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Wie ich einen KI-gestützten Content-Workflow mit 5 Tools erstellt habe (Schritt für Schritt)
In den Anfängen der generativen KI (um 2023) war die Nutzung von KI für Content ein chaotisches Experiment. Man bat ChatGPT, einen Blogbeitrag zu schreiben, sah zu, wie das System roboterhaftes Zeug produzierte, und verbrachte dann zwei Stunden damit, es so umzuschreiben, dass es menschlich klang. Es war eine Neuheit, ein Produktivitäts-Hack, aber kaum ein nachhaltiger Arbeitsablauf für Unternehmen.
Heute hat sich die Landschaft grundlegend verändert. Wir geben Chatbots nicht mehr nur Anweisungen, sondern orchestrieren sie. Agentische ArbeitsabläufeDer Unterschied ist grundlegend. Ein Standard-Workflow ist linear: Man führt Schritt A aus, dann Schritt B. Ein agentenbasierter Workflow ist dynamisch: KI-Agenten erkennen Aufgaben, treffen Entscheidungen kontextbezogen und führen komplexe Sequenzen mit minimalem menschlichen Eingriff aus.
Dieser umfassende Leitfaden beschreibt detailliert, wie ich mit nur fünf Kerntools eine robuste, weitgehend autonome Content-Engine aufgebaut habe. Am Ende dieses Artikels verfügen Sie über den Plan, Ihren organischen Traffic zu skalieren, ohne dabei auszubrennen.
Die Kernphilosophie: Automatisierung mit menschlicher Interaktion.
Bevor wir uns mit den Tools befassen, müssen wir die Grundregeln festlegen. Vollautomatisierter Content scheitert oft, weil ihm eine Seele fehlt. Googles Algorithmen werden immer ausgefeilter darin, „unnütze“ Inhalte zu erkennen. Die erfolgreichsten Workflows in den Jahren 2024–2025 nutzen … Der Mensch im Regelkreis (HITL) Architektur.
🤖 Die Rolle der KI
Schwerstarbeit, Datenverarbeitung, Mustererkennung, erste Entwürfe, SEO-Analyse und das Generieren endloser Variationen von Überschriften und Aufhängern.
👨💻 Die Rolle des Menschen
Strategische Ausrichtung, Geschmacksauswahl, emotionale Verbindung, Austausch persönlicher Anekdoten (EEAT) und die endgültige Genehmigung.
Mein Workflow ist darauf ausgelegt, die Leistung der KI zu maximieren und gleichzeitig an entscheidenden Stellen strenge menschliche Qualitätskontrollen durchzuführen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Endergebnis bei Google gut platziert wird und dem Leser tatsächlich einen Mehrwert bietet.
Der 5-Werkzeug-Tech-Stack
Für die Entwicklung dieses Workflows habe ich fünf Tools ausgewählt, die sich gut integrieren lassen und den gesamten Content-Lebenszyklus abdecken. Die Auswahl erfolgte aufgrund ihrer API-Funktionen und spezifischen Stärken.
Vorstellung
Fungiert als zentrale Steuerung, Inhaltskalender und Ideensammlung. Es speichert den „Status“ jedes Artikels (Idee, Recherche, Entwurf, Überarbeitung, Veröffentlichung).
Verwirrung (oder Zwillinge)
Wird für Echtzeit-Faktenprüfung, Trendanalyse und Quellenrecherche verwendet. Im Gegensatz zu ChatGPT durchsucht es das Web live, um aktuelle Daten zu finden.
Claude 3.5 Sonett
Ausgewählt gegenüber GPT-4 aufgrund seiner überlegenen Prosaqualität, des größeren Kontextfensters und der Fähigkeit, spezifische Markenstimmen nachzuahmen, ohne dabei "KI-ähnlich" zu klingen.
Midjourney v6
Erstellt individuelle, markenkonforme Bilder. Wir vermeiden Stockfotos, um Google einen einzigartigen Mehrwert zu signalisieren und die Nutzerbindung zu stärken.
Make.com
Das Bindeglied zwischen diesen Tools. Es automatisiert die Übergabe und überträgt Daten von Perplexity über Claude und Notion zu WordPress.
Schrittweise Workflow-Erstellung
Hier ist der genaue Ausführungsplan, der zum Aufbau dieser Content-Maschine verwendet wurde. Befolgen Sie diese Phasen, um das System zu replizieren.
Automatisierte Ideenfindung und Trenderkennung
Der größte Engpass bei der Content-Erstellung ist nicht das Schreiben, sondern die Entscheidungsfindung. Was zum Schreiben. Anstatt auf einen leeren Bildschirm zu starren, automatisieren wir die Recherchephase.
Ich habe einen automatisierten Auslöser eingerichtet mit Make.comJeden Morgen durchsucht das System spezifische RSS-Feeds (z. B. TechCrunch, Branchenblogs) und Subreddit-Diskussionen, die für meine Nische relevant sind.
