Markenidentität trotz KI-Nutzung konsistent halten: Tipps, Anregungen & Finetuning

Die Verlockung ist groß: Künstliche Intelligenz erstellt in Sekundenbruchteilen Texte, (fast) fotorealistische Bilder (wie das hier oben), Social-Media-Posts, Strategien, Kampagnen, Layouts oder Website-Designs (mit Texten und allem – Claude hat eine Anbindung zu Canva, Google hat den KI-Webdesign-Generator Stitch gekauft [mit Export zu Figma] etc. pp.) und hat mit „Pomelli“ eine komplette „Branding-Agentur-als-KI-Tool“ am Start.

Markenführung mit KI: Machbar, mit Leitplanken

Doch bei all den Vorteilen lauert eine Gefahr: Verliert unsere Marke dabei ihre Identität? Du machst dir Sorgen über die Qualität von KI-generiertem Content, bspw. im Marketing?
Zurecht!
Wenn jede KI-Software ihre eigene „Stimme“ einbringt, könnten Tonalität und Werte einer Marke verwässern. „Stimme“ ist übrigens so ein fürchterliches AI-Slop-Wort, wegen „Brand Voice“. Auf Deutsch nennt man das Schreibstil (oder Sprachstil). Oder Brand Voice.

Die Qualität von KI-generiertem Content darf man bezweifeln

Die Qualität von KI-generiertem Content ist nicht immer konsistent, selbst mit dem gleichen Prompt und dem selben LLM. Über verschiedene LLMs hinweg ist es noch schlimmer.

Claude drosselt die Leistung? Pech gehabt.

Die LLM-Version, mit der alle Prompts getestest wurden, reitet in den Sonnenuntergang (= wird abgeschaltet)? Die Tests beginnen von vorn.

Das gilt insbesondere, wenn du einen externen Anbieter für bspw. Chat-/Messaging-KI oder Voice-KI nutzt.

Abhilfe: Über Do- und Don’t-Listen, also Prompting und RAG, lassen sich die meisten marken- und geschäftsschädlichen Probleme verhindern, aber man sollte sich echt extrem viel Mühe mit dem Testing von Edge Cases geben.

Denn: Wenn du CMO bist, stehst am Ende du dafür gerade, und zwar für externe Faktoren, auf die du keinen Einfluss hast.

Beispiel: Claude Opus hat mittlerweile im Gegensatz zu früher per Standard teilweise einen relativ ätzenden Ton am „KI-Leib“, während Gemini mittlerweile locker schreibt und hilfreich ist (dafür aber manchmal Tippfehler hat). Dir gefällt dein altes LLM nicht mehr? Die API-Endpoints umziehen kann lästig sein.

Deine Marke in den Fängen fremder KI

Ein weiteres Problem: Du willst nicht nur selbst KI für deine Marke nutzen, deine Inhalte werden auch von KIs genutzt bzw. gecrawlt.

Chatbots und KI-Agenten surfen deine Website und deine Social-Media-Auftritte an und reimen sich dann etwas zusammen. Da kann es passieren, dass deine Marke bzw. Produkte falsch, verfälscht oder diffus beschreiben werden. Das liegt daran, dass deine Inhalte deine Markenpositionierung und Produktinhalte nicht optimal – und für KIs interpretierbar – gestaltet und auffindbar sind.

Das ist dann ein Thema für SEO-Texte (mit GEO-Anspruch), Website-Texte und Markenentwicklung. Manche Content-Optimierungen kommen übrigens innerhalb von wenigen Stunden bei Google in den KI-Übersichten an (und können auch wieder daraus verschwinden).

Andere sind Growth Marketing Manager und bekommen Probleme mit einer Verwässerung der Markenidentität in automatisierten Kampagnen. Dazu mehr auf der Seite zu Digital Marketing Automation.

Mich kann man zur Verbesserung der Digitalen Sichtbarkeit gern konsultieren.

Aber zurück zu KI in der (Marken-)Anwendung:

Wie gelingt es also, trotz KI-Unterstützung eine konsistente Markenidentität zu bewahren?

Hier sind einige Tipps und Anregungen.

