Kurz gesagt: Texterstellung wird nicht verschwinden, aber KI wird die repetitive, musterlastige Arbeit übernehmen: erste Entwürfe, Anzeigenvarianten, Wiederverwendung von Texten und vorgefertigte Textsequenzen. Wenn Ihre Aufgabe hauptsächlich darin besteht, „schnell viele akzeptable Wörter zu produzieren“, kann sich das wie ein Stellenabbau anfühlen, wenn Teams verkleinert werden und die Leistungsanforderungen steigen. Wenn Texte jedoch auf Strategie, Recherche, einheitlicher Markenstimme oder dem disziplinierten Umgang mit regulierten Aussagen beruhen, bleiben Menschen verantwortlich.
Nachfolgend die realistische Einschätzung: Was die KI übernehmen wird, was sie nicht kann und was Texter, die weiterhin erfolgreich sein wollen, als Nächstes tun sollten.
Wichtigste Erkenntnisse:
Ersatzumfang: Entwürfe, Variationen und Umnutzungen werden zuerst automatisiert.
Menschlicher Vorteil: Strategie, Differenzierung und das Wissen, „was man nicht sagen sollte“, bleiben für KI schwierig.
Risikokontrolle: Regulierte oder sensible Kommunikation erfordert verantwortungsvolle, evidenzbasierte Beurteilung.
Workflow-Optimierung: Nutzen Sie KI, um verschiedene Blickwinkel zu erkunden und schneller voranzukommen, und bearbeiten Sie anschließend gnadenlos, um die gewünschte Präzision zu erreichen.
Karrierevorteil: Stärken in der Forschung ausbauen, Klarheit bieten, Testverfahren anwenden und Sprachsysteme einsetzen.
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1) Die schnelle Antwort auf die Frage „Wird Copywriting durch KI ersetzt?“ 🧠
Teile des Werbetextens werden ersetzt werden. Das Werbetexten als Disziplin wird jedoch nicht verschwinden. (OECD: Arbeitsmärkte und KI)
KI ist bereits hervorragend darin:
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Erste Entwürfe
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Varianten für Anzeigen und Überschriften
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Inhalte in andere Formate umwandeln
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Musterbasiertes Kopieren nach dem Motto „Dies konvertiert normalerweise“ (OpenAI: Einführung von GPT-5)
Aber es hat (und hat weiterhin) mit Folgendem zu kämpfen:
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Neue Strategie aus rohen, unstrukturierten Eingaben
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Eine Markenstimme, die menschlich und über die Zeit hinweg konsistent wirkt
-
Risikobewusste Kommunikation in regulierten oder sensiblen Bereichen
-
Originelle Erkenntnisse, die aus dem Verständnis von Menschen in voller Farbe entstehen (OpenAI: GPT-4 Systemkarte)
Der Job verschwindet also nicht einfach… er wird nur neu geordnet. Wie beim Umzug, wenn man plötzlich wochenlang seine Socken nicht mehr findet – alles ist noch da, nur eben in anderen Kisten 📦.
2) Wofür KI-Texte aktuell gut sind ⚡
Wir sollten nicht so tun, als sei KI nur ein Spielzeug. Sie ist für bestimmte Zwecke äußerst wertvoll, insbesondere wenn es auf Geschwindigkeit ankommt. (Noy & Zhang (2023) über GenAI und Schreibproduktivität)
KI ist dann besonders effektiv, wenn die Aufgabe lautet:
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Hohes Volumen: Hunderte von Produktbeschreibungen, Metatiteln, Anzeigenvarianten
-
Geringes Risiko: interne Entwürfe, Platzhaltertexte, grobe Gliederungen
-
Vorlagenlastig: Muster für „Willkommens-E-Mail“, „Warenkorbabbruch“ und „Funktions-Nutzen-Analyse“.
-
Variationsorientiert: „Gebt mir 25 Hooks mit unterschiedlichen Tönen.“
Wo sich dies in der realen Arbeitswelt zeigt:
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Performance-Anzeigen (insbesondere schnelles Testen von Blickwinkeln)
-
E-Commerce-Kollektionen und Kategorieseiten
-
Social-Media-Bildunterschriften-Flut (das endlose Content-Laufband… du kennst das 😵💫)
-
SEO-optimierter Text, der Berichterstattung benötigt, keine Poesie
KI ist im Grunde ein Großmixer. Man braucht zwar immer noch einen Koch, aber er schlägt den Teig schnell auf.
