Kann KI Marketing-Übersetzungen bereits jetzt vollständig automatisieren? Einblicke aus der neuesten Forschung

Bei der KI-Marketing-Automatisierung geht es nicht um „Alles oder Nichts“

Die KI-Marketing-Automatisierung ist bereits da - und es ist leicht, sich von dem Hype mitreißen zu lassen. Aber wie weit kann KI Marketing-Teams heute wirklich bringen - und was erfordert noch menschliches Urteilsvermögen, um Zielgruppenansprache, Glaubwürdigkeit und Leistung zu schützen (insbesondere über mehrere Sprachen, SEO und GEO)?

Bei Acolad haben wir das Glück, mit unserer Global Solutions Managerin Leena Peltomaa eine Expertin für mehrsprachige KI zu haben, die sich mit diesen entscheidenden Fragen wissenschaftlich auseinandersetzt.

An der Haage-Helia University of Applies Sciences hat Leena das Thema in ihrer Dissertation AI and the Generation of Marketing Content - A Comparative Study of Certain AI Writing Assistants gründlich untersucht

In ihrer Primärforschung stellte sie weit verbreitete Tools wie Jasper, Writesonic, Grammarly und ChatGPT auf den Prüfstand und stellte eine sehr marketingorientierte Frage: Können sie mehrsprachigen Content produzieren, der nicht nur lesbar ist, sondern sich auch für SEO und GEO eignet?

Mehr als 90 % der befragten Marketing-Experten haben bereits KI für die Erstellung von Inhalten eingesetzt - und fast alle haben ChatGPT ausprobiert. Der Grund dafür ist einfach: Es beschleunigt die Arbeit.

Aber dieselbe Untersuchung zeigt auch die Grenzen auf. KI kann zwar schnell flüssige Texte verfassen, doch mangelt es ihr oft an den Zutaten, die das Marketing zum Erfolg führen: Zielgruppenansprache, Glaubwürdigkeit und ein Ton, der bei den Menschen Vertrauen schafft. Diese Lücke wiegt umso schwerer, wenn Sie in mehreren Sprachen veröffentlichen und sowohl in der klassischen Suche (SEO) als auch bei generativen Antworten (GEO) konkurrieren müssen.

Im Folgenden gehen wir auf weitere wichtige Erkenntnisse von Leena ein - und darauf, was sie für Marketing- und Lokalisierungsleiter bedeuten, die entscheiden müssen, wie weit sie automatisieren wollen.

Behandelte Schlüsselthemen:

• Was die Forschung getestet hat (und warum sie eine realistische Benchmark darstellt)
• Wie Marketing-Experten heute KI nutzen - und was sie ihr nicht zutrauen
• Wo KI gut funktioniert und wo sie die Marketingqualität beeinträchtigt
• Mehrsprachige Ausgabe, SEO und GEO: was noch schwer zu automatisieren ist
• Ein praktisches Betriebsmodell für KI und menschliche Inhalte in großem Maßstab

Was die Forschung konkret getestet hat

Ein realistischer Anwendungsfall: Veröffentlichungsreifer Marketing-Content

Die Dissertation stellt eine praktische Frage: Wie gut können KI-Schreibassistenten mehrsprachige Marketinginhalte erstellen, die SEO- und GEO-optimiert sind? Das ist eine höhere Messlatte als „können KI-Assistenten einen Absatz schreiben". Das ist näher am tatsächlichen Bedarf Ihres Teams, wenn Sie Kampagnen für mehrere Märkte erstellen.

Um die Tests realistisch zu gestalten, wurden Prompts verwendet, die die üblichen Anforderungen im B2B-Bereich widerspiegeln: verbindlicher Ton, käuferspezifische Ansprache, Vertrauensbildung und ein klarer CTA. Die Bewertung umfasste auch mehrere Sprachen (Englisch sowie Finnisch, Schwedisch und Deutsch), da globales Marketing selten nur auf Englisch stattfindet.

Die Tools und Datenquellen

Die Studie verglich drei spezielle KI-Schreibassistenten - Jasper, Writesonic und Grammarly - und verwendete ChatGPT als allgemeine Grundlage.

