Inhaltsverzeichnis
Warum 2026 nicht die Marken gewinnen, die am meisten KI-Content produzieren – sondern die, die wissen, was sie sagen wollen.
Eine erweiterte Fassung dieses Texts erschien zuerst als Artikel auf Katharinas Profil auf LinkedIn. Für unser Magazin haben wir ihn überarbeitet und erweitert.
Im Sommer haben wir intern eine kleine Übung gemacht: Wir haben dreißig B2B-Marketing-Beiträge aus den vergangenen sechs Wochen gesammelt – LinkedIn, Unternehmensblogs, Newsletter. Aus verschiedenen Branchen, von Software bis Versicherung. Dann haben wir die Markenlogos abgeklebt und uns gefragt: Wer hat das geschrieben? Bei zwei Dritteln war es nicht mehr erkennbar. Das ist die Diagnose, mit der dieser Text anfängt. Und es ist nicht die Schuld von ChatGPT, Claude oder Gemini. Es ist das Ergebnis dessen, was viele Marketing-Workflows aus diesen Tools machen: eine Output-Maschine.
Die Frage „Nutzen wir KI?” ist im Marketing erledigt. Natürlich tun wir das. In der Recherche, in der Themenplanung, bei Entwürfen, bei Headlines, bei Bildideen, bei Social Captions. Bei allem, was sich beschleunigen, sortieren oder anschieben lässt. Die spannendere Frage ist: Warum wird Content dadurch nicht automatisch besser?
Denn das ist, was viele Teams beobachten. Es wird mehr produziert. Schneller, regelmäßiger, breiter ausgespielt. Und trotzdem bleibt beim Lesen weniger hängen als früher. Der Text ist da. Die Struktur ist da. Die Tonalität klingt auch irgendwie passend. Aber etwas fehlt. Für diese Lücke gibt es einen Begriff, über den wir 2026 deutlich mehr sprechen sollten: Editorialität.
Geschwindigkeit ist kein Vorsprung mehr
In den ersten KI-Jahren ging es um Effizienz. Schneller schreiben. Mehr Varianten testen. Content-Lücken schließen. Aus einem Thema fünf Formate machen. Raus, raus, raus – das Marketeers-Motto.
Hilfreich. Keine Frage. Aber Geschwindigkeit ist als Wettbewerbsvorteil verbraucht. Wenn fast jedes Team KI-Tools nutzt, ist KI als solche kein Unterschied mehr. Sie ist Grundausstattung. Der Unterschied entsteht an der Stelle danach: beim Bewerten, Kürzen, Entscheiden, Nachschärfen. Beim Einordnen. Oder kürzer:
KI produziert Material. Editorialität macht daraus Marke.
Genau deshalb ist gutes Content Marketing heute weniger Output-Frage als Führungsfrage. Das klingt erst einmal banal. Ist es aber nicht – weil genau diese redaktionelle Arbeit in vielen Workflows kleiner gemacht wurde, sobald die KI „schon textet”. Nur: Texten heißt nicht nur, Wörter in eine brauchbare Reihenfolge zu bringen. Texten heißt auch entscheiden, welche These der Beitrag trägt. Welches Beispiel wirklich relevant ist. Welche Zahl nach vorne gehört und welche gar nicht erst rein. Wo der Text nach Marke klingt und wo nur nach Branche. Welche Passage sauber formuliert, aber eigentlich überflüssig ist. Und welche Position hier eigentlich bezogen wird. Kleinigkeiten? Auf Dauer nicht. Das ist Markenführung im laufenden Betrieb.
Die Kanäle werden ungnädiger
Dazu kommt eine zweite Verschiebung: Sichtbarkeit funktioniert anders als noch vor zwei Jahren. Klassischer Suchtraffic steht unter Druck. Immer mehr Suchanfragen enden ohne Klick, weil Nutzer die Antwort direkt in den Suchergebnissen, in AI Overviews oder bei KI-Assistenten bekommen. Gleichzeitig sinkt auf den meisten Social-Plattformen die organische Reichweite. Organisches Social ist längst keine kostenlose Reichweitenmaschine mehr, sondern ein Beziehungskanal – und der verzeiht generische Beiträge nicht.
Das verändert die Aufgabe von Content. Früher konnte ein ordentlicher, aber nicht besonders eigener Artikel funktionieren, wenn SEO, Timing oder Social-Reichweite ihn trugen. 2026 wird das schwieriger. Wenn weniger Klickchancen entstehen, kann man sich weniger austauschbare Texte leisten. Wenn KI-Systeme Antworten direkt zusammenfassen, müssen Inhalte klarer, zitierfähiger und eindeutiger werden. Wenn Feeds voller generischer Beiträge sind, reicht „regelmäßig posten” nicht mehr.
Mehr Output löst dieses Problem nicht. Besserer Output schon eher. Wirklich gelöst wird es nur durch klar geführten Content mit eigener Substanz.
Was Editorialität konkret bedeutet
Editorialität im Marketing heißt nicht: Wir machen jetzt alles wie eine Redaktion. Es heißt: Wir übernehmen wieder bewusster Verantwortung dafür, was ein Text tut.
