KI-Texte klingen gleich, weil Sprachmodelle den wahrscheinlichsten Satz schreiben und von Deiner Marke nur wissen, was im Prompt steht. Je weniger Kontext ein Modell bekommt, desto näher rückt der Text an den Durchschnitt. Und der Durchschnitt gehört keiner Marke.
In diesem Artikel erfährst Du, was Studien über die Gleichförmigkeit von KI-gestützten Texten herausgefunden haben, welche Rolle Deine Vorgabe dabei spielt und wie Du selbst prüfst, ob Deine Inhalte austauschbar geworden sind. Jede Studie und jede Zahl habe ich in der Originalquelle nachgeprüft.
KI-Texte klingen gleich: Was sagt die Forschung?
Mehrere Studien zeigen, dass Texte einheitlicher werden, wenn Menschen mit KI schreiben. Bemerkenswert ist dabei: Modelle, die zusätzlich mit menschlichem Feedback trainiert wurden, verstärken diesen Effekt deutlich.
| Studie | Was untersucht wurde | Ergebnis |
|---|---|---|
| Doshi und Hauser, Science Advances 2024 | 293 Teilnehmende schrieben Kurzgeschichten, 600 weitere bewerteten sie | Mit KI geschriebene Geschichten ähneln einander stärker als Geschichten, die Menschen allein geschrieben haben. Der Einzelne profitiert trotzdem, vor allem weniger kreative Schreibende. |
| Padmakumar und He, ICLR 2024 | Argumentative Essays, geschrieben mit GPT-3, mit InstructGPT oder ohne Modell | Nur mit InstructGPT, der nachtrainierten Variante, sinkt die Vielfalt messbar. Die Essays verschiedener Autoren gleichen sich an. |
| Kirk u. a., 2023 | Training mit menschlichem Feedback (RLHF) im Vergleich zum klassischen Nachtrainieren mit Beispielen (SFT) | Training mit menschlichem Feedback verringert die Vielfalt der Antworten deutlich, gemessen an mehreren Kriterien. |
| Kobak u. a., Science Advances 2025 | Über 15 Millionen Zusammenfassungen biomedizinischer Fachartikel von 2010 bis 2024 | Nach dem Start von ChatGPT tauchen bestimmte typische Wörter schlagartig häufiger auf. Mindestens 13,5 Prozent der Zusammenfassungen von 2024 wurden mit Sprachmodellen bearbeitet. |
Keine dieser Studien untersucht Markenkommunikation, es geht um Geschichten und Fachtexte. Sie zeigen aber, wie sich Texte angleichen, wenn viele Menschen dieselben Modelle nutzen. Doshi und Hauser sprechen von einem sozialen Dilemma: Jeder Einzelne schreibt mit KI besser, aber alle zusammen schreiben einheitlicher.
Für Deine Marke heißt das: Wenn Du, Deine Agentur und Deine Wettbewerber dieselben Modelle mit ähnlichen Prompts füttern, landen am Ende alle beim selben Text.
Warum klingen KI-Texte ohne Markenkontext so durchschnittlich?
Ein Sprachmodell weiß viel über Sprache, aber nichts über Deine Marke, solange Du es ihm nicht sagst. Ohne Vorgabe füllt es jede Lücke mit der Formulierung, die an dieser Stelle in den meisten Texten steht.
Das hat zwei Ursachen. Die erste liegt im Modell selbst: Es arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten und wird zusätzlich mit menschlichem Feedback nachtrainiert, und die Studien oben zeigen, was das für die Vielfalt bedeutet. Die zweite Ursache hast Du selbst in der Hand. Was Du dem Modell über Deine Marke mitgibst, entscheidet, wie weit sich der Text vom Durchschnitt entfernt.
Anthropic, der Anbieter von Claude, vergleicht das Modell in seiner Dokumentation mit einem brillanten neuen Mitarbeiter, dem der Kontext zu Normen und Abläufen fehlt. Je genauer Du erklärst, was Du willst, desto besser wird das Ergebnis. Auch wenn Du den Hintergrund und den Zweck einer Anweisung erklärst, versteht das Modell Deine Ziele besser.
Stell Dir ein Unternehmen vor, dessen Markenwerte lauten: innovativ, nahbar, professionell, zukunftsorientiert. Diese Begriffe passen auf unzählige Unternehmen, sie überschneiden sich zum Teil und lassen offen, was sie im Alltag bedeuten. Wer sie in einen Prompt kopiert, nimmt dem Modell keine einzige Entscheidung ab. Es wählt bei jedem Satz die wahrscheinlichste Formulierung, und die ist für alle diese Unternehmen dieselbe.
Ich bin überzeugt: Die meisten Markenstrategien sind zu ungenau formuliert, als dass eine KI zuverlässig damit arbeiten könnte. Was herauskommt, hängt an der Vorgabe, und genau dort liegt meist das Problem. Wie Du Markenwerte so schärfst, dass ein Modell damit arbeiten kann, erkläre ich im Artikel zu Markenwerten für KI.
Warum macht KI Deine Marke austauschbar?
KI macht sichtbar, wie austauschbar Deine Marke schon vorher war. Wenn Du Dein Logo gegen das eines Wettbewerbers tauschen könntest und niemand es merkt, hast Du ein Markenproblem, und KI vervielfacht es.