3) Worin KI schlecht ist (und warum das wichtig ist) 🧩
Hier kommt der Aspekt, den viele unterschätzen. Ein guter Text besteht nicht nur aus Worten. Er ist:
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Positionierung
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Emotionales Timing
-
Kontext
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Risikomanagement
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Probieren (ja, probieren)
KI kann gute Texte imitieren. Ohne klare Vorgaben kann sie jedoch nicht zuverlässig die beste Idee für Ihr Unternehmen auswählen . ( OpenAI: Technischer Bericht zu GPT-4 )
KI stolpert bei:
-
Die Stimme des Kunden: Echte Sätze, die Menschen sagen, mit ihren kleinen, seltsamen Zögerlichkeiten
-
Strategische Abwägungen: Was Sie nicht sagen sollten, um glaubwürdig zu bleiben
-
Markengedächtnis: langfristige Konsistenz über Kampagnen, Kanäle und Monate hinweg.
-
Differenzierung: Vermeidung von Gleichförmigkeit, dem „Jede SaaS-Lösung klingt gleich“-Syndrom
-
Rechtliche und ethische Feinheiten: Behauptungen, Garantien, medizinisch anmutende Formulierungen, Finanzbegriffe… oje 😬 (FTC: Werbenachweis; ASA/CAP-Kodex Regel 3.7: Nachweis)
Oft entstehen dabei Texte, die „in Ordnung“ sind. Und „in Ordnung“ ist in einem umkämpften Markt fatal.
4) Was zeichnet einen guten Werbetext in einer KI-geprägten Welt aus? ✅
Das ist der entscheidende Punkt. Wenn Sie heute wirklich gute Werbetexte schreiben wollen, geht es nicht darum, schneller zu tippen. Es geht darum, die Fäden in der Hand zu halten.
Ein guter, moderner Werbetexter ist eher so:
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Ein Mini-Stratege
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Ein Stimmdesigner
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Ein Konversionsdenker
-
Ein Forschungsübersetzer
-
Ein Qualitätsfilter mit Instinkten
Was wichtiger ist denn je:
-
Kreative Leitung: die Ergebnisse steuern, nicht nur erzeugen.
-
Recherchekompetenzen: Interviews, Auswertung von Rezensionen, Analyse von Support-Ticket-Themen, Wettbewerbsanalyse
-
Schaffen Sie Klarheit: Machen Sie aus „Wir haben Funktionen“ ein „Hier ist der Grund, warum das für Sie relevant sein sollte“.
-
Bearbeitungsfunktionen: Straffen, Schärfen, Entfernen von überflüssigem Füllmaterial (KI liebt Füllmaterial, sorry)
-
Testmentalität: Aufhänger, Blickwinkel, Einwände, Beweise, CTA-Experimente
Mit anderen Worten: Du wirst zum Piloten, nicht zum Motor 🛫.
5) Vergleichstabelle: Top-Optionen für KI-gestütztes Texten 🧰
Nicht jedes Tool passt zu jedem Workflow, daher hier ein praktischer Vergleich. Die Preise sind bewusst nur Richtwerte, da sich die Angebote ständig ändern und niemand gerne mit Tabellenkalkulationen hadert.
