Vom Scheitern und vom Erfolg von KI-Projekten — Was macht KI-Content-Erstellung wirklich erfolgreich

KI-Tools stehen bereit, Budgets sind freigegeben — und trotzdem scheitern Content-Projekte. Michael Bulling (Creative Strategist, axite) und Saim Alkan (CEO, axite) teilen ihre Erfahrungen aus der Zusammenarbeit mit Content-Teams: vom ersten Widerstand bis zur messbaren Wirkung. Mit konkreten Zahlen aus echten Projekten.

Takeaways (unter dem Video):

•  Warum Produkttext bisher nie auf Datenbasis optimiert wurde — und was passiert, wenn man es tut

• Wie aus „50 Texte geschrieben" plötzlich „8 % mehr Umsatz" wird

• 59 % ROAS-Verbesserung bei einem Milliardenkonzern — nur durch den Google Merchant Feed

• Umsatzverdopplung im Elektronik-Bereich — nur durch veränderte Produkttexte

• Warum „das funktioniert doch" der gefährlichste Satz in Content-Teams ist

• Wie man die Staumauer knackt: vom ersten Widerstand zur Begeisterung

• Vom Einmal-Text zur laufenden Optimierung — warum 30 % am ersten Tag mehr wert sind als der perfekte Text in 10 Monaten

• Verbaler Call-to-Action im Produkttext: ein Satz, der den Unterschied macht

   

Unsere Experten:

• Michael Bulling — Creative Strategist, axite

  Design und Linguistik haben ihn in die strategische Unternehmenskommunikation geführt. Wirken sich innovative Technologien auf den Arbeitsalltag aus, begleitet er diesen Change — so auch bei der Einführung von axite in Content-Teams.
  
  

• Saim Rolf Alkan – CEO von axite
  
  Pionier der automatischen Texterstellung. Saim hat eine Content-Lösung entwickelt, die aus Daten in 110 Sprachen Texte für E-Commerce, Verlage und Finanzen generiert. Dozent, Autor und Speaker für Online-Kommunikation.

00:00:00 Begrüßung und Themenüberblick
00:00:58 Michael Bulling stellt sich vor
00:02:33 Start Präsentation
00:02:45 Bin ich noch gefragt? Die Angst vor der neuen Software
00:06:40 Datenbasierte Textbewertung — ein Kulturwandel
00:07:15 Vom Pflichtfeld zum Umsatztreiber
00:08:41 Case: Umsatzverdopplung im Elektronik-Bereich
00:08:55 Case: 59 % ROAS-Plus bei einem Milliardenkonzern
00:10:57 Produkttext wurde noch nie auf Datenbasis optimiert
00:11:57 Vom Einmalschreiben zur laufenden Optimierung
00:13:55 Unsere Prozesse funktionieren doch — Widerstand Nr. 2
00:15:43 Optimiere ich mich selbst weg? Die KI-Angst
00:16:29 Der verbale Call-to-Action im Produkttext
00:17:15 Wie man eine Staumauer knackt
00:21:40 10.000 Texte mit einer Formulierung beeinflussen
00:22:20 Keine Kapazitäten? Das Demonstrator-Modell
00:27:02 Kleine Unternehmen, großer Mut
00:29:18 Klein vs. Groß: Wer traut sich zuerst?
00:32:25 Fazit: Texter Experience als Schlüssel
00:34:02 Teil 2: Die Lösung in axite
00:34:45 Das Briefing-System erklärt
00:37:22 Textfunktions-Framework: Emotional vs. Rational
00:39:38 Editorial Briefings: Do's and Don'ts für die Maschine
00:40:26 Warum das mehr ist als ChatGPT-Prompting
00:41:49 Strukturbriefings und der textliche CTA
00:43:27 Fazit: Fokus auf Content, nicht Technik
00:44:14 Data Pool: Amazon-Umsätze als Feedback-Loop
00:45:36 Q&A: Was, wenn ich keine Textkompetenz habe?
00:48:41 Job-Wandel: Von 5 Texten zu 10 % mehr Umsatz
00:49:32 Wenn Texter:innen plötzlich Gas geben
00:50:34 Demonstrator-Angebot und Verabschiedung

SPEAKER