#163 Wie werden KI-Agenten in den nächsten zwei Jahren den Content-Markt aufrollen

Wenn wir uns die Entwicklung der KI-Agenten anschauen werden wir in den nächsten zwei Jahren folgende Agentensysteme erleben. Die ein Ziel bekommen „aktualisiere ständig auf Grund der Daten des Marktes, der Wettbewerber unsere Website und Content“ und dann selbständig Handlungen übernehmen.

Das klingt natürlich erstmal futuristisch, wir sehen aber schon die ersten Implementierung mit KI-Agentensystemen wie CrewAI oder ähnlichen Produkten.

Schauen wir uns mal ein Szenario an in dem jeder Agent auch seine Leitplanken hat, die habe ich zur Übersichlichkeit nicht eingezeichnet:

Szenario: Der Chef-Agent und seine Team-Agenten

Ein KI-Content-Agent, der mit der Aufgabe betraut ist, die eigene Website immer aktuell und relevant zu halten, arbeitet mit spezialisierten Unteragenten, die ihre spezifischen Rollen übernehmen.

Chef-Agent:
Der übergeordnete Koordinator, der alle Unteragenten steuert und die Gesamtstrategie umsetzt. Die Hauptaufgabe besteht darin, die Website inhaltlich up-to-date zu halten, neue Themen schnell zu integrieren und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Struktur der Team-Agenten

1. Analyse-Agent (Monitoring und Insights)

• Aufgabe: Kontinuierliches Scannen und Analysieren der eigenen Website und der Wettbewerberseiten.
• Funktionen:
  • Überwacht die Performance der eigenen Website (SEO-Ranking, Engagement, Ladezeiten, etc.).
  • Analysiert die Inhalte der Wettbewerber auf neue Trends, erfolgreiche Formate und Themen.
  • Erzeugt Heatmaps und gibt Empfehlungen zu schlecht performenden Seiten oder Abschnitten.
• Beispiel-Output:
  • „Wettbewerber X hat gerade einen Blog zum Thema ‚AI Content Strategies‘ veröffentlicht, der viral geht. Unsere eigene Seite zeigt stagnierende Besucherzahlen bei ähnlichen Keywords.“

2. Researcher-Agent (Themen- und Datenanalyse)

• Aufgabe: Identifizieren neuer Trends und relevanter Inhalte basierend auf den Inputs des Analyse-Agenten.
• Funktionen:
  • Aggregiert aktuelle Themen aus Nachrichten, sozialen Medien und Fachartikeln.
  • Bewertet Suchtrends (Google Trends, SEO-Tools) und ermittelt dazu passende Keywords.
  • Gibt Empfehlungen für Themen, die schnell integriert werden können.
• Beispiel-Output:
  • „Das Suchvolumen für ‚KI im Content Marketing‘ ist um 30 % gestiegen. Vorschlag: Einen Blog-Beitrag zu den wichtigsten Tools und Best Practices erstellen.“

3. SEO-Spezialist-Agent (Optimierung und Sichtbarkeit)

• Aufgabe: Sicherstellen, dass die Inhalte suchmaschinenoptimiert und wettbewerbsfähig sind.
• Funktionen:
  • Optimiert bestehende Seiten basierend auf den Empfehlungen des Analyse-Agenten.
  • Integriert neue Keywords und Meta-Daten in vorhandene Inhalte.
  • Prüft regelmäßig technische SEO-Aspekte wie Seitenladegeschwindigkeit und Mobilfreundlichkeit.
• Beispiel-Output:
  • „Die Landingpage ‚AI Solutions‘ hat ein SEO-Rating von 80/100. Verbesserungsoption: Keywords hinzufügen und interne Verlinkungen optimieren.“

4. Writer-Agent (Content-Produktion)

• Aufgabe: Erstellung neuer Inhalte basierend auf den Erkenntnissen und Vorgaben.
• Funktionen:
  • Produziert Blog-Artikel, Infografiken, Newsletter oder Social-Media-Posts.
  • Passt den Schreibstil an das Zielpublikum und die Plattform an.
  • Generiert Inhalte iterativ und basierend auf dem Feedback anderer Agenten.
• Beispiel-Output:
  • „Blog-Entwurf: ‚Wie Sie mit KI Ihre Content-Strategie revolutionieren‘ – eine 800-Wörter-Ausarbeitung mit internen Links und Call-to-Action.“

5. Kritiker-Agent (Feedback und Qualitätskontrolle)

• Aufgabe: Überprüfung der Inhalte auf Relevanz, Qualität und Konsistenz.
• Funktionen:
  • Bewertet Inhalte auf Lesbarkeit, Zielgruppenansprache und inhaltliche Tiefe.
  • Gibt Feedback zur Optimierung und empfiehlt Anpassungen.
• Beispiel-Output:
  • „Der Blog-Beitrag ist solide, aber das Call-to-Action könnte klarer sein. Vorschlag: ‚Jetzt ausprobieren‘ durch ‚Hier starten‘ ersetzen.“

Zusammenspiel der Agenten: Wie KI dynamisch plant und handelt

1. Analyse-Agent startet die Prozesskette:
   • Erkennt eine aufkommende Wettbewerbsaktivität: „Wettbewerber X rankt besser für ‚KI-Content-Tools‘.“
   • Erkennt Lücken oder Chancen auf der eigenen Seite: „Unsere Seitenladezeit ist zu hoch, das Ranking leidet.“
2. Researcher-Agent sammelt Daten:
   • Identifiziert passende Themen oder Optimierungsbereiche: „Der Trend ‚KI Content Automation‘ steigt rasant.“
3. SEO-Spezialist-Agent bereitet die Plattform vor:
   • Optimiert die bestehende Struktur, um neue Inhalte besser ranken zu lassen.
4. Writer-Agent erstellt Inhalte:
   • Produziert einen neuen Blogbeitrag oder verbessert bestehende Inhalte auf Basis der Inputs.
5. Kritiker-Agent prüft die Ergebnisse:
   • Verfeinert den Output und gibt Feedback für die nächste Iteration.

Warum dieser Ansatz funktioniert

Datengetrieben und dynamisch

• Die kontinuierliche Überwachung durch den Analyse-Agenten stellt sicher, dass die Website auf dem neuesten Stand bleibt.
• Der iterative Prozess ermöglicht schnelle Anpassungen, ohne auf lange Planungsphasen zu warten.

Entscheidungen trotz Unsicherheiten

• KI-Agenten akzeptieren, dass nicht alle Variablen bekannt sind. Sie handeln auf Basis der besten verfügbaren Daten und lernen aus Feedback.

Agilität durch klare Rollen

• Jeder Agent hat eine klar definierte Rolle, die nahtlos in die Arbeit der anderen übergeht. Das ermöglicht schnelle, koordinierte Aktionen.

Fazit: Planung in der KI-Ära

Ein KI-basierter Content-Agent zeigt, wie dynamische Planung und Handlungsorientierung erfolgreich kombiniert werden können. Unternehmen können so wettbewerbsfähig bleiben, indem sie flexibel auf Veränderungen reagieren und mit aktuellen Themen stets relevant bleiben. Der Schlüssel ist, Prozesse iterativ und datengetrieben zu gestalten – genau wie es die Agenten tun.