10 KI-Schreibmuster, die Ihre Texte wie die aller anderen klingen lassen
• KI-generierte Texte wirken oft glatt und generisch, da sie in Wortwahl, Struktur und Formulierung vorhersehbaren Mustern folgen.
• Dazu gehören die Verwendung vieler Schlagwörter, repetitive Satzrhythmen sowie vage und übertriebene Behauptungen.
• KI bringt zwar Effizienzgewinne, ohne Überarbeitung des Outputs leiden jedoch Klarheit, Differenzierung und Konversion.
• Die Lösung liegt nicht in einer oberflächlichen Überarbeitung, sondern im gezielten Umschreiben mit Fokus auf Zielgruppe, Absicht und Spezifität.
• Gerade wenn Inhalte übersetzt werden sollen, sind starke Ausgangstexte besonders wichtig, da vage KI-Texte beim Übersetzen noch vager werden.
«In der sich rasch wandelnden Welt von heute müssen Unternehmen modernste KI-Lösungen nutzen, um die Komplexität der modernen Kommunikation zu meistern. Die Teams stehen unter Druck. Die Fristen werden immer knapper. Und die Berührungspunkte? Es werden immer mehr. Da Unternehmen bestrebt sind, wirkungsvolle Inhalte in grossem Umfang bereitzustellen, gewinnt die Schnittstelle zwischen Innovation und Authentizität zunehmend an Bedeutung. Durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle können zukunftsorientierte Teams neue Effizienzpotenziale erschliessen und gleichzeitig an jedem Kontaktpunkt eine sinnvolle Interaktion fördern.»
Sie haben es gespürt, nicht wahr? Der Text liest sich rund. Die Grammatik stimmt. Aber irgendetwas fühlt sich seltsam an, irgendwie unstimmig.
Fällt Ihnen das auch bei Ihren eigenen Texten auf? In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie KI-Schreibmuster erkennen und wie Sie damit umgehen.
Was ist KI-Schrott und was kostet er Sie?
Kommt Ihnen das bekannt vor? Ein LinkedIn-Beitrag, der mit den Worten «Im heutigen, sich schnell wandelnden Umfeld …» beginnt. Eine Produktseite, die verspricht, «mit modernsten Lösungen nachhaltige Wirkung zu erzielen». Eine Landingpage, die zu jedem beliebigen Unternehmen gehören könnte.
Diese KI-Schreibmuster werden oft als «KI-Schrott» (AI slop) bezeichnet: Inhalte, die an sich zwar korrekt sind, denen es aber an Originalität und Wirkung fehlt.
Das Problem ist nicht die KI an sich. KI-gestütztes Schreiben ist in Marketingteams bereits gängige Praxis, und das aus gutem Grund, denn KI bringt ganz klar Effizienzgewinne. Das Problem ist, dass unbearbeiteter KI-Output eine gewisse Handschrift trägt. KI greift standardmässig auf dieselben Strukturen und Formulierungen zurück, unabhängig von der Marke oder der Zielgruppe. Häufen sich diese KI-Schreibmuster, wirkt der unbearbeitete Output künstlich. Und die Leser spüren das, auch wenn sie nicht genau sagen können, was es ist.
Genau das kann sich negativ auf Klickrate und Konversion auswirken. Nicht, weil der Text von einer KI verfasst wurde, sondern weil er nach KI klingt. Wenn KI richtig eingesetzt wird, kann sie die Textproduktion beschleunigen. Wird sie jedoch nachlässig genutzt, nimmt sie Ihren Texten die Überzeugungskraft. Für Marken, die sich durch Fachkompetenz und Nischenauthorität von der Konkurrenz abheben wollen, ist das also weit mehr als ein rein ästhetisches Problem. Mit einer Landingpage voller generischer KI-Inhalte wird sich Ihre Marke kaum von der Masse abheben.
Aber es gibt auch gute Nachrichten. Sobald man weiss, worauf man achten muss, lassen sich diese Muster viel leichter erkennen und der Output entsprechend bearbeiten.
