KI schreibt schnell. Dieser Teil ist gelöst.
Die schwierigere Frage ist, ob überhaupt jemand lesen will, was sie produziert, und ob die E-Mail nach Ihnen klingt oder nach allen anderen, die dasselbe Werkzeug mit denselben Anweisungen verwenden.
Die meisten KI-generierten E-Mail-Werbetexte landen irgendwo zwischen vergesslich und offensichtlich synthetisch. Die gute Nachricht: Die Lücke zwischen Rohentwurf und etwas, das Sie wirklich verschicken wollen, ist kleiner, als Sie denken – wenn Sie wissen, worauf Sie Ihre Bearbeitungszeit richten und was Sie zuerst korrigieren sollten.
Warum KI-E-Mail-Werbetexte flach wirken
Die E-Mail, die Sie in dreißig Sekunden erzeugen, klingt wahrscheinlich exakt wie die E-Mail, die Ihr Wettbewerber in dreißig Sekunden erzeugt hat. Gleicher Rhythmus. Gleiche Struktur. Gleicher Wortschatz. Gleiche emotionale Flachheit.
Wie eine Content-Strategin anmerkte, ist das Kernproblem, dass KI-Text “lacks rhythm, emotion, and intent. It’s predictable. It’s clean to the point of sterile.”
Diese Sterilität zeigt sich ganz konkret. Jeder Absatz folgt demselben Takt. Übergänge wirken mechanisch. Die Sprache bleibt gnadenlos neutral und meidet alles, was hängen bleiben oder eigen wirken könnte.
James Milsom beschreibt, was passiert, wenn solche Texte im Posteingang landen: “The emails are often polished but flat. Lifeless.”
Empfängerinnen und Empfänger merken das. Vielleicht nicht bewusst, aber sie merken es. Die E-Mail wird gelöscht oder ignoriert, weil nichts darin Aufmerksamkeit eingefordert hat – und nichts sich anfühlte, als käme es von einer Person, mit der es sich lohnt zu sprechen.
Die Lücke beim Überarbeiten
Rohentwürfe aus KI gehen fast nie unverändert raus. Branchenrecherchen von Litmus zeigen: KI hat die Produktion von E-Mails massiv beschleunigt, aber menschliches Urteilsvermögen bleibt zentral.
Rafael Viana, Senior Email Marketing Strategist bei Validity, sagt es direkt: “You can’t dump AI onto your emails and say it’ll fix everything without thinking about your strategy.”
Die Zahlen stützen das. Teams, die KI nutzen, verkürzen Produktionszeiten von Wochen auf Tage. Aber irgendwo in diesem Ablauf liest trotzdem jemand das Ergebnis, erkennt die Probleme und behebt sie. Die Geschwindigkeit kommt aus dem Entwurf – nicht daraus, die Überarbeitung zu überspringen.
Zeit frisst: der KI Ihre Stimme beizubringen, die Muster zu erkennen, die Text künstlich wirken lassen, und zu wissen, welche emotionalen Register KI allein schlicht nicht trifft.
Stimme ist keine Einstellung
Sie können einem KI-Werkzeug sagen, es solle “in einem freundlichen Ton” schreiben. Sie können ihm nicht befehlen, Ihre ganz spezifische Art von freundlich zu verstehen. Ist es kaffeeladen-freundlich oder kundenservice-freundlich? Nachbarschaftlich oder LinkedIn-tauglich? Diese Unterschiede entscheiden, und KI rät meistens.
Die Lösung ist Referenzmaterial. Zeigen statt sagen. Packen Sie zwei oder drei Ihrer besten E-Mails als Beispiele in Ihre Anweisung. Nennen Sie Wörter, die Sie immer verwenden, und Wörter, die Sie nie anfassen. Beschreiben Sie, wie lang Ihre Sätze typischerweise sind. Notieren Sie, ob Sie eher verkürzte Formen nutzen, wie Sie mit Ausrufezeichen umgehen, und ob Sie Sätze mit “Und” oder “Aber” beginnen.
Trotzdem: Rechnen Sie mit Abweichungen. KI zieht Richtung Durchschnitt ihrer Trainingsdaten, also Richtung generisch. Ihre Spezifität verdünnt sich von Generation zu Generation, wenn Sie sie nicht aktiv stabilisieren.
Copy.ai beobachtete, dass Ausgaben selbst nach umfangreicher Markenstimmen-Einrichtung teils “overly promotional” blieben und “human polishing for topics that are nuanced” brauchten. Das Werkzeug hilft. Es ersetzt nicht das Urteil darüber, was sich richtig anhört.
Wo KI am meisten strauchelt
Emotionales Schreiben legt die Grenzen am schnellsten offen.
