LLMs effektiv nutzen – Menschlicher, messbarer Content

Wenn wir über Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder Claude sprechen, denken die meisten sofort an Content-Erstellung im grossen Stil. Doch diese Technologie kann noch viel mehr: Sie hilft dir dabei, deinen Content authentischer und kundenorientierter zu gestalten.

Die Kernfrage lautet: Wie kannst du KI-Tools nutzen, um deine Website-Arbeit zu humanisieren und gleichzeitig deinen Arbeitsalltag zu erleichtern? Die Antwort liegt in der intelligenten Datenanalyse und Automatisierung von zeitintensiven Rechercheprozessen.

Kundenfeedback intelligent auswerten

Eine der stärksten Fähigkeiten von LLMs ist die Verarbeitung grosser Datenmengen. Sie erkennen Muster und decken Trends auf, für die Menschen Wochen oder sogar Monate benötigen würden. Genau hier liegt deine Chance: Statt 10.000 NPS-Umfragen oder Freitextformulare manuell durchzulesen, überlässt du diese Arbeit der KI.

Der beste Ansatz ist eine zweistufige Methode: Lade deine Rohdaten in BigQuery oder eine ähnliche Plattform hoch und arbeite dann mit deinem LLM zusammen, um relevante SQL-Abfragen zu erstellen. Warum dieser Umweg? Er bietet dir zwei entscheidende Vorteile.

Erstens lernst du nebenbei SQL-Grundlagen, da du die Abfragen verstehst und anpasst. Zweitens reduzierst du das Risiko von Halluzinationen erheblich. Wenn du Rohdaten direkt in ein LLM hochlädst und Analysen anforderst, könnten die Ergebnisse erfunden sein. Mit separaten Datenbanken und spezifischen Abfragen erhältst du verlässlichere Insights.



Dein Workflow könnte so aussehen: SQL-Funktion vom LLM erstellen lassen, Daten prüfen und debuggen, Ergebnisse ins LLM eingeben, Visualisierungen generieren und das Ganze wiederholen, bis du die gewünschten Erkenntnisse hast.

Experteninterviews automatisieren

Fachexperten sind oft chronisch knapp bei Zeit. Sie wollen nicht stundenlang über Features sprechen, die sie bereits monatelang mit Herstellern diskutiert haben. Trotzdem brauchst du als Marketer diese Informationen, um deine Produktseiten und Marketing-Strategien zu entwickeln.

Die Lösung? Erstelle einen Custom GPT, der als Interviewer fungiert. Mit einem ChatGPT Plus-Abo kannst du für jedes Produkt oder jede Dienstleistung einen spezialisierten KI-Interviewer aufsetzen.

Deine Anweisungen sollten Folgendes umfassen: Rolle und Tonalität des Interviewers, Kontext und Lernziele, Struktur des Interviews mit gezielten Nachfragen, das richtige Tempo mit einzelnen Fragen und Wartezeiten für Antworten sowie einen professionellen Abschluss mit Zusammenfassung.

Teste den GPT zunächst selbst, indem du in die Rolle des Experten schlüpfst. So kannst du die Anweisungen verfeinern, bevor deine Kollegen damit arbeiten. Der grosse Vorteil: Deine Fachexperten können das Interview in den fünf Minuten zwischen zwei Calls erledigen. Anschliessend lässt du das LLM die wichtigsten Punkte extrahieren oder sogar einen Artikelentwurf erstellen.

Wettbewerbsanalyse für strategische Vorteile

Bei der Konkurrenzanalyse mit LLMs eröffnen sich spannende Möglichkeiten. Du kannst verschiedene Datenquellen nutzen, um die Wettbewerbslandschaft zu verstehen und deine eigenen Lücken zu identifizieren.

Sammle beispielsweise Kundenbewertungen deiner Konkurrenten und lasse ein LLM Themen wie Vorteile, Werte, häufige Beschwerden und Schwachstellen analysieren. Website-Texte verraten dir die Positionierung, Zielgruppen und Branchenfokus der Konkurrenz. Mithilfe der Wayback Machine kannst du sogar nachvollziehen, wie sich deren Messaging im Laufe der Zeit verändert hat.

Stellenanzeigen geben Aufschluss über strategische Prioritäten und Testfelder deiner Wettbewerber. Social-Media-Interaktionen zeigen, wo Konkurrenten Kundenbedürfnisse erfüllen und wo sie scheitern. Welche Fragen bleiben unbeantwortet?

Fazit

Die Zusammenarbeit mit LLMs zur Analyse grosser Datensätze bietet dir Möglichkeiten, schnell zu spezifischen und umsetzbaren Informationen zu gelangen. Diese drei Ansätze sind erst der Anfang.

Denke an weitere Datenquellen wie Verkaufsgesprächstranskripte, Google Search Console Daten, On-Site-Suchanfragen oder Heatmapping-Daten aus User-Journey-Tools. Bei quantitativen Daten wie Google Analytics solltest du allerdings vorsichtig bleiben. Konzentriere dich auf qualitative, kundenorientierte Daten für die besten Ergebnisse.



Quelle: Searchengineland.com