Vom internen Schreibdienst zum Format-Architekten

Content Formate im Marketing entwickeln

Marketing-Teams ertrinken in Content-Anfragen. Die Lösung ist nicht, mit KI noch schneller zu schreiben – sondern standardisierte Formate zu entwickeln, die andere selbst nutzen können. Du baust einmal, alle profitieren dauerhaft.

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Das Problem: Marketing als Flaschenhals

Sales braucht eine Case Study. Produkt will Release Notes. Support fragt nach FAQ-Texten. HR braucht Employer-Branding-Content. Und du sitzt dazwischen und schreibst. Mit KI geht es schneller – aber du bist immer noch der Flaschenhals. Jede Anfrage landet bei dir, jeder Text geht durch dich. Das skaliert nicht.

Herausforderungen in dieser Rolle

Endlose Content-Anfragen aus allen Abteilungen

Quelle: Sales, Produkt, Support, HR – alle brauchen Texte, und Marketing soll liefern

KI macht dich zur schnelleren Schreibmaschine

Quelle: Du produzierst mehr, aber die Abhängigkeit von dir bleibt – oder wächst sogar

Qualität leidet unter Geschwindigkeit

Quelle: Schnell geschrieben heißt nicht gut geschrieben – Brand Voice und Standards verwässern

Keine Zeit für strategische Arbeit

Quelle: Zwischen den Anfragen bleibt keine Kapazität für das, was wirklich Impact hat

Was sich verändert hat

KI verändert nicht nur, wie schnell du schreibst – sie verändert, was deine Rolle sein sollte. Statt selbst zu schreiben, kannst du Formate entwickeln, CustomGPTs konfigurieren und anderen die Werkzeuge geben, sich selbst zu helfen. Du wirst vom Ausführenden zum Architekten. Das ist echter interner Service, der auch dich entlastet.

Was Content-Format-Entwicklung bedeutet

Der Shift vom Schreiben zum Systematisieren – in vier Schritten:

1. Formate standardisieren

Du definierst einmal, wie eine Case Study, ein LinkedIn-Post oder eine Produkt-FAQ aufgebaut sein muss. Struktur, Tonalität, Länge, Must-haves – alles dokumentiert und wiederholbar.

2. KI-Prozesse konfigurieren

Aus dem Standard wird ein Workflow: CustomGPT, Prompt-Template oder automatisierte Pipeline. Die Fachabteilung gibt Input, das System liefert einen Entwurf im richtigen Format.

3. Qualität sichern mit Human-in-the-Loop

Du reviewst und gibst frei – aber du schreibst nicht mehr selbst. Brand Voice und Qualitätsstandards bleiben in deiner Hand, ohne dass jeder Text durch dich muss.

4. Messen und weiterentwickeln

Welche Formate performen? Wo hakt der Prozess? Mit Daten optimierst du die Formate über Zeit – systematisch statt nach Bauchgefühl.

Typische Fragen vor dem Shift

Diese Bedenken sind berechtigt – und lösbar:

Können andere Abteilungen überhaupt guten Content erstellen?
Mit dem richtigen Format schon. Wenn Struktur, Beispiele und Leitplanken klar sind, braucht es kein Marketing-Talent. Sales kennt die Kunden besser als du – sie brauchen nur das richtige Werkzeug.
Verliere ich die Kontrolle über die Brand Voice?
Im Gegenteil: Du gewinnst sie zurück. Statt 50 Texte zu redigieren, definierst du einmal den Standard. Der ist in jedem CustomGPT eingebaut. Abweichungen werden seltener, nicht häufiger.
Das klingt nach viel Aufwand für die Einrichtung
Stimmt – initial. Aber rechne gegen: Wie viele Stunden verbringst du monatlich mit wiederkehrenden Content-Anfragen? Ein Format, das du einmal baust, spart diese Zeit dauerhaft.
Was ist mit komplexen Inhalten, die Expertise brauchen?
Die bleiben bei dir. Format-Entwicklung ersetzt nicht alles – sie befreit dich von Routine, damit du Zeit für das Komplexe hast. Thought Leadership schreibt kein CustomGPT.
Unser Management versteht das nicht – die wollen Output sehen
Zeig den Output: Mehr Content in weniger Zeit, konsistentere Qualität, entlastetes Team. Der Unterschied ist, dass du nicht mehr der Flaschenhals bist – sondern der Enabler.
Wir haben schon Templates – reicht das nicht?
Templates sind passiv. Sie zeigen, wie etwas aussehen soll, aber sie helfen nicht beim Erstellen. Ein KI-gestütztes Format ist aktiv: Es führt durch den Prozess und liefert Entwürfe.

Was du davon hast

Konkrete Ergebnisse, wenn Formate statt Texte im Fokus stehen:

Raus aus dem Hamsterrad

Weniger ad-hoc-Anfragen, weniger Kontextwechsel, weniger 'Kannst du mal schnell...'. Du arbeitest an Systemen, nicht an Tickets.

