Case Study · Tech & AI · Marketingagentur
Thought Leadership mit KI: Die Expertise des C-Levels im Markt strategisch entwickeln
Sechs von sieben Führungskräften einer Marketingagentur schreiben nach zwölf Wochen eigene Beiträge in ihrer Handschrift.
Quelle: ZCG-Abschlusssession, 03.09.2026; Kickoff-Protokoll 12.06.2026; DNA-Update 19.06.2026; ZCG-Analyse
Ausgangslage
Im April 2026 ist die Führungsebene der Agentur auf LinkedIn nur durch den CEO sichtbar
Bei einer Marketingagentur war die Führungsebene auf LinkedIn im April 2026 nur durch den CEO sichtbar. Fünf weitere Führungskräfte sollten eigene Positionen entwickeln, mit einem Werkzeug, das sie selbst bedienen, und mit einem Freigabeaufwand unter zehn Minuten je Beitrag.
Der Kunde wollte wissen, wie KI-gestützte Texte nach der Person klingen, die sie veröffentlicht, und wie die Qualität konstant bleibt, ohne dass jede Führungskraft jeden Beitrag selbst schreibt.
Vorgehen
Vier Schritte führen vom Kickoff am 12.06.2026 zur Abschlusssession am 03.09.2026
- Juni 2026
Die Positionierung je Person erarbeiten
Wir haben rund 4.000 Beiträge aus dem Umfeld der Agentur ausgewertet und im Workshop am 12.06.2026 mit fünf Profilen die Positionierung aus Selbst- und Fremdbild abgeleitet. Sechs Fragebögen und 139 Signale je Person wurden zu je einem Wortfeld verdichtet.
- Juni bis Juli 2026
Einen eigenen KI-Arbeitsplatz bauen
Wissensbasis je Person, Spracheingabe, ein Editor mit mehreren Sprachmodellen und Faktencheck. Ab dem 20.07.2026 scannt ein Newsroom täglich Quellen und schlägt je Profil drei Themen vor.
- Juli bis Aug. 2026
Das Werkzeug an die Handschrift anpassen
In mehreren Feedbackrunden zwischen dem 02.07. und dem 05.08.2026 haben wir Oberfläche und Textausgabe an die Arbeitsweise der Nutzer angepasst und jede Führungskraft einzeln durch die ersten drei Themen begleitet.
- Sep. 2026
Nutzung und Resonanz auswerten
Zum Abschluss am 03.09.2026 hatten sechs von sieben Personen eigene Entwürfe im Werkzeug verfasst. Beiträge aus dem Werkzeug lösten 18,8 Kommentare je 100 Reaktionen aus, die übrigen von uns betreuten Profile 7,6.
Ergebnis
Beiträge aus dem Werkzeug erreichen 18,8 Kommentare je 100 Reaktionen, das Vergleichsfeld 7,6
Sechs von sieben Personen haben eigene Entwürfe im Werkzeug verfasst. Beiträge, die mit dem Werkzeug entstanden und veröffentlicht wurden, lösten 18,8 Kommentare je 100 Reaktionen aus; die Beiträge der übrigen von uns betreuten LinkedIn-Profile liegen bei 7,6 (+147%). Das ist ein Vergleich zweier Beitragsgruppen, kein Vorher-Nachher-Nachweis, und er sagt nichts über Reichweite.
So What?
Ein KI-Werkzeug ersetzt keine Haltung, es braucht sie als Eingabe.
139 Signale je Person gingen dem ersten Text voraus. Erst die Positionierung, dann das Modell.
Beiträge in eigener Handschrift lösen Gespräch aus, nicht nur Reichweite.
18,8 Kommentare je 100 Reaktionen gegenüber 7,6 im Vergleichsfeld (Abschluss 03.09.2026, Stichprobe nicht dokumentiert).
Die Hürde ist die Routine, nicht die Technik.
Sechs von sieben Personen haben Entwürfe begonnen; ohne festen Wochenslot bleibt das beste Werkzeug ungenutzt.
Quellen und Methodik
- Angebot LinkedIn und KI, 10.04.2026; Kickoff-Workshop und Protokoll, 12.06.2026 (rund 4.000 Beiträge ausgewertet).
- DNA-Update 19.06.2026 (139 Signale je Person); Status-Updates 24.07. und 05.08.2026.
- Abschlusssession 03.09.2026 (6 von 7, 18,8 gegen 7,6 Kommentare je 100 Reaktionen).
- Repository des Werkzeugs, 97 Commits vom 11.06. bis 12.09.2026.
Das Team
Kimya Mehranfar
Communications und Enablement
David Isermann
AI-Strategie und Architektur
Silas Kühn
Associate
Joschua Grönke
Newsroom-Entwicklung
Elene Gagoshvili
UI und UX
