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title: KI-Ideenfindung für Inhalte: Nie wieder ohne Themen
description: Wie du mit KI Inhaltsideen findest, die nicht austauschbar sind. Praktische Techniken, um Themen zu sammeln, die dein Publikum wirklich will.
date: February 5, 2026
author: Robert Soares
category: ai-content
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Das leere Blatt lügt dich an.

Es behauptet, du hättest nichts, worüber du schreiben kannst. Es suggeriert, dass jedes Thema, das sich zu behandeln lohnt, schon behandelt wurde, dass deine Nische ausgeschöpft ist, dass du wahrscheinlich einfach den Beitrag von 2019 wiederverwenden und Feierabend machen solltest, weil: Was gibt es über E-Mail-Marketing noch zu sagen, das nicht schon vierzehntausendmal von Leuten mit größeren Zielgruppen und besserem SEO gesagt wurde?

Das leere Blatt liegt falsch. Ideen gibt es überall. Das Problem ist: Gute zu finden erfordert eine bestimmte Art zu denken, und diese Art zu denken ist anstrengend, wenn du gleichzeitig schreiben, redigieren, veröffentlichen, verteilen, messen und irgendwie den Rest deines Jobs am Laufen halten musst.

Hier hilft KI tatsächlich. Nicht als Ersatz für dein Gehirn, sondern eher so, wie es der Hacker-News-Nutzer voiper1 beschrieben hat: ["If you use it as an intern, as a creative partner, as a rubber-duck-plus, in an iterative fashion, give it all the context you have and your constraints and what you want... it's fantastic."](https://news.ycombinator.com/item?id=41150317)

Diese Einordnung ist wichtig. Ein Praktikant, an dem du Ideen testen kannst. Ein Partner, der nie müde wird von deinen Fragen. Eine Gummiente, die zurückredet.

## Warum die meisten KI-generierten Ideen furchtbar sind

Frag eine KI nach Inhaltsideen und du bekommst Inhaltsideen. Zehn davon. Zwanzig, wenn du nett fragst. Alle klingen vernünftig. Die meisten sind komplett nutzlos.

"10 Tipps für besseres E-Mail-Marketing." "Wie du deine Marke in sozialen Medien aufbaust." "Der ultimative Leitfaden zur Content-Strategie."

Das sind keine Ideen. Das sind Kategorieetiketten. Das ist das, was eine KI produziert, wenn sie auf Millionen existierender Blogposts Muster abgleicht und dir den statistischen Durchschnitt ausspuckt. Das Ergebnis sind Inhalte, die im selben gedanklichen Raum wie alles andere existieren, um dieselben Suchbegriffe konkurrieren, dasselbe sagen, dieselben Schlüsse ziehen.

Die Ideen, die sich wirklich lohnen, stecken in den Lücken, den Widersprüchen, den konkreten Problemen, die deine konkrete Zielgruppe hat – und die sonst niemand angeht, weil sonst niemand sie bemerkt hat.

KI kann dir helfen, diese Ideen zu finden. Aber nur, wenn du aufhörst, sie nach "Ideen" zu fragen, und anfängst, sie nach etwas anderem zu fragen.

## Technik eins: Brainstorming mit Einschränkungen

Allgemeine Prompts erzeugen allgemeine Ergebnisse. Die Lösung sind Einschränkungen.

Statt "gib mir Ideen zu Content-Marketing" versuch das: "Gib mir Content-Marketing-Themen, die nur für B2B-SaaS-Unternehmen mit weniger als 10 Mitarbeitenden gelten, bei denen der Gründer gleichzeitig fürs Marketing zuständig ist und es kein Budget für bezahlte Distribution gibt."

Jetzt muss die KI stärker nachdenken. Sie kann nicht einfach gängige Muster abrufen. Sie muss Konzepte auf ungewöhnliche Weise kombinieren – und genau das braucht Ideenfindung.

Jede Einschränkung, die du hinzufügst, filtert das Austauschbare raus. "Nur für E-Commerce." "Nur für Unternehmen, die an Konzerne verkaufen." "Nur für Leute, die seit weniger als einem Jahr Marketing machen." "Nur konträre Sichtweisen." "Nur Themen, die in 500 Wörtern abhandelbar sind."

Je konkreter du wirst, desto interessanter werden die Ergebnisse. Denn Einschränkungen zwingen die KI aus ihrem bequemen statistischen Mittelfeld in Bereiche, in denen weniger Beispiele in ihren Trainingsdaten existieren.

## Technik zwei: Lücken finden

Inhaltslücken sind Themen, die deiner Zielgruppe wichtig sind, aber von bestehenden Inhalten nicht ausreichend abgedeckt werden.

KI kann helfen, sie zu identifizieren – aber nicht, indem du fragst: "Welche Lücken gibt es im Content-Marketing?" Das ist zu abstrakt. Gib ihr stattdessen konkrete Daten.

