Automatisierte Texterstellung bezeichnet den Einsatz von KI-Technologien zur effizienten Generierung von hochwertigen Inhalten für Unternehmen.
Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über KI-basierte Texterstellungstechnologien, vergleicht die unterschiedlichen Ansätze und zeigt auf, wie Sie mit einem strukturierten Implementierungsansatz bis zu 80% Ihrer Content-Produktionszeit einsparen können. Die richtige Kombination aus KI-Effizienz und menschlicher Qualitätskontrolle ist der Schlüssel zum Erfolg.
Was ist automatisierte Texterstellung und warum ist sie 2025 unverzichtbar?
Automatisierte Texterstellung ist die KI-gestützte Generierung von Textinhalten - entweder teilweise oder vollständig ohne manuelle Schreibarbeit. Sie nutzt zwei Haupttechnologien:
⦁ Regelbasierte Modelle (RBMs)
⦁ Generative KI auf Basis von Large Language Models (LLMs)
Seit 2023 hat sich die Technologie rasant weiterentwickelt: von einfachen Textergänzungstools zu komplexen Content-Ökosystemen, die den gesamten Prozess unterstützen – von der Ideenfindung bis zur Performance-Messung und Optimierung.
Für Unternehmen gibt es vier zentrale Anwendungsbereiche:
⦁ E-Commerce: Produktbeschreibungen, Meta-Descriptions
⦁ Marketing: Social Media, Newsletter
⦁ Unternehmenskommunikation: Berichte, Pressemeldungen
⦁ SEO: Optimierte Landingpages
Warum automatisierte Texterstellung heute unverzichtbar ist:
⦁ 93 % der Fortune-500-Unternehmen nutzen bereits KI-Tools für Content-Prozesse (Steigerung um 22 % seit 2024).
⦁ Unternehmen mit strategisch implementierter Textautomatisierung erreichen durchschnittlich eine um 47 % höhere Content-Produktivität.
⦁ Die Nachfrage nach qualitativ hochwertigem Content steigt kontinuierlich, während Budgets und Ressourcen begrenzt sind.
Für die automatisierte Texterstellung existieren zwei unterschiedliche Technologieansätze - mit unterschiedlichen Vorteilen und Nachteilen. Die Wahl des richtigen Ansatzes für die konkreten Anwendungsfälle ist erfolgsentscheidend:
Was sind RBMs? Eine Technologie, die strukturierte Daten in natürlichsprachliche Texte umwandelt.
Der RBM-Prozess folgt diesem Schema:
⦁ Dateneingabe: Einspeisung von strukturierten Daten (Tabellen, Datenbanken) in das System
⦁ Textplanung: Festlegung der Content Struktur und Priorisierung von Informationen anhand von vordefinierten Textbriefings.
⦁ Aufbau der Automation / Satzgenerierung: Erstellung grammatikalisch korrekter Textbausteine nach sprachlichen Regeln
⦁ Feinabstimmung: Anpassung an Tonalität, Stil und Markensprache
Wofür eignen sich RBMs besonders gut?
⦁ Umwandlung großer Mengen strukturierter Produktdaten in qualitative Produktbeschreibungen
⦁ Daten-basierte Berichte (Produktbeschreibungen, Finanzberichte, Analysen, Wetterberichte)
⦁ Texte mit strikten Vorgaben, die eingehalten werden müssen (z.B. Compliance-Anforderungen)
Unsere Tool-Empfehlungen: RosaeNLG, Textengine, Axite
Moderne generative KI-Modelle wie OpenAI o3 oder Claude 4 basieren auf neuronalen Netzwerken und arbeiten nach einem anderen Prinzip:
⦁ Textplanung: Festlegung der Struktur und Priorisierung von Informationen
⦁ Dateneingabe: Einspeisung von strukturierten Daten (Tabellen, Datenbanken) in das System, Muster Beispieltexte, Textbriefings, SEO & GEO Briefings
⦁ Prompt-Engineering: Nutzer formulieren Anweisungen ("Prompts") & geben Kontext über die vorhandenen Daten
⦁ Kontextverständnis: Die KI analysiert die Aufgabenstellung und erfasst Zusammenhänge
⦁ Generierung: Inhalte werden auf Basis der gelernten Daten erzeugt
⦁ Iterative Verbesserung: Ergebnisse werden durch Feedback weiter optimiert
Wofür eignet sich generative KI besonders gut?
