KI im Marketing: Mehr als nur Texterstellung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art, wie Unternehmen Content erstellen und ausspielen. Oft wird KI nur mit automatisierter Texterstellung in Verbindung gebracht – doch ihr Potenzial geht weit darüber hinaus. Von der Identifikation aktueller Trends über SEO-Optimierungen der KI-generierten Texte bis zur dynamischen Verbreitung der Inhalte: KI kann Content-Workflows effizienter und präziser gestalten.  Gerade im B2B-Marketing, wo komplexe Produkte und lange Entscheidungsprozesse eine treffsichere Ansprache erfordern, ermöglicht KI automatisierte, zielgerichtete und datenbasierte Content-Prozesse.  Erfahren Sie, wie Sie KI entlang des gesamten Content-Zyklus einsetzen können und warum lokale KI-Modelle dabei eine besonders spannende Option für mehr Datensouveränität und Markenidentität darstellen.

Wie verbessert KI smarte Content-Workflows im B2B-Marketing?

Künstliche Intelligenz kann den gesamten Content-Marketing-Prozess automatisieren und optimieren.  Unternehmen profitieren von schnelleren Workflows, präziserer Zielgruppenansprache und datenbasierten Optimierungen, die langfristig Wettbewerbsvorteile sichern.

• Trend-Analyse & Themenfindung: KI-gestützte Tools wie Semrush oder MarketMuse analysieren große Mengen an Daten aus Suchmaschinen, sozialen Netzwerken und Fachpublikationen, um aktuelle Trends, relevante Themen und Kundeninteressen zu identifizieren. Unternehmen können so mit Data-Driven Marketing gezielt Inhalte erstellen, die aktuellen Marktbedürfnissen entsprechen. Beispielsweise erkennt KI, welche Fragen potenzielle Kunden zu einem bestimmten Produkt stellen und generiert darauf basierend Themenvorschläge für Blogartikel oder Whitepaper, die gezielt zur digitalen Leadgenerierung beitragen.

• Content-Briefings & Content-Erstellung: Generative KI-Modelle wie ChatGPT unterstützen bereits in der Planungsphase durch strukturierte Content-Briefings – inklusive Zielgruppendefinition, Tonalität und Gliederungsvorschlägen. In der automatisierten Texterstellung selbst sorgen präzise formulierte Eingaben (Prompt Engineering) dafür, dass KI-Tools passgenaue und qualitativ hochwertige Inhalte liefern. Auch für mehrsprachige Inhalte kann KI unterstützen, indem Texte übersetzt und stilistisch an Zielmärkte angepasst werden.
  Auch bei der visuellen Gestaltung spart KI Zeit: Mit Tools wie Midjourney, DALL·E oder Canva AI lassen sich visuelle Elemente mit KI automatisiert generieren.

• SEO-Optimierung & Strukturierung: Gute Inhalte alleine reichen nicht – sie müssen auch gefunden werden. KI-Tools wie Clearscope oder SurferSEO helfen, Texte gezielt für Suchmaschinen zu optimieren. Sie analysieren relevante Keywords, empfehlen interne Verlinkungen, erstellen Meta-Beschreibungen und schlagen die ideale Textstruktur vor. So steigt die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen, und Inhalte erreichen gezielt die richtigen Nutzer. Neben klassischem SEO gewinnt auch Large Language Model Optimization (LLMO) an Bedeutung – also die Frage, wie Inhalte strukturiert und formuliert sein müssen, um für KI-basierte Systeme optimal lesbar und auffindbar zu sein.
  Wie LLMO funktioniert und warum es unverzichtbar wird, erfahren Sie in unserem neuen E-Book.

• Personalisierung & dynamische Anpassung: KI-gestützte Tools in modernen Content-Management-Systemen wie EVERLEAD, HubSpot CMS sowie in Marketing-Automation-Plattformen wie Adobe Experience Cloud ermöglichen es, Inhalte dynamisch an verschiedene Zielgruppen auszuspielen. So lassen sich beispielsweise einzelne Textbausteine auf Landingpages oder in Newslettern automatisch variieren – je nach Branche, Unternehmensgröße oder Nutzerverhalten.
  Auch A/B-Tests profitieren von KI-Unterstützung: Tools wie Optimizely, Dynamic Yield oder Mutiny testen verschiedene Varianten eines Textes oder Call-to-Actions automatisiert und erkennen auf Basis von Nutzerverhalten, welche Variante am besten funktioniert. Die leistungsstärkste Version wird fortlaufend bevorzugt ausgespielt – ganz ohne manuelles Eingreifen. Das steigert die Relevanz der Inhalte, verbessert Conversion-Raten und erhöht die Leadgenerierung.

• Automatisierte Verbreitung & Performance-Analyse: KI-gestützte Funktionen in Tools wie HubSpot, Salesforce oder Hootsuite unterstützen Marketingteams bei digitalen Vertriebsstrategien. Sie analysieren historische Nutzerdaten, schlagen optimale Veröffentlichungszeitpunkte vor, passen Posting-Zeiten automatisch an und helfen bei der Auswahl der passenden Kanäle. Gleichzeitig wertet die integrierte KI das Nutzerverhalten aus – etwa Klickzahlen oder Verweildauer – und gibt datenbasierte Empfehlungen zur Optimierung. So lassen sich Inhalte gezielter ausspielen, Kampagnen effizienter steuern und strategische Entscheidungen fundierter treffen – bei reduziertem manuellem Aufwand.

Für wen lohnen sich lokale KI-Modelle im Marketing – und warum? 

