KI-Content-Erstellung: Die 5 häufigsten Fehler im Marketing

Viele Unternehmen nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um ihren Content zu erstellen. Laut HubSpot hat ein Großteil der Marketing-Teams KI bereits in ihren Arbeitsprozess integriert, während über 50 Prozent generative KI für Aufgaben rund um Qualitätssicherung und Content-Optimierung nutzen. Die Menge der Inhalte steigt und somit die Effizienz. Wie sie schlussendlich wirken, wird selten gemessen.

Auch wenn Unternehmen in KI investieren, haben sie wenig Kontrolle über die Technik oder den Erfolg. Der Output steigt zwar, aber die Reichweite des Contents bleibt mehr zufällig statt gezielt. Daraus entstehen meistens nur simple Texte ohne Mehrwert.

Unternehmen personalisieren und targetieren ihre Inhalte in einem von fünf Fällen. Diese Brüche wollen wir analysieren. Der Beitrag behandelt die fünf häufigsten Fehler bei der KI-Content-Erstellung. Zudem zeigen wir Ihnen, wie strukturierte Prozesse Ihren ROI (Return on Investment) verstärken.

Was spricht für und gegen die Erstellung von KI-Content?

KI-Modelle sind durch Web-Texte trainiert. Diese stammen unter anderem aus Foren, Pressemeldungen oder Blogartikeln. Dadurch entsteht für die Sprachmodelle nicht automatisch eine gute, differenzierte Schreibweise, sondern vor allem eine durchschnittliche aus allen Antwortmöglichkeiten. Es entsteht eine standardisierte Länge, typische Satzkonstruktionen oder auch Standard-Übergänge. Die Folge daraus ist, dass die Antworten zwar formal richtig sind, jedoch keine Eigenständigkeit entwickeln.

Fehleranfälligkeit ist ein weiterer Faktor, der bei KI-Sprachmodellen mitspielt. Nutzerinnen und Nutzer stoßen regelmäßig auf Fehler und Ungenauigkeiten in den KI-Aussagen. Laut EBU-Studien² sind selbst Zusammenfassungen in vielen Fällen unvollständig oder gar ganz falsch. Zwar entstehen durch KI schnell Inhalte, doch mehr Content bedeutet nicht automatisch mehr Wirkung oder Relevanz. Die Wirkung bleibt daher in den meisten Fällen aus und somit auch der ROI.

Wo entstehen typische Brüche in der KI-Content-Erstellung?

Die Brüche in der KI-Content-Erstellung beginnen schon bei den Grundregeln guter Inhalte (E-E-A-T). Wer Inhalte kreiert, hört zumeist auf sein Bauchgefühl, statt zuerst die Datenlage mittels einer Keyword-Recherche zu überprüfen.

Auch die Zielgruppen sind unklar definiert: Die Inhalte sind weder auf bestimmte Buyer Personas noch auf die Customer Journey abgestimmt und holen Nutzerinnen und Nutzer an der falschen Stelle des Search Intents ab. Außerdem sind Prozesse voneinander losgelöst. Die Planung erfolgt unabhängig von der Produktion und schlussendlich auch von der Performance-Analyse und -Auswertung.

Beim Erstellen des KI-Contents gibt es ohne Marken-Guidelines generische Inhalte, die nicht immer die Tonalität treffen. Zudem gibt es Teams, die mehrere Tools parallel benutzen, um ihre Inhalte zu erstellen, was zu einer inkonsistenten Qualität führen kann. Weil jedes Teammitglied aber auch seine eigene Art hat, Prompts zu schreiben, bekommt jeder auch unterschiedliche Antworten seitens der KI geliefert.

Zuletzt ist aber auch wichtig, dass der „Human-in-the-loop“ die Fakten überprüfen sollte. Eine kleine Q&A-Checkliste (Questions & Answers) unterstützt dabei, dass KI-Halluzinationen und -Fehler vermieden werden können. Daraus folgt meistens zu spät ein sauberes Reporting. Die daraus resultierenden Konsequenzen sind schließlich wichtig zu ziehen.

Genau diese Prozessfehler sind die Ursache der 5 häufigsten Fehler in der Content-Erstellung mit KI. 

