Erfahren Sie, wie Sie Website-Texte und Bilder mit KI erzeugen — und dabei Marke, Datenschutz und Nutzungsrechte schützen. Praktische Prompts, Checklisten und Prüfabläufe.
„Sicher“ bei KI-Website-Inhalten heißt nicht, schüchtern zu sein — es bedeutet, Texte und Bilder zu veröffentlichen, zu denen Sie stehen können. In der Praxis umfasst Sicherheit vier Bereiche: Genauigkeit, Datenschutz, Rechte und Markenkonformität.
Genauigkeit: KI kann selbstbewusst klingen und trotzdem falsch sein. Sichere Inhalte werden gegen Ihre echten Quellen (Preislisten, Produktdokumente, genehmigte Aussagen) geprüft und erfinden keine Features, Ergebnisse oder Testimonials.
Datenschutz: Geben Sie KI-Tools keine sensiblen Eingaben — Kundendaten, private Verträge, Mitarbeiterdetails, unveröffentlichte Finanzdaten oder alles, was durch NDAs geschützt ist. Wenn ein Prompt riskant in einer E-Mail wäre, ist er es auch im KI-Chat.
Rechte: „Dürfen wir das verwenden?“ betrifft sowohl Text als auch Bilder. Sichere Nutzung bedeutet, dass Sie wissen, was Sie publizieren dürfen (Urheberrecht, Lizenzen, Marken, Genehmigungen), und dass Sie vermeiden, Arbeiten zu erzeugen, die geschützte Charaktere, Logos oder erkennbare Personen eng nachahmen.
Markenkonformität: Selbst wenn Inhalte korrekt sind, können sie unpassend für die Marke sein — zu leger, zu werbend oder inkonsistent im Ton. Sichere Inhalte folgen Ihrer Stimme, Messaging-Grenzen und visuellen Stilregeln.
KI ist hervorragend für erste Entwürfe: Abschnitte für Landingpages, Produktbeschreibungen, FAQs, Blog-Grafiken, Anzeigenvarianten und schnelle visuelle Konzepte.
Menschen müssen weiterhin die endgültigen Entscheidungen zu Positionierung, rechtlicher/Compliance-Formulierung, Belegpunkten und allem treffen, was Vertrauen beeinflussen kann (Gesundheit, Finanzen, Garantien oder Vergleichsaussagen).
Sie bauen einen wiederholbaren Workflow: klare Eingaben → kontrollierte Prompts → Rechte-/Datenschutz-Grenzen → Prüf-Checkliste → veröffentlichungsfertige Texte und Bilder, die Ihr Team konsistent erzeugen kann.
KI ist nur so hilfreich wie das Briefing, das Sie ihr geben. Bevor Sie eine einzige Überschrift generieren, entscheiden Sie, was Sie schreiben und wie „gut“ aussieht. Das fokussiert die Ausgabe, reduziert Überarbeitungen und beschleunigt Reviews.
Versuchen Sie nicht, die gesamte Website auf einmal zu generieren. Wählen Sie einen einzelnen, wirkungsstarken Seitentyp wie:
Klein anfangen erleichtert die Validierung von Ton, Genauigkeit und Workflow — dann wiederverwenden, was funktioniert.
Schreiben Sie drei Eckpunkte auf, auf die das Modell optimieren soll:
Wenn Sie das nicht klar benennen können, kann die KI es auch nicht.
Behandeln Sie die KI als Schreiber, nicht als Rechercheur. Füttern Sie sie mit den Rohzutaten:
Diese Quellen liefern dem Modell echte Formulierungen, die Kunden verwenden — und konkrete Details, die es nicht sicher raten kann.
Definieren Sie Prüfpunkte, die Sie später beim Review verwenden: Klarheit, das spezifische Conversion-Ziel, erforderlicher Ton (z. B. freundlich, direkt, premium) und etwaige Compliance-Anforderungen (regulierte Aussagen, vorgeschriebene Hinweise, verbotene Versprechen). Wenn Erfolgskriterien explizit sind, wird KI-Output leichter zu bewerten als nach dem Prinzip „ich weiß es, wenn ich es sehe“.
