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Für Kunden stellt sich spätestens bei Setup eines Textroboters regelmäßig die Frage, ob und auf welche Art und Weise sich der Erfolg beim Einsatz eines Textroboters messen lässt. Darauf gibt es mindestens vier Antworten:

1. Produzierte Textmenge pro Zeit

Es ist hilfreich, regelmäßig im Rahmen des Projektverlaufes eine Visualisierung zu erzeugen, die darstellt, wieviele Texte innerhalb eines Zeitabschnittes bereits automatisch durch den Textroboter generiert wurden. Gut und schnell für alle erfassbar ist ein sogenanntes burn-down-, wahlweise auch burn-up-Diagramm. Es zeigt in der x-Achse die aufgetragene Zeit und in der y-Achse die Zahl der automatisch betexteten Produkte.

Um den Erfolg der Geschwindigkeit bei der Betextung noch zu unterstreichen, kann das in Relation zur manuellen Produktion von Texten gesetzt werden. Ein Texter schafft zwischen 5 und 10 Produkttexte pro Tag. Mit Hilfe solcher Diagramme wird der extrem hohe Skalierungseffekt eines Textroboters sichtbar.

2. Eingesparte Kosten bei automatisierter Texterstellung

Amortisation und Skalierungseffekt eines Textroboters

Mit Hilfe unseres Amortisations- und Skalierungsrechners wird nach Eingabe der Kannzahlen veranschaulicht, wie schnell sich die Investition bezahlt mach und welche Skaleneffekte sich einstellen.

Üblicherweise kostet ein durch eine Textagentur erstellter Produkttext ca. 13 Cent pro Wort oder zwischen 7 und 12 Euro pro Produkttext. Wir haben auch schon Kunden angetroffen die 25 Euro und mehr pro Text investieren müssen. Das sind zunächst nur die reinen Einkaufskosten eines Textes. Bei einer Vollkostenrechnung kommen jede Menge weiterer Posten hinzu: Zeit und Aufwand für Briefings, Entgegennahme der Texte, Lektorat, Abstimmungs- und Freigabeschleifen sowie das Einstellen des Textes gehören hier beispielsweise dazu. Diese Aufschläge eingerechnet, fallen leicht Kosten in Höhe von 17 bis 45 Euro an – je nach Ausprägung, Anspruch und Struktur der Texte.

Es empfiehlt sich, die automatisch generierte Textmenge in bereits „eingesparte“ Kosten umzurechnen und so zu verdeutlichen wieviel Geld inzwischen nicht mehr an Textagenturen überweisen muss bzw. im eigenen Unternehmen nicht mehr anfallen. Für den Fall, dass dieses Geld bisher nicht ausgegeben wurde, weil auf eine Betextung bis dato ganz verzichtet wurde, können diese Kennzahlen herangezogen werden, um die eingesparten Kosten gegenüber manueller Betextung darzustellen.

Wir haben unterstützend einen Amortisationsrechner programmiert, der – mit den Kennzahlen gefüttert – ad hoc ausrechnet, ab welchem Monat sich die Investition in einen Textroboter vollständig ausgezahlt hat. Sprechen Sie uns hierzu gerne an, wenn Sie eine individuelle Berechnung wünschen.

3. Entwicklung der Konversionsrate

ERfolgsmessunfg beim Einsatz eines Textroboters zur automatisierten Content-Produktion

Texte, die sich auf Basis des Leseverhaltens selbst optimieren und dadurch immer ansprechender werden, sind keine Zukunftsmusik mehr.

AX-Sematics hat ein Javascript entwickelt, welches Sie in Ihre Website in Form eines Code-Snippets integrieren können (spezieller Tracking-Code für Google Analytics). Das derzeit noch im Beta-Stadium befindliche Analyse-Tool nennt sich „AXITE“ und misst beispielsweise, ob ein Website-Besucher den Produkttext angezeigt bekommen hat, wie lange die Verweildauer darauf war, bis hin aus welcher Region der Leser kommt.

Letztlich kann all das an Daten erhoben werden, was mit Google Analytics machbar ist. Damit können innerhalb eines separaten (und mit dem Kunden geteilten) Google-Analytics-Accounts Auswertungen erzeugt werden, die eine Korrelation von eingeblendetem Text und dem Ziel wie beispielsweise dem Kauf (Warenkorb) zeigen.
Texte, die sich auf Basis des Leseverhaltens selbst optimieren und mit Hilfe des Textroboters immer ansprechender werden, sind keine Zukunftsmusik mehr.
Nun werden für jedes Produkt zwei Textvarianten durch den Textroboter erzeugt und in einem A/B-Testverfahren eingeblendet. Setzt sich beispielsweise Textvariante A durch, möchte man natürlich mehr Texte basierend auf der besseren Variante produzieren.

Die gute Nachricht: In einer weiteren Ausbaustufe werden die aus dem A/B-Test gewonnen Erkenntnisse an den Textroboter zurückgespielt und unter den erfassten Parametern neue Textvarianten erzeugt. Damit entsteht ein Regelkreislauf, der über die Zeit automatisch zu immer besseren Texten führt. Sich selbst optimierende Texte – gesteuert durch das Leseverhalten der User – werden somit geschaffen. Das ist ein absolutes Novum.

4. SEO und die Sichtbarkeit in Suchmaschinen

Dieser Teil ist sehr komplex, da sowohl die Sichtbarkeit im Web als auch das Ranking in Suchmaschinen von einer Unzahl von Faktoren abhängig ist und keiner noch so guter SEO-Berater letztlich den von Google verwendeten Algorithmus bis ins letzte Detail kennt. Zudem: Gerne verwendete Messinstrumente wie Sistrix (zeigt den Sichtbarkeitsindex in Suchmaschinen) ziehen nur eine kleine Teilmenge an Keywords heran. Die hohe Varianz der automatisch erstellten Texte findet sich hier nicht zwingend wieder.

Allerdings darf erwartet werden, dass in Fällen in denen die bisherige Betextung der Produkte gering war oder oder mit viel “duplicate content” gearbeitet wurde (Marketingtexte der Hersteller die für die Produktbetextung herangezogen werden) die Sichtbarkeit und das Ranking profitieren werden. Es ratsam, dass ein SEO-Spezialist die Umstellung auf automatisierte Betextung begleitet und – wo notwendig – die richtigen Weichen stellt.

Unbedingt beachten ist: Nur eine saubere Null-Messung und ein vor dem Projekt dokumentiertes Analyseverfahren kann zu künftigen Aussagen und Vergleichswerten führen. Änderungen während oder nach dem Projekt führen zu Fehlinterpretationen und falschen Vergleichswerten.