⦁ Ideal für alle Textanforderungen mit einem Volumen von bis zu 500 Texten
⦁ Ab >500 Kleinere oder Geschäfts-unkritische Texte ohne komplexe Vorgaben
⦁ Ideenfindung zum Kreativen schreiben und Überwindung von Schreibblockaden
Unsere Tool-Empfehlungen: Claude 4, OpenAI o3,
Auch Hybrid-Lösungen, die sowohl LLM- als auch RBM-basiert arbeiten, können eine gute Alternative darstellen (z.B. Textengine).
Um die optimale Lösung für den eigenen Content-Bedarf zu finden, ist es essentiell, sich folgende Fragen zu stellen:
Mithilfe der XANEVO Cost-Control-Matrix lassen sich Qualitätsanspruch (= Kontrolle über den Inhalt) und die entstehenden Kosten gegenüberstellen. Daraus ergibt sich schließlich die Wahl der passenden Modell-Lösung.
Um die Inhalte nicht nur nach Bauchgefühl in eine der drei Gruppen einzuordnen, sondern auf Basis wirtschaftlicher Faktoren, lohnt es sich, den potenziellen Wert von Inhalten zu berechnen. Zwei einfache Formeln helfen dabei, Chancen und Risiken besser einzuschätzen:
1. Potenzieller Umsatz durch Content
Diese Formel zeigt, welchen Umsatz ein bestimmter Content-Beitrag voraussichtlich generieren kann. Sie eignet sich besonders für verkaufsrelevante Inhalte wie Produktbeschreibungen oder Landingpages.
Formel:
Content-Umsatz = Seitenaufrufe × Conversion Rate × Durchschnittlicher Warenkorbwert pro Kategorie
Beispiel:
5.000 Seitenaufrufe × 0,02 Conversion Rate × 80 € Warenkorbwert pro Kategorie = 8.000 € Umsatz pro Monat
2. Potenzieller Compliance-Schaden
Nicht nur Umsatzchancen, sondern auch Risiken lassen sich mit einer einfachen Kalkulation bewerten – insbesondere bei rechtlich sensiblen Inhalten. Hier hilft folgende Formel:
Formel:
Compliance-Schaden = Anzahl fehlerhafter Inhalte in einer Kategorie × Durchschnittlicher Schaden pro Fehler
Was ist der "durchschnittliche Schaden pro Fehler pro Kategorie”?: Das ist ein Erfahrungswert, den du (oder dein Unternehmen) mit der Zeit definieren kannst.
Beispiele:
Beispiel: Pro Fehler ergibt sich durchschnittlich ein potenzieller Schaden von 12.083 €.
Diese Berechnungen unterstützen dabei, den Content-Wert messbar zu machen – sowohl in Hinblick auf Umsatzpotenziale als auch auf Haftungs- oder Reputationsrisiken.
So lässt sich entscheiden, für welche Inhalte sich der Einsatz hochwertigerer Textmodelle und menschlicher Ressourcen lohnt – und wo kosteneffiziente Automatisierung genügt.
Ein europaweit tätiger Möbel-Reseller mit Sitz in Deutschland vertreibt über 30.000 Produkte über mehrere internationale Vertriebskanäle.
Die manuelle Erstellung der Produkttexte war zeitaufwendig: Die Online-Listung neuer Artikel verzögerte sich um bis zu einen Monat.
Das Unternehmen wächst stark und erweitert sein Sortiment kontinuierlich. Gleichzeitig sind die internen Ressourcen begrenzt – insbesondere im Bereich Content Creation und Lokalisierung. Daher suchte das Unternehmen nach einer skalierbaren Lösung, um
Herausforderung
Skalierbare Erstellung und Pflege hochwertiger, marktplatzgerechter und GEO-optimierter Produkttexte in vier Sprachen, bei gleichzeitig wachsendem Sortiment und limitierten internen Kapazitäten.
Lösung
Ein hybrider Ansatz kombiniert Menschen, regelbasierte Modelle & LLM-basierter Textgenerierung. So können auf Basis strukturierter PIM-Daten automatisierte, suchmaschinenoptimierte Produkttexte erstellt und in mehreren Sprachen lokalisiert werden.
Warum ein hybrider Ansatz?
Der Kunde führte eine fundierte Kosten-Nutzen-Analyse durch, basierend auf der Formel:
Content-Umsatz = Seitenaufrufe × Conversion Rate × durchschnittlicher Warenkorbwert pro Kategorie
Damit konnte er den Umsatzbeitrag pro Kategorie-Inhalt berechnen – und daraus ableiten, welche Technologie sich jeweils wirtschaftlich am meisten lohnt.