Abürzung: Beratung anfragen

Klare Markenrichtlinien definieren

Zunächst brauchst du ein starkes Markenfundament. Je präziser Markenwerte, -sprache und Designrichtlinien definiert sind, desto leichter fällt es, sie einzuhalten – auch für die KI. Für euer Unternehmen solltet ihr einen Tone-of-Voice-Guide erstellen, der der KI (und natürlich allen menschlichen Kreativen) als Leitplanke dient. Darin kannst du alles Mögliche definieren: Duzen oder Siezen, Satzbau, Stil wie „Professionell“ oder „leicht humorvoll“ oder „distanziert“, Satzlängen, Emoji-Nutzung etc.

Mit Einschlüssen und Ausschlüssen für Worte (also typische Marken-Formulierungen als Positivwörter oder Wettbewerbsprodukte, Schimpfwörter als Negativwörter).

Für FAQ-Themen lohnen sich Satzbausteine. Die sollte im Idealfall ein Chat-System direkt parat haben, ohne dafür die (teure) KI bemühen zu müssen. Satzbausteine sollten ein-eindeutig und selbsterklärend sein. Schlimm ist es, wenn ein Chatbot (oder ein menschlicher First Level Service Agent) Satzbausteine wirr „zusammenklickt“ und damit frustrierend falsche Aussagen bastelt.

Oft wird ein streng formaler Styleguide erstellt, aber das macht viel Arbeit. Eine „Loseblattsammlung“ mit Best (und Worst) Practices genügt schon. Hilfreich ist es, wenn die Best Practices auch wirtschaftlich erfolgreich waren.

Diese Richtlinien lassen sich in die KI einspeisen, oder für die Bewertung des Outputs nutzen. Wichtig ist, wie immer: Testen, Testen, Testen und auch an die Edge Cases denken. Bei harten Edge Cases die KI einfach die weiße Flagge hissen lassen und an einen Menschen hocheskalieren.

So kannst du bspw. erreichen, dass eine konsistente Markentonalität im Chat- und Messaging-Services gewahrt bleibt.

KI als Ideengeber, nicht als Autopilot einsetzen

KI sollte im kreativen Prozess eher wie ein kreativer Assistent behandelt werden, nicht wie ein vollautomatischer Werberoboter. Der Feinschliff bleibt, bei den wichtigen Inhalten, in menschlicher Hand. So stellst du sicher, dass der finale Inhalt auch von der Marke kommt.

Alllerdings klappt das nur, wenn ihr im Team die Fähigkeit zum Feinschliff habt. Nicht in allen Marketingabteilungen gibt es kreative Kreative. Deshalb lohnt es sich durchaus, externe Dienstleister (Agenturen, Freelancer) einzuspannen.

Eigenen KI-Schreibstil „antrainieren“

Einige Unternehmen gehen einen Schritt weiter und trainieren KI-Modelle mit ihren eigenen Inhalten. Das kann bedeuten, der KI tausende Wörter aus bisherigen Blogbeiträgen, Social Posts oder Styleguides zu geben, damit sie ein „Gefühl“ für die Markensprache entwickelt.

Solche individuell trainierten Modelle oder zumindest spezialisierte Prompt-Vorlagen können halbwegs konsistente Ergebnisse im gewünschten Stil liefern. Natürlich erfordert das anfänglich ein wenig Arbeit. Auch Datenschutzbedenken müssen berücksichtigt werden – aber wer es ernst meint mit konsistenter Marken-KI, kann so eine Art „Markengedächtnis“ in die Maschine einbauen.

Das Training von eigenen „Frontier“-LLMs war mal einfacher. Es wird nicht alles besser!

