Ein Meinungsbeitrag aus der Praxis von Anna Deimann

Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren rasant im Social Media Marketing etabliert. Was zunächst nach Zukunftsmusik klang, gehört heute für viele Teams zum Alltag. Texte, Bilder & Auswertungen lassen sich automatisieren oder zumindest vorbereiten. Die Frage ist längst nicht mehr, ob KI eingesetzt wird, sondern wie bewusst und verantwortungsvoll.

Gerade im Social Media Marketing, wo Nähe, Persönlichkeit und Vertrauen eine zentrale Rolle spielen, lohnt sich ein genauer Blick darauf, was KI heute leisten kann und wo ihre Grenzen liegen.

Wo KI im Social Media Marketing heute steht

KI im Social Media Marketing eröffnet eine Vielzahl an Möglichkeiten, die vor allem auf Effizienz, Skalierbarkeit und bessere Planbarkeit abzielen. Viele Aufgaben, die früher viel Zeit oder manuelle Abstimmung erfordert haben, lassen sich heute deutlich schneller vorbereiten und umsetzen.

Ein großer Vorteil liegt in der Content-Planung und -Vorbereitung. KI-Tools können Themen vorschlagen, Redaktionspläne strukturieren und Inhalte auf unterschiedliche Plattformen anpassen. Texte lassen sich variieren, kürzen oder verlängern, an verschiedene Zielgruppen anpassen oder in unterschiedliche Tonalitäten überführen. Dadurch wird es möglich, konsistent zu posten, ohne jeden Beitrag komplett neu zu denken.

Auch in der Content-Produktion selbst sind die Möglichkeiten breit. KI unterstützt bei der Texterstellung, bei der Generierung von Bildideen, bei der automatischen Erstellung von Untertiteln oder bei der Anpassung von Videoformaten für Reels, Shorts oder Stories. Bestehende Inhalte können effizient recycelt und für mehrere Kanäle aufbereitet werden, etwa aus einem langen Video mehrere kurze Clips oder aus einem Beitrag mehrere Varianten.

KI für Performance-Analyse und -Auswertung

Im Bereich Analyse und Optimierung spielt KI ebenfalls eine zentrale Rolle. Sie kann große Mengen an Performance-Daten auswerten, Trends erkennen und Zusammenhänge sichtbar machen. Daraus lassen sich Empfehlungen ableiten, etwa zu Posting-Zeiten, Content-Formaten oder Themen, die besonders gut funktionieren. Entscheidungen werden dadurch stärker datenbasiert und weniger vom reinen Bauchgefühl abhängig.

Weitere Einsatzfelder finden sich im Community-Management und in der Interaktion. KI kann Kommentare vorsortieren, wiederkehrende Fragen erkennen oder Antwortvorschläge vorbereiten. Auch das Monitoring von Marken, Themen oder Stimmungen in sozialen Netzwerken lässt sich automatisiert unterstützen.

Unsere Learnings aus der Agenturpraxis

Als Social-Media-Agentur betreuen wir parallel sehr unterschiedliche Accounts. Unterschiedliche Branchen, unterschiedliche Zielgruppen, unterschiedliche Erwartungen an Tonalität und Auftreten. Genau in diesem Alltag zeigt sich schnell, wofür KI wirklich taugt. Nicht als Alleskönner, sondern als Werkzeug, das Arbeit erleichtert, wenn man es richtig einsetzt.

Sehr früh haben wir gemerkt, wie stark KI bei vorbereitenden Aufgaben helfen kann. Bei der Themenfindung für Redaktionspläne, beim Sammeln von Content-Ideen oder beim schnellen Durchspielen verschiedener Ansätze für einen Post. Auch erste Textskizzen oder grobe Caption-Varianten lassen sich effizient erstellen. Das spart Zeit, vor allem in Phasen, in denen viele Inhalte parallel geplant werden müssen.

Mit zunehmender Nutzung wurde unser Umgang mit KI deutlich strukturierter. Heute setzen wir sie gezielt dort ein, wo sie uns Geschwindigkeit und Überblick verschafft. Etwa um Ideen zu sortieren, Inhalte für verschiedene Plattformen vorzubereiten oder Performance-Daten schneller einzuordnen. Gerade bei mehreren Kunden gleichzeitig hilft uns das, sauber und konsistent zu arbeiten, ohne den Überblick zu verlieren.

