Hybrid NLG

Content schneller erstellen
durch integrierte GPT-3-Assistenz

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Große Sprachmodelle wie GPT-3 ermöglichen automatisierte Content-Erstellung mit kurzen Instruktionen und wenigen Daten. Die Modelle nutzen für die Textgenerierung nahezu das gesamte online abrufbare Wissen, weshalb sich trotz weniger Informationen größere Textmengen generieren lassen. Texte können bei dieser Art der Content-Generierung schnell und kosteneffektiv per Knopfdruck bereitgestellt werden.

Allerdings weist die End2End-Textgenerierung und GPT-3 häufig inhaltliche Mängel auf, da der notwendige Kontext fehlt, die neuesten Entwicklungen unberücksichtigt bleiben oder die Modelle fehlerhafte Aussagen erzeugen. Damit sind sie für Business Prozessautomatisierung im großen Stil ungeeignet, da man für jeden generierten Text eine menschliche Qualitätssicherung braucht, wodurch sich kein Business Vorteil ergibt.

Mit unserer hybriden Natural Language Generation-Lösung (NLG) bringen wir unseren bisherigen, datenbasierten Ansatz zur automatisierten Textgenerierung mit den Vorteilen großer Sprachmodelle wie GPT-3 zusammen. So können Unternehmen dynamische und statische Inhalte von GPT-3 innerhalb der auf Textmodellen basierenden Content Automation Plattform textengine.io verwenden und erhalten so die Vorteile aus beiden Welten.  

Neue Optionen für eine schnellere Time-to-Market

Schneller am Markt durch mehr Automatisierungsoptionen bei der Erstellung von Textmodellen

Mehr Möglichkeiten für unterschiedlichste Text-Typen

Eine Vielzahl neuer Textarten für unterschiedlichste Kanäle automatisiert erstellen

Integriertes Weltwissen und automatischer Stil

Nutze das integrierte Weltwissen und unterschiedliche kommunikative Stile ohne aufwendige Datenmodellierung

Unique Content für SEO und Omni-Channel-Nutzung

Unsere automatisierten Textvariantenvorschlägen werden noch kreativer und optimieren SEO-Ziele

Schnellere und einfacher mehrsprachige Inhalte erstellen

Bessere, schnellere und umfassendere Lösungen für mehrsprachige Content-Projekte

Rechtssichere und fehlerfreie Nutzung von NLG

Mehr Eingriffsmöglichkeiten auf die Parameter der Content-Erstellung für 100 % korrekte und rechtssichere Texte

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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Schnelle Textgenerierung durch integrierte End-to-End-Assistenz

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Mit Hybrid NLG unterschiedlichste Text-Typen erstellen …

Bei Hybrid NLG basiert die automatisierte Content-Erstellung auf kombinierten Textmodellen – und verkürzt dadurch den Launch, Reboot oder die Skalierung von Online-Shops, Marktplätzen sowie vergleichbaren Textprojekten signifikant. Unabhängig von deiner Branche erstellst du automatisiert deine Textmodelle durch GPT-3 in unserer Plattform textengine.io, wobei du sowohl dynamische und statische Inhalte nutzen kannst.

Profitiere von der automatischen Betextung kompletter Keyword-Sets für unterschiedlichste Text-Typen wie z.B.

  • Content- und SEO-Texte
  • Kategorie- und Produktbeschreibungen
  • Marktplatztexte
  • POI-Content
  • Zielgerichteter Content für deinen Omni-Channel-Handel

Content-, SEO- und Marketing-Teams können sich dadurch auf die Überprüfung der erstellten Inhalte und das inhaltliche Finetuning konzentrieren. Komplette Textmodelle lassen sich innerhalb kürzester Zeit antrainieren, 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 bezüglich:

  • Tonalität, Markenauftritt und Zielgruppenansprache
  • Sprachspezifischen Semantik- und Grammatikregeln
  • Compliance-Vorgaben

Deine Content-Produktion erhält durch datenbasierten Textmodellen den notwendigen Rahmen. Dadurch stellst du sicher, dass das Ergebnis immer 100 % korrekt ist, aber auch von allen Vorteilen eines großen Sprachenmodells wie GPT-3 profitierst.

Kurzum: Unter Zuhilfenahme von End2End-Textgenerierung 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 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 End2End-Lösungen wie GPT-3 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.

Bislang verfolgte Retresco einen Ansatz, der auf manuell erstellten Textmodellen basierte. Deshalb erforderte dieser Template-basierte Ansatz zunächst die Einrichtung der Textmodelle durch einen Editor. Dieser Ansatz hat den großen Vorteil, dass Kundinnen und Kunden nach der initialen Einrichtung eine hundertprozentige 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.

Ab sofort unterstützt Retresco auch eine einfach und schnell nutzbare End2End-Textgenerierung durch eine GPT-3 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. Deshalb wird dieser Technologie-Strang als End2End-Textgenerierung bezeichnet.

