LinkedIn: Was der Kampf gegen AI slop für die Unternehmens-PR bedeutet

Mehr als eine Million Mal haben LinkedIn-Nutzer innerhalb weniger Wochen den neuen „Seems like AI slop“-Button gedrückt. Doch welche Aussage verbinden die User mit einer solchen Markierung? Dass der Text aus ihrer Sicht von einer KI verfasst wurde? Oder sind sie der Meinung, der Beitrag sei irrelevant oder von schlechter Qualität? Vielleicht teilen sie aber auch einfach nicht die Thesen des LinkedIn-Posts. Fest steht: Die neue Funktion dürfte die Art und Weise, wie wir PR, Kommunikation und Thought Leadership verstehen, deutlich beeinflussen – über LinkedIn hinaus. 

Was ist AI slop? Als AI slop werden generische KI-Inhalte bezeichnet, die auf den ersten Blick zwar professionell wirken können, bei genauerer Betrachtung aber nur wenig originären Informations- und Erkenntniswert bieten. AI slop mangelt es typischerweise an Substanz, tiefergehender Expertise und einer individuellen Einordnung des behandelten Themas aus dem Blickwinkel des Autors. Häufig entsteht der Eindruck eines mit geringem Aufwand produzierten, austauschbaren Beitrags. Entscheidend ist dabei jedoch: Ob ein Beitrag als AI slop wahrgenommen wird, beurteilen die Rezipienten anhand des sichtbaren Ergebnisses – nicht anhand seiner Entstehungsgeschichte.

LinkedIn übersetzt „AI slop“ in seiner deutschsprachigen Version schlicht mit „KI-Slop“. Slop bedeutet bekanntlich so viel wie „Schrott“ oder „Müll“. Wer einen Beitrag als solchen einstuft, kann ihn seit Ende Juli als „KI-Slop“ markieren. Mehr als eine Million Mitglieder haben in rund 20 Tagen davon Gebrauch gemacht. Mit Blick auf das User-Engagement auf der Plattform dürfte der neue Button damit ein voller Erfolg sein. 

Doch eine Mitmach-Aktion war natürlich nicht das Ziel der LinkedIn-Strategen. Stattdessen wollen sie durch die Nutzerbewertungen lernen. Wird ein Beitrag als KI-Müll markiert, bedeutet das keinesfalls, dass es sich bei dem entsprechenden Beitrag tatsächlich um KI-generierten Slop handelt. Die Botschaft der User ist vielmehr, dass der entsprechende Post ihnen als solcher erscheint. Dennoch hat das Votum Folgen: Gemeinsam mit anderen Signalen bestimmt es, wie LinkedIn Inhalte distribuiert. Auch wenn das Netzwerk keine weiteren Details nennt, liegt die Vermutung nahe: 👉Je slopiger der Beitrag, desto weniger Reichweite in der Zielgruppe. 

Doch wieso geht LinkedIn diesen Schritt überhaupt? Bis vor kurzem konnte man seine Beiträge noch direkt auf der Plattform von einer hauseigenen KI optimieren lassen – warum ist das, was eben noch innovativ und cool war, plötzlich nicht mehr angesagt? 

Wenn Content zur Commodity wird

ChatGPT, Gemini & Co. haben in der Unternehmenskommunikation zu massiven Effizienzgewinnen geführt. Was früher ein Team aus Redakteuren und Content Creators beschäftigt hat, übernehmen heute wenige KI-Flüsterer. Vielfach stellen Unternehmen mit Custom GPTs und KI-Agents sogar ihre gesamte redaktionelle Lieferkette neu auf.  Das Prinzip: Einmal entwickelte Inhalte werden über alle verfügbaren Channels ausgespielt. Die KI übersetzt den Content dazu in die entsprechenden Formate – vom LinkedIn-Post über den Blog-Artikel bis hin zum Newsletter und zur Pressemitteilung. Sobald die Beiträge freigegeben sind, liefert der KI-Agent sie automatisch aus. Ein Inhalt, ein Knopfdruck, alle Kanäle. 🚀

Der perfekte Workflow. 

Die gegenwärtige KI-Debatte wird in den Kommunikationsabteilungen fast ausschließlich mit Blick auf die Produktions- und Prozessoptimierung geführt. Das ist erstaunlich für eine Branche, die sich ansonsten fast obsessiv mit den Erwartungen und Bedürfnissen ihrer Zielgruppe beschäftigt. Kampagnen werden getestet, Personas definiert, Customer Journeys analysiert. Wenn eine Botschaft beim Publikum nicht funktioniert, wird sie verändert. 

