Der auto­nome Vermark­ter: Wie 5 erfah­rene Vermark­ter KI nutzen (ohne dabei ihre Stimme zu verlieren)

Joe Pulizzi muss ein Geständnis ablegen: Er hatte Angst, ChatGPT als Lektor für sein neues Buch „Burn the Playbook“ einzusetzen, weil er befürchtete, dass er dadurch seine Stimme verlieren würde.

Seine Lösung? Er lud alle seine früheren Bücher in das System hoch, stellte Fragen zu seiner Denkweise und seinem Stil und ließ sie dann von der KI bearbeiten.

„Es hat ein bisschen gedauert, aber das Produkt ist großartig geworden“, so Pulizzi, Unternehmer, Autor und Gründer des Content Marketing Institute, der vor allem für seine einflussreichen Bücher über Inhaltsmarketing und Geschäftsstrategien bekannt ist, darunter sein neuestes, „Burn the Playbook“.

Das Geheimnis war nicht das Tool. Es war sein Ansatz.

Pulizzi verwendet den von ihm so genannte CRIT-Rahmen: Context, Role, Interview, Task (Kontext, Rolle, Interview, Aufgabe, in englischer Sprache). Anstatt der KI Befehle zu erteilen („Gib mir 10 Ideen“), stellst du ihr ...

• deine Welt zur Verfügung (Kontext)
• Sage ihr, wer sie sein soll (Rolle)
• Lasse sie dir klärende Fragen stellen (Interview)
• Erteile dann den Auftrag (Aufgabe)

Der Schritt Interview ist am wichtigsten. „Stelle mir nicht mehr als drei Fragen, eine nach der anderen, um zu klären, was ich erreichen möchte“, weist Pulizzi die KI an. Das zwingt dich dazu, langsamer zu werden und nachzudenken, während die KI lernt, worauf es wirklich ankommt.

Der Rahmen funktioniert, weil er die KI wie einen strategischen Denkpartner behandelt, nicht wie eine Inhaltsmaschine.

Aber hier ist das Ding: Wir haben mit fünf Marketingleitern gesprochen, die, wie sich herausstellte, fünf sehr unterschiedliche Ansätze hatten, um sicherzustellen, dass die KI ein Tool ist, das ihre Stimme verstärkt und nicht ersetzt.

Pulizzi begrüßt sie als Redakteur. Dan Sanchez nutzt sie als Partner für kreative Jamsessions. Kate Bradley Chernis rührt sie kaum an, es sei denn, sie hat sie selbst entwickelt. Gini Dietrich nutzt sie, um die Prokrastination zu beenden. Brandi Holder hinterfragt damit ihr Denken, lässt sie aber nie als Erste generieren.

Sie alle vermeiden die Gleichheitsfalle. Keine von ihnen klingt, als käme sie aus demselben KI-Mixer. Und sie alle erzielen stärkere kreative Ergebnisse, nicht schwächere.

Wir haben unsere fünf Marketingexperten gefragt, wie sie sicherstellen, dass sie in jeder Stufe der Hochleistungs-Marketing-Triade (in englischer Sprache) ihre Stimme behalten.

Und vor allem, um zu zeigen, dass es keinen einzigen „richtigen“ Weg gibt, autonomes Marketing einzusetzen.

Dan Sanchez, Gastgeber des KI-gesteuerten Vermarkter-Podcasts (in englischer Sprache), beschreibt es wie eine kreative Jamsession.

„Ich gebe ihr eine anfängliche Idee und [die KI] sagt: ‚Oh ja’, und dann können wir das machen“, erklärt er. Der Durchbruch: „Man muss sich nicht mehr mit der anfänglichen Schreibblockade herumschlagen. Man kann sich die erste Welle ausdenken und dann einfach loslegen.“

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Gini Dietrich, Geschäftsführerin von Spin Sucks und Schöpferin des PESO-Modells (in englischer Sprache), ist ebenfalls der Meinung, dass die anfängliche Schreibblockade verschwunden ist: „Sie hat meine Fähigkeit, zu prokrastinieren, komplett beseitigt, weil ich nicht mehr auf einen leeren Bildschirm schauen muss.“ Ihre Vorgehensweise: Sie beginnt mit der Herausforderung, vor der sie steht, erklärt, warum sie nicht weiterkommt, und bittet um eine Skizze: „Das löst fast immer etwas in meinem Gehirn aus und entfacht ein Feuer.“

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Kate Bradley Chernis, eine frühe Visionärin der generativen KI-Software, die 2014 die erste geschlossene, proprietäre Plattform für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache auf der Welt mitbegründet hat, verfolgt einen skeptischeren Ansatz.