Nick Usborne, ein Texter, der KI-Schreiben seit den frühen Tagen analysiert, benennt die Schwachstelle: “The writing of ChatGPT is devoid of emotion. Not surprising. But as any experienced copywriter will tell you, this is a problem. It doesn’t make us feel anything.”
Er bemerkte noch etwas: “The copy has no rhythm or pace. It’s monotonous. There is no punch at the beginning or peak in energy towards the close.”
Rhythmus ist schwerer zu fälschen als Wortschatz. Menschen ziehen an und nehmen raus, bauen Spannung auf und lösen sie, brechen Muster gezielt für Wirkung. KI produziert glatte, gleichmäßige Texte, weil sie auf Kohärenz optimiert – nicht auf die bewusst gesetzten Störungen, die Schreiben merkbar machen.
Die praktische Konsequenz: Wenn Ihre E-Mail etwas auslösen soll, planen Sie ernsthafte Umschreibarbeit ein. KI kann Struktur liefern und die erwarteten Punkte abdecken – aber die emotionale Kontur braucht menschliche Hände.
Was wirklich funktioniert
KI ist am stärksten, wenn die Aufgabe musterhaft ist und das Ziel Tempo ist.
Betreffzeilen sind der ideale Anwendungsfall. Kurz, testbar, mustergetrieben. Erzeugen Sie in Sekunden zwanzig Varianten, wählen Sie die besten drei, testen Sie sie gegeneinander. Die Rechnung geht auf, weil Sie für Tests ohnehin Menge brauchen – und KI liefert Menge mühelos.
HubSpot’s testing fand, dass KI-Werkzeuge brauchbare Betreffzeilen und ordentlichen Fließtext erzeugten – wobei E-Mail-Länge zum Problem wurde. Ein Werkzeug erzeugte eine 430-Wörter-E-Mail, obwohl gängige Praxis nahelegt, Werbe-E-Mails zwischen 50 und 125 Wörtern zu halten. Ein anderes Werkzeug blieb unter 120 Wörtern und schnitt besser ab.
Erste Entwürfe für Standard-E-Mail-Typen funktionieren ähnlich. Willkommensstrecken, Bestellbestätigungen, Terminerinnerungen. Diese Mails haben klare Strukturen und vorhersehbare Inhalte. KI schafft die Basis solide, und Ihre Überarbeitung gibt dem Ganzen Markencharakter, ohne dass Sie bei Null anfangen.
Wo KI weniger bringt: Entschuldigungs-Mails, Krisenkommunikation, alles, was kulturelles Timing oder ein Gespür für aktuelle Ereignisse verlangt. Das erfordert Urteilskraft, die KI nicht hat.
Das Problem der Scheinpersonalisierung
Werkzeuge für Kaltakquise-E-Mails bieten inzwischen KI-gestützte Personalisierung im großen Stil. Sie ziehen Daten aus LinkedIn, analysieren Unternehmenswebsites und erzeugen Eröffnungssätze, die etwas Konkretes über die Empfängerin oder den Empfänger erwähnen.
Die Ergebnisse reichen von beeindruckend bis katastrophal.
GMass testete mehrere Personalisierungswerkzeuge und fand Ausgaben wie diese von einer KI: “I read in your article about the Turtle With The Golden Gun, that you are a 80s movie buff.” Das Problem? Weder der Artikel noch der Film existieren. Die KI hat ein Detail erfunden, das persönlich klang.
Ein anderes Werkzeug erzeugte: “Not sure if you’re much of a foodie, but have you been to Salar Restaurant and Lounge?” Der Versuch, eine Verbindung herzustellen, wirkte unbeholfen und offensichtlich algorithmisch.
Die Lektion: Personalisierung im großen Stil ist schwer, weil echte Personalisierung bedeutet, wirklich etwas über die Person zu wissen. KI kann das mit verfügbaren Daten annähern – aber Annäherung bricht, sobald Empfängerinnen und Empfänger das Muster erkennen. Und das tun sie zunehmend.
Hunter’s State of Cold Email 2025 report fand, dass “two-thirds of decision makers didn’t mind if AI was used to help write a cold email, as long as the email still felt human.” Der Maßstab ist Gefühl, nicht Perfektion. Aber menschlich zu wirken ist genau das, woran generische KI-Personalisierung scheitert.
Überarbeiten für Authentizität
Der Bearbeitungsprozess hat eine klare Form. Erst kürzen. Dann die Stimme justieren. Dann den Fluss prüfen. Dann die Bitte überprüfen.
Kürzen ist einfach. KI bläht auf. Suchen Sie nach Formulierungen wie “Um … zu” (meist reicht “zu”), “Es ist wichtig zu erwähnen, dass” (streichen), und Sätzen, die wiederholen, was Sie gerade gesagt haben. Aus einem 200-Wörter-KI-Entwurf werden nach dem Trimmen oft 150 Wörter – und die kürzere Version liest sich fast immer besser.
