Social Media und KI

Social-Media-Teams diskutieren intensiv, welche Aufgaben (zum Beispiel Postingtexte schreiben, Bilder generieren) sich an KI auslagern lassen und welche Tools sie anschaffen sollten. Wie fruchtbar diese Diskussionen sind, hängt von dem Umgang mit diversen Fragezeichen ab, mit denen sich Social-Media-Manager konfrontiert sehen: Wie viel Zeit lässt sich mit KI tatsächlich sparen – und wie viel kreativer oder performanter werden die Ergebnisse wirklich?

Mit der schieren Anzahl an verfügbaren Tools und Funktionen, der rasanten Weiterentwicklung von KI und der Notwendigkeit eines gewissen technischen Verständnisses sowie der Fähigkeit, präzise Anweisungen oder sogenannte Prompts zu formulieren, schlägt die anfängliche Euphorie gegenüber künstlicher Intelligenz nicht selten in Überforderung und Frustration um.

Um diesem Umschwung zuvorzukommen, sollten Social-Media-Teams die Implementierung von KI fokussiert und strukturiert angehen.

Insbesondere bei KI gilt: testen, testen, testen

Damit Social-Media-Teams KI strukturiert in ihre bestehenden Prozesse und Workflows implementieren können, empfiehlt sich ein Test-Framework, das Ziele, Dauer und Set-up klar regelt.

Im Februar 2023 startete das Social-Media-Team von zooplus in einen zunächst auf drei Monate angelegten Testlauf, um zu überprüfen, welche der täglichen Social-Media-Aufgaben sich künftig von KI gänzlich übernehmen oder zumindest teilweise unterstützen lassen. Dabei folgte das Team einem strikten Test-Framework, um zu optimalen Ergebnissen zu gelangen.

Beispiel-Inhouse-Test-Framework bei zooplus

Ziele für den Einsatz von KI:

• Zeitersparnis bei der Erstellung von Inhalten durch den Einsatz von KI in allen Märkten (zum Beispiel eine Stunde Zeitersparnis pro Tag)
• Höheres Niveau an inspirierenden und innovativen Inhalten mit gesteigerter Performance der Posts/Stories (+ 1 bis 3 %)
• Implementierung eines Tools pro Aufgabe (zum Beispiel Themen recherchieren, Redaktionsplan erstellen, Postingtexte schreiben, Bilder generieren, Videos generieren)
• Implementierung der effizientesten und effektivsten Prompting-Technik

Set-up für den Test zur Implementierung von KI:

• Dauer des Tests: drei Monate
• Zweiwöchige Sprints, Tests in fünf Märkten, nach erfolgreichem Test geplanter Roll-out in 26 Märkten
• Aufgaben und Tools, mit denen KI getestet werden soll:
  • Themen recherchieren: ChatGPT, Whybot
  • Redaktionsplan erstellen und Postingtexte schreiben: ChatGPT, Whybot, Open.AI, Writesonic, Neuroflash
  • Bilder generieren: Midjourney, Dall:E, Photosonic, Bing, Canva Magic Studio, Ideogram, Magic Studio
  • Memes erstellen: Supermeme, Memecam
  • Videos generieren: Synthesia.AI, Murf.ai
• Methode: Die für die verschiedenen Aufgabenbereiche ausgewählten Tools mit exakt den gleichen Prompts briefen und anschließend die Qualität der Ergebnisse mithilfe einer qualitativen Inhaltsanalyse vergleichen

Anwendungsfälle von KI in Social Media im Test: die Ergebnisse

Aus den anfänglich geplanten drei Monaten des Tests wurden angesichts der verschiedenen Tools und diversen Prompt-Iterationen erst sechs, dann neun Monate und schließlich ein fortlaufendes Projekt bis zum Ende des Jahres.

