Warum KI TexterInnen nicht ersetzt, sondern ergänzt

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Wie lange darf Content-Erstellung dauern? Das ist eine Frage, die uns als Agentur seit dem KI-Boom besonders beschäftigt – intern wie extern. Denn insbesondere bei Menschen, die womöglich nicht regelmäßig KI einsetzen, herrscht die Meinung vor, dass alles nun auf Knopfdruck funktioniert. Auch die Erstellung von Content.

Leider ist es nicht ganz so einfach. Keine Sorge: Dieser Beitrag wird kein verteidigendes KI-Bashing. Dafür sind die Tools einfach zu wertvoll. Vielmehr zeigen wir die Grenzen der KI-Texterstellung anhand eigener Erfahrungen und wissenschaftlicher Studien auf. Damit Sie wissen, was im Bereich Content möglich ist, was aus welchem Grund nicht und wie sich die Aufgaben von Texterinnen und Textern dadurch zwar verändern, sie aber noch lange nicht ersetzt werden können.

Was ist überhaupt guter Content im Online-Marketing?

Guter Content im Online-Marketing ist ein Inhalt, der seinen Zweck erfüllt. Ein Ratgeber soll informieren, ein Produkttext oder eine Leistungsbeschreibung beraten und zum Abschluss führen. Erfüllt der Content seinen Zweck und deckt das Bedürfnis der Zielgruppe optimal ab, ist er gut.

So weit, so einfach. Im Online-Marketing spielen aber noch andere Faktoren mit rein. Denn es geht nicht nur um die Nutzerinnen und Nutzer, sondern auch um Suchmaschinen und generative Antwortmaschinen. SEO/GEO sind wichtige Disziplinen, für die es inzwischen klare Leitlinien gibt. Im Zentrum dabei: das E-E-A-T-Prinzip.

Es bricht die Qualität von Inhalten auf vier Faktoren herunter: Expertise, Erfahrung, Autorität, Trust. Es geht also darum, sich mit einem Thema wirklich auszukennen, eigene Erfahrungen damit zu haben, eine Autorität auf dem Gebiet und somit insgesamt vertrauensvoll zu sein.

Einiges davon erfüllen Unternehmen schon allein dadurch, dass sie sich nur mit ihrem Fachgebiet beschäftigen. Doch der wirkliche Beweis von Expertise erfordert viel Arbeit und eigene Erfahrungen werden auch häufig zu spärlich eingesetzt.

Das gesamte E-E-A-T-Prinzip zielt eigentlich vor allem auf eins ab: Es sollen seriöse Inhalte generiert werden, die vertrauenswürdig sind, fachlich korrekt und gleichzeitig aufgrund individueller Erfahrungen so einzigartig, dass sie nur vom jeweiligen Unternehmen stammen können. Das ist die Messlatte für wirklich gute Inhalte.

Warum guter Content online so wichtig ist

Wirklich starker Content erfüllt vier wichtige Funktionen:

• Mehr Sichtbarkeit für das Unternehmen
• Mehr Kontaktpunkte mit der Marke
• Mehr Traffic auf der Webseite
• Mehr Conversions und mehr Umsatz

Das Besondere daran: All das geschieht ganz ohne Werbebudgets – rein organisch. Kurzum: Guter Content ist zwar aufwändig, zahlt sich langfristig aber immer aus und sollte daher niemals vernachlässigt werden.

Probleme der KI in der Content-Erstellung

Kurz prompten, klick, und fertig ist der Inhalt für die Webseite? Wenn es nur so einfach wäre. Denn leider haben KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Perplexity & Co. starke Probleme mit den eigenen Ansprüchen. Was guter Content ist, haben wir bereits festgehalten. Schauen wir nun genauer hin, wie die Systeme selbst damit umgehen.

01. Keine Expertise: KI-Systeme liegen zu oft falsch

Im Rahmen einer Studie der Europäischen Rundfunkunion (EBU) wurden KI-Systeme bezüglich ihrer Integrität bei News-Meldungen geprüft. Der Fokus liegt hier ausdrücklich auf Nachrichten.

Dabei zeigte sich: Rund jede dritte Antwort wurde von der KI frei erfunden. Natürlich geschieht dies nicht aus Boshaftigkeit. Die Fehlerquote liegt in der Art begründet, wie die Systeme arbeiten – nämlich mit Wahrscheinlichkeiten.

Ein besonders prominentes Beispiel dazu ging durch die sozialen Medien: Eine Journalistin wurde von der KI zur Freundin des populären Rappers Kontra K gemacht. Dabei stimmt das gar nicht.

Das Problem hierbei: Über das Privatleben von Kontra K ist wenig bekannt, das Interesse daran aber vorhanden. Die Journalistin hatte den Rapper einmal interviewt, im Artikel ist auch ein gemeinsames Foto. Das haben unzählige Fake-Newsportale, die selbst mittels KI befüllt wurden, zum Anlass genommen, um Artikel darüber zu veröffentlichen, sie sei die Partnerin. ChatGPT nutzte diese Portale nun als Quelle, da sie die wahrscheinlichste Antwort lieferten. Und schon war die Journalistin neu verbandelt.

Ähnliche Fälle gibt es viele. Nun kann man natürlich einwenden, dass es sich hier um News-Themen handelt und nicht um allgemeingültiges Wissen. Doch auch in diesen Bereichen offenbaren die Systeme immer wieder Schwächen – sogar mit entsprechend ausführlichem inhaltlichem Briefing.

Ein Beispiel aus unserer Arbeitsrealität: Für einen Kunden haben wir einen Redaktionsplan mit KI erstellt. Die Themen sollten auf Basis eines vorhandenen Suchvolumens und der jeweiligen Suchintention zusammengestellt werden. Das Ergebnis: Wir konnten nur ca. 10 % des erstellten Plans wirklich nutzen, weil die Themen sich massiv gedoppelt haben und die Suchvolumen vollständig falsch waren (Angabe „Hoch“ obwohl es laut entsprechender Tools bei 0 liegt). Auch hier sind die harten Fakten also nicht vertrauenswürdig.

Kurzum: Inhalte, die aus der KI stammen, bieten keine echte Expertise. Denn sie sind leider nicht vertrauenswürdig und müssen dringend kontrolliert werden. Der Kontrollaufwand übersteigt dabei oft die Zeitersparnis, die eine Generierung per KI bietet. Denn viele der vermentlichen Fakten lassen sich nicht so einfach verifizieren.

Die Lösung: KI-Systemen die Inhalte strukturiert vorgeben, die für den konkreten Inhalt benötigt werden. Aber auch dann werden manchmal aus dem Nichts Fehler integriert.

02. Keine Einzigartigkeit: KI-Systeme scheitern am Anspruch

Das gesamte E-E-A-T-Prinzip ist letzlich darauf ausgelegt, einzigartige Inhalte zu erstellen. Doch genau das kann das KI-System selbst gar nicht. Für diesen Punkt ist es notwendig, die Funktionsweise von solchen LLM (Large Language Modells) zu verstehen, auf denen ChatGPT & Co. aufbauen.

Die Texterstellung dieser Systeme ist wahrscheinlichkeitsbasiert. Die KI hat keine wirklich eigenen Kenntnisse. Es geht immer nur darum, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Wort in einem bestimmten Kontext auf das eine Wort folgt. Diese Wahrscheinlichkeiten sind aus dem Kanon gelernt, mit dem das System gefüttert wurde. Dadurch entstehen Inhalte, die komplett von Wahrscheinlichkeiten getrieben sind.

Und genau das ist problematisch: Denn bei ähnlichen Anfragen mit ähnlichen Briefings fallen die Wahrscheinlichkeiten eben auch sehr ähnlich aus. Heißt: KI-Systeme erstellen keine einzigartigen Texte, sondern produzieren immer wieder sehr ähnliche Inhalte. Das liegt schlichtweg an der Art, wie sie konzipiert sind.

Ein weiteres Problem ist die Tendenz zum Ausschmücken. KI-Systeme wünschen sich selbst von ihren Quellen harte Fakten. Frage-Antwort-Verknüpfungen, die direkt zum Punkt kommen, sind angesagt. Aber mit der Erstellung genau solcher Inhalte haben die Systeme selbst ebenfalls Probleme, sie schießen zumeist deutlich über das Ziel hinaus. Prägnanz ist nicht die Stärke von ChatGPT & Co.

Bedeutet: Mit reinen Inhalten einer KI wird es schwierig, in KI-Sytemen gut ausgespielt und somit sichtbar zu werden. Wer rein mit KI-Systemen textet, wird von KI-Systemen ignoriert. Und dadurch verliert der Content einen seiner positiven Effekte.

Die Lösung: ausführliche Briefings und vernünftige Vorarbeit. In diesem Fall übernimmt die KI lediglich die Ausformulierung. Das mindert aber natürlich deutlich eine potenzielle Zeitersparnis.

03. Keine Form: KI-Systeme können nicht mit Zahlenvorgaben arbeiten

Es muss schnell gehen, also greift man zur KI. So auch in einem eigenen Fall: Wir sollten für einen kurzen Magazinartikel spontan den Inhalt einer Landingpage zusammenfassen, redaktionell aufbereiten und mit einer maximalen Zeichenzahl umsetzen.

Eigentlich eine Möglichkeit für die KI, um zu punkten. Denn die Inhalte waren durch die Quelle (Landingpage) bereits vorgegeben, es ging nur um die Verdichtung und Zusammenfassung. Doch trotz klarer Zeichenvorgabe (z. B. zwischen 4500–5000 Zeichen inklusive Leerzeichen) hat es das System nicht hinbekommen, diese Vorgabe zu erfüllen.

Auch mehrere Nachfragen halten nicht. Erst bekamen wir 5000 Wörter, dann viel zu wenige Zeichen. Gerne werden solche Fehlfunktionen auf einen schwachen Prompt geschoben. Aber weitere Versuche zeigen: Die KI hat offenkundig ein Probleme mit dem Zählen.

Und das ist problematisch – denn im Online-Marketing wird ständig mit Vorgaben gearbeitet. Google Ads, Meta-Daten oder Gastbeiträge – sehr oft gibt es klare Zeichenvorgaben. Auch für die eigene Website ist das relevant, denn viele Content-Elemente funktionieren nur mit einer maximalen Textlänge. 800 Wörter neben einem quadratischen Bild würden in Sachen Design ein grauenvolles Bild abgeben.

Heißt: Wann immer eine feste Vorgabe im Spiel ist, muss genau kontrolliert werden. Hier liegen leider häufig Probleme vor.

04. Keine Anwendung: KI-Systeme sind gar nicht darauf ausgelegt

KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini und Perplexity sind in erster Linie Antwortmaschinen. Sie sind darauf ausgelegt, ein neues Suchmaschinenerlebnis zu bieten – eine komplett individuelle Suche im Dialog bzw. eine chatbasierte Alltagsunterstützung.

Das ist die grundsätzliche Funktion der Systeme und darauf sind sie ausgelegt. Dass sie – in Bezug auf wahrheitsgemäße Fakten – sogar daran immer wieder scheitern, spricht für sich.

Heißt: Die Systeme sind gar nicht dafür erstellt worden, um die Zwecke zu erfüllen, für die wir sie tagtäglich verwenden. Es handelt sich hierbei also ausdrücklich nicht um Tools, die speziell für das Online-Marketing konzipiert wurden.

Das heißt umgekehrt natürlich nicht, dass sie sich nicht dafür nutzen lassen. Das lassen sie sich nämlich überraschend gut, sofern man die Limitierungen bedenkt. Aber sie sind – Stand jetzt – nicht der einfache Weg zur Ein-Personen-KI-Agentur, weil sie gar nicht dafür programmiert wurden.

Wie KI-Systeme TexterInnen ergänzen

KI-Systeme sind trotz der Einschränkungen aus dem Alltag im Online-Marketing nicht wegzudenken. Und das liegt schlichtweg daran, dass sie Prozesse effizienter erledigen können als wir – sogar mit notwendigen Korrekturen und Kontrollen.

