KI im Marketing für kleine Unternehmen: die vier Stellen, an denen es sich rechnet

KI im Marketing lohnt sich an genau vier Stellen: wenn aus einem fertigen Stück Arbeit mehrere Formate entstehen, bei der Recherche vor dem Schreiben, bei der zweiten Fassung eines Textes und bei der Auswertung von dem, was gelaufen ist. An allen anderen Stellen bekommst du schneller Ergebnisse, die du danach entweder wegwirfst oder von Hand reparierst, und beides kostet dich mehr Zeit als der direkte Weg.

Das ist eine unpopuläre Antwort. Die meisten Artikel zu dem Thema zählen fünfzehn Werkzeuge auf und erklären dir, dass dein Marketing damit schneller wird. Schneller wird es. Besser nicht. Wir führen zu zweit mehrere Unternehmen ohne zusätzliches Team, pintry., KI.ohne.Team, ein laufendes Mandat für DoktorLeads und dazu Kunden-Websites, und wir arbeiten beide täglich in Claude Code und Claude Cowork. Aus dieser Arbeit sind über 60 eigene Skills entstanden, vier Blog-Systeme und über 80 SEO-Artikel im Jahr 2026. Uns fällt es also schwer zu behaupten, eine KI bringe im Marketing nichts. Genauso schwer fällt es uns, die übliche Liste mit fünfzehn Werkzeugen mitzuschreiben, weil wir wissen, wie viel davon am Ende wieder auf unserem Tisch landet.

Dieser Artikel macht deshalb beides. Vier Stellen, an denen sich der Einsatz nachrechnen lässt, jede mit einem vollständigen Prompt zum Kopieren und mit der Begründung, warum gerade dort. Dazu ein eigener Abschnitt über die Stellen, an denen wir es aufgegeben haben, und einen darüber, warum ein Text, der nach niemandem klingt, im Marketing eine der teureren Sachen ist, die du machen kannst. Am Ende steht, was das im Monat kostet und wie du in einer Woche anfängst.

Was ist KI im Marketing?

KI im Marketing heißt, dass ein Sprachmodell einzelne Arbeitsschritte in deinem Marketing übernimmt, die vorher Handarbeit waren: Material sortieren, Texte umformen, Zahlen vergleichen, Fragen sammeln. Es heißt nicht, dass eine Maschine dein Marketing macht, und in fast jedem Werbeversprechen zum Thema steckt genau diese Verwechslung.

Der Unterschied ist praktisch, nicht philosophisch. Ein Arbeitsschritt hat einen Anfang, ein Ende und ein Ergebnis, das du anschauen kannst. Ein Marketing hat Entscheidungen: für wen du arbeitest, was du versprichst, welchen Preis du aufrufst, worüber du redest und worüber nicht. Die Arbeitsschritte kann eine KI übernehmen, wenn du sie genau beschreibst. Die Entscheidungen kann sie nicht übernehmen, weil ihr das fehlt, was eine Entscheidung erst zu einer macht, nämlich hinterher dafür geradestehen zu müssen.

Dazwischen liegt eine große Grauzone, und in dieser Grauzone verbrennen kleine Unternehmen gerade ihr Geld. Ein Beispiel: Die Aussage "schreib mir einen Beitrag über unsere neue Dienstleistung" sieht aus wie ein Arbeitsschritt. Das ist keiner. In ihr stecken mindestens vier Entscheidungen, die noch niemand getroffen hat: für welchen Leser, mit welchem Versprechen, gegen welche gängige Annahme, mit welchem Beweis. Die KI trifft diese vier Entscheidungen dann an deiner Stelle, und sie trifft sie so, wie sie im Durchschnitt aller Texte getroffen werden, die sie kennt. Das Ergebnis liest sich sauber und sagt nichts.

Wenn du wissen willst, welches Modell für welche Art Text am besten passt, steht das im Artikel zu der Frage, welche KI die besten Texte schreibt. Woraus eine gute Anweisung besteht, steht im Artikel über einen guten Prompt. Dieser Artikel hier beantwortet die Frage davor: an welchen Stellen es sich überhaupt auszahlt, eine Anweisung zu schreiben.

Warum die meisten Stellen im Marketing durch eine KI nicht besser werden

Die meisten Stellen werden nicht besser, weil dort das Ergebnis von etwas abhängt, das nur du hast: von deiner Erfahrung mit deinen Kunden. Eine KI hat keinen Zugang zu den Sätzen, die dein Kunde am Telefon gesagt hat, zu dem Ärger, den du im letzten Projekt hattest, und zu dem Grund, warum drei Interessenten im Frühjahr abgesagt haben. Zugang hat sie zu allem, was jemals öffentlich über dein Thema geschrieben wurde. Das ist viel Material, und es ist genau das Material, das dein Leser schon gelesen hat.

Daraus folgt eine Rechnung, die du bei jeder Aufgabe machen kannst. Diese Rechnung hat drei Zeilen.

Erste Zeile: Wie viel Substanz liegt vor dem Start schon fest? Wenn du ein fertiges Webinar, ein geschriebenes Angebot oder eine Liste echter Kundenfragen hast, dann liegt die Substanz fest, und die Aufgabe ist Umformen. Wenn du nur ein Thema hast, liegt keine Substanz fest, und die Aufgabe ist Erfinden. Umformen kann eine Maschine. Erfinden kann sie nicht, sie kann nur den Durchschnitt wiedergeben.

Zweite Zeile: Wie lange brauchst du, um einen Fehler zu finden? Wenn du das Original kennst, brauchst du dafür Sekunden. Eine Zusammenfassung deines eigenen Webinars liest du quer und siehst sofort, wenn ein Satz falsch gedreht ist. Bei einem Text über ein Thema, das du selbst gerade erst recherchierst, brauchst du dafür eine halbe Stunde und drei offene Browserfenster. Dann hast du keine Zeit gespart, du hast Prüfarbeit eingekauft.

Dritte Zeile: Was passiert, wenn der Fehler durchgeht? Bei einer internen Notiz nichts. Bei einer Zahl auf deiner Website ein Gespräch mit einem Kunden, das unangenehm wird. Bei einer erfundenen Referenz ein Problem, das du nicht mehr einholst.

Nur wenn alle drei Zeilen gut ausgehen, rechnet sich der Einsatz. Die vier Stellen unten sind genau die, bei denen das der Fall ist, und zwar unabhängig von der Branche. Deshalb sind es vier und nicht fünfzehn.

