Pressemitteilungen automatisiert erstellen

Das echte Ausmaß des Problems

Ein durchschnittlicher Verlag mit 50–200 Titeln pro Jahr erstellt mindestens 2–3 Pressemitteilungen pro Monat. Das sind 24–36 pro Jahr. Jede braucht:

• 1–2 Stunden zum Schreiben (wenn es schnell geht)
• 30 Minuten bis 1 Stunde Abstimmung mit Geschäftsführung oder Marketingleitung
• 30 Minuten Lektorat und finale Anpassungen
• Gesamtaufwand: ca. 2–4 Stunden je Mitteilung

Das sind jährlich 48–144 Stunden nur für Pressemitteilungen. Eine halbe bis ganze Vollzeitstelle, gebunden für etwas, das strukturiert und wiederholbar ist.

Dazu kommen Qualitätsschwankungen. Mitteilungen, die Julia an einem stressigen Freitag schreibt, sehen anders aus als die vom Anfang der Woche, andere Überschriften, andere Tonalität, andere Gewichtung der Informationen. Das wirkt nach außen inkonsistent.

Externe PR-Agenturen versprechen Abhilfe, kosten aber 500 bis 3.000 Euro pro Mitteilung, für viele Verlage ist das proportional zu viel.

Mit vs. ohne KI, ein ehrlicher Vergleich

¹ KI produziert den Rohtext in Sekunden, Gegenlesen und Anpassung bleiben nötig.
² Angenommen: eine Person zu 25 €/Stunde; KI-Nutzung kostenlos oder ≤ 50 € pro Monat.

Das ist der zentrale Punkt: Die Rohproduktion dauert keine zwei Stunden mehr, sondern 15–30 Minuten. Das Gegenlesen braucht weiterhin 30 Minuten, aber auf einer deutlich besseren Vorlage.

Einschätzung auf einen Blick

Zeitersparnis, hoch (4/5)
Klar messbar, du sparst 1,5–3 Stunden pro Mitteilung. Das summiert sich zu 30–90 Stunden pro Jahr bei 30 Mitteilungen. Das ist spürbare Zeit. Keine 5, weil das Gegenlesen weiterhin Zeit braucht und die KI manchmal zu glatt formuliert.

Kosteneinsparung, niedrig (2/5)
Die direkte Ersparnis ist gering, du sparst Personalzeit, aber keinen harten Etat. Indirekt brauchst du keine PR-Agentur mehr (das wären 15.000–36.000 € pro Jahr), aber ein mittelgroßer Verlag nutzt Agenturen ohnehin nur für Spezialfälle. Die eigentliche Einsparung ist Kapazität, nicht Budget.

Schnelle Umsetzung, sehr hoch (5/5)
Einer der leichtesten KI-Einstiege überhaupt. Du schreibst einen Prompt, legst 2–3 echte Beispielmitteilungen als Kontext daneben, und los. Ein bis zwei Wochen bis zum ersten brauchbaren Entwurf. Keine Infrastruktur, keine Integration mit bestehenden Systemen nötig.

ROI-Sicherheit, mittel (3/5)
Die Zeitersparnis ist sicher, du wirst schneller. Der Qualitätseffekt ist subjektiver: Werden die Mitteilungen besser? Gibt es mehr Medienaufnahmen? Schwer zu messen. Der erste Monat zeigt: „Okay, schneller.” Nach drei Monaten die Frage: „Sind sie auch besser?”, das hängt vom Rückkanal aus dem Lektorat ab.

Skalierbarkeit, hoch (4/5)
Jede zusätzliche Mitteilung kostet praktisch nichts extra. Wenn ihr nächsten Monat 50 statt 30 Mitteilungen schreibt, skaliert das System mit. Keine neuen Lizenzen, keine zusätzliche Infrastruktur. Das Einzige, was linear mit dem Volumen wächst, ist das menschliche Gegenlesen.

Richtwerte, stark abhängig davon, wie klar der Verlagsstil definiert ist, ob die KI Beispieltexte kennt und wie viel Zeit fürs Gegenlesen eingeplant wird.

