Ein laufendes Briefing oder einen Newsletter mit KI erstellen

Ein tägliches oder wöchentliches KI-Briefing kann den wiederholten Sichtungsaufwand verringern, wenn es die richtigen Inhalte abruft und die Links zu den Quellen erhält. Nutzen und Lesezeit hängen von Zielgruppe, Themenabdeckung und Fehlerquote ab. Messen Sie diese Werte, statt pauschal eingesparte Stunden zu versprechen.

Schlecht umgesetzt wird daraus nur eine weitere E-Mail, die Sie ungelesen lassen. Entscheidend sind die Architektur und vor allem die laufende Verbesserung.

Dieser Artikel beschreibt eine mögliche Architektur, Freigabekriterien und einen Wartungszyklus. Ob das Briefing lesenswert ist, lässt sich nur mit der tatsächlichen Zielgruppe messen.

Verwenden Sie für Planungsdetails die aktuelle n8n-Dokumentation zum Schedule Trigger. Gleichen Sie vor der E-Mail-Zustellung oder Nutzungsmessung die tatsächliche Zielgruppe und den Rechtsraum mit offiziellen Regeln wie den britischen Leitlinien zum E-Mail-Marketing ab. Übertragen Sie Einwilligungs- oder Soft-Opt-in-Regeln nicht von einem Rechtsraum auf einen anderen.

Die vier Aufgaben eines Briefings

Ein nützliches KI-Briefing erfüllt vier Aufgaben, in dieser Reihenfolge:

1. Sammeln: Inhalte aus vielen Quellen abrufen.
2. Filtern: nur behalten, was für Ihre konkrete Zielgruppe relevant ist.
3. Zusammenfassen: die Inhalte zu einer strukturierten, schnell erfassbaren Ausgabe verdichten.
4. Verteilen: an den richtigen Ort zur richtigen Zeit liefern.

Jeder Schritt hat eigene Anforderungen. Im Folgenden werden sie einzeln erläutert.

Aufgabe 1: Sammeln

Die Quellen bilden das Fundament. Ein Briefing aus mittelmäßigen Quellen bleibt mittelmäßig, unabhängig davon, wie ausgefeilt der KI-Schritt ist.

Häufige Quelltypen:

RSS-Feeds. Wenn ein Herausgeber einen gepflegten Feed bereitstellt, kann ein RSS-Reader strukturierte Aktualisierungen ohne Scraping abrufen. Prüfen Sie Vollständigkeit, Aktualisierungszeitstempel, Weiterleitungen und die Bedingungen des Herausgebers; Verfügbarkeit und Qualität von RSS unterscheiden sich.

Genehmigte Nachrichten- oder Such-APIs. Bewerten Sie mögliche Anbieter nach Quellenabdeckung, Lizenzierung, Vorgaben zur Namensnennung und Weiterverbreitung, Aufbewahrungsdauer, Ratenbegrenzungen, Datenspeicherort und strukturierten Metadaten. Produktnamen und Leistungsumfänge ändern sich; eine Anbieterliste in einem Artikel ist keine Genehmigung.

Gezielt ausgelesene Websites. Websites ohne RSS oder API lassen sich technisch auslesen; beachten Sie dabei die Nutzungsbedingungen und robots.txt. Tools wie ScrapingBee, Bright Data oder Playwright übernehmen den technischen Teil.

Soziale Medien. Einige Plattformen bieten offizielle APIs mit Zugriffs- und Nutzungsbeschränkungen. Gehen Sie nicht davon aus, dass eine Oberfläche automatisiert ausgelesen werden darf. Prüfen Sie die aktuelle API-Dokumentation, die Nutzungsbedingungen der Website, Datenschutzpflichten und Rechte zur Weiterverbreitung.

Newsletter. Leiten Sie abonnierte Newsletter an ein eigenes E-Mail-Postfach weiter und verarbeiten Sie sie dort. Die KI kann Inhalte aus dem HTML der E-Mails extrahieren.

Interne Quellen. Slack-Kanäle, interne Dokumente und Kundensupport-Tickets. Für interne Briefings sind diese oft wichtiger als externe Quellen.

Forschungsdatenbanken. Semantic Scholar, arXiv und PubMed eignen sich für wissenschaftlich orientierte Briefings.

Wählen Sie die anfänglichen Quellen nach dem erforderlichen Themenumfang und der verfügbaren Prüfkapazität des Teams aus. Erfassen Sie eigenständige nützliche Beiträge, fälschlich aufgenommene Beiträge, wichtige Auslassungen, Duplikate, Kosten und Quellenausfälle, bevor Sie den Quellenbestand erweitern.