Bei der Einführung von KI-Tools scheinen andere Prioritäten zu gelten: Was technisch möglich ist, wird erstmal umgesetzt. So wird aus Kommunikation Produktion. Aus Produktion wird Skalierung. Und aus Skalierung wird irgendwann Überproduktion.

🫯 Das Problem: Anders als beispielsweise bei Konsumgütern wächst der Kommunikationsmarkt nicht mit seinen Aufgaben. Ein immer größeres Angebot bedeutet nicht automatisch, dass auch immer mehr konsumiert wird. Denn die Aufmerksamkeit der Empfänger ist nicht nur beschränkt – vieles spricht dafür, dass sie sogar sinkt, wenn den Empfängern immer mehr vom immer Gleichen vorgesetzt wird. Brian X. Chen hat das Phänomen kürzlich in der New York Times als KI-Fatigue beschrieben. Als slop-based burnout, ausgelöst von Social-Media-Beiträgen, die mit ihren Bullet-Points, Gedankenstrichen und Emojis alle gleich strukturiert sind – ganz so, als wären sie von Gemini und Kollegen erstellt worden.

Eine Studie von Pangram legt nahe, dass auch LinkedIn stark von solchen KI-Fatigue-auslösenden Beiträgen geflutet wurde: Der KI-Detektionsanbieter hat 41 Prozent der untersuchten Longform-Posts auf LinkedIn mit mehr als 250 Wörtern als vollständig KI-generiert klassifiziert. Bei kürzeren LinkedIn-Beiträgen zwischen 50 und 250 Wörtern waren es 30 Prozent.

Die Zahlen hat LinkedIn zwar nicht bestätigt, doch das Business-Netzwerk erkennt sehr wohl die Gefahr, die in der Entwicklung liegt. LinkedIn-Produktchef Hari Srinivasan spricht in diesem Zusammenhang von einer tragedy of the commons: Das Konzept beschreibt das Problem, dass frei zugängliche, begrenzte Ressourcen durch das rationale, eigennützige Handeln Einzelner übernutzt und somit letztlich zerstört werden. Traditionelle Beispiele hierfür sind freies, übernutztes Weideland oder die Ausbeutung der Meere. Heute bezieht sich die Tragödie der Allmende auf die durch reproduzierte KI-Beiträge ausgebeutete digitale Aufmerksamkeit der Social-Media-Nutzer. 

Damit ist auch ein veritables Plattformrisiko verbunden. LinkedIn lebt davon, dass seine Mitglieder anderen Mitgliedern etwas Neues berichten. In Form einer persönlichen Erfahrung, einer fachlichen Einschätzung, einer Analyse oder auch durch eine neue Idee oder im Rahmen eines Meinungsbeitrags. Sind die Meldungen im Feed hingegen nicht mehr unterscheidbar, so dass sie gar keinen Neuigkeitswert mehr aufweisen, erfüllt sich das Markenversprechen von LinkedIn nicht. Dann entstehen KI-Fatigue und slop-based burnout – die Plattform verliert für alle an Wert, was wiederum ihr eigenes Geschäftsmodell schädigen könnte. Klar, dass man bei LinkedIn nicht von der Entwicklung begeistert ist. 

LinkedIn legt den Rückwärtsgang ein

Um zu alter Stärke zurückzufinden, hat die Plattform bereits zahlreiche Maßnahmen umgesetzt. So geht sie stärker gegen automatisiertes Posting und massenhaft erzeugte Kommentare vor. Sie setzt neue Klassifikatoren ein, die generischen und repetitiven Content erkennen sollen. Beiträge, die zwar auf den ersten Blick professionell und sprachlich geschliffen rüberkommen, aber keine erkennbare persönliche Perspektive oder neue Sichtweisen zu einem Sachverhalt hinzufügen, sollen insbesondere außerhalb des eigenen Netzwerks weniger stark verbreitet werden.

Wie erwähnt, hat das Unternehmen zudem seine eigene KI-Funktion zurückgebaut, mit der User ihre Beiträge „verbessern“ konnten. Stattdessen soll die KI jetzt lediglich beim Korrigieren helfen, ohne die individuelle Stimme des Autors zu verzerren.

Der vielleicht interessanteste, in jedem Fall aber öffentlichkeitswirksamste Teil der Strategie ist sicherlich der Seems like AI slop-Button. 🔘 Er findet sich im Drei-Punkte-Menü eines jeden Beitrags. Wer ihn drückt, gibt LinkedIn ein Signal darüber, wie er den Content wahrnimmt. Damit lässt die Plattform ihre Nutzer mitdefinieren, was AI slop eigentlich ist. Denn es ist keinesfalls so einfach, wie man vielleicht denken könnte, diesen „Schmutz“ zu definieren. 

Perceived Authenticity bestimmt Bewertungen

KI-produzierter Content = schlechter Content. 