Was ein KI-Pressemitteilungs-Assistent konkret macht

Ein KI-System für Pressemitteilungen arbeitet in drei Schritten:

1. Strukturierte Eingabe
Statt freier Erzählung bekommt die KI strukturierte Daten:

• Buch/Titel: Name und Kategorie
• Anlass: Neuerscheinung, Auszeichnung, Neuauflage, Autorenveranstaltung
• Kernfakten: Was passiert? Wer ist beteiligt? (Autor, Illustrator, Übersetzer)
• Verkaufsargumente: Was macht dieses Buch einzigartig?
• Zielgruppe: Wer sollte das Buch kaufen?
• Termine: Erscheinungsdatum, evtl. begleitende Veranstaltungen

Diese Angaben kannst du aus einem Formular übernehmen oder einfach als Stichpunkte notieren.

2. Erstellung im Verlagsstil
Das LLM (z. B. GPT-4, Claude) bekommt einen Prompt wie:

Du schreibst Pressemitteilungen für [VERLAGSNAME].
Der Verlagsstil ist:
- Tonalität: sachlich und inspirierend
- Zielgruppe: Journalistinnen und Journalisten in Literaturbeilagen, Feuilleton und Sachbuchressorts
- Länge: 250–350 Wörter
- Struktur: Aufhänger (erste 2 Sätze), Kernbotschaft, Kontext, Zitat, Mehrwert für Leser, Kontakt

Schreibe eine Pressemitteilung für:
[ANGABEN EINFÜGEN]

Das Ergebnis ist eine vollständige Pressemitteilung in 30 Sekunden.

3. Gegenlesen und Feinschliff
Julia liest das Ergebnis, prüft die Fakten, nimmt zwei bis drei Anpassungen vor (Zitat austauschen, eine Formulierung umbauen) und ist fertig. 20–30 Minuten statt zwei Stunden.

Die Voraussetzung: eine gute Verlagsstil-Vorlage, die die KI kennt. Das heißt: 5–10 alte Pressemitteilungen hochladen und als Beispiele verankern, damit die KI Ton, Länge und Struktur verinnerlicht. Dann funktioniert es.

Konkrete Werkzeuge, was wann passt

ChatGPT Plus, Die einfachste Lösung. Schreib den Prompt oben (mit 3–5 Beispielmitteilungen), speichere ihn als eigene Anweisung und gib danach nur noch die Stichpunkte ein. Kostet 20 €/Monat. Ideal für Teams bis 10 Personen. Nachteil: Die Ergebnisse bleiben häufig näher an der Oberfläche als bei anderen Systemen.

Claude via API, Bessere Qualität als ChatGPT, vor allem bei längeren Texten und bei der Stilkonsistenz. Lässt sich in einen Slack-Bot oder eine interne Weboberfläche einbinden. Kostet je nach Volumen etwa 5–20 $ pro Monat. Gut geeignet für mittlere bis große Verlage, die stärker automatisieren wollen.

Spezialisierte PR-/Marketing-KI-Werkzeuge (z. B. Jasper, Copy.ai), Sie bringen eigene Vorlagen für Pressemitteilungen mit. Klingt praktisch, ist für kleine Verlage aber oft zu teuer (typisch 50–100 € pro Monat) und liefert häufig generische Ergebnisse. Mit einem gut formulierten Prompt sind ChatGPT oder Claude meistens besser.

Notion AI, Wer die Buchdatenbank in Notion pflegt, kann Notion AI direkt auf die Einträge anwenden. Wenig Aufwand, aber begrenzte Kontrolle über den Stil. Kostet etwa 10 € pro Person im Business-Plan.

Eigene Lösung mit Zapier und Claude-API, Für größere Verlage: Ein Zapier-Ablauf, der Stichpunkte aus einem Google Sheet an die Claude-API schickt und die fertige Mitteilung ins Archiv ablegt. Kostet etwa 25–50 € pro Monat für Zapier und Claude-API. Stark automatisiert und skaliert gut.

Datenschutz und Datenhaltung

Pressemitteilungen enthalten meist öffentliche Informationen, Buchtitel, Autorennamen, Erscheinungsdaten. Das ist nicht sensibel. Wenn du ChatGPT nutzt, kann OpenAI aus deinen Eingaben theoretisch lernen, das ist bei ohnehin öffentlichen Pressemitteilungen rechtlich unproblematisch.

Falls ihr Bücher mit sensiblen Inhalten habt (etwa Ratgeber zu persönlichen Themen), solltet ihr die Buchdetails vor der KI-Eingabe verallgemeinern („ein Ratgeber zu mentaler Gesundheit” statt „Buch XY über Angststörungen”).