„Ich benutze sie nicht wirklich zum Brainstorming“, sagt sie. Stattdessen nutzt sie die KI zur Eliminierung und Inspiration: „Ich könnte sagen: Gib mir einen weiblichen, aber schrulligen Titel für einen Blog mit dem Wort „Kuhboss“ darin. Die KI spuckte einen Haufen Dinge aus. Keines davon hat mir gefallen, aber es hat mich auf eine andere Idee gebracht.“ Ihr eigentlicher Brainstorming-Treibstoff? Lesen.

„Ich habe dieses Buch gelesen: L is for Lollygag: Quirky Words for a Clever Tongue. Es regt mich einfach zum Nachdenken an.“

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Brandi Holder, ein in St. Louis ansässiger Führungskräfte-Coach, Markenstratege und Unternehmer, nutzt KI, um Ideen zu testen, anstatt sie zu generieren.

„Ich nutze sie, um herauszufinden, was fehlt oder woran ich noch nicht gedacht habe“, erklärt sie. Wenn sie an der Kundenpositionierung arbeitet, schreibt sie das Konzept selbst und fragt dann, welche Annahmen sie macht. „Die KI bringt nicht die Idee hervor, sondern agiert wie ein strategischer Sparringspartner.“

Das Muster: KI beschleunigt das Denken für diejenigen, die bereits wissen, wie man denkt. Sie ersetzt nicht den kreativen Funken. Sie beseitigt die Reibung im Prozess.

Dan Sanchez hat ein System, mit dem er jede Idee in drei LinkedIn-Beiträge verwandelt: einen langen, einen kurzen und prägnanten und einen etwas pikanteren Beitrag. Seine konträre\n Meinung?

„Ich finde, Marken legen viel zu viel Wert auf den Schreibstil. Das fällt doch gar niemandem auf. Hör auf damit. Du bist nicht Emily Dickinson. Tut mir leid. Das ist meine ehrliche Meinung.“

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Kate Bradley Chernis automatisierte die Wiederverwendung von Langform-Inhalten in Kurzform mithilfe eines geschlossenen Modells, das sie erstellt und nur auf ihre Daten trainiert hat.

„Ich habe das 2010 für Walmart von Hand gemacht“, sagt sie und erinnert sich an ein Projekt zur Steigerung der Anzahl der Website-Besuche für einen kostenlosen Service zur Vorbereitung und Einreichung von Steuererklärungen. „Mit diesem Modell habe ich ihnen drei Jahre lang ein Wachstum von 130 % gegenüber dem Vorjahr beschert.“ Der entscheidende Unterschied zu offenen Modellen wie ChatGPT: „Es war ein geschlossenes Modell, das nur auf meinen Daten und meinen bewährten Praktiken basierte.“ Sie spricht offen über offene Modelle:

„Ich benutze ChatGPT als meinen Salzstreuer. Es ist nicht das Rezept. Es ist nicht das Essen.“

Gini Dietrich automatisierte Angebote, Angebotsanfrageantworten und Leistungsbeschreibungen.

„Was früher stundenlang dauerte, hat sich auf eine Stunde oder höchstens 90 Minuten reduziert“. Da viele dieser Inhalte unabhängig von der Zielgruppe konsistent sind, trainierte ihr Team die KI mit ihren Antwortmustern und ließ sie aussagekräftige erste Entwürfe erstellen.

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Joe Pulizzi hat seinen gesamten Workflow für die Podcast-Produktion automatisiert.

„Ich nehme auf, produziere ihn, erstelle das Vorschaubild und die Notizen zur Sendung. Jetzt kann ich all das (zusätzlich zur Videoproduktion) in etwa 20 Prozent der Zeit erledigen, und ich glaube, das Produkt ist sogar besser.“

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Brandi Holder hat nichts automatisiert.

„Die Mustererkennung in meiner Arbeit stützt sich stark auf das, was nicht gesagt wird: die Pausen, die Körpersprache, die Energieverschiebung, wenn jemand etwas vermeidet.“

Tools wie Otter (in englischer Sprache) können transkribieren und zusammenfassen.

