Use Cases für LLMs im Online-Marketing-Alltag
Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Gemini verändern mittlerweile die Abläufe im Marketing-Alltag. Aus Tools zur Textgenerierung sind inzwischen intelligente Systeme geworden, die Workflows automatisieren, kreative Ideen liefern und datenbasierte Entscheidungen unterstützen.
Hier sind fünf handfeste Use Cases, die im Online-Marketing wirklich funktionieren; inklusive Tool-Tipps und Praxisbeispielen aus dem Agenturalltag.
Inhaltsverzeichnis
Use Case 1: Content-Generierung & -Optimierung
Ein wichtiger Bestandteil im Online Marketing ist Content. Hier greifen LLMs in vielerlei Hinsicht ein: Sie übernehmen nicht nur das Schreiben, sondern unterstützen systematisch bei Ideengenerierung, Redaktion, Tonalität, Variation und Optimierung.
Beispielsweise kannst Du mit einem LLM eine Rohversion eines Blogartikels generieren lassen, anschließend gezielt nach „mehr Interaktion“ oder „kürzere Sätze“ oder „B2B-Ton“ fragen und so mehrere Varianten erzeugen. Ein Tool wie ChatGPT erlaubt es, einen Textabschnitt live zu verändern, ohne jedes Mal von vorne beginnen zu müssen. Hierbei ist vor allem das richtige Prompting entscheidend. So werden Texte erzeugt, die nicht nur sprachlich korrekt sind, sondern an die Marke angepasst, ansprechender und mit klarer Call-to-Action gestaltet. Wir haben bei morefire eine Reihe an Artikeln erstellt, in denen wir Prompts für diverse Online-Marketing-Disziplinen vorstellen und die Du direkt für Dein Marketing nutzen kannst:
Wichtig: Auch wenn das LLM den Großteil schreibt, musst Du als „menschliche Kontrolle“ eingreifen, sowohl auf Fakten-Check als auch auf Marken-Ton.
Tool-Vorschläge:
- ChatGPT: Vielseitig einsetzbar (Blogtexte, Social Posts, Captions).
- Jasper: Speziell für Marketer optimiert, gute Auswahl an Ton- und Format-Templates.
- Napkin AI: Wenn Texte visualisiert werden sollen: Text → Grafik/Diagramm.
- Ideogram: Für generative Bilder passend zum Text (z. B. Social Visuals).
- DeepL Write: Für stilistische und sprachliche Optimierung des Textes (Hinweis im Channel).
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Use Case 2: SEO & Website-Optimierung
Suchmaschinenoptimierung ist weiterhin ein Herzstück des Online Marketings. Allerdings verändern sich die Anforderungen durch LLM-basierte Antwort-Engine, denn Google zeigt in immer mehr Fällen nicht mehr nur klassische Linklisten, sondern automatisch generierte Zusammenfassungen, sogenannte AI Overviews. Ein aktuelles Beispiel: SearchGPT, ein Prototyp von OpenAI, kombiniert KI-Modelle mit Web-Informationen und liefert schnelle Antworten mit Quellenangaben. Für Dein Marketing heißt das konkret: Nicht nur klassische Google-SEO zählt, sondern auch „Answer Engine Optimization“ (AEO). Inhalte müssen so gestaltet sein, dass LLM-Antwortsysteme sie aufgreifen.
Bei der Website-Analyse kannst Du ein LLM einsetzen, um technische Fehler, interne Verlinkungen, Redirect-Mapping und Content-Clustering automatisiert aufzudecken. Ein Tool wie RankScale bietet etwa einen Leitfaden zur llms.txt-Datei, die Websites beim Auffinden durch LLM-Antwortsysteme unterstützen kann. Wenn Du eine Seite optimierst, kannst Du das LLM beispielsweise fragen: „Welche Abschnitte meiner Seite sind für ein LLM-Antwortsystem relevant?“ Dann bekommst Du Vorschläge für Struktur, Überschriften, interne Links etc.
Durch den Einsatz von Tools wie Jarts.io kannst Du außerdem überwachen, ob Deine Inhalte in AI-Antworten zitiert werden, was ein Frühindikator für Sichtbarkeit im neuen Kontext ist. Damit wird SEO nicht nur Keyword-Optimierung, sondern Dialog-Optimierung mit KI-Antwortsystemen. Wichtig: Die Quelle und Qualität Deiner Inhalte bleibt zentral: LLMs können zwar Inhalte „zusammenfassen“, aber wenn die Struktur oder Qualität schlecht ist, wird keine hohe Sichtbarkeit generiert.