KI kann schnell brauchbaren Text liefern, aber sie kann nicht erraten, was „wie Sie“ klingt. Wenn Sie Stimme und Botschaft nicht vorher definieren, verbringen Sie mehr Zeit mit Editieren als Sie durch Generieren gespart haben.
Halten Sie ihn kurz und spezifisch — denken Sie an „Regeln“, nicht nur Adjektive.
Entscheiden Sie auch über regionale Rechtschreibung und Terminologie (z. B. DE vs EN, „Kunden“ vs „Klienten“, „anmelden“ vs „registrieren“). Konsistenz ist wichtiger als Vorliebe.
Eine Messaging-Hierarchie hilft der KI zu priorisieren, was zuerst gesagt werden soll — besonders auf Seiten wie Home, Preise und Produkt-Landingpages.
Definieren Sie:
Das verhindert, dass das Modell „Belege“ erfindet oder in generisches Marketing-Geschwafel abrutscht.
KI schreibt oft lange, ausgefeilte Absätze. Wenn Sie webfreundlichen Text wollen, legen Sie Einschränkungen fest:
Nichts kalibriert die Ausgabe schneller als Beispiele.
Liefern Sie 2–3 Ausschnitte mit genehmigtem Text (gut) und ein paar Zeilen mit unerwünschtem Text (schlecht), mit einer kurzen Erklärung, warum. Das Ziel ist nicht Copy‑Paste — sondern Muster zu lehren: wie Sie Ihr Produkt beschreiben, wie direkt Sie sind, wie Sie Aussagen handhaben und was Sie vermeiden.
Mit diesen Regeln werden Prompts kürzer, Überarbeitungen seltener und Ihre KI-Website-Texte bleiben konsistent — selbst wenn verschiedene Personen sie generieren.
Guter Website-Text beginnt mit einem Prompt, der wie ein Mini-Briefing funktioniert: er definiert die Aufgabe, die Rohmaterialien (Fakten) und die Regeln. Das Ziel ist, das Modell einzuschränken — damit es klar schreibt, on-message bleibt und keine Details erfindet.
Verwenden Sie dies als Ausgangspunkt und speichern Sie es in Ihrer Prompt-Bibliothek.
You are a website copywriter.
TASK
Create website copy for: <PAGE TYPE> (e.g., homepage, product page, landing page)
Goal: <GOAL>
Audience: <AUDIENCE>
Tone/voice: <VOICE RULES>
Reading level: clear, non-technical
FACTS (use ONLY these)
<FACTS>
REQUIREMENTS
- Output structure:
- H1: 1 option
- H2 sections: <NUMBER>
- For each section: 2–4 bullets + 1 short paragraph
- CTA buttons: 5 options (2–4 words each)
- Microcopy: <NEEDED ITEMS> (e.g., form helper text, error message tone)
- FAQ: 4 questions + short answers
- Do not add facts not in FACTS.
- If a detail is missing, write: “Need input: <question>”
- Keep claims cautious. Avoid guarantees (e.g., “will,” “always”), medical/legal promises, and specific numbers unless present in FACTS.
- At the end, include a “Fact Check” list that quotes the exact FACTS lines used for each key claim.
OUTPUT
Provide copy in Markdown.
Hinweis: Der obige Codeblock ist absichtlich unverändert (Prompt-Vorlage).
Fordern Sie strukturierte Varianten an, damit die Optionen vergleichbar bleiben.
So erhalten Sie A/B‑tauglichen Text, ohne in neue Positionierungen abzurutschen.
Modelle schreiben besser, wenn Sie den Container vorgeben. Fordern Sie an:
Zwei Regeln erledigen viel Arbeit:
Quelle verpflichtend an Ihre Fakten binden. Fordern Sie eine „Fact Check“-Zuordnung oder bitten Sie das Modell, inline [Fact #]-Verweise zu verwenden, die Ihrer FACTS-Liste entsprechen.
Aussagen einschränken. Fügen Sie hinzu: „Keine unbestätigten Metriken. Keine Superlative, die Belege implizieren (‘best’, ‘#1’), außer sie stehen in FACTS. Verwenden Sie ‚may‘ oder ‚can help‘, wenn Ergebnisse variieren."
