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Podcast-Erstellung mit KI: Google NotebookLM Schritt für Schritt erklärt

Immer wieder stoße ich bei der Recherche nach KI-Werkzeugen auf spannende Projekte. Unter dem unscheinbaren Namen Notebook LM hat Google ein Tool entwickelt, dass vollautomatisch einen Podcast erstellt, in dem sich mehrere Personen über einen von dir vorgegebenen Text unterhalten. Klingt verrückt, ist aber mit Künstlicher Intelligenz möglich. Nach Angaben von Google ist das derzeit nur auf Englisch möglich. Mit einem Extraprompt kannst du den Podcast aber auch auf Deutsch erstellen lassen.

Du verstehst nur Bahnhof? Beginnen wir also mit einem Beispiel. Dafür habe ich den von mir verfassten Wikipedia-Artikel zum Brauchtum Ostfrieslands als Grundlage genutzt und Google gebeten, daraus einen Podcast zu erstellen. Das Ergebnis kannst du dir hier anhören:

Aber schön langsam und der Reihe nach. Beginnen wir mit den Grundlagen.

Google NotebookLM: Dein KI-gestützter Rechercheassistent

Notebook LM? Noch nie gehört? Ich erklär’s dir. Hinter dem unscheinbaren Namen steckt ein mächtiges Notiz- und Recherchetool von Google. Es hilft dir, Notizen zu ordnen, Zusammenfassungen zu erstellen und Inhalte zu strukturieren.

Das Tool arbeitet mit verschiedenen Quellen – etwa Audiodateien, Dokumenten, Webseiten oder PDFs – und extrahiert gezielt Inhalte. Nach deinen Wünschen und Vorgaben oder automatisch per KI. Ideal also, um ein Skript für einen Podcast zu generieren. Wie das funktioniert, erfährst du in diesem Beitrag.

Zunächst einmal musst du dich bei Notebook LM anmelden. Dafür brauchst du ein (kostenloses) Google-Konto, mit dem du Zugriff auf zahlreiche weitere Tools hast. Damit hast du nun alle Voraussetzungen, um per KI einen Podcast zu erstellen.

Mit Notebook LM einen (deutschen) Podcast generieren in vier Schritten

  1. Im ersten Schritt lädst du den gewünschten Text oder Artikel in Google NotebookLM hoch. Das kann ein Blogbeitrag, eine wissenschaftliche Abhandlung, ein Pressetext oder irgendein sonstiger Text sein. Du kannst pdfs, andere Textdateien oder sogar Audios (z. B. MP3) hochladen, einen Text per copy and paste einfügen, einen Link zum Text oder Youtube-Video angeben oder google docs verknüpfen. Im obigen Beispiel habe ich den Link zum Wikipedia-Artikel zum Brauchtum Ostfrieslands eingefügt.
  2. Ist der Text hochgeladen bzw. verknüpft, wird er von Google analysiert. Das Tool erstellt automatisch eine Kurzzusammenfassung in Textform und legt diese als Notiz ab. Das ist praktisch für alle, die sich eine Literaturdatenbank zu einem bestimmten Thema anlegen wollen.
  3. Um daraus einen Podcast zu erstellen, klickst du in der Spalte Studio rechts oben unter „Audio-Zusammenfassung“ auf den Button „Generieren“. Wie dort schon angegeben ist, entsteht ein Podcast mit zwei Hosts, die sich nur auf Englisch unterhalten. Wie also bekommen wir das auf Deutsch hin?
  4. Dazu klickst du links neben „Generieren“ auf den Button „Anpassen“. Hier kannst du wie bei vielen anderen KIs eigene Prompts eingeben, damit die KI weiß, was sie tun soll. Das können inhaltliche Vorgaben sein, aber auch sprachliche. Einige Prompts schlägt Google schon vor. So etwa die Möglichkeit, den Podcast für ein bestimmtes Zielpublikum anzupassen. Warum sollten wir dem Tool nicht mitteilen, dass wir uns an eine deutsche Zielgruppe richten? Dazu gibst du folgenden Prompt in das Feld ein:

Erstelle einen Podcast für ein deutsches Publikum. Die Hosts unterhalten sich auf Deutsch.

Das war’s. Sobald du den Prompt abschickst, erstellt Google aus deinem Text einen Podcast. Diesen kannst du dir als Datei herunterladen oder als Link verschicken. Das Ergebnis kann sich dann so anhören wie in diesem Fall, wo ich den ebenfalls von mir geschriebenen Wikipedia-Artikel zur Auswanderung von Ostfriesen nach Amerika in einen Podcast habe umwandeln lassen:

Fazit: Podcasting leicht gemacht mit KI

Dank Google NotebookLM und modernen KI-Tools ist es heute einfacher denn je, einen eigenen Podcast aus Texten zu generieren. Die Automatisierung spart Zeit, während du eine begrenzte Kontrolle über Inhalte und Stil behältst. Denn neben der Nennung der Zielgruppe und der Sprache kannst du Notebook LM auch weitere Informationen mitgeben, worauf das Tool beim Erstellen des Podcasts achten soll. Das ist praktisch für Blogger, Journalisten und Unternehmen oder kurz gesagt für alle Menschen, die ihre Inhalte auch als Audio verbreiten möchten. Soweit die positiven Aspekte.

Keine Sorge: Im Duell Mensch gegen Maschine liegt nach wie vor der Mensch vorne. Trotzdem ist es mehr als erstaunlich, was mit KI inzwischen möglich ist.

Perfekt ist der automatisch generierte Podcast nicht. Natürlich nicht. Ich habe ihn einfach so wiedergegeben, wie ihn mir die KI produziert hat. Lediglich bei der Auswahl der Zielgruppe und der Sprache habe ich eingegriffen. Das kann man natürlich weiter verfeinern und der KI noch deutlicher sagen, welches Ergebnis man erwartet. Aber darum geht es in dieser Anleitung gar nicht. Hier zeige ich lediglich einen einfachen Weg, den Podcast direkt in Notebook LM auf Deutsch herauszugeben. Trotz der Schwächen ist das Tool eine interessante Möglichkeit, einen Text aufzubereiten.

Ganz wichtig: Wie immer gilt es, bei KI-generierten Inhalten kritisch zu bleiben. Sie können Fehler enthalten oder Informationen ungenau wiedergeben. Verlasse dich nicht blind auf KI und nutze sie daher nur für Bereiche, in denen du dich auskennst und das Ergebnis abschätzen kann. Wie ich immer wieder gerne sage: Die Intelligenz muss immer noch vor dem Bildschirm sitzen. Hör dir das Ergebnis unbedingt an und nutze Notebook LM und KI generell nur in Bereichen, in denen du die Qualität der KI-generierten Inhalte abschätzen kannst.

Im Fall von Notebook LM wirst du feststellen, dass die Sprecher einen starken englischen Akzent haben – wohl, weil Notebook LM derzeit eigentlich nur englische Podcasts produziert. Eine deutsche Version ist offenbar nicht vorgesehen. Das könnte sich bald ändern. Bis dahin musst du selbst nachbessern.

Hast du Erfahrung mit KI-gestütztem Podcasting? Fragen, Anregungen, Ideen? Ich freue mich auf deinen Kommentar!

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