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Generisches KI-Schreiben kostet dich Reichweite auf LinkedIn
Beobachtungsstudie zu 287.120 Beiträgen, davon eine Kohorte von 78.281 seit Januar 2026. Jeder Beitrag wird mit den anderen Beiträgen derselben Person verglichen.
- Die vier Wendungen, die am meisten Reichweite kosten, und die drei, die welche bringen
- Warum Französisch zwei- bis dreimal mehr zahlt als Englisch
- Die vollständigen Tabellen nach Sprache und Zeitraum, mit Konfidenzintervallen
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PDF öffnenDie vier Ergebnisse
Dafür brauchst du keine E-Mail. Die Studie enthält die Methode, die Tabellen je Wendung und die Anhänge.
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Eine Strafe, die 2026 auftaucht
Vor diesem Jahr war der Zusammenhang zwischen KI-Stil und Reichweite im Englischen praktisch null und im Französischen schwach. In der seit Januar 2026 veröffentlichten Kohorte wird er in beiden Sprachen deutlich. Da filtert etwas, und es passt zu der Position, die LinkedIn im Mai 2026 öffentlich gemacht hat.
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Der Effekt sitzt an der Spitze
Im Schnitt bleibt er moderat. Aber bei den 5 % der Beiträge mit dem am stärksten KI-geprägten Stil erreicht der Verlust -3,4 % im Englischen und -13,4 % im Französischen, gemessen am üblichen Niveau derselben Person.
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Nicht jedes KI-Merkmal kostet
Vier Wendungen tragen fast den ganzen Verlust. Drei andere, die meist in denselben Topf geworfen werden, bringen sogar Reichweite: Sie sind echte Interaktion, keine KI-Formatierung.
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Französisch zahlt zwei- bis dreimal mehr
Das französischsprachige Publikum bestraft fertige Formeln härter, und diese Formeln sind dort auch verbreiteter: „Das ist nicht X, das ist Y“ steht auf fast jedem sechsten französischen Beitrag.
und die vollständigen Tabellen in der Studie
Wie gemessen wurde
Rollierender Korpus aus 287.120 Beiträgen von 6.000 Personen, Englisch und Französisch, nur Text und Bild. Die Reichweite wird INNERHALB derselben Person verglichen, wodurch die Publikumsgröße mechanisch aus der Rechnung fällt: eine Person wird nur mit sich selbst verglichen. Der Schnitt zum 1. Januar 2026 erlaubt es, jeden Zeitraum getrennt zu schätzen. Es ist eine Beobachtungsstudie: sie belegt eine Korrelation, keine strenge Kausalität.
Fragen
- Was misst diese Studie genau?
- LinkedIn senkt die Verbreitung generischer Formulierungen, nicht die KI-Nutzung an sich. Wir können nicht sehen, wer ein Modell benutzt hat: wir messen zehn Familien von Wendungen, und wer „So geht’s“ von Hand schreibt, zählt genauso. In der seit Januar 2026 veröffentlichten Kohorte verlieren die Beiträge mit den meisten davon in beiden gemessenen Sprachen Reichweite, bis zu -13,4 % bei den am stärksten geprägten französischen Beiträgen.
- Wie viel Reichweite kostet das wirklich?
- Weniger als die Schlagzeilen sagen, und mehr als nichts. Im Schnitt ist der Effekt klein, weil die meisten Beiträge kaum geprägt sind. Bei den 5 % mit dem am stärksten KI-geprägten Stil erreicht er -13,4 % im Französischen. Diese Wendungen zu entfernen holt ein paar Punkte zurück; es verdoppelt die Impressionen nicht.
- Welche Wendungen sollte ich weglassen?
- Vier: die Ankündigung „So geht's“, den Dreh „Das ist nicht X, das ist Y“, die dramatische Brücke „Das Ergebnis?“ und die Anweisung „Hör auf mit X, fang an mit Y“. Drei andere bringen Reichweite und gehören behalten: die zur Schau gestellte Offenheit, die Schlussfrage und das P.S.
Weitere Ressourcen
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MagicPost markiert die Wendungen, die diese Studie misst, in deinen Beiträgen, bevor du sie veröffentlichst.
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