Über 30 Millionen Texte im Monat in Sekunden per Mausklick generieren, individuell gestaltet und grammatisch einwandfrei – das versprechen die neuen Tools für automatisierte Texterstellung. Welche Chancen diese Technologie bereit hält und an welchen Stellen automatisierter Content an seine Grenzen stößt, das erfahrt ihr in unserem neuen Blogbeitrag.
Automated Content – Texte aus der Maschine
Künstliche Intelligenzen (KI) kennen wir schon lange aus mitreißenden Hollywood-Blockbustern, doch KI und Machine Learning gehören längst zu unserem Alltag, auch in der SEO-Branche. Der Markt für Tools, die uns die Arbeit erleichtern, vergrößert sich rasant und scheint sich nun auch im Content Management zu etablieren.
Ein Roboter erstellt für uns Texte? Auf den ersten Blick kommt uns RedakteurInnen diese Entwicklung wie ein schlechter Scherz vor: eine Software erledigt unsere Arbeit – und das auch noch ansprechend, lesbar und informativ. Ich sehe mich schon beim Arbeitsamt eines dieser endlangen Formulare ausfüllen, für die man theoretisch extra das Fach „Linguistische Sonderformen des Deutschen im Kontext von ALG II“ studieren müsste, um den Antrag korrekt ausfüllen zu können. Doch bin ich zum Glück weder Miesepeter noch wäre ich richtig in meinem Job als Redakteurin im Online-Marketing, wenn ich für solche Entwicklungen nicht offen wäre.
Ich frage mich also: Was können die neuen Tools? Erste Antworten bekomme ich auf der AXCD Konferenz in Berlin.
AXCD 2018 – die erste Konferenz für automatisierten Content
Wie wird automatisierter Text generiert?
Zu Anfang steht eine umfassende und zeitaufwendige Datenerfassung. Die Software muss mit verschiedensten Daten gefüttert werden, die anschließend durch raffinierte Algorithmen zu einem formschönen Text verarbeitet werden. Wer zum Beispiel einen Produkttext erstellen möchte, pflegt sämtliche Daten, die das Produkt beschreiben, in die Datenbank ein. Dazu gehören beispielsweise Informationen wie Produktart, Farbe, Material, Größe, Herstellungsland etc.
Die Texterstellung funktioniert quasi wie ein Puzzle: Mittels einzelner Textbausteine kann der Textgenerator aus all diesen Informationen einen zusammenhängenden und grammatisch völlig korrekten Text kreieren. Die Individualität des Textes wird dadurch erschaffen, dass man die einzelnen Eigenschaften (im Tool engl. Properties genannt) in festgelegte Relationen stellt.
Beispiel: Produkttext für eine Uhr
Properties aus der Datenbank:
Gehäuse: Stahl
Armband: Stahl
Der Textgenerator macht daraus: Passend zum Gehäuse ist auch das Armband aus Stahl. Zusätzlich kann man die Software mit passenden Adjektiven, Redewendungen und typischen werbeappellativen Ausdrücken füttern. So wird dann aus dem Text: Passend zum formschönen Gehäuse ist auch das Armband aus robustem Stahl – ein echter Hingucker. Auf diese Weise erschafft man eine Struktur für die automatisierte Texterstellung.
Über die SEO-Keyword-Features kann auch die Keyword-Dichte festgelegt werden. Allerdings spielt die Suchmaschinenoptimierung bis dato noch keine große Rolle in der Software. Ein professionelles SEO-Management muss also nach wie vor manuell erledigt werden.
Unique Content aus der Maschine – grenzenlose Möglichkeiten?
Die Antwort lautet: jein. Die Tools, die derzeit den Markt bestimmen, versprechen dank der ausgereiften und umfassenden Datenbanken individuelle Texte erstellen zu können. Bis zu einem gewissen Punkt mag das stimmen. Doch die Individualität des Vokabulars, die ein professioneller Texter einsetzt, kann das Tool nur hergeben, wenn es mit Unmengen an Daten bestückt wurde. Dabei muss man schauen, ob sich der Aufwand rentiert oder ob ein Texter die Arbeit nicht kostengünstiger erledigt. Die Datenbankpflege macht letztendlich die Qualität des Textes aus.
Vorrangig eignet sich Content Automation daher für Produkttexte oder kurze rein informative Nachrichten wie Sportnews. Bei Textarten, die einen journalistischen Anspruch verfolgen, eine besondere Schreibweise erfordern und aufgrund dieser Merkmale eine ganz bestimmte Zielgruppe ansprechen sollen, scheint automatisierter Content an seine Grenzen zu stoßen. Das bedeutet, dass zwei so essentielle Punkte wie einzigartiger Content und eine professionelle Optimierung nach aktuellen SEO-Kriterien beim automatisierten Text auf der Strecke bleiben bzw. anschließend von Onpagern und RedakteurInnen nachbearbeitet werden müssen.
Für wen lohnt sich automatisierter Content?
Um zu entscheiden, ob die Integration von AT-Tools im eigenen Unternehmen Sinn macht oder nicht, sollte man vor allem überlegen, welchem Anspruch der Text gerecht werden muss und wie viele Texte man im Schnitt monatlich benötigt. Konzerne wie OTTO nutzen diese raffinierte Software bereits seit einigen Monaten und scheinen aufgrund ihres immensen Produktportfolios von der Software zu profitieren. Für kleine bis mittelständische Firmen scheint die aufwendige Datenerfassung vorerst der Knackpunkt zu sein, da sie sich erst ab einem gewissen Volumen an Texten lohnt. Zudem müssen Properties für neue Produkte jedes Mal neu erfasst werden. Texte für Produkte mit sehr speziellen Eigenschaften, die zum Beispiel nur dieses eine Produkt ausmachen, müssen auch händisch erstellt werden. Clever genutzt kann automatisierter Content den Arbeitsablauf jedoch vereinfachen und ihn kosteneffizienter gestalten, wenn das textuelle Auftragsvolumen die automatisierte Texterstellung hergibt.
Es bleibt spannend
Die Content Automation steht erst am Anfang. Man sollte also im Auge behalten, ob die Tools schon bald vielfältigeren automated Content ermöglichen oder sich die automatisierte Texterstellung weiterhin eher auf einfache Nachrichten und Produkttexte beschränkt. Wir von der SEO-Küche sind gespannt, wie sich dieser Prozess weiterentwickelt und in welchem Umfang sich Texte in Zukunft generieren lassen.
Schreibt uns gern in die Kommentare, was ihr von dieser Entwicklung haltet und welche Prognosen euch realistisch erscheinen.
Titelbild © ra2 studio / Fotolia
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Erik
Danke für den Beitrag. Texte aus der Maschine ist ein unheimlich spannender Trend, der die Art, wie wir Texte erfassen, verändern wird. Was ich im Moment noch nicht gut finde ist die Tatsache, dass man der KI noch alles beibringen muss – was mitunter Wochen oder Monate dauern kann. Das macht es für kleinere Unternehmen (noch) nicht alltagstauglich. Dennoch: Es ist eine Innovation, die sich in den nächsten Jahren etablieren wird.