Texten mit KI fürs Marketing: Interview mit Kai Spriestersbach

ChatGPT und die Technologie dahinter verändern das Marketing – auf vielen Ebenen. In dieser Podcast-Folge nehmen wir uns einen zentralen Aspekt heraus und sprechen über das Texten mit KI-Tools.

Wann eignet es sich, mit ChatGPT zu arbeiten? Bei welchen Seitentypen? Wie geht man vor? Darüber sprechen wir mit Kai Spriestesbach.

Der erfahrene Search Marketing Experte und Top-Speaker veröffentlicht in diesen Tagen sein Buch Richtig Texten mit KI. Im Interview erklärt Kai, wie Sprachmodelle funktionieren, wann und wie man sie für seine Texte einsetzen kann – und auch seine Einschätzung, wie sich dies auf Google und die Suchmaschinenoptimierung auswirkt.

So viel vorab: Kai spricht eine deutliche Warnung aus, Texte eins zu eins aus ChatGPT zu nutzen und ohne Gegenlesen auf seine Website zu stellen.

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Unser Gast: KI-Text-Experte Kai Spriestersbach

Kai Spriestersbach ist in der SEO- und Online-Marketing-Branche eine feste Größe. Seit vielen Jahren tritt er auf Konferenzen auf wie etwa auf der SMX in München, dem OMT in Wiesbaden oder der SEOkomm in Salzburg.

Kai ist Lehrbeauftragter und Autor in Fachmagazinen wie der Website Boosting. Auch in unserem Podcast war Kai schon zu Gast und hat mit uns über WordPress SEO gesprochen.

In den letzten Jahren hat sich Kai intensiv mit KI, Sprachmodellen und den KI-Text-Tools wie Jasper, Frase, Neuroflash und jetzt auch mit ChatGPT auseinandergesetzt.

Sein Buch sieht er nicht einfach nur als Ratgeber – auch wenn er dort zahlreiche konkrete Prompts auflistet und erklärt. Mit seinem Buch möchte er auch grundsätzlich über das Thema informieren und vor Stolperfallen warnen.

Sein Credo: Wer informiert und aufgeklärt mit solchen Tools arbeitet, kann sehr viel damit erreichen.

Kai Spriestersbach

“Sprachmodelle sind keine Wissensmodelle”

Elementar für das Schreiben mit ChatGPT und anderen Text-Tools ist ein Verständnis für die Technologie dahinter. “Es sind Sprachmodelle – und keine Wissensmodelle”, sagt Kai.

Heißt: Auf Basis von Trainingsdaten werden Wörter generiert, auf Basis von Wahrscheinlichkeit. Es sind also immer nur wahrscheinliche Antworten. “Ein Sprachmodell hat erst einmal keine Möglichkeit, Fakten strukturiert abzulegen, wie Google es mit seinem Knowledge Graph macht.”

Daher eignet sich ein pures Sprachmodell nur begrenzt, um Fakten zu recherchieren, etwa zu Informationen auf einer Website. Vor allem weil ChatGPT längst nicht immer angibt, wenn es gerade “halluziniert”, also Informationen erfindet.

Wer sich also Textabsätze oder Textbausteine generieren lässt und nutzt, läuft immer Gefahr, dass im eigenen Text plausibel klingende, aber schlicht falsche Informationen stecken. Für die man dann aber als Autorin oder Autor selbst den Kopf hinhalten muss.

Sprachmodell ChatGPT Beispiel für Fehler

Hier ein Beispiel für “Halluzination”: Auf Basis einer erfundenen URL erstellt ChatGPT eine plausibel klingende Zusammenfassung – zumindest wenn man von dem Thema bzw. Unternehmen keine Ahnung hat. Gleichzeitig gibt ChatGPT aber auch nicht an, dass es eigentlich gar nicht auf die URL zugreifen kann, weil es ein Sprachmodell ist – und keine Website-Inhalte erfasst wie etwa Google.

Wird es diese Unterscheidung noch länger geben?

Hat die Unterscheidung zwischen Sprachmodell und Wissensmodell noch in Zukunft bestand? Auch darüber haben wir mit Kai gesprochen. Denn OpenAI hat ChatGPT mittlerweile für externe Plugins geöffnet, wie zum Beispiel Wolfram Alpha. Dann muss das Sprachmodell in Zukunft nur noch erkennen, ob eine Faktenabfrage notwendig ist – und dann dem Plugin den Vortritt lassen.