Durch die Integration des großen Sprachenmodells GPT-3 in seinen vielfach erprobten Template-basierten Ansatz schafft Retresco eine hybride Natural Language Generation-Lösung, um alle relevanten Arten an Anwendungsfällen und Content-Typen zu unterstützen und das Beste aus beiden NLG-Welten zu verbinden. 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-3 und seiner End2End-Technologie kombiniert. Dadurch können Kundinnen und Kunden dynamische und statische Inhalte von GPT-3 innerhalb der Template-basierten Content Automation Plattform textengine.io im Self-Service verwenden.

Dynamisch bedeutet hierbei, dass es ein kombiniertes Textmodell gibt, bei dem Content-Bestandteile automatisch durch GPT-3 oder ein vergleichbares großes Sprachenmodell generiert wird und weitere Textbereiche von den Content-, SEO- und Marketing-Teams initial eingerichtet werden. Die Team-Mitglieder können beim Verfassen neuer Content-Vorlagen aus GPT-3-Vorschlägen wählen und diese statisch in das Textmodell einfügen. So haben die Mitarbeiter jederzeit die Möglichkeit, das Textmodell zu kontrollieren und stellen sicher, dass es zu 100 % korrekt ist, aber mit den schnellen Umsetzungszeiten und allen kreativen Vorteilen eines großen Sprachenmodells.

Was sind die Einsatzmöglichkeiten von Hybrid Natural Language Generation?

Hybrid NLG kann überall dort eingesetzt werden, wo Texte eine Rolle spielen. GPT-3-basierte Textmodelle brauchen lediglich eine gute Instruktion und in manchen Fällen einige mehr oder weniger strukturierte Stichwörter und schon kann die Technologie erste Entwürfe eines Textes oder Absatzes generieren. Content-Mitarbeiter können beim Schreiben neuer Vorlagen hierbei aus GPT-3-Vorschlägen wählen und diese statisch in das Textmodell einfügen. Durch die von ihnen festgelegten Regeln und Bedingungen oder hartkodierte Storyplots wird die Korrektheit der Texte sichergestellt.

Dadurch, dass GPT-3 nahtlos in die Self-Service-Plattform 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-3- als auch die Template-basierten Funktionalitäten.

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

Qualitativ hochwertige Kurz-, Lang- und 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. Durch die GPT-3-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-3-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 End2End-Textgenerierung durch GPT-3 und Template-basierte Content-Automation von Retresco zusammen. Die entscheidenden Vorteile liegen im Kreativprozess, bei der vereinfachten Content-Generierung, der Zeitersparnis durch Automatisierung und der damit verbundenen Kosteneffizienz. In ersten Tests konnte Retresco in der Onboarding-Phase in den ersten 3 Monaten bei der Einrichtung und der Nutzung von Textmodellen eine Zeitersparnis von bis zu 50 % feststellen. Diese Zeitersparnis basiert darauf, dass Textmodelle dank GPT-3 Integration und der KI-Assistenzsysteme von Retresco  noch einfacher und schneller trainierbar sind – und damit schneller produktiv nutzbar.

Unterstützt Retresco neben GPT-3 noch weitere große Sprachmodelle?

Ausgehend von der Resonanz der großen Sprachmodelle kommen regelmäßig neue, ausgereiftere End2End-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 End2End-Segment aufmerksam. Abhängig von der weiteren Entwicklung bei den großen Sprachmodellen ist es deshalb durchaus denkbar, dass Retresco künftig weitere End2End-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.

Welche ethischen Standards folgt Retresco im Rahmen der End2End-Textgenerierung?

Da große Sprachmodelle wie GPT-3 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-3 generierten Texten zu einer Diskriminierung hinsichtlich Geschlechts, Religion, Rasse oder ethnischer Zugehörigkeit kommt. In der Praxis sollten deshalb die GPT-3-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 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 Natural Language Generation, Machine Learning, Linguistische Modellierung, Datenanalyse und Datentransformation sowie Customer Success Management. Natural Language Generation steht für die Verarbeitung natürlicher Sprache – und wird an der Schnittstelle von Linguistik, Informatik und Künstlicher Intelligenz entwickelt. Hierbei ist Natural Language Generation ein besonders wichtiges Teilgebiet. Mit Hilfe von Natural Language Generation lässt sich eine Vielzahl sprach- und textbasierter Business-Prozesse automatisieren.

Kundinnen und Kunden werden von Retresco für erfolgreiche Natural Language Generation-Projekte ganzheitlich beraten und unterstützt, um Nachfrage und Kundenzufriedenheit auszubauen und Wachstum anzustoßen. Retresco unterstützt Kundinnen und Kunden hierbei branchenübergreifend, ihre Content-Prozesse neu aufzusetzen, semantische Verfahren zu entwickeln und ihre Angebote ein Stück intelligenter zu machen.

Mehr erfahren: https://www.retresco.de/professional-services

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Dein Ansprechpartner

Matthias Fertig