Mein KI-Quartett für LinkedIn-Content: Warum jedes Tool eine andere Aufgabe hat

Ich habe lange versucht, alles mit einem Tool machen. Der Fokus lag lange auf ChatGPT für alles, ob Ideen, Texte, Struktur oder Hooks.

Und mit dem Testen verschiedener KI-Tools kam die Erkenntnis: Ein Tool kann nicht alles. Und manchmal ist auch branchenabhängig - gerade beim Texten. Ein und derselbe Prompt, aber völlig verschiedene Ergebnisse.

Ich nutze einiges an KI-Tools und es sind mehr, als ich dir in diesem Artikel zeige. Aber es geht nicht um die Anzahl, sondern dass sie dir wirklich im Alltag helfen und die Erstellung von Inhalten beschleunigen. Also lass mich den Fokus auf 4 Stück legen.

ChatGPT für schnelle Ideen

ChatGPT ist oft mein erster Stopp. Ich nutze es selten für fertige Beiträge, sondern eher fürs Sparring, Recherchieren über den Agenten-Modus und Brainstorming für Content-Ideen.

Wenn ich 10 Ideen auf einmal brauche, grobe Strukturen oder verschiedene Einstiege für einen Post – ChatGPT ist dafür perfekt.

Wie ich es konkret nutze

Was viele falsch machen: Sie tippen drei Wörter rein und wundern sich dann über generische Ergebnisse. „Gib mir Post-Ideen zu LinkedIn.“ Und dann kommt eben auch genau das – austauschbare Ideen, glatt, ohne Profil.

Der Unterschied liegt im Kontext.

Ich gebe ChatGPT meist eine Rolle. Ich sage klar, dass keine Emojis rein sollen, wenn ich keine haben möchte. Ich beschreibe meine Zielgruppe. Ich erkläre, welchen Ton ich will – und was ich auf keinen Fall will.

Und das Praktische: Diese Infos müssen nicht jedes Mal neu eingegeben werden. In ChatGPT-Projekten kannst du Hintergrundinformationen hinterlegen – Zielgruppe, Tonalität, Themen, Beispiele. Die sind dann bei jedem neuen Chat automatisch vorhanden. Bei mir stecken da meine Kernthemen drin, typische Formulierungen, die ich vermeide, und Infos zu meiner Zielgruppe.

Aber hier ist das Problem

Das Ergebnis hängt direkt daran, wie gut dein Prompt ist. Wer drei Wörter reingibt, bekommt generischen Output. Das ist keine Kritik an ChatGPT – das ist eine Kritik am Prompt.

Wenn du ChatGPT auf deine Tonalität trainierst, Negativ-Prompts mitgibst und klar sagst, was vermieden werden soll, klingt das Ergebnis deutlich mehr nach dir. Das braucht am Anfang etwas Arbeit – aber es lohnt sich.

Was ich mir trotzdem angewöhnt habe: Ich prüfe immer, ob die Informationen, die ChatGPT liefert, wirklich stimmen. Statistiken, Namen, Zitate – hier immer einmal mehr nachschauen als blind vertrauen.

Claude für den Feinschliff

Wenn ChatGPT mein Brainstorming-Partner ist, dann ist Claude mein Lektor. Einer, der nicht einfach nickt.

Was ich an Claude schätze: Es gibt ehrliches Feedback. Ohne zu schmeicheln. Wenn ein Abschnitt schwach ist, sagt Claude das – und zeigt auch direkt, wie es besser geht.

Wie ich konkret damit arbeite

Ich gehe Artikel nicht als Ganzes durch, sondern Abschnitt für Abschnitt. Ich zeige Claude einen Abschnitt, sage was mich stört oder was ich ergänzen will, und wir arbeiten uns gemeinsam durch. Das ist kein „Schreib mir das mal schnell um“ – das ist ein echter Überarbeitungsprozess.

Und genau das ist der Unterschied zu ChatGPT. Claude hält den Kontext im Kopf. Wenn ich sage „schreib das in meiner Tonalität“, dann funktioniert das nur, wenn Claude auch weiß, wie meine Tonalität aussieht. Deshalb hinterlege ich meine Stilregeln, typische Formulierungen und K.O.-Kriterien direkt im Projekt. Claude greift dann bei jeder Anfrage darauf zurück.

