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Automatisierte Texterstellung: Qualitätscheck & harte Fakten

Lesezeit 5 mins | 25.08.2021 | Von: AX Semantics

Automatisierte Texte – damit verbinden immer noch einige Menschen generische Lückentexte mit wenig Mehrwert für den Leser. Denn – so die häufige Argumentation – für kreative Texte braucht es kreative Köpfe, die diese verfassen, und das ist mit einer Software nicht möglich. Höchste Zeit für uns, einmal die harten Fakten auf den Tisch zu bringen und zwei Dinge zu klären:

  • Wie viel Qualität kann in automatisierten Texten stecken
  • Welche Ergebnisse bringen automatisierte Texte in Zahlen?

Wie gut sind automatisierte Texte?

Die Qualität handgeschriebener bzw. automatisierter Texte war in den vergangenen Jahren bereits Gegenstand zahlreicher Studien. Hierbei wurden Probanden Texte zur Bewertung vorgelegt, von denen sie nicht wussten, ob ein Mensch oder eine Software diese geschrieben hat. Mario Haim von der LMU München und Andreas Graefe von der Hochschule Macromedia in München fassen die Ergebnisse in ihrer Studie “Automatisch interessant?” wie folgt zusammen: „Leserinnen und Leser bewerten die Qualität von computergenerierten und manuell verfassten Texten sehr ähnlich, speziell hinsichtlich deren Glaubwürdigkeit und journalistischer Expertise.” Einige Studien zeigen sogar, dass automatisierter Content von den Probanden objektiver und glaubwürdiger bewertet wird. 

Wie gehaltvoll und ansprechend ein Text am Ende ist, hängt aber in beiden Fällen – handgeschrieben und automatisiert – von den Fähigkeiten des Anwenders der Software bzw. des Texters ab. Seine Kreativität, sein Schreibtalent und sein inhaltlicher Input bestimmt die Textqualität. Denn auch ein Tool zur Textautomatisierung, das auf  Natural Language Generation basiert, benötigt Input von einem Menschen, der ihm beibringt, wie bestimmte Daten zu interpretieren sind und wie der Text aufgebaut sein soll. 

Automatisierte Texte vs. handgeschriebene Texte – Konkurrenz oder Ergänzung?

Der Unterschied zwischen der manuellen und automatisierten Erstellung eines Texts: Bei automatisierter Texterstellung erledigt der Texter seine Arbeit auf einer Metaebene, das heißt, sich wiederholende Aufgaben des Schreibens erledigt er nur ein einziges Mal und nicht für jeden Text aufs Neue. Da manuelles Schreiben nicht skaliert, bietet ihm Textautomatisierung für bestimmte Anwendungsfälle ein Werkzeug, um es skalierbar zu machen.

Und damit liegt die Antwort auf diese Frage schon auf der Hand: Wiederholende Schreibanlässe, die viel Zeit in Anspruch nehmen, eignen sich hervorragend für eine Skalierung bzw. Automatisierung. Einmalige Aufgaben mit individuellem und großem Rechercheaufwand schreibt man in der Regel weiterhin schneller von Hand. Und damit ergänzen sich automatisierte und handgeschriebene Texte hervorragend, ohne in Konkurrenz zueinander zu stehen.

Du fragst dich, ob sich automatisierte Texterstellung für dich lohnt?  

Echte Beispiele, echte Zahlen – diese Effekte bringt Textautomatisierung

Beispiel 1: Automatisierung beratender Produkttexte bei Schäfershop 

Das Texterteam von Schäfershop nutzt automatisierte Texterstellung zur Automatisierung der vielen tausend Produktbeschreibungen für den Online-Shop. Dadurch ist es dem Team möglich, unique und beratende Texte nun auf Artikelvarianten-Ebene bereitzustellen und nicht wie zuvor auf Produktebene. Kunden werden so optimal über das Produkt informiert und beraten. Und das zeigt sich auch in Zahlen: Denn der Onlineshop verzeichnet seit Veröffentlichung der neuen Produktbeschreibungen einen bis zu 10 Prozent höheren Warenkorbwert als vorher. Gleichzeitig schafft das Texterteam bei gleicher Teamgröße statt 2.000 Produktbeschreibungen nun 30.000 unique Produktbeschreibungen im Jahr – eine echte Erleichterung, da viele repetitive Aufgaben wegfallen. Natürlich senkt das auch die Kosten: Statt zuvor 26€ für eine handgeschriebene Produktbeschreibung kostet Schäfershop diese im Schnitt nur noch 3€.