| Werkzeug | Publikum | Preis | Warum es funktioniert |
|---|---|---|---|
| ChatGPT / ähnliche LLMs | Generalisten + Profis | Kostenloses Angebot – Kostenpflichtiges Angebot | Flexible Ideenfindung, Entwürfe, Überarbeitungen… ein bisschen wie ein Schweizer Taschenmesser (aber manchmal piekst es einen) |
| Marketing-Texter im Jasper-Stil | Marketingteams | Bezahlte Tarife | Vorlagen, Markenbotschaft, Team-Workflows – weniger Panik vor der „leeren Seite“ |
| Copy.ai-ähnliche Werkzeuge | Wachstum + Kleinunternehmen | Kostenloses Angebot – Kostenpflichtiges Angebot | Schnelle Anzeigenvarianten, Sequenzen, Kurzform-Churn – praktisch, wenn man wenig Zeit hat |
| Editoren im Grammarly-Stil | jemand schreibt | Kostenloses Angebot – Kostenpflichtiges Angebot | Verbessert Klarheit und Tonfall, fängt Unbeholfenheit ein – keine Magie, aber stetig |
| Surferähnliche SEO-Helfer | SEO-Texter | Bezahlte Tarife | Hilft dabei, die Suchintention und -abdeckung zu strukturieren – kann sich aber etwas starr anfühlen |
| Notion KI / Dokumentenassistenten | Betriebs- und Inhaltsabteilung | Inklusive | Glatte Innenseiten, ideal für Zusammenfassungen und Umstrukturierungen… manchmal etwas zu höflich |
Mal ganz ehrlich: Tools ersetzen kein Urteilsvermögen. Sie ersetzen aber das mühsame Überarbeiten des leeren Blattes und das ständige Wiederholen von Entwürfen. Ein großer Unterschied 🙂.
6) Welche Texterjobs sind am stärksten gefährdet (und welche nicht)? 🚦
Wenn Sie Ihre berufliche Sicherheit vorhersagen möchten, konzentrieren Sie sich weniger auf „Copywriting“ als einheitliches Feld, sondern mehr auf die Art des Copywritings.
Positionen mit höherem Risiko:
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SEO-Texte für Rohstoffe mit minimaler eigener Recherche
-
Grundlegende Produktbeschreibungen mit vorhersehbaren Formaten
-
Werbetexte mit niedrigem Budget, bei denen „gut genug“ akzeptabel ist
-
Texterstellung im Stil einer Content-Fabrik (Quantität vor Qualität)
Rollen mit geringerem Risiko:
-
Führung der Markenstimme (Tonsysteme, Richtlinien für die Kommunikation)
-
Conversion-Texte mit Bezug zum Umsatz (Landingpages, Funnels, E-Mail-Programme)
-
Texterstellung, die Interviews und eigene Recherchen erfordert
-
Regulierte Branchen, in denen Aussagen präzise sein müssen (Gesundheit, Finanzen, juristische Angelegenheiten) (FTC: Nachweispflichten für Werbung; ASA: Leitfaden zu irreführender Werbung)
-
UX-Writing und Microcopy, die vom Produktkontext abhängen
Eine kuriose, aber wahre Tatsache: Je stärker sich deine Arbeit auf den Alltag auswirkt, desto sicherer ist sie. KI ist mutig. Unternehmen sind nervös. Nervosität führt zum Erfolg 😬.
7) Was Unternehmen tun werden – denn Budgets sind unerbittlich 💸
Unternehmen fragen in der Regel nicht: „Kann KI diese Rolle ersetzen?“ Sie fragen: „Können wir ähnliche Ergebnisse schneller und kostengünstiger erzielen?“
Sie können also Folgendes erwarten:
-
Weniger Junior-Positionen, in denen man „alles schreiben“ muss
-
Mehr hybride Rollen (Text + Strategie, Text + Wachstum, Text + UX)
-
Teams, die KI nutzen, um die Produktivität pro Person zu steigern
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Höhere Erwartungen an Geschwindigkeit und Vielfalt (McKinsey: Der Stand der KI 2025)
Deshalb Frage, ob Texter durch KI ersetzt werden, für manche nach einem Ja. Es geht nicht darum, dass alle Texter verschwinden. Vielmehr geht es darum, dass ein Texter die Arbeit von dreien übernehmen könnte, unterstützt von KI bei der Texterstellung. (Weltwirtschaftsforum: Bericht zur Zukunft der Arbeit 2025)
Nicht schön, aber so läuft der Markt. (Reuters: Mondelez nutzt genAI, um Marketingkosten zu senken)
8) Der neue Workflow für Werbetexter, der funktioniert 🧪