Eine Befragung von Sapio Research im Auftrag des Softwareanbieters Templafy vom August 2026 passt dazu. 59 Prozent der Befragten sagen, KI-generierte Geschäftsdokumente können dazu führen, dass Unternehmen einander zu ähnlich klingen. 42 Prozent finden, dass es durch den verstärkten KI-Einsatz schwieriger wird, Inhalte mit eigenem Markenprofil zu erstellen. Befragt wurden 2.000 Beschäftigte in Wissensberufen in Großbritannien und den USA. Es ist eine Anbieterstudie, die Zahlen geben also ein Stimmungsbild wieder.
KI skaliert das, was da ist. Hat Deine Marke einen klaren Kern und eine erkennbare Sprache, verstärkt KI genau das. Fehlt beides, verstärkt KI die Beliebigkeit, und zwar in einer Menge, die vorher gar nicht möglich war. Wenn alle Inhalte gleich klingen, wird Charakter zum entscheidenden Unterschied. Marken mit Charakter fallen auf, alle anderen gehen im Einheitsbrei unter.
Was kostet austauschbarer KI-Content?
Austauschbarer KI-Content kostet Zeit für Prüfung und Korrektur, und er kostet Vertrauen. Zwei Befragungen beziffern den Aufwand für Büroarbeit allgemein, Markenkommunikation messen sie nicht gesondert.
BetterUp hat dafür den Begriff Workslop geprägt: KI-Ergebnisse, die fertig aussehen, aber kaum weiterhelfen oder Fehler enthalten. In einer Befragung von 1.004 Büroangestellten in den USA vom September 2025 gaben 40 Prozent an, im Vormonat solche Ergebnisse bekommen zu haben. Jeder Fall kostete im Schnitt eine Stunde und 51 Minuten, BetterUp beziffert das auf 186 US-Dollar pro Mitarbeiter und Monat. Als Gegenmittel empfiehlt BetterUp unter anderem klare Regeln für den KI-Einsatz, die sich an den Werten der Organisation orientieren.
Die Templafy-Befragung zeigt die andere Seite: 95 Prozent müssen KI-Inhalte noch überarbeiten und verbringen im Schnitt fast vier Stunden pro Woche damit, KI-generierte Dokumente zu prüfen.
Beide Zahlen beziehen sich auf Büroarbeit insgesamt und lassen sich nicht eins zu eins auf Deine Marke übertragen. Sie zeigen aber, wie viel Arbeit nach dem ersten Entwurf noch im Text steckt. Ob eine präzise Vorgabe diesen Aufwand senkt, haben die Befragungen nicht untersucht. Warum gerade die Marke unter Zeitdruck bei der Prüfung durchrutscht, beschreibe ich im Artikel KI-Texte ungeprüft veröffentlichen.
Woran erkennst Du, dass Deine KI-Texte austauschbar klingen?
Mach den Austauschbarkeits-Test: Nimm einen fertigen KI-Text, entferne Firmennamen und Logo und frag jemanden aus Deinem Team, von welchem Unternehmen er stammt. Kann die Person es nicht sagen, ist der Text austauschbar.
Du kannst den Test noch erweitern:
- Leg Texte aus verschiedenen Kanälen nebeneinander und markiere jede Formulierung, die genauso bei einem Wettbewerber stehen könnte.
- Lies die Einstiege mehrerer KI-Texte hintereinander. Fangen sie ähnlich an, schreibt das Modell nach Schema.
- Frag jemanden außerhalb des Marketings, welche Haltung die Marke in den Texten vertritt. Fällt der Person keine ein, haben die Texte keine.
- Schau Dir an, was in Deiner Vorgabe für die KI steht. Besteht sie aus ein paar Adjektiven und einem Satz zur Zielgruppe, ist ein durchschnittlicher Text das wahrscheinlichste Ergebnis.
Eine echte Messung ersetzt dieser Test nicht. Wenn Du Konsistenz und Differenzierung über viele Kanäle regelmäßig prüfen willst, hilft Dir die Brand Performance Platform.
Was hilft, damit KI nach Deiner Marke klingt?
KI klingt nach Deiner Marke, wenn die Marke als präzise Vorgabe vorliegt. Diese Vorarbeit kann Dir kein Prompt abnehmen. Eine brauchbare Vorgabe enthält:
- einen Markenkern in wenigen Sätzen, ohne Aneinanderreihung von Adjektiven
- Charakterzüge mit einer Erklärung, was sie im Alltag bedeuten
- Sprachregeln zu Wortwahl und Satzbau, einschließlich dessen, was nie vorkommen darf
- gute und schlechte Beispiele, an denen das Modell erkennt, was gemeint ist
Diese Übersetzung der Strategie in ein Sprachsystem ist der Kern von AIxBrand Voice. Daraus entsteht eine Anweisung, die ein Modell umsetzen und ein Team überprüfen kann. Wie diese Anweisung als Prompt aussieht, zeigt der Leitfaden zum Brand Voice Prompt. Wie Strategie und Sprache zu einer dauerhaften Grundlage für jedes Werkzeug werden, erkläre ich im Artikel zum Brand Context Layer.
Wenn Du wissen willst, wo Deine Marke für KI heute noch zu unscharf ist, buch Dir ein Gespräch.
Würde Dein Team einen Deiner letzten KI-Texte ohne Logo noch Deiner Marke zuordnen?