Schäfershop Kopierpapier Produktbeschreibung
Automatisch generierte Produktbeschreibung von Schäfershop

Beispiel 2: Über 1 Million betextete Produkt-Updates pro Jahr bei billiger.de

Bei billiger.de kommt neben der Generierung von umfangreichen und uniquen Produktbeschreibungen in großer Anzahl ein weiterer Aspekt dazu: Da billiger.de als Vergleichsplattform zahlreiche elektronische Geräte vergleicht und anbietet, spielt die Aktualität der Inhalte eine große Rolle. Während zum Beispiel das iPhone 8 vor ein paar Jahren das absolute Flaggschiff in der Apple-Produktpalette war, sieht dies nur wenige Jahre später ganz anders aus. Technik entwickelt sich weiter und was vor zwei Jahren noch eine Innovation war, kann kurze Zeit später schon durch die nächste Entwicklung abgelöst werden. Um Lesern hier immer aktuelle und beratende Inhalte zu jedem Produkt bereitzustellen, generiert und aktualisiert billiger.de fortlaufend umfangreiche Produktbeschreibungen inklusive Pro- und Contra-Listen mit der AX Semantics Software – ein Job, den ein Redaktionsteam von Hand nicht bewältigen könnte.

Produktbeschreibung billiger.de
Mit AX Semantics generierte Produktbeschreibung von billiger.de

Beispiel 3: Internationalisierung mit 50.000 generierten Produkttexten in 17 Sprachen bei Skatepro

Skatepro ist ein europaweit agierendes Unternehmen und Anbieter für Sportartikel und Sportgeräte und stand vor der Herausforderung, unique Content in zahlreichen Sprachen und mit einem kleinen Team umzusetzen. Nach einem gescheiterten Versuch, mit Übersetzungstools zu arbeiten, da diese fehleranfällig sind und nicht die gewünschte Qualität lieferten, startete Skatepro mit der automatischen Textgenerierung – mit Erfolg. Das Team konnte innerhalb eines Jahres mehr als 50.000 Texte in insgesamt 17 Sprachen mit der AX Software erstellen und generieren. Fehlerhafte “wörtliche” Übersetzungen wie sie mit Übersetzungstools passieren, lassen sich mit der Textgenerierung vermeiden, denn das initiale Regelwerk stammt von einem Menschen.

Interesse an weiteren Cases der Textautomatisierung? Dann unbedingt in das Meetup mit Saim Alkan reinschauen – hier stellt er drei weitere echte Kundencases vor:

6 Cases der automatisierten Texterstellung mit beeindruckenden Ergebnissen

Fazit

Die aufgeführten Beispiele zeigen, dass es viele Bereiche in der Content-Erstellung gibt, bei denen die Nutzung von Textgenerierung der effizienteste und oft auch der einzig sinnvolle Weg ist. Denn in den hier genannten Beispielen konnten Unternehmen mithilfe der Software Texte erstellen, die vorher nicht existiert haben, weil es keine Lösung zur Bewältigung dieser Aufgabe gab. 

Zusammengefasst bietet Textautomatisierung in ganz vielen Fällen:

  • Zeit- und Kostenersparnis
  • Stetige Aktualität der Texte ohne manuelles Bearbeiten jedes Texts
  • Skalierbarkeit der Texterressourcen
  • Größere Warenkörbe durch bessere Beratung im Content
  • Schnelle und qualitativ hochwertige Internationalisierung der Inhalte
AX Semantics