Ein Auftragsverarbeitungsvertrag ist nicht nötig, aber ein kurzer Hinweis in der Datenschutzerklärung sinnvoll: „Wir nutzen ChatGPT zur Textassistenz, keine sensiblen Daten werden hochgeladen.”

Was es kostet, realistisch gerechnet

Einmalig

• Verlagsstil-Vorlage erstellen: 2–4 Stunden (intern) = kostenlos bis 100 €
• Einrichtung (Prompt schreiben, testen): 1–2 Stunden = kostenlos bis 50 €

Laufend monatlich

• ChatGPT Plus: 20 €
• Oder Claude-API (bei 100 Mitteilungen zu je ca. 0,03 $): etwa 3 €
• Gesamte Werkzeugkosten: 20–25 € pro Monat

Ersparnis bei der Personalzeit

• 30 Mitteilungen pro Jahr × 1,5 Stunden Einsparung = 45 Stunden
• zu 25 €/Stunde = 1.125 € jährliche Ersparnis

Der Break-even ist nach zwei bis drei Monaten erreicht.

Drei typische Einstiegsfehler

1. Der Prompt ist zu allgemein.
Du fragst die KI: „Schreib eine Pressemitteilung.” Und bekommst eine generische Mitteilung zurück, die nach tausend anderen klingt. Das ist nicht der Verlagsstil. Was hilft: Drei bis fünf echte Pressemitteilungen vorn in den Prompt-Kontext legen, damit die KI versteht, was euer Stil ist.

2. Die KI geht ohne Prüfung live.
„Die 20 Minuten Gegenlesen sparen wir uns.” Das ist ein Fehler. Die KI verdreht manchmal Namen, verwechselt Fakten oder formuliert unglücklich. Was hilft: Eine klare Prüfroutine, der Entwurf geht zu einer Person (meist Julia), die prüft: Stimmen alle Fakten? Passt die Tonalität? Das sind 20–30 Minuten, die nicht verhandelbar sind.

3. Zitate werden unterschätzt.
Die KI kann Zitate erzeugen, also erfinden, und die klingen oft blass oder sind schlicht falsch. Eine Mitteilung mit einem echten Zitat vom Autor ist um Längen stärker als ohne. Was hilft: Die Buchmetadaten sollten ein „verfügbares Zitat des Autors” enthalten, ein Ausschnitt aus dem Vorwort oder eine Aussage, die der Autor eigens für die Pressearbeit liefert. Das muss manuell hinterlegt werden.

Und ein vierter Punkt, der sich erst nach Monaten zeigt, und deshalb eine eigene Wartungsfrage ist: Die KI verändert die Tonalität nicht von allein. Nach 50 KI-erzeugten Mitteilungen merken Redaktionen: „Die klingen irgendwie alle gleich.” Das ist nicht falsch, aber auch nicht stark. Was hilft: Einmal pro Quartal die Mitteilungen als Gruppe durchgehen und den Verlagsstil gegebenenfalls aktualisieren.

Was mit der Einführung wirklich passiert, und was nicht

Das ist ein eher unaufgeregtes Projekt. Niemand verliert seinen Job, Julia hat nur mehr Zeit für strategische PR statt für administrative Schreiberei. Die meisten Teams steigen schnell ein, weil der Mehrwert sofort sichtbar wird: „Das dauert jetzt wirklich nur 20 Minuten?”

Das einzige Thema beim Veränderungsmanagement: Einzelne langjährige Mitarbeitende sind skeptisch. „KI-Texte klingen doch künstlich.” Das ist ein berechtigter Einwand, der erste Entwurf ist oft okay, nicht großartig. Nach drei bis fünf Durchläufen mit Gegenlesen werden die Ergebnisse deutlich besser.

Die Einführung in der Praxis:

• Mit 5–10 einfachen Fällen starten, Mitteilungen zu Neuerscheinungen sind strukturiert und unkompliziert.
• Die ersten zwei bis drei Entwürfe sind langsam, weil der Prompt noch verfeinert wird.
• Nach drei bis vier Wochen läuft das System, und Julia schafft 30 Mitteilungen im Monat statt drei.

Realistischer Zeitplan mit Risikohinweisen

Bis zur echten Produktivität vergehen nur drei bis vier Wochen. Das Risiko ist nicht technisch, sondern organisatorisch.