Ein KI-Entwurf kann eine gute Grundlage sein. Manchmal eine sehr gute. Aber er beantwortet nicht automatisch die vier Fragen, die zählen: Ist das wirklich unser Thema? Ist das wirklich unsere Perspektive? Ist das wirklich relevant für unsere Zielgruppe? Und – die unbequemste der vier: Würde jemand diesen Text vermissen, wenn er nicht erschienen wäre?
Das bedeutet nicht, dass Marketing wieder komplexer oder langsamer werden muss. Aber es bedeutet, dass wir bewusster publizieren müssen. KI ist stark darin, Muster fortzusetzen. Marken werden nicht sichtbar, weil sie Muster fortsetzen. Sie werden sichtbar, wenn sie etwas Eigenes einbringen: Wissen, Erfahrung, Ton, Auswahl, klare Statements. Deshalb reicht es nicht, am Ende „noch mal Tonalität drüberzulegen”.
Tonalität ist kein Lack, den man zuletzt aufsprüht. Sie steckt auch in der Auswahl des Themas, im Aufbau, im Beispiel, in der Entscheidung, was wegfällt – und in der Frage, wie eindeutig ein Text wird.
Von SEO zu GEO: Warum Schreibweise wieder wichtiger wird
Damit kommt ein Thema ins Spiel, das 2026 im Marketing den Status hat, den SEO um 2010 hatte: GEO, Generative Engine Optimization. Inhalte so aufzubereiten, dass sie in KI-generierten Antworten auffindbar, verständlich und zitierfähig werden – also nicht nur für klassische Suchergebnisse schreiben, sondern auch für Systeme wie ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini oder Google AI Overviews.
Viele behandeln GEO derzeit als technisches Thema: strukturierte Daten, FAQ-Schema, sauberes HTML, Quellen, Autorensignale. Alles wichtig. Aber der redaktionelle Teil wird unterschätzt.
KI-Systeme bevorzugen nicht den längsten Text, sondern den, der sauber erklärt, definiert, einordnet und verlässlich wirkt.
Konkret heißt das: weniger „Wir beschäftigen uns mit den aktuellen Trends”, mehr „Wir beobachten drei Entwicklungen – und empfehlen deshalb X”. Weniger „In der heutigen Zeit ist es wichtig, sichtbar zu bleiben”, mehr „Sichtbarkeit entsteht 2026 nicht mehr nur über Reichweite, sondern über Wiedererkennbarkeit, Quellenstärke und echte Relevanz”. Klingt nach klassischer redaktioneller Arbeit? Genau das ist es.
Von Markenstimme zu Markenwissen
Tonalität bleibt wichtig. Sehr wichtig. Aber Markenstimme ist nicht mehr der einzige große Unterschied. Eine KI kann inzwischen ziemlich gut klingen wie eine Marke, wenn man ihr drei gute Referenztexte und ein paar klare Vorgaben gibt. Der Output ist zumindest oberflächlich stimmig.
Was KI nicht automatisch hat, ist euer Wissen: der echte Kundenfall, die interne Beobachtung aus dem Vertrieb, die Frage, die im Beratungsgespräch immer wiederkommt, die Erfahrung aus zehn Projekten, die kleine Reibung, die nur auffällt, wenn man wirklich nah am Thema ist. Wie das in echten Projekten aussieht, zeigen einige unserer Textproben und Arbeitsproben.
Genau dieses Wissen wird wertvoller. Denn wenn alle dieselben Tools nutzen, werden Inhalte durch das unterscheidbar, was nicht im Tool steckt. Für Marketing-Teams heißt das: Die wichtigste Vorarbeit passiert nicht erst im Prompt, sondern davor. Welche internen Erkenntnisse sammeln wir? Welche Kundenfragen dokumentieren wir? Welche Cases können wir auswerten? Welche Formulierungen funktionieren wirklich? Welche Themen verstehen wir aus Erfahrung anders als der Markt?
Unspektakulär. Aber Gold wert: KI ohne eigenes Wissen produziert sehr schnell das, was alle produzieren. KI mit eigener Wissensbasis kann helfen, daraus etwas zu machen, das nur diese Marke sagen kann.
Das KI-Redaktionsdreieck
Aus unserer Arbeit mit KI-Texten hat sich ein einfaches Modell ergeben, das wir das KI-Redaktionsdreieck nennen. Drei Punkte, die zusammenspielen müssen, damit aus KI-Material Markenkommunikation wird.
Editorialität — wer entscheidet eigentlich?
Bevor ein KI-Workflow sauber funktioniert, sollte klar sein, wo Menschen entscheiden. Nicht nur freigeben. Entscheiden. Welche Themen sind relevant? Welche Quellen sind belastbar? Welche Aussagen passen zur Marke? Was bleibt drin, was fliegt raus? Wann ist ein KI-Entwurf gut genug – und wann braucht er einen zweiten Aufschlag? Wir haben bei unseren Projekten besonders vier Stellen identifiziert, an denen Editorialität messbar greift: Themenauswahl, Briefing, redaktioneller Cut nach dem KI-Entwurf, finale Freigabe. Das muss nicht kompliziert sein. Aber es muss bewusst passieren. Sonst entsteht kein Content-Prozess, sondern eine Textmaschine.
