die Suche bereits zur grundlegenden Fähigkeit der allgemeinen KI geworden ist, wie kann man die Bereitschaft der Nutzer wecken, eine unbekannte KI-Such-App herunterzuladen und sogar dafür zu bezahlen?
Deepsearch AI hat sich dafür entschieden, die Wissenssuche sowie Lern-, Büro- und andere Funktionen aufzugeben und seine Funktionen ausschließlich auf die Suchaufgabe „Personensuche“ zu konzentrieren.
Laut Diandian Data wurde Deepsearch AI im April 2025 veröffentlicht. Der Betreiber HubX (TapSuite) hat bei der Inkubation von Produkten nie viel „Nerd-Ballast“ getragen, sondern legt mehr Wert auf konkrete Nutzerbedürfnisse sowie praktische Szenarien mit hoher Konversionsrate.
Beim Öffnen der App können Nutzer direkt den vollständigen Namen einer Person eingeben, um eine Abfrage durchzuführen. Deepsearch AI gibt an, dass es jede Person über ihren Namen finden und nahtlos zu ihren Social-Media-Konten gelangen kann, wobei die Informationen in der Regel in etwa 1 Minute generiert werden.
Suchoberfläche von Deepsearch AI. Quelle: Webversion von Deepsearch AI
In der Praxis hat der Autor den Namen der berühmten Sängerin Taylor Swift zur Abfrage eingegeben und eine persönliche „Enzyklopädie-Information“ erhalten, die wie eine Visitenkarte aussieht. Es ist bemerkenswert, dass das System unter der „Enzyklopädie-Visitenkarte“ die Informationsquellen angibt, die von den offiziellen Social-Media-Konten von Taylor Swift auf X, Instagram und YouTube sowie von den offiziellen persönlichen Seiten der Sängerin auf einigen Musikplattformen stammen.
Unter den Informationsquellen fügt Deepsearch AI, wie versprochen, mehrere persönliche Social-Media-Konten von Taylor Swift hinzu, auf die man durch Klicken direkt zugreifen kann.
Ergebnis der Abfrage nach dem Namen von Taylor Swift. Webversion von Deepsearch AI
Der letzte Abschnitt ähnelt dem „Andere Suchten auch“ in traditionellen Suchmaschinen, wo viele mit Taylor Swift verbundene Fragen angezeigt werden. Es ist bemerkenswert, dass Deepsearch AI neben diesen vom System bereitgestellten Fragen auch Nutzer unterstützt, im untersten Dialogfeld frei Fragen zu stellen, wobei diese Funktion erst nach dem Aktivieren eines kostenpflichtigen Abonnements nutzbar ist.
Derzeit bietet Deepsearch AI drei Abonnementstufen für die Pro-Version mit unterschiedlichen Laufzeiten an, deren Preise lauten: 1,99 USD/Monat, 3,99 USD/Quartal, 59,99 USD/Jahr.
Abonnementpreise von Deepsearch AI. Webversion von Deepsearch AI
In der offiziellen Darstellung ist die Personalbeschaffung eines der häufigsten Nutzungsszenarien von Deepsearch AI. Zum Beispiel muss die Personalabteilung nach Abschluss der Personalrekrutierung eine Hintergrundprüfung der Kandidaten durchführen und die öffentlichen Social-Media-Konten der Kandidaten suchen; Headhunter müssen die öffentlichen E-Mail-Adressen der Kandidaten über ihren Namen finden, um Arbeitsangebote zu versenden.
Nutzungsszenarien von Deepsearch AI. Quelle: Webversion von Deepsearch AI
Neben der Personalbeschaffung lässt sich aus den auf der offiziellen Website angezeigten Nutzerbewertungen auch entnehmen, dass einige Nutzer Deepsearch AI verwenden, um die Identität von Online-Bekannten zu überprüfen, damit sie nicht in Betrügereien geraten; andere Nutzer geben an, dass sie über Deepsearch AI die Social-Media-Konten von alten Freunden gefunden und die Verbindung zu ihnen nach vielen Jahren der Trennung wiederhergestellt haben.
Von der „Hintergrundprüfung einer Person“ zur „Generierung einer Person“
Die Datenschutzgrenze bei der KI-Personensuche
Auch bei der „Personensuche“ erinnert man unweigerlich an die im letzten Sommer populäre Dating-Hintergrundprüfungs-App für Frauen Tea.
Tea löst das „Personensuche“-Bedürfnis im Szenario weiblicher Dates: Nutzer können Fotos von Dating-Partnern hochladen, um durch umgekehrte Bildsuche zu erkennen, ob das Foto gestohlen wurde; sie können auch über Telefonnummern nach Informationen wie Ehen und öffentlichen Aufzeichnungen suchen und Hintergrundprüfungen durchführen, einschließlich öffentlicher Strafregister und Registrierungsinformationen für Sexualstraftäter.
Aktuelle Produktseite von Tea. Quelle: Google Play
Gleichzeitig ist das charakteristischste Merkmal von Tea, dass Frauen anonym ihre Erfahrungen nach einem Date mit einem bestimmten Mann veröffentlichen können, andere Nutzer Informationen ergänzen, auf Risiken hinweisen und „grüne Flaggen“ oder „rote Flaggen“ vergeben können.
Sobald ein solches Bedürfnis bestätigt ist, lässt es sich sehr schnell kopieren. Nach dem Erfolg von Tea tauchte auf dem Markt bald „TeaOnHer“ für männliche Nutzer auf. Die Produktlogik wurde fast direkt von Tea übernommen, und das ursprünglich auf Frauen ausgerichtete Dating-Sicherheitsbedürfnis wurde in eine „Dating-Hintergrundprüfung“ für Männer umgewandelt.
Die Entstehung solcher Produkte ist jedoch kein neu geschaffenes Bedürfnis. In der ausländischen Internet-Umfeld nehmen die Möglichkeiten für Menschen, Kontakte zu Fremden aufzubauen, ständig zu: Dating-Apps, soziale Medien und berufliche soziale Plattformen ermöglichen es Nutzern, schnell Fremde kennenzulernen, gleichzeitig wird die Identitätsbestätigung zu einem unumgänglichen Bedürfnis. Früher mussten Nutzer solche Probleme möglicherweise selbst suchen, beurteilen oder sogar über das Bekanntennetz bestätigen, heute werden sie als standardisierter Informationsdienst verpackt.
Im Vergleich zu Tea, das sich auf das vertikale Szenario der Dating-Sicherheit konzentriert, hat Deepsearch AI den Anwendungsbereich der Personensuche weiter erweitert. In gewissem Maße ist Deepsearch AI wie ein Vermittler von Internetinformationen und auch wie ein KI-Privatdetektiv.
Allerdings sind Datensicherheit und Datenschutz nicht nur die zentralen Probleme, die Hintergrundprüfungs-Produkte wie Tea berücksichtigen müssen. Auch Deepsearch AI muss einige Maßnahmen zur Datensicherheit ergreifen, zum Beispiel hat die App eine Altersgrenze für die Nutzung durch Nutzer über 13 Jahren festgelegt; gleichzeitig erklärt die App, dass sie keine Informationen von Kindern unter 13 Jahren sammelt.
