Potenziale automatisierter Content-Generierung im eCommerce

Beschreibung zum kostenlosen Online Marketing Webinar

Hochwertiger Content ist mehr denn je der Schlüssel zu Performance und Erfolg von eCommerce-Geschäftsmodellen. Gerade im Longtail haben sich durch die technologische Entwicklung mittlerweile auch Verfahren zur automatischen Generierung von Content-Formaten etabliert. Der Vortrag wirft ein Licht auf aktuelle Entwicklungen und beleuchtet differenziert Usecases und das Potenzial für verschiedene Anwendungen.

Video zum Webinar

Webinar Termin:

05.02.2018

15:00 Uhr - 16:00 Uhr

Was Du nach dem Webinar gelernt hast:

  • Wie lässt sich die automatisierte Textgenerierung einsetzen, um Zeit, Geld und Aufwand zu sparen?
  • Für welche Geschäftsmodelle und Anwendungsfälle eignet sich die Methode?
  • Wie ist das konkrete Vorgehen bei der Betextung eines Onlineshops?

Zielgruppe:

  • Betreiber mittlerer bis großer Onlineshops
  • Publisher
  • Listing-Portale
  • allgemein Online-Unternehmer

Potenziale automatisierter Content-Generierung im eCommerce

Die Slides zum Webinar:

Im Vortrag/Webinar von Oskar Powalka geht es um Chancen und Möglichkeiten durch automatisiert erstellen Content-Generierung für Content Marketing und eCommerce. Doch die Frage ist, wie gut funktioniert Content-Generierung im direkten Vergleich zu Inhalten, die von echten Menschen erstellt werden. Schon die ersten Vergleichstexte zeigen, dass eine Unterscheidung praktisch nicht möglich ist. Du kannst nicht erkennen, ob ein Text von einem Menschen oder einer Maschine erstellt wurde.

Alles klingt zu schön, um wahr zu sein? An den richtigen Stellen hat die automatisierte Generierung von Content für Content Marketing und eCommerce ein riesiges Potenzial. Am Ende kommt es darauf an, wofür die Texte eingesetzt werden, und es gibt eine ganze Reihe von Voraussetzungen, die erfüllt werden müssen.

Die Vorteile der automatisierten Content-Generierung für Content Marketing und eCommerce

Es gibt eine ganze Reihe von Vorteilen, die für die automatisierte Content-Generierung sprechen, um das Content Marketing mit Inhalten zu versorgen und im eCommerce an allen wichtigen Schnittstellen mit den passenden Inhalten präsent zu sein.

Wie an allen Stellen spielen auch bei der Generierung von Content die Kosten eine entscheidende Rolle. Gerade hier punktet die automatisierte Content-Generierung. Gegenüber der manuellen Erstellung lassen sich hier leicht bis zu 90 % der Kosten einsparen. Besonders wenn es um viele Texte für unterschiedliche Produkte oder Kategorien geht, ist das ein riesiger Kostenblock, der eingespart werden kann. Außerdem werden die personellen Ressourcen bei der automatisierten Content-Generierung geschont.

Ein Vorteil steht im Fokus bei der automatisierten Content-Generierung, nämlich die Texterstellung „auf Knopfdruck“. Ist nach einer initialen Phase alles richtig aufgesetzt, getestet und läuft alles wunschgemäß, dann lassen sich leicht globale Änderungen und Anpassungen einarbeiten. Zum Beispiel, um saisonale Schwerpunkte zu nutzen bzw. um ein und denselben Text automatisch für unterschiedliche Zielgruppen (beispielsweise B2B oder B2C) anzupassen. Letztlich müssen hier nur die entsprechenden Änderungen eingearbeitet werden, um „auf Knopfdruck“ die entsprechenden Inhalte für Content Marketing oder eCommerce zu generieren.

„Content is King“ heißt es, doch wenn man viele unterschiedliche Logtail-Themen oder viele Produkte bzw. Kategorien hat, dann ist es eine riesige Herausforderung, diese jeweils mit einmaligem Content zu bespielen. Für automatisiert generierten Content ist das kein Problem mehr. Nach entsprechenden Vorgaben lässt sich für unterschiedliche Zielsetzungen der passende Content automatisch generieren. Gerade hier liegen riesige Chancen für Content Marketing und eCommerce verborgen.

Bleibt zum Schluss noch die Fehlerreduktion. Auch hier spielt automatisierte Generierung von Content ihre Stärken aus. Sofern die Programmierung stimmt und die Ausgangsdaten fehlerfrei sind, gibt es weniger bis gar keine Fehler mehr.

Drei Voraussetzungen für die automatisierte Content-Generierung

Damit Content automatisch generiert werden kann und so seine volle Wirkung in Content Marketing und eCommerce ausspielen kann, braucht es drei Dinge:

1. Zuerst braucht es eine gute strukturierte Datenbasis mit
2. genügend Datenpunkten zu jedem Produkt und
3. es braucht ein klares Regelwerk und Maschinen-Training, damit die richtigen Inhalte für Content Marketing und eCommerce generiert werden.

Als Ergebnis erhältst Du, nach einer gewissen Vorarbeit, die passenden Texte, und auf Knopfdruck spielt die automatisierte Content-Generierung ihr volles Potenzial aus.

