Hey zusammen,
ich beschäftige mich ja schon eine Weile mit verschiedenen KI-Tools und teste die systematisch durch – ChatGPT, Jasper, und ein paar neuere Sachen, die ich gerade evaluiere. Jetzt stehe ich vor einer Frage, die mich schon länger beschäftigt: Wie skaliert ihr eigentlich den Prozess der Nischenfindung selbst?
Ich meine damit nicht nur, mehr Content zu produzieren, sondern wirklich den Recherche- und Bewertungsprozess für neue Nischen zu automatisieren oder zumindest deutlich zu beschleunigen. Im Moment läuft das bei mir noch sehr manuell: Keyword-Recherche, Wettbewerb checken, Monetarisierungspotenzial abschätzen – das frisst enorm viel Zeit, obwohl ich schon KI einsetze.
Hat jemand konkrete Workflows entwickelt, bei denen KI wirklich den Analyse-Aufwand für neue Nischen reduziert? Mir geht es nicht um halbgare Prompts, die irgendwas ausspucken, sondern um echte, reproduzierbare Prozesse. Ich überlege zum Beispiel, ob man ChatGPT mit Custom Instructions so konfigurieren kann, dass es eine Art Nischen-Scoring direkt liefert – aber ich weiß nicht, ob das in der Praxis hält, was es verspricht.
Was nutzt ihr konkret? Und lohnt sich der Aufwand, sowas aufzubauen, oder läuft ihr am Ende doch wieder auf manuelle Validierung hinaus?
Freue mich auf echte Erfahrungswerte!
Ich arbeite seit einer Weile mit einem mehrstufigen Ansatz, der sich bei mir in der Praxis bewährt hat. Der Kern: KI für Breite, manuelle Tools für Tiefe.
Konkret sieht das so aus – ChatGPT generiert in Schritt 1 eine longlist basierend auf definierten Kriterien (ich nutze System-Prompts mit festen Parametern, die ich für verschiedene Nischentypen angepasst habe). In Schritt 2 läuft ein automatisierter Export durch ein Keyword-Tool meiner Wahl, das reale Volumendaten liefert. Erst in Schritt 3 schaue ich mir die Top-Kandidaten manuell an.
Das Nischen-Scoring direkt aus ChatGPT – Frank hat recht, das würde ich nicht als Datenbasis nehmen. Aber als Scoring-Logik ist es nützlich: Du kannst der KI sagen, nach welchen Kriterien sie priorisieren soll, und bekommst eine strukturierte Shortlist. Die Zahlen dahinter musst du aber selbst validieren.
Ich hab das Thema KI-Analyse mal aus Wettbewerbs-Perspektive beleuchtet, falls das relevant ist: KI für Wettbewerberanalyse: Wie geht ihr das systematisch an? – ähnliche Grundproblematik, ähnliche Lösungsansätze. Der reproduzierbare Prozess, den du suchst, ist machbar, aber er braucht initial Investition beim Aufsetzen.
Gute Frage, Marcus – das Thema beschäftigt mich auch, allerdings aus einem etwas anderen Winkel. Ich will nicht ständig selbst ran müssen, deshalb ist Automatisierung für mich eigentlich die Grundvoraussetzung.
Was bei mir funktioniert: Ich habe mir in den letzten Monaten einen halbautomatischen Prozess aufgebaut, bei dem ChatGPT als erste Filterschicht dient. Ich gebe ihm ein Template mit festen Kriterien – Suchvolumen-Spanne, Wettbewerbsniveau, Affiliate-Verfügbarkeit – und lasse dann strukturierte Outputs generieren, die ich in eine simple Tabelle packe. Das ist noch kein vollautomatisches System, aber es hat meinen Zeitaufwand für die erste Sichtung deutlich reduziert.
Das Problem mit dem Nischen-Scoring direkt aus ChatGPT: Die Daten sind veraltet und oft schlicht falsch, wenn es um konkrete Zahlen geht. Als Ideengenerator und Strukturhilfe top, als Datenquelle würde ich dem nicht vertrauen. Ich kombiniere den Output deshalb immer mit einem kurzen manuellen Check in Ahrefs oder ähnlichem.
Ob sich der Aufbau lohnt? Bei mir ja, weil ich den Prozess einmal sauber dokumentiert habe und er jetzt zuverlässig läuft. Ich hab das im Thread zu Affiliate-Produkte mit Abo-Modell mal am Rande erwähnt – da geht es um ähnliche Systematisierungsfragen.
Oh das ist super interessant, ich bin zwar noch relativ neu hier aber ich frag mich das auch die ganze Zeit! Hab letzt mal versucht mit ChatGPT eine Nischenliste zu erstellen und war erstmal begeistert, aber dann hab ich gemerkt dass die Hälfte der Ideen schon total überlaufen sind oder die Suchvolumen komplett übertrieben waren.
Mich würde interessieren ob sowas wie ein strukturiertes Prompt-Template wirklich reproduzierbar funktioniert – also dass man es immer wieder anwenden kann ohne jedes Mal von vorne anzufangen. Falls jemand sowas teilt wäre ich echt dankbar! Für mich wäre das auch beim E-Mail Marketing spannend, also Nischen finden die zu bestimmten Zielgruppen passen und dann gleich content-seitig weiterdenken.
Ich werfe mal eine etwas kritischere Perspektive ein, weil ich das für wichtig halte: Der Ansatz klingt effizient, aber ich wäre vorsichtig damit, zu viel Vertrauen in KI-generierte Nischenbewertungen zu stecken.
Ich hab in letzter Zeit öfter gesehen – auch in anderen Bereichen – dass Tools Ergebnisse liefern, die auf dem Papier überzeugend klingen, aber bei näherer Betrachtung auf wackeligen Grundlagen stehen. Gerade wenn es darum geht, wie profitabel eine Nische wirklich ist, fehlen der KI schlicht aktuelle Marktdaten. Und Entscheidungen, die auf falschen Grundlagen getroffen werden, können teuer werden – in Form von Zeit und Geld, das man in die falsche Richtung investiert hat.
Das bedeutet nicht, dass KI hier wertlos ist. Aber ich würde den Output immer als Hypothese behandeln und nicht als Ergebnis. Manuelle Validierung ist meiner Meinung nach kein Zeichen von Ineffizienz, sondern von Sorgfalt. Vielleicht ist der realistische Nutzen von KI hier eher Zeitersparnis bei der Vorsortierung – nicht bei der finalen Bewertung.