- Auslösen: Neuer, beliebter Beitrag auf Reddit (>100 Upvotes) oder Nachrichtenschlagzeile.
- Aktion: Make.com sendet die Überschrift über eine API an einen KI-Agenten.
- Auswertung: Die KI analysiert das Thema auf „Content Fit“ anhand meiner voreingestellten Kriterien (Suchvolumenpotenzial, Zielgruppenrelevanz).
Bei einer hohen Punktzahl wird eine neue Seite in meinem Browser erstellt. Vorstellung Eine Datenbank mit Ideen, die jeweils einen vorgeschlagenen Titel und den Status „Zur Überprüfung“ enthält. Wenn ich in den Tag starte, erwartet mich eine Auswahl geprüfter Ideen.
Der Forschungsbericht „Deep Dive“
Sobald ich eine Idee genehmigt habe, Forschungsagent Hier kommt Perplexity ins Spiel. Wir wollen keine generischen KI-Floskeln, sondern datengestützte Erkenntnisse.
Das System fragt Perplexity ab, um die fünf bestplatzierten Artikel zum gewählten Keyword zu analysieren. Es extrahiert wichtige Überschriften, Datenpunkte und – am wichtigsten – …Inhaltslücken (was der Konkurrenz fehlt).
1. Ermitteln Sie die Suchintention (Informationssuche vs. Transaktionssuche).
2. Nennen Sie die drei häufigsten Fragen, die Nutzer stellen.
3. Erstellen Sie eine umfassende Gliederung, die Themen abdeckt, die in den aktuellen Top-Artikeln nicht behandelt wurden.
4. Nennen Sie zwei aktuelle Statistiken aus dem Jahr 2024/2025, die sich auf dieses Thema beziehen.
Dieses Briefing ist in Notion gespeichert. Ich nehme mir 5 Minuten Zeit, es durchzulesen, um sicherzustellen, dass der Ansatz zu meiner Markenstrategie passt, bevor ich mit dem Schreiben beginne.
Der rekursive Schreibprozess (Der "Claude"-Schritt)
Das ist der entscheidende Unterschied. Die meisten scheitern, weil sie in einer einzigen Anfrage einen 2.000 Wörter langen Artikel verlangen. Die Qualität von LLMs nimmt mit zunehmender Länge der Ergebnisse ab. Um dem entgegenzuwirken, habe ich Folgendes entwickelt: Modularer SchreibworkflowDie
Ich benutze Claude 3.5 Sonett für seine Fähigkeit, komplexe Styleguides einzuhalten.
Die "Kettentechnik":
- Schritt 3.1 – Der Aufhänger: Die KI verfasst 5 Varianten der Einleitung. Ich wähle die beste aus.
- Schritt 3.2 - Abschnittszeichnung: Die KI verfasst Abschnitt 1 auf Grundlage des genehmigten Briefings. Dabei wird der Kontext der Einleitung beibehalten.
- Schritt 3.3 – Kritikrunde: Bevor es mit Abschnitt 2 weitergeht, überprüft eine separate KI-„Kritiker-Persona“ Abschnitt 1 anhand meines Stilhandbuchs (z. B. „Verwenden Sie Aktiv“, „Keine Modewörter wie ‚bahnbrechend‘“). Sie korrigiert den Entwurf automatisch.
- Schritt 3.4 - Wiederholen: Dieser Vorgang wird für jeden Abschnitt wiederholt, bis der gesamte Entwurf fertiggestellt ist.
Dieser rekursive Prozess gewährleistet, dass Einleitung, Hauptteil und Schluss kohärent und von hoher Qualität sind und vermeidet den sich wiederholenden "Füllstoff", der in einmaligen KI-Artikeln häufig vorkommt.
Visuelle Kontextualisierung mit Midjourney
Ein Textwust beeinträchtigt die Benutzerfreundlichkeit. Wir brauchen visuelle Elemente. Während der Text verfasst wird, identifiziert der Workflow „visuelle Gestaltungsmöglichkeiten“.
Das System analysiert den Entwurf und schlägt Bildkonzepte vor. Wenn der Text beispielsweise die „Bewältigung eines Datenbergs“ thematisiert, erstellt es eine detaillierte Midjourney-Aufforderung.
Prompt: „Isometrische 3D-Illustration einer digitalen Content-Fabrik, leuchtend blaue Datenströme verbinden Computerterminals, weißer Hintergrund, klare Linien, Unreal Engine-Rendering --ar 16:9 --v 6.0“
Der „menschliche Feinschliff“ und die SEO-Optimierung
In dieser Phase haben wir einen 2.500 Wörter umfassenden Entwurf und eigene Bilder in Notion. Jetzt kommt der Mensch ins Spiel. nicht Grammatikkorrektur; es geht um die Korrektur von AuswirkungenDie
Ich füge persönliche Anekdoten hinzu, die die KI unmöglich kennen kann. Ich überprüfe den logischen Aufbau komplexer Argumente. Ich sorge für einen authentischen Tonfall und füge mitunter auch Ecken und Kanten oder kontroverse Meinungen hinzu, die KI normalerweise glättet.