Einsatzmöglichkeiten der automatisierten Content-Generierung

Es gibt drei Bereiche, in der die automatisierte Generierung von Content ihre Stärken ausspielt:

1. eCommerce
2. Berichte und Content Marketing
3. News und Publishing

1.) eCommerce

Im eCommerce, in Online-Shops, geht es darum, einzelne Produkte zu beschreiben und Informationen zu einzelnen Kategorien zu formulieren. Manuell ist das ein zeitaufwändiger Prozess, denn Du musst hier Produkt für Produkt und Kategorie für Kategorie durchgehen und abarbeiten. Automatisch generierter Content nimmt Dir diese Arbeit ab.

Doch es geht noch mehr, denn Produkte lassen sich besser miteinander vergleichen, Produktbewertungen einfügen, die Produktwerbung/Ads lassen sich optimieren und automatisch die passenden Texte für Suchmaschinen generieren.

2.) Berichte und Content Marketing

Es gibt eine ganze Reihe von funktionellen Berichten, in denen ähnliche Inhalte, Zahlen, Daten und Fakten verarbeitet und präsentiert werden. Zum Beispiel Finanz- und Geschäftsberichte, Webanalysen oder auch Kreditberichte oder Inhalte für die Finanzberatung, aber auch komplette Online-Kampagnen lassen sich automatisch erstellen.

3.) News und Publishing

Auch und gerade im Bereich der News und beim Publishing von informativen Inhalten spielt die automatische Generierung von Content eine große Rolle. Beispielsweise bei Wetterberichten, Sport-Livetickern, News, Börsenberichten, Horoskopen oder auch beim TV-Programm. Alle Inhalte lassen sich automatisch erstellen, ohne dass Du am Ende mit Sicherheit sagen kannst, welche Inhalte maschinell oder von Menschen erstellt wurden.

Anwendungsbereiche im Online-Marketing

Die automatisierte Content-Generierung bietet viele Vorteile und eine ganze Reihe von Einsatzmöglichkeiten in Content Marketing und eCommerce. Gerade beim Online-Marketing gibt es hier drei wichtige Bereiche:

1. Conversion steigern,
2. Traffic generieren und
3. Mehrwerte liefern.

An all diesen Stellen kann automatisch erstellter Content seine Stärken ausspielen. Hierzu gehören Produktbeschreibungen, Newstexte, Hotelbeschreibungen, Beschreibungen von Reisezielen (Destinationen) und Kategorietexten. Auch Glossare und Lexika lassen sich automatisch gut erstellen.

Je mehr kreative Leistungen oder Emotionen mit ins Spiel kommen, braucht es den Faktor Mensch bei der Erstellung von Texten. So lassen sich nur teilweise Beiträge für Blogs oder Magazine automatisiert erstellen. Ähnliche gilt bei Kaufberatern, Ratgebern, FAQ-Seiten oder E-Books.

Von Prinzip her gilt, dass die automatisierte Content-Generierung da ihre Stärken ausspielen kann, wo es definierte Regeln, viele Daten und klare Strukturen gibt. An allen anderen Stellen braucht es Menschen für Inhalte.

Varianten der automatisierten Content-Generierung

Content-Spinning

Eine der ersten Möglichkeiten, um automatisch Textvarianten zu generieren, ist das Content Spinning. Hier werden per Definition innerhalb eines Textes Varianten aus Variablen generiert. Diese Methode war/ist im SEO-Bereich beliebt, um einmaligen Content mittels Variablen aus einem Standard-Text zu generieren. Aus dieser Richtung kommt ein Witz, der in SEO-Kreisen passt:

Ein SEO wird Papa. Sein Kumpel fragt: „Welchen Namen möchtest Du Deinem Kind geben?“„Ich dachte, wenn es ein Junge wird {Daniel|Julien|Sören|Sebastian|Michael} und wenn es ein Mädchen wird {Jenny|Sandra|Caro|Nadine|Nicole}.

Diese Methode ist mittlerweile etwas skeptisch zu sehen, denn oft entstehen hier Texte, die nicht gut zu lesen sind, und sollte sich mal ein Fehler einschleichen, dann ist der Suchprozess eine echte Herausforderung.

Doch auch wenn die Methode des Content-Spinning eher skeptisch zu sehen ist, ist das die Basis der automatisierten Generierung von Content.

NLP = Natural Language Processing

Der entscheidende Unterschied liegt in der Verarbeitung und Ausgabe von Texten. Letztlich passiert hier dank neuester Entwicklungen eine Zwei-Wege-Kommunikation, die auf der Verarbeitung einer natürlichen Sprache basiert.

Hierzu braucht es eine echte Sprach-KI inkl. Machine-Learning, denn das gesprochene bzw. geschriebene Wort ist für Maschinen nur schwer zu „verstehen“. Es geht also darum, die Sprache vollständig zu durchdringen, Texte zu normalisieren, zu parsen, die Grammatik zu beachten und die entscheidenden Inhalte auf eine Normalform zu reduzieren. Hier ist eine hoch spezialisierte KI notwendig, um Texte zu erkennen und zu interpretieren. Natürlich sind solche Systeme extrem aufwendig, denn es müssen für unterschiedliche Sprachen spezifisch aufgebaute Systeme geschaffen werden.

Das Aufsetzen solcher Systeme braucht seine Zeit, denn anfangs sind diese Systeme recht Fehleranfällig. Hier kann Microsoft mit seinem Tweet-Bot ein Lied singen. User konnten mit den entsprechenden Mitteilungen den Tweet-Bot von Microsoft in eine Richtung drängen, die so von Microsoft nicht geplant oder gewollt war.

Auf der Deutungsebene gibt es also auch für KI-Systeme echte Stolpersteine. Doch wenn einmal alles korrekt aufgesetzt ist, dann läuft das System.