Wenn man versucht, KI wie einen Warenautomaten zu nutzen – „Kopie geben, Kopie erhalten“ –, erhält man generische Ergebnisse. Der bessere Ansatz ist eine Schleife:
Ein praktischer Arbeitsablauf zwischen KI und Mensch:
-
Sammeln Sie echtes Input 📝
Rezensionen, Gesprächsnotizen, Einwände, Aussagen von Mitbewerbern, Support-Tickets, Nutzerinterviews. -
Aufgabe definieren 🎯
Was ist das Konversionsziel? Was ist die eine notwendige Aktion? Was ist der größte Reibungspunkt? -
Winkelgenerierung 💡
Nutze KI für 20 Winkel, wähle dann 2-3 aus, die zu deiner Marke und deinem Beweis passen. -
Schneller Entwurf ⚙️
KI erstellt Rohfassungen für jeden Aspekt: Überschrift, Einleitung, Beweis, Handlungsaufforderung. -
Menschliche Bearbeitung ✂️
Füllmaterial entfernen, Details hinzufügen, Rhythmus straffen, es wie von einem echten Menschen klingen lassen. -
Nachweise und Einschränkungen 🧷
Fügen Sie reale Daten, Erfahrungsberichte, Garantien und Einschränkungen hinzu. Stellen Sie sicher, dass Ihre Aussagen fundiert sind. (ASA/CAP-Kodex Regel 3.7: Belege) -
Test 📈
A/B-Hooks, Betreffzeilen, Hero-Bereiche der Landingpage, CTA-Platzierungen. -
Binden Sie die Gewinner in ein Sprachsystem ein 🧱
Bewahren Sie, was funktioniert, und bauen Sie Markenerinnerung außerhalb des Modells auf.
Hier liegt der Wert von Textern: Sie bedienen das System, sie tippen nicht nur die Sätze.
9) Wie Texter die Nase vorn behalten (ohne zu einem KI-Roboter zu werden) 🧠✨
Wenn Sie als Texter dies mit einem leichten Grauen lesen – mir geht es genauso. Der Trick besteht darin, sich auf die Dinge zu konzentrieren, die KI nicht zuverlässig erledigen kann.
Fähigkeiten, die man weiter ausbauen sollte:
-
Positionierung und Botschaft: „Für wen ist das gedacht, und warum sollte es sie interessieren?“
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Angebotsgestaltung: Pakete, Garantien, Preisgestaltung, „Warum jetzt?“
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Stimmbildung: Tonregeln, Beispiele, Tabuphrasen, Markenvokabular
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Recherche und Synthese: Umwandlung von Kundensprache in saubere Texte
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Leistungskompetenz: Konversionsraten verstehen, Grundlagen der Attributionsanalyse, Testen
Kleine taktische Manöver, die viel bewirken:
-
Erstellen Sie eine Sammlung von alltäglichen Aufhängern (nicht nur von bekannten Werbespots)
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Üben Sie, täglich 10 Überschriften für ein Angebot zu schreiben – im Ernst, das trainiert Ihr Gehirn
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Lerne, KI richtig zu briefen: Einschränkungen, Zielgruppe, Nachweise, Tonfall, verbotene Wörter
-
Werde ein Meister im Redigieren. Und zwar im gnadenlosen Redigieren. So richtig im „Dieser Satz lügt“-Redigieren.
Und noch etwas, auch wenn es etwas seltsam klingt: Geschmack ist wie ein Burggraben. Geschmack lässt sich schwer automatisieren. Er ist schwer zu erfassen, unbeständig und menschlich … und genau deshalb ist er so wichtig.
10) Schlussbemerkungen 🧾
also durch KI ersetzt?
Kurz:
-
KI wird Teile der sich wiederholenden Texterstellungsarbeit ersetzen ✅ (OECD: KI und Arbeit)
-
Unternehmen werden weniger Mitarbeiter einstellen, die lediglich Texte schreiben müssen ✅ (Weltwirtschaftsforum: Zukunftsbericht der Arbeitsplätze 2025)
-
Texter, die recherchieren, strategisch planen und redigieren können, werden weiterhin gefragt sein ✅ (McKinsey: Der Stand der KI 2025)
-
Die Gewinner werden diejenigen sein, die KI steuern können, nicht diejenigen, die mit ihr konkurrieren 💪🤖
-
Durchschnittliche Texte werden günstiger. Effektive Texte werden wertvoller.