Die Analyse der Ergebnisse und der direkte Vergleich verschiedener KI-Tools (und der durch sie generierten Inhalte) zeigte klar die Stärken und Schwächen der Tools sowie der eigenen Prompting-Skills auf. Die qualitative Inhaltsanalyse der Texte und der grafische Qualitätscheck der generierten Bilder und Videos ermöglichten so die Auswahl der Tools, um die Prompting-Skills zu optimieren sowie die künftige Nutzung auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele des Social-Media-Teams abzustimmen.

Aus den 16 getesteten Tools für fünf Anwendungsfälle konnten sich, auch nach Rücksprache mit der internen Rechts- und Datenschutzabteilung, drei Tools für den täglichen Gebrauch im Social-Media-Team durchsetzen: Whybot, Writesonic und Canva Magic Studio.

Als Resümee des Tests lässt sich festhalten: Die Integration von KI in Social-Media-Arbeitsprozesse ist nicht nur eine Frage der Effizienz, sondern auch der Kreativität. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Arbeitsbelastung um bis zu 20 % zu reduzieren, indem sie Routineaufgaben rund um die Themenrecherche, Redaktionsplanung und Content-Creation übernimmt und somit wertvolle Zeit spart. Darüber hinaus kann KI eine Quelle für neue Inspirationen sein und die Performance um 1 bis 3 % steigern, indem sie neue Perspektiven und Ansätze bietet, die zuvor unberücksichtigt geblieben wären. Ein weiteres schönes Zufallsprodukt, das weiteren Einfluss auf die Kreativleistung des Social-Media-Teams hatte: Während des Tests entfaltete sich unter den Social-Media-Managern ein gewisser Entdeckergeist, sich noch einmal neu mit der eigenen Kreativität auseinanderzusetzen.

Gleichzeitig erfordert die Arbeit mit KI Geduld und Ausdauer, denn häufig sind mehrere Versuche notwendig, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen. Anwender müssen zudem achtsam sein, wenn es um die Überprüfung von Quellen und Fakten, das Vermeiden von Duplikaten und das Navigieren durch Urheberrechtsfragen bei Bildern geht. Und letztlich: Oft offenbaren sich die wahrhaft guten Ergebnisse einer KI erst hinter einer Paywall, was oftmals Budgets und die Freigabe der Rechtsabteilung erfordert.

Nutzung von KI für die Themenrecherche

Die Nutzung von ChatGPT hat sich in der Praxis als äußerst effektiv erwiesen, insbesondere wenn es um die schnelle und umfassende Themenrecherche geht. Durch die Eingabe spezifischer Prompts kann ChatGPT innerhalb von Sekunden eine Vielzahl relevanter Themen und Ideen generieren. Dieser Prozess unterstützt nicht nur bei der Identifizierung von interessanten Inhalten, sondern hilft auch dabei, einen strukturierten Überblick über mögliche Beiträge für die kommenden Wochen zu erhalten. Die Fähigkeit, schnell auf Anfragen zu reagieren und dabei eine breite Palette von Themen abzudecken, macht ChatGPT zu einem wertvollen Werkzeug für Social-Media-Teams.

Ein weiteres Tool, das sich bei der Themenrecherche als nützlich erweist, ist WhyBot. Im Gegensatz zu ChatGPT, das Antworten in Form von Listen oder kurzen Absätzen liefert, stellt WhyBot die generierten Informationen in einer visuell ansprechenden Mindmap dar.

Diese visuelle Aufbereitung erleichtert es, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Themen zu erkennen und weitere Ideen zu entwickeln. Die Mindmaps können als Ausgangspunkt für Brainstormings dienen und helfen, die Kreativität des Teams anzuregen. Die visuelle Darstellung macht es einfacher, einen umfassenden Überblick über ein Thema zu gewinnen und gleichzeitig neue, kreative Ansätze für die Content-Erstellung zu finden.

Nutzung von KI für die Redaktionsplanung und das Copywriting

Ein weiterer Anwendungsbereich von KI in Social Media ist die Erstellung von Redaktionsplänen: KI-Tools können dazu beitragen, einen strukturierten und ausgewogenen Plan für die Veröffentlichung von Inhalten zu entwickeln. Durch die Vorgabe spezifischer Prompts, die Details wie gewünschte Themen, Tonalität und Häufigkeit der Posts enthalten, können KI-Tools Vorschläge für einen kompletten Redaktionsplan erstellen. Klingt gut, oder?

