Qualitativ hochwertige SEO-Texte erstellen mit Custom GPTs

Es ist ein Leichtes, mit ChatGPT Informationen zu verschiedenen Themen einzuholen und eine Konversation zu führen. Aber wie lassen sich qualitativ hochwertige Texte mit Mehrwert für die Leser erstellen? Und zwar ohne dass die Überprüfung und Optimierung der generierten Texte mehr Zeit in Anspruch nimmt, als wenn man sie direkt selbst verfasst hätte. In diesem Artikel erfahren Sie, wie der KI-gestützte Content-Prozess in unserer Agentur abläuft und wie wir ChatGPT nutzen, um beim Schreiben Zeit zu sparen und effizienter zu arbeiten.

Ein Tsunami an maschinell erstellten Inhalten rollt auf uns zu¹

Dass Künstliche Intelligenz gekommen ist, um zu bleiben, dürfte mittlerweile allen klar sein. Max und Erika Mustermann lassen sich von ChatGPT alle möglichen Dinge erklären, (die Relativitätstheorie, wie man einen Reifenwechsel durchführt oder wie viel Kalium ein Brokkoli enthält), Leon Mustermann lässt den Chatbot seine Schulaufsätze schreiben (oder zumindest Teile davon) und Anne Mustermann verwendet ihn zur Recherche und Umformulierung von Textpassagen für Abschlussarbeiten an der Uni. ChatGPT ist im Alltag angekommen und wir behaupten: Jeder, der bisher noch nicht den einen oder anderen Chatbot nutzt, wird es bald tun.

Ein pragmatischer Blick auf ChatGPT

Auch im Marketing nutzen wir KI, um Prozesse effizienter zu gestalten. Als Teil des Content-Teams betrifft das in meinem Fall vorrangig das Generieren von Texten. Als Tool benutzen wir hauptsächlich ChatGPT (warum, erfahren Sie weiter unten). Im weiteren Verlauf des Textes verraten wir Ihnen, wie das im Detail aussieht und wie wir den Chatbot für unsere Zwecke nutzen.

Aber Achtung: Falls Sie schnellen und massenhaften Output auf Kosten der Qualität erwarten, sind Sie hier an der falschen Adresse. Uns geht es darum, mit der Unterstützung von KI hochwertige Inhalte zu erstellen, die Usern tatsächlich etwas bringen. Dementsprechend verrate ich Ihnen in diesem Artikel unseren Workflow für KI-gestützte Content-Erstellung und keine magischen Prompts für 100 % KI-generierte Texte. Dabei konzentriere ich mich auf längere Texte – Blogartikel und Leistungsseiten. Das vorrangige Ziel ist stets, Lesern hochwertigen und nützlichen Content zu bieten.

Und noch etwas, um gleich vorweg alle Erwartungen zu enttäuschen: Der Hype um große Sprachmodelle wie ChatGPT ist zwar nachvollziehbar, aber auch überzogen.

Ja, ich finde ChatGPT toll. Ja, die KI ist ein wichtiges Tool bei meiner Arbeit im Bereich Content Creation.

Aber stellen Sie sich auch auf ein gewisses Maß an Realismus und Pragmatismus ein:

Nein, ChatGPT schreibt nicht so gute Texte wie ich. Nein, ChatGPT ist nicht perfekt und fehlerfrei. Nein, ich würde nie auf die Idee kommen, einen KI-generierten Text 1:1 zu übernehmen.

Grundlegendes zu ChatGPT bzw. großen Sprachmodellen

Am DealBook Summit am 4. Dezember 2024 hat Sam Altman, CEO von OpenAI, verkündet, dass ChatGPT 300 Millionen monatliche User hat.² Die meisten dieser Nutzer wissen allerdings nicht, wie der Chatbot eigentlich funktioniert. Durchaus verständlich, solange man die KI nur für den Privatgebrauch nutzt. Dennoch wäre es ratsam, wenn sich auch Familie Mustermann über die grundlegende Funktionsweise des Chatbots informieren würde – nur so ist ein bewusster und verantwortungsvoller Umgang mit der KI möglich. Stichwort Falschinformationen, Vorurteile usw.

