Automatisierte Texterstellung: Ein Blick hinter die Kulissen eines Contentprojekts

Automatisierte Texterstellung ist heutzutage nicht mehr wegzudenken. Und das aus einem guten Grund – mittlerweile nutzen die meisten großen Online-Shops automatisch erstellte Texte in der einen oder anderen Form. Vor allem E-Commerce-Anbieter, die mehr als 20.000 bis 30.000 SKUs in ihrem Bestand haben, haben die Vorteile dieser Technologie bereits erkannt und setzen sie bei der Erstellung von Produktbeschreibungen und Kategorietexten ein.

Neben enormer Zeitersparnis ermöglicht die automatisierte Texterstellung den Unternehmen ihre Content-Produktion je nach Bedarf schnell und flexibel hoch- oder runterzufahren. Je nach Projektanforderungen kann ein Content Automatisierungsprojekt in wenigen Wochen abgeschlossen sein. Natürlich hängt dies auch von der Größe des Datensatzes und den Textvorgaben ab.

Heute möchten wir Ihnen einen Blick hinter die Kulissen eines solchen Projekts gewähren. Sie erfahren, wie Sie automatisierte Texte erstellen können und welche Hindernisse dabei auftreten können.

Was ist die automatisierte Texterstellung?

Als automatisierte Texterstellung versteht man die Generierung von Texten mit Hilfe von Software. Dabei werden beliebig viele Texte pro Monat in wenigen Augenblicken per Mausklick generiert, alle unique und in einwandfreier Qualität.

Das NLG-Prinzip liegt der Technologie der automatischen Textproduktion zugrunde. Der Begriff NLG (Natural Language Generation) bezeichnet den Prozess der computergenerierten Textproduktion. Damit lassen sich aus Daten schnell und zuverlässig große Mengen von Texten erstellen – alle in hoher Qualität und völlig unique. Online-Händler setzen die automatisierte Texterstellung bereits mit großem Erfolg ein, insbesondere bei Produktbeschreibungen und Kategorietexten.

Warum erstellen E-Commerce Unternehmen automatisierte Texte?

E-Commerce-Unternehmen können von der Textautomatisierung im Hinblick auf die Effizienz und die Content Skalierbarkeit stark profitieren. Während es Monate dauern kann, bis die Produktbeschreibungen aller Artikel eines Online-Shops von Hand geschrieben sind, können automatische Texte wesentlich schneller generiert werden. Nach der initialen Konfiguration der Textvorlagen können Texte quasi auf Knopfdruck für alle Produkte generiert werden. Insbesondere Online Händler, die mehrere Hunderttausende SKUs haben, ist das vorteilhaft.

Aber auch kleine E-Commerce Unternehmen profitieren vom Skalierungseffekt der Textautomatisierung. Erweitert das Unternehmen sein Sortiment oder kommt es zu einer Anpassung der Produktpalette, so kann die manuelle Textproduktion lange dauern und es wird sehr schwierig, alle erforderlichen Texte rechtzeitig zu erstellen. Dank Textautomatisierung können Beschreibungen für die neuen Produkte schnell erstellt werden und so wird die time to market erheblich reduziert.

Ein weiterer Vorteil der automatisierten Textgenerierung ist dass alle Produktbeschreibungen in gleicher Qualität und in einem gleichbleibenden Stil geschrieben werden. Sollte es zu Änderungen bei neuen Produkten kommen, können Händler ihre Texte mit wenigen Änderungen anpassen und aktualisieren. So bekommt jedes Produkt einen Text.

Wie sieht ein automatisiertes Contentprojekt aus?

Ein Projekt zur Automatisierung von Inhalten besteht im Groben aus folgenden Schritten:

Datenerfassung

Um Texte erstellen zu können, müssen zunächst Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden. Zu diesen Daten gehören Produktinformationen wie Name, Marke, Preis, Eigenschaften, USP, Selling Points, uvm. Diese Produktdaten müssen strukturiert und inhaltlich verwertbar sein. Das bedeutet, die die Produktdaten eine feste Struktur haben, inhaltlich aussagekräftig und fehlerfrei sein.

Vorlagenerstellung

Der nächste Schritt besteht darin, Vorlagen für die Texte zu erstellen. Diese Vorlagen sind so gestaltet, dass sie später automatisch die gesammelten Daten einfügen und daraus einen Text erstellen können. Dazu werden in der Vorlage alle Strukturen, Regeln, Phrasen und Synonyme erstellt, die in den späteren Texten ausgegeben werden sollen. Diese Vorlagen werden Textgerüste genannt und sind werden meistens in Form von Excel Tabellen erstellt.

