Im Jahr 2024 wird ein Content-Tsunami auf uns zurollen, da die Erstellung von Content mit ChatGPT & Co. einfacher und viel schneller wird. Mit dem richtigen Vorgehen stellst du sicher, dass dein Content nicht untergeht.
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Während seit Jahren die Werbekosten steigen und unbezahlte Reichweite sinkt, ist die Verlockung gross, mit ChatGPT unzählige Varianten des Contents zu erstellen. Die Rechnung ist einfach: Hat ein Post im Durchschnitt 1000 Views und man erstellt mit ChatGPT zwei weitere, hat man 2000 Views mehr. Bei einem CPM (Cost per Mille, Kosten pro 1000 Impressionen) von ungefähr 20 Franken sind das immerhin 40 Franken Werbebudget gespart. Somit sind die Kosten für ChatGPT Plus bereits wieder reingeholt.
Ausserdem hatte man bisher nur zwei Posts pro Woche geplant. Jetzt lässt sich die ganze Woche füllen. Mehr Views, mehr Sichtbarkeit, mehr "Werbedruck". Es ist so: Ein richtiger Content-Tsunami rollt auf uns zu.
Langfristig wird die steigende Contentmenge die Reichweite pro Beitrag schmälern, da es ja nicht mehr Nutzer gibt. Das Stück des Kuchens wird somit kleiner.
Aus der KI-Content-Masse herausstechen
Ein nachlässig geprompteter Text sieht im ersten Moment zwar gut aus, aber mit der Zeit wird jeder generierte Text gleich aussehen. Es braucht drei Zutaten, damit man in der Masse nicht untergeht:
1. Gute Prompts mit spezifischen Anweisungen
- Kenntnisse über KI und Tools sorgen für bessere Ergebnisse und höhere Zufriedenheit. Weiterbildung ist unerlässlich.
2. Persönlichkeit
- Die Antwort eines Large Language Models (kurz LLM), worauf ChatGPT und andere Text-Generatoren basiert, ist eine statistische Hochrechnung was als nächstes folgt. Am besten lässt es sich mit einem Programm zum Füllen von Lücken in einem Text beschreiben.
- "Die Farbe von Gras ist: _________". Die meisten werden unweigerlich "Grün" antworten. Bei "Es war einmal _________" ist das Ergebnis geprägt basierend auf den Kindergeschichten, die wir einst hörten. Genauso ist es bei einer KI auch. Geben wir mehr Persönlichkeit oder Infos von uns dazu, wird das Ergebnis basierend auf unserem Input eingegrenzt.
3. Der richtige Content Prozess
- Content-Produktion ist aufwendig. Der richtige Prozess mit Content Atomization und Story First spart Zeit und Geld durch Wiederverwendung und kanalgerechte Anpassung.
Content Atomization: Effektive Multi-Plattform-Strategie. Im ersten Moment hört es sich nach einem komplizierten Kernspaltungsprozess an, ist es aber nicht. Es geht lediglich darum, den Inhalt zu zerteilen und auf verschiedenen Kanälen auszuspielen. (Grafik: Chris Beyeler)
Content Atomization: Effektive Multi-Plattform-Strategie
Im ersten Moment hört es sich nach einem komplizierten Kernspaltungsprozess an, ist es aber nicht. Es geht lediglich darum, den Inhalt zu zerteilen und auf verschiedenen Kanälen auszuspielen.
Dabei wird in zwei Formaten unterschieden: Short- und Long-Form-Content. Short-Form-Content kann in unter 90 Sekunden konsumiert werden, wobei Long-Form-Content bei der Erstellung deutlich mehr Zeit in Anspruch nimmt.
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Short-Form Beispiele |
Long-Form Beispiele |
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Die meisten Long-Form-Contents werden auf den eigenen Kanälen oder Plattformen veröffentlicht, die für weniger Ablenkung sorgen.
Bei der Atomization geht es nicht darum, auf jeder Plattform denselben Inhalt zu veröffentlichen, sondern ihn an die Zielgruppe anzupassen, sodass man vom Engagement der Plattform für mehr Reichweite profitiert.
Ein neues Mindset: Story First
Häufig wird Content spezifisch für eine bestimmte Plattform produziert, wobei das Wachstum auf dieser Plattform im Vordergrund steht. So mag ein Instagram-Kanal zwar attraktiv und spannend aussehen, doch auf der entsprechenden Website weht dafür oftmals ein trister Wind.
Effizienter für die Content-Produktion und effektiver in der Kommunikation mit potenziellen Kunden ist es, zuerst die zugrundeliegende Geschichte zu definieren:
- Wen sprechen wir an? ➝ Zielgruppe
- Was ist deren Herausforderung oder Bedürfnis? ➝ Wertversprechen
- Was wollen wir erreichen? ➝ Gewinn
- Wie helfen wir der Zielgruppe? ➝ Unternehmen/Marke
Unabhängig vom Format – sei es ein TikTok-Video, ein Newsletter oder ein Blogbeitrag – haben wir nun alle Zutaten für guten Content. Anschliessend überlegen wir uns, wie der Inhalt für das jeweilige Format angepasst werden muss. Der Hook für ein Video (ein Satz in den ersten drei Sekunden) unterscheidet sich beispielsweise von dem Aufhänger für einen Podcast. Manchmal können sich die Hooks aber auch überschneiden, je nachdem, wie tief man in den Long-Form-Content eintaucht.