Die vier Stellen auf einen Blick

Hier stehen alle vier nebeneinander, mit dem, was du hineingibst, dem, was herauskommt, und dem Grund, warum es an dieser Stelle funktioniert. Darunter folgt jede einzeln mit vollständigem Prompt.

Stelle	Was du hineingibst	Was herauskommt	Warum es hier funktioniert
1 Formate aus fertiger Arbeit	ein fertiges Stück Arbeit, das du selbst gemacht hast	fünf bis acht kurze Formate daraus	die Substanz steht, ein Fehler fällt sofort auf
2 Recherche vor dem Schreiben	ein Thema und eine Zielperson	Fragen, Gegenargumente, Materiallücken	das Ergebnis geht nicht raus, es ist Material für dich
3 Die zweite Fassung	dein eigener Rohtext	derselbe Text, kürzer und schärfer	du hast entschieden, die Maschine räumt auf
4 Auswertung	Zahlen zu dem, was gelaufen ist	Muster und je ein Gegentest dazu	Zahlen vergleichen braucht keine eigene Stimme

Die Tabelle sagt in einem Satz: An allen vier Stellen gibst du etwas hinein, das du selbst schon entschieden oder erlebt hast, und die KI arbeitet damit, statt sich etwas auszudenken.

Zwei Dinge fallen beim Lesen auf. Erstens taucht in der zweiten Spalte kein einziges Mal "ein Thema" allein auf, außer bei der Recherche, und da geht das Ergebnis nicht nach draußen. Zweitens gibt es an keiner der vier Stellen einen Schritt, bei dem der Text direkt vom Modell auf die Website oder in den Newsletter geht. Dazwischen liegt immer ein Mensch, und diese Stelle ist bei jeder der vier ausgeschrieben.

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Die Grafik sagt in einem Satz: An jeder der vier Stellen liegt vor dem Start schon etwas Echtes vor, ein fertiges Stück Arbeit, ein Rohtext oder eine Zahl, und genau daran fehlt es dem ersten Entwurf aus dem Nichts.

Stelle 1: Aus einem fertigen Stück Arbeit mehrere Formate machen

Die erste Stelle, an der sich der Einsatz rechnet, ist das Umformen von etwas, das du schon fertig gemacht hast: aus einem Webinar werden acht kurze Beiträge, aus einem Kundengespräch drei Absätze für die Angebotsseite, aus einem langen Artikel eine Newsletter-Ausgabe und fünf Fragen für dein FAQ.

Der Grund, warum es hier funktioniert, hat nichts mit Schreiben zu tun. Es liegt daran, dass in dem fertigen Stück Arbeit alle Entscheidungen bereits drinstecken. Du hast in dem Webinar entschieden, für wen du redest, was du behauptest, in welcher Reihenfolge du argumentierst und mit welchem Beispiel du es belegst. Diese Entscheidungen sind der teure Teil, und sie sind schon bezahlt. Was bleibt, ist Sortieren und Kürzen, und das ist Arbeit, die eine Maschine gut macht und die dich vorher am meisten Zeit gekostet hat, weil sie langweilig ist.

Der zweite Grund ist die Prüfung. Du kennst das Original, also brauchst du für die Kontrolle der acht kurzen Beiträge keine Recherche, du brauchst fünf Minuten Lesen. Fehler in dieser Richtung sind außerdem harmlos: Das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass ein Punkt zu flach herauskommt, und das siehst du beim ersten Überfliegen.

Bei uns ist das der Grund, warum ein Artikel nicht mit der Veröffentlichung endet. Jeder der über 80 SEO-Artikel, die 2026 für danielwltr.com, doktorleads.de, ponkrashov.de und conversionkartell.de entstanden sind, ist zugleich Material für Beiträge, Newsletter-Abschnitte und Antworten in Gesprächen. Der Artikel ist die Arbeit. Alles danach ist Umformen.

Der Prompt. Kopiere den Text, ersetze die Angaben in den geschweiften Klammern und hänge das fertige Stück Arbeit als Datei oder als Text darunter an.

Hier ist ein fertiges Stück Arbeit von mir: {Webinar-Mitschrift / Artikel / Angebotsdokument / Aufzeichnung eines Kundengesprächs}.

Meine Zielperson: {ein Satz, wer das liest, mit Beruf und Situation}.
Der Kanal, für den ich Material brauche: {LinkedIn / Newsletter / Website-FAQ / Instagram}.

Deine Aufgabe: Zieh aus diesem Material {6} Stücke heraus, die für sich allein stehen können. Ein Stück ist dann brauchbar, wenn es eine einzige Aussage hat und jemand es versteht, der das Original nicht kennt.

Halte dich an diese Regeln:
1. Erfinde nichts hinzu. Keine Zahl, kein Beispiel, kein Zitat, das nicht im Material steht.
2. Nimm wörtliche Formulierungen aus dem Material, wo sie gut sind. Formuliere nicht um, nur um umzuformulieren.
3. Lass die Stellen weg, an denen ich im Original nur überleite oder wiederhole.
4. Wenn eine Aussage im Material nur angedeutet ist und du sie ausformulieren müsstest, markiere sie mit LÜCKE statt sie auszuformulieren.

Gib mir eine Tabelle mit vier Spalten:
- Nummer
- die Aussage in einem Satz
- die Stelle im Original, auf die sie sich stützt, mit einem wörtlichen Halbsatz als Beleg
- was mir noch fehlt, damit ich daraus einen fertigen Beitrag machen kann

Keine fertigen Beiträge in diesem Durchgang. Nur die Tabelle.

Warum der Prompt so aussieht. Drei Dinge daran sind wichtig. Die Regel mit dem wörtlichen Halbsatz als Beleg zwingt das Modell dazu, im Material zu bleiben, und sie macht deine Prüfung schnell, weil du nur die Belege lesen musst. Die Anweisung mit LÜCKE verhindert den häufigsten Fehler an dieser Stelle: Das Modell füllt eine angedeutete Stelle mit einer plausiblen Verallgemeinerung, und die klingt so gut, dass du sie durchwinkst. Und der letzte Satz, keine fertigen Beiträge, ist der wichtigste. Wer die fertigen Beiträge gleich mitbestellt, bekommt acht Texte, prüft den ersten, wird ungeduldig und nimmt die anderen sieben so hin.

Was von Hand bleibt. Die Auswahl und die Reihenfolge. Von sechs Stücken sind meistens zwei gut, zwei brauchbar und zwei zu flach, und welche das sind, weiß nur, wer die Zielperson kennt. Dazu die letzte Fassung jedes Stücks, das wirklich rausgeht. Wie das aussieht, steht unten bei Stelle 3.