Nimm zehn Top-Artikel zu einem Suchbegriff, der dir wichtig ist. Kopiere ihre Überschriften und Zwischenüberschriften in eine KI. Frage: "Welche Fragen hätte jemand nach dem Lesen dieser Artikel noch offen? Welche Perspektiven fehlen? Welche Annahmen teilen all diese Artikel, die vielleicht falsch sind?"

Die KI erkennt Muster über die Inhalte hinweg und bemerkt, was fehlt. Vielleicht setzen alle Artikel voraus, dass du ein Team hast. Vielleicht spricht keiner darüber, was passiert, wenn die Strategie scheitert. Vielleicht arbeiten sie alle mit Konzern-Fallstudien, obwohl deine Zielgruppe kleine Unternehmen sind.

Diese Abwesenheiten sind Chancen. Inhalte, die eine Lücke schließen, konkurrieren nicht mit vorhandenem Material. Sie ergänzen es.

## Technik drei: Zielgruppe ausfragen

Deine Zielgruppe hat Probleme, an die du noch nicht gedacht hast. KI kann dir helfen, sie zu erkennen.

Starte mit einer Persona. Nicht einer Marketing-Persona mit Demografie und Psychografie, sondern einer echten Beschreibung eines echten Menschentyps, dem du hilfst. "Ein Solo-Berater, der vor sechs Monaten den Konzern verlassen hat, zwei Kunden hat, mehr braucht, nicht weiß, wie er sich vermarkten soll, und sich mit Eigenwerbung unwohl fühlt."

Frag dann die KI: "Welche Inhalte würden dieser Person helfen, nach denen sie nicht einmal suchen würde?"

Diese Frage funktioniert, weil sie auf die unbekannten Unbekannten zielt. Menschen suchen nach Lösungen für Probleme, die sie verstehen. Sie suchen nicht nach Lösungen für Probleme, die sie noch nicht erkannt haben. Inhalte, die diese Probleme sichtbar machen und Lösungen anbieten, haben weniger Konkurrenz und mehr Wirkung.

Frag danach: "Welche Frustrationen hat diese Person, die sie sich selbst anlastet, die aber eigentlich verbreitet sind? Worüber beschwert sie sich bei Freunden, würde es aber nie öffentlich posten?"

Diese Fragen legen Themen mit emotionaler Resonanz frei. Inhalte, die versteckte Frustrationen benennen und validieren, bauen Loyalität auf.

## Technik vier: Der Kontra-Filter

Ein Hacker-News-Nutzer, p1esk, hat es simpel ausgedrückt: ["GPT4 is great for brainstorming. It helped me come up with an idea for my last paper."](https://news.ycombinator.com/item?id=40373709)

Aber Brainstorming mit KI funktioniert am besten, wenn du gegen ihre Standardantworten drückst.

KI tendiert zum Konsens. Sie synthetisiert gängige Weisheiten. Das macht sie nützlich, um konventionelles Denken zu verstehen – und nützlich, um es herauszufordern.

Frag: "Was ist der Standardrat zu [Thema]?" Und dann: "Welche Gründe könnte es geben, dass dieser Rat falsch, veraltet oder nur in bestimmten Situationen anwendbar ist?"

Nicht jede Gegenposition ist korrekt. Aber konträre Inhalte bekommen Aufmerksamkeit, weil sie Annahmen herausfordern, statt sie zu bestätigen. Die KI wird dir keine fertig ausgearbeiteten Gegenargumente liefern, aber sie wird die Druckpunkte im konventionellen Denken markieren, an denen Gegenargumente landen könnten.

## Technik fünf: Erst das Format, dann die Idee

Manchmal kommt die Idee aus dem Format, nicht aus dem Thema.

"Welches Thema eignet sich gut als Fallstudie?" liefert andere Ergebnisse als "Welches Thema eignet sich gut als Vergleich?" Unterschiedliche Formate erfüllen unterschiedliche Zwecke und ziehen unterschiedliche Leser an.

Frag zum Beispiel: "Welche Inhalte zu [Themenbereich] würden funktionieren als: eine Checkliste, die man ausdrucken und sofort benutzen kann? Ein Vorher-nachher-Vergleich? Ein nummeriertes Rahmenwerk? Eine Geschichte über Scheitern? Ein Prognose-Artikel? Ein Interview?"

Jedes Format legt andere Blickwinkel nahe. Die Checkliste braucht Konkretes. Der Vergleich braucht klare Kriterien. Die Scheitergeschichte braucht Verletzlichkeit. Die Prognose braucht eine These.

Dasselbe Thema durch mehrere Format-Brillen zu jagen, enthüllt oft den Blickwinkel, der es interessant macht.

## Technik sechs: Trend-Schnittmengen

Trendthemen bekommen Aufmerksamkeit. Aber direkt über Trends zu schreiben bringt dich in Konkurrenz zu allen anderen, die genau diesen Trend ebenfalls abdecken.

Besserer Ansatz: Kreuze Trends mit deinem Fachgebiet.