Regelbasierte Erstellung von Texten

Kommen wir zu dem System, das für vorgestellte automatisierte Content-Generierung das Mittel der Wahl ist. Hierbei wird weder auf Content-Spinning noch auch ein eigenständiges neuronales Netzwerk gesetzt, sondern im Hintergrund arbeitet ein regelbasiertes System zur Textgenerierung. Das System basiert auf der AX Semantics-NLG Cloud und wird durch redaktionelle Inhalte und Strategien mit Leben erfüllt.

Der Ablauf gestaltet sich dabei relativ einfach:

1. Zuerst werden die Daten aus unterschiedlichen Quellen übernommen und so aufbereitet, dass alles passt und genutzt werden kann.

2. Danach geht das System in Trainingsrunden, um zu prüfen, ob alles läuft bzw. um einzelne Inhalte und Abläufe weiter zu optimieren, bis am Ende perfekte Ergebnisse stehen. Hierbei wird das Regelwerk festgelegt, sowie das Wording und der Sprachstil definiert bzw. weiter verfeinert.

3. Läuft alles wunschgemäß, dann werden die Texte auf Basis der Vorgaben und des Trainings erstellt.

4. Via API-Anbindung werden die fertigen Texte direkt in den Online-Shop oder das CMS ausgeliefert.

5. Zum Schluss kommt die Optimierung, so dass das gesamte System optimal läuft und die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.

Bei der regelbasierten Auslegung der Daten werden im Regelwerk Abhängigkeiten und Trigger definiert, um bestimmte Aussagen auszulösen. Hat ein Produkt ein bestimmtes Merkmal, dann können im Vergleich zu den Werten andere Produktrückschlüsse gezogen werden.

Am Ende braucht es viel Training, damit die Texte besser werden und einen entsprechenden Mehrwert liefern.

Ein Praxisbeispiel für automatisierte Content-Generierung

Ein gutes exemplarisches Beispiel aus dem Webinar ist der Anbieter SUPERPATRONEN. Hierbei geht es um Drucker, Zubehör, Toner und Tintenpatronen. Die Herausforderung ist, dass es viele unterschiedliche Kategorien, Produkte, Marken und Keywords, jeweils mit weiteren Kombinationsmöglichkeiten gibt.

Die Aufgabenstellung

Die erste Aufgabenstellung bestand darin, die Kategorieseiten mit Leben zu erfüllen. In der Ausgangsfassung waren diese Seiten nicht vorhanden, was aus Sicht eines SEOs ungünstig ist, da solche Seiten keinerlei Wirkung haben. Mit anderen Worten, zuerst kommt es darauf an, gute Texte mit einem hohen Impact zu generieren.

Am Ende sprechen wir hier von insgesamt rund 8.000 Texten für Produkte und Kategorien. Die Grundlage für den Erfolg sind strukturierte Daten und genügend Informationen zu den jeweiligen Produkten (Datenpunkte), um auf Basis dieser Daten und Inhalte sinnvolle Texte zu generieren. Dabei geht es darum, einzelne Produktgruppen zu generieren und so zu optimieren, dass am Ende sinnvoll zusammenhängende Gruppen bzw. einzelnstehende unterschiedliche Gruppen jeweils für sich gehandhabt werden können. In der Praxis hat sich gezeigt, dass viele Produkte gut zusammengepasst haben und gute Texte erstellt werden konnten. Doch einige Generalisten sind hier aus dem Rahmen gefallen, so dass manuell nachgearbeitet und trainiert werden musste.

Am Ende zeige sich aber bei dem Projekt, dass die Entscheidung für eine vertikale Betextung richtig war und das homogene Produktsortiement hat ein klares Vorgehen begünstigt hat.

Da geht noch mehr

Die automatisierte Content-Generierung für Content Marketing oder eCommerce war in diesem Fall nur ein Teil der Aufgabe. Eine andere Aufgabe bestand auch darin, einen A/B-Test durchzuführen. Bei redaktionellen Texten ist das in den meisten Fällen etwas problematisch, doch mit dem richtigen System im Hintergrund lassen sich verschiedene KPIs testen.

Zum Beispiel:

  • Sichtbarkeitsindex,
  • CTR,
  • Verweildauer,
  • Absprungraten,
  • weiterführende Klicks
  • Rankingverbesserungen
  • Scrollverhalten
  • und so weiter.

Doch die reinen Zahlen können nicht nur ausgeworfen werden, sondern diese haben an den passenden Stellen einen direkten Einfluss auf die jeweiligen Texte. Dadurch ergibt ein Kreislauf bei der Erstellung der Texte:

1. Produktion der jeweiligen Texte,
2. Kontrolle und Machine-Learning,
3. Tracking der Ergebnisse und
4. Interaktion auf Basis der Ergebnisse.

Konkret bedeutet das, dass auf Basis der Ergebnisse die erfolgreichen Texte ausgespielt werden. Hierbei haben die Ergebnisse aber nicht nur einen Einfluss auf einen konkreten Textbereich, sondern es lassen sich auch praktisch alle Texte entsprechend optimiert ausspielen. Zeigt sich beispielsweise, dass ein bestimmter Call-to-Action eine bessere Wirkung hat als ein anderer, dann lassen sich auf Basis der Ergebnisse die Texte automatisch anpassen, so dass alle Texte den Call-to-Action bekommen, der bessere Ergebnisse liefert.

