CHRISTIAN OHLE

KI-Workflow

Content-Plan mit KI-Agenten erstellen

Ein Workflow für Themenrecherche, Priorisierung, Redaktionsplan und Wiederverwertung mit spezialisierten KI-Agenten — inklusive Bewertung, Kanälen und Review.

Von Christian Ohle · Zuletzt aktualisiert: 26. Mai 2026

Zielgruppe
Creator, Marketing-Teams und Selbstständige
Aufwand
2–4 Stunden
Automatisierung
automatisierbar
Zeitersparnis
3–6 Stunden pro Redaktionszyklus
Schwierigkeit
fortgeschritten
Risiko
mittel
n8n
möglich
Praxischeck
redaktionell geprüft

Einordnung

Wofür dieser Workflow gedacht ist

Nutzer wollen Content-Planung mit KI systematisieren statt einzelne Ideen manuell zu sammeln.

Ergebnis

Was am Ende stehen sollte

  • Themen werden nach Potenzial und Produktionsaufwand priorisiert
  • Redaktionsplan verbindet SEO, YouTube und Newsletter
  • Agenten liefern Research, Ranking und Briefing getrennt

Nutzwert

Warum sich dieser Workflow lohnt

Themenplanung wird datengetrieben und wiederholbar, statt jede Woche neu aus dem Bauch heraus zu starten.

Benötigte Inputs
  • Themenquellen
  • Performance-Daten
  • Zielgruppen
  • Content-Kanäle
  • Bewertungskriterien
Output-Format

priorisierte Themenliste, Briefings und Wiederverwertungsplan

Copy-Prompt

Startprompt für diesen Workflow

Baue aus diesen Inputquellen einen Content-Plan. Trenne Recherche, Bewertung und Briefing. Bewerte jedes Thema nach Suchpotenzial, Aufwand, Markenfit, Aktualität und Wiederverwertbarkeit.

Beispiel-Output: Thema: KI für Steuerberater. Score: 82. Format: Guide + Short. Grund: hoher Praxisnutzen, klare Zielgruppe, gute interne Links.

Qualitätskontrolle

Risiken und Datenschutz prüfen

Keine personenbezogenen Kundendaten oder private Kommentare ohne Grundlage in die Agentenpipeline geben.

  • Agenten priorisieren Vanity-Themen
  • Datenquellen sind zu dünn
  • Review-Rhythmus fehlt

Abnahmekriterien

Woran du erkennst, dass der Workflow bereit ist

  • Der Input für „Content-Plan mit KI-Agenten erstellen“ ist vollständig genug: Zielgruppe, Kontext und gewünschtes Ergebnis sind eindeutig.
  • Suchintention, Kanalziel und Conversion-Risiko sind vor Veröffentlichung abgeglichen.
  • Unsichere Aussagen, sensible Daten und Folgeaktionen sind vor Nutzung manuell geprüft.
  • Automatisierte Übergaben laufen erst nach Testlauf mit Beispielinput und manueller Abnahme.

Umsetzung

Schritt-für-Schritt-Workflow

  1. 01

    Themenquellen definieren

    Sammle Search Console, YouTube-Kommentare, Kundenfragen, Wettbewerber und eigene Ideen als Inputquellen.

  2. 02

    Research-Agent bauen

    Ein Agent sammelt Rohideen, Suchintentionen, Fragen und Beispiele, ohne schon final zu priorisieren.

  3. 03

    Ranking-Agent ergänzen

    Ein zweiter Agent bewertet Potenzial, Aufwand, Aktualität, Markenfit und Wiederverwendbarkeit.

  4. 04

    Briefing-Agent nutzen

    Aus priorisierten Themen entstehen konkrete Briefings für Artikel, Videos, Newsletter und Shorts.

  5. 05

    Review-Rhythmus festlegen

    Einmal pro Woche werden Daten, Ergebnisse und Learnings zurück in das System gespielt.

FAQ

Häufige Fragen

Warum mehrere Agenten statt ein großer Prompt?

Weil Recherche, Bewertung und Briefing unterschiedliche Aufgaben sind. Getrennte Agenten machen Ergebnisse nachvollziehbarer und leichter zu verbessern.

Welche Daten brauche ich?

Mindestens Themenideen, Zielgruppe, bestehende Inhalte, Suchdaten oder echte Kundenfragen. Ohne Input bleiben Agenten oberflächlich.

Wie oft sollte der Content-Plan aktualisiert werden?

Für kleine Teams reicht wöchentlich. Wichtig ist, dass Performance-Daten zurück in die Priorisierung fließen.

Wie prüfe ich die Qualität bei Content-Plan mit KI-Agenten erstellen?

Prüfe, ob Input, Ergebnis, Quellen und nächster Schritt klar zusammenpassen. Unsichere Aussagen, sensible Daten und automatisierte Folgeaktionen sollten vor Veröffentlichung oder Versand manuell freigegeben werden.