Kapitel 1 INTRO

Täglich neue KI-Tools, täglich neue Versprechen. Wie trennt man Hype von echter Hilfe im Content Marketing? Dieses Intro bereitet den Boden: Wir beleuchten den »Epic Split«, der Kreativität und Effizienz oft unvereinbar erscheinen lässt, und definieren die Schlüsselbegriffe, die du brauchst, um generative KI besser zu verstehen.

Der Epic Split im Content Marketing

Prompt:

A cinematic wide-angle shot of a stylish female content marketer performing an epic split holding a laptop between two moving surfboards on ocean waves. She is wearing trendy beachwear, including colorful board shorts and stylish sunglasses, with a confident smile. The surfboards are cutting through the water under a vibrant tropical sunset, casting golden and pink reflections on the waves. The scene is dynamic and detailed, with splashes of water frozen mid-air and a slight fisheye perspective for added drama, cinematic lighting, high definition, vibrant and energetic.

Content-Marketing-Strategen fühlen das: Noch nie war das Potenzial, Zielgruppen auf kreative und innovative Weise zu erreichen, so groß. Gleichzeitig wachsen die Herausforderungen und stellen damit das Content-Marketing-Feld vor ein Riesendilemma - ein »Epic Split«, der sowohl Kreative als auch Marketingverantwortliche betrifft.1

Auf der einen Seite erwarten unsere Zielgruppen inspirierende, relevante und authentische Inhalte, die sich deutlich von der Konkurrenz abheben. Auf der anderen Seite verlangen Unternehmen eine kosteneffiziente, skalierbare Content-Produktion, die den steigenden Bedarf decken kann. Inhalte müssen in immer kürzeren Produktionszyklen erstellt werden, oft mit der Erwartung, innerhalb von Stunden oder Minuten auf Social-Media-Trends reagieren zu können. Gleichzeitig stagnieren oder schrumpfen die Marketingbudgets, obwohl der Bedarf an Content stetig steigt. Dieses Spannungsfeld wird durch die zunehmende Flut an Inhalten verstärkt, die es schwer macht, originelle und packende Ideen zu entwickeln. Der Druck, viral zu gehen, hemmt oft die kreative Freiheit und führt zu einer Ideenkrise.

Alle diese Anforderungen treffen also auf eine Content-Industrie, die mit eingeschränkten Ressourcen arbeitet und damit häufig gezwungen ist, Kompromisse zwischen Qualität und Quantität einzugehen.

Das führt uns zu der alles entscheidenden Frage: Kann der Spagat mithilfe von KI gelingen? Aus unserer Sicht: KI kann das, Stand 2025, noch lange nicht allein. Aber sie bietet vielversprechende Lösungen, um den Graben zwischen Kreativität und Effizienz zu schließen. Sie ermöglicht die Automatisierung von Routineaufgaben und schafft damit Freiräume für strategische und kreative Arbeiten. Chatbots wie ChatGPT, Claude oder Mistral Le Chat können erste Textentwürfe in kürzester Zeit erstellen, wodurch der Produktionsprozess enorm beschleunigt wird. Bestehende Inhalte lassen sich mithilfe von KI analysieren und optimieren, um sie auf neue Formate oder Zielgruppen zuzuschneiden. Zusätzlich erhalten wir Auswertungen, die als Inspiration für neue Inhalte dienen und personalisierten Content ermöglichen. Wenn wir neue Themengebiete erschließen, unterstützt uns generative KI ebenfalls: in der Recherche, als Lernbegleiter und in der Umsetzung als Mensch-KI-Tandem.

Generative KI nivelliert in gewisser Hinsicht Professionalität. Ein Beispiel: Auch mit begrenzten Ressourcen und beginnender Joberfahrung könnten mit Bildgeneratoren professionelle Bilder entstehen. Natürlich auch viele schlechte Bilder. Hier kommt dann doch wieder das Privileg der Erfahrung ins Spiel, diesen manchmal feinen Unterschied schnell zu erkennen und nachzusteuern.

Unser Fazit lautet also ganz klar: Effizienz durch KI, Exzellenz durch dich. Wer vor KI gut in seinem Job war, wird schnell gute Ergebnisse erhalten. Wer noch am Anfang steht, kann KI nutzen, um zu lernen.