Trainings und Textgenerierung

Sobald die Vorlagen (die sogenannten Textgerüste) erstellt sind werden die Daten in die Software übertragen und die erstellten Vorlagen werden programmiert. Sobald dieser Schritt abgeschlossen ist und die notwenigen Korrekturen durchgeführt sind, kann man Texte für jedes Produkt generieren.

Automatisierte Texterstellung aus Daten: Warum klappt es manchmal nicht?

Gute Produktdaten sind entscheidend. Wenn die Qualität der Daten hoch ist, dann können damit richtig gute Texte erstellt werden. Zum Beispiel für die Beschreibung einer Damen-Jeans sind folgende Daten optimal:

• Passform = Slim Fit;
• Bundhöhe = normal;
• Beinverlauf = eng;
• Verschluss = Reisverschluss;
• Optik = Strickerei;
• Taschen= Five-Pocket-Style;

Jeder dieser Datenfelder liefert für die Kaufentscheidung relevante Informationen und kann im Text direkt ausgegeben werden, z.B. Die Jeans hat eine [Slim Fit]- Passform oder kann interpretiert werden: Die Jenas setzt dank der schmalen [Slim-Fit]-Passform Deine Silhouette gekonnt in Szene.

Wenn die Daten nur die Informationen über die Bundhöhe enthalten, dann wird der Text nicht so aussagekräftig sein und kann nur aus generischen Phrasen bestehen wie „Eine Jeans gehört in jeden Kleiderschrank“ oder „Die Jeans ist sehr bequem zu tragen“.

Welches Datenmodel ist optimal für die automatisierte Texterstellung?

Daher ist es wichtig, dass die für die Texterstellung verwendeten Daten von hoher Qualität und umfassend sind. Mit guten Daten lassen sich automatisierte Texte von hervorragender Qualität erstellen. Wenn die Daten jedoch nur von schlechter Qualität sind, werden die Texte dies auch widerspiegeln.

Neben den umfassenden Inhalten müssen die Daten eine richtige Form haben und einheitlich gepflegt sein. Wenn in der Spalte mit dem Attribut „Material“ die gleiche Ausprägung immer unterschiedlich geschrieben ist (Z.B. Material Baumwolle jedes Mal unterschiedlich heißt – „Baumwolle“, „feste Baumwolle“, „Stoff aus Baumwolle“, etc) ), dann ist es für den Computer schwierig solche Daten zu lesen und zu verstehen.

Die Anforderungen an die Daten

Es gibt drei Stufen von Datenanforderungen – je höher die Stufe, desto besser die Textqualität

Stufe 1: Das absolute Minimum

Damit Sie Produktbeschreibungen automatisch erstellen können, ist es erforderlich, dass Ihre Produktdaten den Produktnamen, die Marke und den Produkttyp enthalten. Diese Felder sollten Pflichtfelder sein, da sie als Grundlage für die meisten Produkttexte dienen.

Stufe 2: Beschreibende Datenfelder

Um die Texte anschaulicher und interessanter zu machen, müssen wir Daten über das Material, die Farbe, die Größe usw. hinzufügen. Je mehr Datenfelder vorhanden sind, desto informativer und kreativer wird der Text.

Stufe 3: Daten für Texte mit Mehrwert

Um die Texte interessanter und nützlicher zu machen, müssen Texter mehrere Datenfelder verwenden, um Aussagen zu treffen. Zum Beispiel suggeriert das Wort „Aluminium“, dass das Produkt leicht und perfekt für die Reise ist. Diese Art von Interpretationen hilft den Kundennutzen besser zu formulieren und so den Mehrwert der Texte deutlich zu erhöhen.

