Qualität in sozialen Netzwerken aufrechtzuerhalten ist bereits ohne die Sprachmodell-KI ChatGPT eine Herausforderung. Was aber, wenn die Menschen gar nicht mehr selbst schreiben? Wartet nun eine Flut an Nonsens-Content auf uns? Lassen sich KI und guter Content fusionieren?

300.000 US-Dollar sind ein mögliches Jahresgehalt für Menschen, die Prompt-Engineering beherrschen. Kaum eine Fähigkeit ist in Unternehmen aktuell gefragter. Außerdem sind (noch) weder Studium noch Ausbildung erforderlich. Alles, was zählt, ist, ob jemand KI im Sinne eines Unternehmens anwenden und beraten kann. Perfekt für Quereinsteiger:innen.

Einfach ausgedrückt, handelt es sich beim Prompting um die Fähigkeit, mit KI wie ChatGPT so zu kommunizieren, dass nützliche Antworten herauskommen. Dabei geht es selbstverständlich um weitaus mehr als „nur“ Linkedin-Beiträge.

Mehrheitlich werden Sprachmodelle jedoch noch gern als bessere Suchmaschine verwendet, da sie nur oberflächlich betrachtet werden. Völlig verständlich, schließlich kam das Tool ohne eine Anleitung heraus.

Grundsätze des Promptings sind leicht zu erlernen und führen dazu, in ChatGPT beispielsweise einen Linkedin-Support zu finden. Nicht für alle, aber vor allem für User:innen, die ab und an mal etwas auf Linkedin teilen möchten und keine Personal-Branding-Strategie benötigen.

ChatGPT zu sagen: „Verfasse mir einen Linkedin-Beitrag zum Thema New Work mit maximal 1.800 Zeichen“, ist zu kurz gedacht und führt zu Massen an generischem Content, der mit Mehrwert für Leser:innen nichts zu tun hat. Ebenso wenig mit effizienter Arbeit, die KI fördern soll. Erst mal geht es darum zu verstehen, wie ChatGPT funktioniert, und im nächsten Schritt darum, den Chatbot mit den richtigen Infos in der richtigen Reihenfolge zu füttern.

ChatGPT ist eine KI, die im Dialog mit uns lernt. Wir können mit ihr eine Unterhaltung führen, jedoch nicht im klassischen Sinne. Ziel des Dialoges ist zum einen, den KI-Chatbot schrittweise so lange mit Informationen zu füttern, bis das Ergebnis stimmt, und zum anderen stecken wir die KI in die eigene Rolle.

ChatGPT soll zum digitalen Ich werden, um zu verstehen, wer in welchem Kontext einen Linkedin-Beitrag verfasst haben möchte. Der Dialog ist dagegen notwendig, weil Sprachmodelle nicht immer alle Teile eines Prompts gleichermaßen beachten.

Zunächst teilen wir den Beitrag in drei Teile auf. Text, Headline und Call to Action (CTA). Für jeden Teil öffnen wir ein separates Chatfenster. Der Hintergrund ist simpel: Die Headline über einem Linkedin-Beitrag ist wichtig, um Leser:innen zum Weiterlesen zu animieren. Sie unterliegt ihrer Aufgabe wegen anderen Anforderungen und einer eigenen Rolle. Ebenso gilt das für den CTA, der Leser:innen zu einer Handlung bewegen soll.

Zunächst füttern wir ChatGPT mit allen Infos, die für den Text relevant sind:

• Die Rolle: Wer schreibt den Text?
• Die Plattform: Wo wird der Text veröffentlicht?
• Das Thema: Worum geht es?
• Das Ziel: Was soll der Beitrag erreichen?
• Die Zielgruppe: Wen soll der Beitrag erreichen?
• Das Format: In welchem Format soll der Text erscheinen?
• Der Umfang: Wie lang wird der Beitrag maximal?
• Der Stil: Wie soll der Text klingen?
• Mögliche Referenzen: Auf welche Quellen kann sich ChatGPT beziehen?

Ein erster Prompt kann demnach wie folgt aussehen:

„Du bist Expertin für New Work. Du berätst Unternehmen bei der Transformation vom klassischen Büromodell zu einem individuellen New-Work-Modell. Schreib einen Text ohne Headline und ohne CTA für Linkedin. In dem Text geht es um das wachsende Bedürfnis von Arbeitnehmern, mehr New Work am Arbeitsplatz zu haben. Du sprichst Geschäftsführer, CEOs und Unternehmensinhaber an. Du verwendest keine Emojis. Im Text kommt eine Aufzählung vor, die maximal drei Punkte umfasst. Der Text wird maximal 180 Wörter lang. Schreibe locker, aber provokativ. Du duzt.“

Das Ergebnis wird anschließend im Dialog so lange verfeinert, bis es zufriedenstellend ist. Beispielsweise kann man ChatGPT nach dem ersten Ergebnis sagen: „Du genderst deine Linkedin-Beiträge mit Doppelpunkt.“

Generell ist es wichtig, so simpel wie möglich, aber gleichzeitig informationsreich mit ChatGPT zu kommunizieren. Verfeinert wird zum Schluss manuell mit eigenem Schreibstil, persönlicher Erfahrung und Häppchen an eigener Expertise.

