Von der manuellen Recherche zum automatisierten Insight-System

KI-Recherche-Agents für Content-Produktion

Die Recherche für einen guten Artikel dauert Stunden: Wettbewerber analysieren, Reddit durchforsten, YouTube-Videos schauen, Kommentare lesen. Mit einem eigenen Recherche-Agent sammelst du all diese Daten in Minuten – und findest die Lücken, die deinen Content einzigartig machen.

Recherche-Workflow entwickeln

499 € zzgl. MwSt. · 90 Min. · Remote · max. 4 Sessions/Monat

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Das Recherche-Problem im Content-Marketing

Guter Content braucht gute Recherche. Du weißt das. Aber die Realität sieht anders aus: Deadline drückt, also schaust du schnell, was die Top-10 bei Google schreiben, nimmst die wichtigsten Punkte mit, formulierst um – fertig. Das Ergebnis: Content, der genauso aussieht wie bei allen anderen. Der Einheitsbrei, über den sich alle beschweren, aber den alle produzieren.

Herausforderungen in dieser Rolle

Zeitdruck bei jeder Content-Produktion

Quelle: Für echte Recherche fehlt die Zeit – also wird oberflächlich gearbeitet

Immer dieselben Quellen

Quelle: Alle schauen auf die Top-10 bei Google und schreiben voneinander ab

Keine einzigartigen Insights

Quelle: Content bietet nichts, was nicht schon zehnmal woanders steht

KI verstärkt das Problem

Quelle: ChatGPT produziert noch schneller denselben generischen Content

Was sich verändert hat

KI kann das Problem lösen – aber anders als die meisten denken. Nicht indem sie Content schreibt, sondern indem sie recherchiert. Ein Recherche-Agent sammelt in Minuten Daten aus Reddit, YouTube, Fachforen, Wettbewerber-Content – und zeigt dir die Lücken. Was haben alle? Was hat keiner? Wo sind die echten Fragen der Nutzer? Die Insights, die deinen Content einzigartig machen, liegen in Quellen, die du manuell nie durcharbeiten würdest.

Was ein Recherche-Agent für dich tut

Ein individuell konfigurierter Workflow, der deine Content-Recherche automatisiert:

Reddit-Analyse: Echte Fragen, echte Probleme

Der Agent durchsucht relevante Subreddits nach Fragen, Problemen und Diskussionen. Nicht die geschönten Blog-Antworten, sondern was Menschen wirklich beschäftigt – mit Upvotes als Relevanz-Signal.

Eigene Expertise einbinden

Der Agent ist auf deine Erfahrungen trainiert: Welche Probleme hattest du? Welche Lösungen empfiehlst du? Dein Wissen fließt automatisch in die Recherche-Ergebnisse ein.

YouTube-Mining: Transkripte und Kommentare

Die Top-Videos zu deinem Thema werden transkribiert und analysiert. Dazu die Kommentare – oft Gold wert, weil dort Nachfragen und Probleme auftauchen, die im Video nicht beantwortet wurden.

Strukturierte Ausgabe für die Produktion

Am Ende steht kein Datenchaos, sondern ein strukturiertes Briefing: Pflichtthemen, Unique Angles, häufige Fragen, Content-Lücken – ready für die Texterstellung.

Wettbewerber-Lücken identifizieren

Der Agent zeigt dir: Das haben alle Top-10-Ergebnisse. Das hat keiner. Pflichtthemen, die du abdecken musst – und Unique Angles, mit denen du dich abhebst.

Semantische Nähe prüfen

Wie nah ist dein Content am Kernthema? Der Agent berechnet über Embeddings, ob du thematisch driftest oder fokussiert bleibst – im Vergleich zu den rankenden Wettbewerbern.

Ein Beispiel aus der Praxis

So könnte ein Recherche-Agent für einen E-Commerce-Ratgeber arbeiten:

Ausgangslage: Ratgeber zu Laufschuhen soll überarbeitet werden
Der bestehende Content rankt auf Position 4-5, aber der Traffic konvertiert schlecht. Die üblichen Infos sind drin: Dämpfung, Pronation, Passform. Wie bei allen anderen auch.
Reddit-Analyse findet echte Kaufprobleme
In Running-Subreddits taucht ein Thema ständig auf: Leute kaufen ihre Laufschuhe zu klein, weil sie nicht wissen, dass der Fuß beim Laufen anschwillt. Hunderte Upvotes, dutzende Kommentare – aber kein Top-10-Ergebnis spricht das an.
YouTube-Kommentare zeigen Unsicherheit bei der Weitenwahl
Unter jedem Laufschuh-Video dieselbe Frage: 'Ich habe breite Füße – welche Marke passt?' Die Videos selbst gehen kaum darauf ein. Eine Lücke, die im Content geschlossen werden kann.
Wettbewerber-Check zeigt: Alle schreiben über Dämpfung
Die Top-10 haben alle ausführliche Abschnitte zu Dämpfungssystemen. Pflichtthema – muss auch rein. Aber keiner hat einen Abschnitt zur richtigen Größenwahl beim Online-Kauf.
Ergebnis: Content-Briefing mit klarem Unique Angle
Der überarbeitete Ratgeber enthält alle Pflichtthemen plus einen ausführlichen Abschnitt 'Die richtige Größe beim Online-Kauf' – mit dem Schwellungs-Problem, Weitenempfehlungen nach Marke und einer Größentabelle. Das hat keiner.
Zeit für die Recherche: 12 Minuten statt 4 Stunden
Manuell hätte diese Recherche einen halben Tag gedauert. Der Agent liefert die strukturierten Insights in unter 15 Minuten – inklusive Quellenangaben und Priorisierung.

