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KI im E-Commerce: Variantenreiche Produktbeschreibungen mit Natural Language Generation

Wer online sichtbar sein will, braucht gute Texte. Das ist mittlerweile allen bekannt, die sich ein wenig mit den Funktionsweisen von Suchmaschinen beschäftigt haben. Besonders relevant ist das für E-Commerce-Shops, die im Digitalgeschäft kommerziell erfolgreich sein wollen. Relevante und gut verständliche Produktbeschreibungen, die von Kunden gelesen und von Google mit einem Ranking-Upgrade belohnt werden, sind vor allem eins: ressourcenintensiv. Denn es kostet viel Zeit, die für Recherche, Erstellung, Lektorat und die Aktualisierung dieser Inhalte eingeplant werden muss. 

Wie wäre es also, wenn smarte NLG-Lösungen es im Onlinehandel zukünftig nicht nur ermöglichen, Produktbeschreibungen in großen Volumina in kurzer Zeit zu schreiben, sondern dabei auch größtmöglichen Variantenreichtum bewerkstelligen? Retresco geht mit seiner NLG-Plattform textengine.io jetzt einen entscheidenden Schritt in diese Richtung. 

 

Für mehr Uniqueness und variantenreichere Produktbeschreibungen in Onlineshops 

Auf der Selfservice-Plattform textengine.io stellt Retresco nun ein zukunftsweisendes neues Feature bereit: Das Feature Textvariantenvorschläge, das mithilfe von Künstlicher Intelligenz eigenständig Formulierungsvorschläge unterbreitet und den Prozess der Texterstellung erheblich abkürzt 

Hat ein User bereits einige Beispiele getextet, erfolgt eine linguistische Analyse. Auf dieser Grundlage erstellt die textengine.io dann komplett eigenständig Texte und präsentiert als Ergebnis eine Handvoll alternativer Formulierungsvorschläge. Diese Vorschläge können entweder teilweise oder auch komplett in der vorgeschlagenen Form übernommen werden. Außerdem können die Texte natürlich überarbeitet und beliebig abgeändert werden.  

Dadurch lässt sich die Varianz der automatisiert erstellten Texte mit Natural Language Generation quasi per Knopfdruck steigern – die Folge: Produktbeschreibungen werden einzigartiger, Onlineshops weisen mehr Unique Content auf. Das wiederum steigert die Relevanz und damit die Sichtbarkeit der einzelnen Beiträge, die ein Onlineshop seinen Kunden und auch dem berüchtigten Google-Algorithmus zur Verfügung stellt.  

Für wen ist das interessant? Prinzipiell ist das Feature Textvariantenvorschläge überall von Relevanz, wo es um das Paraphrasieren von Aussagen geht. Damit ist die neue Funktion universal dort einsetzbar, wo viele Texte benötigt werden. Üblicherweise ist das vor allem im Bereich E-Commerce von großer Bedeutung, da hier viele Produktbeschreibungen gefordert sind, die dem Kunden vor seinem heimischen PC das Produkt durch gute Beschreibungen so nah wie möglich bringen sollen. Genau an dieser Stelle stoßen aber (menschliche) Schreibende oft an ihre Grenzen.  

 

Wie oft rufen E-Commerce Redakteure eigentlich Synonym-Webseiten auf? 

Für Redakteurinnen und Redakteure gibt es durchaus spannendere Aufgaben, als einen Produkttext nach dem nächsten zu schreiben. Ab einer gewissen Anzahl an Texten, die ein ganzes Sortiment an ähnlichen Produkten beschreiben sollen, ist der Kreativität im Auffinden von Synonymen dann auch oftmals Grenzen gesetzt. Das führt infolgedessen häufig dazu, dass gerade standardisierte, eher technische Beschreibungen eines Produktes wie zum Beispiel Material, Maße und Pflegehinweise die immer gleichen Formulierungen oder präferierten Wendungen des verantwortlichen Redakteurs enthalten. Selbst dann, wenn das gar nicht beabsichtigt ist. 

Das Feature Textvariantenvorschläge ist daher eine große Unterstützung für jede OnlineRedaktion. Auch wenn nicht jeder Formulierungsvorschlag von der textengine.io übernommen und Anpassungen im Text gemacht werden sollten, so spart das Feature viel Zeit und sorgt für abwechslungsreichere Texte, die für eine bessere Customer Experience sorgen. Dadurch werden außerdem mehr Ressourcen frei, so dass Redaktionen und Contentabteilungen von E-Commerce-Unternehmen mehr Kapazitäten zur Verfügung haben, um kreative Texte zu schreiben, die nicht auf Daten beruhen.  

 

Varianzvorschläge: Smarte Hilfestellung für die Online-Redaktion, aber kein Ersatz 

Zahlreiche empirische Studien zeigen mittlerweile auf, dass automatisch generierte Texte von Lesern und Leserinnen kaum von menschengeschriebenen Texten unterschieden werden können. Aber dies gilt bisher nur für bestimmte Textformate – den datenbasierten. Neben Produktbeschreibungen können das zum Beispiel Sportberichte, deskriptive Finanztexte, Wettervorhersagen, Wahl- oder Verkehrsberichte sein. Beiträge, in denen Meinungen, Bewertungen oder aufwendige Recherche gefordert sind oder in denen es etwa um eine diskursive Darlegung und Diskussionen geht, sind für NLG nicht geeignet. Und genau dies trifft damit auch auf die Textvariantenvorschläge zu: Das Feature kann bis dato anhand der bereits geschriebenen Beispiele erkennen, was ausgesagt werden soll und dies dann sinnvoll umformulieren. Das funktioniert bisher für eher beschreibende, technische Aussagen. Ironie, rhetorische Fragen oder witzig Gemeintes erkennt das Feature nicht und kann dies somit auch nicht sinnvoll paraphrasieren.  

Daher gilt auch für die Variance Suggestions das, was für den Einsatz von Natural Language Generation-Lösungen allgemein gilt: Vorteile wie Steigerung der Suchmaschinensichtbarkeit, schnelle und abwechslungsreiche Texte mit einer hohen Uniqueness-Rate, optimierte Customer Experience und eine maßgebliche Zeitersparnis beim Aufsetzen von datenbasierten Standardtexten sind echte Pluspunkte, die den Markt bereits revolutionieren. Vor allem aber helfen solche smarten Features dabei, die Innovationskraft in einem Unternehmen zu steigern. Denn wenn die Maschine die Fleißarbeit abnimmt, bleibt mehr Zeit für die kreative Kür. 

 

Über Retresco

Retresco unterstützt Unternehmen bei der Automatisierung textbasierter Geschäftsprozesse durch Künstliche Intelligenz und steigert maßgeblich deren operative Effizienz. Als Pionier im Bereich KI-basierter Sprachtechnologien setzt das Berliner Tech-Unternehmen seit 2008 Maßstäbe in der automatisierten Erstellung von hochwertigen Texten sowie der Analyse von Sprache.  

 

 

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