Stimme justieren heißt: nach Unstimmigkeiten suchen. Wörter, die Sie nie benutzen. Ein Förmlichkeitsgrad, der nicht passt. Die KI-Idee von “freundlich” versus Ihre echte Markenpersönlichkeit. Tauschen Sie Ihren Wortschatz ein. Brechen Sie Sätze auf, die zu glatt durchlaufen.
Fluss prüfen heißt: laut lesen. Wo stolpern Sie? Genau da muss umgeschrieben werden. KI stapelt gerne gleich lange Sätze in gleichmäßigen Reihen. Menschen variieren stärker. Kurzer Schlag. Längere Erklärung mit mehreren Nebensätzen, die auf etwas zuläuft. Fragment zur Wirkung. Mischen Sie es.
Der Call-to-Action braucht seinen eigenen Durchgang. KI-CTAs landen standardmäßig bei “Mehr erfahren” und “Jetzt starten”. Solide, aber farblos. Fragen Sie sich: Sagt der Button-Text konkret, was als Nächstes passiert? Passt er zu Ihrer Stimme? Würden Sie klicken?
Tempo ohne Einheitsbrei
Der Produktionszeitplan hat sich tatsächlich verändert. Litmus-Daten zeigen, dass nur noch 6 % der E-Mail-Teams länger als zwei Wochen brauchen, um eine einzelne E-Mail zu produzieren – gegenüber 62 % im Jahr 2024. KI hat diesen Wandel beschleunigt.
Aber Tempo bringt ein eigenes Problem mit. Wenn alle mehr E-Mails schneller produzieren können, wird der Wettbewerb im Posteingang härter. Der Vorteil geht an E-Mails, die herausstechen – und herausstechen verlangt das Gegenteil von dem, was KI von selbst produziert.
Eine Analyse brachte es scharf auf den Punkt: “Your audience isn’t rejecting AI. They’re rejecting safety. AI writing will always default to safe copy.”
Sicherer Text geht unter. Er deckt die erwarteten Punkte in der erwarteten Weise ab. Er lässt die Leserin nicht kurz innehalten, nicht nachdenken, nicht etwas Unerwartetes fühlen. Und in einem Posteingang, in dem alle Zugang zu denselben Beschleunigungswerkzeugen haben, verschwindet sicherer Text.
Die Frage ist also, ob Sie KI nutzen, um mehr vom Gleichen zu produzieren – oder ob Sie die Zeitersparnis nutzen, um jede E-Mail wirklich eigen zu machen. Ersteres ist leichter. Letzteres funktioniert besser.
Der menschliche Faktor
E-Mail-Marketing hängt am Ende davon ab, dass eine Person entscheidet, auf eine Nachricht einer anderen Person einzugehen – oder zumindest daran zu glauben, dass sie mit einer Person interagiert.
James Milsom bietet dafür einen nützlichen Rahmen: “AI is a first draft. Nothing more.”
Das setzt die richtigen Erwartungen. Das Problem der leeren Seite ist gelöst. Struktur und Abdeckung sind da. Übrig bleibt die Arbeit, aus dem Entwurf etwas Eigenes zu machen: Stimme, Rhythmus, Perspektive und die Art von Spezifität, die jemanden denken lässt: “Das fühlt sich echt an. Das fühlt sich nach jemandem an, dem ich antworten will.”
Die Werkzeuge werden besser. Markenstimmen-Funktionen werden ausgefeilter. Personalisierung wird besser darin, relevante Details zu ziehen, ohne sie zu erfinden. Aber die Lücke zwischen kompetenter Ausgabe und wirklich wirksamem E-Mail-Text bleibt, weil Wirksamkeit von Dingen abhängt, die KI nicht besitzt: einen Standpunkt, emotionale Intuition, ein Verständnis dafür, was diese konkrete Leserin gerade jetzt hören muss.
Fürs Erste – und wahrscheinlich noch eine Weile – ist der Job Zusammenarbeit. KI übernimmt die Teile, die sie gut kann. Sie übernehmen die Teile, die Menschsein verlangen. Das Ergebnis kann schneller entstehen und trotzdem so klingen, als käme es von jemand Echtem.
Wo dieses Gleichgewicht bei Ihnen landet, hängt von Ihrem Volumen ab, von der Komplexität Ihrer Markenstimme und davon, wie viel Überarbeitung Sie tolerieren. Aber die E-Mails, die am besten funktionieren, werden immer die sein, bei denen sich jemand genug gekümmert hat, damit sie sich so anfühlen, als wären sie wichtig.
Wenn Sie mehr zu KI im E-Mail-Marketing suchen: KI für E-Mail-Marketing: was wirklich funktioniert. Wenn Sie automatisierte Sequenzen mit KI bauen wollen: KI-E-Mail-Sequenzen erstellen.