Stelle 2: Die Recherche, bevor du den ersten Satz schreibst

Die zweite Stelle ist die Vorarbeit: Fragen sammeln, die deine Zielperson zu dem Thema hat, Gegenargumente gegen deine eigene Behauptung finden, prüfen, was auf den ersten zehn Google-Plätzen schon steht, und aufschreiben, welches Material dir fehlt.

Der Grund, warum es hier funktioniert, ist einfach: Das Ergebnis geht nicht nach draußen. Es ist ein Zettel für dich. Ein Fehler in dieser Liste kostet dich nichts, weil du jede Zeile ohnehin anfasst, bevor du sie benutzt. Damit fällt die dritte Zeile der Rechnung von oben weg, und es bleibt eine Aufgabe, bei der eine Maschine ihre Stärke hat: viel Material durchsehen und ordnen.

Der zweite Grund ist ein unangenehmer. Bei der Recherche ist Durchschnitt hilfreich. Du willst an dieser Stelle genau wissen, was alle anderen zu dem Thema sagen. Das ist der Text, den dein Leser schon dreimal gesehen hat. Ein Modell, das den Durchschnitt aller Texte kennt, ist dafür das passende Werkzeug. Genau die Eigenschaft, die es beim Schreiben unbrauchbar macht, macht es hier nützlich.

Bei uns ist dieser Schritt der Grund, warum ein Artikel überhaupt startet. Bevor einer der 80 Artikel geschrieben wurde, stand fest, welche Fragen die ersten zehn Suchergebnisse beantworten und welche nicht. Die Lücke ist der Artikel. Ohne diesen Schritt schreibt man den elften Text, der dasselbe sagt.

Der Prompt. Für diesen Prompt brauchst du ein Modell mit Web-Zugriff, also die eingeschaltete Web-Suche in Claude oder ChatGPT oder gleich Perplexity.

Ich schreibe etwas über {Thema} für {Zielperson in einem Satz, mit Beruf und Situation}.

Meine Behauptung dazu: {ein Satz, was du sagen willst}.

Arbeite in vier Schritten und halte die Schritte auseinander.

Schritt 1: Such nach {Thema} und sieh dir die ersten zehn Ergebnisse an. Schreib mir zu jedem Ergebnis eine Zeile: Anbieter, welche Frage die Seite beantwortet, wie alt der Stand ist. Wenn du eine Seite nicht abrufen kannst, schreib das hin statt zu raten.

Schritt 2: Sammle {15} Fragen, die eine Person aus meiner Zielgruppe zu diesem Thema wirklich stellt. Nimm die Fragen aus den Suchvorschlägen, aus Foren und aus den Frage-Abschnitten der Seiten. Schreib zu jeder Frage die Quelle dazu. Formuliere die Fragen so, wie sie gestellt werden, nicht so, wie ein Berater sie formulieren würde.

Schritt 3: Widerspreche meiner Behauptung. Gib mir die {5} stärksten Einwände, die eine Person aus meiner Zielgruppe dagegen hätte, mit je einem Satz, worauf der Einwand sich stützt. Sei dabei unhöflich, nicht diplomatisch.

Schritt 4: Schreib mir auf, welches Material ich selbst beisteuern muss, damit mein Text nicht wie die zehn Ergebnisse aus Schritt 1 klingt. Sei konkret: welche Zahl, welches Beispiel, welche Erfahrung.

Wichtig: Keine Zahl und kein Zitat ohne Quelle mit Datum. Wenn du etwas nicht belegen kannst, schreib "nicht belegt" dahinter. Ich prüfe das.

Warum der Prompt so aussieht. Schritt 3 ist der Teil, den fast niemand macht, und er ist der wertvollste. Ein Modell widerspricht dir nicht von allein, weil es darauf trainiert ist, hilfreich zu sein, und Zustimmung fühlt sich hilfreich an. Du musst den Widerspruch ausdrücklich bestellen, und du musst dazusagen, dass er unhöflich sein darf, sonst bekommst du fünf Einwände in Watte gepackt. Schritt 4 ist der zweite Teil, der zählt: Am Ende dieses Durchgangs steht eine Liste dessen, was du selbst liefern musst, und das ist der einzige Teil des Textes, den niemand anders schreiben kann.

Der Satz mit "nicht belegt" ist unser Standard in jeder Recherche. Mehr zu dem Aufbau solcher Anweisungen steht im Artikel über einen guten Prompt, und eine Sammlung fertiger Anweisungen auf Deutsch findest du unter ChatGPT-Prompts auf Deutsch.

Was von Hand bleibt. Das Nachprüfen der Quellen. Ein Modell mit Web-Zugriff gibt Links an, und ein Teil dieser Links geht auf Seiten, die etwas anderes sagen als das, was im Ergebnis steht. Wir klicken jede Zahl an, die später in einem Text landet. Bei uns liegt deshalb für jedes Thema ein eigenes Fakten-Blatt im Ordner: alle Preise, Limits und Zahlen mit Quelle und Abrufdatum an einem Ort. Was dort nicht steht, darf in keinem Artikel als Zahl stehen. Diese eine Regel ist der Unterschied zwischen einem Text, der hält, und einem, in dem irgendwann eine erfundene Zahl steht.

Stelle 3: Die zweite Fassung eines Textes, nicht die erste

Die dritte Stelle ist die Überarbeitung: Du schreibst den Rohtext selbst, auch einen schlechten, und die KI macht daraus die zweite Fassung, indem sie kürzt, Wiederholungen streicht, Behauptungen ohne Beleg markiert und die Reihenfolge prüft.

Der Grund, warum sich das rechnet, ist eine Beobachtung, die jeder machen kann, der beides schon probiert hat. Ein Modell, das aus einem Thema einen Text macht, muss alles erfinden und landet beim Mittelwert. Ein Modell, das deinen Rohtext kürzt, hat einen festen Bezugspunkt: deine Sätze. Es kann sie streichen, tauschen, zusammenziehen, und jede Änderung lässt sich mit dem Original vergleichen. Das ist eine Aufgabe mit klarem Maßstab, und bei Aufgaben mit klarem Maßstab ist eine Maschine sehr gut.