Große Sprachmodelle (Large Language Models = LLMs) wie GPT-4o mini (Gratisversion) oder GPT-4o und GPT-4 (Bezahlversion) wurden als Werkzeuge zur Verarbeitung menschlicher Sprache und zur Generierung von Text entwickelt. Sie haben gelernt, Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Insofern haben Sie Ähnlichkeit mit der Wettervorhersage: Auf Basis historischer Daten wird das Wetter der kommenden Tage berechnet.

ChatGPT, Gemini, Claude & Co.

Grundsätzlich basieren alle Sprachmodelle auf denselben Grundprinzipien und nutzen dieselbe Technologie. Über die Benutzeroberfläche ChatGPT kann man zum Beispiel die Sprachmodelle GPT-4o mini, GPT-4o, GPT-4 und andere nutzen. Google verwendet Gemini, dann gibt es noch den Chatbot Claude von Anthropic und vor Kurzem hat das Sprachmodell DeepSeek R1 des chinesischen Startups DeepSeek für Aufsehen gesorgt. Alle großen Tech-Konzerne (und nicht nur die) arbeiten an der Entwicklung ihrer eigenen Sprachmodelle.

Diese LLMs sind eine bahnbrechende Erfindung in der Geschichte der Menschheit. Dennoch sollte man sich darüber im Klaren sein, dass ein Chatbot wie ChatGPT Sprache rein statistisch verarbeitet und weit entfernt von menschlichem Verstehen ist. Er versteht weder Ihre Eingaben noch den Inhalt seiner eigenen Aussagen – auch wenn es so scheint. Für große Sprachmodelle ist ein Wort nicht mehr als eine zufällige Aneinanderreihung von Buchstaben. Sie geben nur Wahrscheinlichkeiten wieder: Also die Wahrscheinlichkeit, dass nach einem bestimmten Wort in einem bestimmten Kontext mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit bestimmte Worte folgen. Wobei anzumerken ist, dass sich das bei dem rasanten technologischen Fortschritt auch schnell ändern kann.

Derzeit gibt es aber immer noch einige Bereiche, in denen der Mensch die Maschine übertrumpft. Sie können also ganz beruhigt sein: Noch ist künstliche Intelligenz nicht dazu fähig, die Weltherrschaft an sich zu reißen und die Menschheit zu versklaven. 😉

Stärken und Schwächen von ChatGPT

Wer ChatGPT zur Texterstellung im Online-Marketing einsetzt, sollte sich der Stärken und Schwächen des Chatbots bewusst sein, um ihn bestmöglich für die eigenen Zwecke einsetzen zu können: 

Top

• Informationsgewinnung
• Schneller Überblick über ein Thema
• Zusammenfassungen, Definitionen & FAQs
• Vorschläge zur Struktur von Texten
• Komplexe Sachverhalte leicht verständlich wiedergeben
• Content-Repurposing
• Ideen, Inspiration, Brainstorming

Flop (noch)

• Faktenbasierte und verlässliche Informationen (Halluzinationen)
• Vorurteilsfreiheit
• Menschen fesseln und emotional ansprechen
• Spezielle Nischenthemen (unzureichende Datenbasis)
• Kontextverständnis über die Trainingsdaten hinaus
• Erstellung von Inhalten mit einem roten Faden und Spannungsbogen
• Auf den Punkt kommen (Oberflächlichkeit und Geschwafel)
• Rechnen bzw. Zeichen oder Wörter zählen

Tricky ist vor allem, dass ChatGPT immer selbstbewusst und souverän auftritt. Deshalb sind die Schwächen des Chatbots, insbesondere inhaltliche Fehler, Ungenauigkeiten und falsche Zusammenhänge, nur schwer zu identifizieren, wenn man nicht gerade Experte auf dem jeweiligen Gebiet ist. Die Ausgaben klingen kompetent und die in den Trainingsdaten erkannten Muster vermitteln uns Menschen den Eindruck von echtem Verständnis der Thematik.