Wenn das Modell zeigen muss, woher jede Aussage stammt, wird der Text review-freundlicher — und deutlich sicherer zur Veröffentlichung.
Beim Verwenden von KI für Website-Texte und -Bilder fügen Sie oft Entwürfe, Notizen oder Kundenkontext in einen Prompt ein. Behandeln Sie diesen Prompt wie einen öffentlichen Kanal: teilen Sie nur, womit Sie einverstanden sind, dass es gespeichert, geprüft oder zur Verbesserung eines Modells verwendet wird (je nach Tool und Einstellungen).
Als Mindestregel halten Sie Folgendes aus KI-Tools heraus, es sei denn, Sie haben eine ausdrückliche, unterzeichnete Vereinbarung und verifizierte Einstellungen, die Ihren rechtlichen/ Sicherheitsanforderungen genügen:
Formulieren Sie Prompts mit strukturierten Platzhaltern und ergänzen Sie sensible Details erst später im CMS oder Dokument:
Pflegen Sie ein gemeinsames „Prompt-Log“ (Dokument oder Spreadsheet) mit genehmigten Prompts, Modell-Einstellungen und Beispielausgaben. So verhindern Sie, dass Teammitglieder improvisieren und versehentlich private Daten einfügen.
Wenn Sie ein End-to-End-Bau-Tool verwenden (z. B. Seiten und App-Text beim Prototyping generieren), halten Sie die gleiche Disziplin: speichern Sie ein genehmigtes Prompt-Set, halten Sie sensible Daten fern und zentralisieren Sie, wer Prompts wiederverwenden darf.
Bevor Sie etwas einfügen, prüfen Sie: Chat-Verlauf an/aus, Workspace-Sharing, Aufbewahrungsdauer und ob Eingaben zum Training verwendet werden dürfen. Können Sie das nicht bestätigen, wählen Sie die sicherste Option: nicht einfügen.
Setzen Sie eine klare Regel: Nur eine benannte Rolle (z. B. Marketing‑Lead + Legal/Security‑Kontakt) darf das Senden jeglicher kundenbezogener Inhalte an KI genehmigen — besonders alles, was nicht bereits öffentlich ist.
Bevor Sie KI-generierte Texte oder Bilder veröffentlichen, behandeln Sie sie wie jedes andere kreative Asset: Sie müssen wissen, ob Sie sie kommerziell nutzen dürfen und welche Nachweise Sie später vorlegen können.
KI-Ausgaben und Eigentumsregeln variieren nach Tool, Tarif und Rechtsraum. Manche Tools gewähren breite kommerzielle Rechte, andere fügen Einschränkungen hinzu (z. B. zu Marken, Prominentenbildnissen oder Streitigkeiten über Trainingsdaten). Ihre sicherste Vorgehensweise ist praktisch statt theoretisch: Lesen Sie die aktuellen Nutzungsbedingungen des Tools zu kommerzieller Nutzung, Freistellung und was Sie verantworten.
Denken Sie auch daran: Selbst wenn Sie das Output „besitzen“, können Sie dennoch Rechte Dritter verletzen, wenn das Ergebnis einem geschützten Werk (Text, Illustrationsstil, Charakterdesign, Logo, Verpackung etc.) zu ähnlich ist.
Der einfachste Weg, das Urheberrechtsrisiko zu senken, ist das Lenken des Modells zu Originalität:
Generieren Sie nicht „im Stil von" lebenden Künstlern und vermeiden Sie Prompts, die erkennbare Marken, Maskottchen, Filmcharaktere oder Prominentengesichter verlangen. Selbst wenn ein Tool dies technisch erlaubt, ist das geschäftliche Risiko meist höher als der mögliche Nutzen (Abmahnungen, Markenkonfusion).
Eine gute Regel: Wenn ein Besucher es auf einen Blick mit dem Werk eines anderen Unternehmens verwechseln könnte, überarbeiten Sie es.
Stock-Bibliotheken sind oft sicherer für kommerzielle Nutzung, wenn Sie klare Lizenzbedingungen, Model-/Property-Releases und vorhersehbare Rechte brauchen. KI-Bilder eignen sich gut für abstrakte Konzepte, kundenspezifische Hero-Visuals und markenorientierte Illustrationen — vorausgesetzt, sie sind nicht abgeleitet.
