Storymachine Analytics: KI-Tool soll Mittelständlern LinkedIn-Erfolg bringen

Berlin. Normalerweise richtet sich Philipp Jessen, Mitgründer der Social-Media-Beratung Storymachine, an ein ausgewähltes Publikum: die obersten Chefetagen großer Unternehmen. Der durchschnittliche Preis für eine CEO-Beratung durch ihn und sein Team liegt nach eigenen Angaben zwischen 10.000 und 25.000 Euro im Monat. Einer der bekanntesten Storymachine-Kunden war Anfang der 2020er-Jahre Herbert Diess. Der ehemalige Volkswagen-Chef ließ sich von der Agentur seine LinkedIn-Präsenz aufpolieren.

Jetzt will sich Medienpromi Jessen, der Storymachine 2017 gemeinsam mit Ex-„Bild“-Chefredakteur Kai Diekmann und Unternehmer Michael Mronz gründete, ein neues Geschäftsfeld erschließen. Mithilfe externer Entwickler hat die Beratung eine neue, KI-basierte App gebaut. „Storymachine Analytics“ soll die Leistungen der Agentur nun „auch für mehr mittelständische Unternehmen und Menschen aus der zweiten, dritten oder vierten Reihe zugänglich machen“.

Gerade für Führungskräfte, die im Alltag kaum Zeit für LinkedIn finden, klingt das Angebot verlockend. Themenfindung, Textentwürfe, Community-Management, Datenanalyse – all das übernimmt das Tool weitgehend. Die App richtet sich laut Angaben ihrer Macher sowohl an Unternehmen als auch an Privatleute. Ein Zugang kostet 250 Euro im Monat.

Wer das Tool nutzen will, muss sich aber zunächst auf der neuen Website für „Storymachine Analytics“ bewerben. „Wir prüfen jeden“, sagt Jessen. Chancen hätten alle, bei denen die Agentur zur Einsicht gelange, dass die App ihnen helfen könne. Welches Sprachmodell hinter dem Service steckt, dazu schweigt er.

Zu seinem Ziel mit dem neuen Tool sagt Jessen: „Meine Traumvorstellung ist, dass Firmen unseren Service irgendwann allen ihren Angestellten zur Verfügung stellen wollen.“ Er könne sich gut vorstellen, dass es dazu schon im Laufe des nächsten Jahres komme.

Doch was kann das Tool wirklich? Das Handelsblatt hat Anwendung und Funktionsweisen getestet. Zum Einstieg stellt eine Storymachine-Mitarbeiterin in einem 30-minütigen Videointerview Fragen zu Persönlichkeit, Sprachstil, der gewünschten Zielgruppe bei LinkedIn und anderen Profilen, die der potenziellen Nutzerin gefallen. Die App soll ihre Kundin verstehen lernen.

Einige Tage nach dem Interview gibt es den Zugang zur App. Auf der Startseite schlägt das Tool sofort diverse Beiträge aus der entsprechenden „Peergroup“ vor, bei denen es sich lohnen könnte, sie zu kommentieren. „Storymachine Analytics“ zeigt außerdem an, wie die eigene Konkurrenz aktuell bei LinkedIn abschneidet.

Wie stark wächst die Followerzahl der Top-100-LinkedIn-Voices und der eigenen „Peergroup“? Wie oft posten die anderen? Wie ist ihre Interaktionsrate? Dazu gibt es jeweils den direkten Vergleich mit der eigenen Performance inklusive konkreter Handlungsempfehlungen. Das ist ein nützlicher Überblick.

Beim Posten selbst muss die Nutzerin zunächst ihre „Gedanken“ in ein Eingabefeld tippen. Dann gilt es, eine von zehn „Perspektiven“ auszuwählen (etwa „analytisch“, „inspirierend“ oder „provokativ“). Aus diesen Angaben erstellt das Tool einen Post-Entwurf, der zunächst eher generisch klingt. Somit ist klar: Es gilt die gleiche Regel wie für alle KI-Tools, ganz nach dem Prinzip „Shit in, Shit out“. Wer allgemein gehaltene, wenig detaillierte Befehle ins System eingibt, bekommt auch nur ein mittelmäßiges Ergebnis.