Wenn du Texter bist, geht es nicht darum, zu beweisen, dass du besser als eine KI im Generieren von Textentwürfen bist. Das ist, als würdest du versuchen, einen Roller zu Fuß zu überholen. Sinnlos und ziemlich peinlich 😅.
Das Ziel ist es, die Person zu werden, die Folgendes weiß:
-
was man sagen soll,
-
was man nicht sagen sollte
-
und warum es funktioniert.
Das wird nicht verschwinden. Es wird nur immer schärfer.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines KI-gestützten Workflows zum Verfassen von Texten für eine Landingpage 🧪
Szenario
Stellen Sie sich vor, ein freiberuflicher Texter wird von einem kleinen SaaS-Unternehmen für Projektmanagement beauftragt, die Landingpage für Teamleiter zu optimieren. Das Unternehmen verfügt bereits über ein Produkt, einige Kundenrezensionen, Notizen aus Verkaufsgesprächen und eine vage Überschrift auf der Homepage: „Projekte besser managen durch intelligente Zusammenarbeit“
Die Überschrift ist nicht falsch. Sie ist nur schmerzhaft schnell wieder vergessen.
Die Aufgabe des Texters besteht nicht darin, die KI „die Seite schreiben zu lassen“. Die Aufgabe besteht vielmehr darin, die KI zu nutzen, um schnell verschiedene Blickwinkel zu erkunden und dann menschliches Urteilsvermögen anzuwenden, um die Botschaft auszuwählen, die zum Produkt, den Beweisen und den tatsächlichen Frustrationen des Käufers passt.
Was der Texter braucht
Bevor der Autor eine KI um Texterstellung bittet, sammelt er folgende Informationen:
Kundenrezensionen von G2, Capterra, Trustpilot, App-Stores oder internen Umfragen
Drei bis fünf Notizen aus Verkaufsgesprächen, in denen häufige Einwände aufgezeigt werden
Eine Liste der Wettbewerber und ihrer wichtigsten Behauptungen
Die stärksten Argumente für das Produkt, wie z. B. Zeitersparnis, Integrationen, Einarbeitungszeit oder Reaktionsgeschwindigkeit des Supports
Regeln für die Markenkommunikation, einschließlich verbotener Formulierungen wie „revolutionär“, „bahnbrechend“ oder „Komplettlösung“
Ziel der Seite: eine Demo buchen, eine kostenlose Testphase starten, einen Leitfaden herunterladen oder sich auf die Warteliste setzen lassen
Ohne diese Eingaben erstellt die KI in der Regel standardmäßig einen flüssigen, aber generischen Text.
Beispielanleitung
Ein hilfreicher Aufforderungstext könnte beispielsweise so aussehen:
Als Conversion-Copywriter optimieren Sie die Landingpage eines Projektmanagement-SaaS-Produkts für Teamleiter in Unternehmen mit 20 bis 100 Mitarbeitern. Nutzen Sie die unten stehenden Kundendaten, um 12 zentrale Elemente für die Landingpage zu entwickeln.
Ziel ist es, Besucher dazu zu bewegen, eine kostenlose Testphase zu starten.
Probleme der Zielgruppe: verpasste Übergaben, unklare Aufgabenverantwortung, Statusmeetings, die wiederholen, was bereits ersichtlich sein sollte, und Manager, die Probleme zu spät entdecken.
Beweispunkte: Die Einrichtung dauert weniger als 30 Minuten, die Integration mit Slack und Google Kalender funktioniert problemlos, und Kunden berichten von weniger Nachrichten wie „Wo stehen wir mit dieser Lösung?“.
Vermeiden Sie übertriebene Versprechungen, vage Produktivitätsversprechen und Phrasen wie „Steigern Sie Ihre Effizienz“ oder „Nahtlose Zusammenarbeit“.
Für jeden Ansatzpunkt sollten Sie Folgendes angeben: Überschrift, Unterüberschrift, primärer Handlungsaufruf (CTA), den Einwand, der damit behandelt wird, und warum er funktionieren könnte.