So ist KI für uns zu einem festen Bestandteil der täglichen Social-Media-Arbeit geworden, der vor allem eines bringt: mehr Klarheit, mehr Tempo und bessere Planbarkeit im Alltag.

Die Grenzen der KI in der Agenturpraxis

Trotz aller Fortschritte merken wir im Alltag sehr schnell, wo KI an ihre Grenzen stößt. Besonders dann, wenn es um echte Nähe und Fingerspitzengefühl geht. KI kann Texte formulieren und Reaktionen nachahmen, sie hat aber kein Gespür für Situationen, Stimmungen oder Zwischentöne. Genau diese Feinheiten entscheiden im Social Media Marketing oft darüber, ob ein Beitrag glaubwürdig wirkt oder nicht.

Ein weiterer Punkt, der in der Praxis relevant ist, betrifft die Verlässlichkeit von Inhalten. KI liefert in der Regel schnelle und schlüssig klingende Antworten. Das ist hilfreich, erfordert aber Aufmerksamkeit. Zahlen, Fakten oder konkrete Aussagen müssen geprüft werden, bevor sie veröffentlicht werden. Die Verantwortung für Inhalte bleibt immer beim Absender, unabhängig davon, wie sie entstanden sind.

Auch bei Sprache und Kontext zeigt sich, dass menschliche Einschätzung unverzichtbar ist. Ironie, Branchenjargon oder kulturelle Besonderheiten werden von KI nicht immer korrekt eingeordnet. Ein Text kann formal gut geschrieben sein und trotzdem nicht zur Marke, zur Zielgruppe oder zur aktuellen Situation passen. Genau hier ist Erfahrung gefragt.

Fazit

In unserer täglichen Arbeit sehen wir sehr deutlich: KI kann Social Media Arbeit einfacher machen. Sie spart Zeit, hilft beim Strukturieren und nimmt viele repetitive Aufgaben ab. Gerade wenn viele Kanäle, Formate und Kunden parallel betreut werden, ist das ein echter Vorteil, den wir nicht mehr missen möchten.

Gleichzeitig merken wir aber auch jeden Tag, wo Schluss ist. Eine KI weiß nicht, wie sich ein Kunde wirklich positionieren möchte, welche Themen sensibel sind oder wann ein Post zwar „gut klingt“, sich aber trotzdem falsch anfühlt. Diese Entscheidungen entstehen im Gespräch, aus Erfahrung und aus dem Verständnis für die Menschen hinter der Marke.

Für uns ist KI deshalb kein Ersatz, sondern ein Werkzeug. Sie hilft im Hintergrund, aber die Richtung geben immer noch Menschen vor. Am Ende entscheidet nicht der Algorithmus, ob ein Beitrag Vertrauen aufbaut, sondern ob er ehrlich, passend und durchdacht ist. Genau das lässt sich nicht automatisieren und genau darin liegt weiterhin der Kern guter Social-Media-Arbeit.

Hinweis: Dieser Artikel ist ein Gastbeitrag. Es besteht keine bezahlte Kooperation.

In vielen Unternehmen verschieben sich derzeit Budgets. KI-Projekte werden priorisiert, Transformationsprogramme gestartet, neue Tools angeschafft, Beratungen eingekauft. Management-Aufmerksamkeit wandert Richtung Künstliche Intelligenz.

Und parallel heißt es im Marketing: „Für Social ist dieses Jahr weniger Budget da.“

Die Frage liegt nahe: Stehen KI und Social im Wettbewerb um Ressourcen?

Und die Antwort lautet meiner Meinung nach: Ja.
Die Wahrheit liegt aber etwas tiefer verborgen.

Die Konkurrenz entsteht auf der falschen Ebene

Denn KI konkurriert nicht mit Social als Disziplin. KI konkurriert viel mehr mit allem, was nicht strategisch positioniert ist. Es wird auf C-Level diskutiert. Als Effizienztreiber, Innovationsmotor und Zukunftssicherung.
Berechtigt oder unberechtigt ist da gar nicht die Frage, denn im Moment ist das die Realität.

