Ob ein Pressetext veröffentlicht wird, entscheidet sich selten allein an seinem Schreibstil. Entscheidend ist, wie Redaktionen final Nachrichtenwert und Medienrelevanz bewerten. Kann KI diese journalistische Entscheidung nachvollziehen? Genau darauf gibt PRaiSense erstmals Einblick und zeigt den grundsätzlichen Analyseprozess seiner KI-gestützten Bewertungsmethode.

Bevor ein Journalist einen Pressetext bewertet, verschafft er sich zunächst einen Gesamteindruck. Er sucht die eigentliche Nachricht. Er ordnet den Nachrichtenwert ein. Er bewertet Relevanz, Leserinteresse und journalistische Verwertbarkeit. Erst danach entscheidet er, ob ein Thema grundsätzlich Potenzial besitzt. Genau an diesem Punkt setzt PRaiSense an.

Keine Checkliste. Keine Punktebewertung. Keine Einzelurteile.

Die Analyse beginnt nicht mit einzelnen Sätzen oder Formulierungen. Aussagen oder Absätze werden nicht isoliert bewertet. Plus- oder Minuspunkte entscheiden nicht über die Qualität eines Pressetextes.

PRaiSense analysiert zunächst den Pressetext im Gesamtzusammenhang. Erst danach werden Schwachstellen bzw. Optimierungsbereiche identifiziert. Dabei betrachtet die Analyse, welche Inhalte Nachrichtenwert und Medienrelevanz ausmachen und welche veränderte Gewichtung notwendig ist, um diese gezielt zu stärken. Jede Korrekturentscheidung wird dabei nach ihrer Relevanz priorisiert und nachvollziehbar begründet. Abschließend erfolgt die Übersetzung in eine KI-Korrekturanweisung. Per Mausklick lässt sich damit der Pressetext in KI-Systemen wie ChatGPT optimieren.

Nur jede vierte Presseinformation überzeugt

Der Cision State of the Media Report 2025 zeigt ein deutliches Bild. 72 Prozent der befragten Medienschaffenden geben an, dass sich nicht einmal jeder vierte PR-Vorschlag für ihre Zielgruppe eignet.

Noch kritischer fällt das Ergebnis der bis heute häufig zitierten Studie des Stamm Verlags aus. Bereits 1995 kam sie zu dem Ergebnis, dass es nur rund zehn Prozent der Presseinformationen in die engere Auswahl der Redaktionen schaffen.

Mit der zunehmenden Verbreitung KI-generierter Pressetexte dürfte sich dieser Wettbewerb weiter verschärfen. Generative KI nennt fehlenden Nachrichtenwert und mangelnde Medienrelevanz selbst als wesentliche Schwächen bei der Erstellung von Pressetexten.

Auch die Verständlichkeit bleibt eine Herausforderung. Die Verständlichkeitsanalysen der Universität Hohenheim zeigen seit Jahren Schwächen bei der nachvollziehbaren Vermittlung von Inhalten in Pressemitteilungen auf.

„Unser Ziel ist es, unsere Kunden zuverlässig in die oberen zehn Prozent der Pressetexte zu bringen. Dort, wo Redaktionen ihre finale Auswahl treffen“, sagt Wilhelm Fuchs von PRaiSense, entwickelt von JETZT [PR].

PRaiSense-Optimierung Premium

Während die PRaiSense-Analyse Schwachstellen benennt und durch Optimierung bereinigt, geht die PRaiSense-Optimierung Premium einen Schritt weiter. Pressetexte, KI-Entwürfe und Briefings werden umfassend auf Nachrichtenwert und Medienrelevanz ausgerichtet. Dazu werden in einer gesonderten Analyse unterschiedliche Nachrichtenwinkel betrachtet, um den stärksten Nachrichtenanker herauszuarbeiten. Im Anschluss wird der Pressetext darauf aufgebaut und gezielt entwickelt. Im Zuge dessen erfolgt ebenso die Optimierung für Google News und KI-Suchsysteme.

Weitere Informationen unter: https://jetzt-pr.de/praisense --

Quellen:
Stamm Verlag (1995): Stamm-Studie zur Auswahl von Presseinformationen in Redaktionen.
Cision: State of the Media Report 2025.
Universität Hohenheim: Hohenheimer Verständlichkeitsindex (HIX) und Verständlichkeitsanalysen.
Dokumentierte Selbstaussagen von ChatGPT und Claude (August 2026) zu Nachrichtenwert und Medienrelevanz bei der Erstellung von Pressetexten.

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Erstellt mit PRaiSense
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