Alien Road nutzt Claude, die Familie der großen Sprachmodelle von Anthropic, als Arbeitswerkzeug innerhalb definierter Kampagnenschritte: Recherche-Synthese, Content-Briefings, Analyse langer Dokumente, Qualitätsprüfungen und Berichterstellung. Jedes Ergebnis hat einen namentlich genannten menschlichen Prüfer, und Kundendaten fließen nur über Konten und Einstellungen, die unseren Datenverarbeitungsregeln entsprechen. Claude beschleunigt die Arbeit bei Entscheidungen; es trifft die Entscheidungen nicht selbst.
Was ist Claude und warum sollte man es für Agenturarbeit wählen?
Claude ist eine Reihe von KI-Modellen von Anthropic, die über die Claude-Apps, Team- und Enterprise-Pläne sowie die Claude API, einschließlich Amazon Bedrock und Google Cloud Vertex AI, verfügbar sind. Es verarbeitet Text und Bilder, arbeitet mit langen Dokumenten und kann bei entsprechender Anbindung Werkzeuge nutzen. Anthropic veröffentlicht Modelle in Stufen: größere Modelle für schwierigere Aufgaben und kleinere für Geschwindigkeit und Kosten.
Für Agenturarbeit sind drei Eigenschaften wichtig. Claude verarbeitet lange Eingaben gut, sodass eine vollständige Markenrichtlinie oder ein Jahr an Kampagnenexporten in eine einzige Konversation passt. Es folgt detaillierten Anweisungen genau, was bei der Einhaltung von Hausstilen und Compliance-Regeln hilft. Und seine Texte benötigen tendenziell weniger Nachbearbeitung in Bezug auf den Ton, müssen aber dennoch auf Fakten geprüft werden.
Wo passt Claude in eine Kampagne?
Wir unterteilen jede Kampagne in Phasen und entscheiden, wo KI helfen kann. Die folgende Liste zeigt die Phasen, in denen wir Claude in einem typischen Engagement am häufigsten einsetzen.
- Discovery: Zusammenfassung von Kundendokumenten, früheren Berichten, Interviewnotizen und Wettbewerberseiten
- Strategie: Entwurf von Zielgruppen- und Nachrichtenoptionen für die Diskussion im Team
- Content: Erstellung von Briefings, Gliederungen und ersten Entwürfen für Autoren und Redakteure
- Paid Media: Generierung von Anzeigentext-Variationen innerhalb von Zeichenbegrenzungen und Richtlinien
- Analyse: Interpretation exportierter Daten aus Google Ads, Meta, GA4 und CRMs
- Qualitätsprüfungen: Überprüfung von Seiten anhand einer Checkliste vor dem Start
- Reporting: Entwurf des Narrativs rund um verifizierte Zahlen
Wie wir Claude in der Discovery-Phase einsetzen
Discovery bedeutete früher tagelanges Lesen. Heute lädt ein Stratege das Markenbuch des Kunden, Verkaufsunterlagen, frühere Kampagnenberichte und Transkripte von Stakeholder-Interviews in ein Claude-Projekt hoch. Wir bitten um eine strukturierte Zusammenfassung: erklärte Ziele, genannte Zielgruppen, Behauptungen der Marke und Widersprüche zwischen Dokumenten.
Widersprüche sind der nützlichste Teil. Wenn die Verkaufsunterlagen eine Zielgruppe ansprechen und das Markenbuch eine andere, wird dies zu einer Frage für das Kick-off-Meeting. Der Stratege liest die wichtigsten Dokumente immer noch persönlich; Claude stellt sicher, dass nichts im Stapel übersehen wird.
Wie wir Claude für Content und Anzeigen einsetzen
Für Content entwirft Claude Briefings auf Basis eines Keyword-Clusters, von unserem Team geprüfter Suchergebnisse und der Leistungsseiten des Kunden. Briefings folgen einer festen Vorlage, damit Autoren immer wissen, wo sie Absicht, Fragen und interne Links finden. Autoren erstellen dann den Artikel, manchmal unter Verwendung von Claude für eine Gliederung oder das Umschreiben eines schwachen Abschnitts.
Für Paid Search und Social geben wir Claude die Produktdaten, das Angebot, Zeichenbegrenzungen und die geltenden Plattformrichtlinien. Es entwirft Variationen, die ein Paid-Media-Spezialist bearbeitet und genehmigt. Wir lassen niemals generierte Behauptungen über Preise, Garantien oder Ergebnisse live gehen, ohne sie mit den eigenen Materialien des Kunden abzugleichen.