Social Media hingegen wird in vielen Unternehmen noch immer als operativer Kanal geführt:

• Redaktionsplanung
• Postings
• Community Management
• Kampagnenumsetzung

Irgendwas mit Marketing halt.

Aber solange Social primär als Content-Produktion verstanden wird, wirkt KI automatisch größer, relevanter und strategischer.
Nicht, weil es objektiv mehr Wert schafft. Sondern weil es strategisch gerahmt wird.

Das eigentliche Problem liegt nicht bei der KI

Die unbequeme These lautet also:
Wenn Social-Budgets zugunsten von KI-Projekten gekürzt werden, dann liegt das Problem häufig nicht an der Technologie, sondern an der eigenen Positionierung. Denn in vielen Organisationen hat Social nie wirklich den Schritt in die strategische Integration geschafft.

Social wurde:

• als Push-Kanal gedacht, nicht als Nachfrageinstrument
• als Content-Einheit organisiert, nicht als Business-Hebel
• als Kommunikationsmaßnahme bewertet, nicht als Werttreiber

Entsprechend schlecht sieht auch das Reporting aus: Reichweite, Engagement, Follower-Wachstum. Keine Frage: All das sind valide Kennzahlen. Aber sie sind in Budgetverhandlungen auf Geschäftsführungsebene strukturell unterlegen. Denn KI-Projekte versprechen Effizienz, Skalierung, Automatisierung. Und Social argumentiert mit Sichtbarkeit. Das ist kein fairer Wettbewerb.

Wo der Druck tatsächlich entsteht

Die Konkurrenz entsteht nicht zwischen „KI“ und „Social“.
Sie entsteht zwischen:

• Transformationsprojekten mit klarer Business-Story
  und
• Maßnahmen, die operativ wahrgenommen werden.

Wenn Social nicht eindeutig zeigt, welchen Beitrag es zur Nachfrage leistet, wie es Markenwert aufbaut und welchen Einfluss es auf Pipeline, Leads oder Umsatz hat, wird es in Zeiten knapper Ressourcen zwangsläufig hinter strategischen Initiativen zurückstehen.

KI macht dieses strukturelle Defizit lediglich sichtbar. Es hätte auch etwas anderes sein können: Blockchain, 5G, Industrie 4.0

Die falsche Reaktion wäre Abwehr

Es wäre bequem, jetzt zu argumentieren, dass KI überschätzt wird oder Social unterschätzt. Denn beides greift zu kurz.

Die sinnvolle Reaktion kann nur sein:

1. Social strategisch neu zu verorten.
2. KI als Hebel innerhalb von Social zu integrieren und nicht als Gegner zu betrachten.
3. Reporting konsequent auf Business-Ebene anzuheben.

Denn KI kann natürlich auch Social-Prozesse verbessern: Analyse, Ideation, Testing, Personalisierung und Effizienz. Fertige Tools und Prompts sind schon längst da.

Aber die KI ersetzt nicht: Community-Dynamiken, kulturelle Relevanz, Markenführung und Vertrauensaufbau.

Wenn Social allerdings weiterhin primär als Content-Produktion organisiert bleibt, wird genau dieser Teil durch KI zunehmend automatisierbar.

Und dann entsteht tatsächlich Wettbewerb.

Deshalb: Stell Social lieber heute als morgen strategisch auf und entgeh dieser Falle.

Optimierte Inhalte für die KI-Suche und KI-Chatbots sind ein entscheidender Skill für die digitale Sichtbarkeit. Immer mehr User*innen formulieren ihre Fragen direkt in einer KI-Anwendung statt in herkömmlichen Suchmaschinen. Für die Auswahl ihrer Antworten berücksichtigen viele KI-Tools unter anderem auch Signale aus Social Media, etwa, wie häufig Themen, Marken oder Personen dort erwähnt werden.

Unsere besten Beiträge und Podcast-Folgen zu GEO und Social Media

Aus diesem Grund ist auch die GEO (Abkürzung für GenAI Engine Optimization, in Anlehnung an SEO) eine wichtiger Skill im Social Media Marketing. Daher haben wir dir hier unsere Highlights aus Blog und Podcast rund um die Bedeutung von Social Media Inhalten für die GEO zusammengestellt.