Wenn Sie etwas erstellen, das einer realen Person, einem realen Ort oder einem Produkt ähnelt, das Sie nicht besitzen, ist Stock (oder ein individualisiertes Fotoshooting/Illustration) oft die sicherere Wahl.
Setzen Sie eine einfache Pflicht zur Aufbewahrung, damit Sie später beantworten können: „Woher kommt das?":
Das dauert Minuten, ist aber unbezahlbar, wenn Assets wiederverwendet werden.
Hinweis: Dieser Abschnitt bietet praktische Hinweise, keine Rechtsberatung. Bei hochsichtbaren Assets (Homepage-Hero, Paid-Kampagne, große Partnerschaft) ziehen Sie eine kurze juristische Prüfung in Betracht.
KI-Bildgenerierung ist am hilfreichsten, wenn Sie sie wie einen Design-Assistenten behandeln: Sie definieren die Leitplanken und fordern kontrollierte Varianten an. Ziel ist nicht „ein cooles Foto“, sondern konsistente Visuals, die Ihre Seiten und Conversion-Pfade unterstützen.
Beginnen Sie damit, zu entscheiden, was Sie tatsächlich brauchen, denn jeder Typ profitiert von unterschiedlichen Prompts und Prüf-kriterien.
Schreiben Sie einen ein Absatz langen „visual DNA“, den Ihr Team in jeden Prompt kopiert:
So vermeiden Sie eine Seite, die wie aus verschiedenen Marken zusammengesetzt wirkt.
Negative Prompts blockieren häufige Glaubwürdigkeitsfehler: chaotischer Text, zufällige Logos, merkwürdige Hände.
Beispiel:
Negative: extra fingers, deformed hands, unreadable text, watermarks, logos, brand names, distorted faces, cluttered background
Fordern Sie mehrere Ausgaben in einem Durchgang an: „Gib 6 Varianten“ und spezifizieren Sie Seitenverhältnisse (z. B. 16:9 Hero, 1:1 Social, 4:5 Anzeige, 3:2 Blog-Header). Konsistente Crops sind besser als last-minute Skalierungen.
Halten Sie Überschriften, Button-Beschriftungen und Kleingedrucktes möglichst als echten HTML-Text. Müssen Texte ins Bild, sorgen Sie für starken Kontrast und liefern Sie beschreibenden Alt-Text — prüfen Sie anschließend, ob es mobil noch funktioniert.
KI kann sicher klingenden Text schreiben, auch wenn sie rät. Um Ihre Website genau (und rechtlich sicherer) zu halten, behandeln Sie das Modell als Entwurfswerkzeug — nicht als Wahrheitsquelle.
Erstellen Sie vor dem Generieren eine einfache Fakten-Tabelle aus vertrauenswürdigen Quellen (Ihre Docs, Produktspezifikationen, genehmigte Preislisten, rechtliche Texte). Enthalten Sie nur, was Sie veröffentlichen wollen: Zahlen, Daten, Verfügbarkeit, unterstützte Features, Limitierungen und genehmigte Formulierungen.
Weisen Sie das Modell an: „Verwende nur die Fakten in der Fakten-Tabelle. Wenn etwas fehlt, stelle eine Frage oder schreibe ‘TBD’." Diese Regel verhindert die meisten zufälligen Übertreibungen.
Wenn Ihr Text Gesundheit, Finanzen, Recht, Beschäftigung, Wohnen oder Sicherheit berührt, fügen Sie ein manuelles Review-Gate hinzu. Fordern Sie eine menschliche Prüfung für jede:
Wenn Sie Compliance-Formulierungen haben, fügen Sie sie in die Fakten-Tabelle ein und sagen dem Modell, dass es sie strikt einhalten muss.
Wenn eine Seite Bedingungen oder Einschränkungen impliziert (Preise, Rückerstattungen, Testphasen, Anspruchsvoraussetzungen, Garantien, Datenverarbeitung), fügen Sie einen kurzen Hinweis und einen Link zur vollständigen Richtlinie hinzu (z. B. /terms, /privacy, /refund-policy). Halten Sie Hinweise auf allen Seiten konsistent.