Wissensbasis — was wisst nur ihr?
Marketing-Teams brauchen Material, das nicht aus dem Internet kommt: Kundenfeedback, Vertriebsfragen, interne Daten, Cases, typische Missverständnisse, eigene Begriffe, wiederkehrende Einwände, bewährte Argumente. Das sollte nicht in alten Ordnern liegen oder in Köpfen verschwinden, sondern in nutzbare Briefing-Bausteine wandern. Die Qualität des KI-Outputs hängt massiv davon ab, womit man ihn füttert. Ein guter Prompt ist nicht nur eine gute Anweisung. Ein guter Prompt bringt Wissen mit.
Eindeutigkeit — was sagt der Text wirklich?
Viele KI-Texte sind korrekt, freundlich und erstaunlich rund. Aber sie beziehen keine klare Position. Sie erklären ein Thema, sammeln Aspekte, klingen ausgewogen – und am Ende weiß niemand, wofür die Marke eigentlich steht. Das ist gefährlich. Jeder Text sollte eine Kernbotschaft haben, die sich in einem Satz sagen lässt: Wir empfehlen X, weil Y. Wir sehen Problem A und lösen es mit B. Wir halten Entwicklung C für wichtig, aber nicht aus dem üblichen Grund. Wenn dieser Satz nicht existiert, ist der Text wahrscheinlich noch nicht fertig.
Fünf Korrekturen, die jedes Marketing-Team einbauen kann
Die gute Nachricht ist: Man muss nicht alles neu bauen. Oft reichen ein paar Korrekturen im bestehenden Workflow
– KI nicht als Endpunkt behandeln: Ein KI-Entwurf ist Material. Manchmal gutes. Aber eben Material – nicht das fertige Produkt
– Briefings ernster nehmen: Textsorte, Ziel, Kanal, Länge, Zielgruppe, Tonalität, Quellen, gewünschte Kernaussage müssen vor dem Prompt klar sein. Sonst wird der Output beliebig.
– Wissensbausteine sammeln: Nicht jedes Mal bei null anfangen. Gute Beispiele, Cases, Kundensprache, interne Argumente, Produktdetails, typische Fragen – alles dokumentieren, aus dem Dokumentenmanagement holen, nutzbar machen.
– Redaktionelle Schnitte einplanen: Nicht nur Rechtschreibung prüfen. Wirklich lesen. Straffen. Reihenfolge ändern. Einstieg schärfen. Schluss neu setzen. Überflüssiges rauswerfen.
– Weniger Content ernster nehmen: Nicht jede Idee braucht fünf schnelle Varianten. Manchmal braucht ein Thema einen richtig guten Ankertext – und daraus saubere Ableitungen für Social, Newsletter, Website.
Auf den ersten Blick klingt das nach mehr Arbeit. Mehr prüfen. Mehr entscheiden. Mehr redigieren. Mehr nachdenken. Tatsächlich ist es für gute Marketing-Teams eine gute Nachricht. Denn wenn alle dieselben Tools nutzen, wird das Menschliche wieder wertvoller. Und das ist kein romantischer Gegenentwurf zur KI. Es ist eine professionelle Fähigkeit: einordnen, auswählen, zuspitzen, verwerfen, verbessern.
In einer Welt voller KI-Output gewinnen nicht die, die am meisten veröffentlichen, sondern die, die genauer wissen, was sie sagen, warum sie es sagen, für wen sie es sagen – und was daran wirklich eigen ist.
Editorialität ist 2026 nicht das nette Extra. Sie ist der Schutz gegen Austauschbarkeit.
Am Ende geht es nicht um mehr KI, sondern um bessere Entscheidungen
In der Branche reden wir immer noch viel über Tools. Welches Modell? Welcher Prompt? Welche Automatisierung? Welcher Workflow? Wichtig. Aber nicht die Kernfrage.
Die Kernfrage lautet: Welche Marken bleiben erkennbar, wenn immer mehr Content immer schneller entsteht?
Unsere Antwort: die Marken, die jetzt nicht nur in KI-Output investieren, sondern in redaktionelles Urteilsvermögen. In eigene Wissensbasen. In klare Aussagen. In Texte, die nicht nur da sind, sondern etwas leisten.
Wer 2026 im Marketing über KI redet, redet meistens über Skalierung. Wer in zwei Jahren noch Marken führen will, sollte jetzt über Editorialität reden.
Wir bei Peppercorns verbinden klassisches Texthandwerk mit fachkundigem KI-Einsatz – für Marketing-Teams, die nicht einfach mehr Content wollen, sondern besseren. Wenn ihr an genau diesem Punkt steht: Schreibt uns.
Quellen und weiterführende Lektüre
- B2B Content and Marketing Trends Report 2026
- bvik-Trendbarometer 2026
- HubSpot State of Marketing Report
- Richard van der Blom, Algorithm Insights 2025/2026
Eine erweiterte Fassung dieses Texts erschien zuerst auf LinkedIn.