Der zweite Grund ist unbequemer. Der Rohtext ist der Teil, bei dem du aufschreibst, was du wirklich denkst, mit deinen Beispielen und deinen Zahlen. Das ist die Arbeit, die keiner abnimmt, und es ist die Arbeit, um die sich die meisten Leute mit Hilfe einer KI herumdrücken. Wer die erste Fassung abgibt, gibt nicht das Schreiben ab, er gibt das Denken ab, und man liest es dem Ergebnis an.

Praktisch heißt das: Schreib den Rohtext in zwanzig Minuten herunter, ohne Rücksicht auf Satzbau, ohne Reihenfolge, mit Stichpunkten dort, wo dir die Formulierung fehlt. Dieser Rohtext darf hässlich sein. Er muss nur alles enthalten, was du sagen willst.

Der Prompt. Kopiere den Text, ersetze die Angaben in den geschweiften Klammern und hänge deinen Rohtext darunter an.

Unten steht mein Rohtext. Er ist absichtlich unfertig. Deine Aufgabe ist die zweite Fassung, keine neue erste.

Was der Text macht: {eine Aussage in einem Satz}.
Für wen: {Zielperson in einem Satz}.
Wo er erscheint: {LinkedIn / Newsletter / Website / Angebot}.
Länge am Ende: rund {800} Wörter.

Arbeite in dieser Reihenfolge und zeig mir jeden Schritt getrennt.

Schritt 1, Diagnose: Sag mir in maximal zehn Zeilen, was an dem Text nicht funktioniert. Nenne dabei: Absätze, die dasselbe zweimal sagen. Behauptungen ohne Beleg. Stellen, an denen ich abstrakt werde, statt die Sache zu zeigen. Absätze, deren Reihenfolge nicht passt. Zitiere jeweils den Halbsatz, den du meinst.

Schritt 2, die zweite Fassung: Schreib den Text neu, mit diesen Regeln.
- Benutze nur Material, das im Rohtext steht. Keine neuen Beispiele, keine neuen Zahlen, keine neuen Behauptungen. Wenn eine Stelle einen Beleg braucht, den ich nicht geliefert habe, schreib dort [BELEG FEHLT] hin.
- Behalte meine Formulierungen, wo sie funktionieren. Ändere einen Satz nur, wenn du sagen kannst, warum.
- Kürze um mindestens ein Fünftel.
- Jeder Satz muss ohne den Satz davor verständlich sein.
- Keine Dreier-Reihungen. Keine Sätze am Absatzende, die den Absatz zusammenfassen. Keine Ankündigungen von dem, was gleich kommt.
- Diese Wörter kommen nicht vor: {deine Liste, siehe Abschnitt zur eigenen Art weiter unten}.

Schritt 3, Änderungsliste: Zeig mir eine Tabelle mit den {10} größten Änderungen. Spalte eins mein Satz, Spalte zwei dein Satz, Spalte drei der Grund in einem Halbsatz.

Wenn du unsicher bist, was ich an einer Stelle meine, frag nach, statt zu raten.

Warum der Prompt so aussieht. Die Änderungsliste in Schritt 3 ist der Teil, der diesen Prompt von einem gewöhnlichen "überarbeite das" unterscheidet. Ohne diese Liste bekommst du einen glatten Text zurück und merkst nicht, dass zwei deiner besten Sätze dabei verschwunden sind. Mit der Liste liest du zehn Zeilen und holst zurück, was du zurückhaben willst. Der Hinweis auf Dreier-Reihungen und zusammenfassende Sätze am Absatzende hat einen Grund: Das sind zwei der Muster, an denen Leser einen Maschinentext erkennen, und sie schleichen sich auch dann ein, wenn das Modell nur überarbeitet.

Bei uns läuft dieser Schritt als eigener Skill, entslopen heißt er, und er prüft eine fertige Fassung gegen eine Liste von Mustern. Was durch diese Prüfung nicht durchkommt, wird umgeschrieben. Der Skill ist einer von über 60, die in unserem Wissens-System liegen, und er ist der, der am häufigsten läuft.

Was von Hand bleibt. Die letzte Entscheidung über jeden Satz, in dem eine Meinung steht. Wir lassen eine Fassung zurückkommen, lesen die Änderungsliste, holen zwei bis drei Sätze zurück und schreiben den Schlusssatz selbst. Der Schlusssatz ist die Stelle, an der ein Text entweder etwas behauptet oder sich davor wegduckt, und diese Entscheidung gibt man nicht ab.

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Die Grafik sagt in einem Satz: Wer eine erste Fassung bestellt, bekommt den Mittelwert und muss danach reparieren, und wer eine zweite Fassung bestellt, bekommt seinen eigenen Text in kürzerer Form und muss nur noch eine Änderungsliste lesen.

Stelle 4: Die Auswertung von dem, was gelaufen ist

Die vierte Stelle ist der Blick zurück: Du gibst die Zahlen zu dem, was du veröffentlicht hast, in eine Tabelle, und die KI sucht darin Muster, stellt Vermutungen auf und sagt dir zu jeder Vermutung, wie du sie prüfen kannst.

Der Grund, warum es hier funktioniert, ist derselbe wie bei der Recherche und noch ein Stück deutlicher: Für diese Aufgabe braucht niemand eine eigene Stimme. Es sind Zahlen, und Zahlen vergleichen ist keine Frage von Erfahrung mit Kunden, es ist eine Frage von Geduld. Genau diese Geduld hat kein Selbstständiger am Freitagabend, und jedes Sprachmodell hat sie.

Der zweite Grund ist, dass hier der wichtigste Teil unserer eigenen Arbeit hängt. Ohne Auswertung wiederholt man ein Jahr lang, was sich am besten anfühlt, statt das, was funktioniert. Wir haben zum Beispiel bei unseren eigenen Beiträgen gemessen, welche Sorte Einstieg wirklich gelesen wird, und dieses Wissen steckt heute in einem eigenen Skill, dem Hook Hunter. Ohne die Auswertung davor gäbe es diesen Skill nicht.

Und ein dritter Grund, der oft übersehen wird: Bei der Auswertung ist Widerspruch billig. Wenn das Modell eine falsche Vermutung aufstellt, prüfst du sie und verwirfst sie, und das kostet dich zehn Minuten. Wenn es dagegen eine richtige Vermutung aufstellt, die du selbst nicht gesehen hättest, spart dir das ein halbes Jahr in der falschen Richtung.

Der Prompt. Für diesen Prompt brauchst du eine Tabelle mit deinen eigenen Zahlen, als CSV-Datei oder als Tabelle im Chat. Mindestens zwanzig Zeilen, sonst sind die Muster Zufall.

