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Tipps für die Einführung der Textautomatisierung

Textautomatisierung bietet Unternehmen viel Potenzial. Wie die Einführung gelingt, welche Erfolgsfaktoren es gibt und welche Fehler häufig auftreten.
Saim Alkan | 24.10.2022
Die automatisierte Texterstellung spart Zeit und Geld. © Freepik / rawpixel.com
 

Es ist längst kein Geheimnis mehr, dass KI und Automatisierung große Chancen für Unternehmen bieten. Die automatisierte Textproduktion ist lukrativ, da hier die Einsparung von viel Geld und Zeit möglich ist, während sich gleichzeitig Abverkäufe und Conversions steigern. Ein wahrgewordener Unternehmertraum also.

Doch wie gelingt die Einführung der Textautomatisierung im eigenen Unternehmen? Welche Voraussetzungen wichtig sind, welche Faktoren zum Erfolg führen und welche Fehler häufig auftreten, wird im Folgenden erläutert.

Wie Automatisierung Prozesse im Unternehmen verändert

Die Texterstellungsprozesse von Texter und Maschine unterscheiden sich stark. Während der Texter einen Text monolithisch schreibt, in dem er ihn nach und nach entwickelt, ausbaut und optimiert, wird die Textgenerierung durch die Maschine dynamisch. Statt eines Textes generiert die Maschine tausende Texte in Sekundenschnelle.

Es ist daher wichtig, alle Stakeholder im Unternehmen auf die neue Technologie einzustimmen. Denn die Textautomatisierung eröffnet inhaltlich ganz neue Möglichkeiten, erfordert aber auch neue Denk- und Handelsansätze. Für Content-Teams stehen Überlegungen zur Textstruktur und Textvariablen jetzt zu Beginn. Müssen die Texte zum Beispiel je nach Jahreszeit abgeändert werden? Welche Produktinformationen braucht der Leser? Und andere Teams stellen sich Fragen wie: Welche Kennzahlen sind nun wichtig? Wie werden SEO und Qualitätssicherung in Zukunft betrieben?

Arbeitsweisen und -prozesse der Mitarbeiter ändern sich. Sie brauchen Zeit, um sich darauf ein- und umzustellen.

Die 3 Erfolgsfaktoren für die Einführung der Textautomatisierung: Daten, Kenntnis, Mut 

Es sprechen viele unternehmerische Gründe für eine Textautomatisierung. Doch um diese erfolgreich umzusetzen, sind drei Voraussetzungen essenziell.

1. Fach- und Sachkenntnis

Es ist eine einfache Formel: Gute Texter schreiben gute Texte! Und das ist auch bei Textautomatisierung so, denn die Maschine kann nur das ausspielen, was ihr vorgegeben wird. Ein guter Texter weiß, was Kunden über Produkte wissen wollen und welche Informationen er dahingehend der Maschine eingibt. Ähnlich verhält es sich mit den Texten an sich. Ein guter Schreibstil und gute Formulierungen sind grundlegend für einen ansprechenden Text. Die Vorgaben des Texters oder Content-Teams bestimmen den Ton und den Stil der Inhalte, die die Maschine für die Website bzw. den Onlineshop in tausendfacher Ausführung generiert.

2. Daten(qualität)

Die automatisierte Texterstellung beruht auf strukturierten Daten. Logischerweise ist damit auch eine gute Datenqualität und -struktur wichtig. Denn die Maschine kann nur das beschreiben, was ihr in den Daten vorgegeben wird. Vollständige und richtige Daten sind folglich ein Grundstein für ansprechende Texte.

3. Das richtige Mindset

Was macht diese KI und soll in Zukunft eine Maschine meine Arbeit übernehmen? Mitarbeiter haben Sorgen und Ängste, die es auszuräumen gilt. Es braucht ein gewisses Maß an Mut und Aufgeschlossenheit, um sich mit künstlicher Intelligenz zu beschäftigen und sich in ihre Funktionsweise einzuarbeiten. Wenn der Texter aber zum Beispiel seinen Arbeitsplatz durch die KI bedroht sieht, ist das für ihn wenig motivierend, sich mit der neuen Technologie auseinanderzusetzen. Aufklärung und offene Kommunikation sind also das A und O.

Die häufigsten Fehler bei der Einführung der Textautomatisierung

Doch es gibt auch Fallstricke auf dem Weg zum automatisierten Text. Diese drei Fehler sollten vermieden werden.

1. Projekt zu groß ansetzen

Die Einführung ist ein Prozess – und Prozesse brauchen Zeit und Raum, um sich zu entfalten. Feuereifer und Tatendrang in allen Ehren, doch wenn ein Projekt am Anfang zu groß aufgezogen wird, schwinden schnell Motivation und Begeisterung. Gerade zu Beginn ist es wichtig, Fortschritte und Anfangserfolge zu sehen. Dadurch ist es Teams möglich, sich mit der Software vertraut zu machen und Inhalte weiterzuentwickeln. Entwicklungen und Fortschritte wahrzunehmen, befriedigt und motiviert.

