Hybrid NLG

Large Scale Content Automation
mit integrierter GPT-Assistenz

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Hybrid NLG Animation

Generative KI, GPT, ChatGPT – der NLG-Markt entwickelt sich außerordentlich dynamisch. Große Sprachmodelle ermöglichen automatisierte Content-Erstellung mit einigen wenigen Prompts und unstrukturierten Daten. Diese Art der generativer KI nutzt für die Textgenerierung nahezu das gesamte online abrufbare Wissen, weshalb sich trotz weniger Informationen schnell und kosteneffektiv Texte erstellen lassen.

Allerdings weist Text-to-Text häufig inhaltliche Mängel auf, da der notwendige Kontext fehlt, die neuesten Entwicklungen unberücksichtigt bleiben, Double Content generiert wird oder die Modelle fehlerhafte Aussagen erzeugen. Damit sind GPT-Modelle, ChatGPT und Co. für eine Business Prozessautomatisierung und Skalierung wenig geeignet, da man für die generierten Texte eine menschliche Qualitätssicherung benötigt.

Mit unserer hybriden Natural Language Generation-Lösung (NLG) bringen wir unseren datenbasierten Ansatz zur automatisierten Textgenerierung mit den Vorteilen großer Sprachmodelle zusammen. So können Unternehmen dynamische und statische Inhalte von GPT-Modellen innerhalb der auf Textmodellen basierenden Content Automation Plattform textengine.io verwenden und erhalten so die Vorteile aus beiden Welten.  

Hybrid Rocket - Icon Rakete

Neue Optionen für eine schnellere Time-to-Market

Effektivitäts-Booster durch die Nutzung unstrukturierter Daten und automatisierte Erstellung von Textmodellen in wenigen Minuten

Hybrid Texts - Grafik

Mehr Möglichkeiten für unterschiedlichste Text-Typen

Vorkonfigurierte Text-Typen für maßgeschneiderten Content in den verschiedensten Ausprägungen und Kanälen

Hybrid Simple Grafik

Integriertes Weltwissen und automatischer Stil

Nutzung von Weltwissen und unterschiedlicher kommunikative Stile kombiniert mit individuellen Prompts und Rewrites

Hybrid Unique - Grafik

Unique Content für SEO und Omni-Channel-Nutzung

Kreative und suchmaschinenoptimierte Textvarianten-Vorschläge auch bei mehreren Zehntausend oder Hunderttausend Texten

Hybrid Multilanguage Grafik - drei Sprechblasen

Schnellere und einfacher mehrsprachige Inhalte erstellen

Bessere, schnellere und ressourcenschonende Lösungen für mehrsprachige Content-Projekte durch hohen Skalierungsgrad

Human in the Loop Grafik

Rechtssichere und fehlerfreie Nutzung von NLG

100 % korrekte und rechtssichere Inhalte auch bei großen Textmengen und unterschiedlichsten Output-Kanälen

Entdecke wie unsere Content Automation Plattform textengine.io dich dabei unterstützt, in kürzester Zeit variantenreiche Texte für unterschiedlichste Text-Typen, Kanäle und Zielgruppen zu realisieren.

 

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Mit Hybrid NLG unterschiedlichste Text-Typen erstellen …

Bei Hybrid NLG basiert die automatisierte Content-Erstellung auf unstrukturierten Daten und automatisiert generierten Textmodellen – und verkürzt dadurch den Launch, Reboot oder die Skalierung von Online-Shops, Marktplätzen sowie vergleichbaren Textprojekten signifikant. Auch ohne den Upload von Datensätzen ist es möglich, Prompts als Eingabe zur Textautomation zu verwenden. Unabhängig von deiner Branche erstellst du automatisiert und GPT-gestützt deine Inhalte und Textmodelle in der textengine.io.

Profitiere von der automatischen Betextung kompletter Keyword-Sets für unterschiedlichste Text-Typen:

  • Content- und SEO-Texte
  • Kategorie- und Produktbeschreibungen
  • POI-Content, Marktplatztexte, FAQs und Meta-Tags
  • Vordefinierte Formate wie Headlines, kurze Aussagen, Intros, Absätze oder Call-to-Actions
  • Zielgerichtete Inhalte im Omni-Channel

Content-, SEO- und Marketing-Teams können sich dadurch auf die Überprüfung der erstellten Texte und das inhaltliche Finetuning konzentrieren. Unterschiedlichste Content-Formate und komplette Textmodelle lassen sich innerhalb weniger Minuten realisieren, damit du schnell in die Content-Automation kommst.

