Mit KI geschriebene Inhalte: prüfen, belegen, signieren

Ein KI-Modell verfasst in wenigen Sekunden einen Artikel, einen Newsletter, eine Angebotsseite oder eine Reihe von Beiträgen. Der Zeitgewinn ist real, und die Versuchung ist groß, den Text unverändert zu veröffentlichen. Doch ein im Namen des Unternehmens veröffentlichter Text verpflichtet es: seine Zahlen, seine Versprechen, seine Eigennamen. Was einen nützlichen Inhalt von einem teuren unterscheidet, ist nicht das Werkzeug, das ihn geschrieben hat, sondern das, was zwischen dem ersten Entwurf und der Veröffentlichung geschieht.

Dieser Leitfaden beschreibt diese drei Handgriffe (prüfen, belegen, signieren) für Marketingteams in Unternehmen mit 20 bis 500 Personen. Er setzt unseren Leitfaden zur Marketingautomatisierung im Mittelstand fort, der die KI unter den anderen Marketingwerkzeugen einordnet.

Kurz gesagt

• Ein Modell sagt die wahrscheinlichste Wortfolge voraus; es prüft nicht, ob sie für Ihr Unternehmen wahr ist.
• Die Prüfung kontrolliert Fakten, Zahlen, Versprechen und Ton, bis hin zum Titel und zur Beschreibung, die in Google angezeigt werden.
• Jede veröffentlichte Zahl behält ihre Quelle; ohne Quelle geht sie nicht hinaus.
• Eine Person signiert den Text und steht für ihn ein: Das begründet das Vertrauen, und darauf stellt der AI Act bei Informationstexten ab.
• Die KI beschleunigt den ersten Entwurf und die Varianten; der Autor wählt den Blickwinkel, bringt die Erfahrung ein und entscheidet.

Warum ein generierter Text nicht unverändert hinausgeht

Ein Sprachmodell, welches auch immer, erzeugt die wahrscheinlichste Wortfolge aus dem, was es gelernt hat und was man ihm gibt. Es schreibt mit Selbstsicherheit, auch wenn es sich irrt: ein ungefähres Datum, eine plausible Zahl, ein Kunde, den es nicht gibt. Google, dessen Dokumentation den Nutzen generativer KI zum Erkunden eines Themas und zum Strukturieren eines originellen Inhalts anerkennt, sagt es ohne Umschweife.

Dieselbe Seite warnt davor, generative Werkzeuge zu nutzen, um viele Seiten ohne Mehrwert für den Nutzer zu erzeugen, was Google als Missbrauch behandelt. Ein geprüfter und angereicherter Text ist nicht gemeint; eine Website voller Texte, die niemand gelesen hat, schon.

Prüfen: was die Prüfung kontrolliert

Einen generierten Text zu prüfen heißt nicht, Fehler zu korrigieren: Das Modell macht wenige. Es heißt, zu kontrollieren, was es nicht wissen kann.

• Die Fakten. Eigennamen, Daten, Funktionen, Softwareversionen, Gesetzestexte. Ein datierter Fakt wird zum Zeitpunkt der Veröffentlichung erneut geprüft, nicht nur beim Schreiben.
• Die Zahlen. Jede muss irgendwo außerhalb des Textes existieren (siehe unten).
• Die Versprechen. Eine Frist, ein Ergebnis, ein Preis, eine Garantie: Das Modell schreibt sie bereitwillig, und das Unternehmen muss sie einhalten.
• Ton und Position der Marke. Das Modell tendiert zum Durchschnittssatz; die Prüfung setzt Ihren Standpunkt, Ihre Worte, Ihre Absagen wieder ein.
• Was fehlt. Das erlebte Beispiel, die eigene Zahl, die ehrliche Grenze: das, was kein Modell erfinden kann, ohne zu lügen.
• Die Metadaten. Google erinnert daran, dass sich die Prüfung auf Titel, Beschreibung, strukturierte Daten und Alternativtexte der Bilder erstreckt, die in seinen Ergebnissen erscheinen können.

Der Autor oder Fachexperte, der prüft, ist kein Korrektor am Ende der Kette: Er ist derjenige, der es weiß. Deshalb ersetzt die KI die Autoren nicht; sie verlagert ihre Zeit vom leeren Blatt hin zu Blickwinkel, Prüfung und Erfahrung.

Belegen: Jede Zahl hat einen Ursprung

Die Regel passt in eine Zeile: Eine Zahl ohne Quelle wird nicht veröffentlicht. Die Quelle kann intern sein (Ihr CRM, Ihre Buchhaltung, Ihr Messwerkzeug, mit dem Datum der Erhebung) oder extern (eine Studie, eine offizielle Dokumentation, mit dem Link). In beiden Fällen muss der Leser erfahren können, woher die Zahl stammt, und Sie müssen sie in sechs Monaten wiederfinden können.

Belegen schützt auch vor zu schönen Zahlen. Eine Faktenprüfung der Artikel von Palmora Property hat angekündigte Mietrenditen von 8 bis 12 % auf rund 5,8 % zurückgeführt, eine bei Colliers, einem Immobilienberatungsunternehmen, belegte Zahl, in sechs Artikeln, die in fünf Sprachen veröffentlicht waren. Eine falsche Zahl muss nach der Übersetzung so oft korrigiert werden, wie es Sprachen gibt.

