Welche Vorteile bringen automatisiert erstellte Texte? Und wie viel Geld kann mittels automatisierter Texterstellung gespart werden?
Automatische Texterstellung ist in aller Munde. Die Erfahrung zeigt: Inzwischen nutzen die meisten großen Online-Shops semantische Texte in irgendeiner Form. Insbesondere E-Commerce Anbieter, die über 20.000 - 30.000 Artikel im Online-Shop führen, haben die Technologie für sich bereits erkannt und nutzen diese in der Content-Erstellung.
Dennoch lassen sich die meisten Kunden nicht in die Karten schauen:
- Was haben denn die generierten Texte tatsächlich gebracht?
- Wie viele Conversions haben sie mit den Texten erzielt?
- Wie viel Umsatz haben die Texte generiert?
Nutzer bestätigen, dass sie mit dem automatisch generierten Content Erfolge erzielt haben. Aber die konkreten Zahlen, mit dem sich dieser Erfolg messen lässt, behalten sie für sich. Schließlich ist das auch nachvollziehbar: Durch die automatisch generierten Texte gewinnen sie echte Wettbewerbsvorteile, sei es eine bessere Sichtbarkeit durch hochwertige Texte oder bessere Conversionraten durch erprobte Call-to-Actions. Die Traffic-Daten und die tatsächlichen Umsätze werden dabei nicht kommuniziert.
Effekte der automatisierten Texterstellung: Die Methode zur Messung
Eine Frage bleibt offen: Wie viel Geld bringen den Unternehmen automatisch generierte Texte? Um diese Frage zu beantworten, wurden folgende bereits umgesetzten Projekte analysiert:
- Für welche Online-Shops wurden automatische Texte erstellt?
- Wann wurden die fertigen Texte erstellt und an den Kunden geliefert ?
Hierbei wurde berücksichtigt, wie lange es dauert, bis ein längerer Text organisch rankt und zu mehr Traffic auf der Seite führt. Dabei muss beachtet werden, dass unklar ist, wann genau der Kunde die Texte online gestellt hat. Aus diesem Grund wurde eine Annahme darüber getroffen, wie schnell der Kunde die Texte in seinen Shop integrieren kann – gerade bei großen Online-Händlern kann das gewisse Zeit in Anspruch nehmen, da die großen Textmengen nicht manuell eingepflegt werden.
Im zweiten Schritt kam das SEO-Tool Ahrefs zum Einsatz, um den Effekt der automatisierten Betextung zu erfassen. Dafür wurde zunächst überprüft , wie die Domain, also der komplette Online Shop, heute dasteht. Für diesen Zweck wurden drei Kennzahlen überprüft: „organische Keywords“ (1), „organischer Traffic“ (2) und „Traffic Wert“ (3).
- „Organischer Traffic“ ist nichts anderes als die mathematische Ableitung davon, welche Position eine einzelne Seite des Shops bei Google hat und wie viele Menschen statistisch gesehen in den Shop kommen.
- Unter „Traffic Wert“ (Traffic Value) versteht man einen Beitrag, den der Webseitenbetreiber bei Google Ads ausgeben müsste, um den gleichen Traffic Effekt zu erzielen.
Es handelt sich bei diesen Zahlen um rechnerische Werte (keine Live-Werte), die tendenziell zu gering sind. Aus dem Vergleich von echten Websites mit den Zahlen von Ahrefs wird klar, dass es zwischen den echten Zahlen und den errechneten Werten deutliche Unterschiede gibt.
Im dritten Schritt wurden zwei Zeitpunkte festgelegt:
- Zeitpunkt der Lieferung der Texte an den Kunden
- 6-9 Monate danach. Dieser Zeitpunkt wurde gewählt, um die Zeit mit einzubeziehen, die der Kunde braucht, um die Texte zu veröffentlichen (ca. 3 Monate). Auch Google braucht seine Zeit: Es sind 2 bis 3 Monate erforderlich, damit ein guter langer Text tatsächlich ein besseres Ranking bringt.
Auch, wenn diese Untersuchung keine empirische Aussagekraft hat und keine wissenschaftliche Studie darstellt, sind die Ergebnisse durchaus interessant.
Wichtig ist es auch, nicht zu vergessen, dass die Zahlen, die in Ahrefs analysiert werden, deutlich unter den echten Werten liegen. Zudem ist davon auszugehen, dass sich dieser Effekt auf alle Webseiten etwa ähnlich auswirkt.
Das bedeutet: Für alle Kunden, die mit Hilfe von Ahrefs analysiert wurden, ist davon auszugehen, dass die echten Zugriffszahlen wesentlich höher sind. Beim Wert „Traffic Value“ ist zudem zu beachten, dass dieser nur eine ungefähre Einschätzung geben kann, wie der monetäre Effekt der automatischen Texterstellung aussehen kann. Die Effekte auf der Webseite können natürlich auch auf andere Maßnahmen zurückgeführt werden (andere SEO-Maßnahmen, Link-Aufbau, regulärer Content). Dennoch werden die automatisiert erstellten Texte in großen Mengen (>10.000) geliefert, so dass sie einen sehr hohen Anteil an den Veränderungen auf der Webseite haben.