Was Claude besonders gut kann

Claude erkennt Muster, die ich selbst manchmal übersehe. Typische KI-Strukturen, die sich einschleichen. Sätze, die sich nach mir anhören, aber bei genauerem Hinsehen doch zu glatt sind. Passiv-Konstruktionen, die ich eigentlich nicht mag. Adjektiv-Häufungen, die den Text aufblähen.

Ich nutze Claude auch für Tonalitäts-Checks mit konkreter Bewertung. Nicht „klingt ganz gut“ – sondern: welche Stellen genau passen nicht, warum, und wie lautet der Alternativvorschlag.

Das spart mir deutlich mehr Zeit als das Hin-und-Her mit ChatGPT, weil die Überarbeitungsrunden kürzer werden.

Was du wissen solltest

Claude ist langsamer als ChatGPT. Für schnelle Ideen ist das nicht das richtige Tool. Aber für alles, wo Qualität vor Geschwindigkeit kommt – Feinschliff, Tonalität, inhaltliche Tiefe – ist es mein erstes Werkzeug. 

Gamma für Präsentationen

Ich arbeite nach wie vor viel mit Canva und habe da unglaublich viel Zeit reingesteckt. Gamma macht nicht alles besser – aber es macht eine Sache einfacher.

Wenn ich einen längeren Blogartikel habe und daraus ein Karussell machen will, ist Gamma mein Abkürzungsweg. Ich lade den Artikel hoch, Gamma erstellt die Folienstruktur automatisch. Kein leeres Dokument, keine Folie-für-Folie-Arbeit. Ich habe sofort etwas, womit ich arbeiten kann.

Meine Markenfarben sind in Gamma hinterlegt, aber vom Stil her komme ich noch nicht ganz an das ran, was ich in Canva hinbekomme. Das ist okay so. Denn Perfektionismus ist der größte Feind beim Umsetzen – und Content Creation ist nicht mein Hauptjob.

Mir geht es darum, dass ein Karussell einen Impuls gibt und Leuten weiterhilft. Nicht darum, dass jede Folie ein Designstück ist. 

Tipps für gute Gamma-Präsentationen

Ich nehme einen fertigen, längeren Artikel oder auch einen ausführlicheren Social-Media-Post und lade ihn in Gamma hoch. Daraus entstehen Karussell-Slides, die ich dann noch anpasse – Text kürzen, Bilder ersetzen, Design vereinfachen. Mit allem drum und dran sind das etwa 15 Minuten.

Wichtig dabei: Lade deinen eigenen Text hoch. Wenn du Gamma etwas von Null erfinden lässt, kommt Generisches raus. Wenn du deinen Inhalt hochlädst, kommt dein Inhalt raus – nur schon strukturiert.

NotebookLM - das unterschätzte Tool

NotebookLM ist von Google, komplett kostenlos und ich glaube, die wenigsten wissen wirklich, was da alles drinsteckt.

Ich nutze es für mehrere Sachen. Zum einen, um Inhalte von anderen zu analysieren und mir zusammenzufassen. Du kannst da einen YouTube-Link reinwerfen, einen fremden Blogartikel, ein PDF – und NotebookLM fasst dir das zusammen, extrahiert die wichtigsten Punkte oder erstellt dir direkt eine Infografik daraus. Das spart enorm viel Zeit, wenn du recherchierst oder Inspiration sammelst.

Zum anderen nutze ich es für meine eigenen Inhalte. Ich gebe längere Blogartikel rein und lasse mir daraus eine Infografik erstellen – für LinkedIn oder Instagram. Das funktioniert inzwischen wirklich gut und du kannst zwischen Hochformat und Querformat wählen, je nachdem wo du es nutzen willst.

Was NotebookLM alles kann

Seit Ende 2025 hat sich da einiges getan. Im Studio-Bereich findest du mittlerweile:

Audio Overviews: NotebookLM erstellt aus deinem Text einen Podcast-ähnlichen Dialog mit zwei KI-Hosts. Das klingt tatsächlich erstaunlich natürlich. Ich nutze das gerne, um eigene Inhalte nochmal aus einem anderen Blickwinkel zu hören – manchmal fällt mir dabei auf, wo etwas noch unklar ist.

Video Overviews: Kurze animierte Videos, maximal ein bis drei Minuten, mit Voiceover. Perfekt für Social Media oder als Teaser-Content.

