Podcast Repurposing
Aus einer Podcast-Episode werden mehrere Content-Formate
Einrichtung in 5 TageAuf einen Blick
Das Szenario
Die neue Podcast-Episode ist live. 45 Minuten guter Inhalt, drei starke Insights. Aber der Content bleibt als Audio stehen. Fuer LinkedIn-Posts fehlt die Zeit, den Blog-Artikel schiebt man seit Wochen. Der Newsletter hat nichts Neues. Der ganze Aufwand der Produktion verpufft in einem einzigen Format.
Die neue Podcast-Episode ist live. Noch am selben Tag liegen 8 fertige Content-Stuecke bereit: drei LinkedIn-Posts mit Hook und CTA, zwei Blog-Abschnitte, drei Newsletter-Snippets. Alles in der Tonalitaet des Hosts, nicht in KI-Sprech. Das Team prueft, passt die Feinheiten an, und der Content-Kalender fuer die naechsten zwei Wochen steht.
Warum das nicht trivial ist
Ein 45-Minuten-Podcast hat 7.000 bis 10.000 Woerter Transcript. Daraus muessen nicht einfach Zusammenfassungen entstehen, sondern eigenstaendige Content-Stuecke, die im jeweiligen Format funktionieren.
Ein LinkedIn-Post folgt anderen Regeln als ein Blog-Paragraph. Die Automation muss den Kern-Insight extrahieren und formatgerecht aufbereiten. Und zwar in der Stimme des Hosts, nicht in generischer KI-Sprache.
So funktioniert es
Episode importieren
Die Podcast-Episode wird als Audio-Datei oder via Podcast-Host importiert und transkribiert.
Thematische Segmentierung
Das Transcript wird in thematische Bloecke zerlegt und Kern-Insights identifiziert.
Formatspezifische Content-Generierung
Pro Segment entstehen LinkedIn-Posts, Blog-Abschnitte und Newsletter-Snippets, jeweils im passenden Format und Ton.
Mensch prueft und verfeinert
MenschDas Content-Team reviewed die Stuecke, passt Tonalitaet und Details an, und plant die Veroeffentlichung.
Ihr Podcast-Content wird nur einmal genutzt?
Gespraech buchen15 Minuten. Wir schauen gemeinsam wie viel Content in Ihren Episoden steckt.
Integrationen
KI-Modell
GPT-4o / Claude Sonnet
Transkription via Whisper. Content-Generierung per LLM mit formatspezifischen Prompts und Tonalitaets-Vorgaben. Modell austauschbar.
Mensch im Prozess
Jedes Content-Stueck wird vom Team reviewed bevor es veroeffentlicht wird. Keine automatische Publikation.