Doch das ist nur ein Beispiel. Neben dem Call-to-Action lassen sich auch Textstruktur, Aufzählungen oder HTML-Elemente entsprechend beeinflussen.

Was ist noch möglich?

Gehen wir noch einen Schritt weiter. Es ist ein Leichtes, einmaligen Content für die Darstellung auf Desktop-Rechnern erzeugen, aber auch mobilen Content, der für die Darstellung auf Smartphones optimiert ist.

Doch auch andere Effekte können mit Content-Generierung gezielt genutzt werden. So können „auf Knopfdruck“ …

  • die Texte für saisonale Effekte umgestellt werden,
  • eine Umstellung auf andere Sprachvarianten ist leicht möglich,
  • auf veränderte technische Spezifikationen kann global reagiert werden,
  • neue Modelle können aus dem Stehgreif mit entsprechenden Texten versehen werden,
  • es können dynamische Inhalte ausgespielt werden,
  • alte Modelle können mit neuen Texten versehen werden oder
  • es können auf Veränderungen bei Google reagiert werden.

Das sind nur einige Beispiele. Besonders hervorzuheben sind die Möglichkeiten für dynamische Inhalte und die benutzerdefinierte Ansprache.

So lassen sich bestimmte Drucker und Angebote auf Basis der Produktspezifikation identifizieren und entsprechende Texte ausspielen. So kann ein Bürodrucker für den Einsatz in kleinen oder mittelständischen Unternehmen als hochpreisiges Produkt identifiziert werden. Der Text wird automatisch für ein B2B-Umfeld angepasst, so dass Kunden mit SIE angesprochen werden, Vorteile klarer herausgearbeitet werden etc.

Welchen Einfluss hat das Wetter auf das Online-Kaufverhalten?

Mehr als nur ein theoretisches Konstrukt ist die dynamische Anpassung der Inhalte auf verschiedene Herausforderungen.

  • Hat das Wetter einen Einfluss darauf, ob und wieviel Seiten gedruckt werden?
  • Wird am Jahresende mehr gedruckt?
  • Stehen Studien-Abgabetermine vor der Tür?
  • Oder, oder, oder.

Für jede Aufgabenstellung lassen sich individuelle Inhalte erzeugen. Eine riesige Chance für Content Marketing und eCommerce.

Texte für Amazon & Co.

Im Rahmen des Content Marketing und eCommerce geht es nicht nur darum, die eigenen Seiten und den eigenen Online-Shop mit Inhalten zu bespielen, sondern auch angeschlossene Partnersysteme wie Amazon, Idealo, eBay etc. mit Text zu versorgen. Auch hier lassen sich entsprechend der Vorgaben über die passenden Schnittstellen die richtigen Texte automatisch ausspielen.

Am Ende wird abgerechnet

Betrachten wir zum Schluss die finanziellen Aspekte und die Unterschiede zwischen Content-Generierung und gängigen Alternativen.

Die Ausgangssituation

Im vorgestellten Szenario für SUPERPATRONEN wurden für 8.000 Kategorien und Produkte Texte mit jeweils ca. 300 Worten erstellt. Zusätzlich wurde noch mobiler Content mit jeweils rund 100 Worten generiert. Für Amazon wurden weiterhin jeweils 200 Worte Content geliefert. Das ergibt insgesamt rund 4,8 Millionen Worte für das Projekt.

Szenario 1) Die Inhouse-Redaktion

Lassen wir dieses Auftragsvolumen im eigenen Haus realisieren, dann ergeben sich in etwa folgende Zahlen. Angenommen, pro Stunde werden 800 Wörter generiert. Bei einem guten produktiven Tag sind das in Summe rund 4.800 Worte pro Tag. Nehmen wir das als Basis, dann braucht ein Mitarbeiter rund 3 Jahre, um alle Texte zu erstellen.

Hierbei sollte auch die finanzielle Seite mitberücksichtigt werden. Werden ein bis drei Mitarbeiter mit dem Projekt beschäftigt, dann stehen hier ca. 70.000 Euro pro Mitarbeiter bzw. rund 210.000 Euro auf der Rechnung.

Fazit: Das Projekt braucht, je nachdem, wie viele Menschen damit beschäftigt sind, 1 bis 3 Jahre, und die Kosten belaufen sich auf rund 210.000 Euro.

Szenario 2) Der Content wird über eine Billig-Textagentur/-Marktplatz eingekauft

Hierbei ist die Rechnung einfach. Bei 4,8 Millionen Worten und einen Preis pro Wort von 8 Cent stehen am Ende der Rechnung 384.000 Euro.

Szenario 3) Regelbasierte Erstellung mit diva-e & AX NLG Cloud

Werden die Texte automatisch erstellt, dann sieht die Rechnung wie folgt aus:

1. Initiale Setupkosten für Setup, Erstellung und Training = ca. 17.000 Euro.
2. Lizenzkosten AX NLG Cloud für die Erstellung der Texte = ca. 4.800 Euro.

Am Ende liegen die initialen Gesamtkosten bei ca. 22.000 Euro.

Weiterhin ist zu beachten, dass das Aufsetzen des gesamten Projekts ca. 8 Wochen dauert. Das Ausspielen der jeweiligen Texte dauert dann nur noch ein paar Sekunden. Fertig!

Fazit

An den richtigen Stellen, mit der passenden Menge und gut aufbereiteten umfangreichen Daten hat die automatisierte Content-Generierung viele Vorteile. Diese sind:

1. Günstig bei Massentexten,
2. Schnelligkeit in der Verarbeitung und
3. perfekt beim Ausspielen von dynamischen Inhalten.

