Sprachmodelle sind gut im Formulieren und schlecht im Entscheiden. Daraus folgt fast alles: Rohfassungen, Umformulierungen, Zusammenfassungen, Anzeigenvarianten, Übersetzungen und Alt-Texte werden mit KI schneller und meistens auch besser. Strategie, Zahlen und unbeaufsichtigte Kundenkommunikation werden schlechter, manchmal peinlich.
Der Rahmen hier ist bewusst eng gezogen, weil das Thema sonst zerfasert. Gemeint sind Betriebe mit fünf bis fünfzig Mitarbeitern, in denen Marketing nebenher läuft, oft von der Geschäftsführung selbst oder von einer Person, die eigentlich für etwas anderes zuständig ist. Nicht gemeint sind Konzerne mit eigenem Datenteam, eigenen Modellen und einer Rechtsabteilung, die vorher schaut.
Was KI im Marketing zuverlässig erledigt
Der gemeinsame Nenner aller Aufgaben in dieser Liste: Es gibt bereits einen Inhalt, und die Maschine bringt ihn nur in eine andere Form.
- Rohfassungen und Umformulierungen. Der leere Bildschirm kostet in der Praxis mehr Zeit als das Schreiben selbst. Ein Modell füllt ihn in Sekunden mit etwas Mittelmäßigem, das man überschreiben kann. Aus einer Stunde für den ersten Absatz werden so zwanzig Minuten für den ganzen Text, geschätzt aus der eigenen Redaktionsarbeit.
- Zusammenfassungen. Protokolle, lange Mailverläufe, ein PDF vom Verband. Hier ist der Ausgangstext da und prüfbar, das Ergebnis lässt sich in einer Minute gegenlesen.
- Recherche-Einstieg. Nicht als Quelle, sondern als Landkarte: Welche Begriffe gehören zum Thema, welche Fragen stellen Kunden, was habe ich vergessen. Jede einzelne Behauptung daraus muss danach belegt werden.
- Varianten für Anzeigentexte. Zwanzig Überschriften für dieselbe Google-Anzeige zu schreiben, ist stumpfe Arbeit. Welche davon läuft, entscheidet ohnehin der Test, nicht der Geschmack.
- Übersetzungen. Für interne Zwecke und Produktdaten brauchbar. Bei allem, was verkauft, liest ein Muttersprachler drüber.
- Bildbeschreibungen und Alt-Texte. Eine der wenigen Aufgaben, bei denen KI schlicht besser abschneidet als der Mensch, weil kaum jemand 400 Produktbilder von Hand beschreibt. Die Alternative ist nicht der bessere Alt-Text, die Alternative ist gar keiner.
- Offene Antworten aus Umfragen. 300 Freitextantworten zu Themen sortieren dauert von Hand einen halben Tag. Ein Modell macht daraus in fünf Minuten Gruppen, die man prüfen und korrigieren kann.
Ein Beispiel aus einem Kundenprojekt: Ein Sanitärbetrieb wollte seine 62 Leistungsbeschreibungen überarbeiten, weil sie seit dem Website-Relaunch von 2019 unverändert dastanden. Von Hand wäre das ein Projekt über Wochen geworden und deshalb nie passiert. Mit den alten Texten, einer Liste der tatsächlich angebotenen Leistungen und drei gut geschriebenen Mustertexten als Vorlage lag der komplette Entwurfsstapel an einem Nachmittag vor. Zwei Tage Korrektur durch den Meister kamen danach noch dazu, und genau diese zwei Tage sind der Teil, den man nicht wegoptimieren kann.
Wie gut das Ergebnis ausfällt, hängt fast vollständig davon ab, was Sie vorher hineingeben. Wer nur „schreib mir einen Text über Fenstersanierung" tippt, bekommt das, was tausend andere auch bekommen. Welche Angaben ein Entwurf mindestens braucht, damit er nicht generisch wird, steht in unserem Beitrag zu Vorgaben für KI-Texte.
Praxis-Tipp: Geben Sie dem Modell einen eigenen Text mit, der Ihnen gefällt, und bitten Sie darum, den neuen Text in derselben Tonlage zu schreiben. Das wirkt stärker als jede Anweisung wie „schreibe locker und persönlich".
Was nicht funktioniert und wo es teuer wird
Die zweite Liste ist kürzer, kostet aber mehr Geld als die erste einspart.
- Fertige Texte ungeprüft veröffentlichen. Das Problem sind nicht die Rechtschreibfehler, es sind die falschen Details: eine Öffnungszeit, die nicht stimmt, eine Norm, die es nicht gibt, eine Garantie, die Sie nie gegeben haben.
- Strategie ableiten lassen. Fragen Sie ein Modell nach Ihrer Positionierung, bekommen Sie den Durchschnitt aller Marketingbücher: Zielgruppe schärfen, Nutzen kommunizieren, Kanäle bündeln. Richtig und wertlos.
