KI-Tells: Acht Muster, die jeden KI-Text verraten

Je mehr KI-Texte im Umlauf sind, desto schneller lernen Leser, sie zu erkennen. Wer im Marketing Texte freigibt, sollte ein Raster im Kopf haben. Hier ist meins.

Ich nutze KI täglich in meiner Arbeit. Trotzdem geht kein Text raus, ohne dass ich diese Blacklist durchgehe. Sie ist eines meiner wichtigsten Werkzeuge, damit aus dem Rohtext etwas wird, das nach mir klingt und nicht nach Maschine.

Warum KI-Texte gleich klingen

Sprachmodelle lieben Muster. Sie wurden darauf trainiert, das wahrscheinlichste nächste Wort vorherzusagen. Das heißt: Sie optimieren darauf, was nach gutem Text klingt, nicht darauf, was etwas Neues zu sagen hat.

Die Folge sind Texte, die formal sitzen, aber innerlich leer sind. Sie bauen die Form von Bedeutung nach, ohne Information zu liefern. Das ist nicht die Schuld der KI. Das ist ihr Bauplan.

Fünf Fragen vor jedem Text

Bevor ich in die Detail-Liste gehe, hier mein Schnell-Check. Bei jedem KI-Output stelle ich diese fünf Fragen:

1. Wird eine Erwartung konstruiert, die niemand hatte?
2. Enthält der Satz Information oder nur Wirkung?
3. Würde irgendwer der Aussage widersprechen?
4. Funktioniert der Satz auch auf jedes andere Thema?
5. Bewegt sich der Text wirklich vorwärts und stimmt die Logik?

Wenn die ehrliche Antwort unangenehm ist, kürze ich den Satz, mache ihn konkreter oder streiche ihn.

Die acht Muster auf meiner Blacklist

1. Strohmann-Antithese

„Das ist nicht X. Das ist Y." Funktioniert nur, wenn die widersprochene Erwartung wirklich im Kopf der Zielgruppe sitzt. KI baut diese Konstruktion reflexhaft, oft an Stellen, wo niemand das Gegenteil gedacht hätte.

2. Künstliche Spannung

„Hier wird es spannend." „Was viele übersehen ist …" „Und genau hier liegt der Hebel." Wenn der nächste Satz stark ist, braucht er keine Ansage. Wenn er nicht stark ist, hilft die Ansage auch nicht.

3. Dreier-Aufzählungen als Reflex

„Klar, ehrlich, wirkungsvoll." „Schnell, einfach, smart." Drei Begriffe klingen rhythmisch. Aber wenn die drei keine eigene Information tragen, ist es nur Klang.

4. Wichtigtuerei

„Vertrauen ist die neue Währung." „Wir leben in einer Zeit, in der …" Aus kleinen Beobachtungen werden Manifeste. KI liebt das, weil es nach Bedeutung klingt. Es ist aber meistens leer.

5. Vorgetäuschte Bewegung

„Gute Texte sind wichtig." „KI verändert das Marketing." Sätze, denen niemand widersprechen würde. Sie schaffen Volumen, aber keinen Inhalt. Bei mir fliegen sie konsequent raus.

6. Rhythmus-Ketten

„Kein X, kein Y, kein Z." „Eine X. Viele Y." Drei Sätze mit gleicher Struktur hintereinander. Manchmal funktioniert das. Als Reflex liest es sich wie ein generiertes Muster.

7. Em-Dashes

Lange Gedankenstriche überall. KI setzt sie inflationär ein. In echten deutschen Texten kommen sie selten vor. Ein Em-Dash darf, drei sind ein Tell. Komma, Punkt, Doppelpunkt oder Klammer tun es meistens auch.

8. Tot gerittene Begriffe

„Marketing-Sprech", „Pitch-Deck", „Synergie nutzen", „Mehrwert schaffen", „die Customer Journey ganzheitlich denken". Solche Begriffe sind Hülsen. Sie sind so abgenutzt, dass sie keine Information mehr transportieren.

Was das praktisch heißt

Wer KI in der Marketingarbeit nutzt, braucht zwei Dinge.

Erstens einen Prompt, der mehr verlangt als „schreib mir einen Text über Y". KI ohne Briefing produziert genau die Muster aus meiner Blacklist. Sie sind die statistisch wahrscheinlichste Antwort.

Zweitens ein geschultes Auge für die Tells im Output. Das lässt sich trainieren. Wer die Liste einmal verinnerlicht hat, sieht die Muster, sobald sie auftauchen.

Beides ist lernbar. Und beides macht den Unterschied zwischen einem Text, der nach KI klingt, und einem, der nach euch klingt.

Die Kurzfassung

KI ist ein gutes Werkzeug. Aber sie produziert standardmäßig die acht Muster oben. Wer sie nicht erkennt, veröffentlicht generischen Content, der in der Konkurrenz untergeht.

---

Häufige Fragen

Sind alle Texte mit Em-Dashes von KI?

Nein. Manche Menschen mögen Em-Dashes wirklich. Aber wenn ein Text mehrere Em-Dashes pro Absatz hat und gleichzeitig andere Muster aus dieser Liste zeigt, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass KI im Spiel war.

Wie erkenne ich, ob meine Kolleg:innen KI nutzen?

Daran, dass die Texte plötzlich strukturierter klingen, aber weniger Persönlichkeit haben. Die genannten Muster häufen sich. Außerdem werden Aussagen vorsichtiger und allgemeiner, weil KI selten Position bezieht.

Ist KI-Text per se schlechter Text?

Nein. KI ist ein Werkzeug. Wer sie führt und den Output nachbearbeitet, bekommt schnellere und oft bessere Ergebnisse, als wenn man bei null anfängt. Das Problem sind unbearbeitete Rohtexte, die direkt online gehen.