Dabei brauchst Du Dir heute keine Gedanken mehr bezüglich der Textqualität mehr zu machen, denn diese ist mittlerweile so gut, dass sich automatisch erstelle Texte nicht mehr von traditionell erstellen Texten unterscheiden.

Auch werden Texter in Zukunft nicht arbeitslos, sondern ihre Arbeit wird eher anspruchsvoller, denn wenn es um Emotionen, Menschlichkeit und Deutung von Inhalten geht, spielt auch in Zukunft der Faktor Mensch eine unverzichtbare Rolle.

Potenziale automatisierter Content-Generierung im eCommerce

Die Slides zum Webinar:

Im Vortrag/Webinar von Oskar Powalka geht es um Chancen und Möglichkeiten durch automatisiert erstellen Content-Generierung für Content Marketing und eCommerce. Doch die Frage ist, wie gut funktioniert Content-Generierung im direkten Vergleich zu Inhalten, die von echten Menschen erstellt werden. Schon die ersten Vergleichstexte zeigen, dass eine Unterscheidung praktisch nicht möglich ist. Du kannst nicht erkennen, ob ein Text von einem Menschen oder einer Maschine erstellt wurde.

Alles klingt zu schön, um wahr zu sein? An den richtigen Stellen hat die automatisierte Generierung von Content für Content Marketing und eCommerce ein riesiges Potenzial. Am Ende kommt es darauf an, wofür die Texte eingesetzt werden, und es gibt eine ganze Reihe von Voraussetzungen, die erfüllt werden müssen.

Die Vorteile der automatisierten Content-Generierung für Content Marketing und eCommerce

Es gibt eine ganze Reihe von Vorteilen, die für die automatisierte Content-Generierung sprechen, um das Content Marketing mit Inhalten zu versorgen und im eCommerce an allen wichtigen Schnittstellen mit den passenden Inhalten präsent zu sein.

Wie an allen Stellen spielen auch bei der Generierung von Content die Kosten eine entscheidende Rolle. Gerade hier punktet die automatisierte Content-Generierung. Gegenüber der manuellen Erstellung lassen sich hier leicht bis zu 90 % der Kosten einsparen. Besonders wenn es um viele Texte für unterschiedliche Produkte oder Kategorien geht, ist das ein riesiger Kostenblock, der eingespart werden kann. Außerdem werden die personellen Ressourcen bei der automatisierten Content-Generierung geschont.

Ein Vorteil steht im Fokus bei der automatisierten Content-Generierung, nämlich die Texterstellung „auf Knopfdruck“. Ist nach einer initialen Phase alles richtig aufgesetzt, getestet und läuft alles wunschgemäß, dann lassen sich leicht globale Änderungen und Anpassungen einarbeiten. Zum Beispiel, um saisonale Schwerpunkte zu nutzen bzw. um ein und denselben Text automatisch für unterschiedliche Zielgruppen (beispielsweise B2B oder B2C) anzupassen. Letztlich müssen hier nur die entsprechenden Änderungen eingearbeitet werden, um „auf Knopfdruck“ die entsprechenden Inhalte für Content Marketing oder eCommerce zu generieren.

„Content is King“ heißt es, doch wenn man viele unterschiedliche Logtail-Themen oder viele Produkte bzw. Kategorien hat, dann ist es eine riesige Herausforderung, diese jeweils mit einmaligem Content zu bespielen. Für automatisiert generierten Content ist das kein Problem mehr. Nach entsprechenden Vorgaben lässt sich für unterschiedliche Zielsetzungen der passende Content automatisch generieren. Gerade hier liegen riesige Chancen für Content Marketing und eCommerce verborgen.

Bleibt zum Schluss noch die Fehlerreduktion. Auch hier spielt automatisierte Generierung von Content ihre Stärken aus. Sofern die Programmierung stimmt und die Ausgangsdaten fehlerfrei sind, gibt es weniger bis gar keine Fehler mehr.

Drei Voraussetzungen für die automatisierte Content-Generierung

Damit Content automatisch generiert werden kann und so seine volle Wirkung in Content Marketing und eCommerce ausspielen kann, braucht es drei Dinge:

1. Zuerst braucht es eine gute strukturierte Datenbasis mit
2. genügend Datenpunkten zu jedem Produkt und
3. es braucht ein klares Regelwerk und Maschinen-Training, damit die richtigen Inhalte für Content Marketing und eCommerce generiert werden.

Als Ergebnis erhältst Du, nach einer gewissen Vorarbeit, die passenden Texte, und auf Knopfdruck spielt die automatisierte Content-Generierung ihr volles Potenzial aus.

Einsatzmöglichkeiten der automatisierten Content-Generierung

Es gibt drei Bereiche, in der die automatisierte Generierung von Content ihre Stärken ausspielt:

1. eCommerce
2. Berichte und Content Marketing
3. News und Publishing

1.) eCommerce

Im eCommerce, in Online-Shops, geht es darum, einzelne Produkte zu beschreiben und Informationen zu einzelnen Kategorien zu formulieren. Manuell ist das ein zeitaufwändiger Prozess, denn Du musst hier Produkt für Produkt und Kategorie für Kategorie durchgehen und abarbeiten. Automatisch generierter Content nimmt Dir diese Arbeit ab.

Doch es geht noch mehr, denn Produkte lassen sich besser miteinander vergleichen, Produktbewertungen einfügen, die Produktwerbung/Ads lassen sich optimieren und automatisch die passenden Texte für Suchmaschinen generieren.