Warum das funktioniert

Der Unterschied zwischen generischem KI-Content und echtem Mehrwert:

Daten aus Quellen, die keiner nutzt

Reddit, YouTube-Kommentare, Fachforen – dort sind die echten Fragen. Die meisten schauen nur auf die SERPs und schreiben voneinander ab.

Qualität durch Geschwindigkeit

Klingt paradox, ist es nicht: Wenn Recherche schneller geht, hast du Zeit für bessere Recherche. Mehr Quellen, tiefere Analyse, bessere Insights.

Mensch-KI-Mensch-Workflow

Der Mensch gibt den Input und die Richtung. Die KI sammelt und strukturiert. Der Mensch entscheidet, was davon in den Content fließt. Keine Blackbox.

Trainierbar und verbesserbar

Der Agent lernt mit. Feedback fließt zurück, Workflows werden optimiert. Je länger du ihn nutzt, desto besser wird er.

Einzigartigkeit durch Lücken-Analyse

Nicht nur 'was schreiben die anderen', sondern 'was schreibt keiner'. Das ist der Hebel für Content, der sich abhebt.

Deine Expertise wird skalierbar

Der Agent kennt deine Erfahrungen, deine Meinungen, deine Empfehlungen. Dein Wissen fließt in jeden Recherche-Output – ohne dass du jedes Mal von vorne anfängst.

Häufige Fragen zu Recherche-Agents

Welche Tools und APIs brauche ich dafür?

Typisches Setup: Claude oder ChatGPT als Basis, dazu APIs für die Datenquellen – Reddit API, YouTube Data API, optional Ahrefs oder Semrush für SEO-Daten, Voyage AI oder ähnliches für Embedding-Analyse. Die genaue Kombination hängt von deinen Anforderungen ab. Wir klären im Gespräch, was für deinen Use Case sinnvoll ist.

Kann das nicht jeder selbst mit ChatGPT machen?

Die Basis ja – aber der Unterschied liegt im Workflow. Ein gut konfigurierter Agent hat strukturierte Prompts, greift automatisch auf mehrere Datenquellen zu, vergleicht mit deinem bestehenden Content und liefert ein formatiertes Briefing. Das manuell nachzubauen dauert bei jeder Recherche Stunden. Der Agent macht es in Minuten.

Wie lange dauert es, so einen Agent aufzusetzen?

Für einen funktionierenden Basis-Agent: 2-3 Tage. Für einen optimierten Agent mit allen Datenquellen, deinen Brand-Dokumenten und iterativen Verbesserungen: 1-2 Wochen. Danach läuft er – mit gelegentlichen Anpassungen, wenn sich Anforderungen ändern.

Funktioniert das auch für B2B-Themen mit wenig Reddit-Aktivität?

Ja, dann verschieben sich die Quellen. Statt Reddit: LinkedIn-Diskussionen, Fachforen, Gartner-Reports, Podcast-Transkripte, Webinar-Aufzeichnungen. Der Agent ist flexibel – welche Quellen er nutzt, konfigurieren wir nach deiner Branche.

Ersetzt der Agent die Content-Erstellung?

Nein – und das ist wichtig. Der Agent recherchiert und strukturiert. Die eigentliche Texterstellung bleibt beim Menschen oder wird separat mit KI-Unterstützung gemacht. Die Recherche ist der Hebel für Qualität, nicht die Generierung.

Was kostet so ein Setup?

Einmalige Entwicklung: ab 3.500€ je nach Komplexität. Laufende Kosten: API-Gebühren, typischerweise 50-150€/Monat bei moderater Nutzung. Der ROI rechnet sich schnell: Ein Recherche-Durchlauf, der früher 4 Stunden dauerte, läuft in 15 Minuten. Bei 10 Artikeln pro Monat sparst du 35+ Stunden.

Kann ich den Agent auch für Content-Audits nutzen?

Ja, das ist ein häufiger Use Case. Der Agent analysiert bestehende Artikel gegen aktuelle SERPs, Reddit-Diskussionen und Wettbewerber. Output: Liste der Artikel mit Überarbeitungsbedarf, priorisiert nach Potenzial. Ideal für die systematische Content-Pflege.

Wie hängt das mit GEO und KI-Sichtbarkeit zusammen?

Direkt. KI-Systeme wie ChatGPT bevorzugen Content mit echten Insights und klarer Struktur. Der generische Einheitsbrei wird nicht zitiert. Ein Recherche-Agent hilft dir, genau die Unique Angles zu finden, die KI-Systeme als zitierwürdig einstufen. Bessere Recherche → besserer Content → bessere KI-Sichtbarkeit.

Lass uns über deinen Recherche-Workflow sprechen

Welche Content-Typen produziert dein Team regelmäßig? Wo liegt der größte Recherche-Aufwand? Gemeinsam identifizieren wir den Use Case mit dem größten Hebel.

30 Minuten · Unverbindlich · Konkreter Use Case

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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