Gute Datenstruktur: Merkmale

1. Flache Struktur, keine verschachtelten Datensätze
2. Schlüssel-Wert-Paare (Key Value Pair) mit selbsterklärenden Werten. Zum Beispiel: { „Passform_Hose“: „Slim Fit“, „Bundhöhe“: „hoch“ }.
3. Die Werte aller Datensätze eines Datenfelds lassen sich inhaltlich sinnvoll in denselben Satz einfügen. Zum Beispiel: „Passform_Hose“: „Slim Fit“, „Loose Fit“, „Regular Fit“
4. Jeder Datenfeld enthält nur ein Dateninhalt: Zum Beispiel der Datenfeld „Passform“ darf keine Werte enthalten wie „Slim Fit enge Passform mit Strickerei und Strasssteinen“
5. Zwischen den Werten muss man einen eindeutiger Trennzeichen verwenden
6. Werte sollten einheitlich gepflegt werden (Zum Beispiel keine Verwendung im selben Datenfeld von verschiedenen Messeinheiten: mm und cm)
7. Jeder Inhalt kommt nur ein einziges Mal im Datensatz vor (Zum Beispiel Optik und Material müssen voneinander abgegrenzt werden und Werte aus dem Datenfeld „Material“ sollten nicht im Datenfeld „Optik“ vorkommen)
8. Die Daten innerhalb eines Attributs werden in der einheitlichen grammatikalischen Form gepflegt (zum Beispiel immer nur Plural oder nur Singular)

Was tun, wenn die Produktdaten nicht strukturiert sind?

Im Idealfall sind die Produktdaten optimiert noch bevor das Content Projekt startet. Doch das ist oft nicht der Fall. Für viele Unternehmen kann die Umstrukturierung und Vereinheitlichung ihrer Produktdaten eine große Herausforderung darstellen und vor allem Einiges an Zeit kosten. In den meisten Fällen verfügen Onlinehändler über eine große Menge an Rohdaten, sind jedoch nicht in der Lage, diese in ein reifes Datenmodell zu übertragen. Damit die Daten stets in guten Zustand sind, sollten Unternehmen immer die Konsistenz ihrer Daten kontrollieren.

Viele Online-Händler setzen auf automatisierte Datenaufbereitungsprozesse, um fehlende Daten zu beschaffen und aufzubereiten. Dieser Prozess umfasst in der Regel eine Reihe klar strukturierter Schritte, die die Daten so aufbereiten, dass sie für verschiedene Zwecke einsetzbar sind. Die größte Herausforderung für E-Commerce Betreiber ist es dabei, das richtige Produktdatenmodell aufzusetzen, die sie strukturiert und automatisiert betreiben können.

Damit das gelingt, kann man im Rahmen eines automatisierten Produktdaten-Onboarding-Prozesses aus unstrukturierten Daten konsumierbare Daten erstellen. Das bedeutet, man bereitet die Daten so auf, dass sie alle relevanten Informationen enthalten, gut strukturiert und schnell verfügbar sind. Dafür extrahiert man Produktattribute, mappt Lieferantenattribute, und sorgt dafür, dass Attributwerte und Attributeinheiten auf das Händler-spezifische Zielformat angepasst werden. In diesem Schritt arbeiten wir mit unserem Partner, dem Datenaufbereitungsspezialisten Onedot.

Datenaufbereitung und automatisierte Texterstellung: Funktioniert das auch parallel?

Viele Content Projekte können E-Commerce Unternehmen nicht realisieren, da sie ihre Produktdaten noch nicht aufbereitet haben. In vielen Fällen muss man die Datenverarbeitung abschließen, bevor man den Content erstellt. Dies ist häufig der Fall, wenn Händler ihre Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren müssen oder wenn eine umfangreiche Datenbereinigung erforderlich ist. Automatisierte Texterstellung macht auf jeden Fall erst dann Sinn, wenn Onlinehändler ihre Daten in geeigneter Form  haben.

Und dennoch kann eine Vorbereitung für die Texterstellung durchaus sinnvoll sein, insbesondere wenn es sich um große Projekte handelt. So können Sie Zeit sparen und im Laufe des Projektes einen Überblick darüber bekommen, welche Produkttexte Sie mit Ihren Daten generieren können. Dafür sind folgende Schritte erforderlich:

1. Im ersten Schritte setzen Sie Ihre Ziele: Wie möchten Sie die automatisierte Texterstellung nutzen? Welche KPIs wollen Sie damit beeinflussen und welche Zahlen wollen Sie erreichen?
2. Legen Sie Ihre Produkttypen fest. Wenn Sie wissen, welche Produkttypen in Ihrem Online Shop erfasst werden, können Sie Sätze und Phrasen strukturieren, die jeweils zu diesen Gruppen passen.
3. Erstellen Sie Testdaten, die Ihr Sortiment abdecken – für jeden Produkttyp und jedes Attribut sind Beispiele erforderlich. Außerdem ist es wichtig zu wissen, welche Attribute zu welchen Produkttypen zugeordnet werden.
4. Treffen Sie eine Entscheidung darüber, welche Attribute zu welchen Produktkategorien gehören werden.
5. Machen Sie sich Gedanken darüber, wie die fertigen Texte aussehen müssen. Ein ausführliches Briefing hilft sicherzustellen, dass die fertigen Texte exakt zu Ihren Anforderungen passen.
6. Die fertigen Daten sollten spätestens zur Programmierung der Textgerüste vorliegen. So vermeiden Sie zusätzliche Korrekturwege und erstellen hochwertige Texte.

