Außerdem: Digital Asset Management, Content Matrix, organische Reichweite verbessern, LinkedIn-Algorithmus erklärt, warum KI im Marketing scheitert ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­
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Bilder im Kopf einer KI

Oft heißt es, ein guter Text erzeuge ein Bild im Kopf. Ich selbst nutze dieses „Kopfkino-Phänomen“ gerne, um komplexe Zusammenhänge textlich zu visualisieren. Du solltest auch deshalb bildhafte Sprache einsetzen, weil es noch einen weiteren positiven Effekt gibt: Informationen in bildhafter Sprache werden vom menschlichen Gehirn nämlich schneller und nachhaltiger verarbeitet als reiner Text.

Zudem behalten wir diese mehrdimensionalen Informationen besser, weil sie mit einem Bild verknüpft sind. Bildlich gesprochen sortiert der „Wissenshausmeister“ in deinem Gehirn die neue Information gleich in zwei verschiedene Schubladen. Somit ist die Chance, dass er sie später wiederfindet, doppelt so groß. Zwei Lose zum Preis von einem.

Kurioserweise fühle ich mich wohler damit, Bilder über meine Texte zu erzeugen als mit KI-Bildgeneratoren. Ich habe jedoch eine andere Funktion der Bildgeneratoren für mich entdeckt, die ich sehr nützlich finde. Nicht, um Bilder zu erzeugen, sondern um meine bildhaften Texte zu optimieren.

Und das funktioniert so:

Ich schreibe einen Text. Vielleicht für LinkedIn oder für diesen Newsletter. Wenn ich ihn fertig habe, kopiere ich ihn und „füttere” damit entweder Nano Banana oder ChatGPT – meist sogar beide hintereinander. Wichtig ist nur, dass das Tool natürliche Sprache als Prompt zulässt.

Ich bitte die Bildgeneratoren lediglich darum, zu dem Text ein passendes Bild zu erstellen.

Das Ergebnis nutze ich dann aber meist gar nicht für die Bebilderung – es sei denn, es ist wirklich gut –, sondern analysiere es mit folgender Frage:

„Welches Bild erzeugt mein Text im Kopf einer KI?”

Oft erkenne ich am KI-Bild ungenaue, unkonkrete oder missverständliche Aspekte in meinem Text und kann ihn mit diesem Wissen optimieren.

Im Grunde mache ich das Durchschnittswissen der LLMs, das für Texte eher hinderlich ist, somit zu einem Vorteil für mich. Denn ich möchte sicherstellen, dass ich mit meiner bildhaften Sprache möglichst viele Menschen erreiche und nicht nur einige wenige, die ähnlich ticken wie ich.

Viel Spaß beim Ausprobieren!

Hast du auch einen eher ungewöhnlichen KI-Workflow für dich entdeckt? Lass es mich wissen!

- Falk Hedemann, UPLOAD Magazin

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UPLOAD Magazin 125 „KI-Tools für Content Creation“

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KI-Tools aus dem Blickwinkel von Contentprofis: Das ist der Schwerpunkt in dieser Ausgabe. So erklären wir die wesentlichen Unterschiede zwischen ChatGPT und seinen zahlreichen Alternativen. Wir vergleichen die Bildfunktionen von ChatGPT und dem Spezialisten Midjourney. Wir werfen einen detaillierten Blick auf die KI-Features von Adobe Express und Canva. Wir zeigen europäische Alternativen auf. Wir geben eine Einführung ins Thema „Lokale KI“. Und wir setzen uns mit dem Phänomen der „KI-Angst“ unter Kreativen auseinander. Nicht zuletzt haben wir unsere Leserschaft nach ihren Erfahrungen befragt und lassen die Antworten in einen Artikel einfließen. Außerdem findest du in dieser Ausgabe die aktualisierte Fassung unserer beliebten Übersicht zu Zahlen, Fakten und Empfehlungen rund ums Social-Media-Marketing. Und wir zeigen dir die Vorteile des Data-driven Content-Marketing auf.

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Wie Digital Asset Management deine Content-Arbeit deutlich erleichtert

In diesem Beitrag zeigt Stephanie Kowalski, warum Digital Asset Management (DAM) mehr ist als „eine zentrale Ablage“ und welche Wirkung es im Content-Alltag tatsächlich entfaltet. Außerdem geht es um die wichtigsten Funktionen, die Rolle von KI, konkrete Vor- und Nachteile sowie die saubere Integration von DAM.