Tool-Vorschläge:
- RankScale: Führt u. a. durch das Thema llms.txt und zeigt Optimierungsmöglichkeiten für KI-Antwortsysteme.
- Jarts.io: Trackt, ob Deine Website in KI-Antworten (z. B. in ChatGPT/Perplexity) genannt wird.
- Otterly.ai: Spezialisiert auf Monitoring von Markensichtbarkeit in LLM-Antworten (Laut Wiki-Eintrag).
- SEMrush Enterprise AIO: Umfassendes Dashboard zur KI-Marken-Sichtbarkeit & Monitoring.
- Manus AI: Kann Website und Wettbewerbsanalysen durchführen, auch für SEO-Strategien nutzbar.
Use Case 3: Datenanalyse & Reporting
Im Online-Marketing fallen laufend Daten an: Web-Analytics, Paid-Media-Ausgaben, Performance-Kampagnen, Conversion-Rates. Diese Daten manuell auszuwerten, ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Mit einem LLM-Unterstützungstool lässt sich ein Großteil dieser Arbeit automatisieren: Du kannst dem System z. B. Deine Export-Daten (CSV/Excel) zur Verfügung stellen, es analysiert Trends, erkennt Ausreißer, gruppiert Kampagnen nach Performance und liefert eine verständliche Zusammenfassung.
Ein Tool wie Manus AI kann nicht nur Daten verarbeiten, sondern komplette Reports und Dashboards generieren, inklusive Visualisierungen und Handlungsempfehlungen. Dabei bleibt die menschliche Kontrolle entscheidend: Du prüfst, ob die Interpretation korrekt ist, ob Ausreißer gerechtfertigt sind und welches Signal tatsächlich relevant ist. Der Vorteil liegt darin, dass Routinetätigkeiten reduziert werden und Du strategischer arbeiten kannst, statt stundenlang in Excel-Sheets zu sitzen. Zusätzlich kannst Du Fotos oder Screenshots integrieren und eine automatische Beschreibung der wichtigsten Kennzahlen liefern lassen.
Wichtig: Die Datenquelle muss sauber sein, und das Tool ersetzt nicht die Kontextbetrachtung, sondern entlastet Dich bei der Aufbereitung. Bei Bedarf kannst Du das Tool auch kurz mit einem Prompt anweisen, welche Kennzahlen besonders wichtig sind (z. B. „zeige Kampagnen mit >10 % Kostenanstieg und <2 % Conversion“). So wird Reporting effizienter, verständlicher und schneller verfügbar.
Tool-Vorschläge:
- Claude: Kann Datenanalysen übernehmen, Tabellen auswerten und Empfehlungen generieren.
- Gemini: Eingebettet in Workspace-Kontrollen, gut für Datenzugriff & Chat-Analyse.
- Google Analytics MCP Server: Sprach-/Chat-Interface zu Analytics-Daten → ermöglicht intuitive Abfragen und Reports.
- Sprout Social: Speziell für Social Media Analyse & Reporting
- Manus AI: Wie bereits genutzt für Strategie und Reporting-Analysen.
Use Case 4: Kreative Kampagnenentwicklung
Die Entwicklung neuer Kampagnen verlangt Kreativität, Varianten, Visualisierungen, Storytelling und Kanal-Anpassung und all das oft unter Zeitdruck. LLMs kombiniert mit kreativen Tools ermöglichen hier einen deutlichen Produktivitätsschub: Du kannst einen Kampagnenrahmen definieren (Zielgruppe, Botschaft, Kanal) und das LLM liefert erste Ideen, Claims und Varianten.