Textgerüste: Vorlagen für die automatisierte Texterstellung

Im nächsten Schritt erstellt man auf der Grundlage der Produktdaten sogenannte Textgerüste. Ein Textgerüst ist eine Art Vorlage, die zeigt, wie die verschiedenen Datenfelder in die Texte integriert werden sollen. Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass alle Texte die gleiche Struktur haben und einander ähnlich sehen. Das macht es für die Kunden einfacher, sich zurechtzufinden, beschleunigt die Erstellung von Texten und senkt die Kosten.

Textgerüste können Texter pro Produktgruppe oder pro Kategorie erstellen. Immer dann, wenn die Texte auf denselben Daten basieren, kann man die Sätze in einem Textgerüst erfassen. Wichtig ist es für Online Shop Händler bei der Texterstellung genau wissen, welche Informationen sie in den Texten haben wollen und welche nicht.

Ein wichtiger Vorteil der Texterstellung mit Vorlagen ist, dass diese angepasst werden können, sobald neue Artikel im Online Shop integriert werden oder wenn die Texte in mehreren Sprachen erstellt werden müssen. Die Textgerüste lassen sich in beliebig viele Sprachen übersetzen, so dass die übersetzen Texte von Struktur, Tonalität und Stil her möglichst nah am Original sind.

Von der Qualität Ihrer Textgerüste hängt ab, wie gut die Textgenerierung funktioniert. Entscheidend bei der Texterstellung ist, ob Sie alle relevanten Daten berücksichtigen und ob sie alle Fälle berücksichtigen, die in Ihrer Datenbasis vorhanden sind. Zum Beispiel wenn Sie Sätze zur Passform formulieren, dann denken Sie daran, dass sich das Datenfeld „Passform“ nicht nur auf die Hosen und Jeans bezieht, sondern auch auf Röcke und Jupes. So werden Sie bei der Textgenerierung Fehler vermeiden.

Tipps für die Texterstellung

Wenn Sie gute Produkttexte schreiben wollen, dann sollten Sie an Folgendes denken:

• Jede Produktseite, auf der der Produkttext veröffentlicht wird, sollte auf ein Keyword optimiert werden.
• Die Texte sollten so spezifisch wie möglich sein und den Kundennutzen enthalten
• Die Texte sollten kurz und prägnant gehalten werden – lange Texte werden auf Produktseiten kaum gelesen
• Verwenden Sie keine Superlative, diese werden oft als nicht vertrauenswürdig wahrgenommen
• Verwenden Sie eine natürliche, umgangssprachliche Sprache. Das erhöht die Lesbarkeit der Texte und schafft eine gewisse Nähe zum Kunden
• Die Texte sollten einzigartig sein – also nicht von anderen Quellen im Internet kopiert werden. Kopierte Texte werden von Google schnell erkannt

Fazit

Wir bekommen viele Anfragen von E-Commerce-Unternehmen, und das Problem ist immer dasselbe: Sie brauchen SEO-optimierte Produktbeschreibungen und Kategorietexte. Sie sind nicht in der Lage, manuelle Texte zu erstellen, da Ihr Internetshop viele Tausende Artikel enthält. Der Einsatz der automatisierten Texterstellung kann dieses Problem ganz einfach lösen. Wir empfehlen die automatische Texterstellung auch aus folgenden Gründen:

• Dank automatisierten Texterstellung bekommen Unternehmen Texte, die zeitnah, eindeutig, skalierbar und in einer verständlichen Sprache verfasst sind.
• Wenn Unternehmen die Texte in mehreren Sprachen erstellen müssen, dann eignet ich die automatisierte Texterstellung besonders gut.
• Wenn ein Hersteller mehrere unique Texte zu jedem Produkt benötigt, da er diese seinen Handelspartnern zur Verfügung stellen will.