Menschengemachter Content = guter Content.

Ist es wirklich so einfach❓ 

Eher nicht. So weist LinkedIn ausdrücklich darauf hin, dass Gemini & Friends weiterhin beim Schreiben helfen dürfen. Sie dürfen Gedanken strukturieren, Texte verbessern oder Formulierungen vorschlagen. Wo Zurückhaltung angesagt ist: Bei den Ideen und Grundgedanken eines Beitrags – diese sollte im Wesentlichen der Autor selbst entwickeln. Das zeigt, um was es der Plattform in nuce geht: Nicht etwa darum, synthetischen Content vor die Tür zu setzen, irrelevanter Content ist es, der die Party verlassen soll. 

👉Nicht generativer Content ist das Problem. Generischer Content ist es.

Die guten ins Töpfchen, die schlechten ins Kröpfchen: Mit dem Slop-Button legt LinkedIn die Entscheidung über die Content-Qualität ein Stück weit in die Hände der User selbst. Denn diese können kaum wissen, wie ein Text entstanden ist. Sie sehen nur das Ergebnis – und das bewerten sie nach ihren eigenen Maßstäben. 

Als Autor von Kriminalromanen 🕵️‍♂️ weiß ich nur zu gut, dass damit auch ein Risiko verbunden ist. Während ein Buch für den einen das beste der Welt sein kann, ärgert sich ein anderer Leser darüber, dass er mindestens einen Stern bei seiner Amazon-Bewertung vergeben muss – aus seiner Sicht hat es auch diesen nicht verdient. 

Ob es sich bei einem Beitrag um KI-Trash handelt oder nicht, unterliegt damit einem alten Kommunikationsgesetz:

☝️Es zählt nicht, was ist. Es zählt, was Menschen glauben, das ist.

Ein vollständig menschlich geschriebener CEO-Beitrag kann kommunikativ zum KI-Problem werden, wenn er aus Sicht einiger User nach ChatGPT klingt. Und ein stark durch KI verfertigter Text kann vollkommen unverdächtig bleiben, wenn die Bewertenden eine persönliche Perspektive in ihm zu erkennen glauben. Das entscheidende Kriterium wird damit zunehmend Perceived Authenticity – nicht tatsächliche, sondern wahrgenommene Authentizität.

Das verändert auch die Diskussion über vermeintliche KI-Stilmerkmale, sogenannte KI-Tells (AI tells). Das können kurze Sätze sein, rhetorische Fragen, symmetrische Konstruktionen. Markante Formulierungen wie „nicht X, sondern Y“ oder auch Formatierungen wie regelmäßige Absätze oder die Nutzung bestimmter Gedankenstriche. Einige Autoren haben es sich zur Übung gemacht, einschlägige KI-Tells auf ihren Websites¹ zu sammeln.

Viele dieser Stilmittel werden auch von professionellen Schreibern eingesetzt. Dass auch viele Chatbots damit arbeiten, liegt daran, dass sie mit den Texten geschulter Autoren trainiert wurden. Einzelne dieser Merkmale haben daher nur begrenzte Aussagekraft. Sie beweisen weder die Nutzung eines Chatbots bei der Texterstellung noch das Gegenteil.

Auswirkungen kann der Einsatz der KI-Tells aber dennoch haben. Denn sobald genügend Menschen „gelernt“ haben, bestimmte Sprach- oder Satzbaumuster mit KI zu verbinden, werden diese für sie zu KI-Wahrnehmungs- und Warnsignalen. Im Ergebnis könnte es daher vorkommen, dass ein komplett selbstgeschriebener Beitrag als „KI-Slop“ markiert wird – nur weil der Autor einige der angesprochenen Stilmerkmale benutzt hat. 

Das Paradoxe: Gerade professionelle Autoren könnten möglicherweise auf die Nutzung vollkommen legitimer Formulierungen verzichten – nicht, weil sie stilistisch oder inhaltlich unpassend sind, sondern weil sie befürchten müssen, dass sie für manche Leser nach Maschine klingen könnten. Eine self-fulfilling Selbstzensur 🤬 

LinkedIn-Bouncer: Wer blinzelt, steht nicht auf der Gästeliste

LinkedIn vermeldet nicht nur, dass bereits mehr als eine Million Mitglieder den neuen Feedback-Button genutzt haben. Es verbreitet außerdem, dass Nutzer inzwischen rund 40 Prozent weniger Inhalte sehen, die LinkedIn als AI slop klassifiziert. Bereits bei früheren Tests hatte das Unternehmen angegeben, generischen Content mit einer Trefferquote von 94 Prozent erkennen zu können.

