1. Was ist Content Automation?
  2. In diesen Bereichen kommt Content Automation zur Anwendung
  3. Wie funktioniert Content Automation?

 

Was ist Content Automation?

 

Der Begriff Content Automation hat viele Facetten. Grundsätzlich subsumiert Content Automation alle Prozesse rund um die automatisierte Erstellung, Organisation und Distribution von Inhalten. In der Praxis fallen darunter eine Reihe von teilweise recht unterschiedlichen Anwendungen.

Content Automation kann einerseits das unternehmensinterne Management einer stetig wachsenden Menge an Inhalten meinen, beispielsweise die Klassifikation von eingehenden E-Mails. Automatisierung von Inhalten ist andererseits auch die Analyse und Klassifikation von Texten, etwa um Website-Inhalte für Nutzer zielgerichtet zu kuratieren.

Im deutschsprachigen Raum assoziieren viele Experten mit Content Automation die automatisierte Erstellung von redaktionellen Inhalten. Synonyme und verwandte Bezeichnungen für diese Ausprägung von Content Automation sind etwa automatische Textgenerierung, automatische Texterstellung, Roboterjournalismus oder Natural Language Generation.

 

In diesen Bereichen kommt Content Automation zur Anwendung

 

Zunehmend Verbreitung erfährt eine spezielle Ausprägung von Content Automation in der Medienbranche. Roboterjournalismus entlastet die Redaktionen reichweitenstarker Nachrichten-Websites von unattraktiver Routine-Berichterstattung und schafft Zeit und Raum für kreative, journalistische Kernaufgaben. Nischenanbieter wie regionale Newsportale erweitern durch automatisierte Texte das Themenspektrum – das ermöglicht im Wettbewerb der Inhalte die Ansprache zusätzlicher Zielgruppen.

  • In der Sportberichterstattung können Algorithmen aus Datenpunkten wie Ergebnis, Zuschauerzahl und spielentscheidenden Akteuren einen eingängig lesbaren Text formen. Neben Spielberichten werden Vorberichte zu Ereignissen oder Sportlerporträts generiert.
  • Wetterdaten liefern die Grundlage für automatisch erstellte Wetterberichte. So wird es möglich, lokal bezogene Prognosen ohne menschliches Zutun textlich aufzubereiten.
  • Aus Zahlen und Informationen zum Verkehrsgeschehen werden für menschliche Nutzer leicht konsumierbare Verkehrsinformationen in Textform. In der Praxis erscheinen solche Verkehrsnews im Internet oder dienen als Vorlage für Sprechertexte im Radio.
  • Automatisch generierte Börsennews und Performance-Reports basieren auf aktuellen bzw. historischen wirtschaftlichen Kennzahlen. Medienhäuser steigern auf diese Weise nicht nur die Reichweite, sondern nutzen Content Automation auch, um effizient personalisierte Inhalte zu schaffen.

 

Automatische Texterstellung

 

Auch jenseits von Online-Medien ist automatische Textgenerierung in vielen Bereichen bereits fester Bestandteil von Contentstrategien.

  • Im E-Commerce setzen Online-Händler auf automatisiert erstellte Produktbeschreibungen, um effizient große Mengen an Texten für unterschiedliche Kanäle zu erstellen bzw. saisonale Kampagnen flexibel umzusetzen.
  • Die Tourismus-Branche setzt generierte Texte zur skalierbaren Beschreibung von Hotels, Ferienwohnungen und anderen touristischen Angeboten ein. Im internationalen Rahmen spielt automatische Textgenerierung mit dem Aspekt der skalierbaren Mehrsprachigkeit eine große Stärke von Content Automation aus.
  • In der Business Intelligence vertextet Content Automation relevante Unternehmensinformationen und erweitert so den Kreis derer, die Analysen verstehen und damit wertvollen Input zur Weiterentwicklung einer Firma geben können.

 

Wie funktioniert Content Automation?

 

Content Automation im Sinne automatischer Texterstellung ist nur dort möglich, wo Daten die Grundlage der Inhalte sind. In sämtlichen oben beschriebenen Anwendungsfällen verarbeitet eine auf Künstliche Intelligenz gestützte Software strukturierte Daten mithilfe von Textvorlagen und Bedingungen zu einem natürlichsprachlichen Beitrag. Je umfangreicher und besser strukturiert die Daten und je komplexer die vorformulierten Bedingungen, desto thematisch tiefer und variantenreicher können Texte sein.

Unter Content Automation fallen auch Lösungen, die mittels Natural Language Understanding Inhalte aus einem großen Bestand digitaler Dateien verstehen, um diese in folgenden Schritten automatisiert neu ordnen zu können. Ein praktisches Beispiel wäre etwa die Bündelung von Newsbeiträgen eines Nachrichtenportals zu relevanten Themenseiten. Dabei werden zunächst sämtliche Inhalte semantisch angereichert.

Zusätzlich analysieren vollautomatisierte Systeme die Nachfrage im Internet und erkennen frühzeitig relevante Themen. Durch ein Matching der semantisch angereicherten Inhalte mit der analysierten Nachfrage im Netz werden suchmaschinenoptimierte Themenseiten ausgespielt. Content Automation trägt so zu einem individualisierten Nutzererlebnis bei – ganz ohne zusätzliche redaktionelle Ressourcen zu beanspruchen.

 

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