Fallstudie · KI im Marketing-Betrieb

Eine Content-Maschine, kein Redaktionskalender.

Selbst gebaut und täglich im Einsatz · Python, FastAPI, ChromaDB

Die meisten Marketingteams behandeln Marktbeobachtung und Content-Produktion als zwei getrennte Aufgaben. Ich habe ein System gebaut, in dem die erste die zweite automatisch speist. Ein Mensch entscheidet nur noch, was veröffentlicht wird.

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Signale aus 28 aktiven Quellen

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Themen gebündelt und bewertet

Entwürfe, vor der Veröffentlichung von Hand freigegeben

So funktioniert es

Sammeln: rund 30 ausgewählte Fachquellen, Newsletter über die Gmail-Schnittstelle, RSS-Feeds und YouTube-Transkripte, vereinheitlicht und in einer lokalen Vektordatenbank abgelegt.
Auswerten: Semantisches Clustering bündelt dieselbe Geschichte aus verschiedenen Quellen. Jedes Thema wird danach bewertet, wie viele unabhängige Quellen es tragen, wie aktuell es ist und wie gründlich darüber berichtet wird. Was zählt, steigt nach oben, Rauschen bleibt unten.
Erstellen: Aus den bestbewerteten Themen werden Entwürfe in mehreren Formaten und einheitlicher Tonalität: Posts, Infografiken, Video-Skripte, Carousels. Die Bilder entstehen gleich mit, nicht erst auf Nachfrage.
Veröffentlichen: Alles landet in einem Redaktionskalender mit den Stufen Entwurf, Prüfung, Freigegeben, Veröffentlicht. Nichts geht ohne einen Menschen raus.

Content-Pipeline: Quellen und Signalfeed — Sammeln: Quellen lassen sich einzeln schalten, jedes Signal behält Herkunft, Datum und Länge.

Content-Pipeline: Themen nach Relevanz gerankt — Auswerten: Themen nach Signalstärke gerankt. Die Zahl der unabhängigen Quellen ist das Argument, warum ein Thema einen Post verdient.

Content-Pipeline: Entwürfe mit Bildmotiven — Erstellen: Entwürfe mit Wortzahl, Score und generierten Bildern, als Entwurf oder freigegeben.

Content-Pipeline: Wochenplanung — Veröffentlichen: Wochenplanung vom Entwurf bis zur Veröffentlichung.

Warum das kommerziell zählt

Wettbewerbsbeobachtung kommt üblicherweise als Quartalsdokument, das in der Woche seiner Fertigstellung schon veraltet ist. Hier ist sie ein laufender Blick auf den Markt, der nebenbei das Rohmaterial für Thought Leadership liefert.

Dieselbe Pipeline beantwortet „Was passiert gerade?“ und „Was sagen wir dazu?“.

Was sich übertragen lässt

Ich baue die Werkzeuge, mit denen ich arbeite. Deshalb weiß ich aus der Praxis, wo solche Systeme tragen und wo sie still versagen.
Skalieren, ohne die eigene Stimme zu verlieren, ist eine Designfrage, keine Mengenfrage. Der Freigabeschritt ist der Kern, nicht der Engpass.

Privat gebaut und betrieben für die eigene Marktbeobachtung und Veröffentlichungen. Kein kommerzielles Produkt.

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