Hier ist eine Tabelle mit allem, was ich in den letzten {3} Monaten veröffentlicht habe. Spalten: Datum, Kanal, Thema, Art des Einstiegs, Format, Länge, {Aufrufe}, {Reaktionen}, {Kommentare}, {Anfragen daraus}.

Ich möchte wissen, was ich weiter machen und was ich lassen soll.

Arbeite in fünf Schritten.

Schritt 1: Sag mir zuerst, was diese Tabelle nicht beantworten kann. Wie viele Zeilen habe ich, wie viele davon pro Gruppe, und wo ist die Gruppe zu klein für eine Aussage. Sei hier streng mit mir.

Schritt 2: Nenne mir die {5} Zeilen mit dem besten und die {5} mit dem schwächsten Ergebnis, gemessen an {Anfragen daraus} und, wenn diese Spalte leer ist, an {Kommentare}. Nicht an Aufrufen.

Schritt 3: Stell {4} Vermutungen auf, woran der Unterschied liegt. Stütze jede Vermutung auf die Zeilennummern, die du meinst. Wenn zwei Erklärungen gleich gut passen, nenne beide.

Schritt 4: Schreib mir zu jeder Vermutung einen Test, den ich in den nächsten vier Wochen machen kann: was ich veröffentliche, wie oft, und welche Zahl mir am Ende sagt, ob die Vermutung stimmt oder nicht.

Schritt 5: Sag mir, welche {2} Sachen ich sofort lassen soll, und begründe es mit den Zahlen.

Regeln: Keine Erklärung, die du nicht an Zeilen aus der Tabelle festmachen kannst. Keine allgemeinen Ratschläge über den Kanal. Wenn du eine Vermutung nur aus deinem Vorwissen hast und nicht aus meinen Zahlen, schreib das dazu.

Warum der Prompt so aussieht. Schritt 1 ist die Absicherung gegen den häufigsten Unfall bei dieser Aufgabe. Ein Sprachmodell erklärt dir jede Zahlenreihe, auch eine mit sechs Zeilen, und die Erklärung klingt überzeugend. Wer zuerst fragen lässt, was die Daten nicht beantworten, bekommt einen ehrlichen Rahmen und spart sich vier Wochen in einer Richtung, die aus drei Zufällen abgeleitet war. Der Hinweis in Schritt 2, nicht an Aufrufen zu messen, ist der zweite wichtige Teil: Aufrufe sind die Zahl, die am leichtesten zu bekommen und am wenigsten wert ist.

Bei uns hängt der ganze Ablauf an dieser Stelle zusammen. Aus der Auswertung entsteht die Vermutung, aus der Vermutung ein Test, aus dem Test eine Regel, und die Regel wird zu einem Satz in einer Datei, die bei jedem neuen Text mitgelesen wird. Wie man solches Wissen so ablegt, dass es beim nächsten Mal von allein mitkommt, steht im Artikel zu Memory und Projekten.

Was von Hand bleibt. Die Entscheidung, welchen Test du machst. Vier Vermutungen ergeben vier Tests, und du hast Zeit für einen. Welcher das ist, hängt davon ab, was du gerade verkaufst, und das weiß nur du. Dazu die Frage, ob eine Zahl überhaupt zählt: Ein Beitrag mit drei Kommentaren, von denen einer von deinem Wunschkunden kommt, ist mehr wert als einer mit dreißig Kommentaren von Fremden, und keine Tabelle sieht diesen Unterschied.

Wo eine KI im Marketing nichts bringt

An vier Stellen haben wir es aufgegeben, und bei allen vier war der Grund derselbe: Die Nacharbeit war größer als die Ersparnis. Das gehört zur ehrlichen Antwort auf die Frage, was KI im Marketing kann.

Die erste Fassung eines Textes aus dem Nichts. Ein Modell, das aus einem Thema einen Text macht, hat keinen anderen Anhaltspunkt als das, was zu diesem Thema im Durchschnitt geschrieben wird. Das Ergebnis ist deshalb ein sauberer Text ohne eine einzige Stelle, an der jemand etwas riskiert. Die Reparatur eines solchen Textes dauert bei uns länger als das Schreiben eines Rohtextes, weil man beim Reparieren gegen die Reihenfolge und den Aufbau eines fremden Texts arbeitet, statt den eigenen Gedanken zu folgen. Wir haben es in beiden Richtungen mehrfach durchgerechnet, und die zwanzig Minuten Rohtext gewinnen jedes Mal.

Beiträge über ein Thema, zu dem du selbst nichts zu sagen hast. Wenn die Antwort auf die Frage "was weiß ich darüber, was nicht schon jeder geschrieben hat" leer ist, dann hilft auch die beste Anweisung nicht. Man bekommt einen Beitrag, der stimmt und den keiner braucht. Das ist die unangenehmste Stelle in diesem Artikel, weil hier die eigentliche Arbeit steckt: Substanz haben. Eine KI beschleunigt das Verteilen von Substanz, sie ersetzt sie nicht. Bei uns heißt die Regel: Jeder Text braucht mindestens eine Stelle, die nur wir wissen, weil wir es selbst gemacht haben. Ist diese Stelle nicht da, wird der Text nicht geschrieben.

Bilder zu ernsten Themen. Ein erzeugtes Bild zu einem Text über Insolvenzgefahr, über einen Behandlungsfehler, über eine Kündigung oder über eine Krankheit fällt auf, und es fällt auf die unangenehme Art auf. Die Bildsprache dieser Werkzeuge ist freundlich, glatt und leicht unwirklich, und diese drei Eigenschaften passen zu keinem schweren Thema. Der Leser merkt in einer Viertelsekunde, dass sich hier niemand Mühe gegeben hat, gerade an der Stelle, wo es um etwas geht. Bei ernsten Themen nehmen wir deshalb ein echtes Foto, eine schlichte Grafik mit Zahlen oder nichts. Bei sachlichen Themen sind erzeugte Bilder dagegen in Ordnung, und wir nutzen sie dort auch.

Alles, an dem deine eigene Art das Eigentliche ist. Dazu gehören die Sprachnachricht an einen Interessenten, die Antwort auf eine Beschwerde, der Beitrag, in dem du eine Meinung über eine benannte Person hast, und jede Stelle, an der jemand hört, dass du es selbst bist. Der nächste Abschnitt sagt, warum genau das die teure Stelle ist.