Zum Einstieg: Die Bedeutung von Social Signals für die GEO

Übrigens, die eingangs erwähnten Signale sind auch unter dem Begriff ‘Social Signals’ bekannt. Damit sind alle Inhalte, aber auch Reaktionen wie Kommentare oder Zitierungen gemeint, die für die Suchergebnisse in der SEO oder GEO relevant sein können. Eine Übersicht und Auswahl über unsere Beiträge und Podcastfolgen zur Bedeutung von Social Signals findest du hier im Blog.

Ersetzt GEO die SEO?

Eine Frage, die häufig im Zusammenhang mit GEO fällt, ist, ob GEO nun die SEO ersetzt. Für Abgesänge auf die klassische Websuche dürfte es noch zu früh sein, aber eine Verschiebung zur Suche in KI-Tools, aber auch in den internen Suchfunktionen von Social Media Plattformen ist durchaus erkennbar. Im Beitrag GEO: SEO für KI-Tools und Chatbots – Welche Inhalte sind jetzt noch relevant? sprechen wir darüber:

• Was GEO eigentlich ist und welche Rolle Social Media dabei einnehmen
• Worin sich GEO und SEO voneinander abgrenzen und wo Gemeinsamkeiten bestehen
• Welche Inhalte für die GEO relevant sind?

Community Building für GEO

Im Unterschied zur SEO ist GEO an mehreren Stellen anders. Besonders wichtig ist die Relevanz von Inhalten für Communities. Der Grund liegt im Funktionsprinzip von KI-Tools und Chatbots: Sie generieren Antworten auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten. Wort für Wort wird berechnet, was am plausibelsten als Nächstes folgt. Dafür greifen sie unter anderem auf Relevanzsignale zurück, etwa Medienerwähnungen oder die Art und Intensität, mit der Communities über ein Thema sprechen. Im Beitrag Generative Engine Optimization (GEO): Skill- und Rankingfaktor Community Building für die KI-Suche haben wir dir daher Ideen für dein Community Building zusammengestellt:

• Warum Community-Building mittlerweile ein unverzichtbarer Skill im Social Media Marketing ist
• Welche Social Media für das Community Building bieten
• Mit welchen Stories du dein Community Building vorantreiben kannst

Feed und Fudder Podcast: GEO – Die Auswirkungen für Social Media Manager*innen

Ob Buzzword oder Pflichtskill. Fakt ist: Über GEO wird gesprochen im Social Media Marketing. Wir haben uns für den Feed und Fudder Podcast angeschlossen und reden in der Folge Feed und Fudder Podcast 52 – GEO: SEO für KI-Tools und Chatbots über die Auswirkungen dieser Entwicklung auf die Arbeit im Social Media Marketing:

• Ist GEO ein Glücksfalls für alle Social Media Manager*innen?
• Worauf kommt es bei der GEO wirklich an?

GEO und KI-Tools: Das Ende von digitalen Geschäftsmodellen?

Wenn wir über KI sprechen, sprechen wir automatisch über die Zukunft digitaler Geschäftsmodelle und darüber, wie sich Inhalte künftig monetarisieren lassen. KI-Tools liefern vielen User*innen bereits vollständige Antworten, ohne dass sie noch auf die ursprünglichen Webseiten klicken müssen. Das reduziert Traffic und damit bisherige Erlösmodelle.

Ein möglicher Ausweg liegt im Aufbau eigener Communities: geschlossene Räume, in denen du Lösungen, Produkte und Expertise anbietest, auf die KI-Systeme keinen Zugriff haben. So entsteht ein Wert, der sich nicht einfach von Chatbots reproduzieren lässt. Verschiedene Ideen und Möglichkeiten stellen wir dir im Beitrag: Bedroht die KI-Suche digitale Geschäftsmodelle? Ausweg GEO & Community Building vor:

• Wie du mit cleverem Community-Building auch weiterhin exklusive Inhalte anbieten kannst
• Warum GEO dabei sogar hilfreich sein kann.

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