Umgekehrt öffnet sich auch Google – und hat kürzlich auf der I/O 2023 verkündet, KI-Antworten stärker in die Suche einzubinden (dazu hier eine sehr gute Analyse von Kevin Indig).

Die Faktentreue wird auch ohne Plugins immer besser, wie Kai selbst feststellt. Ein Beispiel: Kai hat eine Liste mit Quellen erstellen lassen, zu wissenschaftlichen Themen, zu denen er sich auskennt.

Während bei GPT 3.5 falsche Paper und falsche Namen noch in die Regel waren, sind die Informationen bei seinen Tests mittlerweile zu rund 90 Prozent akurat. Trotzdem ist es aus seiner Sicht elementar, zu verstehen, wie die Modelle funktionieren, weil es eben auch jederzeit anders sein kann.

Die neuen Plugins hat auch Fabian hier auf LinkedIn diskutiert.

ChatGPT Diskussion
ChatGPT Plugins Diskussion

Wie kann man KI-Text-Tools gut nutzen?

Zusammenfassungen

Sprachmodelle wie ChatGPT können aus Sicht von Kai perfekt und risikolos genutzt werden, wenn bereits geprüfte und sauber recherchierte Inhalte vorhanden sind. Etwa, wenn man einen Blogartikel fertig geschrieben hat – und dann für den vorhandenen Text gezielt Teaser oder Zusammenfassungen generieren lässt, etwa für den eigenen Newsletter oder LinkedIn. “Das Modell muss hier also nichts neu entwickeln, sondern nur Vorhandenes transformieren.”

Produktnahe Texte

Auch auf Basis von vorhandenen Produktinformationen können sehr gut Texte generiert werden. Zum Beispiel, indem man nüchterne Produkttexte in eine passende zielgruppengerechte Sprache umformulieren lässt oder einen Verkaufstext daraus generieren lässt. Eine weitere Möglichkeit: Verschiedene Produkttexte nehmen und einen Vergleich daraus schreiben lassen. Diese und weitere Beispiele stellt Kai auch in seinem neuen Buch vor.

Allgemeinwissen

Auch das, was Allgemeinwissen genannt wird, kann relativ risikolos von ChatGPT und anderen KI-Text-Tools generiert werden. Nicht zufällig sind die Erfolgsbeispiele, die in der SEO-Branche diskutiert werden, häufig Definitionen bzw. Glossare. Gleichzeitig ist auch klar: Alleine mit der Definition erschafft man noch keine Inhalte, mit denen man sich unterscheidet. Weder für die User noch für Google. Es ist in der Ursprungsvariante erst einmal nur reiner Copy Cat Content.

Wenn alle KI-Texte produzieren: Wie kann man sich dann noch abheben?

Wenn rein allgemeine Inhalte in Zukunft mehr oder weniger kostenlos durch KI-Tools generiert werden können oder über Googles Sprachmodell “Bard” integriert sind, dann müssen sich Unternehmen die Frage stellen, wie sie sich noch abheben bzw. unterscheiden wollen.

Das geht unter anderem durch:

  • Tiefes Kundenverständnis
  • Expertise und Erfahrungen
  • Exklusive Daten

All das sollte in den Content einfließen. Ob und wie diese Inhalte mit KI-Text-Tools sinnvoll angereichert werden, hängt vom Einzelfall ab. Jedes Unternehmen braucht hier für sich eine individuelle SEO & Content-Strategie.

Genau in diese Richtung argumentiert auch Google selbst.

So ist das “Helpful Content System” gerade erst gestärkt worden. Zudem sollen “Perspectives” – also individuelle Perspektiven – stärker in den Suchergebnissen vertreten sein. Auch Product Reviews sollen bessere Rankingchancen erhalten, wenn sie auf echten Erfahrungen basieren.

KI-generierter Content wird von Google nicht generell abgelehnt. Es gibt jedoch die Anforderung, solchen Content klar zu kennzeichnen (Hier explizit erwähnt: “Wie wurde der Content erstellt“).

Ob man “richtlinienkonform” arbeitet (“White Hat SEO”) oder eben nicht, das ist in der Suchmaschinenoptimierung seit jeher eine Frage der Herangehensweise und der Risiko-Affinität.

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Der Autor

ChatGPT, Interviews, SEO Tools