Strategische Positionierung

Marketing wird vom Dienstleister zum Partner. Du gestaltest, wie Content entsteht – nicht nur, was drinsteht.

Skalierbare Content-Produktion

Dein Team produziert nicht 2x so viel, sondern das Unternehmen produziert 5x so viel – weil alle mitmachen können.

Zeit für echte Marketing-Arbeit

Kampagnen, Strategie, Positionierung, GEO – die Dinge, die wirklich Impact haben und die kein CustomGPT übernehmen kann.

Konsistente Brand Voice

Jeder Output folgt denselben Standards. Nicht weil du alles kontrollierst, sondern weil die Standards im Prozess eingebaut sind.

Messbare Optimierung

Du siehst, welche Formate funktionieren. A/B-Tests, Performance-Daten, Feedback-Loops – systematisch statt anekdotisch.

Häufige Fragen zu Content-Format-Entwicklung

Welche Content-Formate eignen sich am besten für den Anfang?

Starte mit hochfrequenten, strukturierten Formaten: LinkedIn-Posts, Produkt-Updates, FAQ-Einträge, Meeting-Zusammenfassungen. Diese haben klare Muster, kommen oft vor und sind niedrigschwellig für andere Abteilungen. Case Studies oder Thought Leadership sind komplexer – die kommen später.

Wie baue ich ein CustomGPT für ein Content-Format?

Drei Schritte: Erstens, den Standard definieren – Struktur, Tonalität, Beispiele, No-Gos. Zweitens, das als System-Prompt formulieren mit klaren Anweisungen. Drittens, testen und iterieren mit echten Anwendungsfällen aus der Fachabteilung. Der Prompt ist nie beim ersten Mal perfekt – plane 3-5 Iterationen ein.

Wie stelle ich sicher, dass die Fachabteilungen die Tools auch nutzen?

Zwei Faktoren: Einfachheit und Quick Wins. Das Tool muss in 2 Minuten erklärbar sein und sofort Ergebnisse liefern. Starte mit den Early Adopters in jeder Abteilung, lass sie Erfolgsgeschichten erzählen. Und: Mach es bequemer als die Alternative (dich zu fragen). Wenn das Tool schneller ist, wird es genutzt.

Wie messe ich, ob ein Content-Format funktioniert?

Zwei Ebenen: Prozess-Metriken und Output-Metriken. Prozess: Wie oft wird das Tool genutzt? Wie viel Zeit spart es? Wie oft musst du eingreifen? Output: Performt der Content (Engagement, Conversion, Traffic)? Sind die Nutzer zufrieden? Beides zusammen zeigt, ob das Format Wert schafft.

Was mache ich, wenn die Qualität nicht stimmt?

Drei mögliche Ursachen: Der Prompt ist nicht präzise genug (→ nachschärfen). Der Input ist zu dünn (→ bessere Eingabefelder). Die Erwartung ist falsch (→ klar kommunizieren, dass es Entwürfe sind). Human-in-the-Loop heißt: Du gibst frei, bevor etwas rausgeht. Das ist keine Schwäche des Systems, sondern Teil des Designs.

Wie verhindere ich, dass 10 verschiedene CustomGPTs entstehen, die niemand pflegt?

Governance von Anfang an: Zentrale Dokumentation, klare Ownership pro Format, regelmäßige Reviews (z.B. quartalsweise). Weniger ist mehr – lieber 5 gut gepflegte Formate als 20 verwaiste. Und: Lösche, was nicht genutzt wird. Ein CustomGPT, den niemand braucht, ist Ballast.

Funktioniert das auch für regulierte Branchen mit Compliance-Anforderungen?

Ja, sogar besonders gut. Compliance-Anforderungen lassen sich in den Prompt einbauen: Pflichtangaben, verbotene Formulierungen, Disclaimer. Das System prüft automatisch, ob alles drin ist – zuverlässiger als menschliche Kontrolle bei jedem einzelnen Text. Human-in-the-Loop bleibt für finale Freigabe.

Wie hängt das mit GEO und KI-Sichtbarkeit zusammen?

Direkt. Content-Formate können GEO-Anforderungen eingebaut haben: Klare Struktur, eigenständige Absätze, zitierfähige Aussagen. Jeder Text, der nach dem Format erstellt wird, ist automatisch KI-optimiert. Du skalierst nicht nur Content-Produktion, sondern auch KI-Sichtbarkeit – ohne Mehraufwand pro Text.

Lass uns über deine Content-Formate sprechen

Welche wiederkehrenden Content-Anfragen fressen deine Zeit? Gemeinsam identifizieren wir die Formate mit dem größten Hebel – und wie du sie systematisierst.

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Kein KI-Guru – ein Gründer, der es täglich nutzt. Praxisbeispiel aus einem eigenen KI-Produkt.