In der Realität des Tests zeigt sich jedoch trotz zahlreicher Versuche, das Prompting zu optimieren, dass eine iterative Feinabstimmung notwendig ist, um die Inhalte optimal auf die Zielgruppe abzustimmen und eine gleichmäßige Verteilung der Themen im Redaktionsplan zu gewährleisten. KI-Tools sind zwar grundsätzlich in der Lage, einen Redaktionsplan zu erstellen, in den besondere Aktionstage sowie eine grobe Themenauswahl über einen Monat verteilt werden, die Variation der Themen sowie die inhaltliche Tiefe und textliche Brillanz lassen jedoch zu wünschen übrig. Die Nutzung von KI in diesem Bereich erfordert daher eine kritische Bewertung der Ergebnisse und gegebenenfalls eine manuelle Anpassung, um die höchstmögliche Qualität und Relevanz des Redaktionsplans sicherzustellen.

Beim Copywriting ließen sich mit KI-Tools wesentlich bessere Ergebnisse erzielen: Durch die Eingabe detaillierter Prompts, die Informationen über den gewünschten Inhalt, die Tonalität und spezifische Anforderungen enthalten, können die KI-Tools Textvorschläge liefern, die oft nur minimaler Anpassungen bedürfen. Besonders hervorzuheben ist das Feature der Brand-Voice bei Writesonic, das es ermöglicht, die generierten Texte mit konkretem Briefing zur Tonalität des Textes noch besser an die Markenidentität anzupassen.

Nutzung von KI für die Content-Creation

Bei der Testung verschiedener KI-Tools für die Content-Creation zeigten sich teilweise frappierende Unterschiede – trotz der exakt gleichen Prompts, die in die Tools eingespeist wurden.

Die Ergebnisse variierten stark in Bezug auf Stil, Detailgrad und Realismus. Einige Tools produzierten Bilder, die eher cartoonartige Züge aufwiesen, während andere beeindruckend realistische Darstellungen lieferten.

Natürliche Bilder, die fast so wirken, als könnten sie tatsächlich in den Wohnzimmern der Katzenbesitzer aufgenommen worden sein, gelangen von der ersten Prompting-Iteration an am besten mit Midjourney, Ideogram, Magic Studio und Canva.

Aber: Sämtliche KI-Tools entwickeln sich rasant weiter und können bereits nach kurzer Zeit schon deutlich bessere Ergebnisse erzielen – insofern lohnt es sich, diverse Tools in regelmäßigen Abständen einfach noch einmal auszuprobieren.

Ein wichtiger Hinweis für die Content-Creation mithilfe von künstlicher Intelligenz: Eine der größten Herausforderungen bei der Erstellung von KI-generierten Inhalten ist die Sicherstellung, dass die generierten Bilder keine Urheberrechte verletzen oder anderweitige rechtliche Probleme verursachen. Entsprechend ist es für eine saubere Implementierung von KI-Tools in Social-Media-Teams unabdingbar, im gesamten Prozess mit der Rechtsabteilung zusammenzuarbeiten und sicherzustellen, dass alle generierten Inhalte den geltenden Gesetzen entsprechen.

Learning Nummer eins: Wir brauchen das richtige Mindset!

Die Arbeit mit KI lässt sich konkret zusammenfassen: „Shit in, Shit out!“ Während des gesamten Testzeitraums zeigte sich, wie essenziell ein präzises Briefing ist: Die Qualität der Eingabe bestimmt die Qualität der Ausgabe. Ein wichtiger Aspekt für das Mindset im Umgang mit KI-Tools, denn künstliche Intelligenz vollbringt keine Wunder, sondern benötigt klare Anweisungen – damit sind die Anwender klar in der Verantwortung für gute Ergebnisse.

