Automatisch generierte Produktbeschreibungen mit Hilfe von NLG

Beim Launch des eigenen Online-Shops denkt kaum einer an die Verwendung von Natural Language Generation (NLG).

Sobald jedoch große Mengen an Produktbeschreibungen geschrieben werden müssen, ändert sich das ganz schnell.

Mit NLG generieren Unternehmen ihre Texte automatisiert. NLG bezeichnet eine Technologie, die es Nutzern ermöglicht, Tausende Texte für verschiedene Webseiten zu erzeugen, ohne dafür eine ganze Armee an Textern einstellen zu müssen.

Funktioniert das wirklich?

Ja, denn Data-to-Text-NLG ist eine Art der Künstlichen Intelligenz (KI), die die Generierung von auf Daten basierendem Content ermöglicht. Im Wesentlichen bedeutet das, dass bereits existierende Unternehmensdaten in das System eingespeist werden, welches dann daraus automatisch Texte kreiert.

Diese Art der NLG ermöglicht es, skalierbare Produktbeschreibungen zu erstellen und Tausende Webseiten auf Grundlage des Daten-Inputs zu generieren. Auf diese Weise werden in kurzer Zeit hoch relevante Produktbeschreibungen erzeugt, die E-Commerce-Unternehmen stärken und ihnen Auftrieb verleihen.

Doch eins nach dem anderen.

NLG ist ein weites Feld und bedarf einer gründlichen Erläuterung. In diesem Artikel werden wir vor allem erörtern, was automatisiert erzeugte Texte so wertvoll macht. Zudem zeigen wir, wie NLG-Tools für automatisiert erstellte Inhalte genutzt werden.

Inhaltsverzeichnis

1. Was ist NLG und wie funktioniert sie?
2. Die Vorteile automatisiert generierter Texte
3. Produktbeschreibungen mit AX Semantics erstellen
4. Pro und Kontra automatisch erzeugter Texte
5. Fazit

Was ist NLG und wie funktioniert sie?

Automatisierte Prozesse sind der Schlüssel zum Erfolg im Onlinehandel – doch wie funktionieren sie? Wie können NLG-Plattformen einen Mehrwert für Unternehmen schaffen?

Das kommt auf die NLG-Art an.

Die zwei NLG-Haupttypen sind GPT-3 und Data-to-Text. Sie erzeugen Texte auf ganz verschiedene Weise, was wir im Folgenden herausarbeiten:

1. GPT-3

GPT-3 steht für Generative Pre-trained Transformer. Es ist eine Art der NLG, die sich beim Schreiben von Texten auf Deep Learning stützt. Das System kann das Schreiben durch die Analyse von großen Text-Datenmengen lernen, dazu gehören Bücher, Nachrichten, Webseiten und Social-Media-Beiträge.

Das bedeutet, dass GPT-3 eine enorme Textmenge online analysiert, und dann Texte auf Basis des Gelernten generiert. GPT-3 kann in verschiedenen Stilen und Genres schreiben und ist somit vielseitig verwendbar.

Es ist jedoch kaum für das Erstellen von Produktbeschreibungen geeignet, da es nicht immer exakt schreibt. Diese Art der NLG ist fehleranfällig, da sie die Inhalte selbst erstellt. Wenn es auf genaue Angaben ankommt, ist GPT-3 definitiv nicht die beste Lösung.

2. Data-to-Text

Bei Data-to-Text-NLG werden Daten eingespeist auf deren Basis dann ein Text erstellt wird. Das ist die Methode, nach der auch das Tool von AX Semantics arbeitet.

Data-to-Text-Plattformen sind perfekt geeignet für die Generierung von Produktbeschreibungen, Reportings, Zusammenfassungen, oder jegliche andere Textarten, die sich auf feste Datensätze stützen.

Eine der größten Vorteile der Data-to-Text-NLG ist die Fähigkeit der Erstellung von Reportings, die sowohl genau also auch up-to-date sind. Das kommt daher, dass Data-to-Text-NLG-Systeme in der Lage sind, Informationen von Datenquellen zu extrahieren und diese dann in eine natürliche Sprache zu übersetzen.

Wenn das System mit relevanten Informationen gefüttert wird, können die Webseiteninhalte außerdem personalisiert werden.

Wichtig zu wissen ist, dass NLG nicht mit den Google Webmaster Richtlinien kollidiert. Diese Richtlinien betreffen von Software erstellte Text, die mit Techniken wie “Keyword Stuffing” oder anderen automatisierten Prozessen generiert werden, um das Ranking in den Suchergebnissen zu manipulieren.

Der Zweck von NLG-Tools wie AX Semantics ist, den Nutzern zu helfen. NLG manipuliert KEINE Rankings in Suchmaschinen. Die Texte werden nicht programmgesteuert erstellt, sondern leisten einen echten Mehrwert für die Webseitenbesucher.

Mehr zum Thema: Automatisierte Texte - ein Verstoß gegen die Google Richtlinien?

Data-to-Text bezeichnet einen Prozess der Textgenerierung und reflektiert treffend die Bedeutung der zugrundeliegenden Datensätze. Im Grunde umfasst dies die Identifizierung und Extrahierung von Schlüsselkonzepten aus Daten und das Ordnen dieser Konzepte in klare Erzählstrukturen.

Normalerweise erstellt das System die automatisiert erzeugten Texte so, dass sie leicht vom Leser zu verstehen sind. Dazu gehören unter anderem folgende Formen:

• Produktbeschreibungen für verschiedene Webseiten und E-Commerce-Seiten
• Finanzberichte
• Klinische Studien
• Nachrichten für Medienunternehmen

Mehr zum Thema: Automatisierte Generierung von Nachrichten - so erleichtert sich ein dänisches Online-Magazin das Schreiben

Die NLG-Technologie stützt sich auf komplexe Methoden und Algorithmen, um große Datenmengen effektiv zu interpretieren.

Eine der wichtigsten Überlegungen ist die Entscheidung für die Art des automatisch erstellten Contents. Manche Texte erfordern möglicherweise präzisere Aussagen oder Zusammenfassungen. Andere Textarten benötigen ausführlichere Beschreibungen mit komplexeren Strukturen und Details.

Zudem ist es möglich, dass verschiedene Einstellungen verschiedene Sprachanforderungen nach sich ziehen, um das Leseverstehen zu erleichtern. Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen lokal gebräuchliche Ausdrücke verwendet, oder diese Ausdrücke übersetzt.

Das NLG-Tool berücksichtigt all diese Faktoren. Es ermöglicht die Produktion von präzisen Texten, die dem Leser effektiv Informationen in einem benutzerfreundlichen Format liefert.

Die Vorteile automatisiert generierter Texte

Die größten Vorteile, die durch die Benutzung eines Tools zur automatischen Generierung von Produktbeschreibungen entstehen, liegen auf der Hand. Wir wollen aber zeigen, dass es noch viel mehr Vorzüge gibt, als es auf den ersten Blick scheint.

Dies sind die größten Vorteile von NLG bei der Texterstellung:

1. Schreiben hochqualitativer Produkttexte

Wenn es sich um Produktbeschreibungen handelt, ist Qualität der Texte besonders wichtig. Potenzielle Kunden wollen nicht nur verstehen, was ein Produkt kann, sie wollen auch wissen warum dieses Produkt das beste Angebot auf dem Mark ist.

Und hier kommt NLG ins Spiel.

NLG-Plattformen, wie die von AX Semantics, schreiben hochqualitative und ansprechende Produktbeschreibungen, die die Hauptmerkmale und Vorteile des gegebenen Produktes hervorheben. Dies wird auf Grundlage der vorhandenen Produktdaten realisiert, was die Beschreibungen so präzise und hilfreich wie nur möglich macht.

2. Beschleunigung der Textproduktion

Die Welt des Onlinehandels ist sehr kompetitiv und Unternehmen müssen alles daran setzen, aus der Masse hervorzustechen. Ein Schlüssel dafür ist die Erstellung hochqualitativer Texte, die genau das widerspiegeln, was die Produkte bieten.

Doch das Schreiben von originellen Produktbeschreibungen kann ein recht zeitaufwendiger Prozess sein. NLG hilft bei der Generierung von Produktbeschreibungen, die wie von Menschenhand geschrieben klingen.

Das bedeutet, dass große Mengen hochqualitativer Texte in einem Bruchteil der Zeit erstellt werden können, sodass der Fokus der Mitarbeiter auf andere Unternehmensbereiche gelegt werden kann. NLG-Tools können E-Commerce-Unternehmen den gewissen Schub verleihen, den sie brauchen, um im Konkurrenzkampf erfolgreich zu sein.

3. Sicherstellung der Text-Konsistenz

Der Nutzer entscheidet, wie die Data-to-Text-NLG arbeitet und bestimmt somit auch die Regeln der Texterstellung. So wird die Konsistenz der Texte sichergestellt.

Der Unterschied zwischen den beiden Typen der NLG ist, dass bei Data-to-Text Menschen die Regeln und Aussagen zu Beginn einmalig vorgeben. Danach müssen diese nicht unbedingt noch einmal überprüft werden. Bei GPT3 ist es notwendig, dass die Inhalte fortwährend überprüft werden.

Um es einfach auszudrücken, es ist keine schwierige Entscheidung, ob Texte automatisiert oder manuell geschrieben werden sollen — die erste Option ist eindeutig besser und effizienter.

4. Suchmaschinenoptimierung

Das Ziel eines jeden E-Commerce-Unternehmens ist es, Kunden zu gewinnen. Das können sie jedoch nicht, ohne vorher die Suchmaschinen zu beeindrucken. Studien zeigen, dass gerade einmal 0.78% der Google-Nutzer sich bis auf die zweite Seite der Suchergebnisse durchgeklickt haben.

Die Webseite muss also unter der Top10 sein, wenn Visits und Conversions erhöht werden sollen.

Eine der Hauptvorteile von NLG ist, dass es sich positiv auf die Suchmaschinenoptimierung (SEO) auswirkt. NLG hilft bei der Umwandlung von Daten in gut optimierte Texte, sodass die Inhalte ein besseres Ranking in den Suchmaschinen erzielen können.

5. Skalierbarkeit des Contents

NLG-Tools sind leistungsstark und vielseitig einsetzbar. Sie können ein breites Spektrum an Produktbeschreibungen und anderen Arten von Content generieren, basierend auf dem Input durch den Nutzer. Noch besser ist, dass dazu nur minimaler Aufwand auf Seiten des Erstellers nötig ist.

Das hilft E-Commerce-Unternehmen dabei, schnell große Mengen hochqualitativer und ansprechender Produktseiten zu erstellen. Es ist nicht mehr nötig, zusätzliche Texter einzustellen — NLG skaliert alles von selbst.

6. Kostenreduzierung

Der letzte Vorteil, den wir in dieser Liste näher beleuchten wollen, geht Hand in Hand mit dem vorhergehenden Punkt. NLG kann im Vergleich zu traditionellen Texterstellungsmethoden dabei helfen, Zeit und Geld zu sparen. Statt dutzende Texter zu beschäftigen, die Monate für die Erstellung von Produktbeschreibungen brauchen, kann ein Automations-Tool zur schnellen Bereitstellung der Texte verwendet werden.

Produktbeschreibungen mit AX Semantics erstellen

Vielleicht sind wir ein wenig befangen, aber die Erfolgsgeschichten unserer Kunden sprechen für sich. AX Semantics ist eine einfache Lösung, wenn in Rekordgeschwindigkeit viele einzigartige Produktbeschreibungen erstellt werden sollen.

Das System stützt sich auf NLG – genauer gesagt Data-to-Text, sodass das meiste aus dieser revolutionären Technologie herausgeholt werden kann. Der Zweck unserer Plattform ist die Skalierbarkeit des Schreibprozesses sicherzustellen, ohne dabei Abstriche in der Qualität der Produktseiten zu machen.

Doch wie geht das? Der automatischen Textgenerierung liegen drei einfache Schritte zugrunde:

• Upload der Daten: Der erste Schritt ist der Upload von Produkt-relevanten Daten in das System. So kann AX Semantics die Produkte erfassen und Informations- bzw. Beschreibungsmuster bestimmen.
• Textkonfiguration: In diesem Schritt wird das Tool eingestellt und festgelegt, wie es die Produktbeschreibungen aufbauen soll.
• Generierung von Produktbeschreibungen: Im letzten Schritt übernimmt das Tool das Ruder, um neue und einzigartige Produktbeschreibungen zu erstellen.

Neben der automatisierten Textgenerierung bietet AX Semantics auch die Möglichkeit einer Echtzeit-Text-Personalisierung.

Der NLG-Prozess ist so einfach, dass es kaum zu glauben ist, dass damit hunderte oder gar tausende hochqualitativer Produktbeschreibungen erstellt werden können. Doch es gibt einen Grund, warum NLG-Tools wie AX Semantics so gut für E-Commerce-Unternehmen funktionieren.

Bevor wir diesen näher beleuchten, sollten wir uns noch einmal in Erinnerung rufen, dass wir gelernt haben, dass es zwei Arten von NLG-Tools gibt:

• Plattformen, die auf GPT3 basieren
• Plattformen, die auf Data-to-Text basieren

Schreibprogramme, die GPT3 nutzen, sind zwar in der Lage, Texte zu erzeugen. Doch tun sie dies auf Basis von Daten vieler ähnlicher Online-Inhalte, die das Programm im Internet durchsucht, um dann deren Stil und Ausdruck zu übernehmen. Dadurch ist es diesen Schreibprogrammen nicht möglich, dieselbe Qualität wie Data-to-Text NLG-Systeme zu liefern.

Denn Data-to-Text NLG-Systeme erzeugen Texte, in dem sie sich auf den zielgerichteten Daten-Input und den festgelegten Vorgaben des Nutzers stützen.

