Wie lange dauert es, eine Produktbeschreibung zu schreiben? Vielleicht 5 bis 10 Minuten?
Das klingt nicht besonders viel. Multipliziert man dies mit ein paar Tausend, wird aber schnell klar, wie aufwändig es für Redakteure ist, Produktbeschreibungen für einen ganzen Online-Shop zu erstellen. Hier kommen automatisierte bzw. KI-generierte Texte ins Spiel.
Nutzung von KI-generierten Inhalten
Es ist sehr unwahrscheinlich, dass die Autoren der Zukunft Maschinen sein werden. Dennoch hat die künstliche Intelligenz (KI) es möglich gemacht, dass Roboter-Mensch-Hybridsysteme Inhalte erstellen und ändern können. Wie der Begriff schon sagt, sind KI-generierte Inhalte von einer künstlichen Intelligenz erstellt. Die meisten KI-Systeme sind in der Lage, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Logik, Intelligenz, Verständnis oder Entscheidungsfindung erfordern.
Es gibt zwei Hauptmethoden, die KI-Texter anwenden:
- Maschinelles Lernen ist ein Verfahren der künstlichen Intelligenz, das sich auf ein Computerprogramm oder eine Software stützt, um aus Daten zu lernen. Dies geschieht, indem einem Algorithmus beigebracht wird, Millionen von Online-Seiten auf der Suche nach Mustern zu durchforsten. Anschließend wendet er diese Informationen an, um neues Material zu einem bestimmten Thema zu erstellen.
- NLG ist ein Prozess, der die Erstellung neuer Inhalte auf der Grundlage der vom Nutzer eingegebenen Daten ermöglicht. Solche Inhalte sind viel genauer und eignen sich gut für die Bereitstellung von Geschäftsdaten, die Vorhersage des Verbraucherverhaltens, die Organisation von Inhalten und die Bereitstellung gezielter Produktbeschreibungen.
KI-generierte Inhalte sind der einfachste Weg, die Texterstellung zu automatisieren und sofort Tausende von Beiträgen zu erstellen. AX Semantics erstellt Texte auf der Grundlage von Natural Language Generation. Die Plattform hilft großen Unternehmen und Online-Shops, Kosten für die Erstellung von Inhalten zu sparen.
Wie ist das möglich?
Unser Tool verwendet Natural Language Generation (NLG), um durch Dekodierung von Echtzeit-Dateneingaben menschenähnliche Texte zu schreiben. Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs. In diesem Beitrag erfährst du:
- Die Basics von NLG
- Wie KI-generierte Texte funktionieren
- Die Vorteile von NLG
- Wie du AX Semantics nutzt
- Unterschiede zwischen NLG und der manuellen Erstellung von Texten
Es gibt viele unterschiedliche Technologien (NLG, NLP, NLU), die KI für die Erstellung von Inhalten verwendet. Im Folgenden werden diese erklärt.
Was ist NLG?
NLG, die automatische Textgenerierung, ist ein schnell wachsendes Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Sie unterteilt sich in GPT-3 und Data-to-Text.
Data-to-Text erstellt Texte auf der Grundlage von Daten und Regeln, während sich GPT-3 aus bereits existierenden Texten lernt und versucht, aus vorgegebenen Sätzen oder Worten einen Text fortzuschreiben.
Da Data-to-Text ein datengesteuertes System ist, das Informationen in Worte fasst, spielt es eine wichtige Rolle in verschiedenen Bereichen der KI-Inhaltserstellung:
- Einzelhandel und E-Commerce: Online-Shops haben klare Kategorien, für deren Betextung eine Software zur Textautomatisierung erfolgreich sein kann. Durch das Übernehmen von wiederholenden Schreibaufgaben ist das Tool hilfreich bei der Erstellung von zum Beispiel Produkt- oder Kategoriebeschreibungen in kürzester Zeit.
- Immobilien: Mit NLG können Immobilienmakler automatisch einzigartige Produkttexte für ihre Immobilien erstellen.
- Business und Finanzen: KI-Tools können auch genaue Berichte in den Bereichen Wirtschaft und Finanzen verfassen. Noch besser: Sie können dies in großem Umfang tun und menschliche Berichterstatter ersetzen.