1. Bei OpenAI konnte man ein LLM relativ einfach finetunen: https://platform.openai.com/finetune (siehe Screenshot), diese Funktion wurde aber 2026 eingestellt.
   Alternativen, Cloud:
   https://www.together.ai/fine-tuning (relativ einfach, Cloud)
   https://fireworks.ai/training
   https://www.coreweave.com/solutions/ai-model-training (etwas „plattformiger“)
   Oder die Hyperscaler: Google Vertex AI, AWS Bedrock.
   Für Vertex ist hier ein Tutorial: https://codelabs.developers.google.com/llm-finetuning-supervised?hl=de#0
   Alternativen, (Semi-)Lokal:
   https://huggingface.co/autotrain-projects – Space auswählen, duplizieren, eigenes LLM auswählen, Trainingsdaten hochladen, Training starten, upgedates LLM runterladen und lokal verwenden.
   https://github.com/hiyouga/LlamaFactory – LLaMA-Factory läuft (auch) lokal auf deinem Rechner. Die Trainingsdaten gehen (auf Wunsch) nicht ins Internet. Die lokale Hardware muss CUDA sprechen (= Nvidia).
   Für AMD gibt es ein LLaMA Factory Notebook in der „Radeon Cloud Gallery“.
   Auf dem Mac ist die Alternative „Apple MLX (MLX-LM)“ (Kommandozeile).
   https://penguin.ooo/ – Penguin Harness ist schon der nächste Schritt, und zwar eine „Bau mir einen Agenten“ App, bei der Agent sich selbst baut und evaluiert. Das Projekt sieht sich als Alternative zu LangChain.
2. Du brauchst dafür Trainingsdaten, in Form einer JSONL-Datei. Das L hinter JSON ist kein Tippfehler. JSONL ist im Grunde nur eine Datei mit vordefinierten (Text-)Zeilen als Frage-Antwort-Spiel im JSON-Format, dazu gleich mehr.
3. Dieses Frage-Antwort-Spiel-Dokument lässt du dir, klar, von der KI generieren (auf Basis echter Daten), siehe Screenshot 2.
4. Anschließend lädst du die .jsonl Datei hoch und klickst, je nach Plattform, auf „Create“ oder Ähnliches.
5. Das System arbeitet dann im Hintergrund (mindestens eine halbe Stunde, hab also Geduld).
6. Zum Schluss ist das feingetunte Modell für dich verfügbar. Du kannst es dann als Endpoint für deine KI-Aufgaben verwenden.

Für die JSONL-Datei ist innerhalbt der Datei das OpenAI-Format für „Chat Completions“ nötig. Das ist im Grunde nur eine Struktur.

{"messages": [{"role": "system", "content": "..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}

So eine Datei kannst dir u.a. mit Claude erstellen lassen. Simpler Beispielprompt:

#Aufabe
Du erstellst Finetuning-Trainingsdaten für KI. 
Gebe diese rein als JSONL Datei aus, ohne Kommentare.
Nutze das OpenAI-Format für Chat Completions.
Halte dich strikt an dieses Schema:
{"messages": [{"role": "system", "content": "..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}
Hier ist der Input
#Input
....

Das Dokument sieht dann „im Inneren“ so aus:

Das Ergebnis ist dann deine eigene Firmen-Sprache-KI:

Ich habe hier für mich nun ein eigenes LLM erstellt, das ich anwenden (und benchmarken) kann.

Hier ist ein Vergleichstest. In der linken Ecke: Das „normale“ GPT 4.1. In der rechten Ecke: Mein feingetunetes GPT 4.1

In der Tat: Die Finetuning-KI spricht meine „Brand Voice“ ganz OK.

Mit Claude geht das so ähnlich, aber komplett anders: Dort kann man einen Schreib-„Stil“ erstellen / anlernen, auf Basis eines hochzuladenden Dokuments. Dieser Stil lässt sich allerdings nicht über die API abrufen, ist also nicht für Automatisierungen / Apps nutzbar.

Qualitätssicherung ist nicht delegierbar

Ich finde, dass man die Zeit seiner lieben Kundschaft nicht mit lieblosem Quark verschwenden sollte. Auch wenn KI immer besser wird – eine menschliche Freigabe sollte Pflicht bleiben (außer du hast eine KI als Schiedsrichter am Start, die das so gut wie ein Mensch kann). Dabei kann und darf sich herausstellen, dass der KI-Content verworfen wird.