Führen Sie eine letzte Überprüfung durch: verifizieren Sie jede Zahl, Aussage und Einschränkung anhand der Fakten-Tabelle und Ihrer Richtlinien. Wenn etwas nicht verifizierbar ist, kürzen Sie es oder entfernen Sie es.
KI kann schnell drafts erzeugen, aber Ihre Seite muss konsistent, genau und benutzbar sein. Eine einfache Checkliste hält Reviews knapp und wiederholbar — besonders wenn mehrere Personen an denselben Seiten arbeiten.
Zum Schluss: Benennen Sie eine Person für die finale Freigabe. Diese stellt sicher, dass Änderungen sich nicht widersprechen und dass nichts ohne Review live geht.
Konsistenz macht KI für Teams nützlich. Ein wiederholbarer Workflow hält die Qualität hoch, reduziert Rückfragen und erleichtert Releases, ohne bei jeder Änderung von vorn zu beginnen.
Weisen Sie pro Schritt einen Owner zu und begrenzen Sie die Zeit für Übergaben.
Einfache Regel: Wenn niemand klar verantwortlich ist, wird der Schritt nicht passieren.
Bauen Sie eine Bibliothek kleiner „Bausteine“, die Ihre Seite wiederholt verwendet: Hero-Headline-Formeln, Feature-Section-Patterns, Testimonial-Layouts und FAQ-Prompts. Wiederverwenden Sie die Struktur; tauschen Sie Produktspezifika aus.
Wenn Sie ein Produkt parallel zur Marketing-Site bauen, halten Sie diese Bausteine nahe am Build-Workflow. Teams, die Tools wie Koder.ai nutzen (eine vibe-coding Plattform, mit der Sie Web-, Backend- und Mobile-Apps per Chat erstellen), pflegen oft ein einziges „Fakten + Stimme + Prompts“-Paket, das sie across Landingpages und In-App-Onboarding wiederverwenden. Dieselben Leitplanken—Fakten-Tabellen, Platzhalter und Prüf-Checklisten—gelten dort ebenfalls.
Speichern Sie Vorher/Nachher-Texte wichtiger Abschnitte (Headline, Hero, Preis-Einleitung). Halten Sie Notizen, was geändert wurde und warum. Wenn eine Änderung weniger performant ist, können Sie schnell zurücksetzen statt zu raten.
Praktischer Tipp: Wenn Ihr Workflow Snapshots und Rollbacks unterstützt (viele moderne Build/Deploy-Plattformen tun das—auch Koder.ai), nutzen Sie diese Funktionalität für Content-Experimente. Behandeln Sie Messaging-Änderungen wie Produkt-Änderungen: reversibel und dokumentiert.
Testen Sie ein Element zur Zeit: Headline, CTA-Text oder Hero-Bild. Definieren Sie Erfolg vorher (Demo-Anfragen, Teststarts, Checkout-Starts).
Legen Sie eine Review-Frequenz fest (z. B. monatlich für Top-Seiten) und Erfolgsmetriken. Wenn Ergebnisse stabil sind und die Seite Standards erfüllt, hören Sie auf zu iterieren und gehen Sie zur nächsten hochwirksamen Seite über.
KI kann die Content-Produktion beschleunigen, aber die meisten Probleme entstehen, wenn Teams sie als „Auto-Publish“-Tool behandeln. Die gute Nachricht: Die Fehler sind vorhersehbar — und vermeidbar.
Ein großer Fehler ist, nach „Website-Text" zu fragen ohne Kontext. Das Modell füllt Lücken mit generischer Sprache, wechselndem Ton oder erfundenen Details. Ein anderer Fehler: das finale menschliche Review überspringen — besonders bei Vertrauensthemen (Preise, Richtlinien, Claims).
