KI-Tools fürs Marketing: die fünf, die den Alltag abdecken

Warum fünf Tools reichen und fünftausend nicht

Täglich kommen neue Werkzeuge dazu — Annette Czanaky spricht in ihrem OGcon-Vortrag von über 5.000 KI-Tools am Markt, für jeden denkbaren Anwendungsfall eines. Ihre Antwort darauf ist keine längere Liste, sondern eine kürzere: die 80-20-Regel. Fünf Standard-Werkzeuge, gut beherrscht, bringen den Großteil der Ergebnisse. Jedes weitere Abo kostet Zeit im Einlernen und Geld im Monat.

• Ein Sprachmodell: Die Allzweck-Schicht für Texte, Ideen, Strukturen und nebenbei auch Bilder. Bei Czanaky ist das ChatGPT in der Bezahlversion, weil erst die eigene Assistenten möglich macht.
• Ein Design-Tool: Für Grafiken, Social-Posts und Vorlagen. Sie arbeitet mit Canva, das inzwischen selbst eine Reihe von KI-Funktionen mitbringt.
• Ein Präsentationsprogramm: Statt eines eigenen KI-Tools für Folien: das Programm, das ohnehin auf dem Rechner liegt, kombiniert mit dem Sprachmodell für Inhalt und Gliederung.
• Ein Bildgenerator: Für den Fall, dass es besser aussehen muss als das, was das Sprachmodell nebenbei ausgibt. Czanaky nutzt dafür Midjourney.
• Eine No-Code-Automatisierung: Der Klebstoff dazwischen — sie verbindet die Werkzeuge und stößt Abläufe an, ohne dass jemand programmiert. Bei ihr ist das Zapier.

Entscheidend ist nicht die Marke, sondern die Kategorie: ein Werkzeug je Aufgabe, und alle fünf müssen sich verbinden lassen. Welche Kriterien dahinterstehen, steht ausführlich im Leitfaden zu den besten KI-Tools für Unternehmen; den Überblick über die Kategorien gibt der Themen-Guide KI-Tools.

Der GPT als Mitarbeiter: eine Rolle, eine Aufgabe

Der Kniff in Czanakys Vorgehen steckt nicht im Tool, sondern in der Aufteilung. Sie behandelt jeden Custom GPT wie einen Mitarbeiter mit klarer Stellenbeschreibung: eine Rolle, ein Auftrag, feste Vorgaben, was zurückkommen soll. Statt einen Allrounder immer wieder neu zu instruieren, arbeitet sie mit einem kleinen Team spezialisierter Assistenten.

Wie so ein Assistent technisch entsteht, zeigt der Beitrag Custom GPT erstellen Schritt für Schritt. Hier geht es um den Schritt danach: was passiert, wenn mehrere davon nacheinander an derselben Aufgabe arbeiten.

Vier GPTs, ein Blogbeitrag: die Demo Schritt für Schritt

In der Live-Demo entsteht ein kompletter Blogbeitrag in wenigen Minuten — und zwar nicht aus einem Prompt, sondern aus einer Kette. Jeder Schritt gibt sein Ergebnis an den nächsten weiter.

1. 1Der Chefredakteur: Ein selbst gebauter GPT, der aktuelle Themen vorschlägt. Czanaky fragt ihn genau das, was man einen Chefredakteur fragen würde: Worüber lohnt es sich gerade zu schreiben? Aus der Liste wählt sie eines aus.
2. 2Der Schreiber: Ein zweiter GPT mit hinterlegter Rolle und Vorgehensweise für SEO-Texte. Er bekommt Thema und Schlüsselwort und liefert den Beitrag samt Überschriften-Vorschlägen, Meta-Titel und Meta-Beschreibung.
3. 3Der Designer: Ein dritter GPT erzeugt das passende Bild zum fertigen Text — nicht vorher, sondern nachdem der Inhalt steht.
4. 4Der technische Assistent: Der letzte Schritt ist unspektakulär und im Alltag trotzdem der lästigste: das Format. Sie lässt sich das Bild in ein web-taugliches Format umwandeln, damit die Seite schneller lädt.