Beispiel: Ergebnisse eines E-Commerce Shops aus dem Bereich „Pharma“
In diesem beispielhaften anonymisierten Fall handelt es sich um einen großen Online Shop, der im Bereich „Pharma“ tätig ist und bereits lange auf dem Markt existiert.
Aus den Zahlen lässt sich entnehmen, dass der Shop einen hohen „Ahrefs Rank“ hat. Bei diesem Wert werden die Seiten anhand ihrer Link-Struktur und der Gewichtung bewertet. Der Shop hat sowohl eine ausgebildete Link-Struktur als auch einen hohen organischen Traffic. Sprich, es handelt sich hier nicht um einen Online Shop, der erst seit ein paar Wochen aktiv ist.
Analysiert wurden die Zahlen zwischen Mai 2018 und Dezember 2018. Bei genauerer Betrachtung der Zahlen wird deutlich, dass der organische Traffic um 34 % gewachsen ist (von 611.000 auf 823.000 Besucher pro Monat). Auch der Traffic Wert ist deutlich gestiegen: von 187.000 $ auf 261.000 $, was einen Anstieg um 40 % (+ 74.0004 $) bedeutet. Wenn man nun diesen Anstieg pro Monat mit 12 multipliziert, ergibt sich die stolze Summe von ca. 888.000 $ pro Jahr. Auch wenn der Traffic Value einen geschätzten Wert darstellt, zeigt dieser ungefähr, wie viel Geld der Kunde im Jahr im Vergleich zu einer Google Anzeige gespart hat.
Diese Werte fallen bei verschiedenen Kunden unterschiedlich aus. Unter den analysierten Kunden waren E-Commerce Anbieter, die auf diese Weise bis zu 3 Mio. $ gespart haben. Diese und weitere Beispiele können auf dieser Webseite herunterladen werden.
Schlussfolgerungen und ein unerwarteter Überraschungseffekt
Viele der Shops haben dank automatisch generierter Texte 25 bis 95% mehr Besucher pro Monat nach einem halben Jahr akquiriert und ca. 20-90 % Zuwachs an Traffic Value bekommen – ebenfalls monatlich. Bei absoluten Werten von bis zu 250.000 $ im Monat liegen die positiven Effekte somit pro Jahr im Millionen-Bereich.
Und dennoch: Selbst bei diesem tollen Effekt gibt es einen Fehler, den viele Unternehmen machen, der sich aber vermeiden lässt. Große Content-Projekte wie die automatische Texterstellung basieren auf mehreren Schritten. Bevor der Knopf „publish the texts“ gedrückt wird, bringen Unternehmen erstmal ihre Daten in Ordnung, organisieren den Prozess, lassen die Texte erstellen, prüfen diese und geben ihr Feedback – sie stecken einiges an Arbeit in das Projekt rein.
Das Ergebnis: Nach dem Projekt legen sie erst einmal eine Content-Pause ein und diese hat spürbare negative Folgen – die Sichtbarkeit sinkt. Wenn keine massenhaften Änderungen am Text stattfinden, dann hat das einen starken Effekt – der ebenfalls mittels Ahrefs analysiert wurde – und die Werte fallen wieder deutlich. Um diesem Effekt entgegenzuwirken, ist es entscheidend, dass die Pause in der Content-Erstellung nicht länger als 6 Monate dauert.
Empfehlung: Nach deinem ersten Automatic Content Projekt solltest du spätestens nach 6-9 Monaten das nächste Content Projekt starten. Sonst verliert dein Shop deutlich an Sichtbarkeit. Du kannst zum Beispiel weitere Artikel betexten oder Texte für weitere Produkt-Kategorien erstellen. Zudem können bestehende Texte verlängert oder aktualisiert oder Call-to-Action-Formulierungen angepasst werden.
Über den Autor
Matthias Böhmichen ist CEO der Stuttgarter Digital Agentur Awantego, die sich auf die automatische Content-Erstellung spezialisiert hat. Ganz nach dem Motto „Technik für die Sprache nutzbar machen“ kümmert sich die Agentur um die Erstellung von Produktbeschreibungen, Kategorietexten und automatisierte Finanzberichterstattung. Zu den bisherigen Kunden von Awantego gehören unter anderem Mode-Onlineshops, Versandapotheken, Lebensmittelgeschäfte und internationale Konzerne.
Als Partner von AX Semantics erstellt Awantego seit 2014 für Kunden – hauptsächlich große E-Commerce Unternehmen – automatisierte Texte mit Hilfe der Software von AX Semantics.