Geld verdienen mit KI: Affiliate-Artikel und automatisierte Videos

KI-geschriebene Artikel beunruhigen bereits Fiverr-Autoren

Das Versprechen klingt nach einem typischen Verkäufer-Trick: Inhalte mit künstlicher Intelligenz generieren und damit fast mühelos Geld verdienen. Der Ersteller des Threads berichtete nüchtern davon. Nach der Produktion von Artikeln für eine kleine Nische und dem Einfügen von Affiliate-Links „funktionieren die Texte ziemlich gut“, und andere positionieren genau diese Artikel in den Suchergebnissen. Das Fazit: Die Autoren auf Fiverr „beginnen bereits zu zittern“.

Das Bemerkenswerte ist nicht das Werkzeug selbst, sondern die Geschwindigkeit: Textgeneratoren, Bildersteller wie DALL-E und eine wachsende Liste von Programmen, die alle paar Wochen aktualisiert werden, koexistieren. Der Unterschied zu anderen Hypes um schnelles Geld liegt darin, dass sich der Engpass verschoben hat: Es geht nicht mehr darum, überhaupt zu produzieren, sondern gut zu produzieren. Der Trick wurde billiger. Das Urteilsvermögen nicht.

Von Affiliate-Artikeln zu automatisierten YouTube-Kanälen

Die erste Front ist das Schreiben. Die Technik besteht darin, Texte für Mikronischen zu erstellen und Affiliate-Links einzufügen: Der Leser sucht eine Produktempfehlung, liest einen vernünftig wirkenden Artikel und klickt darauf. Vorerfahrung in der Branche ist nicht nötig. Was jedoch erforderlich ist, ist Volumen, denn die meisten dieser Artikel ranken nicht; nur wenige schaffen es und tragen die gesamte Operation.

Die zweite, ambitioniertere Front ist das Video. Es werden Kanäle dokumentiert, die Schritt für Schritt erklären, wie man einen kompletten YouTube-Kanal mit KI-Tools einrichtet, sowohl kostenlosen als auch kostenpflichtigen. Die Kette umfasst Skript, generierte Bilder und synthetische Stimme. Wer es ausprobiert hat, fasst es so zusammen: „Mit ein paar Tools und wenigen Stunden erstellt man thematische YouTube-Videos im Akkord.“ Ein anderer probierte ein Video über Fassadendämmsysteme aus und war überrascht vom Ergebnis. Die Einstiegshürde bemisst sich also in Nachmittagen, nicht in Monaten.

Die PAA+AI-Methode: Hunderte Artikel und die Token-Rechnung

Die industrielle Version dessen hat einen Namen und Ursprung. Der Ansatz ist als PAA+AI bekannt und wird seit über einem Jahr in Kreisen der Webpositionierung (SEO) dokumentiert. Die Idee ist, Websites mit hunderten automatisch generierten Artikeln aufzubauen, die sich auf die verwandten Fragen konzentrieren, die Google bei jeder Suche anzeigt. Der Inhalt wird nicht mehr einzeln geschrieben: Er wird in Batches produziert.

Der technische Teil wird gelöst, indem ein KI-Tool über eine API verbunden wird. Am häufigsten genannt wird OpenAI mit verschiedenen Modellen je nach Preis – die kursierenden Namen reichen von den günstigeren Ada und Babbage bis zu Davinci, das als teuerstes und bestbewertetetes Modell gilt. Die Abrechnung erfolgt pro generierter Token, wobei als Referenz 1000 Tokens etwa 750 Wörtern entsprechen. Es gibt Alternativen von Drittanbietern wie AI21 Labs, und wer den Stil verfeinern möchte, kann eigene Python-Skripte für Feinabstimmungen verwenden.

Hier zeigt sich der erste Riss in der Erzählung. Automatisierung kostet wenig; Trefferquote nicht. Die optimistische Berechnung ergibt fast kostenlose Artikel. Das realistische Szenario umfasst Stunden des Testens, Formatanpassungen und eine erhebliche Misserfolgsrate, die niemand in die Schlagzeile setzt.