- Medien und Publikation: Viele Medienberichte folgen ähnlichen Strukturen, wie beispielsweise im Fußball. Mithilfe von NLG können umfangreiche Berichte geschrieben werden, wenn grundlegende Informationen über das Spiel vorhanden sind.
Die Liste der Anwendungen lässt sich fortsetzen. Aber es ist klar, dass NLG ein breites Spektrum an möglichen Anwendungsfällen bietet. Es ist jedoch notwendig, auch einige Nachteile zu erwähnen.
Data-to-Text erfordert gut strukturierte Daten, um richtig zu funktionieren. Bei großen Unternehmen und Online-Shops ist das kein Problem, da sie viele sich wiederholende Eingaben haben. Für kleinere Unternehmen mit kleinen Datengrundlagen kann es jedoch eine Herausforderung sein.
Für E-Commerce-Unternehmen, die viele hochwertige Produkt-und Kategoriebeschreibungen benötigen, ist das System sehr zuverlässig. Es entlastet die Redakteure von einer sich wiederholenden Aufgabe, die niemand erledigen möchte, und ist damit eine gute Alternative zu Textagenturen und -diensten.
Wie unterscheidet sich NLG von NLP und NLU?
Wer auf der Suche nach dem besten KI-Tool ist, stößt oft auf Akronyme, die sehr ähnlich aussehen: NLG, NLP und NLU. Sie alle gehören zu einem größeren Bereich der künstlichen Intelligenz, aber sie sind nicht dasselbe. Deshalb ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diesen drei Technologien zu erklären.
1. NLP
NLP steht für Natural Language Processing und ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz. NLP ist im Vergleich zu NLG und NLU ein umfassenderes Konzept, weil es beides kann - Informationen analysieren und inhaltsbezogene Entscheidungen treffen.
Einfach ausgedrückt: Es kann deine Eingaben verstehen und entsprechend reagieren. Aus diesem Grund wird NLP in verschiedenen Bereichen des Content-Marketing und darüber hinaus eingesetzt.
2. NLU
NLU steht für Natural Language Understanding. Dies bedeutet, dass seine Aufgabe darin besteht, Daten zu interpretieren. Das System nutzt maschinelles Lernen und andere Techniken, um den gesamten Kontext zu analysieren. NLU interpretiert dabei alle Sprachebenen, einschließlich der semantischen, pragmatischen und syntaktischen Ebene.
Daher besteht der Hauptzweck von NLU darin, einem KI-Tool zu helfen, den Text zu verstehen. Auf diese Weise können Chatbots Kundenanfragen so schnell beantworten.
3. NLG
Wir haben die Logik hinter NLG bereits erörtert, aber kurz zusammengefasst lässt sich noch einmal sagen: NLG schreibt Inhalte automatisch. Die beiden Typen der NLG sind GPT-3 und Data-to-Text.
Data-to-Text liefert Unternehmen hochwertige Ergebnisse, die in Suchmaschinen ein besseres Ranking haben und dem User Intent entsprechen.
Dank seines umfassenden Verständnisses von Daten schreibt Data-to-Text maßgeschneiderte Inhalte. Genau darum geht es bei unserem Tool AX Semantics.
Wie funktioniert AX Semantics?
Laut eines Artikel von Forbes sind 70 % der Verbraucher frustriert, wenn ein Shopping-Erlebnis unpersönlich ist. Die Bedeutung der Individualisierung in der modernen Geschäftswelt ist überwältigend, und AX Semantics befasst sich mit dieser Herausforderung im Besonderen.
Das Ziel unseres Tools zur automatisierten Texterstellung ist es, generische Produktseiten in personalisierte Verkaufsangebote zu verwandeln. Wie kann man das erreichen? Die allgemeine Funktionalität des AX Semantics-Tools besteht aus drei Schritten:
1. Hochladen deiner Daten
Hier können Daten wie Produktmerkmale oder Finanzdaten hochgeladen werden. Nach einer kurzen Wartezeit kann überprüft werden, ob der Upload erfolgreich war.
2. Konfigurieren eines Regelsatzes
Im zweiten Schritt wird, passend zu Markenstimme und Tonalität, der Regelsatz des Textprojekts konfiguriert.