Ein beispielhaftes Muster zur Einstufung von Quellen – ersetzen Sie die Mengenangaben nach der Messung der Abdeckung – lautet:

• Stufe 1 (jeden Beitrag prüfen): eine kleine Gruppe von Quellen, deren gesamte Ausgabe die prüfende Person sichten kann.
• Stufe 2 (häufig relevant): Quellen, die transparente Filterung erfordern.
• Stufe 3 (gelegentlich): Quellen, die für klar definierte Themen oder Ereignisse beibehalten werden, nicht zur bloßen Erhöhung der Menge.

Der Filter (Aufgabe 2) behandelt jede Stufe unterschiedlich.

Aufgabe 2: Filtern

Die Filterung bestimmt sowohl die aufgenommenen als auch die ausgelassenen Inhalte. Messen Sie fälschlich aufgenommene Beiträge ebenso wie wichtige Auslassungen. Ein kürzeres Briefing ist nicht automatisch besser.

Drei Ansätze, oft kombiniert:

Ansatz 1: Schlüsselwort- und Metadatenfilterung

Günstig, schnell, transparent. Filtern Sie nach:

• Schlüsselwörtern in Titel oder Textkörper.
• Veröffentlichungsdatum (letzte 24 Stunden, letzte Woche).
• Quellstufe.
• Kategorien oder Tags der Quelle.

Damit erfassen Sie eindeutige Treffer, übersehen aber möglicherweise weniger offensichtliche Zusammenhänge.

Ansatz 2: Embedding-basierte Filterung

Berechnen Sie für jeden Beitrag ein Embedding. Vergleichen Sie es mit einem Vektor, der die relevanten Interessen abbildet und beispielsweise aus früher als interessant bewerteten Artikeln oder einer Interessenbeschreibung erstellt wurde. Behalten Sie Beiträge oberhalb eines Ähnlichkeitsschwellenwerts bei.

So erkennen Sie semantische Relevanz: Artikel zu Ihren Themen, die nicht Ihre konkreten Schlüsselwörter verwenden.

Ansatz 3: LLM-basierte Filterung

Führen Sie für jeden Beitrag, der die kostengünstigen Filter passiert hat, einen kurzen LLM-Aufruf aus:

Sie filtern Inhalte für ein tägliches Briefing, das an [audience description] gerichtet ist.

Bewerten Sie diesen Artikel basierend auf dem Titel und den ersten 300 Wörtern mit einer Punktzahl von 1-10 hinsichtlich seiner Relevanz für die Zielgruppe und formulieren Sie einen Satz dazu, warum er sie interessieren könnte (oder auch nicht).

JSON-Ausgabe: {"score": <1-10>, "reason": "<one sentence>"}

Artikel:
[title and excerpt]

Behalten Sie Beiträge oberhalb eines Schwellenwerts bei, der anhand repräsentativer menschlicher Bewertungen kalibriert wurde. Setzen Sie nicht voraus, dass ein LLM-Filter die höchste Genauigkeit bietet oder dass eine Bewertung von 7 über verschiedene Modelle, Prompts, Quellen und Sprachen hinweg dasselbe bedeutet.

Eine mögliche Filterkaskade beginnt mit einem transparenten Metadaten- und Schlüsselwortfilter. Für nicht eindeutig bewertete Beiträge folgt ein Embedding- oder modellbasierter Klassifikator. Vergleichen Sie diesen Ansatz am selben bewerteten Testsatz mit einfacheren Alternativen. Zusätzliche Stufen können Latenz, Kosten, korrelierte Fehler und weitere Auslassungen verursachen.

Aufgabe 3: Zusammenfassen

Sobald eine geprüfte Auswahl vorliegt, kann der Zusammenfassungsschritt einen Entwurf erzeugen. Begrenzen Sie die Anzahl der Beiträge anhand des Kontextfensters, der Bedürfnisse der Leserschaft und des gemessenen Auslassungsrisikos, nicht anhand eines pauschalen Tageswerts.

Ein geeigneter Prompt für die Zusammenfassung:

Sie erstellen ein tägliches Briefing für [your audience description].

