Mein KI-Werkzeugkasten für B2B-Marketing – Stand heute

KI-Tools ändern sich schnell. Deshalb ist diese Übersicht keine vollständige Tool-Liste und keine Empfehlung nach dem Motto: „Diese Tools müssen Sie nutzen.“

Es ist ein Einblick in meinen aktuellen Arbeitsalltag "Stand heute", weil Tools sich laufend verschieben.

Ich nutze KI vor allem dort, wo sie B2B-Marketing besser vorbereitet: bei Recherche, Wettbewerbsanalysen, Kundenwissen, Buying Center, Argumentation, Website-Strukturen, Unterlagen, Visuals und der Weiterverarbeitung von Gesprächs- oder Präsentationsmaterial.

Entscheidend ist für mich nicht das Tool selbst. Entscheidend ist die Aufgabe: Was soll besser verstanden, sortiert, geprüft oder vorbereitet werden?

1. Recherche und Quellenarbeit

Tools: Perplexity, NotebookLM, ChatGPT, Claude, Gemini

Recherche ist für mich einer der stärksten KI-Anwendungsfälle im Marketing.

Ich muss immer wieder wissen: Welche neuen Zahlen gibt es im B2B-Marketing? Was verändert sich im Kaufverhalten? Wie ist die wirtschaftliche Lage? Welche Studien gibt es von Forrester, Gartner, McKinsey oder anderen relevanten Quellen? Was macht der Wettbewerb?

Für die erste Recherche nutze ich sehr gerne Perplexity. Dort komme ich schnell in ein Thema hinein, finde Quellen, kann nachfragen und bekomme erste Orientierung. Für mich ist Perplexity im Moment eines der stärksten Tools, wenn ich schnell belastbare Ansatzpunkte für ein Thema suche.

Danach kommt für mich oft NotebookLM. Dort sammle ich Studien, Reports und Quellen in thematischen Notebooks, zum Beispiel zu B2B-Growth, Buying Center oder KI im Marketing. Wenn ich später einen Artikel schreibe, ein Kundengespräch vorbereite oder eine These prüfen möchte, gehe ich in das passende Notebook und befrage mein eigenes Quellenmaterial.

Das ist für mich der große Unterschied zu früher: Ich sammle nicht nur Studien und lege sie irgendwo ab. Ich kann sie gezielt befragen. Welche Erkenntnisse passen zu meiner These? Welche Zahlen stützen diesen Punkt? Welche Quellen widersprechen vielleicht? Welche Lücken bleiben offen?

ChatGPT, Claude und Gemini nutze ich ergänzend, um Gedanken zu sortieren, Zusammenhänge zu prüfen oder erste Strukturen zu entwickeln. Dabei verschiebt sich meine Nutzung immer wieder. 2025 habe ich viel mit Claude geschrieben, weil ich die Textqualität mochte. 2026 nutze ich wieder stärker ChatGPT. Gemini teste ich punktuell, vor allem wenn sich dort neue Funktionen entwickeln.

Genau das zeigt: Der Werkzeugkasten bleibt in Bewegung. Es geht nicht darum, ein Tool für immer festzulegen. Es geht darum, für die jeweilige Aufgabe das passende Werkzeug zu wählen.

2. Kundenwissen aus Gesprächen nutzbar machen

Tools: tl;dv, Fathom, Zoom-/Teams-Transkripte, NotebookLM, ChatGPT, Claude

In B2B-Projekten entsteht sehr viel wertvolles Wissen in Gesprächen: Erstgespräche, Kundeninterviews, Webinare, Workshops, Vertriebsnotizen, Briefings oder Projektmeetings.

Früher blieb vieles davon in Notizen, E-Mails oder im Kopf hängen. Heute können Transkripte helfen, dieses Wissen besser nutzbar zu machen.

Tools wie tl;dv können Gespräche mitschneiden, transkribieren und zusammenfassen. Natürlich nur, wenn alle Beteiligten informiert sind und zustimmen. Der große Nutzen liegt darin, dass aus einem Gespräch später wieder verwertbares Wissen wird: Was wurde besprochen? Welche Einwände kamen auf? Welche Formulierungen hat der Kunde genutzt? Welche nächsten Schritte wurden vereinbart?

Auch Zoom- oder Teams-Transkripte können dafür genutzt werden. Ich kann sie in NotebookLM oder andere Arbeitsumgebungen übernehmen und gezielt auswerten.

Gerade im B2B ist das wertvoll, weil Kundenwissen oft vorhanden ist, aber selten sauber strukturiert vorliegt.