KI-Schreibmuster erkennen – ein praktischer Leitfaden
KI-Schreibmuster finden sich in der Regel auf allen Textebenen: im Wortschatz, in den Satzstrukturen und in der Art und Weise, wie Ideen dargestellt werden. Die nachstehende Übersicht unterteilt diese Muster in drei Ebenen: lexikalisch (Wortwahl), syntaktisch (Satzstruktur) und semantisch (Bedeutung und Darstellung).
Diese Muster gelten nicht nur für Texte auf Englisch, da die zugrunde liegenden strukturellen Probleme nicht sprachspezifisch sind. Egal, ob Sie mit Deutsch, Englisch oder einer anderen Sprache arbeiten, die folgenden Muster werden in Ihren KI-generierten Texten immer wieder auftauchen.
| Ebene | Muster | Das ist es | Darum fühlt es sich nach «KI-Schrott» an | Kurzes Beispiel |
| Lexikalisch | Übertriebene Floskeln und Schlagwörter | Abgedroschene Begriffe aus der Unternehmens- und Tech-Welt, die wichtig klingen, aber nichts aussagen | Klingt beeindruckend, ist aber vage; fügt sich in jeden beliebigen Kontext ein | Wir setzen auf robuste Lösungen, um durch das komplexe Umfeld zu navigieren. |
| Syntaktisch | Monotone Satzstruktur | Repetitive Abfolge (Aussage → Aussage → rhetorische Frage → Antwort) | Vorhersehbarer Rhythmus; wirkt eher wie eine Vorlage als eine persönliche Handschrift | KI entwickelt sich rasant weiter. Teams stehen unter Druck. Was bedeutet das? Es bedeutet Veränderung. |
| Gedankenstrich | Übermässiger Gebrauch des Gedankenstrichs, um den Eindruck spontaner Rede zu erwecken | Imitiert den Rhythmus erfahrener Texter, wird jedoch zu einer Marotte, wenn er in fast jedem Satz verwendet wird | Die Ergebnisse sprechen für sich – und das sollten sie auch. Denn es ist nicht nur ein Werkzeug – es ist ein Wandel. | |
| Fokus am Satzanfang | Einstieg mit dramatischen Fragmenten oder Ein-Wort-Fragen für Aufmerksamkeit | Wirkt künstlich pointiert; LinkedIn-artiger Rhythmus | Das Ergebnis? Burnout. | |
| Die Dreierregel | Dreiergruppen aus meist abstrakten Substantiven oder Verben | Erzeugt Rhythmus, ersetzt jedoch oft Tiefe durch Symmetrie | Es verbessert die Qualität, erhöht die Geschwindigkeit und steigert die Wirkung. | |
| Es ist nicht (nur) X, es ist Y | Binäre Reframing-Struktur | Wirkt überzeugend, ist aber formelhaft; vereinfacht komplexe Zusammenhänge | Es ist nicht nur Automatisierung, es ist Transformation. | |
| Weniger wie X, mehr wie Y | Formel für vergleichende Metaphern | Suggeriert Einsicht, ohne wirkliche Erklärung | Es fühlt sich weniger wie ein Werkzeug an und mehr wie ein Partner. | |
| X tritt ein, deshalb führt Y zu Z | Ein Makrotrend, der zu vorhersehbaren Folgen führt | Allgemeine Darstellung von Ursache und Wirkung | KI wird zum Rückgrat des modernen Marketings und wir helfen Marken dabei, sich in unbekannten Gewässern zurechtzufinden. | |
| Semantisch | Falsche Bandbreiten | Allgemeine Behauptungen mit übertriebenem Umfang | Signalisieren Breite, bleiben aber vage | Wir liefern Spitzenleistungen, von der Strategie bis zur Umsetzung. |
| Zahlreiche und gekünstelte Metaphern | Aneinandergereihte Metaphern, die oft verschiedene Bereiche vermischen | Überladen, stellt blumige Sprache über Klarheit | Während KI vom Schlagwort zum Fundament wird, schaffen wir die Startbahn für die Zukunft. |
Sind Ihnen in Ihrem letzten Text mehr als drei dieser KI-Sprachmuster aufgefallen? Dann sind Sie nicht allein. Dieser Artikel hilft Ihnen, diese Muster rasch zu erkennen und gezielte Entscheidungen bei der Überarbeitung zu treffen. Am Ende des Artikels können Sie einen praktischen Leitfaden herunterladen, der erklärt, wie Sie KI-Schreibmuster in Ihren eigenen Texten gezielt bearbeiten.
