KI als Game-Changer in der Content-Analyse: Automatisierte Audits und datenbasierte Erkenntnisse

Künstliche Intelligenz revolutioniert das Content Marketing, indem sie datenbasierte Erkenntnisse liefert und kreative Prozesse unterstützt. Durch automatisierte Auswertungen erfahren Marketeers schneller, welche Inhalte bei der Zielgruppe wirken und wie sie diese noch effektiver ansprechen können. 

Die Fokusgruppe Content Marketing & Communications widmet sich in einer vierteiligen Artikelserie den Vorteilen und Einsatzbereichen von Künstlicher Intelligenz im Content Marketing. Während wir im ersten Beitrag die Rolle von KI in der strategischen Planung beleuchtet haben, konzentrieren wir uns diesmal auf die konkrete Anwendung von KI bei der Content-Analyse.

Der Bedarf nach gutem Content ist heutzutage so hoch wie noch nie. Die Aufmerksamkeitsspanne der Nutzer*innen wird zunehmend kürzer, und der Wettbewerb im digitalen Bereich steigt. Deshalb stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Inhalte zielgerichteter zu gestalten und den eigenen Output fortlaufend zu optimieren. Hierfür ist vorab eine Content-Analyse unerlässlich, um die Qualität der Inhalte zu gewährleisten. Dadurch erhält man ein besseres Verständnis für die Zielgruppen und bleibt wettbewerbsfähig.  

Traditionelle Methoden stoßen hier an ihre Grenzen, weil sie sehr zeitaufwendig sind. Deshalb revolutioniert Künstliche Intelligenz (KI) diesen Bereich. Sie ermöglicht automatisierte Audits und tiefgreifende Insights, die menschliche Fähigkeiten übertreffen. 

Content-Audit mit KI: Automatisierte Analyse der bestehenden Inhalte

Ein umfassendes Content-Audit ist der erste Schritt, um die Performance der eigenen Inhalte zu verstehen. Während die Erstellung manueller Audits Wochen dauern kann, beschleunigen KI-basierte Tools diesen Prozess erheblich. KI analysiert große Mengen an Content in kurzer Zeit und nicht nur offensichtliche Mängel wie technische Barrieren, sondern auch subtile Schwächen. Beispielsweise kann sie die Lesbarkeit von Texten bewerten, indem sie Satzstrukturen und Wortwahl analysiert. So lässt sich prüfen, ob Inhalte für die Zielgruppe verständlich sind oder Anpassungen nötig werden.  

Darüber hinaus hilft KI dabei, Content-Lücken zu entdecken. Hierzu bildet sie Themencluster und zeigt auf, welche relevanten Themen noch nicht abgedeckt wurden. Unternehmen können dadurch ihre Content-Strategie strategisch erweitern – ein klarer Mehrwert für die operative Planung.

Wie KI-gestützte Tools tiefere Einblicke und Erkenntnisse liefern

Ein prominentes Beispiel ist Google Analytics, das durch KI-gestützte Erweiterungen ergänzt werden kann. Diese vereinfachen die Datenauswertung, indem sie Muster und Trends erkennen. Dies kann weitreichende positive Auswirkungen mit sich bringen:  

• Zukunftsprognosen: Machine-Learning-Algorithmen erstellen Vorhersagen über Nutzungsverhalten, sodass Unternehmen Trends frühzeitig erkennen und nutzen können. 

• Personalisierung: KI kann Zielgruppensegmente erstellen und herausfinden, welche Inhalte für welche Gruppen besonders relevant sind. Dies verbessert die User Experience und erhöht die Erfolgsquote von Content-Marketing-Maßnahmen. 

• Effiziente Fehlererkennung: KI-gestützte Tools erkennen Anomalien in Daten, wie z. B. plötzliche Rückgänge bei Engagement-Raten, und helfen Unternehmen, schnell darauf zu reagieren.

Praxisbeispiele: Automatisierung trifft

Ein konkretes Beispiel aus dem Content-Audit für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) ist die Kombination von dem SEO-Tool Screaming Frog mit der OpenAI API. Screaming Frog dient als Crawler, der die gesamte Website durchsucht und Daten sammelt. Durch die Anbindung an die OpenAI API können diese Daten automatisch ausgewertet und angepasst werden. So lassen sich zum Beispiel Texte auf Tonalität und Stil analysieren. Die KI erkennt, ob der Content zur Markenidentität passt, und gibt Verbesserungsvorschläge. Zudem werden durch die KI automatisch Meta-Beschreibungen optimiert. Hierzu generiert die KI Vorschläge, die SEO-optimiert sind und die Klickrate erhöhen. 

Integration von KI in Organisationen

Die Einführung von KI erfordert Anpassungen im Team. Es ist entscheidend, dass Mitarbeiter*innen geschult werden, um die neuen Tools effektiv einzusetzen. Obwohl KI viele Prozesse automatisiert und dadurch die Effizienz steigert, bleibt die Überprüfung der Ergebnisse durch Menschen unerlässlich. 

• Qualitätssicherung: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten repräsentativ und rechtlich einwandfrei sind, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. 

• Datenmanagement: Nur qualitativ hochwertige Daten ermöglichen präzise Analysen. Daher sollten Standards für die Datenerhebung, -prüfung und -pflege etabliert werden.