Anschließend prüft der Texter die Optionen und lehnt alles ab, was zu allgemein, zu dramatisch oder unbegründet ist.
Gute vs. schlechte KI-gestützte Ergebnisse
Fehlerhafte Ausgabe:
„Ermöglichen Sie eine nahtlose Zusammenarbeit und steigern Sie die Produktivität Ihres Teams mit einer All-in-One-Projektmanagement-Plattform.“
Warum es scheitert: Es klingt wie jede andere SaaS-Seite. Es beschreibt weder die Probleme des Käufers noch eine konkrete Situation oder liefert Beweise.
Bessere Ausgabe:
„Hört auf, erst nach dem Verstreichen der Deadline festzustellen, dass Projektarbeiten blockiert sind.“
Unterüberschrift:
„Geben Sie den Teamleitern eine zentrale Anlaufstelle, um Zuständigkeiten, Übergaben und überfällige Aufgaben einzusehen – ohne ein weiteres Statusmeeting.“
Warum es besser funktioniert: Es spricht einen echten Moment der Frustration an. Es versucht nicht, clever zu klingen. Außerdem gibt es dem Texter etwas Konkretes zum Testen.
Wie man es testet
Der Texter kann den KI-gestützten Entwurf auf einfache und praktische Weise testen:
Fragen Sie fünf potenzielle Nutzer: „Wobei hilft dieses Produkt Ihrer Meinung nach?“
Prüfen Sie, ob sie den beabsichtigten Problempunkt ohne Anleitung ansprechen
Vergleichen Sie zwei oder drei Hero-Bereiche in einem A/B-Test, wenn der Traffic hoch genug ist
Überprüfen Sie die Behauptungen auf ihre Richtigkeit: Lässt sich jedes Versprechen durch Produktverhalten, Kundenerfahrungen oder interne Daten belegen?
Überprüfen Sie die Seite auf „KI-Geruch“: vage Vorteile, wiederholte Satzstrukturen, überstrapazierte Wörter und Behauptungen, die größer klingen als das Produkt selbst
Ein hilfreicher interner Test ist folgender: Entfernen Sie den Firmennamen von der Seite. Wenn der Text auch von zehn Konkurrenten stammen könnte, ist er noch nicht fertig.
Ergebnis
Beispielhaftes Ergebnis: Basierend auf der Zeitmessung eines fünfteiligen Texterstellungstests könnte dieser Workflow die Phase des ersten Entwurfs von etwa 4 Stunden auf 55 Minuten verkürzen.
Messgrundlage:
Aufgabe 1: Kundennotizen prüfen
Aufgabe 2: Erzeuge 12 Winkel
Aufgabe 3: Drei Heldenkonzepte in die engere Auswahl nehmen
Aufgabe 4: Schreiben Sie einen ersten Entwurf für die Landingpage
Aufgabe 5: Führen Sie eine manuelle Bearbeitung und eine Überprüfung der Ansprüche durch
In diesem Beispiel spart die KI Zeit bei der Themenfindung und dem Verfassen des ersten Entwurfs, doch der Mensch benötigt weiterhin etwa 60–90 Minuten für Auswahl, Bearbeitung, Korrekturlesen und Risikoprüfung. Der messbare Erfolg liegt nicht darin, dass die KI einen besseren Text verfasst hat. Der Erfolg besteht vielmehr darin, dass der Texter schneller zu testbaren Optionen gelangte und gleichzeitig die Kontrolle über die finale Botschaft behielt.
Was kann schiefgehen?
Der größte Fehler ist, der KI ein schwaches Briefing zu geben und dann ausgefeilte Texte zu erwarten. Ein Briefing ohne Kundensprache liefert meist nur glattgebügelte Fülltexte.
Weitere häufige Probleme:
Erfundene Statistiken verwenden, weil sie „überzeugend klingen“
Wenn KI Produktversprechen macht, die das Unternehmen nicht beweisen kann
Die dramatischste Schlagzeile wählen statt der glaubwürdigsten
Die Markenstimme vergessen und am Ende in einer generischen SaaS-Sprache landen
Verzicht auf die menschliche Überprüfung bei regulierten, finanziellen, medizinischen oder rechtlich verwandten Ansprüchen
Die KI-Ausgabe als Endfassung anstatt als Rohmaterial behandeln
KI kann schnell große Textmengen generieren. Das ist nützlich. Doch große Textmengen ohne Bewertung liefern nur mehr durchschnittlichen Text, den man anschließend aussortieren muss.