Post-Editing von KI-Texten – eine Fertigkeit, keine simple Rechtschreibprüfung
Viele glauben, KI-Output gleiche einem ersten Entwurf, der nur noch kurz überarbeitet werden muss. Floskeln herausnehmen, ein paar lange Sätze aufteilen und schon ist man fertig. Das Ergebnis sind Texte, die nur etwas weniger generisch sind. Genau aus diesem Grund ist die menschliche Dimension auch in KI-reichen Workflows nach wie vor wichtig. In unserem Blogbeitrag «8 Gründe, warum ein Sprachprofi KI-generierte Inhalte überarbeiten sollte» erfahren Sie mehr darüber.
KI-Schreibmuster sind keine oberflächlichen Fehler, sondern strukturelle Mängel. Sie auszubessern, erfordert dasselbe Gespür, das es braucht, um einen guten Text von Grund auf zu verfassen: Man muss wissen, wer der Leser ist, was er glauben soll und was genau ihn überzeugt. Wenn man erst einmal weiss, worauf man achten muss, ist es ein Leichtes, Floskeln zu erkennen. Aber sie durch etwas zu ersetzen, auf das ein Einkaufsleiter in Basel oder ein Marketingleiter in Seoul tatsächlich anspricht, ist eine ganz andere Fähigkeit. Eine Fähigkeit, die man nicht lernt, indem man einen Entwurf einfach durch ein anderes Tool jagt. Dieses Urteilsvermögen macht zunehmend den Unterschied zwischen austauschbarem Output und wirklich wertvoller Arbeit aus. Dieses Thema haben wir in unserem Blogbeitrag «Unersetzlich sein im Zeitalter der KI» näher beleuchtet.
Ein weiterer, oft unterschätzter Aspekt , ist die Frage, was passiert, wenn KI-generierte Texte übersetzt werden. Maschinelle Übersetzung kann vage Ausgangstexte nicht kompensieren. Die Unklarheiten werden übertragen und in vielen Sprachen wirkt der Unternehmensjargon dadurch noch gestelzter, da die ursprüngliche Formulierung auf keiner idiomatischen Grundlage beruht. Das Ergebnis: Internationale Zielgruppen erhalten kulturell flache Texte. In Märkten, in denen das Vertrauen in eine Marke auf Beziehungen und Spezifität beruht, ziehen solche Texte Konsequenzen nach sich. Wer das vermeiden will, muss beim Ausgangstext ansetzen.
Die meisten Marketingteams nutzen KI, um mehr zu produzieren, was bedeutet, dass der Bearbeitungsaufwand proportional zu den Effizienzgewinnen steigt. Der Engpass verlagert sich vom Schreiben zum Urteilsvermögen. Und Urteilsvermögen lässt sich, anders als Output, nicht automatisch skalieren.
Genau hier kommt fachkundiges Post-Editing ins Spiel. Nicht, um das Gespür Ihres Teams zu ersetzen, sondern um mit geschultem Texterblick genau dort einzugreifen, wo aus generischen Texten veröffentlichungsreife Inhalte werden, und zwar in jeder Sprache und in jedem Markt.
Ihr kostenloser Leitfaden zum Schreiben mit KI
Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir einen praktischen Leitfaden erstellt, der alle zehn Muster erklärt und für jedes einzelne einen konkreten Bearbeitungsschritt vorschlägt. So können Sie Ihren Blick schärfen und Ihre Text optimieren. Und wenn das Volumen steigt und eine Checkliste nicht mehr ausreicht oder Ihr Text in fünf Sprachen funktionieren muss, dann ist es an der Zeit, sich an SwissGlobal zu wenden.
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