Diese Tatsachen sollen die Möglichkeiten, die ChatGPT bietet, jedoch keinesfalls schmälern, sondern bloß deutlich machen, dass es die menschliche Aufsicht (noch) dringend braucht.

Custom GPTs: Maßgeschneiderte Texter bauen

Was sind Custom GPTs?

In unserer Agentur verwenden wir momentan hauptsächlich ChatGPT (obwohl vor allem Perplexity AI zunehmend an Bedeutung gewinnt). Und das aus gutem Grund: Der Chatbot bietet die Möglichkeit, ohne jegliche Programmierkenntnisse Custom GPTs zu erstellen.

Das Feature wurde im Dezember 2023 als Erweiterung der Custom Instructions eingeführt und ermöglicht es, eigene Personas für unterschiedliche Tätigkeiten zu bauen. Man kann diese GPTs auf einen bestimmten Schreibstil trainieren und an gewisse Anforderungen anpassen.

So nutzen wir zum Beispiel benutzerdefinierte GPTs für Ads, für Blogartikel, zum Verfassen von Title Tag und Meta Description … Dabei erstellen wir für jeden Kunden einen individuell zugeschnittenen GPT, dementsprechend haben wir beispielsweise mehrere GPTs für Social-Media-Ads (für jeden Kunden einen eigenen).

Custom GPTs selbst bauen

Die Voraussetzung, um das Feature nutzen zu können, ist ein Plus-, Pro-, Team- oder Enterprise-Account bei ChatGPT. Bei diesen kostenpflichtigen Versionen klicken Sie einfach links auf “Explore” und anschließend oben rechts auf “Erstellen” (siehe Abbildung 1):

Besonders wichtig ist das Feld “Hinweise”, in dem man dem Custom GPT Anweisungen gibt, wie er sich verhalten soll. Folgende Instructions sollten immer angeführt werden:

Rolle

Beispiel: Ich bin SEO-Experte und Texter mit langjähriger Erfahrung und erstklassigen Rechtschreib- und Grammatikkenntnissen.

Kunde bzw. Inhalt

Beispiel: Mein Kunde ist … Er bietet …

Zielsetzung

Beispiel: Ich erstelle informative und unterhaltsame Blogartikel zum Thema … Der Blog soll das Vertrauen in die Marke stärken und die Artikel sollen das Interesse an … schüren und zur Kontaktaufnahme mit dem Kunden bzw. zum Kauf von … animieren. 

Zielgruppe

Beispiel: Die Blogartikel sind für …

Struktur

Beispiel: Jeder Artikel soll eine klare H1-Überschrift haben, die das Hauptkeyword enthält. Darauf folgt ein kurzer Teaser, der Spannung aufbaut und zum Weiterlesen animiert. Der Text wird mit bis zu sechs H2-Überschriften und gegebenenfalls mehreren H3-Überschriften übersichtlich strukturiert. Am Ende des Artikels steht ein Fazit.

Sprachstil und Tonfall

Beispiel: Der Stil der Blogartikel ist informativ und handlungsorientiert. Ich verwende einen motivierenden, aber dennoch professionellen Ton. Den Leser spreche ich mit „Sie“ an.

Textlänge

Beispiel: Die Blogartikel haben ungefähr 1000 Wörter.

Zusätzlich geben wir unseren GPTs noch Anweisungen bezüglich SEO, Feedback-Mechanismus, Rechtschreibung und Grammatik sowie Chat-Ablauf. Grundsätzlich sollten in den Instructions so viele Informationen wie möglich enthalten sein (je spezifischer, desto besser ist das Ergebnis), ohne jedoch den GPT mit zu umfangreichen und komplizierten Anweisungen zu überfordern. Sonst setzt er die Vorgaben nur unzureichend um oder ignoriert manche gänzlich.