… mit der 100 % Sicherheit unserer Textautomatisierung

Du erhältst Zugriff auf alle Möglichkeiten datenbasierter Content-Produktion. Profitiere davon, dass sich deine Texte mit Hilfe unserer KI-Assistenzsysteme in unserer Plattform individuell und variantenreich auslegen lassen, wobei du sogar zwischen einer sachlichen und emotionalen Ausrichtung wählen kannst. Hybrid NLG ist darauf ausgelegt, eine hochgradig personalisierte und kanalspezifische Textaufbereitung entlang der gesamten digitalen Wertschöpfungskette zu ermöglichen. Schnell, effizient und zielgerichtet.

Unsere Plattform erfüllt höchste Erwartungen:

  • Tonalität, Markenauftritt und Zielgruppenansprache vereinheitlicht
  • Berücksichtigung von Compliance-Vorgaben sowie sprachspezifischer Semantik- und Grammatikregeln
  • Produkt-, Web-, SEO- und Hersteller-Texte lassen sich automatisiert umschreiben
  • Automatisierte Textanreicherung gewünschter Keywords

Deine Content-Produktion erhält durch die Nutzung von frei zugänglichen Weltwissen, strukturierten Daten und datenbasierten Textmodellen den notwendigen Rahmen. Dadurch stellst du sicher, dass das Ergebnis immer 100 % korrekt ist, aber auch von allen Vorteilen großer Sprachenmodelle profitierst.

Kurzum: Unter Zuhilfenahme von Text-to-Text partizipierst du an allen Möglichkeiten einer ausgereiften, datenbasierten NLG-Technologie.

Häufig gestellte Fragen zu Hybrid NLG und seinen Möglichkeiten

Was ist Natural Language Generation?

Die maschinelle Erstellung von Text, auch bekannt als Natural Language Generation (NLG) oder automatische Textgenerierung, ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Notwendige Bedingung für die Erstellung von automatisch generierten Texten sind Strukturierte Daten oder der Zugang zu großen Datenmengen. Das heißt überall dort, wo große Mengen an Daten generiert werden – etwa im Digital Commerce, im Medienbereich, an der Börse oder in Berichterstattung für Sport, Wirtschaft und Wetter – kann NLG-Software aus Daten variantenreichen und leserfreundlichen Content automatisiert erstellen. Grundsätzlich gibt es im Markt für Natural Language Generation zwei technologische Hauptströme: Regelbasierte, auf Textmodellen basierte Content Automation und Text-to-Text wie GPT und ChatGPT sowie vergleichbare große Sprachmodelle, die auf dem im Internet verfügbaren Weltwissen basieren.

Welchen technologischen Ansatz verfolgt Retresco im Bereich Natural Language Generation?

Kundinnen und Kunden können mit der Self-Service-Plattform textengine.io von Retresco hochgradig personalisierte Texte in den unterschiedlichsten Sprachen erstellen. Hierbei wandelt die textengine.io Daten automatisiert in natürlichsprachliche Texte. Natural Language Generation ist die zugrunde liegende Technologie, wobei die Content-Generierung auf initial einzurichtende Textmodellen basiert, die regelbasiert den inhaltlichen Rahmen vorgeben.

Retresco verfolgt seit jeher einen Ansatz, der auf einmalig einzurichtende Textmodellen basiert. Dieser Ansatz hat den großen Vorteil, dass Kundinnen und Kunden nach der initialen Einrichtung eine 100 %-ige Content Automation erzielen können. Alle Texte, die entstehen, sind grammatikalisch geprüft und nachweislich fehlerfrei. Dadurch lassen sich rechtlich überprüfbare und verifizierbare Aussagen generieren, was für viele Anwendungsfälle unerlässlich ist.

Für eine kreative Textgenerierung verfügt Retresco auch über eine GPT-Integration. Diese Technologie zählt zu den sogenannten großen Sprachmodellen, die mittels Deep Learning praktisch alle verfügbaren Internet-Inhalte erfassen und sich das notwendige Wissen antrainieren. Solche Modelle sind in der Lage, Text automatisiert in guter Qualität zu erstellen. Das Marketing-Versprechen dieses NLG-Ansatzes ist es, dass jeder Content-Typ „on Demand“ und ohne initiales Setup generierbar ist.