Es wurden Ihnen [N] Artikel übergeben, die unseren Relevanzfilter bestanden haben. Erstellen Sie ein Briefing mit folgender Struktur:

**Die 3 wichtigsten Beiträge.** Die drei Artikel, die Ihre Leserschaft kennen sollte. Für jeden:
- Einzeiliger Titel (Ihre Überschrift, nicht die der Quelle)
- Zweisätzige Zusammenfassung
- Der Link zur Quelle
- Ein Satz zu „Warum das für unsere Zielgruppe relevant ist“

**Kurz gelesen.** 5-8 weitere Beiträge, die kurz erwähnt werden sollten:
- Je ein Satz pro Punkt
- Link zur Quelle

**Überfliegen oder überspringen.** Grenzfälle, nur mit Titel und Link. Die Lesenden entscheiden selbst, ob sie relevant sind.

**Muster dieser Woche.** (Nur bei wöchentlichen Briefings) Themen, die die Geschichten der Woche verbinden.

Tonfall: Direkt, keine Einleitung, kein „Hier ist Ihr heutiges Briefing“. Gehen Sie sofort zum Inhalt über.

Verwenden Sie [my inference] für alles, was über das Quellenmaterial hinausgeht.

Erfinden Sie keine Zitate oder Zahlen. Wenn Sie eine Statistik referenzieren, geben Sie an, aus welchem Artikel sie stammt.

Artikel:
[full content of all filtered articles]

Dieser Prompt fordert einen strukturierten Entwurf an. Er garantiert weder genaue Zusammenfassungen noch vollständige Themenabdeckung oder eine sinnvolle Rangfolge. Erhalten Sie die Quellenlinks und verlangen Sie vor der Verteilung eine Prüfung von Behauptungen, Zitaten, Zahlen und wesentlichen Auslassungen.

Einige sinnvolle Varianten:

• Ausrichtung auf die Zielgruppe. Unterschiedliche Briefings benötigen unterschiedliche Perspektiven. Für technische Fachkräfte stehen technische Folgen im Vordergrund, für Führungskräfte geschäftliche Auswirkungen und für journalistisch Tätige der Nachrichtenwert. Die Zeile „Beschreibung der Zielgruppe“ prägt die Zusammenfassung wesentlich.

• Thematische Abschnitte. Gliedern Sie ein Briefing zu einem einzelnen Thema, etwa „Nachrichten zur KI-Sicherheit“, nach Unterthemen statt nach den Kategorien wichtig, kurz und überfliegen.

• Vergleiche und Widersprüche sichtbar machen. „Wenn mehrere Quellen über dasselbe Ereignis berichten, heben Sie hervor, wo sie sich widersprechen.“ So werden relevante Unterschiede erkennbar.

• Kalibrierte Sicherheit. „Wenn die Quellenlage dünn oder unzuverlässig ist, mit [single-source] markieren.“ So stellt das Briefing unbelegte Gerüchte nicht als gesicherte Informationen dar.

Aufgabe 4: Verteilung

Der letzte Schritt ist die Zustellung. Ein Briefing, das am falschen Ort zur falschen Zeit ankommt, ist schlimmer als kein Briefing.

Praktische Fragen:

Wo? Wählen Sie einen genehmigten Kanal, der zu Zugriffskontrolle, Aufbewahrungsdauer, Einwilligung, Zustellnachweis, Barrierefreiheit und den Präferenzen der Leserschaft passt. Für E-Mail, Chat, RSS und Seiten im Arbeitsbereich gelten jeweils unterschiedliche Pflichten.

Wann? Fragen Sie die Lesenden, wann und wo sie das Briefing erhalten möchten. Berücksichtigen Sie Zeitzonen und Ruhezeiten und testen Sie den Zustellzeitpunkt. Es gibt kein allgemeingültiges Zeitfenster am Morgen.

Wie häufig? Legen Sie den Rhythmus anhand der Menge relevanter Quelleninhalte und des Bedarfs der Leserschaft fest. Ändern oder pausieren Sie ihn, wenn die Ausgabe wiederholt leer, redundant, veraltet oder ungelesen bleibt.

Personalisierung. Wenn Sie ein Briefing für mehrere Personen erstellen, erwägen Sie eine leichte Personalisierung: verschiedene Abschnitte für unterschiedliche Rollen, andere „Top 3“ auf Grundlage der angegebenen Interessen und unterschiedlich gewichtete Quellen.

