Foto von Hans-Peter Gauster
Von allen Anwendungsfällen im Marketing ist die Recherche der ehrlichste. Hier hält KI, was sie verspricht, und zwar in einer Größenordnung, die im Kalender sichtbar wird.
Das hat einen Grund, und der liegt nicht in der Technik. Recherche war nie eine Frage des Urteils, sondern eine Frage der Lesemenge. Vierzig Seiten überfliegen, um drei brauchbare Absätze zu finden. Neun Wettbewerberseiten durchklicken, um zu verstehen, wie sie ihr Angebot benennen. Genau diese Arbeit ist stumpf, zeitfressend und maschinell delegierbar. Anders als beim Schreiben verlierst du dabei nichts, denn eine Recherche hat keine Stimme, die verwässern könnte.
Es gibt allerdings eine Bedingung, und sie ist nicht verhandelbar. Ohne sie ist das Ergebnis nicht schnelle Recherche, sondern schnelle Behauptung. Dazu weiter unten.
Drei Recherchen, die sich im Marketing lohnen
Nicht jede Suchanfrage wird durch KI besser. Diese drei schon.
Das Marktumfeld. Wer ist außer dir am Markt, wie positionieren sich die anderen, mit welchen Argumenten arbeiten sie, was versprechen sie und was verschweigen sie? Früher war das ein halber Tag Klickarbeit, weshalb es in den meisten Mittelständlern schlicht nicht stattfand. Die Wettbewerbsbeobachtung scheiterte nie an der Einsicht, sondern am Aufwand. Der Aufwand ist jetzt weg. Die Einsicht musst du weiterhin selbst haben, vor allem die, wann du aufhörst zu vergleichen.
Die Sprache deiner Kunden. Wie beschreiben Menschen das Problem, das du löst, wenn sie nicht in deinem Vokabular sprechen? Diese Formulierungen stehen in Bewertungen, in Foren, in Supportanfragen, in den Notizen deiner Vertriebskollegen. Eingesammelt und sortiert ergeben sie das Rohmaterial für Botschaften, die ankommen. Das ist ausdrücklich etwas anderes als Keyword-Recherche: Die misst Suchvolumen in Zahlen, diese hier sammelt Wortlaut.
Die Vorarbeit zum Konzept. Bevor du eine Kampagne oder einen längeren Text aufsetzt: Was ist zu dem Thema schon gesagt worden, was ist das Standardargument, und wo hat noch niemand hingeschaut? Der Wert liegt hier weniger im Gefundenen als im Ausgeschlossenen. Du weißt hinterher, welchen Beitrag du nicht schreiben musst, weil ihn schon dreißig andere geschrieben haben.
Die Quelle ist das Ergebnis, nicht die Antwort
Jetzt die Bedingung.
Ein Sprachmodell erzeugt plausiblen Text. Eine Quellenangabe ist Text. Also erzeugt es auch plausible Quellenangaben, und eine erfundene sieht genauso aus wie eine echte: passender Autor, passender Titel, passendes Jahr, seriöser Verlag. Nur existiert sie nicht.
Das ist kein Defekt, den der nächste Modellwechsel behebt. Es ist die Funktionsweise. Und es verschwindet auch nicht dadurch, dass die Antwort selbstsicher klingt, denn sie klingt immer selbstsicher.
Praktisch folgt daraus zuerst eine Werkzeugentscheidung. Es gibt Anwendungen, die tatsächlich suchen und die gefundenen Seiten verlinken, und es gibt solche, die aus dem Gedächtnis antworten. Der Unterschied ist größer als jeder Markenunterschied. Für Recherche kommt nur die erste Sorte infrage, was im Toolvergleich auf Perplexity oder auf die Suchmodi der anderen hinausläuft.
Und dann folgt eine Arbeitsregel, die unbequem ist und trotzdem gilt: Klick jede Quelle an, die du verwendest. Nicht überfliegen, ob der Link funktioniert. Nachlesen, ob dort tatsächlich steht, was die Zusammenfassung behauptet.
Der zweite Fehler ist nämlich häufiger als der erste. Die Quelle existiert, sie ist seriös, sie behandelt das Thema, und sie sagt etwas anderes. Eine Zahl bezieht sich auf einen anderen Markt, eine Studie auf einen anderen Zeitraum, eine Aussage stand im Konjunktiv. Erfundene Quellen fallen beim ersten Klick auf. Falsch zusammengefasste nicht.
Die Regel für alles, was du veröffentlichst, lautet deshalb: Keine Zahl und keine Quelle in deinen Text, die du nicht selbst geöffnet hast.
Ein Beispiel: Kundensprache einsammeln
Von den drei Recherchen ist die zweite die unterschätzteste, deshalb einmal ausgeschrieben.
Angenommen, du verkaufst Reinigungsanlagen für die Teilefertigung. Auf deiner Website steht „Prozessoptimierung in der industriellen Teilereinigung“. Deine Kunden sagen etwas anderes. Sie sagen, dass die Teile nach der Anlage immer noch Rückstände haben und die Montage sie zurückschickt.
Beides beschreibt denselben Vorgang. Nur das zweite lässt sich verkaufen.