Häufige Einwände, und was dahintersteckt

„KI-geschriebene Pressemitteilungen klingen doch künstlich.”
Teils richtig. GPT-4 und Claude 3 sind deutlich besser als ältere Modelle, aber die Tonalität wirkt schnell glatt. Was hilft: (1) ein klarer, eigener Verlagsstil, den die KI an Beispielen gelernt hat; (2) echte Autorenzitate, die eine eigene Stimme einbringen; (3) konsequentes Gegenlesen, 20 Minuten menschliche Hand machen den Unterschied. Mit gutem Prompt und Lektorat sind die Texte kaum von manuell geschriebenen zu unterscheiden.

„Die Redaktionen merken doch, dass eine KI das geschrieben hat.”
Schwer zu erkennen, solange der Stil stimmig ist und die Fakten passen. Redaktionen merken schlechte Texte, nicht die KI an sich. Wenn die Qualität hoch ist, interessiert das niemanden.

„Und wenn die KI etwas Falsches erfindet?”
Deshalb Gegenlesen. Die KI kann Namen verdrehen, Daten vertauschen oder Fakten halluzinieren. Das ist nur mit menschlicher Prüfung zu vermeiden. Wer dazu nicht bereit ist, sollte die Mitteilungen weiterhin manuell schreiben.

„Das ist doch nur für Newsletter, echte Pressemitteilungen brauchen Erfahrung.”
Falsch. Pressemitteilungen sind stark strukturiert. Genau dafür ist KI stark. Eine gute Pressemitteilung besteht aus Aufhänger, Kontext, Zitat und Kontakt. Das kann die KI besser als ein hektischer Praktikant.

Woran du merkst, dass das zu dir passt

• Dein Verlag produziert mehr als 10 Pressemitteilungen pro Monat, mehr als eine pro Woche.
• Eine Person in PR oder Marketing erledigt das, und es frisst viel Zeit, mindestens 2 Stunden pro Mitteilung.
• Der Verlagsstil ist klar und einheitlich, oder lässt sich in vier Stunden festhalten.
• Du willst mehr Mitteilungen bei gleicher Kapazität und hast kein Budget für eine zusätzliche Stelle.
• Eure Pressearbeit ist ereignisbasiert (Neuerscheinungen, Auszeichnungen, Veranstaltungen) statt stark kampagnengetrieben, dort ist die KI am stärksten.
• Es gibt 20–25 € pro Monat Budget für Werkzeuge.

Wann es sich (noch) nicht lohnt, drei harte Ausschlusskriterien:

1. Weniger als 5 Pressemitteilungen pro Monat. Der Aufwand, den Prompt sauber aufzusetzen, rentiert sich nicht. Manuell schreiben ist dann schneller.

2. Der Verlagsstil ist blass oder uneinheitlich. Wenn zehn alte Pressemitteilungen zehn verschiedene Stile zeigen, kann die KI nichts lernen. Erst müsste der Stil vereinheitlicht werden, das sind Monate Arbeit.

3. Die für euch wichtigen Redaktionen leben von persönlicher Zuwendung und Geschichten. Dann sind Pressemitteilungen nur der erste Schritt, die eigentliche PR ist der Dialog danach.

Das kannst du heute noch tun

Nimm eine Pressemitteilung zu deinem letzten Buch und leg sie bereit. Dann öffne ChatGPT Plus und gib folgende Anweisung ein:

Dieser Test zeigt dir: Wie lange brauchst du? Ist das Ergebnis brauchbar? Passt es zum Verlagsstil? Danach weißt du, ob das System für dich taugt.

Quellen & Methodik

• Agenturkosten für Pressemitteilungen: openPR, typingteam, presseverteiler.de, wordsmattr (2024–2026), etwa 500–3.000 € pro Mitteilung, abhängig von Agenturgröße und Leistungsumfang.
• Zeitaufwand je Pressemitteilung (manuell): Erfahrungswerte aus Verlagsarbeit (April 2026), 2–4 Stunden inklusive Abstimmung und Gegenlesen.
• KI-gestützte Erstellung von Pressemitteilungen: PR Newswire (2024), Bureau Works (2025), HubSpot, Narrato, Hapna AI, Writer, SearchAtlas (2024–2026), berichtete Zeitersparnis 75–90 %.
• Kosten ChatGPT Plus: OpenAI-Preisliste (April 2026), 20 €/Monat.
• Kosten Claude-API: Anthropic-Preisliste (April 2026), ca. 0,003 $ pro 1K Eingabe-Tokens.