Die meisten Testberichte über KI-Musikgeneratoren lesen sich wie Produktbroschüren: Funktionsliste, ein paar Bildschirmfotos, ein positives Fazit. Ich wollte es anders machen. Zwei Wochen lang habe ich MakeSong täglich eingesetzt — für YouTube-Videos, Social-Media-Inhalte und einen Podcast. Hier beschreibe ich, wie sich das in der Praxis angefühlt hat.
Wer wissen will, ob man wirklich brauchbare Ergebnisse bekommt, wenn man einen KI song erstellen lässt, ohne jemals ein Instrument gelernt zu haben — der ist hier richtig.
Mein Ausgangsproblem
Ich produziere wöchentlich drei bis vier Videos und einen Podcast. Jedes dieser Formate braucht Musik: Intros, Hintergrundtracks, Übergänge, manchmal einen eigenständigen Song als thematischen Aufhänger. Bisher habe ich dafür lizenzfreie Musikbibliotheken durchforstet — ein Prozess, der zuverlässig 30 bis 45 Minuten pro Stück gefressen hat.
Das eigentliche Problem war aber nicht nur die Zeit. Es war die Austauschbarkeit. Dieselben Tracks tauchen in hunderten Videos auf. Ein Zuschauer, der viel auf YouTube unterwegs ist, erkennt die immer gleichen Melodien. MakeSong versprach eine Lösung: einzigartige Musik, auf Beschreibung generiert, in Minuten statt Stunden. Ich habe es auf die Probe gestellt.
Erste Woche: Die Lernkurve ist kürzer als erwartet
Tag eins: Konto erstellt, „entspannter Lo-Fi-Beat für Hintergrundmusik“ eingegeben, auf Generieren geklickt. 40 Sekunden später hatte ich einen Track, der tatsächlich nach Lo-Fi klang. Nicht brillant, aber brauchbar. Für eine erste Eingabe ohne jede Optimierung — respektabel.
Die entscheidende Erkenntnis kam am dritten Tag: Die Qualität hängt direkt davon ab, wie präzise man den gewünschten Sound beschreibt. Statt „fröhlicher Pop-Song“ schrieb ich: „Energischer Indie-Pop mit akustischer Gitarre und Klavier, weiblicher Gesang, Tempo 120, optimistischer Text über Neuanfänge, Strophe-Refrain-Strophe-Refrain-Bridge-Refrain-Struktur.“
Der Unterschied war verblüffend. Das Ergebnis klang wie eine Auftragskomposition — und war in unter einer Minute fertig. Ab diesem Moment hat MakeSong mein bisheriges System abgelöst.
Mein Workflow am Ende der ersten Woche: Drei Beschreibungen pro benötigtem Track schreiben, jeweils zwei Varianten generieren lassen, die beste auswählen. Gesamtdauer pro Track: etwa 12 Minuten. Vorher: 45–60 Minuten. Die Zeitersparnis ist real und sofort spürbar.
Überraschung: Lip-Sync-Videos als Social-Media-Geheimwaffe
Die Lip-Sync-Funktion hatte ich anfangs ignoriert — klang nach Spielerei. Dann habe ich einen humorvollen KI song erstellen lassen über „Montagmorgen im Homeoffice“ und das zugehörige Lip-Sync-Video auf Instagram gepostet.
Die Reaktion war unerwartet stark. Die Kombination aus KI-generierter Musik und einem Charakter, der dazu singt, hat offenbar einen Neugierfaktor, der Menschen zum Anhalten bringt. Die Kommentare reichten von „Wie wurde das gemacht?“ bis „Brauche das als vollständiges Musikvideo.“ Das Engagement lag deutlich über meinem Durchschnitt.
Seitdem erstelle ich wöchentlich mindestens ein Lip-Sync-Video. Es ist der effizienteste Weg, den ich gefunden habe, um mit minimalem Aufwand maximale Aufmerksamkeit auf Social Media zu erzeugen.
Zeitvergleich: Vorher vs. Nachher
Bisheriger Workflow (Musikbibliothek + manuelle Bearbeitung):
- Musiksuche: 30–45 Minuten
- Zuschnitt und Anpassung: 15–20 Minuten
- Cover-Erstellung in Canva: 15 Minuten
- Gesamt pro Stück: 60–80 Minuten
- Wöchentlich (4 Stücke): 4–5,5 Stunden
Mit MakeSong:
- Beschreibung formulieren und generieren: 5 Minuten
- Beste Variante auswählen: 3 Minuten
- Cover mit dem integrierten Bildgenerator: 2 Minuten
- Download: 2 Minuten
- Gesamt pro Stück: 12 Minuten
- Wöchentlich (4 Stücke): ~48 Minuten
Das sind vier bis fünf Stunden pro Woche, die ich für andere Aufgaben nutzen kann. Hochgerechnet auf einen Monat entspricht das fast zwei vollständigen Arbeitstagen.
