KI-gestütztes Marketing
Überbegriff für alle KI-Anwendungen im Marketing: Von Datenanalyse über Personalisierung bis Automatisierung.
Token
Grundbaustein in LLMs: Wörter, Wortteile oder Zeichen (ca. 4 Zeichen pro Token). Begrenzt Kontextfenster und Kosten bei API-Nutzung.
KI für SEO
Tools zur Keyword-Recherche, Content-Optimierung und technischen SEO. Analysiert SERPs und prognostiziert Ranking-Chancen.
KI im Marketing
Strategischer Einsatz von KI zur Verbesserung von Kampagnen, Kundenerfahrung und ROI. Umfasst Predictive Analytics bis Generative Tools.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Methode, bei der LLMs externe Daten abrufen und in die Generierung einfließen lassen. Reduziert Halluzinationen und erhöht faktenbasierte Inhalte.
Wenig-Shot-Prompting
Prompting-Methode mit wenigen (2–5) Beispielen im Prompt. Die KI lernt aus diesen, um ähnliche Aufgaben ohne umfangreiches Training zu lösen.
Sprachsynthese (Text-to-Speech)
Umwandlung von Text in natürlich gesprochene Sprache. KI-TTS-Systeme erzeugen menschenähnliche Stimmen für Podcasts, Videos oder Barrierefreiheit.
Sprache-zu-Text
Technologie zur Umwandlung gesprochener Sprache in Text. Wird für Transkriptionen, Untertitelung oder Sprachsteuerung in Content-Workflows genutzt.
Feinabstimmung
Anpassung eines vortrainierten Modells an spezifische Daten oder Branchen. Macht Generative KI branchenspezifisch (z. B. Marketing-Texte) ohne Neuausbildung.
Prompt Engineering
Kunstfertigkeit, optimale Prompts für KI-Modelle zu entwickeln. Techniken wie Rollenspiele oder Gedankenketten maximieren Relevanz und Genauigkeit.
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