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Content-Matrix im B2B: Strategische Steuerung für Marketing und Unternehmensziele

Im B2B-Marketing entscheidet zunehmend die strategische Passgenauigkeit der Inhalte über den Erfolg. Doch oft regiert hier blinder Aktionismus statt durchdachter Planung. Nils Reisenberg zeigt dir in diesem Artikel, wie du mit einer erweiterten Content-Matrix dieses Problem löst. Erfahre, wie du deine Inhalte konsequent auf Marktposition und Unternehmensziele abstimmst und so Marketing vom Kostenfaktor zum echten Werttreiber entwickelst.

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Organische Reichweite verbessern

Die organische (unbezahlte) Reichweite auf Social-Media-Plattformen sinkt branchenübergreifend, lässt sich aber durch gezielte Anpassungen und interaktive Inhalte weiterhin sichern. Das schreibt Christina Newberry in einem Beitrag für das Hootsuite Blog. Aktuelle Algorithmen bevorzugen etwa Beiträge, die Diskussionen anregen, weshalb eine hohe Followerzahl keine automatische Sichtbarkeit mehr garantiert. Marken müssen ihre Inhalte deshalb für jedes Netzwerk anpassen und auf das einfache Kopieren über mehrere Kanäle hinweg verzichten. Zudem steigern Veröffentlichungen zu optimalen Uhrzeiten, nutzergenerierte Inhalte und plattformspezifische Optimierung die Auffindbarkeit. Weil erfolgreiche Formate oft über Nacht an Zugkraft verlieren, hilft das stetige Testen verschiedener Beitragsarten. Große Marketingteams kombinieren dabei beide Ansätze: Sie nutzen organische Posts für den langfristigen Vertrauensaufbau und setzen bezahlte Werbung ein, um dem zunehmenden Druck zum „Pay-to-Play“ effektiv zu begegnen.

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LinkedIn-Algorithmus 2026 erklärt

LinkedIn hat sein Ranking-System grundlegend umgebaut und bewertet Beiträge ab sofort primär nach inhaltlicher Relevanz sowie fachlicher Expertise statt nach reinen Interaktionszahlen. Darüber schreibt Contentmanager.de. Im Zentrum des neuen Algorithmus mit dem internen Namen „360Brew“ steht ein übergeordnetes KI-Modell, das den Kontext von Texten semantisch erfasst und passenden Zielgruppen zuordnet. Dadurch verlieren klassische Reichweiten-Tricks und die eigenen Followerzahlen spürbar an Wirkung. Stattdessen gewinnen fundierte Kommentare und eine klare thematische Profilausrichtung an Bedeutung. Das Netzwerk testet neue Veröffentlichungen demnach zunächst in kleinen, themenspezifischen Nutzerkreisen und verbreitet sie bei positiver Resonanz schrittweise weiter. Selbst KI-generierte Texte erzielen auf der Plattform weiterhin Sichtbarkeit, sofern sie einen echten fachlichen Mehrwert bieten und nicht rein oberflächlich formuliert sind.

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Woran KI im Marketing scheitert

Der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing deckt fundamentale strukturelle Schwächen in den Unternehmen auf. Das schreibt der Gastautor Nils Peters in einem Beitrag für den bvik Blog. Während viele Abteilungen die Technologie bereits erfolgreich als „Content-Maschine“ zur reinen Inhaltserstellung nutzen, scheitern komplexere Anwendungen häufig an fehlenden internen Grundlagen. Zu den drängendsten Problemen gehören unvollständige Datensätze, unklare Kundenreisen und getrennte IT-Systeme von Marketing und Vertrieb. KI-Tools erfordern jedoch zwingend strukturierte Informationen und nahtlose Prozesse, um zielgerichtet zu funktionieren. Durch diese technologische Verschiebung verändern sich laut dem Bericht auch die alltäglichen Aufgaben der Mitarbeiter. Marketer arbeiten weniger operativ an Texten und übernehmen stattdessen vermehrt strategische Rollen bei der Datenorganisation und der Steuerung übergreifender Systeme.

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