KI-Kontext — warum personalisierte Analysen besser sind
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Das Problem ohne Kontext
Stell dir vor, du bittest jemanden, eine Wettbewerbs-Analyse zu schreiben — aber die Person weiß nicht, wer du bist, was dein Produkt macht und wie du am Markt aufgestellt bist. Sie kann beschreiben, was der Wettbewerber tut. Aber sie kann nicht einordnen, ob das für euch eine Bedrohung ist, eine Chance oder schlicht irrelevant.
Genau so arbeitet Picasas KI ohne KI-Kontext. Sie sieht die Updates eurer Wettbewerber und kann daraus eine Zusammenfassung machen. Aber eine echte Analyse — eine, die euch sagt, was das für euch bedeutet — braucht Wissen über euch.
Was der KI-Kontext enthält
Ihr hinterlegt in vier Kategorien Dokumente und Informationen:
Unternehmen — wer ihr seid, was eure Mission ist, wie ihr euch positioniert, wen ihr bedient.
Produkte — was ihr verkauft, was die Stärken und Schwächen im Vergleich zum Markt sind, was geplant ist.
Themen — welche Branchen-Begriffe in eurem Markt wichtig sind, welche Trends relevant sind.
Kommunikation — wie ihr schreibt, welche Tonalität zu euch passt, welche Markenbotschaft gelten soll.
Diese Dokumente laden ihr einmal hoch und Picasi behält sie dauerhaft. Sie fließen in jeden Bericht ein — ohne dass ihr jedes Mal neu angeben müsst, wer ihr seid.
Der Unterschied in der Praxis
Ohne Kontext: “Die Muster AG hat diese Woche drei Posts über ihr neues Produkt Feature X veröffentlicht.”
Mit Kontext: “Die Muster AG bewirbt intensiv Feature X — eine Funktion, die eurem aktuell in Planung befindlichen Feature Y ähnelt. Das gibt euch einen Hinweis, dass der Markt diese Funktion nachfragt. Gleichzeitig positionieren sie es preislich im mittleren Segment, was eurer Strategie für höherpreisige Angebote entgegenkommt.”
Der zweite Bericht ist nur möglich, wenn Picasi weiß, was euer Feature Y ist und wie ihr euch preislich positioniert.
Wie viel Kontext ist genug?
Die Qualität des Kontexts ist wichtiger als die Menge. Lieber ein präzises, aktuelles Produkt-Dokument als ein umfangreicher, veralteter Jahresbericht.
Pro Kategorie sind 7.500 Tokens erlaubt — das entspricht etwa 5.000 bis 6.000 Wörtern. Für die meisten Teams reicht das für ein gut ausgearbeitetes Dokument pro Kategorie.
Startet mit der Kategorie Produkte, die macht bei Wettbewerbs-Analysen den größten Unterschied. Ergänzt dann Unternehmen und Kommunikation, wenn ihr LinkedIn-Posts generieren wollt, die klingen wie ihr.