3. Inhalt generieren
Der letzte Schritt besteht natürlich darin, Inhalte zu erstellen. Das funktioniert so einfach, dass man es mit einem Knopfdruck erledigen kann. Der Inhalt ist für die Leser ansprechend und sogar SEO-freundlich für Google!
Personalisierungsfunktion
Wenn es nun um einen personalisierten Anwendungsfall geht, kommt die E-Commerce-Suite von AX Semantics mit einem einfachen vierstufigen Prozess weiter:
1. Datensammlung
Die NLG-Plattform fügt deiner Website ein Tracking-System hinzu, das benutzerbezogene Verhaltensdaten in Echtzeit erfasst. Besucht ein Nutzer die Seite, werden ab dem ersten Moment des Besuches Verhaltensdaten gesammelt. Seitenbesuche, Kundenstatus, Zeit und Ort gehören beispielsweise zu den gesammelten Verhaltensdaten.
Dabei erfolgt keine Speicherung persönlicher Nutzerinformationen, da die Daten nur Onsite gespeichert werden.
2. Datenanalyse
Die Datenanalyse erfolgt mit AX Metrics. Dabei werden verhaltensbezogene und psychografische Daten analysiert. Die analysierten Daten dienen als Grundlage zur Identifikation des Content-Ziels und zur Generierung einzigartiger und für den Nutzer hyper-personalisierter Inhalte.
3. Textgenerierung
Anhand der Auswertungen und den festgelegten inhaltlichen Zielen entwirft und generiert die AX Natural Language Generation Software personalisierten Inhalte.
4. Anzeige der Inhalte
Der Onsite personalisierte Text wird zuletzt dem Nutzer ausgespielt. Dabei wird jedem Nutzer eine individuell leicht abweichende Version des Textes angezeigt. Der Inhalt ändert sich nur, wenn die Plattform eine Chance erkennt, einen Nutzer mit einer angepassten Beschreibung noch besser ansprechen zu können.
Praktische Vorteile von NLG
Die Funktion von NLG ist jetzt geklärt. Aber ist es wirklich so gut? Absolut – und jetzt erklären wir dir warum.
Die Plattform bietet einige bedeutende Vorteile, die der traditionelle Content-Marketing-Prozess niemals erreichen kann.
1. NLG spart Zeit
Der größte Vorteil von NLG und AX Semantics sind die Zeitersparnisse. Man muss nicht darauf warten, dass Redakteure Tausende von mehr oder weniger ähnlichen Produktbeschreibungen oder Berichten erstellen. Stattdessen können sie diese Aufgabe der Software für Textautomatisierung überlassen.
Nehmen wir Billiger.de als Beispiel. Es handelt sich um eines der etabliertesten Preisvergleichsportale Europas, das Preise für Millionen von Produkten auflistet. AX Semantics ermöglichte es dem billiger.de-Team, innerhalb eines Jahres über 100.000 einzigartige Produktbeschreibungen zu erstellen.
In manuelles Texten umgerechnet, würde das bedeuten, dass ein einziger Texter täglich mehr als 200 Produktbeschreibungen verfassen müsste. Ohne NLG wäre dies unmöglich gewesen.
2. Kostenreduktion
Daraus ergibt sich der zweite Vorteil. Anstatt Dutzende von Textern einzustellen, erledigt das KI-Tool den Großteil der Arbeit. Auf diese Weise lassen sich Kosten erheblich reduzieren und gleichzeitig Prozesse beschleunigen.
AX-Kunde Schäfer Shop konnte durch Textautomatisierung Kosten drastisch reduzieren. Kostete die Texterstellung vor der Automatisierung durchschnittlich 26 Euro, senkten sich die Kosten auf nur 3 Euro pro Text, bei circa 30.000 Produktbeschreibungen im Jahr.
3. Personalisierte Inhalte erstellen
Personalisierte Inhalte sind der wichtigste Vorteil von AX Semantics. Die E-Commerce-Suite nutzt Echtzeitdaten, um hochwertige personalisierte Inhalte zu erstellen. So werden beispielsweise für jeden Besucher einzigartige Produktbeschreibungen generiert.
Das Beste an NLG ist, dass es den Prozess vollständig automatisiert. So unglaublich es klingt, NLG macht die Personalisierung zum Routinegeschäft. Wie cool ist das denn?