3. Buying Center, Einwände und Argumentation durchspielen

Tools: ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM

Im B2B entscheidet selten eine Person allein. Geschäftsführung, Einkauf, IT, Fachbereich, Anwender und Vertrieb schauen aus unterschiedlichen Perspektiven auf ein Angebot.

Hier nutze ich KI, um Rollen und Einwände durchzuspielen. Zum Beispiel: Welche Argumente braucht der Einkauf? Was interessiert die Geschäftsführung? Welche Sicherheitsfragen stellt die IT? Welche Einwände könnten im Vertriebsgespräch auftauchen? Welche Unterlagen fehlen, damit eine interne Entscheidung leichter wird?

Besonders hilfreich wird das, wenn ich vorher gutes Material gesammelt habe: Kundengespräche, Vertriebsnotizen, Studien, Website-Texte, Angebote oder Präsentationen. Dann kann ich mit KI nicht nur ins Blaue hinein prompten, sondern vorhandenes Wissen gezielt auswerten.

Das ersetzt keine echten Kundengespräche. Aber es hilft, blinde Flecken sichtbar zu machen. Gerade wenn aus dem Vertrieb wenig strukturierte Informationen vorliegen, kann KI helfen, bessere Fragen zu entwickeln und erste Hypothesen zu prüfen.

4. GTM- und Vertriebsvorbereitung mit Clay

Tool: Clay

Clay habe ich bei einem GTM-Hacking-Event näher kennengelernt und seitdem in der Basisversion ausprobiert. Es ist noch kein Tool, das ich fest in Kundenprojekten einsetze. Aber das Konzept finde ich für Go-to-Market und Vertriebsvorbereitung sehr spannend.

Clay hilft dabei, potenzielle Zielkunden und Ansprechpartner systematischer zu recherchieren. Besonders interessant finde ich die Verbindung aus Unternehmensdaten, Rollen, LinkedIn-Informationen und öffentlich sichtbaren Signalen. Man kann zum Beispiel prüfen: Wer sind zentrale Ansprechpartner in einem Unternehmen? Welche Rolle haben sie? Was lässt sich aus Profilen, Beiträgen oder Unternehmensinformationen ableiten? Und welche Ansatzpunkte ergeben sich daraus für eine gezieltere Kontaktaufnahme?

Für mich liegt der Wert vor allem in der Vorbereitung. Statt nur eine Liste mit Namen zu haben, kann man besser verstehen, welche Personen relevant sein könnten, welche Themen sie beschäftigen und mit welchem Argument eine Ansprache überhaupt sinnvoll wäre.

Ich habe auch Beispiele gesehen, bei denen Clay sehr stark automatisiert eingesetzt wird: Markt identifizieren, passende Unternehmen finden, Ansprechpartner recherchieren, Signale aus Blogposts oder LinkedIn-Beiträgen aufnehmen und daraus automatisierte E-Mail-Strecken bauen.

Genau da werde ich vorsichtig.

Für Startups, KI-Unternehmen oder sehr wachstumsorientierte Teams kann Clay großes Potenzial haben, wenn schnell Märkte erschlossen und Zielaccounts systematisch aufgebaut werden sollen. Aber im B2B sehe ich den größten Nutzen nicht in blind automatisierten Outreach-Funnels. Gerade bei erklärungsbedürftigen Angeboten braucht Ansprache Relevanz, Kontext und Fingerspitzengefühl.

Deshalb würde ich Clay aktuell eher als Werkzeug für bessere Vertriebsvorbereitung sehen: mehr über Zielaccounts verstehen, relevante Rollen identifizieren, Gesprächsanlässe erkennen und die erste Ansprache fundierter vorbereiten.

Nicht als Maschine für mehr Masse. Sondern als Werkzeug für bessere Relevanz.

5. Websites, Unterlagen und Mockups vorbereiten

Tools: ChatGPT, Claude, Canva, Gamma

Für Website-Strukturen, Landingpages, Onepager, Präsentationen, FAQ, Case Studies oder Whitepaper nutze ich KI vor allem in der Vorbereitung.

Die inhaltliche Arbeit mache ich meist mit ChatGPT oder Claude. Ich prüfe zum Beispiel: Was ist eine sinnvolle Struktur? Welche Argumente gehören wohin? Wo fehlt ein Beleg? Ist die Reihenfolge logisch? Versteht ein Kunde das Angebot schnell genug?

Für Mockups und Präsentationen nutze ich Canva und zunehmend auch Gamma. Gamma finde ich interessant, weil aus einem Gespräch, einem Transkript oder einer ersten Struktur sehr schnell eine präsentierbare Zusammenfassung oder ein erster Folienentwurf entstehen kann.