Fehler 1: KI wird isoliert statt im Prozess genutzt

ChatGPT, Gemini, Perplexity und andere Sprachmodelle stehen bei vielen Marketing-Teams an erster Stelle. Erst danach folgen Redaktionsplanung, Themenstrategie oder Briefings. Ohne Corporate Identity und klare Richtlinien entstehen Inhalte, die weder in die Customer Journey noch zu relevanten Keywords passen. Was dann entsteht, sind isolierte Text-Snippets statt strategisch passgenauen Contents. KI wird nicht falsch eingesetzt, sondern häufig zum falschen Zeitpunkt.

Marketing-Teams sollten KI bewusst in den Redaktionsprozess integrieren und nicht davor. Besonders deshalb, weil der Redaktionsplan Themen, Journey-Phasen und Keywords definiert, ehe die KI zum Einsatz kommt. Das Ergebnis ist eine einheitliche KI-Content-Strategie, die in die Journey passt und zielgerichtete Keywords enthält. Das Content-Chaos rückt damit in den Hintergrund. Doch selbst wenn der Prozess stimmt, fehlt oft die inhaltliche Grundlage.

Fehler 2: Content entsteht ohne klare Datenbasis

Ohne Daten produziert KI keine Relevanz, sondern Vermutungen. Allerdings hat dies direkt zur Folge, dass es oft den Search Intent verfehlt. Content wird generisch und hat keine klaren Pain Points. Die Zielgruppe ist nicht festgelegt und somit verfehlen Inhalte ihr Ziel. Fehlende E-E-A-T-Signale sorgen nicht nur bei Suchmaschinen wie Google für Rankingverluste. Autoren oder Quellen sind auch für KI-Sprachmodelle gute Signale, um Vertrauen und Autorität aufzubauen. Auch wenn Inhalte durch KI schnell erstellt werden, scheitert es daraufhin an Traffic und Conversion.

Bevor es also an den Prompt geht, sollten Marketing-Teams eine saubere Keyword-Recherche betreiben und Topic Cluster beziehungsweise Content Hubs definieren. Darauf aufbauend müssen Zielgruppen klar beschrieben sein – von Buyer Personas bis zur Funnel-Stufe. Ergänzend braucht es ein sauberes E-E-A-T-Framework, in dem Quellen, Autoren und Daten im Content verankert sind. Das Resultat kann eine bis zu dreimal höhere Relevanz sein und somit auch steigender organischer Traffic.

Fehler 3: Produktion wird beschleunigt, aber nicht strukturiert

Klar, KI ist ein Alltagshelfer. Und dazu auch ein schneller. KI-Modelle können innerhalb von 30 Sekunden ganze Blogposts generieren, doch zu einem Preis: fehlende Struktur. Gleichzeitig probieren Marketing-Teams verschiedene Tools aus: von ChatGPT über Claude und Gemini bis hin zu Notion AI läuft alles parallel.

Der Fokus gerät aus den Fugen. Team-Mitglieder haben zudem ihren eigenen Schreibstil und so kommt bei den Prompts auch unterschiedlicher Output raus. Das führt zu inkonsistenter Tonalität. Die Qualität kann ebenfalls darunter leiden. Wer Markenrichtlinien ignoriert oder nur teilweise einhält, der bekommt eben nur ein durchschnittliches Ergebnis. Das Problem liegt nicht in der Geschwindigkeit, sondern in der fehlenden Struktur der Produktion.

Was hier aushilft ist ein KI-Content-Playbook, in dem die Spielregeln für Prompts enthalten sind. Dank Templates ist es möglich, Prompts bestimmte Längen, einen konkreten Ton und eine Struktur zu geben, an die sich das KI-Modell halten soll. Um die Produktion abzurunden, sollte sich pro Content-Typ auf maximal ein Tool beschränkt werden. Zudem sollten sich Marketing-Teams besonders um die Qualitätsstufen bei KI-Inhalten kümmern: Erst der Entwurf, dann die Review, bis es am Ende final ist.

Was es bringt? Skalierbare Inhalte, markenspezifischen Wordings und Richtlinien, mit denen alle Verantwortlichen etwas anfangen können. Doch selbst strukturierte Produktion garantiert noch keine Wirkung.

