Titel, Shownotes und Social Posts mit nur einem Klick?

Ohne catchy Titel und den richtigen Keywords werden eure Folge nicht gefunden oder geklickt. Neue KI-Tools versprechen, euch diese nervige Arbeit abzunehmen. Ein Test.

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Ihr arbeitet gerade an der neuesten Folge eines Podcastprojekts. Die Aufnahmen dazu waren letzte Woche, gerade habt ihr Schnitt und Mastering erledigt. Fast fertig! Jetzt nur noch exportieren und ~schnell~ für die Veröffentlichung einplanen.

Aber Moment: Es fehlen noch ein catchy Titel, Kapitelmarken, aussagekräftige Shownotes, Keywords, Episodenlogo und dann muss die neue Folge auch auf diversen Plattformen beworben werden.

Ich unterschätze jedes Mal, wie viel Zeit die letztgenannten Aufgaben fressen. Dazu machen sie wenig Spaß, sondern sind repetitiv und eher nervig.

Deshalb möchte ich heute KI-Tools testen, die euch all diese Aufgaben abnehmen können - mit persönlichem Fazit am Ende.

Die Ausgangssituation

Zugegeben: Solche KI-Anwendungen sind nicht total neu und ich hatte sie schon länger auf dem Schirm. Jetzt kam für mich aber die Gelegenheit, sie auch mal auszuprobieren. Ich arbeite nämlich seit kurzem an einem neuen Podcastprojekt mit, bei dem ich neben der Audioproduktion auch für die Veröffentlichung zuständig bin.

In diesem Podcast diskutieren die wechselnden Hosts (passenderweise) die neuesten Entwicklungen in der KI-Branche. Es ist ein Podcast von und für Expert*innen und Technikinteressierte. Die Hosts gehen dabei in die Tiefe und verlangen von den Hörenden ein gewisses Vorwissen auf dem Gebiet.

Nach der Audioproduktion muss ich für jede Folge Titel und Shownotes schreiben, die sachlich und informativ sind und einen Überblick über alle Themen der Folge geben. Außerdem sollen Kapitelmarken den Hörenden helfen, von Thema zu Thema zu springen oder Gehörtes wiederzufinden.

Bei meinem Test habe ich zwei Anwendungen ausprobiert: Podsqueeze (Si apre in una nuova finestra) und LemonSpeak (Si apre in una nuova finestra). Die Auswahl ist recht zufällig, Podsqueeze macht recht viel Marketing, deshalb waren sie mir ein Begriff und bei LemonSpeak habe ich den Gründer Patrick Müller bereits kennenlernen dürfen.

Ähnliche Tools gibt es zuhauf und im Kern versprechen sie alle, dass sie die Inhalte einer Podcastfolge in anderen Content “umfunktionieren”. So zum Beispiel der Claim von Podsqueeze: “Repurpose your podcast content with one click!”

KI-Anwendungen im Test

Tatsächlich braucht es bei beiden Anwendungen (nach dem Anmeldungsprozess) auch nur einen Klick, um eine Podcastfolge umzuwandeln. Für eine 50 minütige Episode dauert das ungefähr 10 Minuten. In dieser Zeit wird die Folge erst transkribiert und dann (mutmaßlich) durch eine GenAI gejagt, die euch dann folgenden Content kreiert:

• Transkript der ganzen Folge

• Titelvorschläge

• Shownotes

• Keywords

• Kapitelmarken

• Zitate

• Blog Post

• Posts für Social Media

• und noch mehr, je nach Anwendung

Klingt erstmal genial, oder? Aber schauen wir uns den erstellten Content im Detail an.

Transkript

Bei beiden Anwendungen ist das Transkript recht ordentlich. Natürlich ist es nicht perfekt, dafür müsste ich noch händisch nacharbeiten. Aber es liefert eine gute Grundlage, um zum Beispiel Untertitel für Youtube oder ähnliches zu erstellen. Wenn das Transkript nur zur besseren Auffindbarkeit im Internet dienen sollte, könnte man, je nach Format, das Transkript einfach so verwenden.

Nicht in meinem Fall. Denn am Transkript wird ein gewohntes Problem von Transkriptionsprogrammen sichtbar: Eigennamen und Fremdwörter. Davon werden in einem KI-Podast leider viele verwendet (Phi-3, Anthropic, ChatGPT-4o) und die richtige Transkription dieser ist wichtig - Stichwort Keywords! Podsqueeze hat dafür auch eine Lösung eingebaut: Ich kann Wörter hinterlegen, die regelmässig falsch transkribiert werden. Ein nettes Feature, aber bei der schnelllebigen KI-Branche, von der das Format handelt, müsste ich bei jeder Folge neue Wörter hinterlegen. Das kostet wieder Zeit.