In der täglichen Zusammenarbeit können Social-Media-Manager die KI wie einen Mitarbeitenden behandeln – eine klare Aufgabenverteilung ist genauso wichtig wie konkrete Rückfragen, um sicherzustellen, dass die Anweisungen verstanden wurden und alle notwendigen Informationen vorliegen (zum Beispiel „Hast du das verstanden? Was brauchst du noch an Informationen? Hast du meine Arbeitsanweisung richtig verstanden?“). Ein iteratives Arbeitsmodell fördert das Verfeinern der Ergebnisse, innerhalb dessen die KI aktiv um bessere Prompts für das Prompting gebeten wird („Ich bin mit dem Ergebnis noch nicht zufrieden. Stelle mir passende Rückfragen, damit du dein Ergebnis weiter verbessern kannst.“). Da KI im Gegensatz zum Menschen nicht müde wird und keinem Arbeitsrecht unterliegt, sind kontinuierliche Verbesserungen jederzeit möglich.

Learning Nummer zwei: Das richtige Prompting will gelernt sein!

Gutes Prompting im Umgang mit KI ist entscheidend, da es die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte maßgeblich beeinflusst. Wie ein präzises Briefing bietet ein durchdachtes Prompt eine klare Anleitung und definierte Erwartungen für die KI, die notwendig sind, um zielgerichtete und kontextbezogene Ergebnisse zu erzielen. Dies ermöglicht eine effektive Kommunikation mit der KI, minimiert Missverständnisse und optimiert die kreativen Prozesse, was zu aussagekräftigeren und wirkungsvolleren Inhalten führt. Es ist in etwa so, als würde man einem neuen Teammitglied den neuen Aufgabenbereich besonders detailliert, einfach und klar verständlich beschreiben.

Es gibt mittlerweile eine Vielzahl von Tools und Plattformen, die dabei helfen können, das optimale Prompting für spezifische Aufgaben zu finden oder zu lernen, zum Beispiel PromptHero oder Learn Prompting. Diese Tools bieten oft Vorlagen oder Leitfäden, die aufzeigen, wie man effektive Prompts erstellt. Einige dieser Tools ermöglichen es sogar, basierend auf den eingegebenen Parametern automatisch Prompts zu generieren, zum Beispiel Prompt Generator.

Learning Nummer drei: Es geht immer weiter!

KI ist zum jetzigen Zeitpunkt aus Newslettern, von Konferenzen und aus Arbeitsprozessen nicht mehr wegzudenken. Die Integration von KI-Tools in den Arbeitsalltag kann für jedes Team ein bisschen anders aussehen – statt auf eine One-fits-all-Lösung zu hoffen, sollten Social-Media-Manager verschiedene Tools, Use-Cases und Prompts speziell für ihre eigenen Herausforderungen testen und ihr eigenes individuelles Set-up gestalten.

Mit der aktuell noch immer dynamischen Entwicklung ist es schwierig, einen Abschluss zu finden und das KI-Ökosystem in Stein zu meißeln. Nicht zwingend zum Nachteil: Es ist wichtig, die Entwicklungen im Bereich der KI-Technologie im Auge zu behalten, um von den neuesten Funktionen und Verbesserungen profitieren zu können. Die Flexibilität und Bereitschaft, die Nutzung von KI-Tools anzupassen, ist ein Schlüssel zum langfristigen Erfolg.

Die Zukunft der Nutzung von KI in Social-Media-Teams birgt sowohl spannende Möglichkeiten als auch Herausforderungen. Einerseits eröffnen sich durch fortschrittliche KI-Technologien neue Wege, um Themen zu erschließen, Inhalte zu erstellen und Communitys weiterzuentwickeln. Andererseits müssen Teams darauf vorbereitet sein, mit den ethischen und rechtlichen Fragen (unter anderem Datenschutz, Urheberrecht, Vermeidung von Bias) umzugehen, die mit dem Einsatz von KI einhergehen.

Dennoch: Mit der richtigen Strategie und einem engagierten Team stehen die Chancen gut, dass KI die Arbeit von Social-Media-Teams nicht nur erleichtern, sondern auch bereichern wird.