Das Storytelling spielt eine zentrale Rolle im Prozess der Inhaltskreation und -verteilung. Eine effektive Erzählweise über verschiedene Plattformen hinweg sorgt für eine positive Kundenerfahrung. (Grafik: Chris Beyeler)
Story First und Content Atomization mit KI umsetzen
Long-Form-Content, der einfachste Einstieg mit Podcast oder Video
Der einfachste Weg ist ein Long-Form-Content in Form eines Interviews oder Gesprächs auf Video. Mit dem richtigen Setup lässt es sich als Podcast und auch als YouTube-Video nutzen. Somit bespielt man zwei der wichtigsten Long-Form-Content-Plattformen, die eine sehr intensive und vertrauensvolle Bindung zur Community aufbauen.
Im Gegensatz zu Short-Form-Content erhält man durch das Transkript genug Kontext und Persönlichkeit, mit der ein LLM arbeiten kann. Wer bis jetzt nicht sattelfest im Filmen ist, sollte trotzdem mit Video loslegen. Vielleicht ist das Ergebnis bis jetzt nicht brauchbar, aber man lernt dazu und kann nicht früh genug starten.
Möchte man aus Zeit- oder Strategiegründen mit Short-Form-Content starten, braucht es sehr viel mehr Content-Stücke, bis eine KI damit etwas anfangen kann.
Schweizerdeutsches Audio zum Text-Transkript mit KI
Was bisher kaum vorstellbar war, ist dank KI nun Realität: Es gibt diverse Transkriptions-Tools wie Töggl oder Söbs, die den Grossteil der Arbeit abnehmen. Das Ergebnis liegt in wenigen Minuten vor und ist zu 60 bis 80 Prozent korrekt. Teilweise reicht die unkorrigierte Fassung sogar bereits für die Weiterverarbeitung zu anderen Formaten.
Mit ChatGPT vom Transkript zum Blogartikel-Entwurf
Das Transkript mit Zeitstempeln und Sprecherauszeichnung lässt sich als Textdatei in GPT-4, Gemini oder Claude hochladen und weiterverarbeiten. Im initialen Prompt gibt man die grundsätzliche Ausgangslage und ihre Rolle sowie die Aufgabe an, einen Blog-Artikelentwurf zu schreiben, definiert den gewünschten Aufbau und die Vorgaben bezüglich Schreibweise.
Mein Tipp: Weist ChatGPT darauf hin, dass es zuerst ein Inhaltsverzeichnis basierend auf dem Transkript schreiben soll und anschliessend Absatz für Absatz schreiben soll. Dabei soll es jedes Mal nach eurem Feedback fragen und nicht fortfahren, bevor ihr einverstanden seid.
Sind alle Absätze geschrieben, korrigiert und verbessert den Entwurf nach eurem Befinden.
Story-Atom in Content-Moleküle aufspalten
Um den Inhalt so zu optimieren, dass er auf den einzelnen Kanälen Reichweite erzielt, muss man die jeweilige Plattform, deren Features, Trends und die Nutzung durch ihre Zielgruppe verstehen.
Lasst eurer Kreativität freien Lauf. Eine Broschüre lässt sich zum Beispiel als Story-Highlight auf einem Instagram-Profil wie eine kleine Website mit Inhaltsverzeichnis gestalten, das anzeigt, wie oft man "tippen" muss, um zur gewünschten Seite zu gelangen – so erhöht sich das Engagement.
Verzichtet auf keinen Fall in LinkedIn- oder Instagram-Slideshows auf einen Call-to-Action zum Speichern des Inhalts, wegen des Engagements. Da Videos auf Plattformen wie Facebook und LinkedIn häufig ohne Ton angesehen werden, sollten unbedingt Untertitel hinzufügt werden. Hierfür ist das Transkript eine wertvolle Hilfe.
KI-Content-Ideen
- YouTube-Timestamps
- Listicles für Social Media
- Quizfragen
- SEO-Titel und Metabeschreibungen
Was es bei KI-Content zu beachten gilt
Traut auf keinem Fall dem Endergebnis nach dem ersten Satz. Lest alles durch und testet alles. Es besteht eine Wahrscheinlichkeit von 20 bis 30 % für Fehler, die im ersten Augenblick nicht wie Fehler wirken. Eine menschliche Kontrolle ist (noch) unerlässlich.
Der Autor
Chris Beyeler ist Präsident von KImpact, dem Verband für künstliche Intelligenz. Er ist Inspirator und Vernetzer im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Bekannt für seine fachlich vertieften, inspirierenden und humorvollen Vorträge, Schulungen und Podcasts, verbindet er umfassendes Fachwissen mit praktischen Erfahrungen als ehemaliger CEO eines AI Startups und Entwickler. Chris treibt die Integration von KI in die Schweizer Wirtschaft voran, indem er Chancen für Effizienzsteigerung und neue Arbeitsfelder aufzeigt, gleichzeitig aber auch die Notwendigkeit von verantwortungsvollem Umgang und Bildung in diesem Bereich betont. www.kimpact.ch
Der Beitrag erschien im topsoft Fachmagazin 24-1
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