Content Gap Analyse: Wie eine datenbasierte Contentanalyse die Kommunikationsstrategie schärfen kann
Was passiert, wenn man die eigene externe Unternehmenskommunikation nicht nach Bauchgefühl bewertet, sondern nach Datenlage? Für einen europäischen Softwareanbieter aus dem CRM-Umfeld haben wir gemeinsam mit unserem Partner Blueforte, einer Beratung für Data & AI, genau das getan. Das Ergebnis dieser Content Gap Analyse: klare Lücken, überraschende Stärken und strategische Klarheit darüber, welche Themen wirklich zählen.
Die Ausgangsfrage: Stimmen unsere Annahmen mit der Realität überein?
Viele Kommunikationsteams arbeiten mit Thesen. Man vermutet, welche Themen relevant sind, welche die Zielgruppe bewegen, wo Wettbewerber aktiv sind. Selten werden diese Thesen systematisch überprüft.
Unser Kunde, ein etablierter Softwareanbieter im Finanz- und Versicherungssektor, wollte genau das ändern. Die Fragen waren konkret: Spielen wir die richtigen Themen aus? Wo haben unsere drei Haupt-Wettbewerber einen Vorsprung? Und welche Themen interessieren unsere Zielgruppe tatsächlich, gemessen an Klicks, Views und Engagement?
Methodik: 6 Phasen, 20 Datenquellen, eine Taxonomie
Das Projekt folgte einem strukturierten Vorgehen in sechs Phasen: von der Initialisierung über Hypothesenentwicklung und Priorisierung bis zur Datenanalyse, Validierung und abschließenden Präsentation.
Die Analysebasis bildeten rund 20 interne und externe Datenquellen aus einem definierten historischen Zeitraum. Sie lagen in unterschiedlichen Formaten, Granularitäten und Zeitrastern vor. Wir überführten sie in ein gemeinsames Datenmodell, um damit quellenübergreifende Analysen zu ermöglichen. Für jeden Kanal werteten wir sowohl die Inhalte als auch die dazugehörigen Performance-Kennzahlen aus. Auf der Website etwa die veröffentlichten Blog- und Produktseiten sowie Zugriffszahlen wie Page Views, Besucher und Einstiegsseiten. Auf LinkedIn organische und gesponserte Beiträge samt Impressionen, Klickraten und Engagement Raten. Im Newsletter die versendeten Inhalte nach Thema, ausgewertet nach Klicks. Aus dem Bereich PR flossen Online-Presseveröffentlichungen sowie Newsroom-Daten mit Besucherzahlen pro Meldung ein. Ergänzt wurde die Basis durch Keyword-Daten aus der organischen Suche sowie die CRM-bezogenen Online-Veröffentlichungen der drei Haupt-Wettbewerber.
Das methodische Herzstück war eine Themen-Taxonomie, die in zwei Schritten entstand.
Zuerst gliederten wir die strategischen Zielcluster des Kunden: Product & Differentiation (die Alleinstellungsmerkmale des Produkts und Anbieters), Trust & Compliance (Vertrauens- und Sicherheitsthemen, die für die Zielgruppe relevant sind) und Business Value (der messbare Mehrwert, den die Software für Kunden schafft). Diese drei Cluster beschreiben die Bereiche, zu denen sich das Unternehmen kommunikativ positionieren möchte. Um sie für die Datenanalyse operationalisierbar zu machen, haben wir sie anhand realer Presseveröffentlichungen aller vier Anbieter in eine Taxonomie aus 10 priorisierten Themenfeldern heruntergebrochen, etwa Optimierung von Service-KPIs (gehört zum Zielcluster Business Value), regulatorische Compliance-Themen (Zielcluster Trust & Compliance) und model-agnostische AI-Architektur (Zielcluster Product & Differentiation). Themenfelder, die strategisch sinnvoll aber in den Clippings kaum sichtbar waren, markierten wir als White Spaces. Sie bildeten unsere Ausgangshypothese: Diese Themen sind beim Kunden unterrepräsentiert.
Im zweiten Schritt legten wir alle verfügbaren Daten und Inhalte über diese Taxonomie. Die Zuordnung erfolgte nicht per Schlagwort-Suche, sondern über Kosinus-Ähnlichkeit (Cosine Similarity): ein Verfahren, das Texte als mathematische Vektoren abbildet und ihre semantische Nähe zu einem Thema berechnet. Es erkennt, worum es in einem Text inhaltlich geht, unabhängig davon, welche genauen Begriffe verwendet werden. Das macht die Analyse präziser und robuster als jede manuelle Kategorisierung. Dieses Verfahren wandten wir sowohl auf die zusammengeführten Quellen als auch auf die Taxonomie an, und die zuvor abgeleiteten Hypothesen lieferten das inhaltliche Raster dafür. So konnten wir datenbasiert analysieren, ob wir mit unserer Annahme zu den unterrepräsentierten Themen richtig lagen oder nicht.
