Smart AI Content

LinkedIn Content mit KI – aber als System, nicht als Generator

Konsistente Sichtbarkeit für B2B-Teams, ohne synthetischen Output

1) Was „LinkedIn Content mit KI“ heute wirklich bedeutet

LinkedIn positioniert KI explizit als Draft-Hilfe

LinkedIn bietet KI-Funktionen zum Entwurf von Posts – ausdrücklich als Draft, den man überarbeiten soll:
  • LinkedIn AI Writing Tool (Posts): https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a1517763
  • KI-Tool für Unternehmensseiten: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a1674765
Gleichzeitig sieht man in der Praxis: Reiner KI-Output wirkt schnell „synthetisch“ und wird vom Netzwerk abgestraft. Das ist inzwischen ein wiederkehrendes Thema in der Debatte rund um LinkedIn-Posts.

Unsere Konsequenz: KI wird bei uns als Unterstützung betrieben – nicht als Ersatz.

2) Unser Workflow: 5 Schritte vom Thema zum Post (mit Qualitätslogik)

Varianten durch KI, Kontrolle durch Regeln und Review

Schritt 1 – Themen & Perspektiven (nicht nur „Topic“)
Wir definieren pro Woche 3–5 wiederkehrende Perspektiven:
  • Learnings aus Projekten
  • konkrete Frameworks / Checklisten
  • harte Entscheidungen & Trade-offs
  • Beobachtungen aus Tool- und Plattform-Updates
Schritt 2 – Drafting mit Regeln
KI erzeugt Varianten – aber innerhalb eurer Regeln:
  • Tonalität (ruhig, präzise, ohne Buzzwords)
  • Struktur (Hook → Kontext → Substanz → Point → CTA)
  • Verbotene Muster (Floskeln, „Revolution“, generische Phrasen)
Schritt 3 – Human Review (Pflicht)
Wir prüfen:
  • „Klingt das wie ihr?“
  • Ist es fachlich belastbar?
  • Ist es konkret genug für Kommentare?
Schritt 4 – Publishing-Logik
  • Posting-Rhythmus
  • Formate (Text, Mini-Case, Carousel, Comment-Playbook)
  • Wiederverwendung (Blog → LinkedIn → Newsletter)
Schritt 5 – Feedback & Iteration
Wir optimieren anhand realer Signale:
  • Saves, Kommentare, Profilklicks
  • Wiederkehrende Fragen
  • Themen, die Dialog erzeugen

3) Formate, die mit KI besonders gut funktionieren (wenn man sie richtig betreibt)

Nicht „mehr Text“, sondern wiederholbare Mechaniken

A) Mini-Case (B2B)
Ausgangslage → Entscheidung → Ergebnis → Learnings

B) Framework-Post
3–5 Regeln, die man direkt testen kann

C) „Before/After“-Post
Messaging vorher / nachher (mit kurzer Begründung)

D) Carousel-Logik
klare Aussage pro Slide, nicht „Textwüste“

Generatoren können helfen – aber ohne Regeln wird es schnell generisch.
Beispiel Tool (nur als Referenz): https://www.hootsuite.com/social-media-tools/linkedin-post-generator

4) Vertrauen, Richtlinien, Kennzeichnung: Was ihr sauber lösen müsst

Governance ist Teil des Betriebs

LinkedIn verlangt, dass Inhalte nicht irreführend sind – und dass synthetische/manipulierte Medien klar erkennbar gemacht werden.
Professional Community Policies: https://www.linkedin.com/legal/professional-community-policies

LinkedIn hat GenAI-Funktionen ausgebaut und beschreibt die Datennutzung in seinen Help-Updates (Kontext: Daten & GenAI-Verbesserung).
Update zu Terms & data use: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a8059228

Unser Prinzip:
  • KI erzeugt Varianten
  • ihr gebt Perspektive, Erfahrung, Verantwortung
  • wir sichern Qualität, Konsistenz und Governance

5) LinkedIn als Teil eures Marketing-Systems (nicht als Einzelkanal)

Distribution, Feedback und Iteration als geschlossene Logik

LinkedIn funktioniert am besten, wenn es an euer System angeschlossen ist:
  • Website/Blog liefert Substanz
  • LinkedIn verteilt und testet Narrative
  • Performance-Signale fließen zurück in Themen und Formate
  • Bilder (ImageAgent) bleiben markenkonsistent
Wenn ihr bereits Content habt, starten wir mit:
  • Audit eurer Top-Posts & Themen
  • Regelwerk + Format-Playbook
  • Betrieb für 30 Tage (Publishing + Iteration)

Next Step: LinkedIn Content-System aufsetzen

Wir bauen die Logik, betreiben den Output – ihr besitzt Regeln, Inhalte und Assets

Wenn ihr LinkedIn nicht „bespielen“, sondern betreiben wollt:
  • wir bauen die Logik
  • wir betreiben den Output
  • und ihr besitzt Regeln, Inhalte und Assets
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