Die Architektur

Zusammengesetzt sieht ein typisches Briefingsystem so aus:

[Zeitgesteuerter Auslöser: täglich um 6 Uhr]
    ↓
[Quellen parallel abrufen: RSS, APIs, Scraper]
    ↓
[Deduplizieren: bereits behandelte Artikel entfernen]
    ↓
[Stufenfilter 1: alle beibehalten]
[Stufenfilter 2-3: Schlüsselwort + Embedding + LLM-Bewertung]
    ↓
[Nach Bewertung sortieren]
[Die konfigurierte Anzahl Top N anhand von Leserbedarf, Kontext-, Kosten- und Auslassungstests auswählen]
    ↓
[Prompt zur Zusammenfassung mit allen Beiträgen als Eingabe]
    ↓
[Verteilen: E-Mail / Slack / Notion / RSS]
    ↓
[Genehmigte Betriebsmetadaten und kontrollierte Prüfstichproben protokollieren]

Die Umsetzung kann auf einer Automatisierungsplattform oder in einem eigenen Dienst erfolgen. Entscheiden Sie anhand der Anforderungen an Authentifizierung, Quellenanbindungen, Zustandsverwaltung, Deduplizierung, Observability, Prüfung, Zustellung und Support – nicht allein anhand der Größe der Zielgruppe.

Ein praktisches Setup in n8n:

1. Schedule trigger zur genehmigten Zustellzeit (der aktuelle Name des n8n-Knotens und die Planungslogik sind versionsabhängig).
2. RSS Read für jede Quelle der Stufe 1.
3. HTTP Request für benutzerdefinierte APIs.
4. Merge, um alle Beiträge in einer Liste zusammenzuführen.
5. Code node zur Deduplizierung anhand der kanonischen Quellenidentität und des Inhalts-Hashs innerhalb eines Aufbewahrungsfensters, das zum Veröffentlichungsrhythmus und Quellenverhalten passt.
6. Genehmigter Modell- oder Klassifikationsknoten, der jeden zulässigen Beitrag nach dem geprüften Bewertungsvertrag verarbeitet.
7. Filter mit dem Schwellenwert, der anhand des menschlich bewerteten Testsatzes kalibriert wurde; übernehmen Sie die 7 aus diesem Beispiel nicht als fest codierten Wert.
8. Aggregate, um die Beiträge in einem gemeinsamen Kontext zusammenzuführen.
9. Genehmigter Modellknoten für den Prompt zur Zusammenfassung.
10. Send Email oder Slack message beziehungsweise Notion mit der zusammengefassten Ausgabe.

Erstellen und testen Sie jede Stufe getrennt. Der Einrichtungsaufwand hängt von Authentifizierung, Quellenformaten, Deduplizierungszustand und Zustellkontrollen ab. Ein erfolgreich ausgelöster Zeitplan belegt noch kein funktionsfähiges Briefing. Richten Sie Warnungen für Sammelfehler, leere Eingaben, Modellfehler, ungewöhnlich viele Duplikate, Zustellfehler und auffällige Kosten ein.

Die notwendige Disziplin: dauerhaft lesenswert bleiben

Aufbau und Betrieb des Briefings sind zwei getrennte Aufgaben. Überwachen Sie, ob die Leserschaft es nutzt und ob Quellenabdeckung oder Qualität der Zusammenfassungen nachlassen. Eine erfolgreiche Zustellung allein belegt keinen Nutzen.

Folgende Arbeitsweisen sind besonders wichtig:

1. Prüfen Sie während der begrenzten Pilotphase jede Ausgabe

Fragen Sie bei jeder Pilotausgabe: Was war korrekt und nützlich, was war Füllmaterial und welche wichtigen Beiträge fehlten?

Ändern Sie jeweils nur eine kontrollierte Komponente und wiederholen Sie die Evaluierung mit dem bewerteten Testsatz. Legen Sie die Dauer des Piloten anhand des Veröffentlichungsrhythmus und der benötigten repräsentativen Fälle fest, nicht pauschal auf einen Monat.

2. Messen Sie die Nutzung

Bei E-Mail-Briefings zeigen Öffnungs- und Klickraten, ob die Inhalte genutzt werden; bei Slack sind es Reaktionen und Antworten. Bei persönlichen Briefings genügt die ehrliche Frage: Haben Sie es heute gelesen oder übersprungen?

Wenn die Nutzung sinkt, hat sich etwas verändert: Vielleicht sind die Quellen veraltet, die Zusammenfassungen zu allgemein geworden oder die Bedürfnisse der Zielgruppe haben sich verschoben. Untersuchen Sie die Ursache.