Drei Erkenntnisse, die zählen
1. Die Lücken sind größer als gedacht
Der erste Befund war ernüchternd: Der überwiegende Teil der analysierten veröffentlichten Inhalte des Kunden hatte keinen Bezug zu den strategisch priorisierten Themen. Die Kommunikation war breit gestreut, aber an den Stellen, die inhaltlich am meisten zählen, auffällig dünn.
Besonders deutlich zeigte sich das bei Themen wie regulatorischer Compliance, Kundenbindung und technischer Differenzierung. Alles Felder, die für die Zielgruppe relevant sind, die aber im eigenen Content kaum auftauchten. Keine Randthemen, sondern echte Lücken in der Kommunikation.
2. Die Wettbewerber sind dort auch nicht aktiv
Die Analyse der CRM-bezogenen Veröffentlichungen der drei Haupt-Wettbewerber zeigte: Auch die Wettbewerber bespielen die strategisch relevanten Felder unseres Kunden kaum. Ihr Content ist breit, aber selten spezifisch. Bei Compliance-Themen rund um neue regulatorische Anforderungen sowie Loyalitätsprogrammen war der Markt thematisch schlicht unbesetzt. Kein einziger der analysierten Wettbewerber veröffentlichte dazu im Betrachtungszeitraum nennenswerten Content. Eine Chance für unseren Kunden, denn wer dort als Erstes kommuniziert, kann das Feld besetzen. Die gute Nachricht: Bei Themen rund um branchenspezifischen AI-Anwendungen oder europäischer Datensouveränität hatte unser Kunde dagegen einen messbaren Vorsprung.
3. Die Zielgruppen suchen genau diese Themen
Das überzeugendste Argument lieferten die Performance-Daten. Auf LinkedIn etwa zeigten Beiträge zu Themen wie Hosting-Optionen (also wo und wie die Software betrieben wird: in der eigenen IT-Infrastruktur, in einer europäischen Cloud oder als Managed Service) oder zur technischen Grundarchitektur der Software überdurchschnittlich hohe Klick- und Engagement-Raten, obwohl sie selten gepostet wurden. Wenige Posts, aber starke Signale seitens der LinkedIn Community.
Das bedeutet: Das Interesse an diesen Themen ist vorhanden. Es fehlt der Content, der es bedient. Wer die Frequenz in diesen Themen erhöht, kann mit vergleichsweise wenig Aufwand deutlich mehr Reichweite und Interaktion erzielen.
Was folgt daraus?
Das Ergebnis dieses Projekts zeigt, wie strategische Klarheit entsteht: Welche Themen zahlen auf die Positionierung ein? Wo kommuniziert das Unternehmen an seiner Zielgruppe vorbei? Und wo liegt freies Feld, das kein Wettbewerber besetzt? Diese Erkenntnisse geben der Kommunikationsstrategie ein datenbasiertes Fundament, auf dem sich Entscheidungen begründen und Prioritäten setzen lassen.
Das Projekt war bewusst als MVP angelegt: Mit einer repräsentativen Auswahl an Datenquellen haben wir die Analysemethode angewandt und erste, konkrete Insights für die Kommunikationsstrategie generiert. Der logische nächste Schritt ist ein eigener Datenraum, in dem alle operativen Comms-Kanäle und -Tools angeschlossen sind und der automatisiert laufende Erkenntnisse liefert. KI-Agenten können direkt in diesen Datenraum integriert werden, die aus den laufenden Erkenntnissen eigenständig Contentvorschläge entwickeln, aufbereiten und zur Veröffentlichung bereitstellen. Das Resultat: Automatisierte Kommunikation, die auf Analysen reagiert und dabei immer die Strategie im Blick behält.
Als zusätzlichen Mehrwert für den Kunden entwickelten wir nach der Content Gap Analyse 50 Contentideen: priorisierte Themenvorschläge, geordnet nach strategischer Relevanz, Wettbewerbslage und nachgewiesenem Nutzerinteresse, mit kanalspezifischen Empfehlungen für LinkedIn, Newsletter und Website und für PR-Maßnahmen.
Die Analyse in diesem MVP war deskriptiv: Sie fasst zusammen, was in der Vergangenheit kommuniziert wurde und wie es gewirkt hat. Das ist der notwendige erste Schritt. Wer den Datenraum weiter ausbaut, kann darüber hinausgehen: Prädiktive Modelle erkennen, welche Themen an Relevanz gewinnen, bevor sie im Wettbewerb sichtbar werden. Das Ergebnis ist Kommunikation, die Trends antizipiert.
Was dieses Projekt für Kommunikationsverantwortliche bedeutet
Eine datenbasierte Content Gap Analyse beantwortet Fragen, die im Tagesgeschäft selten jemand stellt: Reden wir über die Themen, die unsere Zielgruppe sucht? Oder über die Themen, die wir für wichtig halten?
Der Unterschied zwischen beiden ist messbar. Und er zeigt sich im Dashboard.
Bamboo Consulting entwickelt datenbasierte Kommunikationsstrategien für B2B-Unternehmen. Interesse an einer ähnlichen Analyse für Ihr Unternehmen? Sprechen Sie uns an.
