<img src="https://secure.leadforensics.com/176401.png" style="display:none;">

Wie KI hilft, qualitativen Content für Digital Commerce zu erstellen

4 minute read
Holen Sie sich die neuesten Blogs direkt in Ihr Postfach

Wie KI dabei hilft, qualitativen Content für Digital Commerce zu erstellen

Content hoch 3 mit generativer KI, PIM und datenbasierter Textautomation

ChatGPT, GPT-4 und Co. – dank generativer KI ist die automatisierte Texterstellung so einfach wie noch nie. Gleichzeitig stellt der Einsatz solcher Sprachtechnologien viele Unternehmen vor Herausforderungen, denn die Texte müssen nicht nur qualitativ hochwertig und inhaltlich korrekt, sondern auch rechtssicher sein. Zudem müssen sich große Mengen für unterschiedlichste Textarten wie Produktbeschreibungen, FAQs, SEO-Tags oder Meta-Elemente erstellen lassen. Hierbei stößt generative KI wie ChatGPT oder GPT-4 an ihre Grenzen.

Ein Alternative bietet allerdings die Kombination aus generativer KI und datenbasierter Textautomation – angedockt an ein leistungsstarkes Product Information Management-System (PIM). Durch den Einsatz einer solchen Kombi-Lösung lassen sich die kreativen Möglichkeiten von ChatGPT, GPT-4 und Co. nutzen, gleichzeitig aber die Textautomation einfach und effektiv skalieren und insgesamt Zeit und Ressourcen sparen. In diesem Blogpost erfahren Sie, wie generative KI, datenbasierte Textautomation und PIM-Systeme zusammenwirken und welche Vorteile sich daraus im Digital Commerce ergeben.

Einzigartiger und überzeugender Content mit Produktdaten und generativer KI

Strukturierte, hochwertige Produktdaten sind von großer Bedeutung. Ein PIM-System hilft Unternehmen, alle relevanten vertrieblichen und technischen Produktinformationen zu bündeln und zu harmonisieren, um Angebote und Services einfach, kanalübergreifend und konsistent an die richtige Zielgruppe auszuspielen. Die datenbasierte Textautomation unterstützt Unternehmen dabei, Geschäftsprozesse zielgerichtet zu optimieren, Content-Workflows einzurichten und zielgruppenspezifischen Content zu generieren.

Sobald sich ein Unternehmen für ein geeignetes PIM-System entschieden hat, ist der Weg für die datenbasierte Textautomation frei. Daten bilden die Grundlage für solche KI-basierten Content-Lösungen. Dies bedeutet, dass die Erstellung von Produktbeschreibungen nicht nur automatisierbar ist, sondern dass sich diese auch im großen Maßstab und in allen gewünschten Sprachen skalieren lässt. Je umfangreicher und vollständiger die Produktdaten sind, desto hochwertiger und einzigartiger ist das Ergebnis der datenbasierten Textautomation. Die Qualität der erstellten Texte hängt also direkt von der Qualität der vorhandenen Daten ab. Wenn die Daten unvollständig oder fehlerhaft sind, leidet auch die Güte der automatisiert erstellten Texte darunter.

Allerdings gibt es im Bereich der datenbasierten Textautomation bereits neueste Ansätze, die die Unternehmen dabei unterstützen, via generativer KI à la ChatGPT bereitgestellte unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu nutzen. Durch die Kombination aus GPT-4 oder vergleichbarer Modelle und datenbasierter Textautomation lassen sich Textmodelle und Variantenvorschläge generieren und mit den Möglichkeiten einer Content-Automation "at scale" auf den Weg bringen. Hierbei werden also das frei verfügbare Weltwissen sowie strukturierte Daten kombiniert, um zehntausende oder hunderttausende Web-, Produkt- und SEO-Texte zu erstellen.

Der Einsatz von datenbasierten Textmodellen ist entscheidend für mehr Effizienz und somit für den skalierbaren Erfolg im Digital Commerce. Unternehmen können so Zeit und Ressourcen sparen und sich darauf verlassen, dass ihre Texte inhaltlich korrekt und rechtssicher sind. Die bereits erwähnten Textmodelle basieren auf einem initialen Setup aus Daten und Regeln, wodurch eine kontinuierliche Textautomation in gleichbleibend hoher Qualität, Varianz und Aktualität sichergestellt wird. Gleichzeitig können die Unternehmen die Tonalität sowie das Wording ihrer Texte individuell und personalisiert ausrichten sowie markenspezifisch variieren. Im Vergleich zu ChatGPT, GPT-4 und Co. bleiben hierbei menschliche Eingriffe immer möglich ("Human-in-the-Loop").

Die Kombination aus generativer KI, datenbasierter Textautomation und PIM-Systemen bietet Unternehmen 5 eindeutige Vorteile:

  1. Beschleunigte Time-to-Market
    Durch die Implementierung einer datenbasierten Strategie bei der Textautomation können Unternehmen ihre Time-to-Market erheblich beschleunigen. Neue Angebote und Services können einfach, effektiv und zeitnah beschrieben und veröffentlicht werden. Alle Textarten sind jederzeit anpassbar und erreichen verschiedene Zielgruppen schneller und individueller – ohne aufwändige Abstimmungsprozesse oder kostenintensive Koordinationen mit externen Dienstleistern. Die hohe Qualität und Varianz der verschiedenen Textarten erhöhen das Ranking der Inhalte bei Google und anderen Suchmaschinen. Dadurch bringt die datenbasierte Textautomation wertvollen Traffic auf die eigenen Webseiten, was letztlich zu einer signifikanten Steigerung der Konversionsraten führt.