3. Entfernen Sie ungeeignete Quellen konsequent

Bewerten Sie jede Quelle nach ihren eigenständigen relevanten Beiträgen, fälschlich aufgenommenen Beiträgen, Duplikaten, ihrer Aktualität und Zuverlässigkeit, den Kosten und der Abdeckung wichtiger Unterthemen. Entfernen Sie eine Quelle mit geringem Volumen nicht, wenn nur sie einen wesentlichen Bereich abdeckt.

Eine nützliche vierteljährliche Auswertung lautet: Welcher Anteil der Beiträge einer Quelle, die den Filter passiert haben, gelangte unter die Top 3? Entfernen Sie Quellen, die dauerhaft keine besonders relevanten Beiträge liefern.

4. Beobachten Sie die Qualität der Zusammenfassungen

LLMs können sich mit der Zeit verändern. Ein Prompt, der im Januar hervorragende Briefings erzeugte, kann im März nach einer Aktualisierung des zugrunde liegenden Modells ausweichende und allgemeine Texte liefern. Testen Sie ihn regelmäßig erneut und überarbeiten Sie ihn, wenn die Qualität nachlässt.

5. Pflegen Sie eine Ausschlussliste

Schließen Sie bestimmte Muster gezielt aus: eine bereits mehrfach behandelte Meldung, typische Clickbait-Beiträge einer Quelle oder als Analyse getarntes Content-Marketing. Die Ausschlussliste ist ein manuell gepflegter Filtersatz mit der Anweisung: „Auch wenn dieser Beitrag den Schwellenwert erreicht, nehmen Sie ihn nicht auf.“

6. Richten Sie eine Abschaltregel ein

An manchen Tagen ist in Ihrem Themengebiet nichts Wichtiges geschehen. Dann ist es ehrlicher, gar nichts oder nur ein sehr kurzes Briefing zu versenden. Eine Regel wie „Wenn weniger als 3 Beiträge mehr als 7 Punkte erreichen, kein vollständiges Briefing senden“ schützt die Qualität.

Ausgearbeitetes Beispiel: ein Briefing zur KI-Branche

Zur Veranschaulichung folgt eine Beispielkonfiguration für ein tägliches Briefing zu Nachrichten aus der KI-Branche. Sie belegt nicht, dass ein solcher Newsletter tatsächlich betrieben oder lizenziert wurde:

Quellen:

• Startseite von Hacker News (nach KI-Inhalten gefiltert)
• a16z, Stratechery (Stratechery erfordert ein Abonnement; die kostenlosen Beiträge von Ben Thompson sind frei zugänglich)
• Blog-Feeds von Anthropic, OpenAI, Google AI und Meta AI
• KI-Berichterstattung von The Information (für vollständige Artikel ist ein kostenpflichtiges Abonnement erforderlich; andernfalls nur die öffentlichen Zusammenfassungen)
• KI-Rubrik von TechCrunch
• tägliche Zusammenfassung von arXiv cs.CL (gefiltert nach verständlich aufbereiteten Fachartikeln)
• Beiträge von @karpathy, @sama, @demishassabis und @swyx über die X API; öffentliche Nitter-ähnliche Ansichten sind störanfällig und daher nur eine optionale, keine primäre Quelle
• /r/MachineLearning Top-Wochenbeiträge
• Spezifische offizielle Ankündigungsseiten von Unternehmen

Zielgruppenbeschreibung für den Filter:

Eine erfahrene KI-Fachperson, die mit der Technologie entwickelt, Modellveröffentlichungen verfolgt und sich für praktische Auswirkungen interessiert. Clickbait-Überschriften, maßloser Hype oder Inhalte nach dem Muster „KI wird die Welt beenden“ sind nicht relevant. Relevant sind neue Modelle und Fähigkeiten, technische Forschung mit praktischen Folgen, geschäftliche und wettbewerbliche Veränderungen, politische oder regulatorische Entwicklungen für Entwicklerinnen und Entwickler sowie ungewöhnliche oder konträre Einschätzungen aus glaubwürdigen Quellen.

Prompt für die Filterbewertung:

Bewerten Sie diesen Artikel auf einer Skala von 1-10 für eine erfahrene KI-Fachperson. Werten Sie Folgendes ab:
- Hype-Framing ohne Substanz.
- Reine Prognosestücke ohne Belege.
- Aufbereitung von Pressemitteilungen durch die Fachpresse.
- Content-Marketing, getarnt als Analyse.
- Wiederholungen großer Geschichten, die bereits umfassend abgedeckt wurden.