Die Ergebnisse geben vier verschiedene Blickwinkel wider: praktische Output-Tests, eine LinkedIn-Umfrage (18 internationale Marketing-Experten), vier halbstrukturierte Interviews und die Analyse von Nutzerbewertungen auf Plattformen wie Capterra und G2. Die Studie ist eine Momentaufnahme dessen, was zum Zeitpunkt des Tests in der Praxis funktionierte.

Wie „guter Content“ beurteilt wurde

Die Tools wurden nicht nur nach der Grammatik bewertet. Die Marketing-Qualität wurde anhand der folgenden Kriterien beurteilt:

• 4Ws-Rahmen (wer, wo, warum, was) zur Überprüfung der Klarheit der Positionierung
• Tiefe und Wirkung (über oberflächliche „Feature + Adjektiv“-Formulierungen hinausgehend)
• Googles EEAT-Denken (Erfahrung, Kompetenz, Autorität, Vertrauenswürdigkeit)

Diese Blickwinkel entsprechen der Art und Weise, wie Käufer entscheiden und wie Suchökosysteme Inhalte belohnen.

Wie Marketing-Experten KI heute nutzen

KI ist Mainstream - aber vor allem für Entwürfe und Ideengenerierung

Aus der Umfrage und den Interviews ergab sich ein klares Muster: Die KI wird intensiv genutzt, aber nur selten wird ihr als letzte Stimme vertraut. Die Marketing-Experten beschreiben KI als ein alltägliches Hilfsmittel - fast wie ein zusätzliches Teammitglied -, erwarten aber immer noch, dass deren Ausgaben vor der Veröffentlichung bearbeitet werden.

Das ist kein Misstrauen. Das ist Qualitätskontrolle. Die meisten Teams wollen Schnelligkeit, aber nicht auf Kosten der Glaubwürdigkeit ihrer Marke.

„KI-Tools werden eher in der Ideenfindungsphase als bei der eigentlichen Contenterstellung eingesetzt. Marketing-Experten ziehen es oft vor, ihre eigenen Prompts zu erstellen und den Prozess zu verfeinern, indem sie zum Beispiel Markenleitlinien als Kontext hinzufügen.

„Man muss immer lokalisieren und überprüfen - man kann sich nie ganz darauf verlassen.“

Schnelligkeit ist der große Gewinn

Das stärkste „Ja“ in den Auswertungsdaten bezieht sich auf die Effizienz. Marketingfachleute nutzen KI, um innerhalb von Minuten von einer leeren Seite zu einem brauchbaren ersten Entwurf zu gelangen und dann mehrere Blickwinkel zu generieren, ohne den Text von Grund auf neu schreiben zu müssen.

Diese Geschwindigkeit wird in realen Arbeitsabläufen noch wertvoller - wenn sich eine Produktbotschaft ändert, ein rechtlicher Hinweis verspätet eintrifft oder der Vertrieb ein klareres Wertversprechen verlangt. Anstatt neu anzufangen, nutzen die Teams KI, um neue Versionen für unterschiedliche Zielgruppen (z. B. Beschaffung oder technische Einkäufer), Kanäle (Landing Pages, E-Mail, Paid Social) oder sogar kleine Experimente wie Variationen von Überschriften und CTAs zu erstellen - so bleibt die Kampagne in Bewegung, während sich die Menschen auf die endgültigen Entscheidungen konzentrieren.

„Schnelligkeit ist definitiv der größte Gewinn für mich. Mit diesen Tools können wir Ideen schnell zum Leben erwecken, verschiedene Ansätze testen und spontan anpassen. Diese Art von Flexibilität bringt eine enorme Zeitersparnis und unterstützt die kreativen Arbeitsabläufe sehr."

Die Prompting-Fähigkeit ist der entscheidende Faktor im Hintergrund

Die Studie zeigt auch etwas auf, was viele Führungskräfte unterschätzen: Die Qualität der Ausgaben hängt von den Fähigkeiten der Benutzer ab. Mehrere Befragte betonten, dass die Prompting-Fähigkeiten und reale Kenntnisse des Fachgebiets unerlässlich sind. Ohne starken Kontext fällt die KI auf allgemeine Muster zurück.

Die KI kann zwar die Schreibzeit verkürzen, aber auch die „Überprüfungszeit“ verlängern, wenn es Ihrem Team an Erfahrung bei der Prompterstellung oder an Fachwissen mangelt.