Am sichersten ist es, die Reihenfolge umzukehren: dem Modell die Quellen geben, bevor es schreibt, statt sie danach zu suchen.

Automatische Kontrollen ersetzen die Prüfung nicht, sie konzentrieren sie auf das, was Urteilsvermögen erfordert. In diesem Blog lehnt ein Skript einen Zahlenblock ohne Quelle ab, und ein generierter Artikel entsteht als Entwurf: Erst die menschliche Prüfung bringt ihn online.

Signieren: Eine Person steht für den Text ein

Signieren heißt sagen, wer für das Geschriebene einsteht. Für den Leser macht eine Signatur den Text überprüfbar: Er weiß, mit wem er es zu tun hat. Google empfiehlt es in seinem Leitfaden zu hilfreichen Inhalten: Es empfiehlt nachdrücklich, einen zutreffenden Autor anzugeben, wo der Leser das erwartet, und regt an zu erklären, wie Automatisierung oder KI zur Erstellung eines Inhalts beigetragen hat.

Das europäische Recht geht für eine Kategorie von Texten in dieselbe Richtung. Artikel 50 des AI Act verlangt, einen generierten Text zu kennzeichnen, der veröffentlicht wird, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, es sei denn, er wurde von einem Menschen geprüft und eine Person trägt die redaktionelle Verantwortung. Die Einzelheiten und das, was in jedem Fall zu kennzeichnen bleibt, finden Sie in unserem Artikel zur Frage, ob man sagen muss, dass ein Text von einer KI geschrieben wurde, und in dem zur Kennzeichnung generierter Inhalte.

Was die KI in der Kette gut macht

Sind diese drei Handgriffe etabliert, spart die KI erheblich Zeit, unabhängig vom gewählten Modell:

• Vorbereiten: eine Gliederung vorschlagen, Interviewnotizen bündeln, ein langes Dokument zusammenfassen.
• Variieren: einen Artikel in eine Newsletter-Ausgabe, in Beiträge für LinkedIn oder in geplante Weiterleitungen verwandeln, wie in unserem Leitfaden zur Automatisierung sozialer Netzwerke.
• Übersetzen: Bei Palmora Property hat der Wechsel zu einem KI-Modell die Übersetzungskosten durch 60 geteilt, und 95 % der Segmente kommen danach aus einem Cache. Die Prüfung konzentriert sich dann auf die Seiten, die verkaufen, wie unser Leitfaden zum internationalen SEO erklärt.
• Wiederverwerten: aus einem Webinar einen Artikel, Auszüge und einen gegen eine E-Mail-Adresse angebotenen Inhalt gewinnen.

Was sie nicht tut: einen Kunden interviewen, ein Projekt erleben, entscheiden, was das Unternehmen denkt. Eine Kundenfallstudie schreibt sich mit KI schneller, aber ihre Zahlen kommen vom Kunden. Die Rollenverteilung zwischen Werkzeug und Autor ist in KI und digitales Marketing: was sich für Agenturen ändert ausgeführt.

Die Prüfung im Team organisieren

Nicht alles erfordert dieselbe Prüftiefe. Eine einfache Regel, festgehalten im Marketingplan, vermeidet sowohl Engpässe als auch Texte, die niemand gelesen hat:

1. Was das Unternehmen verpflichtet (Preise, Fristen, Verträge, Zahlen, Kundendaten): geprüft von der Person, die die fachliche Verantwortung trägt.
2. Was im Namen der Marke spricht (Artikel, Seiten, Newsletter, E-Mails an eine Liste): geprüft und signiert von seinem Autor.
3. Was intern bleibt (Notizen, Zusammenfassungen, Arbeitsentwürfe): leichte Prüfung, aber keine Verbreitung ohne die beiden vorherigen Stufen.

Eine an eine ganze Liste gesendete E-Mail verdient dieselbe Aufmerksamkeit wie ein Artikel: unsere Methode für ein E-Mailing erinnert an die Prüfungen vor dem Versand, und die Segmentierung vermeidet, einen Text an diejenigen zu senden, die er nicht betrifft.

Messen, was der Inhalt einbringt

Schneller zu produzieren nützt nur, wenn das Produzierte etwas einbringt. Verfolgen Sie für jeden Inhalt die Kontakte, die er bringt, und was aus ihnen wird: unser Leitfaden zum automatisierten Marketing-Reporting verknüpft diese Zahlen, die Marketing-Attribution sagt, welcher Inhalt bei einem Verkauf ins Gewicht fiel, und die Übergaberegel an den Vertrieb sagt, wann ein Leser zu einem Kontakt wird, den man zurückruft.

Wo anfangen

Schreiben Sie die Regel in drei Zeilen auf: wer was prüft, welche Quelle für eine Zahl, wer signiert. Geben Sie dem Modell die Quellen, bevor es schreibt. Fügen Sie eine einfache automatische Kontrolle hinzu (keine Zahl ohne Link oder interne Referenz) und halten Sie sich beim nächsten Inhalt daran.

Für eine Content-Kette, in der die KI schreibt, Kontrollen prüfen und eine Person veröffentlicht, geht unser Angebot für digitales Marketing von Ihren Quellen und Ihrem CRM aus.

Häufige Fragen

Quellen

1. Google Search Central, hilfreiche, zuverlässige Inhalte erstellen (neuer Tab)developers.google.com
2. Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz (neuer Tab)eur-lex.europa.eu