Durch die Integration großer Sprachenmodelle in seinen vielfach erprobten, auf Textmodellen basierenden Ansatz schafft Retresco eine hybride Natural Language Generation-Lösung, um alle relevanten Arten an Anwendungsfällen und Text-Typen zu unterstützen und das Beste aus beiden NLG-Welten zu verbinden. Für mehr Effizienz und eine schnelle Time-to-Market lassen sich zudem unstrukturierte Daten nutzen, um variantenreiche Textvariantenvorschläge und Keyword-Sets zu generieren. Kundinnen und Kunden profitieren nicht zuletzt von einer großen Flexibilität und einem schnellen Start ihrer Content-Projekte.

Wie funktioniert die Hybrid Natural Language Generation mit Retresco?

Bei Hybrid Natural Language Generation wird die auf Textmodellen basierende Content-Generierung mit den Möglichkeiten von GPT-Modellen kombiniert. Dadurch können Kundinnen und Kunden dynamische und statische GPT-Inhalte mit der Automation Plattform textengine.io im Self-Service nutzen.

Dynamisch bedeutet, dass Textvarianten und Textmodelle automatisiert durch GPT-3, GPT-4 und Co. generiert werden. Die Content-, SEO- und Marketing-Teams können beim Verfassen neuer Content-Vorlagen und Texte aus GPT-Vorschlägen wählen und diese in ihre Workflows integrieren. So haben die Mitarbeiter jederzeit die Möglichkeit, Texte und Textmodelle.

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Was sind die Einsatzmöglichkeiten von Hybrid Natural Language Generation?

Hybrid NLG kann überall dort eingesetzt werden, wo Texte eine Rolle spielen. GPT-basierte Textvariantenvorschläge und Textmodelle brauchen lediglich zielgenaue Prompts und in manchen Fällen einige mehr oder weniger strukturierte Stichwörter und schon kann die Technologie erste Entwürfe eines Textes oder Absatzes generieren. Zugleich lassen sich Texte durch kundenspezifische Instruktionen in der Self-Service-Plattform textengine.io einfach und automatisiert neu ausrichten und umschreiben. Content-Mitarbeiter können beim Schreiben neuer Vorlagen und Texte hierbei aus GPT-Vorschlägen wählen und einfügen. Bei den Textmodellen werden durch festgelegte Regeln und Bedingungen bzw. hartkodierte Storyplots die Korrektheit der Texte sichergestellt.

Dadurch, dass GPT nahtlos in die textengine.io integriert ist, können Content-, SEO- und Marketing-Teams die Textautomation durchgängig selbst nutzen und managen, ohne dass ein eigenes Coding oder ein externer Dienstleister erforderlich wäre. Alle Inhalte lassen sich an zentraler Stelle erstellen und organisieren – sowohl die GPT- als auch die Textmodell-basierten Funktionalitäten.

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Lassen sich mit Hybrid Natural Language Generation auch Prompts nutzen?

Für die Texterstellung und Entwicklung von Textmodellen mit der Self-Service-Plattform textengine.io lassen sich Prompts nutzen. Ein Prompt ist ein Satz oder einzelne Schlagwörter, die als Eingabe zur Textautomation verwendet werden. Die textengine.io versucht im Anschluss, die Eingabe zu analysieren und zu verstehen, um daraufhin automatisiert eine Antwort zu generieren. Es ist also wichtig, dass die Prompts so formuliert werden, dass sie für die KI verständlich sind. Ein guter Prompt trägt dazu bei, dass die Textautomation gute Resultate erzielt. Deshalb ist es unerlässlich, dass die Prompt-Eingabe eindeutig, präzise und konkret formuliert wird.

Stichwort Rewrite. Lassen sich Produkt-, Web- und SEO-Texte mit Hybrid Natural Language Generation automatisiert umschreiben?

Mit der Rewrite-Funktionalität der Content Automation Plattform textengine.io lassen sich Inhalte automatisiert umschreiben und variieren. Rewrite ist darauf ausgelegt, bereits vorhandenen Content zu transformieren und um Daten und individuelle Informationen anzureichern, auf die gewünschte Tonalität und Länge zu trimmen sowie für Suchmaschinen zu optimieren. Dadurch lassen sich Herstellertexte, Rohdaten, Produktbeschreibungsattribute oder SEO-Tags einfach und effektiv auf breiter Skala reformulieren und auf unterschiedliche Zielgruppen ausrichten.