2.) Berichte und Content Marketing

Es gibt eine ganze Reihe von funktionellen Berichten, in denen ähnliche Inhalte, Zahlen, Daten und Fakten verarbeitet und präsentiert werden. Zum Beispiel Finanz- und Geschäftsberichte, Webanalysen oder auch Kreditberichte oder Inhalte für die Finanzberatung, aber auch komplette Online-Kampagnen lassen sich automatisch erstellen.

3.) News und Publishing

Auch und gerade im Bereich der News und beim Publishing von informativen Inhalten spielt die automatische Generierung von Content eine große Rolle. Beispielsweise bei Wetterberichten, Sport-Livetickern, News, Börsenberichten, Horoskopen oder auch beim TV-Programm. Alle Inhalte lassen sich automatisch erstellen, ohne dass Du am Ende mit Sicherheit sagen kannst, welche Inhalte maschinell oder von Menschen erstellt wurden.

Anwendungsbereiche im Online-Marketing

Die automatisierte Content-Generierung bietet viele Vorteile und eine ganze Reihe von Einsatzmöglichkeiten in Content Marketing und eCommerce. Gerade beim Online-Marketing gibt es hier drei wichtige Bereiche:

1. Conversion steigern,
2. Traffic generieren und
3. Mehrwerte liefern.

An all diesen Stellen kann automatisch erstellter Content seine Stärken ausspielen. Hierzu gehören Produktbeschreibungen, Newstexte, Hotelbeschreibungen, Beschreibungen von Reisezielen (Destinationen) und Kategorietexten. Auch Glossare und Lexika lassen sich automatisch gut erstellen.

Je mehr kreative Leistungen oder Emotionen mit ins Spiel kommen, braucht es den Faktor Mensch bei der Erstellung von Texten. So lassen sich nur teilweise Beiträge für Blogs oder Magazine automatisiert erstellen. Ähnliche gilt bei Kaufberatern, Ratgebern, FAQ-Seiten oder E-Books.

Von Prinzip her gilt, dass die automatisierte Content-Generierung da ihre Stärken ausspielen kann, wo es definierte Regeln, viele Daten und klare Strukturen gibt. An allen anderen Stellen braucht es Menschen für Inhalte.

Varianten der automatisierten Content-Generierung

Content-Spinning

Eine der ersten Möglichkeiten, um automatisch Textvarianten zu generieren, ist das Content Spinning. Hier werden per Definition innerhalb eines Textes Varianten aus Variablen generiert. Diese Methode war/ist im SEO-Bereich beliebt, um einmaligen Content mittels Variablen aus einem Standard-Text zu generieren. Aus dieser Richtung kommt ein Witz, der in SEO-Kreisen passt:

Ein SEO wird Papa. Sein Kumpel fragt: „Welchen Namen möchtest Du Deinem Kind geben?“„Ich dachte, wenn es ein Junge wird {Daniel|Julien|Sören|Sebastian|Michael} und wenn es ein Mädchen wird {Jenny|Sandra|Caro|Nadine|Nicole}.

Diese Methode ist mittlerweile etwas skeptisch zu sehen, denn oft entstehen hier Texte, die nicht gut zu lesen sind, und sollte sich mal ein Fehler einschleichen, dann ist der Suchprozess eine echte Herausforderung.

Doch auch wenn die Methode des Content-Spinning eher skeptisch zu sehen ist, ist das die Basis der automatisierten Generierung von Content.

NLP = Natural Language Processing

Der entscheidende Unterschied liegt in der Verarbeitung und Ausgabe von Texten. Letztlich passiert hier dank neuester Entwicklungen eine Zwei-Wege-Kommunikation, die auf der Verarbeitung einer natürlichen Sprache basiert.

Hierzu braucht es eine echte Sprach-KI inkl. Machine-Learning, denn das gesprochene bzw. geschriebene Wort ist für Maschinen nur schwer zu „verstehen“. Es geht also darum, die Sprache vollständig zu durchdringen, Texte zu normalisieren, zu parsen, die Grammatik zu beachten und die entscheidenden Inhalte auf eine Normalform zu reduzieren. Hier ist eine hoch spezialisierte KI notwendig, um Texte zu erkennen und zu interpretieren. Natürlich sind solche Systeme extrem aufwendig, denn es müssen für unterschiedliche Sprachen spezifisch aufgebaute Systeme geschaffen werden.

Das Aufsetzen solcher Systeme braucht seine Zeit, denn anfangs sind diese Systeme recht Fehleranfällig. Hier kann Microsoft mit seinem Tweet-Bot ein Lied singen. User konnten mit den entsprechenden Mitteilungen den Tweet-Bot von Microsoft in eine Richtung drängen, die so von Microsoft nicht geplant oder gewollt war.

Auf der Deutungsebene gibt es also auch für KI-Systeme echte Stolpersteine. Doch wenn einmal alles korrekt aufgesetzt ist, dann läuft das System.

Regelbasierte Erstellung von Texten

Kommen wir zu dem System, das für vorgestellte automatisierte Content-Generierung das Mittel der Wahl ist. Hierbei wird weder auf Content-Spinning noch auch ein eigenständiges neuronales Netzwerk gesetzt, sondern im Hintergrund arbeitet ein regelbasiertes System zur Textgenerierung. Das System basiert auf der AX Semantics-NLG Cloud und wird durch redaktionelle Inhalte und Strategien mit Leben erfüllt.

