Theorie ist schön, aber wie schlägt sich GPT-4 tatsächlich unter echten Projektbedingungen, mit echtem Kunden und echtem Budget?


Nachdem ich in der letzten Woche viel über GPT-4 geschrieben habe, wollte ich es an einem echten Projekt testen, nicht nur an Spielereien. Ein Kunde aus dem Bereich Steuerberatung brauchte Texte für sechs neue Unterseiten, ein klassisches, eher trockenes Thema.
Ich habe GPT-4 mit möglichst viel Kontext gefüttert: Zielgruppe, Tonalität, bestehende Texte als Referenz, konkrete Stichpunkte zu jedem Thema. Die ersten Entwürfe waren erstaunlich brauchbar, deutlich näher am gewünschten Ton als frühere Versuche mit GPT-3.5.
Trotzdem habe ich an jedem Text noch mindestens eine halbe Stunde gearbeitet. Fachliche Details waren teilweise ungenau, manche Formulierungen zu allgemein, manche Sätze inhaltlich richtig, aber im Kontext des Kunden unpassend. Das Endergebnis war gut, aber es war eine Zusammenarbeit, kein Autopilot.
Zeitersparnis insgesamt: vielleicht vierzig Prozent gegenüber komplett selbst schreiben. Das ist beträchtlich, aber es bestätigt auch meine bisherige Haltung: Das Werkzeug beschleunigt die Arbeit, es ersetzt nicht das Verständnis dafür, was der Kunde eigentlich braucht.
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