Durch einen einfachen Daten-Upload nach einmaliger Konfiguration profitieren Kunden und Kundinnen von Unique Content, wobei sogar Duplicate Content automatisiert umgeschrieben wird. Zugleich lassen sich Texte durch die Eingabe der gewünschten Keywords gezielt anreichern. Rewrite zeichnet sich insgesamt durch einen geringeren Ressourcen- und Prozessaufwand aus.

Welche Text-Typen werden im Rahmen von Hybrid Natural Language Generation unterstützt?

Qualitativ hochwertige Meta-Beschreibungen, Title-Tags, Produkt- und Kategorietexte sind unerlässlich, um bei Google und Co. gefunden zu werden und um Traffic durch die organische Suche zu generieren. Maßgeblich sind die Qualität und Relevanz der Suchmaschinen und Endkunden bereitgestellten Inhalte. Neben kundenspezifischen Instruktionen und Prompts sind die vordefinierten Formate Headline, Intro, Message, Paragraph und Call-to-Action verfügbar. Durch die GPT-Integration bietet Retresco alle Funktionalitäten, um qualitativ hochwertige, SEO-konforme Beschreibungen einfach und schnell zur Verfügung zu stellen.

Die Content Automation Plattform textengine.io wandelt das GPT-Output in die gewünschten Text-Typen. Kundinnen und Kunden profitieren von kompletten Keyword-Sets sowie automatisierten Beschreibungen für ihre Online-Shops, Marktplätze und vergleichbare Content-Projekte. Hierbei wird Unique Content in Form einzigartiger Texte generiert. Zugleich lassen sich diese Inhalte jederzeit neu generieren und aktualisieren. Auch die Nutzung von Daten für relevante Keywords ist problemlos möglich, wobei diese automatisiert in die gewünschten Text-Typen integrierbar sind. Last but not least, lassen sich Verlinkungen generieren und regelmäßig auf den neuesten Stand bringen.

Wie groß ist die Zeitersparnis durch Hybrid Natural Language Generation?

Hybrid NLG führt Text-to-Text durch GPT-Modelle und Textmodell-basierte Content-Automation von Retresco zusammen. Die entscheidenden Vorteile liegen im Kreativprozess, bei der vereinfachten Content-Generierung, der Zeitersparnis durch Automatisierung, Textvariantenvorschläge ohne Daten-Upload und der damit verbundenen Kosteneffizienz. In einem internen Audit haben wir die herkömmliche Erstellung von Textmodellen mit dem Setup auf Basis von Hybrid NLG und den zurückliegenden Updates aus Power-User Perspektive getestet. In internen Tests konnte Retresco zur vollständigen Betextung einer komplett ausgestatteten Textvorlage einen Zeitaufwand von nur 223 Minuten ermitteln. Diese Zeit- und Kostenersparnis basiert darauf, dass Textvorschläge und Textmodelle dank GPT-Integration und der KI-Assistenzsysteme von Retresco einfach und schnell trainierbar sind – und damit mit effizientem Setup in kurzer Zeit produktiv nutzbar. So lässt sich dem Textmodel Creator innerhalb einiger Minuten automatisiert für jeden einzelnen Arbeitsschritt ein funktionsfähiger Textrahmen einrichten.

Unterstützt Retresco neben GPT-3, GPT-4 und Co. noch weitere große Sprachmodelle?

Ausgehend von der Resonanz der großen Sprachmodelle und den neuesten Entwicklungen im Bereich generativer KI kommen regelmäßig neue, ausgereiftere Text-to-Text-Technologien auf den Markt. Künstliche Intelligenz hilft hierbei, ein besseres Verständnis für die Welt entwickeln und auf dieser Grundlage überzeugende Texte zu generieren. Je mehr Wissen aus den verschiedenen Internet-Quellen und Datenbanken für Datentrainings gesammelt werden und je mehr Rechnerleistung zur Verfügung steht, desto ausgefeilter werden auch die Content-Ergebnisse. Deshalb beobachtet Retresco die technologische Entwicklung im Text-to-Text-Segment aufmerksam. Abhängig von der weiteren Entwicklung bei den großen Sprachmodellen ist es deshalb durchaus denkbar, dass Retresco künftig weitere Text-to-Text-Technologien in seine Self-Service Plattform textengine.io integriert. Maßgeblich ist dabei der Ausbau unseres Funktionsumfang und der Usability unserer Plattform, um unsere Kundinnen und Kunden damit noch schneller zum Erfolg bei der Umsetzung ihrer Textprojekten zu führen. Des Weiteren entwickelt Retresco eigene Lösungen und KI-Assistenzsysteme auf Basis dieser Technologien, die bereits in der Plattform integriert sind.