Was mich überzeugt hat
Die Klangqualität des v3-Modells. Ich habe einige generierte Tracks Musikerfreunden vorgespielt, ohne die Herkunft zu verraten. Die meisten haben nicht sofort erkannt, dass es sich um KI-Musik handelt. Besonders bei Pop, Folk und elektronischer Musik liefert das v3-Modell Ergebnisse, die sich hören lassen.
Jeder Track ist ein Unikat. Anders als bei Musikbibliotheken, wo derselbe Song in tausenden Videos auftaucht, ist jede mit MakeSong generierte Komposition einzigartig. Dieser Aspekt ist für Content-Ersteller, die sich abheben wollen, unbezahlbar.
Die kommerzielle Lizenz. Keine Content-ID-Probleme, keine rechtlichen Grauzonen. Bezahlte Pläne bieten eine herunterladbare kommerzielle Lizenz. Für alle, die mit ihren Inhalten Geld verdienen, ist das eine enorme Erleichterung.
Stimmenisolierung als Bonus. Ich habe einen Song mit Gesang generiert und dann die Instrumentalspur extrahiert, um sie als Hintergrundmusik für meinen Podcast zu verwenden. Zwei Verwendungszwecke aus einer einzigen Generierung — effizient.
Mehrsprachigkeit. Ich habe Songs auf Deutsch, Englisch, Spanisch und Japanisch generiert. In allen Sprachen klang die Aussprache überzeugend. Wer international agiert, profitiert enorm von dieser Vielseitigkeit. Per ki musik erstellen in verschiedenen Sprachen — das können nicht viele Tools.
Was besser sein könnte
Keine direkte Kontrolle über Videovisualisierung. Man kann dem Videogenerator nicht sagen „zeige eine Stadtsilhouette“ oder „verwende warme Farbtöne“. Die Bilder werden aus der Stimmung der Musik abgeleitet, was manchmal perfekt passt und manchmal daneben liegt.
Visuelle Wiederholungen bei intensiver Nutzung. Nach 25+ generierten Videos fielen mir wiederkehrende Muster auf. Mehr Abwechslung bei Animationsstilen und Farbpaletten wäre wünschenswert.
Keine Einzelspur-Bearbeitung. Nach der Generierung lassen sich weder Lautstärke noch Effekte einzelner Instrumente anpassen. Es ist ein „Generieren und Auswählen“-Modell, kein „Generieren und Feintunen“-Modell. Für die meisten Anwendungsfälle ist das ausreichend, aber professionelle Produzenten werden diesen Punkt als Einschränkung empfinden.
Begrenzter Speicher im Gratisangebot. Die zehn kostenlosen Songs reichen zum Testen, aber der Cloud-Speicher ist begrenzt. Am besten lädt man Kreationen zeitnah herunter.
Für wen lohnt sich MakeSong am meisten?
Nach zwei Wochen intensiver Nutzung sehe ich den größten Mehrwert für:
- Content-Ersteller, die regelmäßig originale Musik brauchen und dafür bisher unverhältnismäßig viel Zeit aufwenden
- Kleine Unternehmen und Selbstständige, die ihre eigenen Social-Media-Inhalte produzieren und professionelle Musik ohne Lizenzsorgen benötigen
- Podcaster, die ein unverwechselbares Klangerlebnis für Intro, Outro und Übergänge suchen
- Marketing-Teams, die Kampagnen-Assets unter Zeitdruck erstellen und nicht für jedes Projekt einen Komponisten beauftragen können
- Experimentierfreudige, die einfach ausprobieren wollen, was passiert, wenn man einen ki song erstellen lässt
Für professionelle Musikproduzenten, die volle Kontrolle über jeden Aspekt des Mixes brauchen, ist MakeSong eher ein Inspirations- und Prototyping-Werkzeug als eine primäre Produktionsplattform.
Mein Fazit nach zwei Wochen
MakeSong ersetzt kein professionelles Tonstudio — und das muss es auch nicht. Was es tut, tut es ausgezeichnet: den Weg von einer Idee zum fertigen, veröffentlichungsbereiten Musikstück auf wenige Minuten verkürzen.
Was mich am meisten beeindruckt hat, ist nicht eine einzelne Funktion, sondern der kreative Kreislauf: Man beschreibt eine Idee, hört sie als Song, sieht sie als Video — alles innerhalb einer Viertelstunde. Dieses unmittelbare Feedback verändert die Art, wie man über Content-Erstellung nachdenkt. Es fühlt sich weniger nach Arbeit an und mehr nach kreativer Entdeckungsreise.
Wer regelmäßig Musik für seine Inhalte braucht und offen für neue Werkzeuge ist, sollte MakeSong ausprobieren. Die Gratisversion reicht, um zu verstehen, was möglich ist. Und wenn es einem geht wie mir, wird man danach nicht mehr zur alten Arbeitsweise zurückkehren wollen.