Praktische Erkenntnisse
Ein leistungsstarker KI-gestützter Workflow für das Texten ersetzt nicht das Denkvermögen des Texters. Er beschleunigt lediglich die langweiligen Aufgaben: Varianten, erste Entwürfe, Überarbeitungen und die Strukturierung.
Der wertvolle Teil ist nach wie vor menschlich: den richtigen Blickwinkel wählen, die Beweise prüfen, die Markenstimme schützen und erkennen, wann ein Satz zwar gut klingt, aber nichts aussagt.
Häufig gestellte Fragen
Wird das Werbetexten in den nächsten Jahren durch KI ersetzt?
Teile des Textens werden ersetzt, die Disziplin selbst aber nicht. KI ist bereits stark bei ersten Entwürfen, umfangreichen Variationen, der Wiederverwendung von Texten und der Erstellung von Vorlagen. Ihre Schwächen liegen weiterhin in der Strategieentwicklung auf Basis unvollständiger Daten, der langfristigen Konsistenz der Markenstimme und der risikobewussten Kommunikation. Daher könnten sich manche Aufgaben „ersetzt“ anfühlen, obwohl die Arbeit größtenteils nur neu verteilt wird.
Welche Aufgaben im Bereich Werbetexten erledigt KI derzeit am besten?
KI ist besonders effektiv bei umfangreichen, wenig kritischen oder musterbasierten Aufgaben. Dazu gehören Produktbeschreibungen, Metatitel, Anzeigenvarianten, Social-Media-Texte und Entwürfe. Sie eignet sich hervorragend, um schnell verschiedene Ansätze und Tonlagen zu generieren und so das Testen zu vereinfachen. Man kann sie sich wie einen Mixer vorstellen: schnelle Ergebnisse, aber menschliche Steuerung und Beurteilung sind weiterhin notwendig.
Warum wirken KI-gestützte Werbetexte oft so einfallslos oder „gleichförmig“?
KI kann zwar gute Schreibmuster imitieren, wählt aber ohne gezielte Vorgaben nicht zuverlässig die beste Idee für Ihr Unternehmen aus. Auch die Differenzierung fällt ihr schwer, wenn alle Marken einer Kategorie ähnliche Aussagen und Formulierungen verwenden. Ohne echtes Input – wie Kundeneinwände, Rezensionen und Belege – produziert sie meist nur mittelmäßige Texte. Und diese Mittelmäßigkeit geht in der Masse unter, was die Performance unbemerkt beeinträchtigen kann.
Welche Texterberufe sind am stärksten durch KI gefährdet?
Aufgaben mit höherem Risiko umfassen oft standardisierte, vorlagenbasierte Arbeit mit minimaler eigener Recherche. Beispiele hierfür sind einfache SEO-Texte für maximale Reichweite, vorhersehbare Produktbeschreibungen, kostengünstige Werbetexte, bei denen „gut genug“ genügt, und Content-Produktion im Stil einer Massenproduktionsfirma. Genau in diesen Bereichen zählen Geschwindigkeit und Quantität mehr als Erkenntnisgewinn. KI ist für solche Produktionsprozesse konzipiert.
Welche Arten von Werbetexten werden am wenigsten wahrscheinlich durch KI ersetzt?
Aufgaben mit geringerem Risiko umfassen in der Regel Strategieentwicklung, Recherche und die Berücksichtigung realer Konsequenzen. Markenführung, konversionsorientierte Funnels, interviewbasiertes Schreiben, produktkontextbezogene UX-Mikrotexte und branchenspezifische Kommunikation erfordern sorgfältige Abwägungen und einen disziplinierten Umgang mit Aussagen. In diesen Fällen benötigen Unternehmen jemanden, der für die Entscheidungen verantwortlich ist, und nicht nur ein Tool zur Textgenerierung. Menschliches Urteilsvermögen ist hierbei entscheidend.