„Der Nutzer muss das Prompt-Engineering beherrschen und den realen Kontext und die Fakten kennen, um den Nutzen der Ausgabe beurteilen zu können."

Wo KI in Marketing-Arbeitsabläufen gut funktioniert

Entwürfe auf Englisch sind generell solide

In der Studie waren KI-Schreibassistenten (und allgemeine Chatbots) relativ gut darin, fließendes, lesbares Englisch zu produzieren. Deshalb sind sie nützlich für erste Entwürfe, Ansätze und Kampagnenvarianten.

Diese Stärke erklärt auch, warum die Akzeptanz so schnell zugenommen hat: Wenn Sie große Contentvolumina erstellen, verändert ein solider Entwurfsgenerator Ihren Durchsatz.

Die KI ist gut in der Lage, englischsprachigen Content zu generieren, aber die Inhalte müssen noch bearbeitet werden, damit sie sich als Marketing-Content eignen. Viele der Befragten gaben an, dass die Ergebnisse der KI ohne Bearbeitung sehr allgemein gehalten und für die Zielgruppen nicht greifbar genug sind.

Korrekturlesen und Glätten kann zu einem echten Produktivitätsgewinn führen

Grammarly zeichnete sich in den Umfragen als praktisches KI-Tool zur Unterstützung bei der Überprüfung und Verbesserung aus - insbesondere bei englischen Muttersprachlern und professionellen Textern.

Dies deckt sich mit der Art und Weise, wie viele ausgereifte Teams KI einsetzen: nicht als Ersatz für einen Autor, sondern als Beschleuniger für die Bearbeitung, für mehr Konsistenz und Klarheit.

„Die Mehrheit der englischen Muttersprachler und professionellen Werbetexter hält es [Grammarly] für ein gutes oder sehr gutes Tool.“

Wo „Vollautomatisierung“ die Marketingqualität beeinträchtigt

Generische Ausgaben sind das wiederkehrende Fehlermuster

Das häufigste Problem bei den Tooltests ist nicht die fehlerhafte Sprache. Es ist vielmehr eine sehr allgemeine Marketingsprache, die plausibel klingt, aber wenig aussagt. Die Dissertation beschreibt wiederholte „KI-Eigenheiten“, vage Adjektive und formelhafte Strukturen, die die Attraktivität für den Leser verringern.

In einem B2B-Umfeld stellt das eine Gefahr dar. Generische Texte sind nicht nur nicht überzeugend. Sie können auf geringe Sachkenntnis hinweisen.

„Rohe KI-generierte Inhalte zeigen häufig KI-Eigenheiten im Stil und bleiben oft auf einem hohen Sprachniveau. Daher fehlt es den Ausgaben in der Regel an der Vertrauenswürdigkeit und Autorität, die für gut funktionierende Marketinginhalte wichtig wären.“

Zielgruppendefinition und Positionierung sind schwieriger als die Formulierung

Eine der wertvollsten Erkenntnisse ist, wie oft die KI das „Wer“ und das „Warum“ bei der Positionierung übersieht.

KI kann in der Regel beschreiben, was ein Produkt oder eine Dienstleistung bewirkt. Es fällt ihr aber oft schwer, eine bestimmte Absicht des Käufers anzusprechen, Einwände zu antizipieren und die Glaubwürdigkeit mit greifbaren Beweisen zu belegen.

In einem Beispiel, das in den Tests im Rahmen der Studie genannt wurde, blieben die Ergebnisse oft allgemein und unverbindlich, selbst wenn im Prompt Beschaffungsfachleute als Zielgruppe angegeben waren.

Der richtige Tonfall ist nach wie schwer zu automatisieren

Die Befragten bezeichneten den Tonfall durchweg als ein Problem - vor allem, wenn es sich um eine unverwechselbare oder kulturell geprägte Marke handelt. Ein Zitat bringt es perfekt auf den Punkt: Wenn Ihr Ton in etwa dem eines „sachkundigen Traktormechanikers von nebenan“ entspricht, können Sie sich nicht darauf verlassen, dass eine KI diesen Ton verlässlich reproduzieren wird.

Dies ist die eigentliche Grenze der Automatisierung: Die Markenstimme besteht nicht nur aus der Wortwahl. Sie ist eine Beurteilung.