Unser Tipp: Investieren Sie genug Zeit in die Formulierung der Instructions und das Testen Ihres GPTs, damit er zuverlässig und leistungsfähig ist und Sie den größtmöglichen Nutzen aus seinem Einsatz ziehen. Erst in der Verwendung zeigen sich etwaige Schwächen und Verständigungsprobleme. Für zufriedenstellende Ausgaben ist es unumgänglich, den GPT zuerst im Zuge mehrerer Testdurchläufe auszuprobieren und zu optimieren. So manches, was uns Menschen logisch erscheint, ist gar nicht so klar und deutlich ausgedrückt, wie wir annehmen. Man sollte so lange an den Formulierungen feilen, bis sie präzise wirklich das ausdrücken, was man von der KI will.

Im Bereich “Wissen” können zusätzliche Dateien hochgeladen werden, um den Custom GPT zu trainieren und an bestimmte Vorgaben anzupassen. In unserem Beispiel ist das ein Dokument mit alten Blogartikeln, die dem GPT als Vorlage für Struktur und Stil der neuen Texte dienen (darauf wird er auch in den Hinweisen aufmerksam gemacht).

Ist der Custom GPT fertig konfiguriert, sieht das zum Beispiel so aus (inklusive von DALL-E erstelltem Profilbild):

Der nächste Absatz soll erklären, was Custom GPTs überhaupt sind (Abbildung 7). Der Eingangssatz ist etwas plump und inhaltlich unklar. Zwar wird erklärt, wofür die Abkürzung GPT steht, allerdings ohne einen Bezug zu dem Chatbot ChatGPT herzustellen. LLMs werden überhaupt nicht erwähnt und der Begriff “Standard-GPTs” ist auch irreführend (entweder man nutzt eines der über ChatGPT angebotenen Modelle oder man arbeitet mit Custom GPTs für spezielle Zwecke/Aufgabenbereiche). Die Aufzählungen bezüglich Unterschieden und Vorteilen sind aber durchaus zu gebrauchen.

So arbeite ich mich durch die Outline, bis der Text fertig ist. Oder besser: Bis ChatGPT fertig ist – denn fertig ist der Blogartikel noch längst nicht.

Generell ist es empfehlenswert, mit ChatGPT eine echte Konversation zu führen und Feedback zu geben, anstatt sich mit der erstbesten Antwort zu begnügen. Die KI ist dazu fähig, sich bzw. ihre Ausgaben zu verbessern, wenn man sie darauf hinweist. Zwar ist die Länge des Kontextes eines Gesprächs begrenzt, doch mit den momentan 32.000 Token (ein Wort umfasst ungefähr 3 Token) “context length“ für ChatGPT Plus geht sich auch ein umfangreicher Blogartikel leicht aus. So kann ChatGPT Bezug auf weiter oben kommunizierte Infos nehmen, ohne gleich den Faden zu verlieren. Gewöhnlich weise ich den GPT also nach der Ausgabe eines Absatzes auf Ungereimtheiten oder Verbesserungswünsche hin, manchmal fordere ich einfach noch eine zweite und dritte Version, um mehr Auswahl zu haben, und bastle mir daraus einen Text zusammen, mit dem ich zufrieden bin.

Unser Tipp: Bei Bedarf können in diesem Schritt übrigens auch Proof Words der TF-IDF-Analyse von TermLabs hochgeladen und der GPT angewiesen werden, diese in den Text zu integrieren.

5. Überarbeitung & Optimierung

Obwohl ChatGPT eine große Hilfe bei der Texterstellung ist, liefert die KI auch mit maßgeschneiderten Custom GPTs keine Ergebnisse, die 1:1 übernommen werden können. Das heißt: Können schon – aber wer seinen Lesern nur die besten Inhalte mit echtem Mehrwert bieten möchte, wird sich damit nicht zufriedengeben.

