Einleitung / Top Learnings
Warum personalisierte KI 2026 für Agenturen kein „Nice to have“, sondern Pflichtprogramm ist – und wieso „lösungsorientiert das neue cool“ ist.
Was Custom GPTs und ChatGPT-Projekte technisch & strategisch unterscheidet – inklusive der neuen Project-Memory-Funktionen und Sharing-Optionen.
Wie Ihr ChatGPT konkret in Kundenprojekten einsetzt: von SEO-Content über Social Media bis hin zu Reports, Onboarding und Support-Automatisierung.
Ab welchen Budgets, Traffic-Größen und Team-Setups sich Custom GPTs & Projekte wirklich lohnen – inklusive praxisnaher Daumenregeln.
Welche Risiken Ihr im Blick behalten müsst (Datenschutz, Data Residency, Halluzinationen, Governance) und wie Ihr sie in den Griff bekommt.
1. Warum personalisierte KI 2026 für Agenturen Pflicht ist
ChatGPT ist 2026 kein Hype-Spielzeug mehr, sondern fester Bestandteil des digitalen Alltags. Schätzungen zufolge nutzen weltweit hunderte Millionen Menschen den Dienst regelmäßig, und es werden täglich über zwei Milliarden Prompts verarbeitet.
Für Euch als Agentur bedeutet das:
Eure Kunden nutzen selbst KI – oft unsystematisch.
Eure Wettbewerber nutzen KI, um schneller, günstiger und skalierbarer zu liefern.
Gleichzeitig bleibt vieles beim Alten:
Es fehlen Prozesse.
Agenturen versprechen zu viel und liefern zu wenig.
Budget wird „verbrannt“, statt sauber gemanagt.
Genau hier setzt der SOLIT-Ansatz an: lösungsorientiert, ehrlich, messbar – und KI dient diesem Prinzip, nicht umgekehrt. KI ist weder Heilsbringer noch Feindbild, sondern Werkzeug. Die Frage ist nicht „Ob ChatGPT“, sondern „Wie setzen wir ChatGPT so ein, dass unsere Kunden nachweisbar mehr Umsatz, Reichweite oder Effizienz bekommen?“
2. Was sind Custom GPTs – und warum sind sie für Agenturen spannend?
Custom GPTs sind maßgeschneiderte Versionen von ChatGPT, die Ihr ohne Programmierkenntnisse für einen bestimmten Zweck konfigurieren könnt.
Ihr gebt dem Modell:
Anweisungen (Rolle, Tonfall, Do’s & Don’ts)
Wissensbasis (z. B. PDFs, Styleguides, Produktinfos, FAQs)
Tools oder Workflows (z. B. Recherche, Formatvorgaben, Tabellenlogik)
Der Effekt:
Ihr baut Euch einen Mini-Assistenten, der genau weiß, wie Euer Business oder Euer Kunde tickt – und der nicht jedes Mal bei Null startet.
Typische Einsatzszenarien laut zahlreichen Praxisguides und Fallstudien:
Content-Maschine für SEO-Blogartikel, Landingpages und Newsletter
Social-Media-Assistent mit Marken-Tone-of-Voice und Hashtag-Logik
Sales- oder Support-GPT, der Produktwissen und FAQ kennt
Interner Wissens-GPT, der Teams hilft, schneller Antworten auf interne Fragen zu bekommen
Wichtig:
Ein Custom GPT hat keine dauerhafte Erinnerung über Sessions hinweg. Jede neue Unterhaltung startet mit den vordefinierten Anweisungen und der verknüpften Wissensbasis – alles andere müsst Ihr entweder mitliefern oder als Files hinterlegen.
Stärken von Custom GPTs im Agenturkontext
Skalierbarkeit: Einmal sauber gebaut, kann er zigmal für denselben Kunden oder für viele Kunden genutzt werden.
Konsistenz: Gleiche Tonalität, gleiche Struktur, weniger Ausreißer.
Delegation: Auch weniger erfahrene Teammitglieder können mit einem guten Custom GPT qualitativ arbeiten.
3. Was sind ChatGPT-Projekte – die „smarten Arbeitsräume“
ChatGPT-Projekte sind eine relativ neue Funktion (eingeführt Ende 2024, ausgerollt 2025), mit der Ihr Eure Arbeit in Themen-Workspaces organisieren könnt.
Ein Projekt ist im Kern:
ein Ordner mit mehreren Chats,
plus hochgeladene Dateien & Anweisungen,
plus Projekt-spezifische Erinnerung (Memory).
Damit könnt Ihr z. B. ein Projekt „Kunde X – SEO & Content 2026“ anlegen und dort:
Briefing-Chats
Keyword-Recherche
Content-Outline
Feedback-Schleifen
Reporting-Prompts
bündeln – inklusive aller relevanten Files.
