Markenwissen ordnen
Für jede Marke gibt es ein eigenes Profil: Zielgruppe, Tonalität, Fakten und Design. Daraus entstehen die Vorgaben für Texte und Grafiken.
FALLSTUDIE / AI & AUTOMATION
ONE SYSTEM.
SEVEN BRANDS.
Sieben Marken betreuen, ohne jeden Beitrag von vorn aufzubauen.
Für unsere eigenen Marken haben wir ein Social-Media-System entwickelt, das Planung, Gestaltung, Prüfung und Veröffentlichung zusammenführt. Texte entstehen in Redaktionssitzungen mit KI-Unterstützung. Die Entscheidung, was nach draußen geht, bleibt bei einem Menschen.
01 / AUSGANGSLAGEVIELE MARKEN.
VIELE MARKEN.
EIN ARBEITSALLTAG.
Bildung, Immobilien, Rezepte und Fahrtraining: Jede Marke spricht andere Menschen an und braucht eine eigene Sprache. Eine Person betreut die Inhalte. Farben, Anrede, Fakten und Termine für jeden Beitrag einzeln zusammenzusuchen, bedeutet viel wiederkehrende Arbeit.
Wir wollten diese Schritte in einem gemeinsamen Ablauf organisieren. Die Marken sollten dabei getrennt bleiben – mit eigenen Fakten, Regeln, Vorlagen und Beitragsverläufen.
02 / UNSER BEITRAG
VOM ENTWURF
ZUR FREIGABE.
Routine zusammenführen
Das System erstellt Beitragsgrafiken und Story-Vorlagen, prüft Inhalte auf mögliche Probleme und führt Entwürfe, Freigaben und Termine in einem Dashboard zusammen.
Veröffentlichung absichern
Freigegebene Beiträge werden zum Termin über Make an Instagram und Facebook übergeben. Bei einer unklaren Plattformantwort ist eine Prüfung vorgesehen, bevor erneut gesendet wird.
RedaktionGestaltungPrüfungenMenschliche FreigabeVeröffentlichung
Zwölf spezialisierte KI-Rollen strukturieren den Ablauf. Dazu gehören unter anderem Redaktion, Faktenprüfung, Markenprüfung und die Suche nach Wiederholungen. Prüfhinweise helfen bei der Entscheidung; sie ersetzen die redaktionelle Verantwortung nicht.
03 / HUMAN JUDGMENT. ALWAYS.
DIE ENTSCHEIDUNG
BLEIBT BEI UNS.
Vor der Freigabe lassen sich Text, Grafiken und Prüfschritte ansehen. Auffällige Zahlen, unpassende Formulierungen oder wiederholte Themen werden zur Prüfung markiert. Erst nach menschlicher Freigabe kann ein Beitrag veröffentlicht werden.
Ein Testmodus erlaubt es, den Ablauf ohne Veröffentlichung durchzuspielen.
04 / WAS WIR GEÄNDERT HABEN
IM TEST ZEIGT SICH,
WAS TRÄGT.
Das erste Modell reichte nicht.
Ein kleines lokales Sprachmodell lieferte unzuverlässige Texte. Deshalb entstehen die Texte jetzt in Redaktionssitzungen mit einem externen KI-Assistenten. Das lokale Modell unterstützt die Erkennung inhaltlicher Wiederholungen.
Eine funktionierende Zwischenlösung.
Die direkte Meta-Anbindung stockte bei der Registrierung. Für den Betrieb haben wir deshalb eine Verbindung über Make eingerichtet. Der direkte Anschluss ist vorbereitet, aber noch nicht der genutzte Weg.
Ein Status muss stimmen.
Ein früher Test zeigte: Simulierte Veröffentlichungen konnten fälschlich als echte Veröffentlichungen erscheinen. Wir haben die Zuordnung korrigiert und die Trennung durch automatische Tests abgesichert.
05 / PROJEKTSTAND · 07.10.2026
IM EIGENEN
ALLTAG IM EINSATZ.
7Marken angelegt
10Kanäle verbunden
für fünf Marken
für fünf Marken
12Rollen im Ablauf
Der dokumentierte Stand umfasst 75 geprüfte Beiträge: sechs veröffentlicht, 61 freigegeben und eingeplant, acht noch in der Freigabe. Diese Momentaufnahme beschreibt den Betrieb – keine Reichweiten- oder Umsatzwirkung.
Technik und aktueller Umfang
Python, SQLite und Grafikvorlagen in HTML/CSS bilden den Kern. Das Dashboard läuft lokal auf einem Büro-PC. Die Texte entstehen mit externer KI-Unterstützung; die Veröffentlichung nutzt externe Plattformdienste. Der Rechner muss für die geplante Veröffentlichung eingeschaltet sein.
Stories werden bereits erzeugt, aber noch manuell veröffentlicht. Reichweitendaten fließen über die aktuelle Verbindung noch nicht zurück. Videos sind bisher nicht vorgesehen.
Die Fallstudie beruht auf der internen Projektdokumentation und den dazugehörigen Bildschirmaufnahmen vom 7. Oktober 2026.
06 / AUF IHREN ALLTAG ÜBERTRAGEN
WO WIEDERHOLT
SICH IHRE ARBEIT?
Das System ist ein internes Werkzeug und kein fertiges Kaufprodukt. Die Erfahrungen daraus helfen uns, auch andere Abläufe zu beurteilen: Welche Schritte lassen sich vereinfachen? Wo brauchen Menschen Übersicht und Kontrolle?
So beginnt eine Zusammenarbeit