Daher wird im fünften Schritt jeder Absatz sorgfältig überarbeitet und optimiert. Nur in seltenen Fällen übernehme ich einen ganzen Absatz unverändert von ChatGPT. In der Regel nehme ich in jedem Satz zumindest kleine Umformulierungen vor oder bitte den Chatbot um Änderungsvorschläge. Warum das unbedingt notwendig ist, hoffe ich im nächsten Kapitel beweisen zu können.

Besonders verbesserungsbedürftig sind normalerweise Einleitungen und Überleitungen. Auch auf eine Grammatik- und Rechtschreibprüfung sollte man auf keinen Fall verzichten. Obwohl ChatGPT die Struktur der Sprache versteht und Muster darin erkennt und dementsprechend gerade in puncto Grammatik top sein sollte, schleichen sich immer wieder kleine Fehler ein. Der KI-Schreibassistent DeepL Write ist dahingehend verlässlicher.

Ja, der Nacharbeitungsaufwand ist nicht zu unterschätzen, sollte aber keinesfalls übersprungen werden, wenn Qualität und Nutzerzentrierung im Fokus stehen. Trotzdem steigert der Einsatz von KI bei der Texterstellung die Produktivität. Realistisch gesehen kann mit einer Zeitersparnis von 20 bis 30 % gerechnet werden.

Das Duell der Giganten: Custom GPT vs. ich

Zum Abschluss noch ein Vergleichsexperiment: Ich stelle dem Custom GPT die Outline für ebendiesen Artikel inklusive Stichworte zum Inhalt zur Verfügung:

Unser Tipp: Bei Bedarf können in diesem Schritt übrigens auch Proof Words der TF-IDF-Analyse von TermLabs hochgeladen und der GPT angewiesen werden, diese in den Text zu integrieren.

5. Überarbeitung & Optimierung

Obwohl ChatGPT eine große Hilfe bei der Texterstellung ist, liefert die KI auch mit maßgeschneiderten Custom GPTs keine Ergebnisse, die 1:1 übernommen werden können. Das heißt: Können schon – aber wer seinen Lesern nur die besten Inhalte mit echtem Mehrwert bieten möchte, wird sich damit nicht zufriedengeben.

Daher wird im fünften Schritt jeder Absatz sorgfältig überarbeitet und optimiert. Nur in seltenen Fällen übernehme ich einen ganzen Absatz unverändert von ChatGPT. In der Regel nehme ich in jedem Satz zumindest kleine Umformulierungen vor oder bitte den Chatbot um Änderungsvorschläge. Warum das unbedingt notwendig ist, hoffe ich im nächsten Kapitel beweisen zu können.

Besonders verbesserungsbedürftig sind normalerweise Einleitungen und Überleitungen. Auch auf eine Grammatik- und Rechtschreibprüfung sollte man auf keinen Fall verzichten. Obwohl ChatGPT die Struktur der Sprache versteht und Muster darin erkennt und dementsprechend gerade in puncto Grammatik top sein sollte, schleichen sich immer wieder kleine Fehler ein. Der KI-Schreibassistent DeepL Write ist dahingehend verlässlicher.

Ja, der Nacharbeitungsaufwand ist nicht zu unterschätzen, sollte aber keinesfalls übersprungen werden, wenn Qualität und Nutzerzentrierung im Fokus stehen. Trotzdem steigert der Einsatz von KI bei der Texterstellung die Produktivität. Realistisch gesehen kann mit einer Zeitersparnis von 20 bis 30 % gerechnet werden.

Das Duell der Giganten: Custom GPT vs. ich

Zum Abschluss noch ein Vergleichsexperiment: Ich stelle dem Custom GPT die Outline für ebendiesen Artikel inklusive Stichworte zum Inhalt zur Verfügung: