In einer Zeit, in der das Internet immer umfangreicher und vielschichtiger wird, stehen viele Suchmaschinen vor der Herausforderung, Nutzern präzise und verlässliche Ergebnisse zu liefern. Google und andere klassische Suchmaschinen erzeugen häufig eine Flut von Ergebnissen, die allerdings oft mit SEO-optimierten Inhalten und Clickbait überladen sind. Genau hier setzt Exa an, ein Unternehmen aus dem Y Combinator Batch S21, das mit seinem Produkt Exa Websets die Suche im Web völlig neu definiert. Exa betrachtet das Web als eine riesige Datenbank, in der komplexe Abfragen nicht mehr nur Schlagwörter zugeordnet, sondern inhaltlich verstanden und strukturiert beantwortet werden. Das Kernprodukt Websets ist eine suchbasierte Anwendung, die nicht einfach eine Liste von Ergebnissen liefert, sondern strukturierte Tabellen erzeugt, in denen jeder Eintrag mit variablen Spalten versehen werden kann.
Diese sogenannten "Websets" sind in ihrer Nutzung vergleichbar mit Datenbanken, in denen Nutzer gezielt nach bestimmten Entitäten wie Firmen, Personen, Forschungsarbeiten oder Blogs suchen können. Dabei geht es weit über die einfache Textsuche hinaus. Die Einzigartigkeit dieses Systems basiert auf dem Einsatz von embeddings, also Vektor-Repräsentationen von Text und Entitäten, die das inhaltliche Verständnis der Abfragen und der Ergebnisse enorm verbessern. Anders als traditionelle Suchmaschinen, die primär auf Keyword-Matching setzen, verwendet Exa maßgeschneiderte embedding-Modelle, die spezifisch darauf trainiert sind, die Bedeutung hinter einer Anfrage und den passenden Content auf Webseiten zu erkennen. Das heißt, wenn man nach "Startups im Bereich Nanotechnologie" sucht, werden nicht nur Artikel aufgelistet, die dieses Stichwort enthalten, sondern die Homepage der tatsächlichen Startups, deren Inhalt semantisch zur Anfrage passt.
Diese Methode sorgt für tiefere Relevanz und weniger irrelevante Treffer. Die Besonderheit von Exa Websets liegt zudem in der Integration von Large Language Models (LLMs), die eine sogenannte letzte Verifizierungsstufe übernehmen. Für jede Suchanfrage analysieren und bewerten LLMs nicht nur einzelne Resultate, sondern überprüfen auch, ob die Daten wirklich mit den Suchkriterien übereinstimmen. Das erhöht die Zuverlässigkeit der Ergebnisse erheblich, was besonders bei komplexen, gefilterten Abfragen von Vorteil ist. Allerdings erfordert diese tiefergehende Analyse Rechenleistung und Zeit, sodass Anfragen je nach Umfang Minuten oder sogar Stunden in Anspruch nehmen können.
Für Anwender, die präzise und hochwertige Informationen benötigen, rechtfertigt sich dieser Zeitaufwand deutlich. Die Möglichkeit, die Websets mit sogenannten "Enrichment Columns" zu erweitern, ist ein weiteres Feature, das den praktischen Nutzen der Plattform unterstreicht. Nutzer können zusätzliche Spalten wie Mitarbeiteranzahl, technische Expertise von Gründern, Veröffentlichungen oder Blog-Aktivitäten einfügen, die aus unterschiedlichsten Quellen automatisch ergänzt werden. Die Daten laden asynchron und ermöglichen so einen flüssigen Überblick sowie einen strukturierten Vergleich der Suchergebnisse. Exa Websets hat bereits mehrere spannende Anwendungsfälle demonstriert.
Dazu gehören Suchanfragen nach "US-basierte Gesundheitsunternehmen mit über 100 Mitarbeitern und technischen Gründern" oder "Softwareentwickler im Bay Area mit Startup-Erfahrung und Expertise in Rust, die technische Artikel veröffentlicht haben." Solche Kombinationen aus Standort, Qualifikation, Unternehmensgröße und weiteren Kriterien zeigen die Vielseitigkeit des Systems bei der Informationsbeschaffung und der Lead-Generierung. Die Zielgruppe von Exa umfasst sowohl Fachleute, die detaillierte Daten benötigen, als auch Unternehmen, die genaue Recherchen durchführen wollen. Besonders der Bereich People- und Company-Search profitiert von der semantischen Suchtechnologie und der anschließenden Verifizierung durch KI. Auch wissenschaftliche Arbeiten und hochwertige Blogs werden ebenfalls gut abgedeckt.