Ein Beispiel: Nach einem Kundengespräch kann ein Transkript heruntergeladen, verdichtet und als erste strukturierte Präsentation oder Zusammenfassung aufbereitet werden. Das wirkt professioneller als eine reine E-Mail mit Stichpunkten. Aber nur, wenn man anschließend noch einmal sauber prüft, kürzt und fachlich nacharbeitet.

KI nimmt mir hier nicht die Denkarbeit ab. Aber sie macht schneller sichtbar, wie ein Thema aufgebaut werden könnte.

6. Visuals und Corporate Design entwickeln

Tools: ChatGPT-Bildgenerierung, Canva, teilweise Gemini

Bei Visuals war ich lange zurückhaltend. Viele KI-Bilder wirkten austauschbar oder haben meinen Stil nicht zuverlässig getroffen.

Das hat sich verändert. Gerade ChatGPT-Bildgenerierung nutze ich inzwischen gerne, wenn ich Visuals im eigenen Stil entwickeln möchte. Ich kann ein vorhandenes Bildbeispiel, mein Corporate Design oder konkrete Stilvorgaben einbringen und daraus neue Illustrationen oder Blogbilder ableiten.

Ein konkretes Beispiel ist das Pferde-Visual auf meiner KI-im-Marketing-Seite. Ich konnte ein Motiv in meiner Bildsprache entwickeln und daraus weitere Visuals ableiten, die zu meinem Auftritt passen.

Canva bleibt für mich das Standard-Tool, um daraus saubere Layouts zu bauen. Die KI-Funktionen in Canva nutze ich kaum, aber als Design- und Umsetzungstool ist es weiterhin zentral.

Wichtig bleibt: KI sollte nicht beliebige Bilder produzieren. Sie muss innerhalb einer klaren CI-Linie arbeiten: Farben, Stil, Tonalität, Bildsprache und Wiedererkennbarkeit und das geht für mich seit Juni 2026 mit ChatGPT ziemlich gut.

7. Audio und Video: spannend, aber für mich aktuell weniger zentral

Tools: Descript, Opus Clip, ElevenLabs, HeyGen, Higgsfield

Tools wie Descript, Opus Clip, ElevenLabs oder HeyGen sind spannend, vor allem wenn viel mit Video, Audio, Webinaren oder Social-Media-Content gearbeitet wird.

Ich habe solche Tools bis 2025 stärker genutzt, besonders als Social Media und B2C-Content eine größere Rolle gespielt haben. Opus Clip fand ich zum Beispiel interessant, weil aus längeren Webinaren automatisch kurze Clips entstehen können.

Higgsfield beobachte ich gerade mit Interesse. Das Tool zeigt, wie schnell KI-Video professioneller wird: kurze Clips, starke Bewegungen, visuelle Effekte, cineastische Bildsprache.

Für meine aktuelle B2B-Arbeit ist Video aber nicht mehr der zentrale Hebel. Deshalb spielen diese Tools für mich heute eine kleinere Rolle.

Das ist ein wichtiger Punkt: Ein Tool kann gut sein und trotzdem nicht zur eigenen Aufgabe passen.

Warum KI-Tools eigenständiges Denken und Erfahrung nicht ersetzen

KI kann Strategiearbeit unterstützen. Aber sie kann Strategie nicht ersetzen.

Das Problem ist: KI liefert oft Antworten, die auf den ersten Blick stark wirken. Gut formuliert, logisch aufgebaut, angenehm professionell. Genau deshalb entsteht schnell das Gefühl: Das kann ich jetzt auch. Positionierung? Zielgruppen? Kampagne? Website-Strategie? Einfach prompten.

Aber gute Formulierungen sind noch keine gute Strategie.

Wer nicht einschätzen kann, ob eine Antwort fachlich trägt, übernimmt schnell etwas, das nur plausibel klingt: eine Zielgruppe, die zu breit ist. Eine Positionierung, die austauschbar bleibt. Eine Botschaft, die niemandem wehtut, aber auch niemanden überzeugt.

Gerade in der Strategiearbeit entscheidet nicht der schönste Satz, sondern die Qualität der Diagnose: Wer ist der richtige Kunde? Welches Problem ist wirklich relevant? Welche Argumente tragen im Buying Center? Was unterscheidet das Angebot im Markt?

KI kann helfen, Gedanken zu sortieren, Perspektiven zu öffnen und Varianten zu prüfen. Aber sie braucht jemanden, der die Arbeit fachlich führt und bewertet.

Strategie funktioniert mit KI nur dann gut, wenn man Strategie versteht.