Künstliche Intelligenz im Content Management

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April 06, 2022

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Wer sich mit aktuellen Trends im Marketing und Content Management beschäftigt, kommt um Künstliche Intelligenz nicht herum.

Obwohl die Systeme im Rahmen des maschinellen Lernens immer klüger und menschenähnlicher werden, gibt es aber immer noch feste Grenzen. Vor allem das Erstellen von originalem unique Content ist nach wie vor menschlichen Autoren vorbehalten. In einigen Bereichen können Computersysteme sie aber bereits ersetzen.

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ – WAS IST DAS ÜBERHAUPT?

Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist ein Teilgebiet der Informatik. Im Englischen ist meist von Artificial Intelligence, kurz AI, die Rede. Ziel dieser Disziplin ist es, vernünftig handelnde Computersysteme zu erschaffen, die dem Menschen ähnlich oder sogar überlegen sind. Dabei beziehen sich die vermeintlich intelligenten Leistungen einer KI aber in der Regel nur auf einen bestimmten Bereich. In diesem wird ein selbstlernender Algorithmus mit Hilfe großer Mengen an Testdaten optimiert, bis er die vorgegebene Aufgabe schließlich eigenständig erfüllen kann. Dieser Vorgang ist auch als maschinelles Lernen bekannt und bildet ein Teilgebiet der KI.

KI ZUR KOMMUNIKATION UND CONTENT KREATION

Lange Zeit stellte die menschliche Sprache für intelligente Computersysteme eine große Hürde dar. Mittlerweile beweisen mit sogenannten Deep-Learning-Algorithmen ausgestattete Anwendungen aber immer wieder, dass die KI dieses Feld mittlerweile erstaunlich gut beherrscht. Google Translator oder DeepL liefern mittlerweile dank selbstlernender KI Übersetzungen hoher Qualität. Gleichzeitig nimmt der Einsatz von Chatbots im Kundenservice zu. Die meisten Computersysteme können zwar nur eine begrenzte Zahl an Anfragen verarbeiten und erfüllen. Sie sind aber rund um die Uhr erreichbar und können Nutzer mit Informationen versorgen.

Mit der Entwicklung der Natural Language Generation (NLG) haben intelligente Computersysteme außerdem einen großen Schritt hin zur eigenständigen Erzeugung von Content gemacht. Diese Technik steckt noch in den Anfängen, zeigt aber bereits jetzt vielversprechende Ergebnisse. Auf der Grundlage von Vorlagen aus vorformulierten Sätzen und einer narrativen Reihenfolge wählt das System die richtigen Sprachschnipsel für eine natürlich wirkende Kommunikation mit einem Nutzer aus. Über die Verknüpfung mit einer Datenbank können außerdem die nötigen Informationen in den Text eingebaut werden. Mittels NLG werden Wetterberichte, Sportnachrichten oder auch Produkttexte erstellt. Je strukturierter die Ausgangslage der Daten ist, desto besser ist die automatisierte Texterstellung möglich.

NLG kommt außer in den oben erwähnten Chatbots mittlerweile auch zur Generierung von Berichten aus reinen Zahlen und zur Erzeugung von Produktbeschreibungen in großen Online-Shops zum Einsatz. Angenehm lesbarer Content mit Mehrwert, wie er von Nutzern im Rahmend es Content-Marketings erwartet wird, liegt allerdings bisher nicht innerhalb der Möglichkeiten von NLG. Die Programme eignen sich (noch) vor allem für monotone Routine-Arbeiten.

KI ZUR DATENAUSWERTUNG UND PERSONALISIERUNG VON INHALTEN

Neben der Content-Creation spielt KI vor allem bei der auf der Auswertung von Nutzerdaten basierenden Personalisierung von Content eine wichtige Rolle. Intelligente, selbstlernende Systeme sind nicht an starre Vorgaben gebunden, welchem Nutzer mit welchen Parametern sie welchen Content präsentieren. Stattdessen können sie durch maschinelles Lernen eigene Algorithmen und Parameter entwickeln, mit denen sie den bestmöglichen Content für jede Situation ermitteln. Dabei beziehen sie weitaus mehr Faktoren ein als ein Mensch es je könnte. Gleichzeitig fließen Verläufe sowie das Surf- und Kaufverhalten Ihrer Kunden als Feedback in Echtzeit in die Algorithmen ein, sodass sich diese beständig verbessern.

Insgesamt vereint KI-basierte Software im Content-Marketing die Vorteile besserer individualisierter Ergebnisse bei geringerem Aufwand. In den nächsten Jahren ist außerdem mit immer besseren und menschlicher wirkenden Ergebnissen zu rechnen.

Dieser Artikel ist Teil eines Whitepapers.

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