2. Fokus liegt auf Daten statt auf Texten

Da sich die automatisierte Texterstellung aus Daten speist, ist ein qualitativ hochwertiger Datensatz notwendig und diese sind, wie bereits beschrieben, ein wichtiger Erfolgsfaktor. Doch Teams laufen Gefahr, sich in der Strukturierung und Optimierung aller Datensätze zu verbeißen, statt Texte zu entwickeln. Deswegen ist es manchmal sinnvoll, mit noch nicht perfekten Daten zu starten, Erfahrungen zu sammeln und die Daten und Texte kontinuierlich zu verbessern. Denn auch schon mit wenigen guten Daten lassen sich Texte generieren.

3. Unpassende Software auswählen

Jede Einführung neuer Technologie ist auch eine Geldfrage. Das gilt gerade in Krisenzeiten. Entscheider brauchen eine Software, die die größtmögliche Risikominimierung bei größtmöglichem Nutzen bietet. Bei der Auswahl der Software ist es wichtig, im Kleinen zu starten und auf Rahmenbedingungen zu achten. Ist die Software problemlos monatlich kündbar, falls ich mich gegen die Textautomatisierung entscheide? Erlaubt mir der Softwareanbieter Optionen hinzu zu buchen, wenn ich sie brauche, oder gibt es nur ein Gesamtpaket? Bekomme ich schnelle Hilfe, wenn ich nicht weiterweiß oder Fragen habe? All das sollten Softwareanbieter ermöglichen.

Fazit

Die Einführung der Textautomatisierung kann schnell zu sichtbaren Erfolgen führen. Es ist wichtig, die eigenen Mitarbeiter in den Prozess einzuschließen, Ängste zu nehmen und ihnen Zeit zu geben, sich mit der neuen Technologie vertraut zu machen. Dadurch profitieren Unternehmen nachhaltig von der Textautomatisierung und können mit ihr das Wachstum vorantreiben.

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Über Saim Alkan

Saim Rolf Alkan ist CEO und Gründer von AX Semantics. Als Redner, Dozent und Autor setzt der Visionär auf die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.

Kommentare

Jan Schoenmakers

Optimal automatisieren kann man standardisierte Texte, z.B. zu Fußball-, Börsen- oder Kampagnenergebnissen. Je mehr ein Text erklären oder überzeugen muss, desto wichtiger ist Empathie für die Zielgruppe. Hier sind Menschen unerreicht – doch Algorithmen werden immer besser, wenn man sie auf natürlichen Zielgruppe-Texten wie Social Media Posts, Service-Mails oder Freitext aus Befragungen trainiert.

Henrik Roth

Mindset spielt aus meiner Sicht die größte Rolle bei der Einführung von KI Textgeneratoren. Sie sind wie E-Bikes – sie unterstützen Kunden bei ihrer Arbeit, aber sie ersetzen die Jobs nicht komplett. So ist das mit jeder Technologie in den letzten Jahrzehnten im Content Creation Prozess gewesen und wird auch immer so bleiben.

Christian Au

In der Praxis ist bei der Einführung von Textautomatisierungen speziell zu Beginn auch Geduld wichtig. Auf den ersten Blick liefern moderne KI-basierte Verfahren mit GPT-3 oder ähnlichen Technologien oft beeindruckende Resultate. Die Sicherstellung der inhaltlichen Korrektheit und ausreichenden Qualität, damit die Verfahren in Produktivprozessen zum Einsatz kommen können, sind in der Regel aber mit viel Aufwand verbunden. Dazu gehört zum Beispiel die Adaptation an firmenspezifisches Vokabular oder Tonalität.

Bernd Korz

Eine besondere Chance in der Textautomatisierung besteht zum einen in der automatischen Erstellung von Video- oder Audiotranskripten, da auf diese Weise ohne besonderen Aufwand auch Menschen mit Hörbehinderung inkludiert werden können. Ein weiterer Gamechanger ist die maschinelle Übersetzung, die maßgeblich zur Internationalisierung und Zielgruppenerweiterung beiträgt.

Roland Fiege

Aktuelle Studien belegen, dass Künstliche Intelligenz (KI) heute schon besser schreiben kann als Menschen – aber nur wenn diese alles richtig machen. Und das heißt vor allem, die richtigen Themen zu identifizieren und relevant darzustellen. Aber auch hier bietet KI einen entscheidenden Vorteil: Sie kann in kürzester Zeit enorme Textmengen analysieren und fundierte Hinweise geben, welche Themen und Keywords die relevantesten sind. Wenn Sie diese Informationen dann in die Text-Software eingeben, erhalten Sie Inhalte, die relevant sind und auch tatsächlich gelesen werden – Mission accomplished!