Fehler 4: Output steigt, die Wirkung bleibt zufällig

Mehr Content führt nicht automatisch zu mehr Wirkung. Der größte Haken an der Menge an Inhalten liegt vor allem daran, dass Marketing-Teams trotzdem an der Reichweite und an Conversions scheitern. Dazu kommt, dass Teams die Halluzinationen und Faktenfehler durchgehen lassen. Der „Human-in-the-Loop“ fehlt also vollständig. Analytics werden manuell erstellt und was Marketingentscheider daraus lernen, kommt meist zu spät. Dies wirkt für viele zudem schnell frustrierend, wenn Inhalte mal funktionieren und mal nicht. Das sorgt für Enttäuschungen und das Budget für KI wird womöglich auch wieder gestrichen.

Q&A-Checklisten sind ein gutes Beispiel, wie Fakten, Quellen und E-E-A-T-Kriterien bereits vor einer Publizierung für Ordnung bei KI-Inhalten sorgen. Marketing-Teams sollten sich wöchentlich zusammensetzen, um Review-Meetings zu halten. Um zu verstehen, was konvertiert ist und warum. Gleichzeitig hilft ein sauberes Tracking der Performance, wie der Content zur Conversion verholfen hat. Daraus entstehen Lernprozesse für Teams, die zu einer vorhersagbaren Wirkung führen. Schlussendlich werden die Erfolge dann skalierbar, wenn Teams an einem Strang ziehen und diese Maßnahmen umsetzen.

Fehler 5: Teams arbeiten operativ statt steuernd

Wenn niemand den Prozess steuert, entsteht kein System, sondern Einzelarbeit. Marketing-Teams fehlt oft eine klare Steuerung. Jedes Team-Mitglied arbeitet isoliert an seinen eigenen Inhalten. Das führt dazu, dass es keinen klaren Fahrplan gibt, damit alle gleichermaßen an einem Strang ziehen. Die falsche 80/20-Regel (80% Produktion, 20% Strategie) führt zu Burnout. Das sorgt schnell für Frust und wenig Innovation. So bleibt das ganze KI-Potenzial ungenutzt für alle Beteiligten.

Ein Content-Lead sollte vor allem die Planung und Steuerung übernehmen und diese Prozesse automatisieren. Gleichzeitig sollten Strategie und Planung getrennt voneinander betrachtet werden, bevor es an die Umsetzung dieser KI-Inhalte geht.

Die Standard-Inhalte zu automatisieren hat den Vorteil, dass KI als Multiplikator eingesetzt werden kann. Und thematisch sich dann auf High Value-Inhalte zu stürzen, bringt den größten Mehrwert: Thought Leadership und Key Accounts. Dadurch entsteht mehr Raum für strategische und hochwertige Inhalte.

KI-Content richtig nutzen: Was am Ende wirklich den Unterschied macht

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass viele Unternehmen täglich mit KI in der Content-Erstellung arbeiten. Während die Produktion schneller wird, entstehen Massen an KI-Inhalten in kurzer Zeit. Dies birgt aber Herausforderungen, denn mehr Inhalte führen nicht automatisch zu mehr Wirkung.

Die häufigsten Fehler entstehen in den Prozessen rund um die KI-Content-Erstellung und nicht, dass Marketing-Teams überhaupt KI-Tools benutzen. In Marketing-Teams kommt es so zu fehlenden Daten und isolierten Abläufen. Niemand fühlt sich wirklich zuständig und steuert die KI-Content-Prozesse.

Das führt dazu, dass Maßnahmen mit KI nicht gezielt wirken, sondern nur oberflächlich oder sogar gar nicht. Was fehlt, sind klare Prozesse rund um die Nutzung von KI selbst.

Daten, Content und Wirkung sollten Marketing-Teams gemeinsam denken. Dadurch entsteht dann ein System, das effizient produziert und nachhaltig arbeitet. Zufällige Glückstreffer beim Traffic oder sogar Conversions gehören dann der Vergangenheit an.

Durch das Zusammenspiel von Teams und Redaktionsplänen wird es dann genau das: wiederholbar, messbar und strategisch steuerbar.