Merken Leser:innen, dass ein Post von KI ist?

Oft ja. Verräterische Zeichen: ein gleichförmiger Satzrhythmus, viele Adverbien („wirklich“, „absolut“, „enorm“), generische Behauptungen ohne konkrete Beispiele, und reflexhaft am Ende eine Frage wie „Was denkst du?“. Sobald drei davon zusammenkommen, riecht der Beitrag nach Vorlage.

Welche Wörter sollte ich verbieten?

Buzzwords wie „game-changer“, „in der heutigen schnelllebigen Welt“, „let’s dive in“, schwammige Adverbien wie „wirklich“, „absolut“, „enorm“. Pack diese auf eine Tabuliste in deinem Briefing — die KI vermeidet sie dann zuverlässig.

Sollte ich Posts komplett von der KI schreiben lassen?

Nein. Lass dir den Rohentwurf erzeugen, mach dann selbst den Feinschliff — eine echte Anekdote ergänzen, einen Satz umformulieren, die schwächste Stelle streichen. Wer den Rohentwurf ungefiltert postet, hat den größten Hebel verschenkt.

Wie lang dürfen LinkedIn-Posts sein?

Ein guter Bereich liegt bei rund 800–1.300 Zeichen. Längere Beiträge funktionieren, wenn sie wirklich lesenswert sind — sehr lange Posts verlieren aber häufig in der Mitte das Publikum. Kürzer ist im Zweifel besser.

Funktioniert das auch auf Deutsch?

Ja. Wichtig ist, der KI explizit zu sagen, dass du auf Deutsch postest — und zwar in einer bestimmten Form: Du-Form oder Sie-Form, kein Marketing-Deutsch, deutsche Anführungszeichen. Ohne diese Hinweise driftet die KI gelegentlich in einen englisch geprägten Tonfall.

LinkedIn-Posts mit ChatGPT und Claude — so klingt es nicht nach KI

Du hast einen LinkedIn-Post mit ChatGPT oder Claude geschrieben, ihn überflogen, ihn ganz okay gefunden — und beim erneuten Lesen kommt das ungute Gefühl: „Das klingt nicht nach mir.“

Dieses Gefühl ist berechtigt. KI-generierte Posts haben eine erkennbare Handschrift, und sie ist nicht deine. Die gute Nachricht: Es liegt nicht am Werkzeug. Es liegt daran, wie es eingesetzt wird. Mit drei sehr konkreten Änderungen wird aus einem generischen KI-Post ein Beitrag, der nach dir klingt — schneller, als selbst von null zu schreiben.

Warum KI-Posts oft nach KI klingen

KI-Modelle erzeugen Text, indem sie statistisch das wahrscheinlichste Nächste tun. Ohne Vorgaben heißt „wahrscheinlich“: das gewichtete Mittel aller Texte zum Thema. Genau dort liegt das Problem für LinkedIn:

Gleichförmiger Rhythmus. Sätze ähnlicher Länge, ähnlich gebaut.
Adverbien-Wand. „wirklich“, „absolut“, „enorm“, „echt“ — KI greift reflexhaft dazu.
Generische Behauptungen. Aussagen, die für jede Branche gelten, gelten in Wirklichkeit für keine wirklich.
Die reflexhafte Schlussfrage. „Was sind eure Erfahrungen?“ — die KI hat gelernt, dass LinkedIn-Posts mit Fragen enden. Ergebnis: sie enden immer mit einer Frage, oft mit derselben.
Begeisterungston. Eine subtile Aufgeregtheit, die in normaler Kommunikation niemand so dauerhaft mitbringt.

Wer auf LinkedIn liest, erkennt diese Muster zunehmend. Drei davon im selben Beitrag, und er liest sich wie eine Vorlage. Du verlierst nicht durch ein einzelnes Wort — du verlierst durch das Muster.

Die drei Hebel, mit denen Posts wieder nach dir klingen

1. Gib der KI Material, kein Briefing-Vakuum

Der häufigste Fehler: man tippt eine Aufgabe und hofft, dass die KI weiß, was gemeint ist. Sie weiß nichts.

Brauchbares Material, das du jedem Post-Prompt mitgibst:

Eine echte Szene. Ein Satz, den eine Kundin gestern gesagt hat. Ein Moment aus einem Workshop. Ein Anruf, der schiefging.
Eine konkrete Zahl. Wie lange etwas gedauert hat, wie viel etwas gekostet hat, wie oft ein Problem aufgetreten ist.
Eine eigene Beobachtung. Etwas, das du siehst und das nicht in den Standard-Posts dieser Branche steht.