Was am Ende steht, ist kein fertiger Artikel, und Czanaky behauptet das auch nicht. Sie überarbeitet ihn und würde ihn nie eins zu eins übernehmen — der Punkt ist der Startpunkt. Ihr Bild dafür ist der Rotstift: An etwas Bestehendes heranzugehen, fällt leichter, als vor der leeren Seite zu sitzen.

Warum KI-Texte oft gleich klingen

Der häufigste Einwand gegen KI im Marketing lautet: Das liest sich alles gleich. Czanaky widerspricht dem nicht, sie erklärt es. Die Modelle sind überwiegend auf englischsprachigen Texten trainiert; was daraus ins Deutsche kommt, klingt oft glatt, ein wenig amerikanisch und eben nicht nach der eigenen Stimme.

Ihre Gegenmaßnahme ist genau die Kette von oben. Ein einzelner Prompt liefert Durchschnitt, weil er nichts über dich weiß. Ein Assistent dagegen, in dem Rolle, Zielgruppe, Tonfall und Aufbau einmal hinterlegt sind, liefert vom ersten Mal an etwas, das näher an dir dran ist — und beim nächsten Beitrag wieder. Wie viel dabei an der Formulierung des Auftrags hängt, zeigt der Beitrag zum richtigen Prompten.

Automatisieren, ohne programmieren zu können

Der dritte Einwand, den sie aufgreift, ist der hartnäckigste: Für Automatisierung müsse man programmieren können. Muss man nicht. No-Code-Werkzeuge setzen Abläufe aus Bausteinen zusammen, die man verbindet statt schreibt. Zwei Beispiele führt sie vor:

• Vom Tabellenblatt zum Blogentwurf: Themen stehen in einer Tabelle, der Ablauf holt sie ab, lässt sie ausformulieren und legt sie im Redaktionssystem an — wahlweise direkt veröffentlicht oder, sinnvoller, als Entwurf zur Durchsicht.
• Der personalisierte Lead-Magnet: Interessenten füllen ein Formular aus, die Antworten wandern als Variablen in einen vorbereiteten Prompt, das Ergebnis wird zum PDF und geht automatisch per E-Mail raus. Czanakys Beispiel ist ein individueller Ernährungsplan; das Muster trägt für jeden Plan, der aus wenigen Angaben entsteht.

Eine Einschränkung macht sie selbst, und die ist wichtig genug, um sie zu wiederholen: Der automatisierte Weg in den Blog lohnt sich, wenn es auf Menge ankommt. Wo Qualität zählt, bleibt der Entwurfsmodus die richtige Einstellung. Wie ein solcher Ablauf technisch aufgebaut ist, zeigt n8n-Automatisierung an einem offenen Werkzeug; den größeren Rahmen spannt der Themen-Guide KI-Automatisierung.

Was du selbst mitbringen musst

Bei aller Werkzeugkunde endet Czanakys Vortrag nicht beim Tool, sondern bei der Person davor. Vier Dinge nennt sie als Grundlage — und keines davon lässt sich kaufen:

• Eine eigene Vorstellung: Wohin soll es gehen, was könnte das Geschäft verändern? Ohne Ziel wird jedes Tool zum Selbstzweck.
• Fachliche Tiefe: Ihre These: Der Weg führt vom Generalisten zurück zum Spezialisten. Standardwissen liefert die KI; den Unterschied macht, wer beurteilen kann, ob das Ergebnis stimmt.
• Problemlösen und Kommunikation: Sobald eine Situation heikel wird, will man einen Menschen am Werk sehen, keine Maschine.
• Dranbleiben: Was heute funktioniert, ist in einem halben Jahr überholt. Regelmäßiges Nachlegen gehört zum Werkzeugkasten.

Häufige Fragen