Der gemeinsame Nenner aller vier: Es sind Stellen, an denen eine KI keinen Bezugspunkt hat oder an denen der Bezugspunkt du selbst bist. Und eine Rechnung, die wir bei jedem neuen Einsatz machen: Nach vier Wochen einmal nachsehen, ob die Prüfarbeit kleiner ist als die Arbeit davor. Dreimal ist diese Rechnung bei uns negativ ausgegangen, und dreimal haben wir den Schritt zurückgeholt. Mehr dazu, welche Abläufe bei uns geblieben sind und welche wir zurückgenommen haben, steht im Artikel zu KI im Büro.

Warum ein Text, der nach niemandem klingt, dich teuer zu stehen kommt

Ein Text ohne erkennbaren Absender kostet dich nicht die Zeit, die er zu schreiben gebraucht hat, er kostet dich den Grund, warum jemand bei dir kauft. Bei kleinen Unternehmen ist dieser Grund fast immer eine Person. Der Interessent kennt dein Unternehmen nicht, er hat keine Referenzen von Konzernen vor sich und er kann die Qualität deiner Arbeit vorher nicht prüfen. Was er prüfen kann, ist, ob da jemand ist, der weiß, wovon er redet. Das prüft er an deinen Sätzen.

Ein Text, der klingt wie dreißig andere Texte zum gleichen Thema, sagt ihm in der ersten Zeile: Hier ist niemand. Er liest ihn nicht falsch, er liest ihn gar nicht. Und du merkst nichts davon. Der Text ist ja veröffentlicht, die Aufrufe sind da, die Arbeit sieht gemacht aus. Das ist der eigentliche Preis. Ein schlechter Text, den keiner liest, hinterlässt keine Spur, aus der du lernen kannst.

Die zweite Rechnung ist die Zeit. Unser Newsletter ist nach dem Start auf LinkedIn in 3 Wochen auf knapp 1.000 Abonnenten gewachsen, und das lag nicht an einer Menge Texte. Es lag daran, dass die Texte wie zwei Leute klingen, die etwas selbst gemacht haben und darüber erzählen. Diese Art ist nicht eine Frage von Talent, sie ist eine Frage von Material: Man muss sie einmal aufschreiben, danach ist sie eine Datei.

Und damit zum praktischen Teil. Es gibt zwei Dinge, die du brauchst, damit eine KI in deiner Art schreibt, und beides sind Textdateien. Der Aufwand dafür ist einmal ein Nachmittag.

Erstens eine Vorlage aus echtem Material. Nimm die zehn Texte, die bei dir am besten gelaufen sind, egal ob Beiträge, Newsletter-Ausgaben oder E-Mails an Kunden. Nicht die, die du am schönsten findest, die, auf die Leute geantwortet haben. Schreib auf, was sie gemeinsam haben, und zwar so konkret, dass ein Fremder es nachmachen kann. Also nicht "authentisch und nahbar", das hilft niemandem. Eher Sätze wie diese: Die ersten zwei Zeilen sind eine Szene mit Ort und Person, nie eine allgemeine Behauptung. Zahlen stehen als Ziffern und immer mit Bezug. Zitate sind wörtlich und von echten Leuten. Der letzte Satz ist trocken und verspricht nichts. Fragesätze stehen nur am Ende. Zehn solche Regeln sind mehr wert als drei Seiten Beschreibung.

Zweitens eine Liste der Wörter, die bei dir nie vorkommen. Das ist der Teil, der sofort etwas ändert, und er ist leichter als der erste. Lies drei deiner mit KI geschriebenen Texte und streiche jedes Wort an, bei dem du denkst, so würdest du nie reden. Diese Liste wächst mit der Zeit. Bei uns hat sie über 30 Einträge und sie läuft als Prüfskript über jeden Text, bevor er rausgeht. Findet das Skript einen Treffer, ist der Text nicht fertig. Dass diese Prüfung ein Skript ist und keine gute Absicht, ist der ganze Trick: Gute Absicht vergisst man am Freitagabend.

Der Prompt, mit dem du die Vorlage aus deinen eigenen Texten ziehst. Häng deine zehn besten Texte darunter an.

Unten stehen {10} Texte von mir, die gut gelaufen sind. Ich will daraus eine Beschreibung meiner Art zu schreiben, die ich dir und jedem anderen Modell künftig mitgebe.

Deine Aufgabe: Finde heraus, was diese Texte gemeinsam haben, und schreib es als Regeln auf, die man nachmachen kann.

Halte dich an diese Vorgaben:
1. Jede Regel ist eine Anweisung, keine Eigenschaft. "Die ersten zwei Zeilen sind eine Szene mit Ort und Person" ist eine Regel. "Der Ton ist nahbar" ist keine.
2. Belege jede Regel mit mindestens zwei wörtlichen Stellen aus den Texten, mit Angabe, aus welchem.
3. Sag mir zu jeder Regel, wie oft sie zutrifft: in allen zehn Texten, in sieben, in vier. Regeln, die nur in zwei Texten vorkommen, lass weg.
4. Gib mir {12} Regeln, geordnet nach Häufigkeit, nicht mehr.

Danach zwei Listen:
- Wörter und Formulierungen, die in diesen Texten auffällig oft vorkommen.
- Wörter und Formulierungen, die in diesen Texten nie vorkommen, obwohl sie zu dem Thema üblich sind. Genau diese Liste ist meine Sperrliste.

Erfinde keine Regel, die du nicht an zwei Stellen belegen kannst. Wenn dir für eine Beobachtung der Beleg fehlt, lass sie weg.

Was von Hand bleibt. Die Auswahl der zehn Texte, und das ist schon die halbe Arbeit. Wer die zehn nimmt, die ihm gefallen, bekommt eine Beschreibung seines Wunschbilds. Wer die zehn nimmt, auf die Leute geantwortet haben, bekommt eine Beschreibung dessen, was bei ihm funktioniert, und die beiden sind nicht dasselbe. Dazu die letzte Prüfung der Regeln: Streiche jede Regel, bei der du nicht sofort weißt, wie ein Satz aussieht, der ihr folgt.

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Die Grafik sagt in einem Satz: Mit drei Textdateien, einer Vorlage aus deinen eigenen besten Texten, einer Sperrliste und einem Fakten-Blatt mit allen Zahlen und Quellen, schreibt jedes Modell näher an deiner Art, und der Aufwand dafür ist ein Nachmittag.