Der Ablauf gestaltet sich dabei relativ einfach:

1. Zuerst werden die Daten aus unterschiedlichen Quellen übernommen und so aufbereitet, dass alles passt und genutzt werden kann.

2. Danach geht das System in Trainingsrunden, um zu prüfen, ob alles läuft bzw. um einzelne Inhalte und Abläufe weiter zu optimieren, bis am Ende perfekte Ergebnisse stehen. Hierbei wird das Regelwerk festgelegt, sowie das Wording und der Sprachstil definiert bzw. weiter verfeinert.

3. Läuft alles wunschgemäß, dann werden die Texte auf Basis der Vorgaben und des Trainings erstellt.

4. Via API-Anbindung werden die fertigen Texte direkt in den Online-Shop oder das CMS ausgeliefert.

5. Zum Schluss kommt die Optimierung, so dass das gesamte System optimal läuft und die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.

Bei der regelbasierten Auslegung der Daten werden im Regelwerk Abhängigkeiten und Trigger definiert, um bestimmte Aussagen auszulösen. Hat ein Produkt ein bestimmtes Merkmal, dann können im Vergleich zu den Werten andere Produktrückschlüsse gezogen werden.

Am Ende braucht es viel Training, damit die Texte besser werden und einen entsprechenden Mehrwert liefern.

Ein Praxisbeispiel für automatisierte Content-Generierung

Ein gutes exemplarisches Beispiel aus dem Webinar ist der Anbieter SUPERPATRONEN. Hierbei geht es um Drucker, Zubehör, Toner und Tintenpatronen. Die Herausforderung ist, dass es viele unterschiedliche Kategorien, Produkte, Marken und Keywords, jeweils mit weiteren Kombinationsmöglichkeiten gibt.

Die Aufgabenstellung

Die erste Aufgabenstellung bestand darin, die Kategorieseiten mit Leben zu erfüllen. In der Ausgangsfassung waren diese Seiten nicht vorhanden, was aus Sicht eines SEOs ungünstig ist, da solche Seiten keinerlei Wirkung haben. Mit anderen Worten, zuerst kommt es darauf an, gute Texte mit einem hohen Impact zu generieren.

Am Ende sprechen wir hier von insgesamt rund 8.000 Texten für Produkte und Kategorien. Die Grundlage für den Erfolg sind strukturierte Daten und genügend Informationen zu den jeweiligen Produkten (Datenpunkte), um auf Basis dieser Daten und Inhalte sinnvolle Texte zu generieren. Dabei geht es darum, einzelne Produktgruppen zu generieren und so zu optimieren, dass am Ende sinnvoll zusammenhängende Gruppen bzw. einzelnstehende unterschiedliche Gruppen jeweils für sich gehandhabt werden können. In der Praxis hat sich gezeigt, dass viele Produkte gut zusammengepasst haben und gute Texte erstellt werden konnten. Doch einige Generalisten sind hier aus dem Rahmen gefallen, so dass manuell nachgearbeitet und trainiert werden musste.

Am Ende zeige sich aber bei dem Projekt, dass die Entscheidung für eine vertikale Betextung richtig war und das homogene Produktsortiement hat ein klares Vorgehen begünstigt hat.

Da geht noch mehr

Die automatisierte Content-Generierung für Content Marketing oder eCommerce war in diesem Fall nur ein Teil der Aufgabe. Eine andere Aufgabe bestand auch darin, einen A/B-Test durchzuführen. Bei redaktionellen Texten ist das in den meisten Fällen etwas problematisch, doch mit dem richtigen System im Hintergrund lassen sich verschiedene KPIs testen.

Zum Beispiel:

  • Sichtbarkeitsindex,
  • CTR,
  • Verweildauer,
  • Absprungraten,
  • weiterführende Klicks
  • Rankingverbesserungen
  • Scrollverhalten
  • und so weiter.

Doch die reinen Zahlen können nicht nur ausgeworfen werden, sondern diese haben an den passenden Stellen einen direkten Einfluss auf die jeweiligen Texte. Dadurch ergibt ein Kreislauf bei der Erstellung der Texte:

1. Produktion der jeweiligen Texte,
2. Kontrolle und Machine-Learning,
3. Tracking der Ergebnisse und
4. Interaktion auf Basis der Ergebnisse.

Konkret bedeutet das, dass auf Basis der Ergebnisse die erfolgreichen Texte ausgespielt werden. Hierbei haben die Ergebnisse aber nicht nur einen Einfluss auf einen konkreten Textbereich, sondern es lassen sich auch praktisch alle Texte entsprechend optimiert ausspielen. Zeigt sich beispielsweise, dass ein bestimmter Call-to-Action eine bessere Wirkung hat als ein anderer, dann lassen sich auf Basis der Ergebnisse die Texte automatisch anpassen, so dass alle Texte den Call-to-Action bekommen, der bessere Ergebnisse liefert.

Doch das ist nur ein Beispiel. Neben dem Call-to-Action lassen sich auch Textstruktur, Aufzählungen oder HTML-Elemente entsprechend beeinflussen.

Was ist noch möglich?

Gehen wir noch einen Schritt weiter. Es ist ein Leichtes, einmaligen Content für die Darstellung auf Desktop-Rechnern erzeugen, aber auch mobilen Content, der für die Darstellung auf Smartphones optimiert ist.