Wird KI-generierter Inhalt indexiert? Erste Tests zeigen...

Ja, zumindest vorerst. Dies ist die Schlussfolgerung eines Nutzers, der seine eigenen Artikel überprüfte, nachdem er gehört hatte, dass mit ChatGPT generierter Content schlecht rankt. Er sah sich die Keywords jedes Textes an. Der Traffic war gestiegen, besonders auf zwei seiner Websites. Mehrere Suchbegriffe, die er als schwierig einschätzte, standen auf der ersten Seite von Google. Alle Artikel waren indexiert.

Man sollte dies vorsichtig betrachten. Es handelt sich um individuelle Beobachtungen, keine Studie, und Google hat seine Position nicht mit Zahlen klargestellt. Aber es widerlegt vorerst die Idee, dass es reicht, den maschinellen Ursprung eines Textes zu erkennen, um ihn zu versenken. Historisch gesehen sinkt schlechter Inhalt, nicht unbedingt maschinell erzeugter.

Das rechtliche Problem, das kaum jemand beachtet: Wem gehört, was die Maschine erzeugt?

Eine wiederkehrende Frage unter denen, die dies monetarisieren möchten, ist, ob Bilder, die von Programmen wie Canva oder Midjourney generiert wurden, frei verwendet werden können. Der typische Fall: Jemand schreibt ein Kinderbuch und möchte, dass die KI die 40 Illustrationen ohne Bezahlung eines Illustrators erstellt. Die Antwort im Thread lautet, dass es kein Problem geben sollte, solange keine markengeschützten Charaktere verwendet werden – nichts von Disney oder Star Wars –, da dort das Copyright gleichermaßen schützt, auch wenn das Bild von einer Maschine gemalt wurde.

Aber die Sache hat eine zweite, unbequemere Seite, die ein anderer Nutzer ansprach: Wenn der Text von ChatGPT stammt und die Illustration von Midjourney gemalt wurde, ist der Autor nicht wirklich Eigentümer von etwas, und jemand mit weniger Skrupeln könnte das Buch kopieren, den Namen ändern und verkaufen. Die fehlende klare Urheberschaft ist gleichzeitig der Vorteil und die Achillesferse des Geschäfts.

Das Kleingedruckte: Dreißig Stunden, um das zu lernen, was das Tutorial in zehn Minuten verspricht

Das Bild der KI als magischer Geldknopf bricht an der Lernkurve. Ein Programm wie Stable Diffusion funktioniert nicht einfach durch Eingabe eines Satzes und Warten. Man muss verstehen, was jeder Knopf tut, wie ein Bild komponiert wird, was Prompts und Embeddings sind und vor allem das Training – mit Abstand der komplizierteste Teil des Prozesses. Die gängige Schätzung besagt, dass man 30 bis 40 Stunden braucht, um etwas halbwegs Anständiges zu erstellen.

Daraus entsteht ein Geschäftszweig, den kaum jemand erwähnt: Kurse anbieten. Wenn die Software komplex ist, muss sie jemand lehren. Photoshop-Kurse existieren bereits; Stable-Diffusion-Kurse sind viel seltener. Und es geht nicht nur um Ausbildung: Auch die Hardware stellt eine Hürde dar. Manche haben das Lernen aufgeschoben, weil sie bezweifeln, dass ihre Grafikkarte das Programm unterstützt.

---

Das Geld liegt am Ende nicht dort, wo es versprochen wurde. Es sprudelt nicht aus einem magischen Knopf, sondern daraus, zu wissen, was man von der Maschine verlangen kann, was jeder Wort kostet und was man unterschreiben kann, ohne dass jemand die Urheberschaft beansprucht. In diesem Panorama lautet die Frage nicht mehr, ob KI Geldverdienen ermöglicht, sondern wie lange es dauert, bis alle anderen merken, dass es den Shortcut nicht gibt.