Wer kennt das nicht: Die Deadline rückt näher, zwischen erster Ankündigung und offiziellen Produktlaunch bleibt wenig Zeit für Feinjustierungen. Also runter in den Maschinenraum und die Werbemaschinerie in Gang gesetzt – selbstverständlich KI-gestützt. Der künstliche Kollege übernimmt die Schreibarbeit: Posts, Newsletter, Landingpages, Produkttexte – effizient erstellt, formal einwandfrei.
Doch beim Abstimmungsdurchlauf fällt auf: Der Content bleibt generisch. Keine Differenzierung, kein klarer Markenton. Alles wirkt korrekt, aber konturlos. Es ist ein Phänomen des aufkommenden KI-Zeitalters: Effizienz wird mit Beliebigkeit erkauft. Das muss nicht sein.
Markensprache kanalübergreifend definieren
„KI ist hervorragend darin, zu imitieren. Wenn man ihr jedoch keine eigene Markensprache beibringt, dann imitiert sie einfach ihre Trainingsdaten – und klingt damit wie alle anderen“, sagt Alexander Führen, Geschäftsführer der KI-Agentur enlightX. Damit verwässert die Marke, die Differenzierung zu Wettbewerbern verschwimmt und selbst die Produkte werden irgendwie austauschbar. Also gilt es, der KI die eigene Markensprache beizubringen.
Wer bereits eine perfekte Brand Voice hat, kann seine vorhandenen Inhalte sehr gut dafür nutzen. Werden eigene Blogartikel, Social-Media-Posts, Newsletter oder Kampagnentexte herangezogen, um damit die KI zu trainieren, muss jedoch darauf geachtet werden, dass es sich ausschließlich um markenkonformen und konsistenten Inhalt handelt. Das ist nicht selbstverständlich. Je kleiner die Firma, desto größer die Probleme. Die eigenen Website-Inhalte fürs Training nutzen – manche sagen, besser nicht. Steht doch der Relaunch erst noch an.
Ohne Training spricht die KI belanglos, mit Training übernimmt sie Vorurteile
Es gibt tausend Gründe, warum ein Training mit bestehenden eigenen Inhalten nicht oder nur sehr eingeschränkt infrage kommt. Doch verlässt man sich auf die Trainingsdaten, mit denen die Plattformbetreiber ihre KI-Systeme füttern, könnte die Markenkommunikation ein seltsames Eigenleben entwickeln. Ein weit verbreitetes KI-Problem sind nämlich nicht nur ihre Halluzinationen, sondern vor allem der sogenannte Bias: Wird eine KI mit Informationen trainiert, übernimmt sie auch die Ungleichgewichte und Vorurteile, die in ihnen stecken. Und davon gibt es insbesondere auf Reddit – einer beliebten Trainingshalle vieler KI-Anbieter – jede Menge. Doch ohne Training spricht die KI belanglos.
„Um generative Beliebigkeit zu verhindern, braucht jede Marke ein zentrales Brand-Voice-System, das in allen Tools und Workflows integriert ist“, erklärt KI-Experte Führen. Ein solches System hat die Aufgabe, Tonalität, Wortwahl und sprachliche Haltung kanalübergreifend zu definieren. Einheitliche Prompts und ein klarer Sprachleitfaden sind dabei wichtig, um die Konsistenz zu sichern, sagt der Experte.
KI-Trainingslager: Markenkonforme Beispiele sind gefragt
Bevor eine KI den Tonfall einer Marke übernehmen kann, muss dieser also klar beschrieben sein: von Tonalität und Stil über Sprachregeln und markenspezifischen Schreibregeln bis hin zu den Do‘s & Don’ts. Damit erhält man eine solide Trainingsgrundlage. Zusätzlich ist es hilfreich, der KI gute und schlechte Textbeispiele für verschiedene Formate zu zeigen – und diese Beispiele auch klar und deutlich zu beschreiben. „Die KI muss verstehen, wer die Marke ist, wofür sie steht und welche Werte sie transportiert. Erst dann lässt sich die Tonalität präzise in den KI-Alltag übersetzen – über sprachliche Leitlinien, Stilregeln und ein markenspezifisches Glossar“, sagt Führen. In ein solches Glossar gehörten nicht nur markentypische Begriffe, sondern auch wiederkehrende Formulierungen und häufig verwendete Stilmittel wie Metaphern oder Vergleiche.