Vor allem die persönlichen Erfahrungen, Beobachtungen und Anekdoten, von denen erfolgreiche LinkedIn-Posts oft leben, kann die App nicht von sich aus beisteuern. Wer einen gelungenen Post absetzen will, muss sich vorher also genau überlegen, welche Informationen das Tool dafür von ihm braucht. Diese oft aufwendige Denkarbeit kann den Nutzerinnen und Nutzern auch „Storymachine Analytics“ nicht abnehmen.

Ist aber klar, um welches Thema es gehen soll und wie die eigene Sichtweise darauf ist, spart das Tool viel Zeit. Es generiert den entsprechenden Text innerhalb weniger Sekunden, die Nutzerin kann das Ergebnis dann nach Belieben bearbeiten. Mit mehr Übung dürfte es – Jessens Versprechen gemäß – machbar sein, so innerhalb von zehn Minuten ein qualitativ gutes Posting zu erstellen.

An dieser Notwendigkeit ändere auch ein KI-Tool nichts, bestätigt Felix Beilharz. Er ist Social-Media-Experte, bietet seit vielen Jahren selbst Seminare und Coachings zu LinkedIn an. Wer „nichts zu sagen“ habe, sagt Beilharz, produziere auch mit Unterstützung eines KI-Tools höchstwahrscheinlich nur weiteren „AI Slop“. Der Begriff beschreibt minderwertige, massenhaft von KI erzeugte Inhalte im Internet.

Wer seine Botschaften hingegen schon im Kopf habe und nur noch in Worte fassen müsse, könne von einem Tool wie „Storymachine Analytics“ profitieren. „Für jemanden, der ungern schreibt und wenig Zeit dafür hat, kann das einen Unterschied machen“, sagt er.

Beilharz geht davon aus, dass es einen Bedarf an einem Tool wie „Storymachine Analytics“ gibt: „Der Markt dafür ist auf jeden Fall da.“ Viele Menschen, die bei LinkedIn angemeldet seien, posteten nie oder nur selten. Die „Hemmschwelle“ sei oft hoch. Was schreibe ich? Wie schreibe ich es? Ist das gut genug? All das seien Fragen, die Menschen davon abhielten, bei LinkedIn aktiv zu werden. „Da kann so ein Tool natürlich helfen“, sagt er.

Ein unbedachter Umgang mit Apps dieser Art könne dennoch dazu beitragen, LinkedIn weiter mit inhaltsleerem „KI-Schrott“ zu fluten, warnt der Experte. Dagegen helfe es bereits, wenn Nutzerinnen und Nutzer ihre KI-generierten Posts vor dem Veröffentlichen gründlich überarbeiteten – so, wie es auch bei „Storymachine Analytics“ möglich ist. „Viele Ideen kommen einem erst durch den Feinschliff.“

Dabei sollten Nutzerinnen und Nutzer außerdem auf typische „KI-Elemente“ achten. Sie entlarven Texte schnell als automatisiert generierte Inhalte. Verräterisch sind laut Beilharz zum Beispiel lange Gedankenstriche (—), „Nicht ... sondern“-Konstruktionen („nicht diskutieren, sondern revolutionieren“), unkonventionelle Emojis, die über den „Daumen hoch“ oder den lächelnden Smiley hinausgehen, oder übermäßig viele rhetorische Fragen („Das Ergebnis? Ein deutlich besserer Post.“).

Das Test-Fazit: Bis auf eine hohe Bindestrich-Dichte geht das Tool mit diesen Elementen eher sparsam um. Wer sichergehen will, kann schon im ersten Interview mit Storymachine angeben, dass er keines davon in seinen Postings lesen will.