EDIT DEZEMBER 2024: Mittlerweile sieht unsere Contentmarketing-Maschine (CMM) komplett anders aus. Wir haben experimentiert, optimiert und das ganze so weiterentwickelt, dass wir ganz andere Qualitäten erreichen. Dieser Artikel markiert in gewisser Weise eine V1.
Mit Automation und der Hilfe von KI hochwertigen Content zu produzieren – das war ein Wunsch bei des Kunden. Mit der Marketing-Content-Maschine haben wir das umgesetzt und sparen über 90 % der dafür notwendigen Arbeitszeit.
Ausgangssituation
Prozess der Recherche und Contenterstellung
Wir wollen unseren Lesern und Kunden gut recherchierte Artikel bieten, die in der Regel eher länger ausfallen. Diese Inhalte stellen wir auf unterschiedlichen Plattformen und Social Media zur Verfügung, um eine breite Zielgruppe zu erreichen und ihre Informationsbedürfnisse umfassend zu bedienen.
Normalerweise funktioniert ein solcher Prozess ungefähr so:
- Zielgruppenorientierte Themensuche
- Recherche zum Thema und Quellen
- Entwurf eines Blogbeitrags und Korrekturschleifen
- Bildrecherche und Formatierung
- Ableitung von Social Media Posts (z. B. für LinkedIn, Facebook und X).
- Veröffentlichung auf dem Blog und Social Media.
Erfahrungen zeigen, dass für diesen Prozess gut und gerne ein Arbeitstag verwendet werden kann, oftmals sogar länger.
Zielbild: erwünschter Zustand
Gleiche inhaltliche Qualität bei geringerem Zeitbedarf und Kontinuität
Anstatt zeitintensiv manuell Texte zu verfassen – auch durch die Nutzung von Tools wie ChatGPT oder Neuroflash nur teilweise beschleunigt, sollte das Ziel sein, möglichst automatisiert Inhalte zu erstellen. Dabei ist insbesondere auf eine hohe Qualität, gute Lesbarkeit und umfangreiche Recherche zu achten.
Entscheidend ist dafür ein Prozess, um Zielgruppe, Personas und Herausforderungen, die Tonalität und bestehende Inhalte zu analysieren, um den Stil und Ton der Texte in der gleichen Art zu halten.
Ergebnis und Einsparung
Vollautomatisierte Ideenfindung, Recherche und Copywriting
Der neue Prozess zur Content-Erstellung ist weitgehend automatisiert und optimiert.
- Idee für ein neues Thema in Google Sheets eintragen (auch diese Recherche kann mithilfe unseres „Content-Ideen-Generators“ vereinfacht werden)
- Dies startet automatisch die Content-Maschine.
- Diese Maschine führt eine automatische Recherche durch (mithilfe von Perplexity) und erstellt aus dieser Recherche Blogbeitrag mit ChatGPT in einem Google Dokument.
- Der Artikel enthält auch Vorschläge für Bildmaterial und die dazugehörigen Prompts, die ich bei Bedarf dann noch mit eigener Optimierung nutzen kann.
- Sobald der Artikel fertig ist, werde ich per E-Mail informiert. Ich überprüfe den Artikel, finalisiere ihn und verschiebe das Dokument in ein anderes Verzeichnis. Dadurch wird die zweite Content-Maschine gestartet, die automatisch die Social Media Posts mit Bildmaterial erstellt. Ich werde erneut informiert, sobald alles fertig ist.
Durch diesen neuen und automatisierten Prozess kann viel Zeit gespart werden: Nach unseren Erfahrungen benötigen Nutzer:innen nur noch etwa 30 Minuten, um das gleiche Ergebnis wie vorher zu erreichen. Diese Zeit wird vollständig für die finale Optimierung genutzt.
Wenn wir also von durchschnittlich einem Tag gegenüber 30 Minuten ausgehen, ist das eine Ersparnis von über 90%.
Allgemeiner zum automatisierten Marketing und einsetzbaren Tools kannst du hier lesen.
%
Zeitersparnis
- Recherche 95%
- Artikel schreiben und finalisieren 80%
- Bildmaterial 50%
- Social Media Posts 85%
Lieber im Video-Format?
Schau rein bei unserer YouTube-Reihe zur Contentmarketing-Maschine!
FAQs – häufige Fragen
Wie habt ihr die Aufgabe angegangen?
Wir haben uns die einzelnen Schritte des aktuellen Prozesses gemeinsam an einem konkreten Beispiel angesehen. Auf dieser Basis hat das Team von Pickert dann einen konkreten Vorschlag gemacht und auch die Tools für jeden Schritt beschrieben. Zum Beispiel fand ich es interessant zu sehen, dass Perplexity für die Recherche viel besser funktioniert als ChatGPT.
Wie lange hat es gedauert, bis die Automatisierung entwickelt war?
Die erste Version haben wir uns zusammen nach wenigen Tagen angesehen. Es gab dann noch ein paar Anpassungen und Verbesserung – so haben wir beispielsweise entschieden, dass wir den Artikel erst selbst bearbeiten wollen, bevor wir die Social Media Posts erstellen. Insgesamt konnte das System nach 10 Tagen produktiv gehen.
Was hat das gekostet?
Ich sage es mal so: Der Preis hat sich gegenüber der Aufwandseinsparung bereits nach drei Monaten bezahlt gemacht!