Was das im Monat kostet

Für alle vier Stellen reicht ein einzelnes bezahltes Abo, ein Marketing-Werkzeug brauchst du nicht zusätzlich. Die Preise, Stand: 25. September 2026, direkt von den Anbieterseiten und in einem Fall über Zweitquellen, weil OpenAI den Abruf blockt.

Anbieter	Plan	Preis	Hinweis
Claude	Pro	20 $ im Monat, 17 $ bei Jahreszahlung	US-Dollar ohne Steuer, Euro-Betrag erst im Bezahlvorgang
Claude	Max 5x	100 $ im Monat	5x die Nutzung von Pro pro 5-Stunden-Sitzung
Claude	Team, Standard-Sitz	25 $ pro Nutzer, 20 $ bei Jahreszahlung	ab 2 Personen, bis 150 Sitze
ChatGPT	Plus	22,99 € im Monat inkl. MwSt.	nur monatlich, kein Jahresrabatt
ChatGPT	Go	7,99 € im Monat	ohne Deep Research
Google Gemini	AI Pro	21,99 € im Monat	4x die Limits der Gratis-Version
Perplexity	Pro	20 $ im Monat oder 200 $ im Jahr	gut für Stelle 2, Modellwahl inklusive

Die Tabelle sagt in einem Satz: Ein Abo für rund 20 Euro oder Dollar im Monat deckt alle vier Stellen ab, und wer viel recherchiert, fährt mit einem zweiten Zugang für die Web-Suche am besten.

Drei Hinweise zu den Zahlen. Anthropic nennt die Preise ohne Steuer, der Euro-Betrag mit Mehrwertsteuer steht erst im Bezahlvorgang, und über die App-Stores kann der Preis abweichen. Bei ChatGPT stammen die Euro-Beträge aus Zweitquellen mit Stand September 2026, weil openai.com den Abruf blockt, also prüf den Preis im Bezahlvorgang selbst nach. Und eine Angabe, wie viele Nachrichten in ein Zeitfenster passen, nennt Anthropic nicht, deshalb steht hier keine: Bei Pro und Max setzt sich das Sitzungs-Limit alle 5 Stunden zurück, dazu gibt es ein wöchentliches Limit über alle Modelle mit festem Zeitpunkt pro Konto.

Was den Verbrauch nach oben zieht, ist laut Anthropic die Länge und Komplexität eines Gesprächs, dazu Code-Ausführung, Web-Suche, das gewählte Modell und große Projekt-Dateien. Für die vier Stellen heißt das praktisch: Arbeite in kurzen, abgeschlossenen Durchgängen mit einem Ergebnis, das in eine Datei geht, statt in einem Gespräch, das vier Tage alt ist. Die Recherche in Stelle 2 ist der Durchgang, der am meisten verbraucht, weil dort die Web-Suche mitläuft.

Die ehrliche Gegenrechnung geht so. 20 Euro im Monat sind schnell wieder da, wenn du an Stelle 1 zwei Stunden im Monat sparst. An Stelle 3 kommen bei einem Text von 800 Wörtern etwa 40 Minuten Überarbeitungszeit zurück, und wenn du vier Texte im Monat schreibst, sind das knapp drei Stunden. Der Nachmittag für die drei Dateien ist der einmalige Einsatz. Was sich nicht rechnet, ist ein zusätzliches Marketing-Werkzeug mit eigenem Abo, das im Kern dasselbe Modell benutzt und dir dafür eine Oberfläche und eine Sammlung fertiger Anweisungen verkauft. Die Anweisungen in diesem Artikel kosten nichts.

Kurz zur Einordnung: Bei Free, Pro und Max hängt die Frage, ob Gespräche ins Training einfließen, laut privacy.claude.com (Stand 16.03.2026, abgerufen 25.09.2026) an einem Schalter in den Datenschutz-Einstellungen, der sich abschalten lässt. Bei Team, Enterprise und der API gelten die Commercial Terms mit einem Auftragsverarbeitungsvertrag als Standard und ohne Training mit Kundendaten. Das hier ist unsere Einordnung aus der Praxis, keine Rechtsberatung. Was in deinem Fall gilt, klärst du mit deinem Datenschutzbeauftragten oder Anwalt.

Claude ist eine Marke von Anthropic PBC, ChatGPT eine Marke von OpenAI, Gemini eine Marke von Google, Perplexity gehört Perplexity AI. KI.ohne.Team steht in keiner Verbindung zu diesen Unternehmen.

Wie du in einer Woche anfängst

Du fängst mit Stelle 1 an, nicht mit der, die am spannendsten klingt. Stelle 1 hat das kleinste Risiko und das schnellste Ergebnis. Fünf Schritte, verteilt auf eine Woche, jeder unter einer Stunde.

Montag: ein Abo, kein zweites. Nimm einen der Zugänge aus der Tabelle oben. Wer viel recherchiert, nimmt zusätzlich einen mit Web-Suche. Mehr als zwei Abos brauchst du für diese vier Stellen nicht, und wer mit fünf Werkzeugen anfängt, richtet eine Woche lang ein, statt zu arbeiten.

Dienstag: die Sperrliste. Nimm drei Texte, die du mit einer KI geschrieben hast, und streiche jedes Wort an, bei dem du denkst, so redest du nicht. Das ist eine halbe Stunde und der Schritt mit dem größten sofortigen Unterschied. Die Liste kommt in eine Datei, die du künftig jedem Durchgang mitgibst.

Mittwoch: Stelle 1 einmal durchlaufen lassen. Nimm das letzte fertige Stück Arbeit, das du gemacht hast, ein Webinar, ein Angebot, einen langen Beitrag, und lass den ersten Prompt aus diesem Artikel darüber laufen. Prüfe die Belegspalte, nicht den Text. Wenn drei von sechs Stücken brauchbar sind, hat sich der Tag gerechnet.

Donnerstag: Stelle 3 einmal durchlaufen lassen. Schreib einen Rohtext in zwanzig Minuten, hässlich und vollständig, und lass den dritten Prompt darüber laufen. Lies die Änderungsliste, hol zwei Sätze zurück, schreib den Schlusssatz selbst. Danach weißt du, ob dieser Weg für dich passt, und das weiß man erst, wenn man es einmal gemacht hat.

Freitag: die Vorlage. Suche deine zehn besten Texte heraus, gemessen an den Antworten, die sie bekommen haben, und lass den Prompt aus dem Abschnitt zur eigenen Art darüber laufen. Das Ergebnis, zwölf Regeln plus zwei Wortlisten, ist die Datei, die du ab jetzt jedem Durchgang mitgibst. Ab dieser Datei wird jeder weitere Text besser, ohne dass du mehr Arbeit hast.