Doch auch andere Effekte können mit Content-Generierung gezielt genutzt werden. So können „auf Knopfdruck“ …

  • die Texte für saisonale Effekte umgestellt werden,
  • eine Umstellung auf andere Sprachvarianten ist leicht möglich,
  • auf veränderte technische Spezifikationen kann global reagiert werden,
  • neue Modelle können aus dem Stehgreif mit entsprechenden Texten versehen werden,
  • es können dynamische Inhalte ausgespielt werden,
  • alte Modelle können mit neuen Texten versehen werden oder
  • es können auf Veränderungen bei Google reagiert werden.

Das sind nur einige Beispiele. Besonders hervorzuheben sind die Möglichkeiten für dynamische Inhalte und die benutzerdefinierte Ansprache.

So lassen sich bestimmte Drucker und Angebote auf Basis der Produktspezifikation identifizieren und entsprechende Texte ausspielen. So kann ein Bürodrucker für den Einsatz in kleinen oder mittelständischen Unternehmen als hochpreisiges Produkt identifiziert werden. Der Text wird automatisch für ein B2B-Umfeld angepasst, so dass Kunden mit SIE angesprochen werden, Vorteile klarer herausgearbeitet werden etc.

Welchen Einfluss hat das Wetter auf das Online-Kaufverhalten?

Mehr als nur ein theoretisches Konstrukt ist die dynamische Anpassung der Inhalte auf verschiedene Herausforderungen.

  • Hat das Wetter einen Einfluss darauf, ob und wieviel Seiten gedruckt werden?
  • Wird am Jahresende mehr gedruckt?
  • Stehen Studien-Abgabetermine vor der Tür?
  • Oder, oder, oder.

Für jede Aufgabenstellung lassen sich individuelle Inhalte erzeugen. Eine riesige Chance für Content Marketing und eCommerce.

Texte für Amazon & Co.

Im Rahmen des Content Marketing und eCommerce geht es nicht nur darum, die eigenen Seiten und den eigenen Online-Shop mit Inhalten zu bespielen, sondern auch angeschlossene Partnersysteme wie Amazon, Idealo, eBay etc. mit Text zu versorgen. Auch hier lassen sich entsprechend der Vorgaben über die passenden Schnittstellen die richtigen Texte automatisch ausspielen.

Am Ende wird abgerechnet

Betrachten wir zum Schluss die finanziellen Aspekte und die Unterschiede zwischen Content-Generierung und gängigen Alternativen.

Die Ausgangssituation

Im vorgestellten Szenario für SUPERPATRONEN wurden für 8.000 Kategorien und Produkte Texte mit jeweils ca. 300 Worten erstellt. Zusätzlich wurde noch mobiler Content mit jeweils rund 100 Worten generiert. Für Amazon wurden weiterhin jeweils 200 Worte Content geliefert. Das ergibt insgesamt rund 4,8 Millionen Worte für das Projekt.

Szenario 1) Die Inhouse-Redaktion

Lassen wir dieses Auftragsvolumen im eigenen Haus realisieren, dann ergeben sich in etwa folgende Zahlen. Angenommen, pro Stunde werden 800 Wörter generiert. Bei einem guten produktiven Tag sind das in Summe rund 4.800 Worte pro Tag. Nehmen wir das als Basis, dann braucht ein Mitarbeiter rund 3 Jahre, um alle Texte zu erstellen.

Hierbei sollte auch die finanzielle Seite mitberücksichtigt werden. Werden ein bis drei Mitarbeiter mit dem Projekt beschäftigt, dann stehen hier ca. 70.000 Euro pro Mitarbeiter bzw. rund 210.000 Euro auf der Rechnung.

Fazit: Das Projekt braucht, je nachdem, wie viele Menschen damit beschäftigt sind, 1 bis 3 Jahre, und die Kosten belaufen sich auf rund 210.000 Euro.

Szenario 2) Der Content wird über eine Billig-Textagentur/-Marktplatz eingekauft

Hierbei ist die Rechnung einfach. Bei 4,8 Millionen Worten und einen Preis pro Wort von 8 Cent stehen am Ende der Rechnung 384.000 Euro.

Szenario 3) Regelbasierte Erstellung mit diva-e & AX NLG Cloud

Werden die Texte automatisch erstellt, dann sieht die Rechnung wie folgt aus:

1. Initiale Setupkosten für Setup, Erstellung und Training = ca. 17.000 Euro.
2. Lizenzkosten AX NLG Cloud für die Erstellung der Texte = ca. 4.800 Euro.

Am Ende liegen die initialen Gesamtkosten bei ca. 22.000 Euro.

Weiterhin ist zu beachten, dass das Aufsetzen des gesamten Projekts ca. 8 Wochen dauert. Das Ausspielen der jeweiligen Texte dauert dann nur noch ein paar Sekunden. Fertig!

Fazit

An den richtigen Stellen, mit der passenden Menge und gut aufbereiteten umfangreichen Daten hat die automatisierte Content-Generierung viele Vorteile. Diese sind:

1. Günstig bei Massentexten,
2. Schnelligkeit in der Verarbeitung und
3. perfekt beim Ausspielen von dynamischen Inhalten.

Dabei brauchst Du Dir heute keine Gedanken mehr bezüglich der Textqualität mehr zu machen, denn diese ist mittlerweile so gut, dass sich automatisch erstelle Texte nicht mehr von traditionell erstellen Texten unterscheiden.

Auch werden Texter in Zukunft nicht arbeitslos, sondern ihre Arbeit wird eher anspruchsvoller, denn wenn es um Emotionen, Menschlichkeit und Deutung von Inhalten geht, spielt auch in Zukunft der Faktor Mensch eine unverzichtbare Rolle.