Whitepaper Text Automation: Wie steht es um den Roboter-Redakteur?


Vor fünf Jahren wurde ein Text Automation Tool hunderten Redakteur:innen in einem Münchener Hotel vorgestellt. Unter großer Sorge der Anwesenden um die Zukunft Ihres Arbeitsplatzes. Was hat sich seitdem getan und wie weit ist der Roboter Journalismus heute wirklich? In unserem Whitepaper beschäftigen wir uns detailliert mit dem Thema Text Automation. Wir schauen, welche Use Cases mittlerweile möglich sind – und welchen Limitierungen Text Automation heute noch unterlegen ist. Laden Sie sich unser Whitepaper hier herunter! 

Download Whitepaper „Text Automation – so funktioniert Roboter Journalismus heute“

Text Automation Whitepaper eCover mit Teaserseiten

Mit Klick auf den Download-Button willigen Sie ein, dass Ihre Firmen-E-Mail-Adresse und Ihr Firmenname an Contentmanager.de und uNaice GmbH zur werblichen Ansprache auch per E-Mail und zur Markt- und Meinungsforschung übermittelt werden dürfen. Mit Ihrer Einwilligung erhalten Sie auch automatisch den contentmanager.de-Newsletter. Die Erklärung ist jederzeit über einen Link in jeder E-Mail widerrufbar.

Als die ersten Tools entwickelt wurden, um Texte automatisiert zu erstellen, wurden diese mit Skepsis betrachtet. Einerseits, da Redakteur:innen um ihre Jobs fürchteten. Andererseits wurde Textautomatisierungswerkzeugen keine hohe Leistungsfähigkeit zugeschrieben. Doch ist das heute immer noch so? Was zeichnet Text Automation 2022 aus?

Was zeichnet Text Automation aus? – Zwei Grundrichtungen

Wie Textautomatisierung grundsätzlich funktioniert erklären wir Ihnen in unserem Wissensbeitrag. Bei Text Automation Software zeigen sich dabei zwei Richtungen: Regelbasierte und KI-basierte Textautomatisierung. Diese Unterscheidung ist wichtig, denn KI-basierte Lösungen verfügen über einen deutlich weitreichenderen Anwendungsbereich, als regelbasierte Text Automation Software. Mit KI lassen sich auch komplexere Texte wie Blogbeiträge oder Social Media Posts für Facebook, Twitter, LinkedIn und Co. erstellen. Regelbasierte Lösungen eignen sich dagegen mehr für standardisierte Texte wie etwa Produktbeschreibungen. Zentral für beide Lösungsansätze ist aber die Vernetzung mit anderen Systemen im IT-Ökosystem des Unternehmens. Text Automation Software braucht abhängig vom Anwendungsfall beispielsweise Zugriff auf PIM-Systeme, CRM und ERP sowie andere Tools im Marketing Automation Stack. Erst dann können automatisierte Texte überhaupt erstellt werden.

In unserem Whitepaper erfahren Sie mehr zu der Unterscheidung und was mit welcher Text Automation Software mehr oder weniger möglich ist.

Text Automation beginnt im Kleinen und baut aufeinander auf

Die beiden Grundrichtungen lassen es bereits erahnen: Text Automation startet klein und wächst mit der Zeit im Unternehmen. Sie wird erwachsen. In unserem Whitepaper haben wir für Sie daher fünf Phasen definiert, in die sich Text Automation einteilen lässt. Sie reichen von statischem Content bis zu komplexen und personalisierten Inhalten. Je nach Phase ist ein unterschiedliches technisches Setup im Unternehmen notwendig. Für jede Phase gibt es daher auch verschiedene Use Cases. Eine Auswahl haben wir im folgenden Abschnitt für Sie.

Verschiedene Use Cases der Textautomatisierung

Text Automation kommt heute bereits in vielen Aspekten der Content-Erstellung zum Einsatz. Im E-Commerce werden in der Regel Produktbeschreibungen für den Onlineshop automatisiert erstellt. Redakteur:innen fokussieren sich dagegen mehr auf Storytelling-Content, um Bestseller noch besser zu vermarkten. Die Standard-Beschreibungen überlassen sie dagegen heute den Text Automation Tools.

Textautomatisierung lässt sich zudem wunderbar für die Übersetzung von Texten einsetzen. Damit ist sie ein wichtiger Bestandteil der Internationalisierung von Unternehmen. Aber auch hinter alltäglichen Mitteilungen kann bereits Text Automation stecken. Passende Software kann beispielsweise effizient Wetter-Nachrichten automatisch verfassen. Dazu braucht es nicht einmal KI-basierte Systeme, sondern einfache regelbasierte Lösungen, die an entsprechenden Datenbanken angeschlossen sind. Sie fügen die Daten dann einfach in vorgefertigte Templates ein. Ähnlich verhält es sich für Sportnachrichten. Komplexere Inhalte wie Blog-Beiträge oder Predictive Content benötigen dagegen immer KI-basierter Text Automation Software.

Content-Produktion der Zukunft – alles automatisch?

Bereits heute ist die Textautomatisierung ein gutes Stück weiter als 2017. Durch die Integration Künstlicher Intelligenz haben sich die Anwendungsfelder ausgedehnt. Sie bedienen teils auch komplexe Inhalte, allerdings nicht vollumfänglich automatisiert. Stand heute sieht so aus, das viele Lösungen für Text Automation für komplexere Texte hybride Modelle verfolgen. Heißt: Redakteur:innen erhalten anhand verschiedener Eckdaten automatisch erstellte Textblöcke. Aus diesen Textbausteinen müssen sie weiterhin händisch den fertigen Text „zusammenbasteln“. Komplexe Texte wie etwa Blog-Artikel vollkommen automatisiert verfassen zu lassen, ist daher bisher wirklich noch Zukunftsmusik.

Doch wir befinden uns erst am Anfang der KI-basierten Software Lösungen im Marketing. Die Entwicklung dürfte sich durch die immer weiter zunehmende Bedeutung von personalisiertem Content im Marketing beschleunigen – hin zu einer automatischen Content Erstellung anhand von Business KPIs. Die wichtigste Grundlage besteht bereits in jedem Unternehmen: Daten. Das Einzige, was künftig bei der Textautomatisierung dann noch über Erfolg oder Misserfolg entscheiden wird, ist der Strukturierungsgrad dieser Daten.

 

Previous Briefing Arten: Übersicht der wichtigsten Briefings – Definitionen und Nutzen
Next Shopware Community Day im Mai: Save the Date!

No Comment

Leave a reply

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

15 + zwölf =