Das Ergebnis:
Ergebnisse:
Durch die Einführung des hybriden Textgenerierungsansatzes konnte die Erstellung und Lokalisierung von Produktbeschreibungen erheblich beschleunigt werden – was zu einer 80 % schnelleren Produktlistung führte und dem Unternehmen ermöglichte, neue Artikel deutlich früher in seinen internationalen Vertriebskanälen zu platzieren, wodurch Umsatzpotenziale schneller realisiert werden konnten.
Schritt 1: Bestandsaufnahme und Zieldefinition
Praxistipp: Definieren Sie Ihre ROI-Erwartungen klar.
Schritt 2: Tool-Auswahl und Pilotphase
Praxistipp: Mit wenig kreativen, aber aufwendigen Content-Formaten starten.
Schritt 3: Prozessintegration und Schulung
Praxistipp: Definieren Sie die Verantwortlichkeiten klar!
Schritt 4: Messung und kontinuierliche Optimierung
So leistungsfähig automatisierte Texterstellung heute ist, kann auch sie nicht die Antwort auf alle Content-Fragen sein. Herausforderungen entstehen besonders in Hinsicht folgender Themen:
Hinzu kommt eine zentrale ethische Frage:
Nimmt die automatische Texterstellung den Mitarbeitenden ihre Jobs?
Eine Frage, die rund um den Einsatz von KI immer wieder emotional diskutiert wird: Werden KI-Anwendungen menschliche Texter vollständig ersetzen? Tatsächlich zeigt sich in der Praxis, dass viele Unternehmen genau diesen Weg einschlagen wollen – aus Kostengründen oder in der Hoffnung auf maximale Effizienz.
Doch dabei wird oft übersehen: Gute Texte entstehen nicht allein durch das Generieren von Wörtern. Hinter überzeugenden Inhalten steckt Wissen über Zielgruppen, Markenbotschaften, Tonalität und Kommunikationsziele – all das kann eine KI nicht eigenständig erfassen oder bewerten. Auch kreative Tiefe, echte Meinungen oder überraschende Perspektiven lassen sich in automatisch erstellten Texten nur begrenzt abbilden. Während einfache, repetitive Textaufgaben durchaus effizient von künstlicher Intelligenz übernommen werden können, bleibt die kreative und strategische Qualitätssicherung in menschlicher Hand. Ein erfahrener Texter versteht, warum ein Text wirkt – eine KI produziert nur Wahrscheinlichkeiten. Wer also auf die Kompetenz seiner Mitarbeitenden verzichtet, riskiert mittelmäßige Ergebnisse und verschenkt Potenzial.
Automatisierte Texterstellung ist ein wertvolles Werkzeug – wenn sie bewusst, kritisch und verantwortungsvoll eingesetzt wird. Unternehmen sollten klare Regeln für Einsatz, Kontrolle und Kommunikation definieren, um Chancen zu nutzen, ohne Risiken zu übersehen.
KI-gestützte Texterstellung ist 2025 kein Zukunftsthema mehr, sondern ein bewährtes Mittel zur Effizienzsteigerung im Content-Management. Unternehmen, die strukturierte Prozesse, passende Tools und klare Qualitätsstandards etablieren, können ihre Produktionszeiten um bis zu 60 % senken und gleichzeitig konsistenten, markenkonformen Content in großem Umfang bereitstellen. Die Kombination aus regelbasierten Systemen und generativer KI erlaubt die passgenaue Auswahl je nach Anwendungsfall – von Produktbeschreibungen über Newsletter bis hin zu SEO-Texten. Entscheidend ist die strategische Planung des Einsatzes der unterschiedlichen Technologieansätze.
Genau dafür haben wir von XANEVO unsere Cost-Control-Matrix entwickelt. Anhand dieser können Sie den benötigten Content einordnen und den für Ihren Anwendungsfall besten Ansatz finden.
Die Erfolgsformel:
Managing Director & Founder @ Xanevo
Ich helfe Unternehmen dabei, das Potenzial von KI und Automatisierung sinvoll und wirtschaftlich zu nutzen.
Dabei stehen keine fertigen Produkte im Vordergrund, sondern individuelle, technologische Lösungen mit echtem Mehrwert. Mein Ziel: Komplexität reduzieren, Wettbewerbsvorteile schaffenß ohne Buzzwords, aber mit klarem Fokus auf Wirkung
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