Stelle 2 und Stelle 4 kommen in der zweiten Woche dran. Die Recherche lohnt sich erst, wenn du ein Thema hast, an dem du wirklich arbeitest, und die Auswertung braucht zwanzig Zeilen Zahlen, die du erst sammeln musst. Beides in der ersten Woche zu versuchen führt dazu, dass man eine Tabelle anlegt und nie einen Text schreibt.

Fazit

Vier Stellen im Marketing rechnen sich, und alle vier haben gemeinsam, dass vor dem Start schon etwas Echtes vorliegt: ein fertiges Stück Arbeit, ein Thema mit einer Behauptung, ein eigener Rohtext oder eine Zahl. Die erste Textfassung aus dem Nichts gehört nicht dazu, und genau die wird am häufigsten bestellt. Der Nachmittag für die drei Dateien, Vorlage, Sperrliste und Fakten-Blatt, ist die einzige Vorarbeit, die sich bei jedem weiteren Text von allein verzinst. Alles andere ist ein Abo für rund 20 Euro und die Disziplin, den Rohtext selbst zu tippen.

Häufige Fragen

Was ist KI im Marketing?

KI im Marketing heißt, dass ein Sprachmodell einzelne Arbeitsschritte übernimmt, die vorher Handarbeit waren: Material sortieren, Texte umformen, Fragen sammeln, Zahlen vergleichen. Es heißt nicht, dass eine Maschine dein Marketing macht. Die Entscheidungen, für wen du arbeitest, was du versprichst und welchen Preis du aufrufst, bleiben bei dir, weil nur du dafür geradestehen musst.

Welche Aufgaben im Marketing kann KI übernehmen?

Vier lohnen sich nachweisbar. Erstens aus einem fertigen Stück Arbeit mehrere kurze Formate machen. Zweitens die Recherche vor dem Schreiben, also Fragen, Gegenargumente und Materiallücken sammeln. Drittens die zweite Fassung eines Textes, den du selbst als Rohtext geschrieben hast. Viertens die Auswertung dessen, was gelaufen ist, samt Vermutungen und je einem Test dazu. Gemeinsam haben alle vier, dass vor dem Start schon etwas Echtes vorliegt und ein Fehler dir sofort auffällt.

Was kostet KI im Marketing im Monat?

Ein bezahltes Abo reicht. Claude Pro ist mit 20 $ im Monat angegeben, 17 $ bei Jahreszahlung, ChatGPT Plus mit 22,99 € inkl. MwSt., Google AI Pro mit 21,99 €, Perplexity Pro mit 20 $ im Monat oder 200 $ im Jahr. Stand: 25. September 2026. Die Dollar-Angaben sind ohne Steuer, der Euro-Betrag erscheint erst im Bezahlvorgang. Ein zusätzliches Marketing-Werkzeug mit eigenem Abo brauchst du für die vier Stellen nicht.

Kann ich Texte komplett von einer KI schreiben lassen?

Technisch ja, praktisch kostet es dich mehr Zeit als es spart. Ein Modell, das aus einem Thema einen Text macht, hat keinen Anhaltspunkt außer dem Durchschnitt aller Texte zu diesem Thema, und das Reparieren eines solchen Textes dauert länger als das Schreiben eines eigenen Rohtextes, weil man gegen einen fremden Aufbau arbeitet. Der Weg, der funktioniert: Rohtext in zwanzig Minuten selbst tippen, dann die zweite Fassung bestellen und die Änderungsliste lesen.

Erkennt Google KI-Texte?

Die falsche Frage. Google bewertet nach eigenen Angaben, ob ein Text jemandem hilft, nicht wie er entstanden ist. Das praktische Problem liegt vorher: Ein Text aus dem Durchschnitt aller Texte zu einem Thema sagt nichts, was auf den ersten zehn Plätzen nicht schon steht, und damit gibt es keinen Grund, ihn höher einzuordnen. Was einen Unterschied macht, ist eigenes Material: eine Zahl aus deinem Betrieb, ein Beispiel aus deiner Arbeit, ein Fall, der sonst nirgends steht.

Wie bringe ich einer KI meinen Schreibstil bei?

Mit zwei Textdateien, die dich einmal einen Nachmittag kosten. Die erste ist eine Vorlage: Nimm deine zehn Texte, auf die Leute geantwortet haben, und schreib in zwölf Regeln auf, was sie gemeinsam haben, jede Regel als Anweisung mit zwei wörtlichen Belegen. Die zweite ist eine Sperrliste mit jedem Wort, das du nie sagen würdest. Beide Dateien gibst du künftig jedem Durchgang mit. Eine Beschreibung wie "nahbar und authentisch" hilft dagegen nicht, weil sie keine Anweisung enthält.

Wo sollte man KI im Marketing nicht einsetzen?

An vier Stellen haben wir es aufgegeben. Bei der ersten Textfassung aus dem Nichts, weil die Reparatur länger dauert als das Schreiben. Bei Beiträgen über Themen, zu denen man selbst nichts zu sagen hat, weil dann ein richtiger Text herauskommt, den keiner braucht. Bei Bildern zu ernsten Themen, weil die glatte Bildsprache dieser Werkzeuge dort sofort auffällt. Und überall, wo die eigene Art das Eigentliche ist: Sprachnachricht an einen Interessenten, Antwort auf eine Beschwerde, Meinung über eine benannte Person.

Brauche ich ein spezielles Marketing-Tool dafür?

Nein. Alle vier Stellen laufen in einem gewöhnlichen bezahlten Zugang zu Claude, ChatGPT oder Gemini, dazu für die Recherche ein Werkzeug mit Web-Suche. Was Marketing-Werkzeuge mit eigenem Abo zusätzlich verkaufen, ist meistens eine Oberfläche und eine Sammlung fertiger Anweisungen über demselben Modell. Die Anweisungen kannst du auch selbst in einer Datei sammeln, und dann gehören sie dir.

Was bei uns diese Woche über die vier Stellen gelaufen ist

Die vier Stellen oben sind kein Endstand, sie sind der Stand vom 25. September 2026. Bei uns läuft jede Woche mindestens eine neue Anweisung durch, manche bleibt, manche fliegt nach vier Wochen wieder raus, weil die Nacharbeit größer war als die Ersparnis. Im Newsletter steht jeden Freitag, welche das war, wie sie aussieht und an welcher Stelle wir selbst noch einmal draufgeschaut haben.