Aktuelle Guides und Dokumentationen betonen vor allem:
Projekte sind langfristige Arbeitsräume, ideal für mehrstufige oder laufende Aufgaben.
ChatGPT kann in einem Projekt auf frühere Chats und Dateien zurückgreifen, ohne dass Ihr alles neu erklären müsst.
Es gibt verschiedene Memory-Modi (z. B. „Project-only memory“), damit Informationen isoliert bleiben können – wichtig bei sensiblen Kundenprojekten.
Stärken von Projekten im Agenturkontext
Perfekt für iterative Arbeit: Strategie-Entwicklung, SEO-Roadmaps, Kampagnenplanung.
Mehr Überblick, weniger „verstreute Chats“.
Bessere Nachvollziehbarkeit für längere Zeiträume.
4. Custom GPTs vs. ChatGPT-Projekte – „Same same, but different“
Beide Features personalisieren Eure Arbeit mit ChatGPT, aber sie tun es auf unterschiedliche Weise.
4.1 Memory & Kontext
Custom GPT
Startet jedes Mal frisch mit seinen Anweisungen und Wissensdateien.
Er „erinnert“ sich nicht automatisch an Informationen aus einer anderen Sitzung – es sei denn, Ihr pflegt diese in die Wissensbasis oder die Systeminstruktionen ein.
Projekt
Bietet einen persistenten Projekt-Kontext: Chats und Dateien sind verknüpft.
Ihr könnt in Chat B Dinge nutzen, die Ihr in Chat A (im selben Projekt) erarbeitet habt.
Mit „Project-only memory“ könnt Ihr die Infos strikt im Projekt eingeschlossen halten – wichtig für vertrauliche Daten.
Übersetzt in Agentur-Praxis:
Custom GPT = Euer skalierbarer Spezial-Assistent, der viele Menschen nutzen können.
Projekt = Euer AI-Arbeitsraum, in dem Ihr als Team über Zeit an einem Thema arbeitet.
4.2 Teilen & Skalieren
Custom GPTs lassen sich teilen:
privat, per Link, nur firmenintern oder öffentlich im GPT-Store.
Jeder Nutzer hat seine eigene Konversation – sicher getrennt von anderen.
Projekte sind Stand heute primär für Einzeluser oder Teams innerhalb eines Accounts gedacht, ohne Public-Sharing wie bei GPTs.
Ideal, wenn Ihr:
Custom GPTs baut, die Eure Kund:innen oder interne Teams selbst nutzen sollen (z. B. „Google Ads GPT“ für Kundenteams).
Projekte nutzt, um im Agenturteam an Strategien, Content-Roadmaps oder Audits zu arbeiten.
4.3 Wann was? Kurze Entscheidungs-Matrix
Nutzt Custom GPTs, wenn
die Aufgabe wiederkehrend ist,
Ihr viele Nutzer habt (intern & extern),
Ihr Wissen standardisieren wollt (z. B. Tone-of-Voice, Briefing-Logik).
Nutzt Projekte, wenn
Ihr komplexe, länger laufende Kundenprojekte habt,
Ihr viele Teilschritte (Recherche, Brainstorming, Drafts, Feedback) habt,
Ihr iterativ arbeitet und Kontext nicht immer neu erklären wollt.
5. Fünf konkrete Use Cases aus der Agenturpraxis
5.1 SEO-Blogproduktion für mehrere Kunden
Setup:
Custom GPT „SEO-Editor“ mit Styleguides, Beispielartikeln, SEO-Regeln und interner Linklogik.
Warum Custom GPT?
Ihr wollt konsistente Struktur, Tonalität und Onpage-Elemente (Title, H1, Meta, FAQs).
Praxisbeispiel:
Ein mittelständisches Modeunternehmen nutzt einen Custom GPT, der auf Markenbotschaft, Produkttexte und Kundendialog trainiert ist, um Social- und Content-Texte zu skalieren.
Ab wann lohnt sich das?
ca. ≥ 5–10 Blogartikel/Monat pro Kunde oder ≥ 3 Kunden mit laufender Content-Produktion.
Marketingbudget grob: ab 3.000–5.000 € / Monat pro Kunde, damit sich Setup und Pflege rechnen (Expertenschätzung).
5.2 Social-Media-Maschine mit klarer Brand-Stimme
Setup:
Custom GPT „Social Content SOLIT“ mit Beispielen, Hook-Formaten, CTA-Formulierungen und Hashtag-Logik.
Warum Custom GPT?
Viele kurze, wiederkehrende Texte, die stark von Tonalität leben.
