Im ersten Moment klingt KI für das Content-Marketing utopisch gut: Budgets können reduziert werden, Texter liefern das bisherige Wochenpensum am Montag noch vor der Mittagspause, der organische Traffic erreicht ungeahnte Höhen, somit auch überdurchschnittliche Conversions und spätestens um 17 Uhr liegen sich alle ob des großen Erfolgs zu Tränen gerührt in den Armen.
Das wird nicht passieren, denn bei Content geht es darum, aus der Masse (positiv) herauszustechen.
Google E-E-A-T: Viele Kriterien für höchste Rankings
Je hochwertiger der Content, desto größer die Chance auf höchste Rankings. Die Beurteilung der Qualität obliegt der jeweiligen Suchmaschine, am relevantesten ist dabei selbstverständlich Google. Schon heute bewertet Google den Content einer Website anhand zahlreicher Einzelkriterien, die im Zusammenspiel deren Experience, Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness widerspiegeln sollen (Google E-E-A-T).
Google stellt selbst Handlungsempfehlungen zur Verfügung, wie sich “Helpful Contents”, also hilfreiche, vertrauenswürdige und nutzerorientierte Inhalte erstellen lassen. Nach entsprechenden Kriterien bemisst Googles “Helpful Content System” auf Webpage- und Website-Ebene, wie nützlich der Content für den Nutzer tatsächlich ist. AI-Content ohne menschliches Redigieren ist aus Google-Sicht ausdrücklich “unhelpful”.
Kriterien wie Spezialistentum, Kreativität, Originalität und Unverwechselbarkeit sind für hochwertigen Content genauso wichtig wie fachlich und sachlich überzeugende Argumente. Content muss Interesse wecken. Und zwar am Produkt oder der Dienstleistung und selbstverständlich am gebotenen Informationsgehalt. All das steht für überdurchschnittliche Inhalte, die Kunden erfolgreich ansprechen und zugrundeliegende Business-Ziele erfüllen – Qualitäten, welche, wie immer schon, vor allem eines bedeuten: richtig harte Arbeit.
Limitationen von KI im Content-Marketing
Ausgerechnet dort liegen die Limitationen von KI im Content-Marketing. Wer genauer hinschaut, entdeckt zahlreiche Grenzen, die eine AI weder jetzt noch in Zukunft überschreiten kann. Ein paar davon im Überblick:
- Qualität der Trainingsdatensätze entscheidet über Qualität der Antworten. Schlechter Input ergibt auch schlechten Output.
- KIs bleiben ausgetretenen Pfaden treu, anstatt sie zu verlassen. Echte Kreativität? Fehlanzeige.
- Gleiche Argumente, gleicher Aufbau, andere Worte: Bei näherem Hinsehen ähneln sich KI-generierte Texte häufig.
- Wer darf was mit KI-generierten Texten tun und wem gehören sie? Im Urheberrecht gibt es dazu noch viele ungeklärte Fragen.
- Durch fehlendes Wissen entstehen oft faktisch falsche Antworten, sogenannte KI-Halluzinationen. Wenn solche Fehler im Lektorat dann übersehen werden, drohen echte Reputationsschäden.
- Auch die Quellen einer KI-Antwort bleiben oft unklar.
- Die Qualität der KI-Antwort nimmt ab, je weniger informational die Frage oder der Suchbegriff formuliert ist (LLMs sind beispielsweise sehr schlecht im Zählen).
- Der KI-typische Schreibstil passt in den meisten Fällen nicht zur Corporate Identity einer Marke.
Darüber hinaus haben wir Bing Chat selbst die eigenen Limitationen erläutern lassen: