Fünf entscheidende Faktoren bei der Erstellung von hochwertigem Content im großen Maßstab mit KI

Alisdair Mans Cornwell, Marketingspezialist || Lesedauer: 4 Minuten

Die Erstellung von hochwertigem, markengerechtem Content im großen Maßstab ist eine große Herausforderung für moderne Marketingexperten. Der Content-Bedarf wächst und wächst und die Unternehmen haben oft Probleme damit, die erforderliche Qualität aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Content-Produktion effizient, kostengünstig und sicher zu erweitern. Generative KI bietet eine leistungsstarke Lösung, mit der eine schnelle Erstellung großer Mengen an personalisiertem Content ermöglicht wird.

Es reicht jedoch nicht, einfach nur KI einzuführen. Damit der gewünschte Erfolg erzielt wird, müssen vor allem die richtigen KI-gestützten Content-Tools eingesetzt werden. 89 % der Führungskräfte stufen generative KI als eine der drei wichtigsten technologischen Prioritäten für 2024 ein. Vor diesem Hintergrund ist ein Verständnis dafür unerlässlich, worauf es bei einem KI-Tool für die Content-Erstellung ankommt.

Hier sind die fünf entscheidenden Faktoren, mit deren Hilfe Sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen und hochwertige, skalierbare Inhalte erstellen können.

5 Faktoren für die Erstellung von hochwertigem Content im großen Maßstab mit KI

1. Nutzen Sie Ihren vorhandenen Content: Ihr Unternehmen verfügt über einen Speicher voller wertvoller sprachlicher Daten. Diese Daten sprechen mit der Stimme Ihrer Marke, kennen Ihre spezifische Terminologie und sind auf das Geschäftsumfeld Ihres Unternehmens ausgerichtet. Entscheiden Sie sich für ein KI-Tool zur Content-Erstellung, das diese Daten integriert, um maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen und diese Inhalte ohne zusätzlichen Aufwand an Ihre Geschäftsanforderungen anzupassen.
   
   
2. Automatisieren Sie Qualitätsprüfungen: Eine der größten Herausforderungen bei KI-Content-Tools ist die manuelle Qualitätskontrolle vor und nach der Content-Erstellung, die wertvolle Zeit und Ressourcen bindet. Um den ROI zu maximieren, suchen Sie nach einem Tool, das Retrieval Augmented Generation (RAG) verwendet. Diese Technologie verbessert automatisch KI-generierte Inhalte, indem sie relevante Informationen aus Ihrem Content Memory und Ihrer Termbase-Datenbank nutzt und so die Genauigkeit und Relevanz der Inhalte verbessert.
   
   
3. Unterstützen Sie die Workflows Ihrer Content-Teams: Mit Hilfe von generativen KI-Tools für die Content-Erstellung können Ihre Teams schneller und besser arbeiten. Finden Sie ein Tool, bei dem Sie Parameter wie Wortzahl, Format und Tonalität festlegen können, um die Notwendigkeit mehrerer anschließender Überarbeitungsrunden zu reduzieren und den gesamten Prozess der Content-Erstellung zu vereinfachen.
   
   
4. Geben Sie Compliance einen großen Stellenwert: Nicht alle KI-Tools zur Content-Erstellung wahren den Datenschutz und den Schutz personenbezogenen Daten der Nutzer. Vermeiden Sie die Verwendung von Tools, die nicht den Bestimmungen der DSGVO und des CCPA entsprechen. Verstöße gegen diese Bestimmungen können zu Geldbußen in Millionen- und in einigen Fällen sogar Milliardenhöhe führen. Für Unternehmen, die KI zur Content-Generierung einsetzen wollen, ist die Einhaltung dieser Bestimmungen daher unerlässlich.
   
   
5. Sorgen Sie für Perimetersicherheit: KI-Content-Tools speichern oft Daten mit großen Sprachmodellen (LLMs) von Drittanbietern, bei denen Unbefugte auf Ihre Geschäftsinformationen, Kundendaten und internen Dokumente zugreifen können. Wenn Datensicherheit und Datenschutz für Ihre Firma Priorität haben, wählen Sie ein KI-Content-Tool, mit dem Sie Ihre Daten vollständig unter Kontrolle haben. Achten Sie dabei auf ISO-Zertifizierungen.
   
   

Verwendung von generativer KI für die schnelle Content-Erstellung

Immer mehr Firmen setzen generative KI-Tools ein, um dem wachsenden Bedarf bei der Content-Erstellung gerecht zu werden.

Mit Hilfe von KI-gestützten Tools können Unternehmen große Mengen an Content effizient generieren, sodass sich die Teams auf kreativere Aufgaben mit einem höheren strategischen Wert konzentrieren können. Unternehmen nutzen KI, um Blogbeiträge, Social-Media-Content, Produktbeschreibungen und detaillierte Marketingunterlagen wie Whitepaper und Fallstudien zu erstellen.