Beispiel-Prompt:
„Erstelle 5 LinkedIn-Posts im SOLIT-Stil zum Thema ‚Custom GPTs für KMU-Marketing‘, mit je einem starken Hook, 2–3 Bullet-Arguments und einem klaren CTA.“
Ab wann lohnt sich das?
Sobald Ihr wöchentlich oder häufiger für einen Kunden postet.
Ab ca. 2+ aktive Kanäle pro Kunde (z. B. LinkedIn + Instagram).
5.3 Keyword-Recherche & Content-Briefings
Setup:
Projekt „Kunde X – SEO 2026“ mit Unterchats für Keyword-Analyse, SERP-Review, Content-Plan.
Warum Projekt?
Ihr arbeitet iterativ: erst Themencluster, dann Keywords, dann Briefings, dann Abgleich mit GSC/Tools.
Beispiel-Prompt:
„Analysiere diese Keyword-Liste (Excel im Projekt) für den deutschen Markt 2026, gruppiere in Themencluster und schlage für jedes Cluster 3 Content-Formate vor (Blog, Landingpage, Resource).“
Ab wann lohnt sich das?
Immer dann, wenn Ihr über Wochen/Monate an einem SEO-Thema arbeitet und nicht permanent alte Chats durchklicken wollt.
5.4 Automatisierte Kunden-FAQs & Support-Assistenz
Setup:
Custom GPT „Support-Assistent Kunde Y“ mit FAQ-Dokument, Produktdetails, Prozesse, Tonalität.
Warum Custom GPT?
Fragen sind wiederkehrend, Antworten sollten konsistent sein, der Assistent kann intern oder extern genutzt werden.
Branchenbeispiele:
SaaS-Anbieter mit vielen How-To-Fragen.
E-Commerce mit Produkt-FAQs.
Öffentliche Einrichtungen / Gov-Use-Cases mit klaren Prozessen (hier häufig über Enterprise-/Gov-Lösungen).
Ab wann lohnt sich das?
ca. ≥ 20–30 wiederkehrende Anfragen/Monat zu denselben Themen.
Besonders attraktiv, wenn Support-Team knapp ist oder Tickets schnell eskalieren.
5.5 Projekt-Reports & Meeting-Zusammenfassungen
Setup:
Projekt „Reporting – Kunde Z“, in dem Ihr regelmäßig Protokolle, KPIs und Notizen reinwerft.
Warum Projekt?
Ihr baut über Wochen/Monate ein gemeinsames Bild der Entwicklung auf – ChatGPT kann frühere Entscheidungen berücksichtigen.
Beispiel-Prompt:
„Erstelle aus den letzten 3 Meeting-Protokollen im Projekt einen Management-Report für den Kunden, mit Fokus auf: erreichte KPIs, Risiken, nächste Schritte. Max. 1 Seite, sachlich und lösungsorientiert.“
Ab wann lohnt sich das?
Bei ≥ 3 laufenden Retainer-Projekten, in denen es monatliche oder zweiwöchentliche Kundentermine gibt.
6. Ab welchem Budget und Traffic sich Custom GPTs & Projekte lohnen
Basierend auf Branchenberichten zu KI-Einführung & ChatGPT-Nutzung und unserer Agentur-Erfahrung lassen sich sinnvolle Schwellen ableiten:
6.1 Für Custom GPTs
Empfehlung:
Marketingbudget:
sinnvoll ab rund 3.000–5.000 € / Monat pro Kunde bzw. ab 50.000 € / Jahr Marketing-Gesamtbudget.
Traffic:
Website mit ≥ 5.000 Sessions/Monat oder klares Wachstumziel (z. B. +30 % organisch in 12 Monaten).
Team:
mindestens 2–3 Personen, die regelmäßig mit dem GPT arbeiten (Marketing, Vertrieb, Support).
Warum?
Das initiale Setup (Daten sammeln, Regeln definieren, Tests, Schulung) kostet Zeit.
Der ROI entsteht durch Skaleneffekte: je mehr wiederkehrende Aufgaben, desto schneller rechnet es sich.
6.2 Für ChatGPT-Projekte
Lohnt sich bereits bei kleineren Budgets, sobald Ihr
komplexere Themen über mehrere Wochen verfolgt,
mehrere Stakeholder oder Abteilungen in einem Thema habt,
viele Dateien und Zwischenschritte (z. B. Recherchen, Drafts, Feedback) produzieren.
Pragmatische Empfehlung:
Sobald Ihr Euch dabei ertappt, ständig alte Chats zu durchsuchen, braucht Ihr ein Projekt.
