- KI für Themenfindung und Gegenpositionen nutzen
- die Grenzen der Recherchefähigkeit kennen
- Angaben systematisch prüfen
- aus Kundenfragen Themen ableiten
Recherche ist der Schritt mit dem größten Zeitgewinn und dem größten Risiko zugleich. Diese Lektion zeigt, welche Recherchefragen ein Modell zuverlässig beantwortet – und bei welchen Sie grundsätzlich nachprüfen müssen.
1. Zwei Arten von Recherchefragen
Die erste Art fragt nach Struktur: Welche Aspekte hat dieses Thema? Welche Einwände bringen Kunden typischerweise? Wie würde ein Skeptiker argumentieren? Hier ist ein Modell stark, weil es Muster wiedergibt und Sie das Ergebnis sofort beurteilen können.
Die zweite Art fragt nach Fakten: Wie hoch ist der Wert? Was schreibt die Norm vor? Welche Studie belegt das? Hier ist ein Modell unzuverlässig, weil es keine Datenbank abfragt, sondern wahrscheinliche Antworten erzeugt.
2. Nützliche Recherchefragen
| Frage | Was sie bringt |
|---|---|
| „Welche Einwände hat ein Kunde gegen X?“ | Eine Liste, die Sie um zwei eigene ergänzen – die besten Beitragsthemen |
| „Was würde ein Kritiker meiner These entgegnen?“ | Zwingt zur Auseinandersetzung, macht den Text belastbarer |
| „Welche Aspekte von X übersehe ich?“ | Findet Lücken in der eigenen Gliederung |
| „Erkläre X so, dass ein Fünfzehnjähriger es versteht.“ | Liefert Formulierungen für die verständliche Fassung |
| „Welche Fragen bleiben nach diesem Text offen?“ | Ergibt die nächsten drei Beitragsthemen |
3. Prüfen, was geprüft werden muss
Drei Kategorien sind ohne Ausnahme zu prüfen: Zahlen aller Art, Rechtsangaben einschließlich Paragrafen und Fristen, und Quellenangaben. Bei Letzteren genügt eine Suche nach dem Titel – existiert er nicht, war er erfunden.
Modelle mit Websuche sind hier besser, aber nicht sicher: Sie zitieren zwar reale Seiten, geben deren Inhalt aber gelegentlich falsch wieder. Öffnen Sie die verlinkte Quelle und lesen Sie die Stelle selbst.
4. Die beste Quelle ist Ihr Posteingang
Kein Modell kennt die Fragen, die Ihnen Kunden tatsächlich stellen. Genau dort liegen die Themen, die niemand sonst hat. Sammeln Sie über vier Wochen jede Frage aus Angeboten, Telefonaten und E-Mails in einer einfachen Liste.
Diese Liste ist mehr wert als jede Themenrecherche. Ein Modell hilft danach beim Sortieren und beim Erkennen von Gruppen – aber der Inhalt kommt aus Ihrem Betrieb.
5. Häufige Fragen
Sind Modelle mit Websuche zuverlässig? Deutlich zuverlässiger, aber nicht verlässlich. Behandeln Sie sie wie einen schnellen Praktikanten: Die Richtung stimmt meist, die Details müssen kontrolliert werden.
Darf ich Kundenanfragen ins Chatfenster geben? Nur ohne Namen, Adressen und weitere personenbezogene Angaben. Anonymisieren Sie vorher – der Kurs DSGVO im Alltag behandelt die Einzelheiten.
Wie tief sollte ein Fachbeitrag gehen? So tief, dass ein Fachmann nickt, und so klar, dass ein Entscheider folgt. Beides zugleich ist möglich, wenn Sie Fachbegriffe beim ersten Auftreten kurz erklären.
6. Übung zum Selbermachen
Legen Sie eine Liste mit den letzten zwanzig Kundenfragen an. Lassen Sie ein Modell diese Fragen zu vier Gruppen zusammenfassen. Aus jeder Gruppe wird ein Beitragsthema – und Sie haben einen Monatsplan, der ausschließlich auf echtem Bedarf beruht.
- [1]Stanford HAI (2026): AI Index Report – Reliability of Retrieval-Augmented Systems.
- [2]Google Search Central (2026): Creating Helpful, Reliable Content.
Stand: September 2026. Plattformregeln und Reichweitenmechanik ändern sich laufend – prüfen Sie Zahlenangaben an Ihren eigenen Werten.