Werten Sie Folgendes auf:
- Spezifische technische Erkenntnisse oder Modelldetails.
- Wettbewerbsbewegungen oder strategische Verschiebungen.
- Praktische Auswirkungen für Entwicklerinnen und Entwickler.
- Abweichende oder unerwartete Analysen aus vertrauenswürdigen Quellen.

Ausgabe als JSON: {"score": <1-10>, "reason": "<one sentence>"}

Prompt für die Zusammenfassung: die oben beschriebene Standardstruktur mit Top-3-Beiträgen, Kurzmeldungen und Grenzfällen sowie einer Zielgruppenausrichtung, die der Filterbeschreibung entspricht.

Verteilung: E-Mail um 7 Uhr Ortszeit.

Dies ist ein Beispielformat und keine Garantie für Lesezeit oder Nutzen. Messen Sie Öffnungen, Klicks auf Quellen, Bewertungen der Leserschaft, fälschlich aufgenommene Beiträge und wichtige Auslassungen. Kürzen oder beenden Sie das Briefing, wenn es keinen erkennbaren Nutzen mehr bringt.

Weitere sinnvolle Anwendungsformen

Das interne Briefing. Eine Zusammenfassung genehmigter interner Quellen kann ein aktuelles Lagebild liefern, aber auch Beschäftigten- oder Kundendaten über den ursprünglichen Empfängerkreis hinaus offenlegen. Erhalten Sie die Zugriffsrechte der Quellen, minimieren Sie personenbezogene Daten, beschränken Sie die Empfänger und schließen Sie die Datenschutz- und Sicherheitsprüfung ab, bevor Sie private Kanäle oder Transkripte einlesen.

Das Wettbewerbsbriefing. Verfolgt Produktankündigungen, Neueinstellungen, Marketing und Kundenbewertungen von Wettbewerbern. Es kann für Strategie-, Vertriebs- und Produktteams nützlich sein.

Das Briefing zur Teamentwicklung. Eine wöchentliche Zusammenfassung neuer Tools, Artikel und Erkenntnisse im Fachgebiet des Teams. Es ist weniger nachrichtengetrieben und dient stärker der laufenden fachlichen Weiterentwicklung.

Das persönliche Investment-Briefing. Kuratierte Links zu Märkten, Unternehmen und beobachteten Trends. Es ist ein Rechercheverzeichnis, keine Anlageberatung: Prüfen Sie Unternehmensmeldungen und Marktdaten an der Primärquelle und wenden Sie sich bei regulierten oder folgenreichen Entscheidungen an eine qualifizierte Finanzfachkraft.

Das Briefing zur Kundenstimme. Verarbeitet Kundenfeedback aus Support-Tickets, Bewertungen und Erwähnungen in sozialen Medien täglich zu Themen, unerwarteten Beobachtungen und bemerkenswerten Einzelfällen.

Alle folgen derselben Architektur; nur Quellen, Zielgruppe und Filter-Prompts unterscheiden sich.

Erstellen und anhand von Nachweisen verbessern

Ein Briefing ist ein laufend betriebenes Informationsprodukt, kein wartungsfreier Vermögenswert. Die Architektur besteht aus Sammeln, Filtern, Zusammenfassen und Verteilen. Zum Produktivbetrieb gehören Quellenberechtigungen, Herkunftsnachweise, Überwachung, Datenschutz, regelkonforme Zustellung und fortlaufende Evaluierung.

Bewahren Sie für jeden Beitrag die kanonische URL, den Titel, den Herausgeber, das Veröffentlichungsdatum, den Abrufzeitpunkt und gegebenenfalls Nutzungsrechte und -bedingungen auf. Fassen Sie Inhalte zusammen, statt Quelltexte erneut zu veröffentlichen. Beachten Sie Zugriffskontrollen sowie Website- und API-Bedingungen und lassen Sie ein kommerzielles Aggregationsprodukt juristisch prüfen. Prüfen Sie für den Versand an Abonnenten in Europa die anwendbaren Pflichten aus Direktmarketing, DSGVO und ePrivacy. Eine redaktionelle Prüfung ist keine rechtliche Freigabe.

Wählen Sie ein Thema, definieren Sie einen Testsatz mit Freigabe- und Abbruchkriterien und senden Sie das Briefing zunächst nur an interne Prüferinnen und Prüfer. Erweitern Sie den Empfängerkreis erst, wenn Nutzen und Fehlerbehandlung gemessen und akzeptabel sind.