Sobald die Markensprache definiert ist, kann sie auf verschiedenen Wegen implementiert werden. Sie kann als personalisiertes Profil in Tools wie ChatGPT hinterlegt oder als Custom GPT trainiert werden. Auch OpenAI-Assistants oder Automatisierungen greifen dann auf diese vordefinierte Sprache zu. „An jeder Stelle, an der KI im Unternehmen arbeitet, muss die Brand Voice im System-Prompt hinterlegt sein“, betont Führen. System-Prompts sind spezielle Eingaben, die in vielen KI-Systemen – beispielsweise Custom GPTs (ChatGPT), Gems (Google Gemini) oder API-basierten Anwendungen – genutzt werden können, um das Verhalten und den Stil einer KI dauerhaft zu beeinflussen. Greifen die automatisierten Tools darauf zu, klingen E-Mails, Posts, Blogartikel und Werbung wie aus einer Hand – unabhängig davon, wer sie erstellt.
Menschen liefern frische Ideen und prüft die Qualität
Doch Vorsicht: Wenn Künstliche Intelligenz alle Inhalte erstellt, verliert die Marke ihre Zufuhr an Originalität und Kreativität. Es ist daher wichtig, dass Menschen frische Ideen liefern und Inhalte steuern. Auch neigt KI dazu, von der Markenlinie abzudriften, wenn sie sehr heterogene Informationen verarbeiten soll. Ein Review-Mechanismus kann dies verhindern. Der Mensch bleibt nicht nur die Inspirationsquelle für die gebrandeten Texte, sondern muss auch die Qualitätssicherung übernehmen – kontinuierlich.
Wird die Brand Voice erfolgreich in KI-Systemen integriert, kommuniziert ein Unternehmen über alle Kanäle hinweg konsistent. Unter Umständen sogar konsistenter als in analogen Zeiten. Während früher jeder Mitarbeiter leicht anders klang, kann jetzt wirklich jede Form der Markenkommunikation einheitlich klingen.
Marktbeobachter gehen davon aus, dass das Zusammenspiel von Marke und KI langfristig auch die Corporate Identity stärken kann, also wenn es nicht nur um Sprache, sondern auch um visuelle Inhalte geht. Auch dabei kann KI – wenn sie richtig eingesetzt wird – helfen, indem Farbgebung, Stimmung und Charaktere einer Marke einheitlich generiert werden. Mittlerweile ist KI sogar in der Lage, Markenlogos exakt zu generieren, was bei der maschinellen Erstellung von Creatives und Video-Kampagnen von Vorteil sein kann.
Keine Brand Voice ohne Governance
Damit eine Brand Voice auch KI-gestützt funktioniert, müssen jedoch zwingend die Rahmenbedingungen definiert sein. Wer darf welche KI wie nutzen? Das sind Fragen, die in vielen Firmen noch nicht geklärt sind. Einer aktuellen Bitkom-Studie zufolge wird in acht Prozent der deutschen Unternehmen sogar Schatten-KI verwendet. Gemeint ist damit, dass Mitarbeiter private KI-Tools nutzen, um berufliche Aufgaben zu erledigen – und sei es nur der LinkedIn-Post. Doch das ist fatal. Ohne eine KI-Governance ist das Ringen um eine einheitliche Brand Voice sinnlos. Erst ein Viertel aller Firmen hat Regeln für den Umgang mit KI implementiert.
KI-Governance sollte allerdings nicht als Bürokratieprojekt verstanden werden, sondern als Wettbewerbsfaktor, der auch die Bedürfnisse von Marketing und Vertrieb berücksichtigt. Detaillierte Vorgaben zur Brand Voice gehören daher genauso dazu, wie das Verbot, sensible Daten oder personenbezogene Informationen im Prompting zu verwenden.
Sind die Rahmenbedingungen festgezurrt, eröffnet KI für die Markenkommunikation neue Möglichkeiten. Vielen Firmen auch erstmals. Früher war eine fein ausgearbeitete Markensprache Agenturen und Konzernen vorbehalten – heute kann jedes Unternehmen durch KI eine einheitliche Brand Voice sicherstellen, ohne hohe Kosten. „Für den Mittelstand ist das eine echte Chance“, sagt Experte Alexander Führen.
(kaz) ist Fachjournalist für digitales Marketing. Seit Mitte der Nullerjahre begleitet er mit seinen Artikeln die rasanten Entwicklungen der Online-Werbebranche. Der Maschinenraum der Marketing-Technologien fasziniert ihn dabei ebenso wie kreativ umgesetzte Kampagnen. Der freie Autor lebt und arbeitet in Berlin.