Denn viele Funktionen der KI sind im Content-Bereich wirklich hilfreich und erleichtern die Arbeit:

• Ausformulierung: Ist die Recherche erledigt und die Stichpunkte stehen, dann kann ein KI-System problemlos die Verschriftlichung bewältigen. Mit der entsprechenden Korrektur und etwas Feinschliff entsteht so relativ schnell neuer Content
• Brainstorming: KI kann ein guter Sparringspartner sein, um Ideen zu entwickeln und weiterzuspinnen. Hier lohnt sich der Dialog, um neue Perspektiven für Content zu finden
• Variation: Manchmal passt eine Formulierung nicht richtig und man kommt nicht drauf, woran es liegt. Oder man benötigt ein und dasselbe Thema in zehn verschiedenen Headlines. Hier kann KI mit dem richtigen Briefing ihre Stärken ausspielen
• Inspiration: KI greift auf den gesamten Fundus des Webs zu. Es ist unmöglich, dass man selbst als TexterIn einen ähnlichen Zugang hat. Entsprechend kann es helfen, sich für Inhalte von der KI inspirieren zu lassen. Und sei es nur für neue Content-Elemente oder Darstellungsweisen

Das ist nur ein kleiner Ausschnitt der Möglichkeiten, die KI für die Content-Erstellung bietet. Es ist ein wirklich wertvolles Werkzeug, das die Arbeit für alle Beteiligten einfacher und effizienter macht.

Das ist aber auch der Punkt: KI ist ein Werkzeug. Und Werkzeuge erfordern jemanden, der ihren Einsatzbereich kennt, weiß, wann sie nicht die richtige Wahl sind, und wie man sie wirklich einsetzt. Nur so können wirklich zufriedenstellende Ergebnisse entstehen.

Eine neue Rolle für Texterinnen und Texter im KI-Zeitalter

Texterinnen und Texter müssen ihren Arbeitsalltag an die KI-Systeme anpassen. Denn nur, wer die neuen Werkzeuge richtig einsetzt, wird langfristig am Markt bestehen können. Das bedeutet auch, dass sich die Arbeit im Content-Bereich verändert.

Das Schreiben selbst nimmt einen immer kleineren Teil ein, weil die KI mit der entsprechenden Vorarbeit gute Ergebnisse liefert. Hier kann wirklich effektiv Zeit gespart werden. Aber: Auch vor KI war das reine Schreiben selbst nur ca. ein Drittel bis ein Viertel der Arbeit. Viele Dinge passieren davor oder danach. Der Fokus von TexterInnen liegt also eher auf:

• Content-Strategie und Redaktionsplanung
• Konzeption von starkem Content mit hoher UX und Conversionoptimierung (in Absprache mit Design & Technik)
• Recherche von Inhalten, Strukturierung und Aufbereitung von Briefings (Input für KI)
• Kontrolle, Lektorat und Optimierung von Texten (Output der KI)
• Monitoring und laufende Optimierung an bestehenden Website-Inhalten

Es geht also im Endeffekt darum, fundierten Input zu liefern und den Output fachgerecht weiterzuverarbeiten. Wer sich mit Content auskennt, weiß, dass diese Themen schon jetzt einen Großteil der Arbeitszeit in Anspruch nehmen. Es ist die Texterstellung selbst, in der KI-Systeme uns Zeit und Arbeit sparen können.

Vorteil dabei: Strategisch fundiertes Content-Marketing wird erschwinglicher, weil die KI einen Teil der Arbeit übernehmen kann und auch bei kleineren Budgets mehr Luft für datenbasierte Konzeption bleibt. Das ist ein Gewinn für alle Beteiligten.

Fazit: KI-Systeme als Ergänzung, nicht als Ersatz

Kann die KI derzeit Texterinnen und Texter ersetzen? Nein. Aber sie kann ergänzen. Denn die KI ist ein weiteres Werkzeug im Kasten, mit dem Potenzial, viele andere Werkzeuge überflüssig zu machen.

Doch es ist wichtig, dass es richtig eingesetzt wird. Und das geht nur, wenn eine Person mit der entsprechenden Content-Expertise damit arbeitet – Texterinnen und Texter.

Durch den sinnvollen Einsatz entstehen einzigartige Inhalte auf eine effizientere Weise, als es bisher möglich war. Das schafft mehr Raum für Strategien, Konzepte und Monitoring. Kurzum: Am Ende profitieren alle davon, wenn mit demselben Budget mehr Möglichkeiten entstehen.