7. Risiken & Governance: Wie ihr die Kontrolle behaltet
7.1 Datenschutz & Data Residency
Gerade in Deutschland ist Datenschutz Pflicht. Für Business-Kunden bietet OpenAI inzwischen Data-Residency-Optionen (z. B. Speicherung in Europa) sowie Verschlüsselung und Compliance-Zertifizierungen, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Trotzdem gilt für Euch als Agentur:
Klärt, welche Daten ihr überhaupt in die Cloud geben dürft.
Nutzt für besonders kritische Daten ggf. Enterprise- oder Gov-Varianten bzw. On-Prem-Integrationen.
Vermeidet personenbezogene Daten, wenn es nicht absolut nötig ist.
7.2 Qualitätskontrolle & Halluzinationen
GPT-Modelle können falsch, aber sehr überzeugend antworten.
Tools wie SpyFu-GPT oder DataForSEO-Integrationen zeigen, dass man Suchvolumen & Co. besser aus echten APIs zieht, statt KI-Halluzinationen zu vertrauen.
Für Agenturen heißt das:
Ergebniskontrolle ist Pflicht – besonders bei Zahlen & Rechtsbezügen.
KI-Outputs sind erste Entwürfe, keine finalen Wahrheiten.
7.3 Modell-Chaos & Features-Overload
Neue Modelle (GPT-4.1, GPT-5, reasoning-Modelle etc.) und Features (Projects, Voice, Agent-Mode) machen Setups schnell unübersichtlich.
Euer Vorteil, wenn Ihr es richtig angeht:
Ihr definiert klare Standards:
Welches Modell wofür?
Welche GPTs sind „offiziell“, welche nur Spielwiese?
Ihr dokumentiert Eure GPT-Landschaft – lösungsorientiert statt chaotisch.
8. Mini-Playbook: So führt ihr Custom GPTs & Projekte in der Agentur ein
Use Cases identifizieren
Startet mit 3–5 wiederkehrenden Aufgaben (z. B. SEO-Briefings, Ads, Reports).
Custom GPTs für Skalierung bauen
Beispiel: „Google Ads GPT“ (wie in Eurem eigenen Blog schon beschrieben).
Projekte für komplexe Kunden-Themen nutzen
z. B. Projekt „Kunde X – Relaunch 2026“ mit Struktur für SEO, Content, UX.
Governance definieren
Wer darf was?
Welche GPTs sind freigegeben?
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Messen & nachschärfen
Zeitersparnis, Output-Qualität, Kundenzufriedenheit
GPTs regelmäßig aktualisieren (neue Produkte, neue Positionierung, neue rechtliche Rahmen).
Fazit
Mit ChatGPT — sei es über Custom GPTs oder strukturierte Chat-Projekte — habt Ihr ein mächtiges Werkzeug, um Eure Agentur‑Arbeit zu skalieren, repetitive Aufgaben zu automatisieren und gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse für Eure Kunden zu liefern.
Der Schlüssel liegt darin, gezielt zu entscheiden, was Ihr automatisiert (z. B. Content, Standard‑Kommunikation, Prozesse) und was bewusst menschlich bleibt (Kreativität, Strategie, Qualitätssicherung).
Für Agenturen wie SOLIT Marketing kann der Einsatz besonders dann große Vorteile bringen, wenn Ihr mehrere Kunden, höhere Content‑Bedarfe oder standardisierte Abläufe habt — denn genau dort entfaltet ChatGPT sein volles Potenzial.
Mit klaren Prozessen, Datenpflege und kritischer Qualitätskontrolle dient ChatGPT nicht als Ersatz, sondern als effizienter Unterstützer — ein echter Brandbeschleuniger für moderne Online‑Marketing‑Agenturen.
Wichtigste Erkenntnisse
Custom GPTs = skalierbare Assistenten
Einmal sauber gebaut, erledigen sie wiederkehrende Aufgaben (SEO, Social, FAQ, Reports) schnell und konsistent.ChatGPT-Projekte = Arbeitsräume
Ideal für komplexe, länger laufende Kundenprojekte, in denen ihr viele Dateien, Chats und Schritte bündelt.ROI ab gewissem Volumen
Lohnt sich besonders bei mehreren Kunden, regelmäßigem Content-Bedarf und klaren Prozessen – dann spart ihr massiv Zeit.Governance & Datenschutz sind Pflicht
Ohne Regeln, Rollen, Qualitätscheck und klaren Umgang mit Kundendaten wird KI schnell zum Risiko statt zum Hebel.KI ist Co-Pilot, nicht Autopilot
Die besten Ergebnisse entstehen, wenn ihr KI mit eurer Strategie, Erfahrung und ehrlichen, lösungsorientierten Haltung kombiniert.