Im Gegensatz zu cloudbasierten Lösungen wie ChatGPT oder Google Gemini laufen lokale KI-Modelle auf firmeneigenen Servern – ganz ohne externe Datenübertragung. Das bedeutet: Vertrauliche Informationen bleiben intern, das Risiko für Datenlecks, Cyberangriffe oder ungewollte Datenweitergabe sinkt erheblich.  Gerade in datensensiblen Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen ist dieser Aspekt bei der Nutzung von KI im Marketing ein entscheidender Vorteil. Auch die Einhaltung der DSGVO lässt sich dadurch besser gewährleisten, da Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten behalten. Allerdings sind lokale KI-Modelle nicht sofort für jedes Unternehmen umsetzbar – denn sie bringen deutlich mehr technischen und finanziellen Aufwand mit sich:

• Technisches Know-how: Einrichtung, Training und Wartung erfordern spezialisiertes Wissen. Ohne internes KI-Team braucht es erfahrene externe Partner.
• Hoher Ressourcenbedarf: Leistungsstarke Server, spezialisierte Hardware (z. B. GPUs) und geeignete Infrastruktur sind notwendig – was die Einstiegskosten gegenüber Cloud-Diensten deutlich erhöht.
• Aufwendige Datenaufbereitung: Damit das Modell sinnvoll arbeitet, muss es mit aktuellen, strukturierten und hochwertigen Inhalten trainiert werden – ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess.

Lokale KI-Modelle bieten maximale Datenhoheit und Sicherheit – sind aber technisch komplex und ressourcenintensiv. Sie eignen sich vor allem für Unternehmen mit hohem Datenschutzbedarf und entsprechender IT-Infrastruktur.

Was sollten Unternehmen beim Einsatz von KI im Content Marketing beachten? 

Obwohl KI enorme Potenziale im Content Marketing bietet, gibt es einige Herausforderungen, die Unternehmen beachten sollten. Entscheidend sind drei Faktoren: saubere Datenbasis, menschliche Steuerung und technische Integration.

• Datenqualität als Basis für zuverlässige KI-Ergebnisse Eine KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre KI-Modelle auf aktuelle, korrekte und vielfältige Quellen zugreifen, etwa Whitepaper, Marktanalysen oder Kundenfeedback. Nur so lassen sich Verzerrungen vermeiden und belastbare Ergebnisse erzielen – eine unverzichtbare Grundlage für erfolgreiches Data-Driven Marketing.
  Tipp: Auch KI-Transparenz spielt hier eine Rolle – in bestimmten Fällen kann es wichtig sein, dass Nutzer erkennen können, ob Inhalte oder Empfehlungen KI-basiert erstellt wurden. Was rechtlich in Sachen Kennzeichnungspflicht gilt, erfahren Sie in unserem Blogartikel zum AI Act.
• Menschliche Kontrolle bleibt essenziell Auch wenn KI große Teile des Content Marketings automatisieren kann, ist menschliches Urteilsvermögen weiterhin entscheidend – und das nicht nur bei der Bewertung von Inhalten. Fachliche Einschätzungen, kreative Impulse und strategische Entscheidungen lassen sich nicht automatisieren.
  Gerade bei der Optimierung ganzer Workflows – von der Themenplanung bis zur Ausspielung – braucht es abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Marketing, Vertrieb, IT und anderen Stakeholdern. Nur so lassen sich KI-basierte Content Strategien sinnvoll steuern, an Unternehmensziele anpassen und kontinuierlich verbessern.
• Technische Integration für effiziente Workflows KI entfaltet ihren vollen Nutzen erst dann, wenn sie reibungslos in bestehende Systeme eingebunden ist. Unternehmen sollten deshalb frühzeitig klären, wie sich KI-Lösungen mit vorhandenen Tools und Plattformen wie CMS, Marketing-Automation-Systemen oder internen Datenquellen verknüpfen
  Eine Möglichkeit zur Integration bietet beispielsweise die vertriebsunterstützende Plattform EVERLEAD, die über Make, eine offene Automationsplattform, eine einfache Synchronisation von Account- und Kontaktdaten mit anderen Systemen ermöglicht.
  Nur durch eine durchdachte Integration lassen sich Prozesse automatisieren, ohne gewachsene Strukturen zu stören – und der Einsatz von KI wird zu einem echten Effizienztreiber.

KI effizient nutzen – mit ALEX & GROSS und EVERLEAD

ALEX & GROSS unterstützt Unternehmen dabei, ihre Vertriebs- und Marketingprozesse zukunftsfähig aufzustellen – mit skalierbaren Strategien, zielgruppenspezifischem Content und intelligentem Kampagnenmanagement. Unsere Vertriebsplattform EVERLEAD bringt KI-gestützte Funktionen wie automatisiertes Lead-Scoring, datenbasierte Kundenanalysen und dynamische Content-Ausspielung zusammen – für messbar mehr Effizienz entlang der gesamten Customer Journey.

Fazit

KI bietet enormes Potenzial, um Content Marketing effizienter, zielgerichteter und datenbasierter zu gestalten. Wer heute in smarte Workflows, Data-Driven Marketing und die passende technologische Integration investiert, sichert sich nicht nur einen Wettbewerbsvorteil – sondern legt den Grundstein für nachhaltigen Marketingerfolg in einer zunehmend KI-gesteuerten Welt.

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• KI im Content Marketing: Chance oder Risiko? – ein Überblick
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• Künstliche Intelligenz (KI) im B2B Marketing: 4 Praxisbeispiele
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