4. Verbessere das Kundenerlebnis
Wie techjury.net schreibt, geben fast 90 % der Verbraucher an, dass sie bereit sind, mehr zu zahlen, wenn ihnen dafür ein besseres Kundenerlebnis geboten wird. Das schließt auch personalisierte Inhalte ein, die die spezifischen Bedürfnisse und Interessen der Nutzer ansprechen.
Data-to-Text liefert den Nutzern genau das, was sie wollen - einzigartige Inhalte, die auf ihren Echtzeitanforderungen basieren. Dies ist ein todsicherer Weg zur Verbesserung der Kundenerfahrung.
5. Höhere Conversion-Rate
Schließlich ist davon auszugehen, dass Personalisierung und ein verbessertes Benutzererlebnis zu höheren Conversion-Rates führen. So konnte beispielsweise der riesige Online-Shop Otto dank AX Semantics einen Anstieg der Conversion-Rate verzeichnen. Das Unternehmen nutzt die Vorteile von zeitgebundenen Textanpassungen, die auf dem aktuellen Nutzerverhalten basieren.
AX Semantics Bewertungen
Immer noch skeptisch? Auf Produktbewertungsportalen hat AX Semantics viele Kommentare von echten Anwendern erhalten.
G2 bewertet die Plattform mit 4,3 von 5 Punkten und bezeichnet AX Semantics damit als einen der leistungsstärksten Anbieter der Branche. Hier ein paar Auszüge der Rezensionen:
| Was gefällt Ihnen am besten? Sobald man sich mit der Logik der Software und ihren speziellen Funktionen vertraut gemacht hat, kommt man in einen gewissen Flow damit. Das Tool ist intuitiv zu bedienen, und wenn eine gute Datenstruktur und ein gewisses Sprachgefühl vorhanden sind, erkennt man bald, dass man alle benötigten Texte produzieren kann. Was gefällt Ihnen nicht? Bis jetzt habe ich noch nichts erlebt, was mich stört. Wenn ein Problem auftritt - was selten genug vorkommt - ist das Team immer da, um zu helfen und sich darum zu kümmern. Empfehlungen an andere, die das Produkt in Betracht ziehen: Seien Sie bereit, etwas Zeit zu investieren - zum einen, um alle möglichen Funktionen der Software kennenzulernen, zum anderen, um Ihre Daten zu bereinigen. Tiefes Wissen über die Engine und strukturierte Daten sind der Schlüssel zu perfekten Textergebnissen. Welche Probleme lösen Sie mit dem Produkt? Welchen Nutzen haben Sie daraus gezogen? Die Erstellung individueller Produktbeschreibungen sowohl für den B2C- als auch für den B2B-Bereich. Die Software spart eine Menge Zeit, während jeder Leser alle gewünschten Informationen erhält, ohne von den gleichen Phrasen für jedes Produkt gelangweilt zu werden. |
Es gibt einige Kritiker, die alle das gleiche Problem ansprechen - eine steile Lernkurve. Hier sind ein paar Beispiele:
| Was gefällt Ihnen nicht? "Die ganze Einrichtung war für mich anfangs überwältigend, aber ich denke, das ist normal, wenn man eine neue Software benutzt. Je mehr man sie benutzt, desto einfacher wird sie." "Das Tool ist etwas kompliziert und man braucht den Support, der bei der Einrichtung hilft." |
Auf Cupsera stößt man auf ähnliche Bewertungen. Diese Plattform gibt AX Semantics eine Bewertung von 4,37 von 5. Die Bewertung auf Product Hunt ist 4,3 von 5.
NLG vs. menschliche Texter: Was ist besser?