Allerdings gibt es gegenwärtig noch Einschränkungen bei der Suche nach Produkten, geschützten Inhalten oder nicht-englischsprachigen Quellen, die auf der Roadmap für zukünftige Entwicklungen stehen. Technologisch kombiniert Exa leistungsstarke Webcrawler mit Vektor-Datenbanken und fortschrittlichen KI-Modellen. Dabei werden Webseiten nicht nur statisch indexiert, sondern auch dynamisch ausgegeben, zum Beispiel mit Rendering von JavaScript, um moderne Webseiten korrekt zu erfassen. Dennoch hat man den Fokus bewusst auf maximale Genauigkeit gesetzt, was bei manchen komplexen oder eher eCommerce-orientierten Suchen noch Optimierungspotential bietet. Das Geschäftsmodell von Exa unterscheidet sich grundlegend von werbefinanzierten Suchmaschinen.
Statt Anzeigen zu priorisieren, werden Suchabfragen direkt bezahlt, was es ermöglicht, große Ressourcen für die jeweilige Anfrage einzusetzen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Zwar gibt es kostenlose Testmöglichkeiten, doch für intensivere Nutzung stehen verschiedene bezahlte Pläne bereit. Dies reflektiert auch die tatsächlichen Kosten für Rechenleistung und KI-Modelle im Jahr 2025. Die Community auf Plattformen wie Hacker News zeigt ein großes Interesse an Exa Websets. Nutzer loben vor allem die Innovation und den praktischen Nutzen, kritisieren aber auch die Geschwindigkeit und die Preisgestaltung, die für den alltäglichen Gebrauch teilweise noch eine Hürde darstellt.
Technische Probleme wie UI-Darstellung auf Tablets oder Fehler bei groß angelegten Abfragen werden aktiv adressiert. Das Entwicklerteam arbeitet kontinuierlich an Verbesserungen und nimmt das Feedback der Nutzer ernst. Neben dem Produkt Websets betreibt Exa weiterhin eine API, die auf der Kerntechnologie basiert, um auch Entwicklern und Unternehmen Zugriff auf die Such- und Datenbankfunktionalität zu bieten. So lässt sich Exa in verschiedenste Anwendungen, von interaktiven Chatbots bis zu firmenspezifischen Recherchetools, integrieren. In der Landschaft der heutigen Websuche steht Exa für einen sehr modernen und mutigen Ansatz: Weg von einfachen Keyword-Listen hin zu einer semantisch durchdrungenen, mit KI geprüft-semantischen Datenbank.
In gewisser Weise bringt das Konzept das Internet zurück zu seiner ursprünglichen Idee als Portal für Wissen und Mehrwert. Während große Suchmaschinen verstärkt auf Werbeeinnahmen setzen und dadurch ihre Prioritäten verschieben, verfolgt Exa ein Modell, das Qualität und Präzision in den Vordergrund stellt. Zukünftige Entwicklungen bei Exa könnten die Einbindung von multimodalen Daten, etwa Bildern und Videos, eine weitere Verbesserung der Geschwindigkeit und ein Ausbau der unterstützten Suchdomänen umfassen. Auch die Möglichkeit, personalisierte Websets zu erzeugen und direkt weitere Informationen aus verknüpften Datenquellen anzureichern, scheint vorstellbar. Schließlich lässt sich sagen, dass Exa Websets ein vielversprechendes Beispiel dafür ist, wie Künstliche Intelligenz und moderne Datenverarbeitung zusammenwirken können, um die Art und Weise, wie wir Informationen im Netz suchen und verwenden, grundlegend zu verändern.
Für Unternehmen, Forscher und wissbegierige Nutzer eröffnet sich damit ein neues Potenzial, das Informationen strukturierter, präziser und transparenter zu präsentieren und zu nutzen.