Wie auch immer man die Erfolge des Business-Netzwerks bewerten mag: Es ist eindeutig, dass LinkedIn beim Umgang mit den Inhalten seiner Nutzer ein neues Kapitel aufgeschlagen hat – mit weitreichenden Auswirkungen für alle. Wer die Reichweite der Plattform nutzen will, findet sich plötzlich vor einer der härtesten Türen 🚪der Stadt wieder. Die LinkedIn-Bouncer sind knallharte Typen, die auf Klasse statt Masse setzen. Es ist wie im richtigen Club-Leben: Wer mit alten Turnschuhen kommt oder im falschen Moment blinzelt – tja, der steht leider nicht auf der Gästeliste. 

Was bedeutet das für die neuen Content Supply Chains in den Unternehmen?

KI oder nicht KI – das ist hier gar nicht die Frage

Durch die KI haben alle Player Zugang zu denselben Werkzeugen. Texte, Bilder und Videos lassen sich damit nahezu unbegrenzt herstellen. Doch 📣 Content für alle ist im Grunde Content für niemanden. Der Wert einer Botschaft steigt eben nicht mit ihrer Reproduzierbarkeit, sondern mit ihrer Relevanz in der Zielgruppe.  

Was das ausdrücklich nicht heißt: Dass Kommunikationsabteilungen zur Erstellung ihrer Beiträge fortan auf KI verzichten sollten. Aus meiner Sicht wäre das eine missverständliche Interpretation der neuen LinkedIn-Strategie – inklusive des KI-Slop-Buttons. Die Frage sollte nicht sein: Wie schließen wir KI von der Erstellung unseres Contents aus? Sondern: Wie stellen wir die Relevanz unseres Contents in der Zielgruppe sicher – mit oder ohne KI?

Ein kompletter Verzicht auf die neue Technologie erscheint nicht nur rückwärtsgewandt und kontraproduktiv, sondern dürfte aufgrund bereits getätigter Investitionen und des KI-Hypes auch nur schwer umsetzbar sein. Ideal erscheint mir daher eine hybride Arbeitsweise von Mensch und Maschine. 👩🏽🤖

KI unterstützt bei der Recherche und Strukturierung, schlägt sprachliche Varianten vor, kürzt Texte, bereitet als Advocatus diaboli auf mögliche Gegenerzählungen vor und dient ganz allgemein als Sparringspartner. Mit Blick auf den kommunikativen Kern sind hingegen das Engagement und die Kreativität echter Menschen gefragt. So sollten Ideen, Thesen und Erfahrungsbeispiele grundsätzlich vom Autor der Geschichte selbst stammen – auch dann, wenn zusätzliche persönliche PR-Referenten oder Ghostwriter am Storytelling beteiligt sind. Da Authentizität, Haltung und ein individueller Sound wichtiger werden, ist es ratsam, eine gewisse Nähe oder zumindest ein gutes Understanding unter den beteiligten Personen zu etablieren. 

Eine authentische Geschichte ist nicht automatisch eine relevante Story in der Zielgruppe. Um nicht an den Adressaten vorbeizuproduzieren, ist eine journalistische Denkweise optimal. Journalisten sind darin geschult, den Nachrichten- und Informationswert einer Geschichte für ihre Leserschaft zu analysieren – wer sich davon leiten lässt, vermeidet auch (perzipierten) AI slop. 

Wer auch in Zukunft hohe Reichweiten für seine Botschaften in der Zielgruppe organisieren will, dürfte nicht umhinkommen, den Human Factor im Kommunikationsprozess zu stärken. KI kann menschliche Experten hierbei noch besser machen, aber mit Geschichten aus der KI-Content-Maschine allein dürfte LinkedIn-Kommunikation auf absehbare Zeit kaum mehr sinnvoll sein.

Die Chance hinter dem Slop-Button

Dank KI ist es heute einfacher denn je, überzeugend klingenden Content zu produzieren. Doch was sich mit wenigen Mausklicks herstellen lässt, ist so gut wie immer austauschbar. Erfolgversprechender ist es daher, wenn die eigenen Storys auch Aspekte enthalten, die sich nur schwer synthetisieren lassen:

Eigene Daten, eigene Erfahrungen, echte Expertise, klare Positionen, originelle Beobachtungen, eine eigene Stimme – ausgerechnet das sind die Authentizitätsmarker, die eine Geschichte im KI-Zeitalter tragen.

Darin liegt die eigentliche Ironie der AI-Slop-Debatte: KI hat Kommunikation industrialisierbar gemacht – und zwingt Kommunikation gerade deshalb dazu, wieder individueller zu werden.

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1. Beispiele für Autoren, die KI-Tells sammeln:
   https://emilyaborn.com/ai-writing-tells-what-they-cost-you;
   
   https://www.slopt.org ↩︎