"Wie beeinflusst [Trendthema] [deine Nische]?" "Was bedeutet [Trendtechnologie] für [deine Zielgruppe]?" "Wenn [aktuelles Ereignis] so weitergeht: Was ändert sich für [deine Branche]?"

Diese Fragen erzeugen Inhalte, die aktuell sind (weil sie an etwas andocken, worüber Menschen ohnehin nachdenken) und gleichzeitig unterscheidbar (weil sie auf deinen Bereich angewendet werden, statt den Trend allgemein zu erklären).

KI kann helfen, diese Schnittmengen zu finden. Gib ihr ein Trendthema und dein Fachgebiet. Bitte sie, Verbindungen, Implikationen und Zweitordnungs-Effekte zu finden, die nicht offensichtlich sind.

## Das Metaproblem: KI-Ideenfindung lässt alles gleich klingen

Hier ist die Gefahr, über die kaum jemand genug spricht.

Wenn alle KI für Ideenfindung mit ähnlichen Prompts nutzen, bekommen alle ähnliche Ideen. Dieselben Muster tauchen auf. Dieselben Blickwinkel erscheinen. Inhalte bewegen sich auf einen Mittelwert zu – und dieser Mittelwert ist mittelmäßig.

Das passiert bereits. Du hast es wahrscheinlich bemerkt. Blogposts, die austauschbar wirken. Artikel, die von irgendwem hätten geschrieben werden können. Eine Gleichförmigkeit, die schwer zu benennen ist, aber unmöglich zu ignorieren.

Die Lösung ist nicht, KI nicht mehr zu nutzen. Die Lösung ist, sie anders zu nutzen.

Füge deine eigenen Beobachtungen hinzu, bevor du nach Ideen fragst. Gib ihr deine konkreten Erfahrungen, deine ungewöhnlichen Einschränkungen, die Eigenheiten deiner Zielgruppe. Je mehr du ihr gibst, was nur deins ist, desto einzigartiger werden ihre Ergebnisse.

Und filtere KI-Vorschläge immer, immer durch dein eigenes Urteilsvermögen. Die KI weiß nicht, was interessant ist. Das weißt du. Ihre Aufgabe ist es, Möglichkeiten zu erzeugen. Deine Aufgabe ist es, zu erkennen, welche Möglichkeiten zählen.

## Eine nachhaltige Ideenfindungspraxis aufbauen

Ideenfindung sollte nichts sein, das du machst, wenn du verzweifelt ein Thema brauchst. Sie sollte kontinuierlich sein.

Führe ein laufendes Dokument mit Ideen. Halbfertige Gedanken. Fragen von Kunden. Beobachtungen aus deiner Arbeit. Dinge, die dich genervt haben. Dinge, die dich überrascht haben. Gib dieses Dokument regelmäßig an eine KI und bitte sie, Muster zu erkennen, Entwicklungen vorzuschlagen, Verbindungen zu finden, die du übersehen hast.

Plane Ideenzeit getrennt von Schreibzeit. Dreißig Minuten pro Woche reichen. Nutze die Techniken oben. Erzeuge mehr Ideen, als du brauchst. Die meisten werden mittelmäßig sein. Das ist okay. Du suchst die wenigen, die es nicht sind.

Halte Ideen sofort fest, wenn sie auftauchen. Der Duschgedanke, der Gesprächsfetzen, der Artikel, der etwas ausgelöst hat. Wenn du es nicht aufschreibst, verschwindet es. Wenn du es aufschreibst, wird es Rohmaterial für spätere Ideenrunden.

## Worauf es wirklich ankommt

KI kann in Minuten Hunderte Inhaltsideen erzeugen. Diese Fähigkeit ist nützlich und gefährlich zugleich. Nützlich, weil sie die Lähmung vor dem leeren Blatt beseitigt. Gefährlich, weil man leicht Quantität mit Qualität verwechselt, mittelmäßige Ideen veröffentlicht, weil sie da sind, statt weil sie sich lohnen.

Die Inhalte, die funktionieren, sind konkret. Sie dienen einer bestimmten Zielgruppe mit einem bestimmten Problem. Sie sagen etwas, das die Zielgruppe noch nicht gehört hat, oder sie sagen etwas Bekanntes so, dass es endlich Sinn ergibt. Sie spiegeln eine Perspektive, einen Standpunkt, einen Grund zu existieren, der über "wir müssen diese Woche etwas veröffentlichen" hinausgeht.

KI hilft dir, diese Ideen schneller zu finden. Sie hilft dir nicht, sie zu erkennen. Das ist immer noch deine Aufgabe. Wahrscheinlich wird es das auch bleiben.

Das leere Blatt lügt nicht ganz. Es erzählt nur nicht die ganze Wahrheit. Die Wahrheit ist: Gute Ideen sind überall – versteckt in der Schnittmenge aus deiner Expertise und den Problemen deiner Zielgruppe – und warten darauf, von der richtigen Frage zur richtigen Zeit freigelegt zu werden.

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