Ein Beispieltool: Napkin AI wandelt Texte in Grafiken oder Visualisierungsvorschläge um, ein anderes Bild-/Video-Tool ergänzt diese Ideen visuell. Somit entsteht schnell ein Gerüst, das Deine Kreativteams weiterführen können. Deine Rolle verschiebt sich von „erst Ideen finden“ zu „Ideen steuern und verfeinern“. Es entsteht die Möglichkeit, unterschiedlichste Varianten in kurzer Zeit durchzuspielen (z. B. LinkedIn-Post, Instagram-Story, Display-Ad) und die aussichtsreichsten früh zu identifizieren. Gleichzeitig bleibt es wichtig, dass Du die Marke, Tonalität, Zielgruppe und Budget im Blick hast. Die KI liefert Vorschläge, Du triffst Entscheidungen und prüfst Umsetzbarkeit. Insgesamt heißt das: Kreative Prozesse werden nicht ersetzt, sondern beschleunigt und effizienter gemacht.
Tool-Vorschläge:
- Napkin AI: Text → Visuals für Kampagnen, Präsentationen, Moodboards.
- Ideogram: Bild-KI für kreative Assets.
- Qwen‑Image: Open-Source Bild-KI mit starkem Rendering von Text/Typografie
- Veo 3: Generiert aus Text Prompts Videoinhalte, ideal für Social Ad Clips.
- ChatGPT (mit Image/Ads-Funktion): Kombination aus Text-Idee + Visualisierung.
Use Case 5: Strategie- & Zielgruppenanalyse
Strategische Marketingarbeit fragt: Wer ist meine Zielgruppe? Welche Kanäle nutzen sie? Wo steht mein Wettbewerb? Wo kann ich mich differenzieren? Hierfür bieten LLMs eine große Unterstützung: Du kannst Marktdaten, Wettbewerbsprofile oder interne Informationen einbringen und ein Tool wie beispielsweise Manus AI nutzt diese, um Personas, Marktsegmente oder strategische Handlungsmöglichkeiten zu generieren. Beispielsweise kann Manus anhand einer Unternehmenswebsite ein Zielgruppenprofil entwerfen, mit Motivationen, Pain-Points und bevorzugten Kommunikationswegen. Danach kannst Du daraus eine Kanal-Roadmap ableiten (z. B. Messeauftritt + Social-Ads + Content-Hub).
Auch hier ist Prompting möglich („Erstelle vier Buyer Personas …“), aber eher als Hilfsmittel, nicht als Fokus. Das Ergebnis: Du bekommst strategische Handlungsempfehlungen schneller, kannst Szenarien durchspielen und bist besser vorbereitet. Wichtig: Diese Analysen sind Input für Deine Entscheidung, nicht Ersatz. Markenwerte, Budgetrestriktionen und organisationaler Kontext bleiben menschlich. Dennoch: Strategie-Arbeit wird zügiger, fundierter und datenreicher mit KI-Unterstützung.
Tool-Vorschläge:
- Buyer Persona Generator (als Custom GPT-Tool): Aus Website Input generierte Zielgruppenprofile.
- Manus AI: Wettbewerbsanalyse + Strategieabgabe in 20 Minuten
- Claude: Für tiefere strategische Analysen, Kanal-Empfehlungen, Marktstruktur-Ermittlung.
- Gemini: Für strategische Tools im Workspace integriert, Kanalwahl & Agenten-Funktion.
- Sintra.ai: „AI Employees“, die Recherchen, Lead-Scans oder Zielgruppenanalysen übernehmen können.
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Fazit
KI im Online-Marketing ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern tägliches Werkzeug. Große Sprachmodelle verändern nicht nur, wie wir Inhalte erstellen, sondern wie wir denken, planen und auswerten. Sie sind Texter, Analysten, Kreativpartner und Datenassistenten in einem und manchmal sogar alles gleichzeitig.
Doch der eigentliche Wert entsteht nicht durch das Tool selbst, sondern durch die Art, wie Du es einsetzt. Wer KI blind vertraut, spart vielleicht Zeit, verliert aber Glaubwürdigkeit. Wer sie gezielt nutzt, gewinnt Effizienz, Tiefe und strategische Weitsicht. Die Kunst liegt darin, Routinearbeit abzugeben, ohne das Denken auszulagern.
Ob Content-Produktion, SEO-Optimierung, Datenanalyse oder Strategieentwicklung, LLMs schaffen Raum für die Aufgaben, die Maschinen (noch) nicht übernehmen können: Empathie, Kontext, Markenverständnis. So wird KI nicht zum Ersatz für menschliche Arbeit, sondern zu deren Verstärker.