Shownotes

Auch die Shownotes sehen auf dem ersten Blick in Ordnung aus: zentrale Inhalte aus der Podcastfolge wurden erkannt und eingebaut. Bei LemonSpeak gefällt mir, dass nicht nur eine kurze Zusammenfassung erstellt wird, sondern die Shownotes strukturiert werden: kurze Zusammenfassung, Highlights, Vorstellung der Hosts und Kapitelmarken.

Podsqueeze trumpft aber mit einer anderen wichtigen Funktion auf: Ich kann jedes Ergebnis, das für mich generiert wurde, noch einmal anpassen. Dazu habe ich ein Eingabefenster, in das ich Prompts schreiben kann. Zum Beispiel: “Schreibe die Shownotes in der ersten Person.”

Doch wie beim Transkript sehen die Shownotes bei beiden Anwendungen zwar oberflächlich gut aus, genauer dürfte ich sie aber nicht untersuchen. Denn die Fehler, die in der Transkription gemacht wurden (Eigennamen und Fremdwörter nicht richtig erkannt), werden auf alle anderen Texte übertragen. Das äußert sich vor allem darin, dass die in der Podcastfolge besprochenen Produkte und Modelle einfach nicht vorkommen. Dazu gesellt sich das typische Problem von GenAI wie ChatGPT: Mittelmäßigkeit.

Aus diesen zwei typischen Problemen folgt eine oberflächliche und unspezifische Folgenbeschreibung. Das funktioniert für einen Expert*innenpodcast, wie den, den ich schneide, nicht wirklich.

Kapitelmarken

Podsqueeze sowie LemonSpeak machen mir auch Vorschläge für die Kapitelmarken. Dabei werden die Sinnabschnitte in der Folge auch richtig erkannt, nur die konkreten Timestamps werden für meinen Geschmack etwas random gesetzt. Also nicht dort, wo das jeweilige Thema (nach meiner Meinung) wirklich anfängt.

Aber hier muss ich die Dienste auch in Schutz nehmen, in dem getesteten Podcast springen die Hosts von Thema zu Thema, ohne sie ganz klar zu trennen und einiges läuft ineinander über. Auch für mich ist es dabei schwierig, die Kapitelmarken zu setzen.

Content für Social Media

Jetzt kommen wir zu der Funktion, die uns am meisten Zeit und Nerven sparen könnte - eigentlich. Der Inhalt unserer Podcastfolge wird in Social Media Posts umgewandelt. Bei Podsqueeze haben wir dazu zwei Möglichkeiten: Zum einen werden uns Post-Texte für LinkedIn und Facebook generiert (für TwiX hat es nicht funktioniert, warum auch immer). Außerdem werden uns Zitatkacheln und Audiogramme erstellt, die wir nur noch anpassen müssen (Schriftart oder Hintergrundbild ändern, zum Beispiel).

Lassen wir mal beiseite, dass der vorgeschlagene Content definitiv aufpoliert werden müsste. Ich finde zwei andere Aspekte erwähnenswert. Bisher fehlt diesen KI-Anwendungen eine direkte Schnittstelle zu den Social Media Plattformen. Die generierten Inhalte müssen also erstmal händisch in ein anderes System übertragen werden, bevor gepostet werden kann.

Dann müssen wir kurz über Audiogramme sprechen. Auch ich habe sie in der Vergangenheit viel verwendet. Aber mittlerweile wissen wir durch Studien und Erhebungen, dass Audiogramme (also ein Standbild mit einem hörbaren Zitat aus der Podcastfolge) nicht wirklich funktionieren. Wenn Video, dann richtig, also eine Einstellung aus der Podcastaufnahme oder ein anderweitig gestaltetetes Video.

Was ich damit sagen will: Die Möglichkeit, Zitatkacheln und Audiogramme für Social Media zu kreieren, wirkt aus der Zeit gefallen und wird den modernen Anforderungen dieser Plattformen nicht mehr ganz gerecht.

Kurz möchte ich noch eine Funktion von LemonSpeak positiv hervorheben: Hier fand ich die generierten TwiX Posts ganz gut (weil clickbaity) und mit zwei Klicks kann ich tatsächlich direkt posten (ohne copy and paste). So oder so ähnlich für alle Plattformen wäre zwar ein kleiner Schritt, aber ein wichtiger.

Blog Post & Newsletter

Bisher klang der Test sehr negativ, deshalb gibt es noch ein Lob für eine Funktion zum Schluss. Podsqueeze und LemonSpeak generieren mir auch Texte für Blog Posts und Newsletter Ausgaben über den Podcast. Natürlich haben diese Texte die gleichen Probleme wie zum Beispiel das Transkript oder die Shownotes. Trotzdem sind sie recht ordentlich und mit ein bisschen Redigatur habe ich in relativ schneller Zeit brauchbare Texte, die sonst viele Stunden Schreibarbeit gefressen hätten.