„Aber es kann den Moment nicht sehen oder hören, in dem sich die Stimme von jemandem ändert, wenn es um Geld geht“, so Holder. „Oder die 10-Sekunden-Pause, bevor derjenige eine Frage beantwortet, warum er bestimmte Kunden anzieht.“

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Die Lektion: Automation funktioniert am besten bei wiederholbaren Prozessen mit klaren Ein- und Ausgaben. Bei Arbeiten, die von menschlichen Nuancen und Echtzeit-Interpretationen abhängen (z. B. Dinge, die deine einzigartige Perspektive und Stimme erfordern), unterstützt KI, aber sie ersetzt sie nicht.

Dan Sanchez urteilt nach der Nützlichkeit: „Manchmal macht die KI etwas noch nützlicher, als ich es ursprünglich beabsichtigt habe“, sagt er. Sein Maßstab: „Ist es so hilfreich, wie ich es beabsichtigt habe?“ Um den künstlerischen Wert macht er sich keine Sorgen: „Wir machen keine Kunst. Wir helfen den Leuten beim Lernen.“

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Kate Bradley Chernis sucht nach ihren sprachlichen Eigenheiten.

„Ich verwende viele Lautmalereien. Ich nenne mich ‚moi’, weil ich denke, ich bin Miss Piggy. Ich erfinde falsche Schimpfwörter wie ‚heilige scharfe eingelegte Jalapeño-Paprika’.“ Sie schreibt wie sie spricht, mit Ellipsen und Bindestrichen in Hülle und Fülle, manchmal in Großbuchstaben oder kursiv.

„Ich glaube auch an Fehler. Das ist der wichtigste Trick, den ich beim Radio gelernt habe, nämlich absichtlich Fehler zu machen.“ Sie hat festgestellt, dass KI ihre Unberechenbarkeit nicht einfangen kann.

„Ich persönlich bin unberechenbar. Und ich habe noch keine KI gefunden, die es mit mir aufnehmen kann. Weil sie nach Mustern sucht.“

Gini Dietrich liest und liest wieder, dann lässt sie jemand anderes bearbeiten.

„Wir sind auch sehr gut darin geworden, zu wissen, was die KI erzählt, insbesondere in Bezug auf unsere Stimme und unsere Marke.“ Zu den alarmierenden Begriffen gehören Wörter wie „Quittungen“, „Ideenausbrüche“ und „Beweisschleifen“.

„Jedes Mal, wenn ich diese Dinge in der Arbeit meiner Kollegen sehe, bitte ich sie, den Text noch einmal zu überarbeiten.“

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Brandi Holder nutzt die Vorlesefunktion von Microsoft.

„Wenn es sich wie etwas anhört, das ich in einem Gespräch tatsächlich sagen würde, ist es okay. Wenn es sich wie ein LinkedIn-Vordenker oder eine Pressemitteilung anhört oder etwas zu flapsig ist, schreibe ich es um.“ Die Voraussetzung: „Ich bin mir meiner eigenen Stimme sehr bewusst. Der Ton, der Stil, die Förmlichkeit, die Worte, die ich verwende und die ich nicht verwende. Ich denke, das ist der wichtigste Ausgangspunkt.“

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Joe Pulizzi sieht keine Notwendigkeit für Eingabeaufforderungen. Er verwendet Wispr Flow (in englischer Sprache), eine Sprach-zu-Text-KI, der er „minutenlange“ Eingabeaufforderungen gibt, bevor die KI diese organisiert und in ChatGPT eingibt.

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Die Wahrheit: Man kann die Stimme nicht validieren, wenn man nicht weiß, wie die eigene Stimme überhaupt klingt.

Neben der Verwendung der Marketing-Triade, um ihre Stimmen zu bewahren, gaben die Marketingexperten ihre Gedanken zu anderen Dingen preis, die sie bei der Produktion von Inhalten beachten sollten.

Dan Sanchez sagt, man solle aufhören, das Handwerk zu romantisieren.

„Die Leute gehen viel zu romantisch mit dem Handwerk um. Hört auf, so romantisch zu sein.“ Sein Schwerpunkt? Stärke der Idee statt Reinheit des Tons.

„Wenn es nicht den gewünschten Ton trifft, warum war dieser Ton wichtig? Ich mache mir keine Sorgen um eine flache Stimme. Mir geht es darum, wie stark die Idee ist.“

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Kate Bradley Chernis stützt sich auf genaue Regeln. Eine Schlüsselregel: Vermeide schwache Wörter.

„Wie ‚ich glaube’ im Gegensatz zu ‚ich weiß’ oder ‚ich wollte nur sagen’ oder ‚wahrscheinlich’ oder das Wort ‚brauchen’. Schwache Wörter untergraben deine Autorität. Und deine Autorität ist dein Vertrauen. Und Vertrauen ist der Grund, warum Menschen kaufen, teilen und klicken.“ Eine weitere Regel: Verbiete die Handlungsaufforderung „Überzeuge dich selbst“.