Diese drei Bausteine machen den Unterschied zwischen einem „LinkedIn-Post zum Thema X“ und einem Beitrag, der nur du so schreiben könntest. Sie sind nicht Lyrik — sie sind Rohstoff.

2. Beschreib den Tonfall, als würdest du eine Texterin briefen

„Professionell“ und „seriös“ sind die nutzlosesten Tonfall-Angaben, die existieren. Beide gelten für alles und nichts.

Was wirkt, ist konkret:

„Direkte Du-Form, eher kurze Sätze.“
„Selbstironisch, aber ohne ‚lustig sein‘ zu wollen.“
„Trocken, ohne Begeisterungston, keine Adverbien.“
„Streich am Ende die rhetorische Frage. Wenn ich eine Frage will, schreibe ich sie selbst.“

Und genauso wichtig: eine Tabuliste. Was die KI nie tun soll. Drei bis fünf konkrete Verbote — Wörter, Floskeln, Strukturen. Eine kurze Liste reicht, sie schlägt jede lange Beschreibung.

Das ist genau, was ein Briefing leistet — einmal angelegt, gilt es für jeden neuen Post. Mehr dazu im Guide Bessere Prompts schreiben — das Briefing-Prinzip.

3. Die letzten 20 % machst du selbst

Auch der beste Prompt liefert nicht 100 %. Der Rohentwurf der KI ist ein Skelett — du gibst ihm den Atem.

Konkret heißt das vor dem Posten:

Den schwächsten Satz streichen. Es gibt fast immer einen — meist im Mittelteil. Weg damit.
Eine Stelle persönlicher machen. Eine Anekdote, ein Halbsatz, der nur dir gehört.
Den Rhythmus brechen. Wenn drei Sätze ähnlich lang sind, mach einen davon kurz. Drei Wörter. So.
Schluss prüfen. Endet der Beitrag mit einer rhetorischen Frage, die du selbst nicht stellen würdest? Streichen oder umformulieren.

Diese vier Schritte dauern zusammen zwei, drei Minuten. Sie sind der Unterschied zwischen einem KI-Beitrag und deinem Beitrag.

Vorher / Nachher an einem Beispiel

Schwacher Prompt: „Schreib einen LinkedIn-Beitrag darüber, warum Follow-ups wichtig sind.“

Typisches Ergebnis: ein generischer Aufruf, dranzubleiben, mit drei bis vier austauschbaren Sätzen über „Beziehungen pflegen“ und „den entscheidenden Unterschied machen“ — am Ende: „Wie hältst du es mit Follow-ups?“

Besserer Prompt: „Schreib einen LinkedIn-Beitrag darüber, warum Follow-ups wichtig sind. Verwende diese echte Beobachtung: Letzte Woche kam ein Auftrag zurück, den ich vor sechs Wochen schon verloren geglaubt hatte — nur weil ich höflich nachgefasst habe. Tonfall: direkt, du-Form, kein Marketing-Sprech, keine reflexhafte Frage am Ende. Maximal 1.000 Zeichen.“

Ergebnis: ein Beitrag, der mit einer konkreten Szene beginnt, nicht mit einer Allgemeinplatz-Behauptung. Lesbar. Erkennbar von dir.

Ein Prompt zum Ausprobieren

Kopier das in ChatGPT oder Claude und ersetze die Platzhalter:

Schreib mir einen LinkedIn-Beitrag auf Deutsch (du-Form),
maximal 1.000 Zeichen, zu folgendem Thema:
[Thema]

Verwende diese echte Szene oder Beobachtung als Anker:
[1-2 Sätze: was ist passiert, oder was hast du gesehen]

Tonfall: direkt, ohne Marketing-Sprech, kein Begeisterungston.
Verboten: „wirklich“, „absolut“, „game-changer“,
„in der heutigen schnelllebigen Welt“, „let’s dive in“.

Struktur: starke erste Zeile als Hook, dann 3-4 kurze Absätze.
KEIN reflexhaftes „Was denkst du?“ am Ende — entweder eine
echte, spezifische Frage oder gar keine Frage.

Den Rohentwurf machst du danach mit deinem Feinschliff zu deinem Beitrag — siehe oben, die drei Minuten vor dem Posten.