Das klingt jetzt vielleicht kontraintuitiv, da sich mein Test bisher eher so liest, dass die Anwendungen nicht wirklich Zeit sparen (dazu gleich mehr in meinem Fazit). Tatsächlich ist es für mich so, dass ich in der Zeit, in der ich die von z.B. Podsqueeze vorgeschlagenen Shownotes redigiere, sie auch komplett selber schreiben könnte. Einen Blog Post mit 4000 Zeichen zu redigieren, statt selber zu schreiben, geht aber viel schneller.

Mein Fazit und Einsatzempfehlungen

Rufen wir uns den Claim von Podsqueeze noch einmal in Erinnerung: “Repurpose your podcast content with one click!” Das hat zumindest für mich nicht funktioniert.

Die generierten Ergebnisse waren schlicht zu unspezifisch und oberflächlich - und manchmal auch einfach schlecht. Ich hätte genau so viel Zeit und Mühe in die Redigatur der Inhalte stecken müssen, wie wenn ich sie einfach selber geschrieben hätte.

Das liegt aber auch an meinem Anspruch. Wenn ich schon Kapitelmarken setze, dann sollen sie auch wohl überlegt und hilfreich für die Hörenden gesetzt sein. Wenn ich schon Shownotes schreibe, dann sollen sie die Folge gut zusammenfassen und alle erwähnten Themen und Verweise enthalten. Und wenn ich schon meinen Podcast auf Social Media promote, dann sollte das nicht maximal austauschbar sein und der Content sollte vielleicht auch ein bisschen Inhalt haben.

ABER: Sind Shownotes, Kapitelmarken, etc. diese Zeit überhaupt wert? Ich sehe auf jeden Fall den Punkt, dass im gesamten Podcastproduktionsprozess diese Schritte noch am vernachlässigsten sind. Deshalb möchte ich trotzdem die Empfehlung aussprechen, diese Anwendungen für eure Formate zumindest zu testen.

Ich glaube, dass es viele Anwendungsfälle und Formate gibt, für die Podsqueeze, LemonSpeak und co. gut funktionieren können. Wenn du als Creator*in zum Beispiel wirklich keine Zeit für Shownotes, Kapitelmarken und vielleicht auch Social Media Posts hast und dich wirklich nur auf den Podcast konzentrieren willst. Oder wenn dein Format und deine Inhalte schlicht besser von dem Tool “verdaut” werden können.

Außerdem haben viele dieser Anwendungen Einstellungen, um den produzierten Content nach deinen Bedürfnissen anzupassen und in eine bestimmte Form zu gießen. Dazu müsstet ihr euch einmal richtig in die Tools einarbeiten und ein paar Parameter festsetzen. Was mich davon (noch!) abschreckt ist, dass ich mich auf die Macken der Tools einstellen muss, statt dass sich die Tools nach meinem Workflow richten.

Ich glaube aber, dass wir auch erst am Anfang der Entwicklung stehen. Diese Dienste werden sich verbessern und auch nützlicher werden. Eines der für mich wichtigsten Features, das noch kommen muss, ist zum Beispiel eine direkte Schnittstelle mit den Social Media Plattformen. Sodass ich mir das copy und paste wirklich sparen kann und direkt die Posts in den Anwendungen fertig machen und veröffentlichen kann.

Die Frage ist aber, ob solche alleinstehenden Anwendungen wie Podsqueeze und LemonSpeak überhaupt überleben werden. Bereits jetzt sind ähnliche Funktionen in bereits bestehende System integriert. Zum Beispiel bei den in vorherigen Ausgaben vorgestellen Tools Descript (Audio bearbeiten wie Text) und Auphonic (Postproduktion mit einem Klick). Bei letzterem könnte ich mir ein Workflow vorstellen, bei dem die rohen Aufnahmen bei Auphonic hochgeladen werden und dann automatisch nicht nur die fertige Folge, sondern auch noch Titel, Shownotes und alles weitere erstellt werden (würde ich in Zukunft gerne mal testen wollen).

Ich würde mir zum Beispiel ein Plugin für Schnittprogramme wünschen, das mir direkt beim Schneiden die Podcastfolge, an der ich gerade arbeite, transkribiert und Kapitelmarken und weitere Podcast-Assets erstellt. Oder gibts sowas schon?

Welche Erfahrungen habt ihr mit Anwendungen wie Podsqueeze und LemonSpeak gemacht? Funktioniert das für eure Formate? Schreibt mir doch eine E-Mail oder beteiligt euch an der Diskussion auf LinkedIn. (Si apre in una nuova finestra)

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Die nächste Ausgabe erscheint am 11. Juni.

Bis bald in eurem Postfach
Niklas

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