Worum es hier geht

Generatoren liefern Output – aber selten ein stabiles Ergebnis

Was ein Post-Generator gut kann (und was nicht)

Nützlich als Baustein – schwach als Prozess

Was gut funktioniert

Variation: 5–20 Varianten für Hook, Struktur und CTA in Minuten
Format-Disziplin: kurze Absätze, Bulletpoints, klare Strukturvorschläge
Umformulieren: von „zu technisch“ zu „verständlicher“ (wenn das Briefing stimmt)
Ideen-Starthilfe: Beispiele, Metaphern, Einstiege

Wo es regelmäßig scheitert

Positionierung: klingt schnell wie „LinkedIn-Generik“
Fakten & Proof: erfindet Details oder bleibt vage
Kontext: Branche, Audience-Reifegrad, Angebotslogik fehlen
Stimme: Tonalität kippt Richtung Buzzword oder Pathos
Wiederholbarkeit: jede Woche neu „prompten“ statt systematisch zu lernen

Wenn du LinkedIn als Kanal betreibst, reicht „Prompt rein, Post raus“ nicht. Du brauchst ein Regelwerk und einen Review-Loop.

Die 7 Bausteine, die du IMMER mitgeben musst

Briefing-Template für konsistente LinkedIn-Posts

Wenn du nur ein Thema gibst, bekommst du ein generisches Ergebnis. Für wiederholbare Qualität braucht der Generator ein klares Briefing.

Briefing-Template (Copy/Paste)

1) Ziel: Was soll der Post auslösen? (z. B. Kommentare, DMs, Klicks, Autorität)
2) Zielgruppe: Rolle, Branche, Reifegrad (Anfänger/Fortgeschritten), typische Einwände
3) Kernthese: Eine klare Aussage, die du vertreten willst (1 Satz)
4) Beleg/Proof: Zahl, Beobachtung, Mini-Case, Erfahrung (ohne erfundene Details)
5) Tonalität: ruhig, präzise, operativ; keine Buzzwords; kein Pathos
6) Struktur-Wunsch: z. B. Hook → Problem → Mechanik → Beispiel → Learnings → CTA
7) CTA: Was ist der nächste Schritt? (Kommentar, „Schreib mir“, Download, Termin)

Minimum-Standard: Wenn (3) Kernthese + (4) Proof fehlen, wirkt es wie Content ohne Verantwortung.

Prompt-Vorlagen für 3 Post-Typen

Damit der Generator nicht „frei dreht“

Hinweis: Ersetze die Platzhalter in [eckigen Klammern]. Gib dem Modell keine Freiheit bei Fakten. Wenn du etwas nicht weißt, sag es explizit.

1) Insight-Post (These + Mechanik)
Prompt:
Erstelle 3 Varianten eines LinkedIn-Posts auf Deutsch.

Ziel: [ZIEL]
Zielgruppe: [ZIELGRUPPE]
Kernthese: [KERNTHese]
Proof: [PROOF/BEISPIEL] (nichts erfinden)
Tonalität: ruhig, präzise, operativ. Keine Buzzwords.
Struktur: Hook (1–2 Zeilen) → Mechanik (3 Bulletpoints) → kurzes Beispiel → CTA
Länge: 900–1400 Zeichen

2) How-to-Post (Schritte + Checkliste)
Prompt:
Schreibe einen LinkedIn-Post als Schritt-für-Schritt Anleitung.

Thema: [THEMA]
Zielgruppe: [ZIELGRUPPE]
Ergebnis: Leser kann am Ende [KONKRETES ERGEBNIS]
Schritte: genau 6 Schritte mit kurzen Erklärungen
Am Ende: Checkliste (5 Punkte) + CTA
Keine Metaphern, kein Pathos, keine leeren Versprechen

3) Mini-Case-Post (Problem → Vorgehen → Ergebnis)
Prompt:
Formuliere einen LinkedIn-Post als Mini-Case. Verwende nur die gegebenen Fakten.