Wie kann ein Werbetexter KI nutzen, ohne seine eigene Stimme zu verlieren?
Ein gängiger Ansatz ist, KI für die Themenfindung und das Erstellen von Rohfassungen einzusetzen und diese anschließend von einem Menschen bearbeiten zu lassen, um Füllmaterial zu entfernen und Details zu präzisieren. Ihre Markenrichtlinien sollten außerhalb des Modells liegen: Tonfallvorgaben, Tabuwörter, Vokabellisten und Beispiele für authentische Sprachaufnahmen. Füttern Sie die KI mit realen Eingaben wie Rezensionen und Einwänden, damit sie Kunden und nicht Klischees widerspiegelt. Behandeln Sie KI als Partner, nicht als reine Textausgabemaschine.
Welcher KI-gestützte Workflow für das Texten funktioniert in der Praxis?
Sammeln Sie zunächst authentische Informationen: Kundenrezensionen, Support-Tickets, Aussagen von Mitbewerbern und Einwände. Definieren Sie das Konversionsziel und die wichtigsten Hürden. Nutzen Sie anschließend KI, um verschiedene Ansätze zu generieren und wählen Sie einige aus, die zu Ihren Argumenten und Ihrer Marke passen. Erstellen Sie schnell erste Entwürfe, überarbeiten Sie diese konsequent und fügen Sie Einschränkungen wie Testimonials, Limitationen und belegte Aussagen hinzu. Testen Sie dann verschiedene Aufhänger und Handlungsaufforderungen (CTAs) und speichern Sie die erfolgreichsten in einem wiederverwendbaren Sprachsystem.
Wie sollten Unternehmen erwarten, dass sich die Rolle des Texters durch KI verändern wird?
Viele Teams werden nicht fragen, ob KI eine Stelle ersetzt, sondern ob sie ähnliche Ergebnisse schneller und kostengünstiger erzielen können. Das bedeutet oft weniger Junior-Positionen, in denen alle Texte geschrieben werden, und mehr hybride Rollen, die Texten mit Strategie, Wachstum, UX oder Testing kombinieren. Die Erwartungen an Geschwindigkeit und Vielfalt werden steigen, da KI die Produktivität pro Person vervielfachen kann. Erfolgreich werden diejenigen Texter sein, die die Arbeit steuern, filtern und validieren können.
Referenzen
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Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) – Arbeitsmärkte und KI – oecd.ai
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Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) – KI und Arbeit – oecd.org
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OpenAI – Vorstellung von GPT-5 – openai.com
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OpenAI – GPT-4 Systemkarte – openai.com
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OpenAI – Technischer Bericht zu GPT-4 – openai.com
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National Library of Medicine (PubMed) – Noy & Zhang (2023) zu GenAI und Schreibproduktivität – nih.gov
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US-amerikanische Federal Trade Commission (FTC) – FTC-Richtlinie zur Werbebelegschaft – ftc.gov
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Werbeaufsichtsbehörde (ASA) – CAP-Code-Regel 3.7: Nachweispflicht – asa.org.uk
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Werbeaufsichtsbehörde (ASA) – Leitfaden zu irreführender Werbung – asa.org.uk
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McKinsey & Company – Der Stand der KI 2025 – mckinsey.com
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Weltwirtschaftsforum – Bericht „Die Zukunft der Arbeit 2025“ – weforum.org
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Reuters – Mondelez nutzt genAI zur Senkung der Marketingkosten – reuters.com
-
OpenAI - ChatGPT - openai.com
-
Jasper - jasper.ai
-
Copy.ai - copy.ai
-
Grammarly – KI-Schreibassistent – grammarly.com
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Surfer – Content-Redakteur – surferseo.com
-
Notion – Notion AI (Hilfezentrum) – notion.com
-
YouTube - youtube.com
-
AI Assistant Store – Die besten KI-Assistenten fürs Schreiben: Vergleich der Top-Tools – aiassistantstore.com
-
AI Assistant Store – KI zum Briefeschreiben: Die besten Optionen – aiassistantstore.com
-
AI Assistant Store – Die besten KI-Tools für wissenschaftliches Schreiben – aiassistantstore.com
-
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