„Ihnen allen [den KI-Modellen] mangelt es an Nuancen, sie können stilistisch recht starr sein und neigen dazu, z. B. den Tonfall eines Textes überzubetonen: Diese Tools geben die Leitlinien oft aggressiver oder enthusiastischer wider, als es ein erfahrener menschlicher Autor tun würde."

SEO- und GEO-Unterstützung ist uneinheitlich

Die Studie zeigt ein gemischtes Vertrauen in KI für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) oder die Generative Engine Optimization (GEO). Rund 60 % der Umfrageteilnehmer sehen KI als nützlich für die Optimierung an, während etwa 40 % dies nicht tun.

Beim Testen der Tools konnten einige Assistenten vernünftige Schlüsselwörter vorschlagen. Aber die tiefergehende Arbeit - Search-Intent-Alignment, Themenauswahl, Vertrauensaufbau und Keyword-Mapping für lokale Märkte - erforderte immer noch eine menschliche Strategie und Validierung.

Writesonic ist ein gutes Beispiel für einen solchen Ausgleich. Der strukturierte Arbeitsablauf und die „vermenschlichenden“ Funktionen verbesserten den Eindruck eines Blog-Entwurfs, und es wurden externe Quellen hinzugefügt, um die Glaubwürdigkeit zu erhöhen. Doch es gab auch Probleme bei der Anwendung: Das Tool hatte mit Längenbeschränkungen zu kämpfen, war teilweise zu langsam, und einige Stichwortvorschläge waren irrelevant.

„Im Test [...] waren die identifizierten SEO-Keywords und Ansätze zur GEO-Optimierung alles andere als überzeugend. Der Mangel an kulturellem Bewusstsein und Kontext war in den KI-Ergebnissen deutlich erkennbar. Mit anderen Worten: KI macht eine ordnungsgemäße SEO/GEO-Recherche durch einen menschlichen Marketing-Experten nicht überflüssig, auch wenn sie den Prozess erheblich beschleunigen kann.“

Mehrsprachiges Marketing: Die Automatisierungslücke vergrößert sich

Bei Englisch ist die Leistung der KI am besten, bei anderen Sprachen ist sie weniger zuverlässig

Eine übereinstimmende Feststellung ist, dass die Ausgabequalität sinkt, wenn es sich nicht um Englisch dreht. Und das Problem ist nicht nur die Grammatik. Es geht um kommerzielle Natürlichkeit: Formulierungen, die übersetzt wirken, ein Ton, der nicht ankommt, und eine Terminologie, die nicht den lokalen Erwartungen entspricht.

Bei den Tool-Tests mussten mehrsprachige Versionen oft erst aufwändig bearbeitet werden, bevor sie veröffentlichungsreif waren, und die Befragten hatten starke Zweifel an der Qualität automatisierter Übersetzungs-Tools mit integrierten KI-Schreibassistenten.

Übersetzungen der KI-generierten Inhalte wiesen häufig ungeschickte, nicht fließende und unnatürliche Formulierungen und grammatikalische Strukturen auf. Die meisten Absätze bedürfen einer umfassenden Überarbeitung, um eine gute Wirkung zu erzielen.

Allzweckmodelle übersetzen vielleicht besser, lösen aber nicht das Problem der Content-Qualität

Die Befragten bevorzugten häufig Allzweckmodelle wie ChatGPT (und erwähnten Claude und Gemini als positive Beispiele für Übersetzungen). Im Test produzierte ChatGPT im Vergleich zu einigen spezialisierten Assistenten relativ natürliche Übersetzungen.

Der springende Punkt ist jedoch, dass eine bessere Übersetzung nicht automatisch besseres Marketing bedeutet. Wenn der ursprüngliche Content generisch ist, hat man nach einer guten Übersetzung immer noch generische Inhalte - aber in mehr Sprachen.

Warum Lokalisierung nicht aus „ein Prompt → 20 Märkte" bestehen kann

Mehrsprachiges Marketing ist keine reine Übersetzungsaufgabe. Unterschiedliche Märkte reagieren auf unterschiedliche Behauptungen, unterschiedliche Beweise und unterschiedliche Grade der Direktheit auf unterschiedliche Art und Weise.