Ausgangslage: [AUSGANGSLAGE]
Problem: [PROBLEM]
Vorgehen: [3–5 SCHRITTE]
Ergebnis: [ERGEBNIS] (wenn unklar: „noch in Messung“)
Learning: 2 konkrete Learnings
CTA: [CTA]

Beispiel: Aus einem Roh-Thema werden 3 starke Varianten

Gleicher Inhalt, andere Logik

Roh-Thema
„Wir nutzen KI, um LinkedIn-Content schneller zu erstellen. Aber die Posts klingen oft gleich.“

Variante A: Insight (These + Mechanik)
Viele KI-Posts klingen „richtig“ – aber nicht nach dir.

Der Grund ist selten das Modell. Es ist das fehlende Regelwerk.

Ohne Kernthese schreibt die KI „ausgewogen“ statt klar.
Ohne Proof bleibt es allgemein – und damit austauschbar.
Ohne Review-Loop wiederholt sich der gleiche Stil jede Woche.

Wenn du LinkedIn betreibst, brauchst du weniger „kreative Prompts“ und mehr Systemlogik.

CTA: Wenn du willst, schicke ich dir unser Prompt- und Briefing-Template.

Variante B: How-to (6 Schritte)
So bekommst du KI-Posts, die nicht generisch klingen:

1) Schreibe die Kernthese in 1 Satz.
2) Füge 1 Proof hinzu (Zahl, Beobachtung, Mini-Case).
3) Definiere Zielgruppe + Einwand.
4) Wähle ein Format (Insight / How-to / Case).
5) Lass 3 Varianten generieren – gleiche Fakten, andere Hooks.
6) Review: streiche Buzzwords, ergänze klare Aussage, prüfe Fakten.

Checkliste: These? Proof? Einwand? Struktur? Ton? CTA?

CTA: Willst du das als Copy/Paste-Prompt-Pack?

Variante C: Mini-Case
Ausgangslage: KI-Generator liefert schnell Posts, aber sie wirken austauschbar.
Problem: Keine Positionierung im Text, kein Proof, kein Review.

Vorgehen:

Briefing-Template eingeführt (7 Pflicht-Bausteine)
3 Post-Typen als Standard-Formate definiert
Review-Regeln festgelegt (Tonalität, Fakten, Klarheit)

Ergebnis: Posts werden konsistenter, weniger „Generator-Stil“.

Learning: Generatoren sind gut für Variation. Qualität entsteht im Betrieb.

CTA: Wenn du willst, zeige ich dir den Systemaufbau in 20 Minuten.

Alternative: Generator + Guidelines + Review (das fehlende System)

So wird aus Tool-Output ein betreibbarer Kanal

Ein Post-Generator ist ein Baustein. Ein LinkedIn-Kanal ist ein Betriebssystem.

Das System, das in der Praxis funktioniert

Generator: erzeugt Varianten schnell
Guidelines: Tonalität, Positionierung, No-Go-Wörter, Strukturregeln
Review: Faktencheck, Klarheit, Proof, CTA, Konsistenz
Feedback: Welche Hooks/Thesen/Formate funktionieren – und warum?
Iteration: Regeln anpassen statt „noch mehr Prompts“

Wichtig: Wir versprechen keine Viralität. Wir übernehmen Logik, Qualität, Konsistenz und Weiterentwicklung im Betrieb.

CTA: Kostenloses Prompt-Pack / Erstgespräch

Schnell starten – aber mit Struktur

Wenn du willst, schicken wir dir unser kostenloses Prompt-Pack (inkl. Briefing-Template und Review-Checkliste).

Wenn du LinkedIn nicht nur „bespielen“, sondern als System betreiben willst, sprechen wir im Erstgespräch über:

Guidelines (Tonalität + Positionierung)
Formate und Posting-Logik
Review-Loop und Verantwortlichkeiten
Integration mit Website/Content-System

Bereit für Always-On Marketing?

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