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Wichtige Begriffe der KI-gestützten Texterstellung
Inhaltsverzeichnis
- A - AEO, AI Act, Brand Voice
- B - Brand Voice
- C - ChatGPT, Claude, Content-Workflow, Copywriting
- F - Few-Shot-Prompting, Fine-Tuning
- G - GEO, GPT
- H - Halluzination
- K - KI-gestützte Texterstellung, KI-Kompetenz
- L - Llms.txt
- M - Markenkonforme Kommunikation, Multi-Shot-Prompting
- P - Perplexity, Prompt, Prompt Engineering
- R - RAG
- S - System-Prompt
- T - Token, Tone of Voice
- Z - Zero-Shot-Prompting, Zielgruppengerechte Ansprache
A
AEO (Answer Engine Optimization)↑ Nach oben
Die Weiterentwicklung der Suchmaschinenoptimierung für KI-basierte Systeme. Während SEO auf Keywords und Backlinks setzt, optimiert AEO Inhalte so, dass KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity sie als relevante Antwortquellen erkennen. Strukturierte Daten, klare Definitionen und FAQ-Formate sind zentrale Elemente der AEO-Strategie.
AI Act↑ Nach oben
Die EU-Verordnung zur Regulierung künstlicher Intelligenz, die auch Transparenzpflichten für KI-generierte Inhalte vorsieht. Unternehmen müssen unter bestimmten Umständen kennzeichnen, wenn Texte mit KI-Unterstützung erstellt wurden. Die genauen Anforderungen hängen vom Einsatzbereich und Risikopotenzial ab.
B
Brand Voice↑ Nach oben
Die einzigartige Persönlichkeit einer Marke in der schriftlichen Kommunikation. Im Gegensatz zum Tone of Voice, der situativ angepasst wird, bleibt die Brand Voice konstant. Sie umfasst Werte, Charaktereigenschaften und die grundsätzliche Art, wie eine Marke mit ihrer Zielgruppe spricht. Für KI-Texterstellung ist eine dokumentierte Brand Voice essentiell.
C
ChatGPT↑ Nach oben
Das bekannteste KI-Sprachmodell von OpenAI, basierend auf der GPT-Architektur. ChatGPT kann Texte generieren, überarbeiten, übersetzen und analysieren. Für professionelle Anwendungen empfiehlt sich die Plus-Version mit GPT-4, die komplexere Aufgaben bewältigt und konsistentere Ergebnisse liefert.
Claude↑ Nach oben
Ein KI-Sprachmodell von Anthropic, das als Alternative zu ChatGPT gilt. Claude zeichnet sich durch besonders natürliche Konversationen und die Fähigkeit aus, längere Kontexte zu verarbeiten. Viele Profis nutzen Claude parallel zu ChatGPT für unterschiedliche Aufgabentypen.
Content-Workflow↑ Nach oben
Der systematische Prozess von der Ideenfindung bis zur Veröffentlichung von Inhalten. Mit KI-Integration verändert sich dieser Workflow: Ideengenerierung, Erstellung von Erstversionen und Varianten werden schneller, während Qualitätskontrolle und Feinabstimmung wichtiger werden. Ein optimierter KI-Content-Workflow kann die Produktionszeit um bis zu 70% reduzieren.
Copywriting↑ Nach oben
Die Kunst, verkaufsstarke und überzeugende Texte zu schreiben. Im KI-Zeitalter bleibt Copywriting-Wissen unverzichtbar: Es befähigt dazu, KI-generierte Texte zu bewerten, zu verbessern und strategisch einzusetzen. Gutes Copywriting verbindet Psychologie, Storytelling und klare Botschaften.
F
Few-Shot-Prompting↑ Nach oben
Eine Prompting-Technik, bei der man der KI einige Beispiele (shots) gibt, bevor man die eigentliche Aufgabe stellt. Dies hilft der KI, den gewünschten Stil, Ton oder Format besser zu verstehen. Besonders effektiv für markenkonforme Texterstellung.
Fine-Tuning↑ Nach oben
Die Anpassung eines vortrainierten KI-Modells an spezifische Anforderungen. Während echtes Fine-Tuning technisch aufwendig ist, können Unternehmen durch systematisches Prompting und Custom Instructions ähnliche Effekte erzielen – die KI lernt die Markenstimme und produziert konsistentere Ergebnisse.
G
GEO (Generative Engine Optimization)↑ Nach oben
Ein neuer Begriff für die Optimierung von Inhalten für generative KI-Systeme. GEO kombiniert Elemente von SEO und AEO, fokussiert sich aber speziell darauf, wie Inhalte von KI-Systemen verstanden, verarbeitet und in generierten Antworten verwendet werden.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)↑ Nach oben
Die Technologie hinter ChatGPT und ähnlichen Sprachmodellen. GPT-Modelle werden auf riesigen Textmengen vortrainiert und können dann für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden. Die Zahl (GPT-3, GPT-4) bezeichnet die Generation und Leistungsfähigkeit des Modells.
H
Halluzination (KI)↑ Nach oben
Wenn KI-Systeme Informationen erfinden oder falsche Fakten präsentieren, die plausibel klingen. Dies passiert, weil die KI Muster erkennt und fortsetzt, ohne echtes Faktenwissen zu haben. Professionelle KI-Nutzung erfordert daher immer Faktenprüfung und kritisches Hinterfragen der Outputs.