- Zahlen erfinden lassen. Sprachmodelle liefern plausible Zahlen, keine echten. Der Begriff „ki im marketing" wird in Deutschland 390-mal im Monat gesucht; diese Zahl kommt aus einem Keyword-Tool. Hätte ein Modell sie geliefert, wäre sie vermutlich eine glatte, schöne, erfundene Zahl gewesen.
- Kundenkommunikation ohne Kontrolle. Ein Chatbot, der Preise nennt oder Zusagen macht, ist ein Haftungsrisiko in Wartestellung. Erst recht bei Beschwerden.
- Generische Bildwelten. Man erkennt sie inzwischen an der Oberfläche: dieselbe glatte Beleuchtung, dieselben Farbverläufe. Ein mittelmäßiges echtes Foto vom eigenen Betrieb wirkt besser als das perfekte Bild, das aussieht wie das der Konkurrenz.
Der Punkt ganz oben verdient eine Ergänzung, weil er im SEO-Umfeld am häufigsten missverstanden wird: Google verbietet KI-Texte nicht. Was Google abstraft, ist Masse ohne eigenen Beitrag. Wo die Grenze verläuft, haben wir in Googles Haltung zu KI-Inhalten auseinandergenommen.
Die Trennlinie: formulieren abgeben, entscheiden behalten
Alles Bisherige lässt sich auf einen Satz eindampfen. Ein Sprachmodell kennt Ihre Kunden nicht, Ihre Marge nicht und Ihren Markt nicht. Es kennt Sprache. Also gilt: Formulierungsarbeit können Sie abgeben, Urteilsarbeit nicht.
Diese Linie ist auch der Grund, warum die Zeitersparnis in der Praxis kleiner ausfällt als in den Versprechen. Sie sparen beim Schreiben, nicht beim Denken, und beim Denken lag der Aufwand schon vorher. Wer ein Modell einsetzt, um sich das Nachdenken zu sparen, produziert schneller Dinge, die niemand liest.
Dazu eine klare Meinung, und es bleibt bei dieser einen: Der meistgehörte Rat lautet gerade, KI in möglichst viele Prozesse zu bringen. Das ist falsch herum gedacht. Sinnvoll ist die umgekehrte Frage, nämlich welche zwei oder drei wiederkehrenden Aufgaben Sie so oft machen, dass sich eine feste Vorlage lohnt. Alles andere bleibt Handarbeit, und das ist kein Rückstand.
Ein einfacher Test dafür, ob eine Aufgabe auf die richtige Seite der Linie fällt: Können Sie das Ergebnis in unter fünf Minuten prüfen? Bei einem Alt-Text geht das, bei einer Zusammenfassung auch. Bei der Frage, welche Zielgruppe sich lohnt, dauert die Prüfung länger als die Antwort. Dann haben Sie nichts gewonnen, sondern nur eine zusätzliche Meinung im Raum, die von niemandem stammt.
Im SEO gibt es diese wiederkehrenden Aufgaben reichlich, deshalb funktioniert die Automatisierung dort besser als im übrigen Marketing. Welche Abläufe sich verketten lassen, zeigen wir bei den automatisierten SEO-Routinen; welches Programm für welche Aufgabe taugt, steht im Werkzeugvergleich für SEO-Aufgaben.
Kennzeichnung: was seit August 2026 gilt
Seit dem 2. August 2026 greift Artikel 50 der KI-Verordnung. Für Marketing ist vor allem ein Punkt daraus relevant: Künstlich erzeugte oder veränderte Bild-, Ton- und Videoinhalte müssen als solche erkennbar sein. Gemeint ist damit in erster Linie Material, das echte Aufnahmen imitiert.
Praktisch heißt das: Wenn Sie ein Produktfoto mit KI erzeugen oder ein bestehendes Bild so verändern, dass es eine andere Realität zeigt, gehört ein Hinweis dazu. Für reine Textarbeit, für Grafiken, die offensichtlich Grafiken sind, und für Retusche im üblichen Rahmen ist die Lage entspannter. Wir sind keine Kanzlei, und die Auslegung im Detail ist noch in Bewegung. Bei Kampagnen mit größerem Budget lohnt eine kurze rechtliche Prüfung, bevor das Material live geht.
Gut zu wissen: Wir suchen Stockfotos bei uns bewusst gegenständlich und ohne Personen. Das umgeht die Diskussion um erkennbare Gesichter komplett und sieht in der Regel auch weniger nach Katalog aus.
Fazit
KI im Marketing lohnt sich für alles, was Formulierungsarbeit ist, und ist gefährlich bei allem, was Urteil verlangt. Wer diese Linie einmal zieht und danach entscheidet, welche Aufgabe auf welcher Seite liegt, spart echte Zeit ohne die üblichen Blessuren. Wer sie nicht zieht, veröffentlicht schneller Texte, die austauschbar sind, und zahlt das später über die Sichtbarkeit.