NLG ist eine revolutionäre Technologie, die das Schreiben von Texten auf die nächste Stufe hebt. Sie kann Texter zwar immer noch nicht vollständig ersetzen, aber sie ist viel besser, wenn man die Erstellung von Inhalten skalieren will. Diese Tabelle mit den Funktionen zeigt uns warum:
| NLG | Texter | |
| Effizienz | Das System ist äußerst effizient. Es kann täglich Hunderte von Beiträgen schreiben. NLG wird nicht müde, und es macht keine Pausen. | Texter können nicht das gewünschte Produktivitätsniveau erreichen. |
| Kosten | Sie erfordert Vorlaufkosten, garantiert aber Ergebnisse und senkt die Kosten auf lange Sicht erheblich. | Um ein NLG-Tool zu ersetzen, braucht man Dutzende von Redakteuren. Mehr als 10.000 € können eingespart werden, indem das Personal für die Texterstellung reduziert wird. |
| Personalisierung | AX Semantics erstellt personalisierte Inhalte in großem Umfang auf der Grundlage von Echtzeitdaten. | Texter können keine hyper-personalisierten Inhalte in großem Umfang erstellen, da sie nicht auf der Grundlage von Echtzeitdaten schreiben. |
| Automatisierung | NLG automatisiert praktisch die Erstellung von Inhalten. Es erfordert nur minimale Anweisungen und Feinabstimmungen. | Herkömmliche Texter erstellen alle Inhalte einzeln, was extrem zeitaufwendig ist. |
| Lokalisierung | AX Semantics ermöglicht die schnelle Expansion auf internationale Märkte. Es funktioniert in 110 Sprachen. | Selbst die besten Autoren von Inhalten können nicht in mehr als drei oder vier Sprachen schreiben. |
| SEO | NLG erstellt SEO-Inhalte mit besonderem Augenmerk auf Suchmaschinen und Nutzerabsichten. | Menschliche Autoren können SEO-Inhalte schreiben, aber der Prozess ist langsamer und weniger datengesteuert. |
| Einzigartigkeit | Das System wird immer einen einzigartigen Blogbeitrag oder eine Produktbeschreibung erstellen. Und zwar auch dann, wenn Tausende von ähnlichen Themen vorgegeben sind. | Echte Menschen neigen dazu, sich zu wiederholen, wenn sie sich immer wieder mit ähnlichen Themen beschäftigen. |
Fazit
NLG ist der nächste Schritt in der Evolution der Texterstellung. Die neue Form der NLG-Texterstellung schreibt besser, schneller und erstellt gleichzeitig hochwertige personalisierte Inhalte. Dies ist besonders für große Unternehmen und E-Commerce-Shops mit Tausenden von Produkten von Vorteil.
Unternehmen müssen kein Vermögen für die Texterstellung ausgeben und haben auch nicht länger das Problem von fehlendem Content. All dies führt zu einer höheren Nutzerbindung und einer viel niedrigeren Warenkorb-Abbruchrate.
Bist du bereit, es auszuprobieren?
FAQ
KI-generiert bedeutet, dass eine künstliche Intelligenz etwas anstelle eines echten Menschen erstellt. In Bezug auf die Erstellung von Texten bedeutet dies, dass KI eine Skalierung von repetitiven Schreibaufgaben übernehmen kann.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, KI bei der Erstellung von Texten einzusetzen. Beispielsweise ist KI nutzbar, um Themen oder Ideen für Artikel zu finden, um Informationen zu recherchieren und zu sammeln oder um Inhalte zu schreiben und zu bearbeiten.
E-Commerce-Unternehmen können KI zum Beispiel nutzen, um einen Chatbot anzuweisen, Inhalte für den Kundenservice zu erstellen. Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, das eine menschliche Unterhaltung imitieren kann. Themen oder Fragen können eingetippt werden, auf die der Chatbot mit einer Liste relevanter Antworten reagiert.
KI kann aber auch zur Erstellung von Produktbeschreibungen, Verkaufstexten, CTAs und vielem mehr verwendet werden. Das hängt ganz von der geschäftlichen Anforderungen ab.
Ja, KI kann Geschichten generieren. Sie können diese Funktion nutzen, um interessante Inhaltsideen zu generieren oder einzigartige Website-Texte zu schreiben. Allerdings ist die KI noch nicht gut genug, um durchgängig plausible Geschichten oder lange Blogbeiträge zu erzeugen.
Die meisten KI-generierten Geschichten haben Lücken in der Handlung und sind nicht so nuanciert und komplex wie die von Menschen erstellten Geschichten. Da sich die KI jedoch weiterentwickelt und immer ausgefeilter wird, ist es wahrscheinlich, dass sich auch ihre Fähigkeit, Geschichten zu schreiben, verbessern wird.
