Skalierung von KI-Texten ohne Qualitätseinbußen: Best-in-Class Prozesse, Technologien und Anwendungsfälle in 2025

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.

Wie funktioniert KI-basierte Texterstellung konkret?

Für die automatisierte Texterstellung existieren zwei unterschiedliche Technologieansätze -  mit unterschiedlichen Vorteilen und Nachteilen. Die Wahl des richtigen Ansatzes für die konkreten Anwendungsfälle ist erfolgsentscheidend:

1. Rule-Based Models

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

2. Generative KI (Large Language Models)

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).

Wie wähle ich den richtigen Ansatz für meine Aufgabenstellung?

Um die optimale Lösung für den eigenen Content-Bedarf zu finden, ist es essentiell, sich folgende Fragen zu stellen:

  • Produktvielfalt & -dynamik: Habe ich eine große Anzahl an Produkten, Varianten oder häufig wechselndes Sortiment, das manuell nur schwer effizient gepflegt werden kann?
  • Content-Qualitätsanspruch: Reichen mir beschreibende Texte oder brauche ich emotionales Storytelling, SEO-Optimierung oder zielgruppenspezifisches Wording, welches immer eingehalten werden muss?
  • Datenbasis & Struktur: Liegen strukturierte Produktdaten (z. B. Eigenschaften, Kategorien, USPs) vor, auf deren Basis sich Texte automatisch erstellen lassen?
  • Sprachen & Märkte: Verkaufe ich in mehreren Ländern oder plane die Internationalisierung – mit Bedarf an konsistentem, lokalisiertem Content?
  • Skalierbarkeitsziel: Möchte ich Texte effizienter erstellen (Zeit/Kosten sparen) oder auch Content-Volumen steigern (z. B. A/B-Tests, saisonale Varianten, Marktplätze bedienen)?

Es hat sich bewährt, die benötigten Texte anhand ihres Wertes für das Unternehmen zu priorisieren. Dabei entstehen drei Content-Gruppen:

  • High Value Content: Inhalte, die für das Unternehmen große Bedeutung haben - zum Beispiel die Produktbeschreibungen der Bestseller. Dementsprechend hoch sollte hier der Qualitätsanspruch bei der Wahl der Methode sein.
  • Low Value Content: Inhalte, die für das Unternehmen nur eine untergeordnete Rolle spielen - zum Beispiel Texte für Low Seller. Hier steht die Kosteneffizienz im Vordergrund.
  • Mid Value Content: Ein Großteil der Inhalte wird sich erfahrungsgemäß zwischen den beiden vorherigen Gruppen einordnen lassen. Hier gilt es einen guten Mittelweg zwischen Kosten und Kontrolle (= höhere Qualität) zu wählen.

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.

Wie lässt sich der Wert von Content für das Unternehmen berechnen?

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:

  • Verstoß gegen Regularien: 1000 € – 20.000 €
  • Verstoß gegen DSGVO: 10.000+ €
  • Wettbewerbsrechtliche Abmahnung: 1.500 – 30.000 €

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 Beispiel aus der Praxis:

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:

  • Top-Seller (20 % der Produkte): Inhalte werden manuell erstellt und übersetzt – durch erfahrene Texter:innen, um maximale Qualität und Conversion-Wirkung zu erzielen.
  • Mid- & Low-Seller (80 % der Produkte): Inhalte werden mit einem hybriden Modell erstellt: Kombination aus regelbasierten Textsystemen (z. B. Textengine.io) und LLM-Workflows (z. B. Claude 4 + DeepL).

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.

Implementierungsleitfaden: In 4 Schritten zur KI-optimierten Content-Strategie

Schritt 1: Bestandsaufnahme und Zieldefinition

  • Analyse aktueller Content-Prozesse, Bottlenecks identifizieren
  • Anforderungen an Content definieren
  • Konkrete Ziele und Budgetrahmen setzen

Praxistipp: Definieren Sie Ihre ROI-Erwartungen klar.

Schritt 2: Tool-Auswahl und Pilotphase

  • Benötigte Content-Qualität (Kontrolle) und Kosten abwägen (siehe XANEVO Cost-Control Matrix)
  • Auswahl der geeigneten Tools
  • Pilotbereich definieren

Praxistipp: Mit wenig kreativen, aber aufwendigen Content-Formaten starten.

Schritt 3: Prozessintegration und Schulung

  • Skalierbare Workflows entwickeln
  • Automatisierung aufsetzen (Regeln definieren oder Prompting)
  • Best Practices dokumentieren
  • Qualitätssicherung integrieren
  • Kontinuierliche Schulungen planen

Praxistipp: Definieren Sie die Verantwortlichkeiten klar!

Schritt 4: Messung und kontinuierliche Optimierung

  • Produktionszeit, Qualität und Kosten tracken
  • Feedback sammeln
  • Strategie anpassen

Grenzen und ethische Überlegungen

So leistungsfähig automatisierte Texterstellung heute ist, kann auch sie nicht die Antwort auf alle Content-Fragen sein. Herausforderungen entstehen besonders in Hinsicht folgender Themen:

  • Halluzinationen: Gerade generative KI-Modelle (LLM) können fehlerhafte, unpräzise oder sogar irreführende Inhalte erzeugen - sogenannte „Halluzinationen“, die ohne menschliche Kontrolle unbemerkt bleiben. Diese Halluzinationen entstehen, weil große Sprachmodelle nicht auf Faktenwissen im klassischen Sinn zugreifen, sondern auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten Wörter und Sätze aneinanderreihen. Auch wenn die Formulierungen plausibel klingen, können die Inhalte inhaltlich unvollständg oder schlicht falsch sein. Besonders kritisch ist das in Bereichen, in denen faktische Korrektheit und rechtliche Absicherung entscheidend sind – etwa bei Produktbeschreibungen, juristischen Texten oder medizinischen Informationen. Daher erfordert der Einsatz von KI-generierten Inhalten stets menschliche Kontrolle und sorgfältige Prüfung. Automatisierte Texterstellung darf nicht als Ersatz für Fachwissen oder Recherche verstanden werden.

  • Die Bedeutung des Kontex: Ein weiterer kritischer Punkt beim Einsatz KI-basierter Texterstellung ist die Bedeutung des richtigen Inputs. Sprachmodelle können nur so gute Ergebnisse liefern, wie es die Qualität und Relevanz ihrer Eingabedaten erlauben – nach dem Prinzip „Shit in, shit out“. Werden unklare, fehlerhafte oder zu allgemeine Informationen bereitgestellt, spiegelt sich das direkt in den generierten Texten wider. KI-Modelle haben kein echtes Verständnis von Zusammenhängen oder Zielen, sondern orientieren sich ausschließlich an den Vorgaben und Daten, die sie erhalten. Besonders bei komplexen Themen oder markenspezifischen Inhalten ist daher eine präzise, saubere Eingabe entscheidend. Eine qualifizierte Vorbereitung der Daten und klare Zielvorgaben stellen die Qualität der Inhalte sicher.

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.

Fazit: Automatisierte Texterstellung als strategischer Hebel

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:

  • KI für Effizienz: Routine-Aufgaben, erste Entwürfe, Skalierung
  • Menschen für Qualität: Emotionale Tiefe, Faktenprüfung, strategische Steuerung

Geschrieben von
Jan Kaiser, Aug 01, 2025
Co-Founder von XANEVO
Jan Kaiser

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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