Wie hoch ist der Automatisierungsgrad beim Setup der Erstellungsprozesse?

Die Workflows zur Texterstellung in der textengine.io basieren auf Textmodellen. Diese strukturieren und organisieren die Produktion der verschiedenen Text-Typen im laufenden Betrieb – und ermöglichen einfache und effektive Content-Workflows. Hierbei ist als cleverer Helfer ein Textmodel Creator nutzbar, der innerhalb von Minuten voll funktionsfähige Textmodelle erstellt. Dieser KI-Assistent generiert dynamisch alle für die Content-Produktion notwendigen Strukturelemente eines Textmodells (Messages, Templates, Text-Varianten). Zugleich können Kundinnen und Kunden jedes Element manuell feinjustieren (Human-in-the-Loop). Hierfür muss beim initialen Setup lediglich der thematische Rahmen definiert werden. Mit dem Textmodel Creator lassen sich unterschiedlichste Daten nutzen, um Textmodelle auf den Weg zu bringen.

Welche ethischen Standards folgt Retresco bei der Nutzung von Text-to-Text?

Da große Sprachmodelle wie GPT-3, GPT-4 und Co. auf im Internet frei verfügbaren Daten basieren, ist die Technologie nicht davor gefeit, etwaige darin implizit oder explizit vorkommende Vorurteile oder negative Äußerungen zu übernehmen und diese in den automatisch generierten Content einfließen zu lassen. Retresco kann also nicht ausschließen, ob es bei den automatisch durch GPT generierten Texten zu einer Diskriminierung hinsichtlich Geschlechts, Religion, Rasse oder ethnischer Zugehörigkeit kommt. In der Praxis sollten deshalb die GPT-basierten Texte immer einer Qualitätskontrolle durch die Content-, SEO- und Marketing-Teams unterzogen werden.

Was Retresco und sein Angebot betrifft, so sieht sich das Berliner Unternehmen als ein KI-Unternehmen mit gesellschaftlicher Verantwortung, dass an der Schnittstelle von Technologie, Wirtschaft und Gesellschaft agiert. Umso wichtiger ist es, über ein fundiertes und belastbares Selbstverständnis und starke Unternehmenswerte zu verfügen. In diesem Sinne spiegeln sich in den Retresco-Werten Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Verantwortlichkeit und Werteorientierung einerseits unser Selbstverständnis als Technologie-Anbieter im Bereich generativer KI wider, andererseits setzt sich Retresco zum Ziel, diese Werte aktiv zu leben.

Welche weiteren Services bietet Retresco im Bereich Natural Language Generation?

Retresco verfügt über ein großes Know-how in den Bereichen generativer KI, Natural Language Processing, Natural Language Generation, Machine Learning, Linguistische Modellierung, Datenanalyse und Datentransformation sowie Customer Success Management. Natural Language Processing steht für die Erfassung, Verarbeitung und Automatisierung natürlicher Sprache – und wird an der Schnittstelle von Linguistik, Informatik und Künstlicher Intelligenz entwickelt. Mit Hilfe von Natural Language Processing und generativer KI lassen sich eine Vielzahl sprach- und textbasierter Business-Prozesse automatisieren.

Generative KI schafft völlig neue Möglichkeiten, Geschäftsprozesse, Tools und Angebote zu digitalisieren und zu automatisieren. Kundinnen und Kunden werden hierbei von Retresco für erfolgreiche Projekte ganzheitlich beraten und unterstützt. So hat Retresco in den vergangenen 15 Jahren mehr als 250 solcher KI-Projekte erfolgreich konzipiert und umgesetzt. In der Regel werden die Möglichkeiten einer Zusammenarbeit in einem KI-Workshop ausgelotet.

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Jens Palm