Achten Sie auf diese Warnsignale:
Nutzen Sie KI dort, wo ein Fehler geringe Folgen hat und der Text leicht überprüfbar ist:
Manche Bereiche sind risikoreich, weil kleine Wortänderungen rechtliche, finanzielle oder reputative Folgen haben können:
Ziehen Sie schnell Experten hinzu, wenn Content Vertragsverpflichtungen berührt (rechtliche Prüfung), Markenpositionierung beeinflusst (Brand Lead) oder technische/regulated Fakten erfordert (Fachexpertin/Fachexperte). Ein kurzer Expert-Pass spart oft Wochen an Nacharbeit.
Teams arbeiten schneller (und sicherer), wenn alle dieselben Regeln verwenden. Nachfolgend leichte Vorlagen, die Sie in ein Doc, Notion oder Ihr Marketing-Playbook kopieren können.
Zweck: KI nutzen, um Website-Texte und -Bilder zu entwerfen und dabei Datenschutz, Markenstimme und Compliance zu schützen.
Erlaubte Nutzungen (Beispiele):
Nicht erlaubt:
Erforderliche Eingaben für jede Anfrage:
Review + Genehmigung:
Erstellen Sie eine geteilte Bibliothek mit "ausfüllbaren" Prompts. Halten Sie jeden Prompt an einen konkreten Seitentyp gebunden:
Speichern Sie diese unter /templates, damit niemand riskant improvisiert.
Vor der Veröffentlichung bestätigen:
Wählen Sie eine hochwirksame Seite (oft Homepage, Preise oder eine wichtige Landingpage), aktualisieren Sie sie mit den obigen Vorlagen und messen Sie Änderungen (CTR, Conversions, Verweildauer). Iterieren Sie wöchentlich.
Optional interne Links: /pricing, /blog, /templates
"Sicher" bedeutet, dass Ihre KI-generierten Texte und Bilder vier Prüfungen bestehen:
Wenn eine dieser Prüfungen fehlschlägt, ist es nicht bereit zur Veröffentlichung.
Behandle das Modell als Schreiber, nicht als Wahrheitsquelle.
Beginnen Sie mit einer einzelnen, wirkungsstarken Seite und verwenden Sie, was funktioniert, wieder.
Gute Starter:
Eine Seite mit solidem Workflow zu veröffentlichen ist besser als eine inkonsistente gesamte Website zu generieren.
Geben Sie dem Modell Regeln, denen es folgen kann—kurz, spezifisch und prüfbar.
Enthalten sollte es:
Fügen Sie 2–3 „gute“ Textbeispiele und ein „schlechtes“ Beispiel hinzu, damit das Modell Grenzen schneller lernt.
Verwenden Sie eine strukturierte Mini-Briefing-Vorlage, damit die Ausgaben vergleichbar und prüfbar sind.
Mindestens:
Regel: Wenn Details fehlen, soll das Modell schreiben: „Need input: <question>" oder „TBD“. Das reduziert generischen Fülltext und verhindert riskante Improvisation.
Gehen Sie davon aus, dass Prompts je nach Tool gespeichert, geteilt oder zum Training verwendet werden können.
Vermeiden Sie das Einfügen von:
Nutzen Sie Platzhalter wie „[CUSTOMER NAME]“ und fügen Sie Details später im CMS ein.
Nicht immer. Das Risiko hängt vom Tool, Tarif, den Nutzungsbedingungen und der Rechtsordnung ab.
Praktische Schritte:
Bei hoch sichtbaren Assets ist eine kurze rechtliche Prüfung empfehlenswert.
Nutzen Sie KI-Bilder für abstrakte Konzepte und markenorientierte Visuals mit klaren Vorgaben.
Bevorzugen Sie Stock (oder ein eigenes Shooting), wenn Sie brauchen:
Wenn ein Besucher das Werk auf den ersten Blick für eine andere Marke halten könnte, überarbeiten Sie es oder verwenden Sie lizenzierte Assets.
Erstellen Sie einen einprägsamen „visual DNA“-Absatz und fügen Sie ihn jedem Bildprompt bei:
Fordern Sie anschließend Varianten in den benötigten Seitenverhältnissen an (16:9, 1:1, 4:5).
Verwenden Sie einen wiederholbaren Workflow mit klaren Verantwortlichkeiten:
Eine abschließende „Wahrheitsprüfung“ (Zahlen, Richtlinien, Versprechen) verhindert die meisten Überraschungen bei der Veröffentlichung.