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.
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.
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.