Die Recherche dazu sieht so aus: Sammle Bewertungen, Forenbeiträge, Kommentare unter Fachbeiträgen, dazu deine eigenen Supportanfragen und die Notizen aus dem Vertrieb. Und dann kommt die entscheidende Anweisung, ohne die das Ganze nichts bringt: Lass dir den Wortlaut ausgeben, gruppiert nach dem beschriebenen Problem, nicht nach deinen Produktkategorien.
Wer stattdessen um eine Zusammenfassung bittet, bekommt sein eigenes Vokabular zurück, hübsch sortiert und vollkommen wertlos. Das Modell übersetzt sonst automatisch in die Fachsprache, die es aus deinem Kontext kennt. Genau die willst du hier nicht.
Nützlich ist außerdem die Gegenfrage: Welche Begriffe aus deiner Website tauchen in den Fundstellen kein einziges Mal auf? Diese Liste ist oft der ernüchterndste Teil des Tages und der wertvollste.
Was am Ende dabei herauskommt, ist keine Analyse, sondern eine Sammlung echter Sätze. Die gehört in dein Messaging, in deine Landingpage-Überschriften und in die Beispiele, mit denen du künftig deine Prompts fütterst.
So setzt du eine Recherche auf
Vier Schritte, mehr braucht es nicht.
Schreib die Frage aus. Nicht „Wettbewerber Sondermaschinenbau“, sondern „Welche Anbieter für Sondermaschinen im Umkreis von 300 Kilometern werben mit kurzen Lieferzeiten, und wie belegen sie das?“ Ein Stichwort liefert dir eine Übersicht. Eine Frage liefert dir eine Antwort.
Erst breit, dann eng. Die erste Runde verschafft dir die Landschaft. Die zweite geht in die Stelle, die interessant war. Wer sofort ins Detail geht, bekommt Detail zu einer Frage, die vielleicht die falsche war.
Frag nach dem Widerspruch. Der wertvollste Zusatz zu jeder Recherche ist die Bitte, Uneinigkeit sichtbar zu machen: Wo widersprechen sich die Quellen, welche Zahl ist umstritten, was ist Behauptung und was belegt? Zusammenfassungen glätten von sich aus. Diese Nachfrage bricht die Glättung wieder auf, und genau dort liegt meistens das, was dich weiterbringt.
Sichere die Quellen, nicht die Zusammenfassung. Die Zusammenfassung kannst du in zwei Minuten neu erzeugen. Die Liste der geprüften Fundstellen ist die eigentliche Arbeit. Leg sie ab, wo dein Team sie findet, nicht in deinem Chatverlauf.
Wo KI-Recherche nichts bringt
Vier Fälle, in denen du dir den Umweg sparen kannst.
Deine eigenen Zahlen. Kein Modell kennt deine Marge, deine Abwanderungsquote oder die Konversionsrate deiner Landingpage. Das steht in deinen Systemen, nicht im Internet.
Sehr frische oder sehr enge Themen. Was vor zwei Wochen in deiner Nische passiert ist, findet kaum jemand, und wenn doch, dann in einer einzigen Quelle, die du ohnehin prüfen musst.
Alles, was rechtlich exakt sein muss. Eine Norm, eine Frist, eine Formulierungspflicht. Nimm die Recherche als Wegweiser zur richtigen Quelle, nie als Auskunft.
Und alles Vertrauliche. Was du in ein Rechercheformular tippst, geht an einen Dritten. Angebotskalkulationen und Kundennamen gehören dort nicht hinein, unabhängig davon, wie praktisch es wäre.
Was danach passiert
Am Ende einer guten Recherche hast du keinen Text. Du hast Material: geprüfte Fundstellen, Formulierungen deiner Kunden, eine klarere Vorstellung davon, was schon gesagt wurde.
Das ist mehr wert als ein fertiger Rohtext ohne Substanz, und es ist genau der Rohstoff, den die Content-Erstellung mit KI braucht, um über den Durchschnitt hinauszukommen. Ohne dieses Material schreibt jede Maschine dasselbe wie alle anderen. Mit ihm schreibt sie etwas, das nur aus deinem Haus kommen kann.
Der Zeitgewinn ist dabei nicht der eigentliche Punkt, auch wenn er der sichtbarste ist. Der Punkt ist, dass Recherche überhaupt wieder stattfindet. In den meisten kleinen Marketingabteilungen ist sie über Jahre stillschweigend gestrichen worden, weil der Tag nicht dafür reichte. Das ist die Veränderung, die im Ergebnis wirklich zählt, und sie hat mit KI im Marketing im Großen dasselbe Muster: Die Maschine räumt den Aufwand weg. Was du mit der frei gewordenen Aufmerksamkeit anfängst, bleibt deine Entscheidung.
TL;DR | Recherche ist der Anwendungsfall, bei dem KI hält, was sie verspricht.
Marktumfeld, Kundensprache, Konzeptvorarbeit: drei Recherchen, die vorher am Aufwand scheiterten. Nutze ein Werkzeug, das sucht und verlinkt, statt aus dem Gedächtnis zu antworten. Und öffne jede Quelle selbst, bevor sie in deinen Text kommt. Ungeprüft ist das keine Recherche, sondern eine schnellere Behauptung.