Wichtige KI-Begriffe kurz erklärt

Willst du KI besser in deinen Arbeitsalltag integrieren, bringt das viele neue Fachbegriffe und Abkürzungen mit sich. Damit du beim Lesen dieses Buchs und in der praktischen Arbeit mit KI-Tools den Überblick behältst, haben wir die wichtigsten Begriffe für dich zusammengestellt. Die folgende Tabelle erklärt dir in einfachen Worten die relevanten KI-Konzepte und Fachbegriffe. Damit du im nächsten Strategie-Meeting glänzt und gleichzeitig besser verstehst, wovon die Rede ist, wenn neue Tools gelauncht werden.

Wir wissen, das ist ganz schön viel am Anfang, und die Übersicht ist auch nicht dazu gedacht, dass du die Begriffe wie Vokabeln auswendig lernst. Du kannst diese Seiten hier jederzeit aufschlagen und wie ein Cheat Sheet nutzen.

Begriff/Abkürzung

Erklärung

API

Application Programming Interface - eine Schnittstelle, über die verschiedene Programme miteinander kommunizieren können.

Bias

Voreingenommenheit oder systematische Verzerrung in KI-Systemen, die zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann.

Character Reference

Referenzbild oder -beschreibung, das oder die als Vorlage für die KI-Bildgenerierung dient.

ComfyUI

Open-Source-Tool für die Erstellung von KI-Bildgenerierungs-Workflows.

ControlNet

Technologie zur präzisen Steuerung von KI-Bildgenerierung, besonders für Posen und Layouts.

CustomGPT

Personalisierte Version von ChatGPT, die mithilfe eines Systemprompts und eigenen Daten auf spezifische Aufgaben vorbereitet (nicht trainiert) wurde.

Embedding/Vektorrepräsentation

Eine mathematische Repräsentation von komplexen Daten wie Wörtern oder Sätzen in Form eines Vektors (einer Liste von Zahlen) in einem hochdimensionalen Raum. Semantisch ähnliche Elemente (z.B. Wörter mit verwandter Bedeutung wie »König« und »Königin« oder »Hund« und »Katze«) erhalten ähnliche Vektorrepräsentationen und liegen in diesem Vektorraum nahe beieinander. Dies ermöglicht KI-Systemen (wie LLMs oder Bildgeneratoren nach der Verarbeitung durch Text-Encoder), Beziehungen, Muster und Bedeutungen in den Daten quasi »zu verstehen« und effizient zu verarbeiten.

Few-Shot-Prompting

Technik, bei der man der KI einige Beispiele gibt, um gewünschte Outputs zu demonstrieren.

Feintuning

Prozess, bei dem ein bereits vortrainiertes KI-Modell (LLM oder Bildmodell) mit einem kleineren spezifischen Datensatz nachträglich trainiert wird, um seine Fähigkeiten für eine bestimmte Aufgabe, einen Stil oder ein Thema zu verbessern oder anzupassen.

GPT

Generative Pre-trained Transformer, eine wegweisende KI-Architektur, deren Name ihre Kernfunktionen beschreibt: Generative steht für die Fähigkeit, neue Inhalte zu erzeugen, Pre-trained bedeutet, dass das System vorab mit enormen Textmengen trainiert wurde, und Transformer bezeichnet die technische Struktur, die dem System ermöglicht, Sprache im Kontext zu verarbeiten. GPT ist die Grundlage vieler moderner KI-Systeme wie ChatGPT.

GPT (Forts.)

Während GPT auf das Generieren von Inhalten spezialisiert ist (also ein generatives System), gibt es auch andere KI-Architekturen wie diskriminative Systeme, die sich auf das Klassifizieren und Erkennen von Mustern konzentrieren. Für das Content Marketing ist vor allem die generative Fähigkeit von GPT relevant, da sie das Entwickeln von Texten, kreativen Ideen und Inhaltsstrategien unterstützt.

Halluzination

Wenn KI-Systeme falsche oder erfundene Informationen als Fakten ausgeben.

Human-in-the-Loop

Ein Ansatz beim Einsatz von KI, bei dem menschliche Expertise und Urteilsfähigkeit gezielt in den automatisierten Prozess integriert werden, z.B. zur Überprüfung, Korrektur oder Freigabe von KI-generierten Ergebnissen; stellt Qualität, Sicherheit und ethische Standards sicher.

Hyperparameter

Einstellungen, die die Performance von KI-Modellen steuern (z.B. Temperature, siehe Abschnitt »Prompting und darüber hinaus« in Kapitel 3).

img2img

Bildgenerierung basierend auf einem Ausgangsbild (Image-to-Image).

Inpainting

Technik in der KI-Bildbearbeitung, bei der ein markierter Bereich eines Bilds durch die KI neu generiert wird, basierend auf dem umgebenden Kontext oder einem zusätzlichen Prompt; wird zur...