Wie wir Claude für die Datenanalyse einsetzen
Claude ist gut darin, einen Datensatz zu erklären, sobald die Zahlen korrekt sind. Unsere Analysten exportieren Daten, erstellen Berechnungen in Tabellenkalkulationen oder BigQuery und geben Claude dann die bereinigten Tabellen. Wir bitten es, ungewöhnliche Bewegungen aufzuzeigen, zu untersuchende Ursachen vorzuschlagen und Fragen für den Kunden zu formulieren.
Wir halten die Arithmetik außerhalb des Modells. Sprachmodelle können Tabellen immer noch falsch lesen, daher wird jede Zahl, die in einem Bericht erscheint, auf eine Formel oder Abfrage zurückgeführt, nicht auf generierten Text. Wenn Claude mit einem Code-Ausführungstool verbunden ist, überprüfen wir den Code, den es schreibt, bevor wir seinem Ergebnis vertrauen.
Welche Regeln bestimmen unsere Nutzung von Claude?
Diese Regeln gelten für jedes Konto. Sie existieren, weil Geschwindigkeit nur nützlich ist, wenn die Arbeit korrekt bleibt und die Daten des Kunden geschützt sind.
- Kundendaten fließen nur in Geschäftskonten oder API-Setups, deren Bedingungen das Training mit unseren Eingaben ausschließen.
- Persönliche Daten der Kunden des Kunden werden vor der Analyse entfernt oder minimiert.
- Jedes Ergebnis hat einen namentlich genannten Prüfer, bevor es den Kunden oder die Öffentlichkeit erreicht.
- Faktische Behauptungen werden anhand einer vom Kunden genehmigten Quelle überprüft.
- Prompts und Vorlagen werden in einer geteilten Bibliothek gespeichert, versioniert und mit einem Eigentümer versehen.
- Wir teilen Kunden mit, welche Teile ihrer Arbeit KI-Tools verwendet haben, wenn sie danach fragen, und viele fragen danach.
Wie messen wir, ob es hilft?
Wir verfolgen zwei Dinge pro Aufgabentyp: Zeitaufwand und Bearbeitungstiefe. Die Zeit wird vor und nach der Einführung eines Claude-Schritts protokolliert. Die Bearbeitungstiefe ist eine einfache Bewertung des Prüfers, wie stark das Ergebnis geändert werden musste. Ein Schritt, der Zeit spart, aber starke Bearbeitung erfordert, wird überarbeitet oder gestrichen.
Auf Kampagnenebene wird der KI-Einsatz nach normalen Ergebnissen beurteilt: Rankings, Leads, Kosten pro Akquisition und Umsatz. Claude erhält keine Anerkennung für Ergebnisse allein. Es erhält Anerkennung, wenn das Team mehr getestete Ideen schneller und in gleicher oder besserer Qualität liefert.
Wo Claude nicht hilft
Claude kennt den Markt des Kunden nicht so, wie der Kunde ihn kennt. Es kann keine Live-Werbekonten sehen, es sei denn, es ist verbunden, und selbst dann bevorzugen wir es, wenn Menschen Gebots- und Budgetänderungen vornehmen. Es kann einen überzeugenden Absatz über eine Statistik schreiben, die nicht existiert, weshalb Faktenprüfungen obligatorisch sind. Kreative Konzepte, die eine echte Erkenntnis über Kunden erfordern, kommen immer noch von Menschen, die mit Kunden sprechen.
Wo man diese Woche anfangen kann
Wenn Sie ein ähnliches Setup ausprobieren möchten, wählen Sie ein wiederkehrendes Dokument, das Ihr Team produziert, wie einen monatlichen Bericht oder ein Content-Briefing. Schreiben Sie eine Vorlage, erstellen Sie ein Claude-Projekt mit Ihrem Styleguide und einem starken Beispiel aus der Vergangenheit und entwerfen Sie das nächste damit. Stoppen Sie die Zeit, lassen Sie jemanden die erforderlichen Bearbeitungen bewerten und entscheiden Sie anhand dieser beiden Zahlen, ob der Schritt bleibt.
Wiederholen Sie denselben Test bei einer zweiten Aufgabe erst, wenn die erste stabil ist. Teams, die KI zu fünf Prozessen gleichzeitig hinzufügen, können normalerweise nicht sagen, welche Änderung geholfen hat und welche zusätzliche Prüfarbeit verursacht hat, und geben am Ende alle auf.
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