Pro und Kontra automatisch erzeugter Texte

Wir haben erklärt, wie AX Semantics funktioniert. Nun wollen wir noch die Für und Wider automatisch generierter Texte aufzeigen. Fangen wir mit den Vorteilen an, die AX Semantics bietet.

1. Personalisierung

Text-Personalisierung ist eine der wichtigsten E-Commerce-Trends im Jahr 2022.

Der große Vorteil von AX Semantics ist, dass hyper-personalisierte Produktbeschreibungen erzeugt werden können. Das System analysiert nutzerrelevante Daten in Echtzeit, um auf deren Basis maßgeschneiderte Texte zu erzeugen und auszuspielen.

AX Semantics erzeugt also automatisch Texte und bietet zudem Text-Personalisierung in Echtzeit an!

Dadurch werden den Kunden einer Webseite auf sie zugeschnittene Produktbeschreibungen angezeigt, die ihre individuellen Interessen bedienen.

2. Lokalisierung

Eine der größten Herausforderungen für Online-Shops ist es, ihr Geschäft auf dem internationalen Markt zu etablieren. Schließlich müssen dafür selbst die kleinsten Textschnipsel übersetzt und für den jeweiligen Markt angepasst werden.

Mit AX Semantics ist die Lokalisierung nur ein weiterer Schritt im Prozess der Texterstellung.

Das Tool ermöglicht die multilinguale Texterstellung, indem es festgelegten semantischen Regeln folgt. So können Produktseiten schnell lokalisiert werden.

Mehr zum Thema Lokalisierung: Produktbeschreibungen lokalisieren trotz geringer Kapazitäten? AKKUSYS hat es geschafft!

3. Warenkorbabbrüche minimieren

Wusstest du, dass die durchschnittliche Quote von Warenkorbabbrüchen bei fast 70% liegt? Eine wirklich ernüchternde Zahl. Aber AX Semantics kann Online-Shops dabei helfen, die Anzahl der Warenkorbabbrüche deutlich zu reduzieren.

Das gelingt durch Personalisierung. Webseitenbesucher, denen auf sie zugeschnittene Produktbeschreibungen angezeigt werden, neigen seltener dazu, die Webseite zu verlassen oder auf die Webseite eines Wettbewerbers zu wechseln.

4. Conversions erhöhen

Ein Vorteil zieht den nächsten nach sich, von daher ist es wenig verwunderlich, dass NLG auch die Conversion-Rate erhöht. Nutzer, die den Inhalt einer Webseite als nützlich und wertvoll erachten, werden sehr wahrscheinlich auch ihren Kauf abschließen. Mit anderen Worten: AX Semantics hilft langfristig dabei, den Umsatz zu steigern.

Es ist unmöglich, das perfekte Tool zu erstellen, also wollen wir auch ein paar Schwachstellen von AX Semantics nicht verschweigen.

Natürlich sehen und hören wir genau hin, wenn unsere Kunden einen Verbesserungsvorschlag haben. Das haben sie an unserem Tool bemängelt:

Die Plattform benötigt eine verlässliche Datenbank

Data-to-Text-Tools benötigen einen soliden Datensatz, um ordnungsgemäß zu funktionieren. AX Semantics ist da keine Ausnahme, weil es die besten Resultate nur liefern kann, wenn verlässliche und produktrelevante Informationen in das System eingespeist werden.

Wenn die Datenbank unstrukturiert ist, werden auch die (Text-)Resultate am Ende nicht so sein, wie es von NLG zu erwarten ist.

Es braucht etwas Zeit sich an die Plattform zu gewöhnen

Das ist oft ein Problem bei neuen Tools und Programmen, doch wir wollen diesen wiederholt von unseren Nutzern genannten Punkt nicht unterschlagen: Einige unserer Kunden denken, dass AX Semantics zunächst etwas knifflig in der Anwendung ist. Einer unserer User schrieb:

Das Gute ist, dass unser Kundenservice immer da ist, um unseren Klienten mit Rat und Tat zur Seite zu stehen. Falls Zweifel aufkommen, oder Kunden Fragen zu gewissen Features haben, hilft unser Support gerne.

Fazit

Automatisierung ist heute überall zu finden – und sie nimmt immer mehr zu. Es ist also nicht überraschend, dass sie auch in der Textproduktion im E-Commerce Einzug gehalten hat. NLG ist die hochmoderne Technologie, die die Arbeit drastisch beschleunigen kann, während die höchsten Standards von Qualität und Konsistenz gehalten werden.

Die richtige NLG-Plattform hilft Unternehmen den Webseiten-Content zu skalieren, Produktbeschreibungen zu optimieren, Warenkorbabbrüche zu minimieren und Conversions zu maximieren. AX Semantics kann all das leisten.

Also, worauf wartest du noch?

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