Content Repurposing Automation

Ein n8n-Workflow, der aus einer einzigen Podcast-Aufnahme automatisch ein vollständiges Content-Paket produziert: Transkript, YouTube-Metadaten, Thumbnail, Präsentationen und Social-Media-Carousel-Cards — parallel generiert und an die richtigen Teams ausgeliefert.

Das Problem

Experten-Podcasts sind inhaltlich wertvoll — aber als reine Audio-Aufnahme oder Video erreichen sie nur einen Bruchteil des möglichen Publikums. Ein 30-minütiges Gespräch enthält genug Material für eine Präsentation, mehrere Social-Media-Posts und einen vollständigen YouTube-Auftritt mit optimierten Metadaten.

Das Problem ist nicht der Inhalt. Das Problem ist die Verwertung. Manuell bedeutet das: Aufnahme transkribieren, YouTube-Titel und Beschreibung schreiben, Kapitelmarken setzen, ein Thumbnail gestalten, den Inhalt in Folien umstrukturieren, Social-Cards erstellen, alles an die richtigen Empfänger verteilen. Pro Episode sind das Stunden an Nachbearbeitung — Arbeit, die in der Praxis oft liegen bleibt.

Die Konsequenz: wertvoller Content wird produziert, aber nicht verwertet. Die Aufnahme existiert, die Derivate fehlen. Und jede Woche, in der die Verwertung nicht passiert, verliert der Inhalt an Aktualität.

Der Ansatz

Der Workflow wird durch eine einzige Aktion ausgelöst: eine MP3-Datei in einem bestimmten Google-Drive-Ordner ablegen. Ab diesem Moment läuft alles automatisch. Ein Google Drive Trigger erkennt die neue Datei und startet zwei parallele Produktionsstränge — einen für YouTube-Assets, einen für Gamma-Deliverables.

Der erste Schritt für beide Stränge ist derselbe: Gemini transkribiert die Audiodatei. Aus diesem Transkript bedient sich alles Weitere — die SEO-Metadaten, die Thumbnail-Generierung, die Präsentationen und die Social-Cards. Ein Input, viele Outputs. Das Herz jedes Content-Marketers schlägt höher.

Die YouTube-Assets

Der YouTube-Strang produziert drei Dinge: SEO-Metadaten, Kapitelmarken und ein Thumbnail. Gemini 3.1 Pro generiert aus dem Transkript einen strukturierten JSON-Output mit Titel, Beschreibung, Tags und Kapitel-Timestamps. Ein nachgeschalteter Code-Knoten parst diesen Output, baut die finale YouTube-Beschreibung mit Timestamps zusammen und bereitet alles für die direkte Übernahme in YouTube Studio vor.

Die Thumbnail-Generierung

Das Thumbnail entsteht nicht durch ein generisches Bildmodell mit einem einfachen Prompt. Der Workflow nutzt einen KI-Agenten, der wie ein Art Director arbeitet: Er kennt die Corporate-Identity-Regeln — Farbpalette, Typografie, Layout-Vorgaben — und generiert daraus einen präzisen, strukturierten Bild-Prompt. Das Ergebnis ist ein JSON mit dem eigentlichen Image-Prompt, dem Hook-Text für das Thumbnail und einer Begründung für die kreative Entscheidung.

Dieser strukturierte Prompt wird dann an NanoBanana Pro übergeben, das daraus ein Bild rendert. Das Base64-Ergebnis wird in eine PNG-Datei konvertiert und als Anhang in die YouTube-Assets-E-Mail eingebettet. Der gesamte Prozess — von Transkript bis CI-konformem Thumbnail — läuft ohne manuelle Gestaltungsarbeit.

Die Content-Verwertung

Parallel zum YouTube-Strang läuft die Gamma-Verwertung. Sie teilt sich in zwei Pfade: Präsentationen aus dem Volltext und Social-Cards aus extrahierten Einzelthemen.

Präsentationen aus dem Volltext

Das komplette Transkript wird direkt an die Gamma API übergeben — als 16:9-Präsentation, exportiert als PDF. Der Workflow generiert mindestens zwei Varianten mit unterschiedlichen Brand-Themes und speichert sie in den jeweiligen Markenordnern. Das Ergebnis sind fertige Präsentations-PDFs, die als Whitepaper oder Lead-Magneten einsetzbar sind.

Social-Cards aus Einzelthemen

Der zweite Pfad ist der interessantere: Gemini Flash extrahiert aus dem Transkript die einzelnen Themen mit ihren Kernaussagen — als strukturiertes JSON-Array. Jeder Eintrag enthält ein Thema und die zugehörigen Key Points. Der Workflow teilt dieses Array auf und generiert für jedes Thema eine eigene Gamma Social-Card im 4:5-Format — das Ergebnis sind Carousel-Slides, die direkt auf LinkedIn oder Instagram einsetzbar sind.

Aus einem 30-minütigen Podcast entstehen so typischerweise fünf bis acht einzelne Social-Cards — jede fokussiert auf einen konkreten Aspekt des Gesprächs. Das ist Content-Verwertung, die manuell nie in dieser Geschwindigkeit passieren würde.

Die Auslieferung

Der Workflow verteilt die Ergebnisse gezielt an unterschiedliche Empfänger. Die YouTube-Assets — Titel, Beschreibung, Tags und das generierte Thumbnail — gehen als „New Content“-E-Mail an das Content-Team. Die Gamma-Deliverables — Präsentations-PDFs und Social-Card-Links — werden separat an die jeweiligen Markenteams gesendet, mit einer aufbereiteten HTML-Liste aller Gamma-URLs und Download-Links.

Diese getrennte Zustellung ist bewusst: Nicht jeder Empfänger braucht alle Outputs. Das Content-Team arbeitet mit den YouTube-Assets, die Markenteams mit den Gamma-Präsentationen. Jeder bekommt genau das, was für den nächsten Arbeitsschritt relevant ist.

Das Ergebnis

Aus einer einzigen MP3-Datei in Google Drive produziert der Workflow automatisch:

• Ein vollständiges Transkript der Audio-Aufnahme (Gemini)
• YouTube-SEO-Metadaten: Titel, Beschreibung mit Kapitelmarken, Tags
• Ein CI-konformes Thumbnail als PNG — generiert durch einen KI-Art-Director-Agenten
• Gamma-Präsentationen als PDF in mehreren Brand-Varianten — einsetzbar als Whitepaper oder Lead-Magnet
• Social-Media-Carousel-Cards im 4:5-Format — ein Set pro extrahiertem Thema
• Gezielte E-Mail-Zustellung an Content-Team und Markenteams — mit Vorschau- und Download-Links

Der Workflow ersetzt nicht die inhaltliche Arbeit des Podcasts selbst. Er automatisiert alles, was danach kommt: die Verwertung, Aufbereitung und Verteilung. Der Content existiert bereits — der Workflow sorgt dafür, dass er in den Formaten ankommt, in denen er gebraucht wird.