Hier wird ein Hybridmodell zu einer Performance-Strategie und nicht nur zu einem Sicherheitsnetz. Menschliche Experten überprüfen, ob die Botschaft in diesem Markt überzeugt, ob die Behauptungen konform und angemessen sind und ob die Schlüsselwörter und Themen dem lokalen Suchverhalten entsprechen.

„KI-Tools können einige Besonderheiten im Prompt ignorieren. Wichtige Merkmale eines guten/erfolgreichen Content-Marketings fehlen in der Regel bei den Ausgaben: Das Ergebnis ist nicht so glaubwürdig, tiefgründig und zielgerichtet, wie die Marketing-Experten es sich wünschen würden. Die typische Lösung für dieses Problem besteht darin, bessere Prompts zu entwickeln und die Modelle mit mehr Kontext auszustatten [...], aber manchmal reicht das nicht.“

Ein praktisches Betriebsmodell für KI + menschliche Marketinginhalte

Wie sieht das nun in der Praxis aus? Die Studie zeigt ein einfaches Muster auf: Lassen Sie die KI mit hoher Geschwindigkeit die Struktur erstellen und nutzen Sie danach menschliche Kompetenz, um Präzision, Evidenz und Markenstimme einzubringen.

In den folgenden Lektionen werden diese Erkenntnisse in praktische Schritte umgesetzt, die Marketing-Experten für alle Arten von Inhalten und Märkte anwenden können.

Beginnen Sie mit einer klaren Definition von „veröffentlichungsreif“

Wenn Sie Automatisierung wollen, definieren Sie die Ziellinie. Bei der Untersuchung wurde die Qualität durch Glaubwürdigkeit, Zielgruppenorientierung und Autorität festgelegt - nicht nur durch die Lesbarkeit.

Für viele Teams bedeutet „veröffentlichungsreif“, dass der Entwurf ein paar einfache Prüfungen bestehen muss: Sind der Käufer und die Absicht unmissverständlich, enthält der Text greifbare Belege, klingt er nach Ihrer Marke und können Sie hinter jeder Behauptung stehen?

Erstellen Sie Leitplanken, die die Nacharbeit reduzieren

Die Untersuchung zeigt, dass KI-Entwürfe ohne Kontext abdriften. Deshalb sind Leitplanken so wichtig.

Stellen Sie dem Modell Ihre Markenregeln zur Verfügung. Geben Sie Details zur Zielgruppe an. Fügen Sie die erforderlichen Prüfpunkte hinzu. Führen Sie dann die Überprüfung durch Menschen dort durch, wo es am wichtigsten ist: bei regulierten Angaben, technischer Genauigkeit und Marktnuancen.

Messen Sie, was wichtig ist, und verwechseln Sie nicht Volumen mit Wirkung

Ein wichtiger Punkt in dieser Dissertation ist noch hervorzuheben: KI kann das Produktionsvolumen erhöhen, aber die Qualität kann sinken, wenn der Mensch keine Überprüfung mehr durchführt. Wenn dieser Trend sich fortsetzt, nimmt auch die Content-Müdigkeit zu.

Ein besserer Ansatz ist eine Messung, die die Ergebnisse widerspiegelt: Überarbeitungsrate, Zeit bis zur Veröffentlichung, organische Sichtbarkeit, qualifizierter Traffic, Kundenansprache, Konversionen nach Märkten und Markenkonsistenz in verschiedenen Sprachen.

Ist KI also bereit, das Marketing vollständig zu automatisieren?

Automatisieren Sie das Wiederholbare. Schützen Sie die Differenzierung.

Diese Untersuchung spricht nicht gegen KI. Sie spricht sich lediglich dagegen aus, ihr zu viel Vertrauen zu schenken.

KI-Schreibassistenten sind bereits sehr nützlich für Schnelligkeit, Entwurfserstellung und iterative Anpassung. Doch bei dieser Momentaufnahme waren sie nicht durchgängig in der Lage, den Standard für starke Marketinginhalte umfassend zu erfüllen - insbesondere in mehrsprachigen Kontexten und in glaubwürdigen B2B-Anwendungsfällen.

Das kurzfristige Erfolgsmodell ist klar: KI für großes Volumen, Menschen für das Vertrauen. So können Sie schnell vorankommen, ohne generisch zu klingen, die Nichteinhaltung von Vorschriften zu riskieren oder Ihre Marke auf den globalen Märkten zu schwächen.