Infografiken: Das ist mein persönlicher Favorit. Du lädst deinen Artikel hoch, beschreibst kurz was du willst, und bekommst eine fertige Grafik. Wichtig dabei: Je konkreter deine Beschreibung, desto besser das Ergebnis. Nicht „Erstell eine Infografik“ – sondern „Erstell eine Infografik im Hochformat mit den 5 wichtigsten Punkten aus diesem Artikel, gut lesbar für LinkedIn.“

Slide Decks: Ähnlich wie Gamma, aber direkt in NotebookLM. Ich experimentiere noch damit.

Tipps für gute NotebookLM-Infografiken

Ich empfehle Hochformat – das funktioniert für LinkedIn und Instagram deutlich besser als Querformat.

Den Detailgrad würde ich auf Standard lassen, nicht auf Ausführlich, weil zu viel Text die Grafik unleserlich macht. Und gib einen klaren Titel vor, sonst erfindet NotebookLM einen – und der ist meist... sagen wir mal, kreativ.

Prüf die Rechtschreibung. NotebookLM macht manchmal Fehler. Besonders bei deutschen Umlauten.

Was du wissen solltest

Was du wissen solltest: Das Design lässt sich nicht nachträglich anpassen – wenn dir das Ergebnis nicht gefällt, generierst du neu. Und prüf die Rechtschreibung, besonders bei deutschen Umlauten. Das passiert regelmäßig. Ansonsten: Probier es einfach aus. Lad irgendeinen deiner Artikel rein und schau, was passiert

Wie ich die Tools kombiniere

Ich arbeite gerade selbst noch daran, meine Prozesse zu analysieren und zu schauen, was ich wirklich automatisieren kann. Denn eines ist klar: KI verändert gerade alles – und die Tools entwickeln sich so rasant, dass es wenig Sinn macht, ständig neue auszuprobieren. Was ich stattdessen tue: Ich beschränke mich auf wenige Tools und lerne die dafür wirklich kennen.

Was meine Workflows angeht, bin ich auch noch nicht fertig. 

Ich teste ChatGPT und Claude immer noch gegeneinander – besonders beim Texten. Ich schreibe ja nicht nur für mich, sondern in sehr unterschiedlichen Branchen. Und je nach Branche funktioniert manchmal ChatGPT besser als Claude, manchmal umgekehrt. Mal agiert ein Tool nur als Lektor, mal überarbeite ich damit nur den Einstieg, damit der Hook stärker wird. Pauschal zu sagen „dieses Tool ist für Texte gut, jenes nicht“ – das wäre Unsinn.

Mein grober Ablauf bei Blog-Artikeln sieht so aus: Erst recherchiere ich selbst. Dann erarbeite ich mit ChatGPT eine Struktur und Bullet Points. Den eigentlichen Artikel schreibe ich dann mit Claude. Aber danach gehen wir nochmal Absatz für Absatz durch – genau so, wie du es gerade hier siehst. Denn bis dahin ist es ein generischer Artikel. Meine Erfahrungen, meine Geschichten, meine Perspektive – die kann Claude nicht kennen. Die bringe ich selbst rein.

Und auch mit Tonalitäts-Einstellungen im Projekt klappt es nicht immer zu 100 Prozent. Copy-Paste aus Claude und direkt posten – das funktioniert nicht. Zumindest nicht bei mir.

Wenn der Artikel steht, geht es weiter mit dem Recycling. Der Blog-Artikel ist bei mir immer die Basis. Für Visualisierungen greife ich dann je nach Situation auf Canva, Gamma oder NotebookLM zurück. 

Auch da kommt es auf das Netzwerk an: Auf Instagram funktionieren authentische Fotos deutlich besser als KI-generierte Grafiken. Auf LinkedIn kannst du mit Gamma sehr gut arbeiten, zumal du die Ergebnisse noch individualisieren kannst – eigene Fotos hochladen und so weiter.

ChatGPT nutze ich inzwischen auch sehr viel zum Brainstormen – weil man wirklich mit dem Tool reden kann. Ich kann Ideen diskutieren, einen Business Case durchdenken oder einfach mal schauen, was eine andere Perspektive auf ein Thema bringt. Das ist für mich ein fester Bestandteil meines Arbeitsprozesses geworden.

