Ohne Content Strategie keine generative KI

%%%Ohne Content Strategie keine generative KI%%%

Die fortschreitende Digitalisierung unserer Gesellschaft geht einher mit einem kontinuierlichen Wachstum und Fortschritt der Künstlichen Intelligenz. Insbesondere das Aufkommen von OpenAI und den GPT-Modellen im letzten Jahr hat die Nutzung von KI in Unternehmen stark angekurbelt – nicht zuletzt im Content Marketing. Der einfache Zugang zum KI-Chatbot ChatGPT von OpenAI hat zu einem sprunghaften Anstieg an Interesse und neuen Use Cases geführt. Zugleich wurden hohe Erwartungen an eine rasche Adaption von generativer KI gesetzt. Damit KI zukünftig noch erfolgreicher im Berufsalltag und Alltagsleben von Content Marketern eingesetzt werden kann, muss die Adaption von KI weiterhin beschleunigt werden.

An generativer KI führt kein Weg vorbei

Die Möglichkeiten für neue Anwendungen, Tools und Services mit generativer KI sind unbestreitbar. Im Content-Bereich sind solche KI-Modelle in der Lage, eigenständig neue Inhalte zu generieren und zu strukturieren. Gerade in der heutigen digitalisierten Welt, in der Content zu einem wichtigen Bestandteil des Unternehmenserfolgs geworden ist, ist dies mit immensen Effizienzgewinnen verbunden. KI-Modelle ermöglichen es, Content einfacher und zielgerichteter zu produzieren, und helfen dabei, die Erwartungen und Anforderungen unterschiedlichster Zielgruppen effektiv zu erfüllen.

Die großen US-Player machen dies bereits vor: So hat Microsoft seine Bing-Suche um ChatGPT als generative KI-Komponente erweitert. Dazu sei aber auch gesagt, dass Microsoft bislang Google Search keine Marktanteile abnehmen konnte. Zugleich zieht Google demnächst mit der KI-Funktionalität „Search Generative Experience“ (SGE) nach. Stand heute ist SGE lediglich in den USA als geschlossene Beta-Version verfügbar sowie in Japan und Indien nutzbar. Global sollte Google SGE in den ersten Monaten 2024 ausgerollt werden. SGE zielt darauf ab, die Suche für Nutzerinnen und Nutzer besser und informativer zu gestalten. Hierfür wird generative KI eingesetzt, um Inhalte von Webseiten zu verstehen und zu verarbeiten. Dadurch erhalten Nutzerinnen und Nutzer generierte Antworten, die direkt auf ihre persönlichen Suchabsichten zugeschnitten sind.

Ein Beispiel für Google SGE ist die Funktion „SGE while browsing“, die die Inhalte von Webseiten automatisch zusammenfasst. Organische Suchmaschinenergebnisse werden als farblich hinterlegte KI-Snapshots („SGE Boxen“) angezeigt. Durch solche KI-Snapshots erhalten Nutzerinnen und Nutzer schnell einen Überblick über Informationen auf einer thematisch passenden Webseite bzw. über Angebote in einem relevanten Online-Shop. Google SGE optimiert nicht nur Suchanfragen und stellt passgenaue Ergebnisse bereit, es verkörpert auch den nächsten Schritt in der Entwicklung intelligenter Suchmaschinen. Durch die Nutzung von KI-Modellen werden Suchergebnisse immer exakter und individueller. Sollte sich SGE durchsetzen, wird bereits die Discovery von Informationen und Produktangaben ein ganzes Stück weit zu Google wandern. Entsprechend wichtig sollte es auch für Content-Marketer werden, einzigartige Inhalte auf breiter Skala zu veröffentlichen, um gefunden zu werden.

Domänenspezifischen KI-Modellen gehört die Zukunft

Künftig sollten nicht zuletzt domänenspezifische KI-Modelle eine deutlich größere Rolle spielen. So arbeitet Google gemäß aktuellen Medienberichten an einem journalistischen KI-Tool, das das Verfassen von Artikeln erleichtern soll. Bloomberg hat bereits im Frühling eine branchenspezifische KI für den Finanzsektor veröffentlicht („BloombergGPT“).

Nachfolgend weitere Beispiele, wie generative KI bereits sinnvoll und zielführend im Content Marketing eingesetzt werden:

1. Content Discovery und Recherche: Generative KI kann etwa Story-Ideen anstoßen, sortieren und verifizieren sowie Texte für personalisierte Newsletter und vergleichbare Marketing-Aktivitäten zusammenstellen, umschreiben und verdichten.
2. Content Erstellung und Kuration: KI hilft bei der Themenfindung, indem sie bei bestehenden Inhalten Lücken und Chancen automatisiert identifiziert. Auch kann die KI thematische Vorschläge machen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit für unterschiedliche Zielgruppen von Interesse sind.
3. Alert-Funktionen für berichtenswerte News: Die KI kann genutzt werden, um wichtige Dokumente, Events und Informationen zu entdecken, die für Marketing-News oder Artikel relevant sein könnten. Hierbei lassen sich Inhalte auch automatisiert taggen und verschlagworten.
4. SEO-Ghostwriting: Sie kann als SEOGhostwriter fungieren, um Inhalte zu erstellen, die gut ranken werden und die wichtigsten Punkte eines Textes für Nutzerinnen und Nutzer hervorheben. Auch bei einer Vielzahl an SEO-Texten hilft die KI dabei, die Texte automatisiert auf die gewünschten Keywords auszulegen.
5. Social Media Content: Generative KI ist auch für die Erstellung von Social Media-Inhalten einfach nutzbar, indem sie etwa Content für Plattformen wie Instagram, Facebook oder LinkedIn aufbereitet werden. Für ein Content at Scale sind nicht zuletzt maßgeschneiderte Nachrichten per „one-to-many“ an viele Kontakte besonders interessant – etwa für die WhatsApp Business App.
6. Content Transformation und Reuse: Generative KI kann auch bei der Transformation und Wiederverwendung von Inhalten helfen, indem sie Artikel als strukturierte Daten formatiert, die auf verschiedenen Marketing-Kanälen in unterschiedlicher Länge verwendet werden können.
7. Suchmaschinenoptimierung: KI kann eine effektive Integration bei der Suchmaschinenoptimierung bieten, indem sie A/B-Tests von Überschriften ermöglicht, Empfehlungen abgibt und Archive für Inhalte wie Evergreen Content empfiehlt. Mit KI lassen sich auch mehrere Tausend oder Zehntausend Texte inhaltlich in hoher Qualität und Varianz produzieren und veröffentlichen.

Die größte Herausforderung: Fehlende oder nicht aktualisierte Content-Strategien

Eine der größten Herausforderungen, die viele Content Marketer aktuell daran hindert, generative KI bereits im High Performance Modus zu nutzen, ist eine fehlende Content- Strategie. Längst noch nicht alle Unternehmen nutzen generative KI auf breiter Skala. Vielmehr befinden sich immer noch viele in ihrer Planungs- oder Experimentierphase. Hürden ergeben sich vor allem in Bezug darauf das passende KI-Modelle sowie die richtigen Tools und qualifiziertes Personal zu finden. Laut Prognosen werden in den nächsten zwei Jahren rund 35 Prozent der Big Player einen Chief Artificial Intelligence Officer („CA.I.O“) benennen, um die Implementierung und Nutzung von KI in der Unternehmensstrategie zu koordinieren und voranzutreiben.

Eine weitere Herausforderung ist die Qualität der von der KI generierten Inhalte und die daraus resultierenden Informationen. Hierbei stellt sich häufig die Frage, inwieweit KI in der Lage ist, faktisch korrekte und ethisch einwandfreie Inhalte zu produzieren. Diese Anforderung ist nur bedingt technologisch lösbar und hängt zu einem großen Teil von den Trainingsdaten und der eingesetzten KI-Architektur ab. Eine Möglichkeit für das Content Marketing können etwa Lösungen zur automatisierten Textgenerierung sein, bei der generative KI mit einem datenbasierten Ansatz kombiniert werden. Hierbei wird mit GPT-Modellen erstellter Content innerhalb vordefinierter Textvorlagen genutzt, um inhaltlich einwandfreie und Compliance-konforme Texte regelmäßig zu erstellen. Die Textvorlagen sind also die Leitplanken innerhalb derer die Textgenerierung erfolgt.

Diese Kombination aus GPT-basierter und datengetriebener KI ermöglicht zudem eine personalisierte und kanalspezifische Textaufbereitung – Tonalität, Markenauftritt und Zielgruppenansprache sowie sprachspezifische Semantik- und Grammatikregeln werden hierbei in den Textvorlagen definiert und eingehalten. So lassen sich Inhalte nach einmaliger Einrichtung der Textvorlagen in großen Mengen generieren und veröffentlichen.

Der entscheidende Vorteil für Content Marketer bei diesem datenbasierten Ansatz ist, dass mit einem „Human- in-the-Loop“ die Qualitätssicherung und Faktenüberprüfung jederzeit gewährleistet bleibt.

What’s next: Open Source und multimodale KI-Modelle.

Die Zukunft der generativen KI ist weit mehr als nur ChatGPT. Die Anzahl leistungsstarker Open Source Alternativen wächst stetig und verspricht auch künftig spannende Entwicklungen. Zudem sollten multimodale KI-Modelle, die mehrere Sinnesmodalitäten gleichzeitig verarbeiten, weiter an Bedeutung gewinnen. Hierin liegen größere Potenziale, etwa bei der Entwicklung neuer Audio- und Video-Fähigkeiten durch KI. Solche multimodalen Modelle dürften künftig immer häufiger auch im Content Marketing zum Einsatz kommen, um individuell zugeschnittene Inhalte für unterschiedlichste Marketing-Kanäle zu generieren.
Für die nächsten Monate ist es entscheidend, den Suchmarkt und Wettbewerb zu beobachten und belastbare Content- Strategien zu entwickeln. Technische Herausforderungen – nicht zuletzt Verfälschungen und Verzerrungen – sowie operative Herausforderungen müssen genauso gemeistert werden wie strategische Themen. Auch wenn dies hohe Anforderungen an jeden Content Marketer stellt, bietet die KI enorme Chancen, die mit den richtigen Tools und Personal genutzt werden können.

Trotz aller Herausforderungen ist klar: Der Weg der Künstlichen Intelligenz ist unaufhaltsam und prägt die digitale Transformation unserer Gesellschaft – auch im Content Marketing.

Weiter Trends im Content Marketing in der CP Monitor Nr. 01/2023...