K
KI-gestützte Texterstellung↑ Nach oben
Der professionelle Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Erstellung, Überarbeitung und Optimierung von Texten. Dabei ersetzt die KI nicht den Menschen, sondern verstärkt dessen Kreativität und Effizienz. Erfolgreiche KI-Texterstellung kombiniert menschliche Strategie mit maschineller Ausführung.
KI-Kompetenz↑ Nach oben
Die Fähigkeit, KI-Tools effektiv für die eigenen Zwecke einzusetzen. Umfasst technisches Verständnis (wie funktioniert KI?), praktische Fertigkeiten (Prompting, Tool-Auswahl) und strategisches Denken (wann macht KI-Einsatz Sinn?). KI-Kompetenz wird zur Schlüsselqualifikation in der modernen Arbeitswelt.
L
Llms.txt↑ Nach oben
Eine standardisierte Textdatei im Hauptverzeichnis einer Website, die KI-Systemen strukturierte Informationen über die Seite liefert. Ähnlich wie robots.txt für Suchmaschinen, hilft llms.txt KI-Systemen, den Kontext und Zweck einer Website besser zu verstehen.
M
Markenkonforme Kommunikation↑ Nach oben
Texte und Botschaften, die konsistent die Werte, den Ton und die Persönlichkeit einer Marke widerspiegeln. Mit KI ist markenkonforme Kommunikation eine Herausforderung, da Modelle zu generischen Outputs neigen. Die Lösung: systematische Markenstimmen-Dokumentation und gezieltes KI-Training.
Multi-Shot-Prompting↑ Nach oben
Eine erweiterte Form des Few-Shot-Prompting mit vielen Beispielen. Besonders nützlich, wenn die KI komplexe Markenstimmen oder spezifische Formate lernen soll. Je mehr qualitative Beispiele, desto besser versteht die KI die Anforderungen.
P
Perplexity↑ Nach oben
Eine KI-gestützte Suchmaschine, die Antworten aus verschiedenen Quellen zusammenfasst und mit Quellenangaben versieht. Für Content-Ersteller interessant, da Perplexity zeigt, wie KI-Systeme Informationen aggregieren und präsentieren. Optimierung für Perplexity wird zunehmend wichtiger.
Prompt↑ Nach oben
Die Eingabe oder Anweisung, die man einer KI gibt. Ein guter Prompt ist klar, spezifisch und enthält alle notwendigen Kontextinformationen. Die Qualität des Prompts bestimmt maßgeblich die Qualität des KI-Outputs. Professionelles Prompting ist erlernbar und folgt bestimmten Mustern.
Prompt Engineering↑ Nach oben
Die systematische Entwicklung effektiver Prompts für optimale KI-Ergebnisse. Umfasst Techniken wie Rollenspiele ("Du bist ein erfahrener Texter"), Strukturvorgaben und iterative Verfeinerung. Prompt Engineering ist eine Kernkompetenz für professionelle KI-Nutzung.
R
RAG (Retrieval Augmented Generation)↑ Nach oben
Eine Technik, bei der KI-Systeme auf externe Wissensdatenbanken zugreifen, um aktuelle und spezifische Informationen in ihre Antworten einzubauen. RAG reduziert Halluzinationen und ermöglicht es, unternehmenseigenes Wissen in KI-Antworten zu integrieren.
S
System-Prompt↑ Nach oben
Die grundlegende Anweisung, die das Verhalten einer KI definiert. Bei ChatGPT sind das die "Custom Instructions", bei Claude die "Constitutional AI"-Prinzipien. Unternehmen können eigene System-Prompts definieren, um konsistente Markenkommunikation sicherzustellen.
T
Token↑ Nach oben
Die kleinste Einheit, die ein KI-Sprachmodell verarbeitet. Ein Token kann ein Wort, Teil eines Wortes oder Satzzeichen sein. Die Token-Anzahl bestimmt Kosten und Verarbeitungslimits. Durchschnittlich entsprechen 1000 Token etwa 750 Wörtern.
Tone of Voice (ToV)↑ Nach oben
Die Art und Weise, wie eine Marke in verschiedenen Situationen kommuniziert. Während die Brand Voice konstant bleibt, passt sich der Tone of Voice an Kontext, Zielgruppe und Kanal an. Ein dokumentierter ToV-Guide ist die Basis für konsistente KI-Texterstellung.
Z
Zero-Shot-Prompting↑ Nach oben
Prompting ohne vorherige Beispiele – man stellt der KI direkt eine Aufgabe. Funktioniert für einfache Aufgaben gut, führt aber bei komplexeren Anforderungen oft zu generischen Ergebnissen. Für markenkonforme Texte ist Few-Shot-Prompting meist effektiver.
Zielgruppengerechte Ansprache↑ Nach oben
Die Anpassung von Sprache, Ton und Inhalt an die spezifischen Bedürfnisse und Erwartungen einer definierten Zielgruppe. KI kann bei der Zielgruppenansprache helfen, indem sie Textvarianten für verschiedene Personas erstellt. Voraussetzung ist eine klare Zielgruppendefinition im Prompt.