In our work with clients and colleagues, we often find that we mean different things by marketing, communications, and content ecosystems, and even by basics like “tagline” or “teaser.” So, here’s how we define content marketing:
Content marketing is a strategic approach to creating and distributing valuable, relevant, and consistent content to reach, attract, and retain a clearly defined audience. It is still a commercial endeavor. Unlike traditional advertising, the spotlight is not on the product but on the audience’s needs and interests. The goal is to demonstrate expertise, build trust, and develop profitable customer relationships through useful information, advice, or entertainment. Content marketing spans strategic planning, creative concepting, production, and distribution across audience-relevant channels – websites, blogs, social media, email, and offline formats. Important: there is no one-size-fits-all. Every channel requires tailored content variations. (Credit to Perplexity for the base text; I lightly edited.)
So how is content marketing changing in the age of generative AI? Here is our perspective as content experts who deal with it daily. Three theses:
1. Authenticity remains a feeling audiences seek. Generative AI, with its mediocre remixes of the familiar, cannot convey that feeling. A year and a half after my Insight “Long Texts, Long Boredom,” that still holds true. So it’s no surprise we’re talking about AI fatigue by now.
2. Generative AI can structure what we already know and spark ideas. But you still need a human in the loop. Example: “Perplexity, what extraordinary topics and formats would you recommend for a bakery’s content marketing.” It proposed a video baking course, a bread quiz, and customer portraits. Not exactly standout. Time for me to jump in.
3. Content consulting matters more than ever. At the 30,000-foot level, Stephen Hawking put it plainly: “This is the century of complexity.” Today, with AI tools and increasing individualization, we need people who can keep the big picture and explain complexity simply.
While plenty has been written about theses 1 and 2, thesis 3 is where the action is. We are talking about a broad advisory field – broad enough for a 650-page treatment (for example, Think Content by Miriam Löffler and Irene Michl). It spans subtopics like content strategy, content marketing, and content production. For good content, you have to understand how communication, organizations, and brands work; define goals and audiences; and measure success quantitatively. Add to that the creative and production skills (writing and design). There is plenty to tackle, especially with AI in the mix now.
Es geht um die Beratung zu einem großen Thema. Eines, über das man 650-seitige Bücher schreiben kann (etwa Think Content von Miriam Löffler und Irene Michl). Eines, das Unterthemen wie Content-Strategie, -Marketing und -Produktion enthält. Für guten Content muss man verstehen, wie Kommunikation, Organisationen und Marken funktionieren. Man muss Ziele und Zielgruppen verstehen, und quantitativ Erfolg messen können. Bis hin zur Kreativität und Umsetzungskompetenz (Schreiben, Designen), an denen es nicht fehlen darf. Viel zu tun. Und das jetzt auch noch mit KI.
Content-Consulting gliedert sich – wie andere Beratung – grob in die Phasen Research, Analyse, Konzeption und Empfehlung. Die Erfahrung zeigt: Besonders an den strategischen Grundlagen oder Vorgaben mangelt es häufig. Wenn wir nach einer Kommunikations- oder Content-Strategie fragen, nach Core Story oder Kernbotschaften, dann gerät so manche Organisation ins Stottern. Für eine wirksame Kommunikation, mit der man Ziele erreichen möchte (welche?), sind diese Grundlagen aber unerlässlich. Auch, um bei den Zielgruppen mit einer konsistenten und kohärenten Identität wahrgenommen zu werden.
Da es auch hier große und kleine Pakete gibt, kann und sollte sich jede Organisation diese Grundlagen leisten. Es ist schön, mitanzusehen, wie dabei greif- und fühlbare Identitäten entstehen, die von den Zielgruppen als authentisch und emotional relevant wahrgenommen werden. Und von denen auch alle Beteiligten in der Organisation das gleiche Verständnis haben.
Zwar lässt sich Content auch ohne strategische Grundlage analysieren. Die Frage nach dem Warum lässt sich dann aber nur erahnen. Um beim Beispiel des Bäckers zu bleiben: Die KI-Bilder von Brotpersönlichkeiten sind lustig. Doch was ist das Ziel außer ein bisschen allgemeine Reichweite? Und warum gibt es nichts zu Sauerteig, obwohl der in aller Munde ist? Solche Fragen stellen wir, wenn wir Content analysieren. Dabei gucken wir uns Kanäle wie Website, Social Media, Newsletter etc. an, sprechen aber auch über Prozess- und Ressourcen-Themen. Wer macht was im Bereich Kommunikation und Content? Hier ist es auch wichtig, Menschen in Organisationen derart zu befähigen, dass sie eine Kommunikations- und Content-Strategie nicht nur umsetzen, sondern auch eigenständig entwickeln können. Auch können SEO-Checks in der Analyse enthalten sein sowie ein Content-Audit, in dem wir stichprobenartig Content verschiedener Kanäle auf Aktualität und Zielgruppenrelevanz prüfen sowie strategische Lücken aufdecken. Redaktionelle Professionalität (Aufbau, Stil, Ausdruck etc.) schätzen wir ebenfalls ein.
Die Ergebnisse und Empfehlungen präsentieren wir unseren Kund*innen in einem Termin übersichtlich strukturiert – lieber auf einem digitalen Whiteboard, als in der Häppchenstruktur einer Präsentation, bevor wir gemeinsam die nächsten Schritte diskutieren. Was sollte jetzt mit welcher Priorität umgesetzt werden? Womit sich der Kreis zur Frage nach KI im Content-Marketing schließt. Denn Teil der Beratung ist die Empfehlung der Tools, mit denen sich Bilder, Videos und Text so generieren lassen, dass sie in der Umsetzung nützlich sind. Wo kann welche KI helfen, wo sollte man vorsichtig mit den Ergebnissen sein? Denn beim Einsatz von KI geht es mehr um Prozessbetrachtung als um Tool-Auswahl. Welche Tools sind an welcher Stelle im Prozess für welche Anwendungsfälle die besten? Oder muss sich gar der Prozess ändern? Wie sieht es mit der Kennzeichnungspflicht aus? Hier geben wir unsere gesammelte Erfahrung in der Beratung gern weiter.
Fazit: Dieser Artikel ist wie versprochen von Hand geschrieben. Zu 98 Prozent. Es sollte klar geworden sein, dass KI sich gut zur Inspiration eignet, wenn es um Formate, Kanäle, Themen und sonstigen Ideen geht. Mit dem generierten Output lässt sich Zeit sparen und weiterarbeiten. Wichtig bleibt zu berücksichtigen, dass KI nichts Neues generiert und KI-Langtexte so generisch sind, wie sie sich anfühlen. Es fehlt KI an Verständnis für Kontext. Doch je weiter wir uns von werblichen Aussagen entfernen, je inhaltlicher und sinnstiftender es zugeht, desto wichtiger sind Kontext und Tiefgang für die Akzeptanz von Content-Angeboten.
PS: Eine generative KI als Content-Consultant zu nutzen, würden wir nicht empfehlen, da es in solchen Fällen um die Einschätzung komplexer Sachverhalte in individuellen Kontexten geht. Aber dafür gibt es ja uns.
