AI in jeder AIDA-Phase (und was wirklich funktioniert)
AI in jeder AIDA-Phase (und was wirklich funktioniert)
Ich denke in letzter Zeit viel über das AIDA-Modell nach.
Nicht, weil es neu wäre, es gibt es seit 1898. Aber weil ich immer wieder sehe, wie Marketer AI als „Content-Generierungs-Button" behandeln und sich dann wundern, warum ihr Funnel trotzdem nicht performt. Das Problem ist nicht das Tool. Es ist, wo und wie sie es einsetzen.
Deshalb gehe ich jede AIDA-Phase durch, Attention, Interest, Desire, Action, und teile, wo AI wirklich einen Unterschied macht, wo sie mehr verspricht als sie hält, und was ich tatsächlich habe funktionieren sehen.
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Attention: AI hilft dir, sichtbar zu werden, nicht einzigartig
Realitätscheck: AI kann dich nicht originell machen. Was sie kann, ist dir helfen, in großem Maßstab sichtbar zu werden.
Für Attention-Content, Social Posts, Ad Copy, SEO-Landingpages, ist AI wirklich nützlich für Volumen und Testing. 20 Headline-Varianten für einen A/B-Test generieren? In 90 Sekunden erledigt. Einen LinkedIn-Post in einen Short-Form-Video-Hook, einen Tweet-Thread und eine Meta-Description umwandeln? AI übernimmt die Formatierung, damit du dich auf die Strategie konzentrieren kannst.
Aber hier ist der Punkt, den die meisten Teams übersehen: Aufmerksamkeit erfordert Unverwechselbarkeit. Und AI, die auf dem Internet trainiert wurde, produziert standardmäßig das, was die meisten Menschen produzieren. Generische Hooks. Sichere Takes. Durchschnittliche Energie.
Der richtige Move ist also nicht, AI deinen Attention-Content schreiben zu lassen. Sondern sie gut zu briefen, in Richtung deines eigenen POV zu pushen und konsequent zu editieren. AI liefert dir einen Entwurf in Geschwindigkeit. Du machst ihn interessant.
Wo AI bei Attention am meisten hilft:
- Schnelles Headline-Testing in großem Maßstab
- SEO-Content für Long-Tail-Keywords
- Bestehenden Content formatübergreifend wiederverwerten
- Ad-Copy-Varianten für bezahlte Kampagnen
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Interest: Hier wird AI wirklich nützlich
Interest ist die Phase, in der AI meiner Meinung nach den klarsten ROI im Funnel hat.
Warum? Weil Interest-Content sich um Relevanz und Tiefe dreht, und AI wirklich gut darin ist, schneller in die Tiefe zu gehen. Denk an: Longform-Artikel, Vergleichsseiten, FAQ-Content, Newsletter-Deep-Dives. Content, der echte Fragen von echten Menschen in deiner Zielgruppe beantwortet.
AI komprimiert die Recherchezeit um 60–70 % für solchen Content. Nicht das Schreiben, die Recherche. Wettbewerberpositionierungen zusammentragen, semantische Keyword-Cluster identifizieren, Quellmaterial zusammenfassen, ein detailliertes Outline erstellen, bevor ein menschlicher Autor es anfasst.
Das Ergebnis braucht immer noch menschliches Urteilsvermögen. Aber die Vorarbeit? Das macht AI gut.
Es passiert auch etwas Interessantes bei der Personalisierung. Interest-Stage-E-Mails und Nurture-Sequenzen können jetzt dynamisch basierend auf Verhaltens-Triggern angepasst werden, was der Lead geklickt hat, was er heruntergeladen hat, wie weit er durch einen Content gekommen ist. AI macht es operativ möglich, das skaliert umzusetzen, ohne ein riesiges Team.
Der Haken: Die meisten Unternehmen haben keine sauberen Daten, um das wirklich umzusetzen. Erst das CRM fixen, bevor man Personalisierung verspricht.
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Desire: Die Phase, in der AI am häufigsten scheitert
Hier habe ich den meisten AI-generierten Content scheitern sehen, und es ist faszinierend darüber nachzudenken, warum.
Desire dreht sich um emotionale Verbindung. Es geht darum, dass jemand spürt, dass dein Produkt oder deine Dienstleistung genau richtig ist für *sie*, für ihre Situation, für das, was ihnen wirklich wichtig ist. Case Studies, Testimonials, Transformations-Stories. Die „Warum wir"-Ebene.
AI kann das entwerfen. Aber wenn AI Desire-Content ohne echten Input schreibt, kommt fast immer etwas heraus, das sich… reibungslos anfühlt. Zu glatt. Generische Testimonials. Benefit-Aufzählungen, die auf jeden zutreffen könnten.
Echtes Verlangen entsteht durch Spezifität. Durch das exakte Zitat, das ein Kunde verwendet hat, um sein Problem zu beschreiben. Durch die Kennzahl, die sich nicht auf eine runde Zahl aufrundet. Durch die Geschichte mit dem unbequemen Mittelteil.
Worin AI in dieser Phase gut ist: die Story strukturieren, Schlüsselmomente aus Interview-Transkripten herausarbeiten, Vergleichs-Frameworks generieren, „Vorher/Nachher"-Narrative schreiben, wenn man ihr echte Daten gibt.
Die Input-Qualität ist hier wichtiger als an jedem anderen Punkt im Funnel. Garbage in, polished garbage out.
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Action: Schnelle Erfolge, einfach umzusetzen
Ehrlich gesagt? Action-Content ist wahrscheinlich die Phase, in der die meisten Marketing-Teams mit AI starten sollten.
CTAs, Landing-Page-Copy, Betreffzeilen für Re-Engagement-Kampagnen, Follow-up-E-Mail-Sequenzen, Checkout-Fehlermeldungen. Das sind alles High-Leverage-, relativ risikoarme Bereiche zum Testen und Iterieren. Kleine Verbesserungen hier wirken sich schnell kumulativ aus.
AI ist wirklich gut darin, Varianten zu generieren. Und weil Action-Content kurz und messbar ist, bekommt man schnell Feedback-Loops. Du kannst 5 Betreffzeilen-Varianten testen, sehen was konvertiert, und etwas Echtes lernen.
Ich denke auch, dass AI-gestützte Chatbots in der Action-Phase unterschätzt werden. Nicht um menschlichen Vertrieb zu ersetzen, sondern um Last-Mile-Fragen zu beantworten. „Wie funktioniert das Pricing?" „Integriert ihr euch mit X?" „Was passiert nach der Anmeldung?" Diese Fragen killen Deals, wenn niemand online ist, um sie zu beantworten. Ein gut gebauter AI-Assistent erledigt das sauber.
Das Setup braucht Aufwand. Aber der Payoff in dieser Phase ist direkt und messbar.
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Das Muster, das sich zeigt
Über alle vier Phasen hinweg wird etwas deutlich: Die beste Rolle von AI im Funnel ist nicht zu *erstellen*, sondern zu *beschleunigen und zu skalieren, was Menschen bereits herausgefunden haben*.
- Bei Attention: skaliert sie deine originellen Ideen.
- Bei Interest: beschleunigt sie Recherche und Personalisierung.
- Bei Desire: strukturiert sie authentische Stories, die du bereits hast.
- Bei Action: multipliziert sie Conversion-Experimente.
Die Teams, die mit AI im Marketing gerade gewinnen, sind nicht die, die den gesamten Funnel an ein Tool übergeben haben. Es sind die, die präzise geworden sind, *welches Problem* sie in *welcher Phase* lösen, und ein System darum herum gebaut haben.