„Das ist die faulste und langweiligste Handlungsaufforderung der Welt. Sag es mir. Gib mir etwas. Warum ist das meine Zeit wert?“

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Gini Dietrich greift auf eine frühere Antwort zurück, wenn sie ihren Redaktionsprozess beschreibt: Entwirf den Text selbst, hole dir ein KI-Feedback über das, was fehlt, beende den Artikel mit diesem Feedback und lasse ihn dann von KI unter Anwendung des AP-Stils bearbeiten.

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Brandi Holder hat eine einfache Regel: KI an zweiter Stelle, niemals an erster.

„Der Kerngedanke, die Perspektive und die Beispiele stammen alle von mir. Ihr Test: „Wenn ich das Konzept nicht ohne KI erklären kann, verstehe ich es nicht gut genug, um darüber zu schreiben.“

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Die Disziplin trennt diejenigen, die KI nutzen, von denen, die sich von KI nutzen lassen.

Dan Sanchez wünscht sich, dass sie zuerst ihren Prozess definieren.

„Alle wollen KI-Automation erlernen, aber man kann nichts automatisieren, wenn man den Prozess nicht definiert.“ Sein Kernargument: „KI hat keine Grundwerte. Sie kann sie nur imitieren. Vertrauen entsteht durch Werte und echte Geschichten, nicht durch Konsistenz in der Kreativität.“

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Kate Bradley Chernis spricht die bittere Wahrheit aus: „Ich wünschte nur, sie würden die Arbeit selbst machen. Ich wünschte mir, dass sie die Arbeit selbst machen und stolz darauf sind, was sie tun, anstatt zu versuchen, es immer auf die Automation zu schieben.“

Sie spricht offen über die Qualifikationslücke: „Alle Vermarkter müssen wissen, wie man ein wirklich exzellenter Autor ist. Doch das tun sie nicht. Sie sind meistens sehr schlecht.“ Ihr Rat: Nutze KI vor Google für die Recherche und hinterfrage, wenn KI dir falsche Antworten gibt.

„Ich sehe immer noch, dass Vermarkter die Antworten, die sie erhalten, nicht hinterfragen. Dabei sind sie oft falsch.“

Gini Dietrich wünscht sich, dass mehr Vermarkter einfach mit KI herumspielen.

„Einiges davon wird schrecklich sein, und einiges davon wird großartig sein. Aber je mehr man damit herumspielt, desto mehr kann man den falschen Gebrauch erkennen, was einen in seinem Job letztendlich besser macht.“ Sie experimentiert mit einem Gini-Avatar für aufgezeichnete Kursarbeiten.

„Damit können wir schnelle Änderungen vornehmen, ohne dass ich jedes Mal neu aufnehmen muss, wenn wir den Lehrplan weiterentwickeln müssen.“

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Joe Pulizzi verweist auf den CRIT-Rahmen.

„Wenn man der KI Grenzen setzt, erzielt man bessere Ergebnisse.“ Konkret: Begrenze die Anzahl der Fragen, die KI dir in der Interviewphase stellt. Drei Fragen, eine nach der anderen, erzwingen Klarheit.

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Brandi Holder möchte, dass Vermarkter KI nutzen, um ihr Denken zu hinterfragen, nicht um es zu ersetzen. 

„Für meine Eingabeaufforderung frage ich normalerweise etwas mit offenem Ende wie: Ist das klar und überzeugend? Was fehlt in meiner Argumentation? Oder wenn es sich um eine Forschungsarbeit oder eine Statistik handelt, frage ich: Ist das wahr? Ich überprüfe auch immer noch meine eigenen Fakten.“

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Kreativität gedeiht, wenn KI den Raum für tiefgründigeres Denken freimacht. Aber das geht nur, wenn man weiß, was in diesen Raum gehört.

Die Vermarkter, die mit KI erfolgreich sind, haben eine Gemeinsamkeit: Sie haben sich die harte Arbeit gemacht, ihr Handwerk zu verstehen, bevor sie einen Teil davon automatisiert haben. Sie kennen ihre Stimme. Sie kennen ihre Werte. Sie wissen, was eine Idee stark und was nur ausführbar macht.

KI macht deine Stimme nicht platt. Faules Denken macht deine Stimme flach. Das Tool macht das Problem nur schneller sichtbar.