Die SEO-Ebene: Nach der Überarbeitung wird der Text mit einem Optimierungstool (wie Surfer SEO oder NeuronWriter) analysiert. Dieses prüft die Keyword-Dichte nicht durch Keyword-Stuffing, sondern durch semantische Relevanz (NLP), um sicherzustellen, dass wir die von Google erwartete Thementiefe abdecken.
Tiefgehende Analyse: Warum dieser „agentische“ Ansatz erfolgreich ist
1. Kontextbeibehaltung
Durch die Nutzung einer zentralen Datenbank (Notion) als „Speicher“ des Prozesses weiß jedes Tool, was die anderen gerade tun. Der Bildgenerator kennt den Tonfall des Artikels. Der Social-Media-Texter kennt die wichtigsten Erkenntnisse aus der Recherchephase. So entsteht eine einheitliche Markenbotschaft.
2. Die „Durchschnittsfalle“ vermeiden
KI-Modelle werden mit Daten aus dem Internet trainiert, was bedeutet, dass ihre Standardausgabe dem „Durchschnitt“ des Internets entspricht. Durch mehrstufige Feedback-Schleifen (Kritikschleifen) und gezielte Dateneinspeisung (Perplexitätsforschung) bewegen wir das Modell dazu, sich vom Durchschnitt zu entfernen und sich außergewöhnlichen Ergebnissen anzunähern.
Überwindung des "Halluzinations"-Problems
Eines der größten Risiken von KI sind erfundene Fakten. In diesem Arbeitsablauf … Der Perplexitätsschritt ist nicht verhandelbar.Wir verlangen vom Schreibagenten (Claude) nie, dass er einfach Fakten „kennt“. Wir liefern die Fakten im Briefing und weisen ihn an, „ausschließlich auf Grundlage des vorgegebenen Kontextes zu schreiben“. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen nahezu auf null reduziert.
Die Zukunft: Wohin gehen wir im Jahr 2026?
Der oben beschriebene Arbeitsablauf ist für heute gültig. Die Technologie entwickelt sich jedoch rasant. Hier ist, worauf ich mich als Nächstes vorbereite:
Autonome Agenten
Bald müssen wir die Notion-Karte nicht mehr manuell verschieben. Ein autonomer Agent überwacht die Analysedaten, erkennt virale Trends, recherchiert dazu und entwirft eine Antwort, während ich schlafe, und zeigt mir dann eine Benachrichtigung mit dem Status „Genehmigung ausstehend“ an.
Video-First-Workflows
Mit zunehmender Reife von Modellen wie OpenAIs Sora und Googles Veo wird sich dieser textbasierte Workflow zu einer Videoproduktionslinie weiterentwickeln. Der „Blogbeitrag“ wird dann nur noch ein Ergebnis einer Kernidee sein, die auch ein Skript und ein synthetisches Video generiert.
Hyperpersonalisierung
Wir werden von statischen Artikeln auf dynamische Inhalte umsteigen. Der Workflow generiert zehn Versionen desselben Artikels, zugeschnitten auf unterschiedliche Lesergruppen (z. B. „Die CTO-Version“ vs. „Die Entwicklerversion“).
Häufig gestellte Fragen
Wird Google KI-generierte Inhalte bestrafen?
Nein, Google hat ausdrücklich erklärt, dass sie belohnen qualitativ hochwertige Inhalte Unabhängig von der Produktionsweise. Allerdings werden minderwertige, sich wiederholende oder Spam-Inhalte bestraft. Der Schlüssel liegt in der menschlichen Bearbeitung und der Wertschöpfung.
Wie viel kostet dieses Werkzeugpaket?
Ein typisches Setup kostet etwa 100–150 US-Dollar pro Monat (Claude Pro: 20 US-Dollar, Midjourney: 30 US-Dollar, Make: 30 US-Dollar, Notion: kostenlos/Plus). Im Vergleich zur Einstellung eines festangestellten Texters oder einer Agentur ist der ROI enorm.
Kann ich ChatGPT anstelle von Claude verwenden?
Ja, Sie können GPT-4o verwenden. Viele professionelle Autoren bevorzugen jedoch Claude 3.5 Sonnet für längere Texte, da es tendenziell einen natürlicheren, weniger „klischeehaften“ Schreibstil aufweist und besser den Stilrichtlinien entspricht.
Bereit, Ihre Maschine zu bauen?
Beim Aufbau eines KI-gestützten Content-Workflows geht es nicht darum, die teuersten Tools zu kaufen. Es geht darum, die Funktionsweise zu verstehen. Architektur der ArbeitIndem man den kreativen Prozess in einzelne Schritte unterteilt und an kritischen Punkten das eigene Urteilsvermögen einbringt, kann man ein Produktivitätsniveau erreichen, das vor wenigen Jahren noch unmöglich war.