Hier geht es nicht nur um Rechtschreibung:

• Klingt das wirklich nach uns? Oder liest sich das alles wie KI-Bla-Bla, mit inflationären ChatGPT-Wörtern wie „spezifisch“, „ikonisch“, „Meilenstein“ oder „we are thrilled to announce“?
  Hier besteht die Gefahr, dass eure Brand Voice von der generischen KI-Universal-Voice überschrieben wird. Kurzum: Deine Marke klingt wie alle anderen Marken. Austauschbar. Verwechselbar. Beliebig.
  Um Output-Qualität zu bewerten, muss der Bewerter in der Beurteilung von Qualität geübt sein. Nennen wir es mal neudeutsch Taste. Du siehst das Wort „ikonisch“? Dann muss der Rotstift ran.
  Ein Beispiel für Fremdsprachen: Du lässt dir von einer KI Texte in British English erstellen. Kannst du die Textqualität wirklich wie ein Native Speaker Creative Director beurteilen? Ich maße mir das nicht an.
  Beispiel: Im US-Englischen ist „they“ absolut gängig, wie in „The user has a prompt. They want a text about marketing consulting“. Im Bristish English ist das schwer unüblich.
  Unpeinliche schweizerdeutsche Anklänge bekommt KI auch nicht hin. Transcreation ist ein sensibles Geschäft. Und auch KIs scheitern daran, wirklich alle Nuancen perfekt hinzubekommen. Trust me.
• Passt der Inhalt zu unseren (Marken-)Werten? Oder ist das alles generisches Wischi-Waschi-Gedöns?
• Ist die Zielgruppen-Ansprache passend? KI-Inhalte sind meist „Middle-of-the-Road“ und selten „exklusiv“. Zielgruppen-Ansprache ist aber oft exklusiv, weil sie eine Gruppe von Menschen mit ähnlichem Mindset o.ä. anspricht – man kann sich also ellenlange Einleitungen sparen. Beispiel: Wenn du eine Schnapsmarke hast, und du verkaufst im Shop Merch an Fans, musst du nicht bei Adam und Eva anfangen. Verkaufst du hingegen eine neue Schnaps-Geschmacksrichtung, musst du gleichzeitig aktuelle Fans und Noch-Nicht-Fans ansprechen. Diese feine Austarierung der Ansprache sollte man nicht ungeprüft der KI überlassen.

KI sinnvoll dosieren

Nicht jeder Marketinginhalt muss (oder sollte) per KI entstehen. Wertvoller Kreativ-Content sollte Chefsache bleiben. Klar, bei SEO– bzw. GEO-FAQs lässt man oft die Maschine ran, oder wenn es darum geht, statistische Daten (Marktforschung, Umfrage) in Fließtext zu „konvertieren“.

Dennoch gilt: Hier zählt a) Authentizität und b) oft auch eine persönliche Note, die KI schlichtweg (noch) nicht bieten kann – oder wenn, dann nur als Fake. Und die Leute riechen Fake-Realität (manchmal). Und Google bzw. die KI-Crawler merken Fake noch viel schneller.
Warum sollte Google bzw. eine KI Wissen von deiner Seite als relevant bewerten, wenn die Systeme diese Infos a) schon in ihren Trainingsdaten hatten und b) die Inhalte schon woanders als zitierfähige Primärquelle stehen?

Fazit

Für alle Marketing-Teams galt schon immer und gilt auch heute: Die Brand Voice muss man leben und mit Leben füllen. Das war früher^TM einfacher, da man als Marketingabteilung einfach sehr gute Werbeagenturen für alles beuaftragt hat. Dort arbeiten Profis (na gut, auch Praktis), und zusätzlich gibt es eine mehrstufige Qualitätskontrolle. Marketer bekommen also, im Idealfall, keine halbgaren Sachen auf den Tisch.

Mit KI müssen Marketer umdenken: Das Briefing geht nicht an Menschen, sondern an eine Maschine. Hier muss man viel exakter arbeiten. Das macht Mehrarbeit, und die Outputs müssen genauer kontrolliert werden – oder du investierst in KI-Feintuning. Gerade bei agentischen, automatisierten Workflows (Stichwort Marketing-Automatisierung) solltest du noch genauer hinsehen.

Möglicherweise ist es dann doch besser, Kreativleistungen outzusourcen…