Steht der Text, folgt das gleiche Prozedere mit dem Finden der Headline sowie des Calls to Action. Dafür sind separate Chats wichtig, die anderen Vorgaben unterliegen. Eine Headline für Linkedin soll Aufmerksamkeit erzeugen, weshalb der Prompt für den Text nicht zielführend wäre und nicht von einer Expertin für New Work geschrieben werden sollte.

Der Prompt für die Headline kann folgendermaßen aussehen:

„Du bist Copywriter und verfasst Headlines für Linkedin-Beiträge. Du suchst zu einem Text zehn provokative Headlines heraus, die vom Lesen des Textes überzeugen.
TEXT: Hier ist der Beitrag einzufügen, der aus dem oberen Schritt entstanden ist.“

Dem gleichen Schema folgt anschließend die Suche nach einem passenden CTA.

Den Umgang zu erlernen ist der Part, den wir selbst in der Hand haben. Auf der Gegenseite muss sich der Algorithmus von Linkedin ebenfalls anpassen.

Um Massencontent ohne Mehrwert, der gern mal mit ChatGPT entsteht, einen Riegel vorzuschieben, hat Linkedin vor Kurzem den Algorithmus aufgefrischt. Seit den Änderungen sind 80 Prozent weniger Beschwerden eingegangen, heißt es von Linkedin. Die Flut an Beschwerden kam durch vermehrtes Melden von Content zustande, der inhaltlich auf Massen-Likes aus war oder keinen Mehrwert für Leser:innen dargestellt hat.

Worauf es auf Linkedin also ab sofort ankommt? Wieder auf fachliche und wissenstragende Inhalte, die sich um das individuelle Thema der Autor:innen drehen. Inhalte werden mittels KI mit dem Profil und der Autorität im Thema abgepasst. Anschließend wird der Beitrag an das eigene Netzwerk ausgespielt. Die eigene Community wird somit wieder von Plattform und Content fokussiert, ehe dieser an User:innen außerhalb des eigenen Netzwerkes ausgespielt wird – was auch nur passiert, wenn der Content bei der Community gut ankommt.

Die Hürde ist nun höher, Sichtbarkeit auf Linkedin zu erhalten – sowohl für selbst geschriebene als auch für KI-generierte Texte. Dafür dürfen wir wieder Qualität erwarten.

Nur weil ChatGPT existiert, muss es nicht genutzt werden, um ganze Beiträge zu schreiben. Sprachmodelle können Ideengeber sein, Formulierungen optimieren oder Feedback zu eigenen Texten geben. Zudem gibt es verschiedene Ansätze, ChatGPT für das Kreieren von Linkedin-Beiträgen zu nutzen.

Die Zielgruppen können beispielsweise Menschen sein, die selbst von sich behaupten, nicht gut im Schreiben zu sein, denen partout keine Ideen einfallen, obwohl sie etwas zu sagen haben, oder denen gute Ghostwriter:innen das Budget sprengen.

In künstlicher Intelligenz finden diese Zielgruppen den perfekten Support – unter der Voraussetzung, Zeit zu investieren. KI wie ChatGPT zu verstehen, zu testen und letztlich so praktisch anwenden zu können, dass die erwünschten Ergebnisse erzielt werden, kann dauern und ist ein fortwährender Prozess. Das KI-Zeitalter hat schließlich erst begonnen.

Jetzt klingt all das danach, dass meine Branche bald arbeitslos ist. Meine Prophezeiung lautet anders. Zum einen wird Mensch-zu-Mensch-Marketing via Personenmarke zunehmend wichtiger und zum anderen sollte KI in jeglicher Form als Support gesehen werden. Was ChatGPT und Co. uns an Arbeit abnehmen können, befähigt uns, weiter über den Tellerrand zu schauen und kreativer sowie effektiver zu sein.

Wer jedoch gelegentlich Beiträge auf Linkedin veröffentlichen möchte, für den kann ChatGPT ein nützliches Instrument sein. Voraussetzung dafür ist, Zeit zu investieren, sich mit der KI auseinanderzusetzen und das Prompten zu lernen. Schlussendlich ermöglicht ChatGPT, auf Linkedin präsent zu sein, allerdings effizienter als durch das manuelle Schreiben von Beiträgen.