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Automatisierte Texterstellung optimiert Newsletter

Intelligente Systeme erstellen aus Daten automatisiert Texte und schneiden sie individuell auf Personas zu. Das spart Kosten und erhöht die Relevanz.
Andreas Wander | 11.12.2017

Technologie auf dem Vormarsch: Auf Knopfdruck einzigartige Texte erstellen – glücklicherweise ist diese Lösung bereits keine Zukunftsmusik mehr und erleichtert den Arbeitsalltag vieler Marketer und Redakteure enorm und hilft dabei, Kosten und Zeit zu sparen. Die Forschung in der Natural Language Generation (NLG) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Das Ergebnis: Auf Basis von Daten können große Textmengen generiert werden – und das mit nur einem Mindestmaß an menschlichem Eingriff, tatsächlich auf Knopfdruck. Vor allem im E-Commerce greifen Unternehmen auf die Lösung zurück, um Content-Formate wie etwa Produkttexte für Onlineshops zu erstellen. Auch für das Newsletter-Marketing kann die automatisierte Texterstellung ein wahrer Game Changer sein.

Das Setup: Daten als Basis


Damit automatisch Texte entstehen, die speziellen Anforderungen gerecht werden, müssen bestimmte Bedingungen erfüllt sein:

1. Eine strukturierte Datenbasis, die systematisch alle relevanten Inhalte bereitstellt, ist die erste Voraussetzung. Das können beispielsweise Produktdaten aus PIM-Systemen sein.

2. Eine intelligente Software-Lösung, die diese Daten sinnvoll mittels eines Regelwerks zu Text verarbeiten kann, steht zur Verfügung.

Die NLG Cloud von AX Semantics ist eine dieser Lösungen. Um das System skalierbar aufzusetzen, realisieren Partner wie diva-e Textprovider die Implementierung und redaktionelle Betreuung der Software. Die NLG Cloud beherrscht das Gerüst unserer Sprache und kann unter fachlicher Bedienung dazu eingesetzt werden, Wörter zu verbinden, Sätze zu bauen und somit ganze Texte zu erstellen. Die Software, im Jargon auch nur „Maschine“ genannt, kann gewissermaßen darauf „trainiert“ werden, die Inhalte aus der Datenbasis zu interpretieren und passende Textinhalte dazu aufzubauen.

Wie aus Daten Texte werden


Um ein Textprojekt mit der NLG Cloud aufzusetzen, steht zuerst eine Überprüfung der Daten an, um ggf. noch Anpassungen vorzunehmen. Über eine API-Anbindung werden die Daten in die Software eingespielt. Ist diese Hürde genommen, ist die Maschine zumindest technisch einsatzbereit.

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Um die sprachliche Komponente aufzubauen, erstellt ein Redakteur sogenannte Trainings, die Satzbau, Wortwahl, Sprachstil und inhaltliche Zusammenhänge festlegen. Trotz der fortgeschrittenen Technologie verlangt dieser Arbeitsschritt redaktionelles Fachwissen und Erfahrung. Schließlich legt man hier die skalierbare Basis fest, auf der tausende Texte entstehen sollen.

Sind Daten und Trainings aufbereitet, können die ersten Texte per Mausklick erstellt werden. Die Auslieferung erfolgt je nach Wunsch auch direkt auf die jeweilige Plattform, wie z. B. in den Online-Shop. Die Trainings können und sollten jederzeit nachgebessert werden, um die ausgelieferten Texte zu optimieren.

Wie Daten und Sprache verknüpft werden sollen, wird vom Redakteur durch das Training der Maschine bestimmt. Er hinterlegt Abhängigkeiten, nach denen die Software bestimmte Daten und Merkmale interpretiert und inhaltlich passende Textbausteine einfügt.

Ein Kühlschrank der Energieverbrauchskennzeichnung A+++ wird zum Beispiel automatisch als besonders stromsparend beschrieben und diese Eigenschaft im Produkttext besonders hervorgehoben. Je besser die Daten und das Software-Training gepflegt sind, desto präziser und individueller lassen sich die Texte gestalten. Zusätzlich steigt mit dem Aufwand die Varianz in Wortschatz und Satzbau der Maschine, sodass sich die Arbeit auf enorm große Textmengen skalieren lässt, ohne in die Gefahr zu geraten, Duplicate Content zu produzieren.

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Bedeutung für das Newsletter-Marketing


Nicht nur für die Content-Erstellung für E-Commerce-Plattformen bietet die automatisierte Textgenerierung entscheidende Vorteile. Auch im Newsletter-Marketing fallen regelmäßig große Textmengen an und vor allem ein Thema gewinnt in diesem Bereich an Bedeutung: Die Personalisierung von Newsletter-Inhalten ist eine vielversprechende Methode, nicht nur um Öffnungsraten zu erhöhen, sondern um vor allem die Empfänger auch inhaltlich zu erreichen. Um diese Inhalte für den Nutzer relevant zu gestalten, muss man sich Gedanken und ein Bild von seinem „idealen Leser“ machen. Um dem Begriff „Zielgruppe“ ein Gesicht zu geben, ist die Erstellung von Personas ein sehr beliebtes Mittel.

Eine Persona ist der Entwurf eines fiktiven Charakters, der mit seinen Merkmalen und Eigenschaften einen möglichst großen Anteil einer Zielgruppe repräsentiert. Für die Erstellung von Personas nutzt man als Datenquelle zum Beispiel das eigene CRM-System, das nützliche Informationen über den Nutzer enthält. Diese Datenquelle kann aber auch dabei helfen, Newsletter-Inhalte zu personalisieren – kombiniert mit automatisierter Texterstellung.

Ein Beispiel: „Tim“ ist eine festgelegte Persona. Neben vielen anderen Merkmalen besucht Tim gerne Open-Air-Festivals und Konzerte. Im CRM werden nun alle Kontakte der Persona Tim zugeordnet, die dazu passen. Diese Nutzer werden im Newsletter ab sofort automatisch mit „Du“ angesprochen, andere, konservativere Nutzer mit „Sie“. Zudem greift die Text-Engine auf eine weitere Datenquelle zu: Anhand aktueller Wetterdaten wird ein kurzer Wetterbericht in den Newsletter eingebaut. Damit verknüpft, bewertet die Maschine die Chancen auf einen angenehmen, sonnigen Festival-Besuch. Aus einer entsprechenden Datenbank werden anstehende Konzerte in Tims Nähe standortbasiert angezeigt und im Text verarbeitet.

Ein mögliches Ergebnis: „Hi Tim! Die kommenden Tage werden sonnig mit Temperaturen bis zu 28 Grad – bestes Wetter für ein Festival-Wochenende! Hier sind einige Vorschläge von Open-Air-Konzerten in deiner Nähe:… Tickets kannst du jetzt hier kaufen“.

Wer die Möglichkeiten der automatisieren Texterstellung erkennt und nutzt, kann also eine intelligente Lösung aufbauen, um seinen Nutzern genau die Inhalte zu zeigen, die für diese relevant sind.