Natural Language Generation (NLG) bezeichnet die automatisierte Generierung von natürlicher Sprache durch eine Maschine. Als Teilgebiet der Computerlinguistik ist die Generierung von Inhalten eine spezielle Form der künstlichen Intelligenz. Die Generierung natürlicher Sprache wird in vielen Branchen und für viele Zwecke eingesetzt, z. B. im E-Commerce, bei Finanzdienstleistungen und in der Pharmazie. Sie wird als besonders effektiv angesehen, um sich wiederholende und zeitintensive Schreibaufgaben wie Produktbeschreibungen, Berichte oder personalisierte Inhalte zu automatisieren.

Automatisierte Texterstellung mit AX Semantics funktioniert auf Basis von Natural Language Generation (NLG) – einer Technologie, mit der sich auf Basis strukturierter Daten hochwertige und einzigartige Texte generieren lassen, die von händisch geschriebenen nicht zu unterscheiden sind. Typische Anwendungsfälle für Textautomatisierung sind Produktbeschreibungen, Kategorietexte, Finanz- oder Sportberichte oder Texte für Suchergebnisseiten – kurz gesagt alle Arten von Text, die in großer Anzahl benötigt werden und deren grundsätzlicher Aufbau sich ähnelt.

Wie viel Zeit es benötigt, um die ersten Texte zu generieren, hängt von verschiedenen Faktoren ab: Welche Art von Texten soll generiert werden? Ist bereits eine Datenbasis vorhanden? Wie umfangreich und wie variantenreich sollen die Texte sein? Wir empfehlen ein iteratives Vorgehen, das heißt, mit einem Minimaltext zu beginnen und das Projekt kontinuierlich, Satz für Satz, zu erweitern und zu verbessern. So veröffentlichen viele unserer Anwender eine erste Version der Texte bereits nach wenigen Tagen. Das Neugenerieren von Texten ist in den Lizenzkosten enthalten, sodass bereits veröffentlichte Texte jederzeit aktualisiert werden können. Ein regelmäßiges Aktualisieren der Texte wird unter SEO-Aspekten im Hinblick auf Content Freshness ohnehin empfohlen.

Strukturierte Daten sind Daten, die sich an ein vordefiniertes Datenmodell halten und daher einfach zu analysieren sind. Strukturierte Daten entsprechen einem gestalteten Muster, zum Beispiel einer Tabelle mit Beziehungen zwischen den verschiedenen Zeilen und Spalten. Gängige Beispiele für strukturierte Daten sind Excel-Dateien oder SQL-Datenbanken. Strukturierte Daten sind eine wichtige Grundlage für die Automatisierung von Inhalten. Für Produkttexte im E-Commerce liegen diese z. B. häufig in einem Shopsystem, Produktinformationssystem (PIM) oder Online-Shop vor.

Unsere Software wird von Redakteuren bedient und ermöglicht es, Texte auf Basis von strukturierten Daten zu erstellen, die von handgeschriebenen nicht zu unterscheiden sind. Man spricht hier von einer hybriden Redaktion. Das heißt, Redakteure nutzen unser Tool, um repetitive Schreibaufgaben zu automatisieren, deren manuelle Erstellung zu viel Aufwand bedeuten würden. Als Anwender erstellst du einmalig Logiken und Inhaltsblöcke für alle möglichen „Ereignisse“. Die Software bildet daraus und aus den Informationen, die sie in den Daten findet, einen natürlichsprachlichen Text. So können im Text Auswertungen, Bewertungen und Schlussfolgerungen vorgenommen werden. Die Konfiguration der Regeln, Aussagen, Tonalität etc. liegt komplett in den Händen der Redakteure. Dadurch kann eine hohe Qualität der Texte sichergestellt werden.