  2. Large Scale Content Automation
    Large Scale Content Automation ("LSCA") bezeichnet den Einsatz von generativer KI zur Skalierung der Content-Automation auf Unternehmensebene sowie in den unterschiedlichsten Sprachen und Kanälen. Im Vergleich zu manuellen Prozessen ermöglicht LSCA eine schnellere und effizientere Erstellung von Texten, ohne dass die Kosten proportional zur Menge der Inhalte steigen. Neben hochwertigem und variantenreichem Content, auch bei großen Textmengen, sorgt dies für höhere Konversionsraten und einer besseren Kosteneffizienz.

  3. Mehr Effizienz und Qualität
    Durch die Nutzung von generativer KI und strukturierten Daten aus PIM-Systemen, können Unternehmen schnell und einfach qualitativ hochwertige Texte erstellen. Die Integration von Lösungen wie der Content Automation Plattform textengine.io von Retresco in ein PIM-System ermöglicht die automatisierte Erstellung relevanter Inhalte, wie Produktbeschreibungen, FAQs sowie vergleichbare Textarten, und deren Veröffentlichung in den relevanten Kanälen und Sprachen.

  4. Einheitlicher Markenauftritt
    Eine individuelle Corporate Language gewinnt nicht zuletzt wegen ChatGPT, GPT-4 und Co. immer mehr an Bedeutung. Schließlich ist es entscheidend, dass automatisierte Texte nicht nur effizient erstellt werden, sondern auch den hohen Qualitätsstandards und der Tonalität einer Marke entsprechen. Durch eine datenbasierte Textautomation sind abwechslungsreiche und qualitativ hochwertige Inhalte gemäß individueller Markenrichtlinien jederzeit erstellbar. Die Automatisierung basiert auf den Vorgaben der eigenen Markenstrategie, um alle relevanten Textarten einheitlich und in dem gewünschten Wording zu erstellen. Die Unternehmen profitieren von einer konsistenten Ansprache ihrer Kunden über alle Kanäle und Kontaktpunkte hinweg.

  5. Einfache Integration
    Gängige Systeme im Bereich datenbasierter Textautomation sind so konzipiert, dass sie hinsichtlich Textskalierung keine Wünsche offenlassen. Dadurch ist es für Content-Teams möglich, Content-Projekte effizient aufzusetzen und nachhaltige Performance-Uplifts zu erzielen, ohne Programmierkenntnisse zu benötigen. Strukturierte Produktinformationen können problemlos aus dem Product Information Management-System bezogen werden. Die Integration solcher Systeme gestaltet sich äußerst unkompliziert und kann ohne die Hilfe von Entwicklern intern durchgeführt werden. Nachdem die Daten hochgeladen wurden, erstellt die Plattform sprachspezifische Textmodelle, wobei die einmalig definierten Datenpunkte über alle Sprachen hinweg konsistent bleiben. Auf diese Weise lässt sich ein einmal eingerichtetes Textmodell ohne zusätzlichen Aufwand für jede gewünschte Sprache nutzen.

Datenbasierte Textautomation mit Potenzial

Die Kombination aus generativer KI, datenbasierter Textautomation und PIM-System ermöglicht Unternehmen im Digital Commerce die Erstellung qualitativ hochwertiger und rechtssicherer Texte in großem Umfang. Retresco und Contentserv haben ihre Textautomation und die Contentserv Product Experience Cloud nahtlos integriert, um eine zentrale Verwaltung von Produktinformationen sicherzustellten und um die automatisierte Generierung unterschiedlichster Textarten für alle gängigen Kanäle und Sprachen zu ermöglichen.

Mit der richtigen Strategie für eine datenbasierte Textautomation und dem Einsatz von hochwertigen Daten können Unternehmen ihre Effizienz steigern und gleichzeitig Zeit und Ressourcen sparen – inzwischen sogar unter Zuhilfenahme von GPT-4 oder vergleichbarer Modelle. Dank Large Scale Content Automation können Unternehmen ihre Textautomation bündeln und national wie international in großem Umfang ausrollen. Dies führt zu mehr Online-Sichtbarkeit, höheren Konversionsraten und damit letztlich zu mehr Erfolg im Digital Commerce.

     

Author:

Jan Saponara-Teotonico

Partner Sales Manager, Retresco

Seit 2022 ist Jan Saponara-Teotonico als Partner Sales Manager beim führenden Anbieter für KI-basierte Content Automation Retresco tätig und verantwortet dort das Partner Management, Partner Recruitment sowie die Partner-Organisation. Er kommt ursprünglich aus der Telekommunikationsbranche und verfügt über eine große Erfahrung in Bereich von Cloud-Lösungen. So war er u. a. bei Ingram Micro als Business Development Manager für das Partner Management im Microsoft Cloud-Segment zuständig, mit dem Fokus auf Microsoft Cloud Security & Compliance Produkte.