Laut Gartner werden bis 2025 über 30 % aller veröffentlichten Marketingmitteilungen von großen Unternehmen synthetisch generiert sein.

Das ist keine Überraschung. KI kann Inhalte in wenigen Minuten (manchmal Sekunden) entwerfen, wodurch sich die Time-to-Market für Kampagnen verkürzt und Firmen schnell auf Trends reagieren können, um im Wettbewerb vorne zu bleiben.

Führende Marken sparen Zeit und Geld mit generativer KI

Das Potenzial bei Produktivitätssteigerungen für Unternehmen, die generative KI nutzen, ist beeindruckend.

Eine Untersuchung von Deloitte über generative KI und die Content-Lieferkette ergab, dass Firmen, die generative KI einsetzen, pro Woche durchschnittlich 12,2 Stunden pro Vollzeit-Mitarbeiter im Content-Marketing-Team einsparen.

So nutzt IBM bereits KI, um die Content-Erstellung auszuweiten und gleichzeitig Kosten zu senken. Das Unternehmen generiert damit Whitepaper, Code-Dokumentationen und technische Handbücher und reduziert auf diese Weise den Zeitaufwand bei diesen Aufgaben um über 50 %.

Wo ist also der Haken? Die versteckten Kosten bei der Nutzung von KI für die Content-Erstellung.

Obwohl die Vorteile einer Skalierung der Content-Erstellung mit KI unbestritten sind, stehen Unternehmen immer noch vor Herausforderungen und haben berechtigte Bedenken bei der Qualität, Sicherheit und den tatsächlichen Kosteneinsparungen durch KI-generierte Inhalte.

Verschiedene Risikofaktoren gefährden die erwarteten Zeiteinsparungen und finanziellen Vorteile, die mit KI-Tools für die Content-Erstellung verbunden sind.

Hier sind einige häufige Bedenken in Bezug auf die Verwendung von KI für die Content-Erstellung:

Schwache Qualität der Inhalte: Die rohen KI-generierte Inhalte haben einfach nicht die Nuanciertheit, Kreativität, Relevanz oder Tiefe, die von Menschen produzierte Inhalte bereitstellen. Da verwundert es nicht, dass der State of Marketing & Trends Report 2024 von HubSpot ergab, dass 93 % der Marketingfachleute verschiedene Methoden verwenden, um KI-generierte Inhalte vor der Veröffentlichung zu überprüfen.

Zeitverlust durch Prompt-Engineering und -Bearbeitung: Prompt-Engineering ist der Prozess der Feinabstimmung von KI-Eingaben, um relevantere und hochwertigere Inhalte zu erhalten. Dies verlangt spezielle Qualifikationen, die vielen Teams fehlen. Ob mit oder ohne Schulung, Prompt-Engineering dauert seine Zeit, was die von Ihren erwarteten Kosteneinsparungen verringert.

Fehlende Übereinstimmung mit der Tonalität Ihrer Marke: Ein Bericht von Forbes Insights ergab, dass Unternehmen mit einer einheitlichen Markentonalität einen durchschnittlichen Umsatzzuwachs von bis zu 33 % verzeichnen. Dies unterstreicht die Effekte, die eine klare, wiedererkennbare Unternehmenssprache auf die finanzielle Leistung haben kann. Die meisten KI-Modelle erfordern jedoch ein umfangreiches Prompt-Engineering, um Inhalte mit einer unverwechselbaren Markensprache zu erstellen.

Sachliche Ungenauigkeiten und Plagiate: Fraglos besteht bei KI-generierten Inhalten das Potenzial für Plagiate, sachliche Ungenauigkeiten und Voreingenommenheit. Unternehmen drohen in diesem Zusammenhang hohe Geldstrafen. Nach dem Gesetz über digitale Dienste der EU können Unternehmen aufgrund von falschen, unvollständigen oder irreführenden Informationen mit Geldbußen von bis zu 6 % ihres weltweiten Umsatzes belegt werden. Daran sollten Sie unbedingt denken.

Wissens- und Terminologielücken: Jedes Unternehmen hat seine eigene Branchenposition, eine spezielle Sprache und ein einzigartiges Wissen. Ohne einen beträchtlichen menschlichen Input und eine Nachbearbeitung kann diese Unverwechselbarkeit bei KI-generierten Inhalten verloren gehen.

Fragen bei Regulierung, Compliance und Sicherheit: In vielen Branchen unterliegen die Inhalte strengen Vorschriften, vor allem in puncto Datenschutz, Sicherheit und Genauigkeit. Nicht alle KI-Tools gewährleisten die Einhaltung von Branchenstandards für Sicherheit und Compliance. Darüber hinaus speichern die meisten Tools im Zuge des KI-Generierungsprozesses Daten mit LLMs von Drittanbietern.

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