Du brauchst nicht vier Tools

Wenn du jetzt denkst „Das ist mir zu viel“ – vollkommen verständlich. Du kannst wunderbar mit ChatGPT starten und deine Visuals mit Canva machen. Oder einfach mal Gamma ausprobieren.

Ich habe inzwischen die Premium-Variante von Gamma – aber ich habe lange mit der kostenlosen Version gearbeitet. 

Das Einzige, worauf es wirklich ankommt: Finde heraus, was dir Zeit spart. Darum geht es. 

Du wirst dich nicht komplett durch KI ersetzen lassen – jedenfalls nicht, wenn es um eine Personal Brand geht. Deine Expertise, deine Erfahrungen, deine Stimme kann keine KI für dich zeigen. Noch nicht, und ehrlich gesagt hoffe ich, dass das so bleibt. 

Aber als Unterstützung? Da ist KI unschlagbar. Und Zeit gewinnen – das ist am Ende das, was zählt.

Was du trotzdem selbst machen musst

KI nimmt dir viel ab. Aber nicht alles. Und je mehr du damit arbeitest, desto mehr fällt dir auf, wo du nachsteuern musst.

Am Anfang liest sich ein KI-Text oft beeindruckend – gut strukturiert, flüssig, irgendwie professionell.

Aber mit der Zeit merkst du: Da ist ein Muster. Immer dieselben Satzanfänge, immer dieselbe Struktur, immer diese glatte Oberfläche ohne Ecken und Kanten. KI schreibt erkennbar – und je öfter du damit arbeitest, desto schneller siehst du es.

Deshalb lohnt es sich, typische KI-Strukturen zu kennen und aktiv zu vermeiden.

Was du im fertigen Text prüfen solltest

Fakten checken: KI erfindet manchmal. Nicht böswillig, aber es passiert. Statistiken, Namen, Zitate – schau lieber einmal mehr nach, bevor du etwas veröffentlichst.

Emojis reduzieren: Wenn du keine klaren Vorgaben gemacht hast, packt KI gerne zu viele Emojis rein. Geh den Text nochmal durch und streiche, was nicht wirklich gebraucht wird.

Typische KI-Formulierungen rausschmeißen. Ein paar, die mir immer wieder begegnen: 

• „Tauchen wir ein in...“, „
• In der heutigen digitalen Welt...“, 
• „Hier ist, was du wissen musst:“, 
• „Lass uns gemeinsam...“, 
• „Spannend, oder?“. 

Solche Formulierungen klingen nach niemandem. Sie klingen nach KI.

Aufzählungen ohne echte Sätze erkennen. KI baut gerne Strukturen wie diese: „Ideen entwickeln. Texte schreiben. Prozesse optimieren.“ Das liest sich wie eine Folie, nicht wie ein Gespräch. Wenn du das siehst, mach echte Sätze draus.

Parallel-Strukturen aufbrechen. „ChatGPT ist schnell, aber generisch. Claude ist detailliert, aber langsamer. Gamma macht Präsentationen, aber keine Infografiken.“ 

Viermal dasselbe Satzmuster hintereinander – das ist KI, die ihre Arbeit zeigt. Im echten Gespräch würde das niemand so sagen.

Laut vorlesen. Das ist mein wichtigster Tipp. Lies den Text laut vor und frag dich: Würde ich das wirklich so sagen? Stolperst du über Formulierungen? Klingt es nach dir – oder nach einem Tool? Dein Ohr merkt das schneller als dein Auge.

Und dann das Wichtigste: Baue deine Erfahrungen, deine Geschichten und deine Meinung ein. Die kann keine KI für dich einbauen. Das bist du.

Fazit

Vier Tools, viele Möglichkeiten – aber darum geht es eigentlich nicht.

Es geht darum, deinen Arbeitsprozess zu kennen und zu schauen, wo KI dir wirklich Zeit spart. Nicht darum, möglichst viele Tools zu nutzen. Und auch nicht darum, KI blind zu vertrauen.

Ich arbeite selbst noch daran, meine Prozesse zu optimieren. Manche Workflows funktionieren gut, andere teste ich gerade noch aus. Das ist okay so. KI entwickelt sich rasant – und ich lerne mit.

Was ich dir mitgeben will: Fang einfach an. Mit einem Tool. Schau, was es dir bringt. Und dann entscheide, ob du das nächste brauchst.