Rawshot.ai

B2B SaaS Case Study: Wie eine klare Positionierung zur KI-Empfehlung führt

90 Tage

Rawshot.ai war als komplett neues B2B SaaS Produktim überfüllten AI-Image-Markt unsichtbar. Statt breiter, generischer Positionierung, haben wir das Gegenteil gemacht: Spitze Positionierung auf Fashion-E-Commerce und eine programmatische SEO-Strategie, die jeden relevanten Kaufmoment besetzt. Das Ergebnis: KI-Systeme ordnen Rawshot jetzt klar ein – und empfehlen es.

Leads aus organischer + KI-getriebener Sichtbarkeit

Rawshot.ai
Okt 2025
0 Leads/Tag
Dez 2025
5 Leads/Tag
7/10
ChatGPT-Mentions
auf Ziel-Prompts
3-5
Leads pro Tag
von 0 gestartet
Top 3
Rankings
für Bottom-Funnel-Keywords

Was im AI Visibility Audit analysiert wurde:

  • Strategische Positionierung: Bewusste Entscheidung für Fashion-E-Commerce statt breiten Markt
  • Programmatische SEO-Kampagne: Templates für Vergleiche, Use-Cases und Alternativen
  • Bottom-Funnel-Fokus: Jede Seite beantwortet eine konkrete Kaufsituation
  • Keyword-Strategie mit Twist: SaaS-Keywords + Zielgruppen-Kontext für höhere Relevanz

"KI empfiehlt nicht den Größten, sondern den Passendsten. Wer einen semantischen Raum klar besetzt, wird zur offensichtlichen Wahl."

So arbeite ich mit eurem Team

Als Gründer weiß ich: Gute Zusammenarbeit entsteht nicht durch Prozesse, sondern durch klare Prinzipien. Diese drei Grundsätze bestimmen jede Zusammenarbeit – von der KI-Workflow-Session bis zur Umsetzung.

Jannik Lindner bei einem AI Marketing Engineering Workshop

Integrität & Klarheit

Radikale Ehrlichkeit über Prioritäten, Grenzen und Wirkung. Wir arbeiten nicht auf Vanity-KPIs oder isolierte Marketing-Metriken hin, sondern auf messbare Umsatzrelevanz, strategische Klarheit und verteidigbare Sichtbarkeit in KI-Systemen.

Partnerschaft & Team-Integration

Ich arbeite nicht neben eurem Team, sondern mit ihm. Direkte Zusammenarbeit statt Übergaben, kurze Entscheidungswege statt Abstimmungsschleifen. Ziel ist es, Komplexität zu reduzieren und Entscheidungen für Führungskräfte einfacher zu machen.

Nachhaltiger Wert & Systemdenken

Kein einmaliges Projekt, kein Wissens-Lock-in. Alle Ergebnisse werden so aufbereitet, dass sie intern nutzbar bleiben: dokumentierte Systeme, klare Logiken und LLM-Readiness, die unabhängig von Personen, Tools oder einzelnen Kanälen funktioniert.

Agentur oder Sparring-Partner – was passt zu dir?

Beide Modelle haben ihre Berechtigung. Die Frage ist nicht, was besser ist – sondern was zu deiner Situation passt. Hier die wichtigsten Unterschiede.

Klassische SEO- & GEO-Agentur

Operative Umsetzung aus einer Hand

Wissenstransfer

Know-how bleibt bei der Agentur. Du bekommst Reports, aber nicht die Methodik.

Abhängigkeit

Langfristige Bindung üblich. Wechsel bedeutet Neustart.

Geschwindigkeit

Etablierte Prozesse, aber oft lange Abstimmungszyklen.

Transparenz

Reporting auf Ergebnis-Ebene. Was genau passiert, bleibt oft unklar.

Skalierung

Mehr Output = mehr Budget = mehr Köpfe.

Kosten-Struktur

Retainer + Projektbudgets. Overhead für Agentur-Infrastruktur.

Passt für: Unternehmen ohne eigenes Marketing-Team, die alles auslagern wollen.

Mein Ansatz

Sparring-Partner

Strategie & Befähigung für dein Team

Wissenstransfer

Know-how wird aktiv übertragen. Dein Team lernt mit jedem Sparring.

Abhängigkeit

Ziel ist Unabhängigkeit. Du kannst jederzeit alleine weitermachen.

Geschwindigkeit

Direkte Kommunikation, schnelle Entscheidungen. KI-Workflows beschleunigen zusätzlich.

Transparenz

Volle Einblicke in Methodik, Tools und Prozesse. Nichts ist Black-Box.

Skalierung

KI-gestützte Workflows skalieren ohne proportional mehr Kosten.

Kosten-Struktur

Fester Sparring-Retainer. Kein Overhead, kein Agentur-Wasserkopf.

Passt für: B2B-Unternehmen mit eigenem Marketing-Team, die Kompetenz aufbauen wollen.

Für Unternehmen mit Inhouse-Kapazität ist Sparring meist der nachhaltigere Weg: Du baust echte Kompetenz auf statt Abhängigkeit.

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