Gute Produktdaten sind verkaufsentscheidend. Die Zeiten, in denen sich Kunden auf einen einzigen Shoppingkanal verlassen, sind vorbei. Heute machen sie sich online schlau und recherchieren genau, bevor sie sich zum Kauf entscheiden. Aus diesem Grund ist es so wichtig, mit optimierten Produktdaten zu arbeiten. Gerade im E-Commerce müssen die Informationen daher aussagekräftig, detailliert und immer tagesaktuell sein.
Erfolgsentscheidende Informationen
Egal ob für die Auffindbarkeit von Produkten, für Informationen in einem persönlich gestalteten Newsletter oder eine ansprechende Produktbeschreibung – aussagekräftige Produkt- und Kategorieinformationen helfen dem Kunden, Entscheidungen zu treffen.
Im Produktdatenmarketing werden häufig Unmengen von Produktinformationen verarbeitet und verwaltet, für Kampagnen und Artikeltexte genutzt und in personalisierten Botschaften für Kunden aufbereitet. Damit werden Produktdaten auch für eine Automatisierung interessant, denn wer über eine gute Datenstruktur verfügt, der kann diese auch für eine automatisierte Betextung mit dem Textroboter nutzen.
Aber nicht alle produktbezogenen Daten, die ein Unternehmen besitzt, sind für eine maschinelle Auswertung geeignet. Damit der Textroboter den Datenfeed auch wirklich nutzen kann, muss dieser bestimmte Kriterien erfüllen. Demzufolge müssen die Produktinformationen entsprechend aufbereitet werden, um mittels einer automatisierten Texterstellung ansprechende und aussagekräftige Produkttexte zu erhalten.
Produktdaten und was sie zu erzählen haben
Sehen wir uns zunächst die Daten an, die die meisten Unternehmen ohnehin besitzen. Häufig eignen sich nämlich gerade vorhandene Stammdaten aus einem PIM oder einem anderen Produktdatenverwaltungstool gut für die automatisierte Texterstellung. Stammdaten sind einfache, beschreibende Informationen wie Produktnamen, Hersteller, Abmessungen etc.
Eine strukturierte Übersicht über diese Daten (nach dem Modell Produkt=x, Hersteller=y, Länge=a, Breite=b, Höhe=c) ermöglicht bereits die Erstellung einfacher Sätze, die ggf. sogar für alle Produkte eines Anbieters verwendet werden können. Da haben wir dann einen kurzen Text wie:
Das Smartphone von x ist in der Größe a x b x c erhältlich.
Unter dem Strich wäre hier natürlich die Angabe einer Bildschirmdiagonalen sinnvoller, aber Sie verstehen das Prinzip. Übrigens ließe sich die Bildschirmdiagonale – oder jede sonstige Oberfläche – vom Textroboter auch aus den Maßen berechnen, so dass ganz neue Möglichkeiten entstehen. In einem nächsten Schritt erfassen wir die Daten zu Funktionen und Features. Diese zu strukturieren erfordert etwas mehr Aufwand und das ist auch der Punkt, an dem es häufiger hakt.
Produktfeatures als strukturierte Daten
Die meisten Unternehmen verfügen über zahlreiche Daten zu Produktfunktionen und Besonderheiten. Diese sind wichtig, denn wer kauft schon ein Smartphone mit dem obigen Produkttext?
Wie allerdings lassen sich diese als maschinenlesbare Daten strukturieren? Da für den Textroboter die Zuordenbarkeit von Daten eine wesentliche Rolle spielt, ist es wichtig, die Produktdaten in eindeutige Datenfelder einzuordnen. Da kann es dann beispielsweise heißen:
Kamera: 8MP
Datenübertragung: LTE
Betriebssystem: Android
Aber auch:
Dual-Sim: false
Touchscreen: true
Aus diesen Daten lassen sich dann schon ein paar mehr bzw. aussagekräftigere Sätze bilden:
Das Android Smartphone mit Touchscreen verfügt über eine 8MP Kamera. Mit der LTE-Datenübertragung sind Sie auch mobil jederzeit schnellstens vernetzt.
Die einzelnen Datenfelder können für mehrere Produkte gelten und für einen anderen Datensatz auch Daten ganz anderer Produkte beinhalten. So könnte z.B. im Datenfeld „Betriebssystem“ für einen Desktop-Computer die Information Windows 10 enthalten sein.
Meta-Daten für eine interpretative Auslegung von Informationen
Besonders interessant für große E-Commerce-Händler sind auch die sogenannten Meta-Daten, die es dem Textroboter ermöglichen, interpretativ zu agieren. Als solche Meta-Daten eignen sich beispielsweise Verkaufszahlen, Retourenraten oder Bewertungen anderer Käufer.
Dementsprechend lässt eine geringe Retourenrate beispielsweise darauf schließen, dass die Kunden mit dem Produkt sehr zufrieden sind, was es dem Textroboter ermöglicht, einen Satz zu schreiben wie:
Ein besonders beliebtes Produkt, das Ihnen garantiert lange Freude bereitet.
Weitere interessante Informationsquellen für die automatisierte Betextung können auch Shop-Infos und Herstellerdaten sein, die in automatisiert erstellten Texten zusätzlichen Mehrwert bieten.
Wichtig ist und bleibt jedoch die optimale Strukturierung der Daten, damit diese maschinenlesbar sind. Felder, die mehrere schlecht voneinander abgegrenzte Attribute enthalten, sind häufig nicht nutzbar und auch Felder mit Fließtext kann der Textroboter nicht auswerten
Produktdatenoptimierung für die automatisierte Contenterstellung
Aber wie sehen sie aus, die optimalen und kaufrelevanten Daten für die automatisierte Erstellung von Produktbeschreibungen? Wenn ich meine Produktdaten für eine Content-Automation aufbereiten und optimieren möchte, gibt es einige Dinge zu beachten. Ganz konkret bedeutet das, dass ich mir meine Daten genau ansehen und sie ggf. trennen muss.
In vielen Fällen besitzen Shopanbieter z. B. eine Produktbeschreibung oder einen Produktnamen, in dem schon die wichtigsten Features enthalten sind. Da sind dann beispielsweise im Namen eines Sofas schon Farbe, Material und vielleicht sogar die Abmessungen enthalten. Auch wenn das praktisch für den Header ist und der Kunde so direkt sieht, was das Produkt ausmacht, ist es doch nutzlos für den Textroboter.
Denn im Grunde genommen enthält ein solches Datenfeld eine Menge verschenkter Informationen – einfach weil die Attribute aus diesem Datenfeld nicht einzeln ausgelesen werden können. Habe ich jedoch für jede Eigenschaft ein eigenes Datenfeld („Farbe“, „Material“ oder „Maße“), kann ich für jedes Attribut einen eigenen Satz generieren. Wenn dieser dann in verschiedenen Varianten und unterschiedlichen Reihenfolgen ausgespielt wird, entsteht Varianz und Duplicate Content wird vermieden.
Das Stichwort lautet Granularität und je granularer die Daten, desto flexibler und facettenreicher die Betextung.
Häufigkeit des Auftretens oder der Befüllungsgrad
Natürlich bringt es nichts, Hunderte von Datenfeldern anzulegen, die dann jeweils nur ein Produkt von Tausenden betreffen. Für die automatisierte Contenterstellung heißt es abwägen: Welche Daten beschreiben die meisten meiner Produkte und wie hoch ist der Befüllungsgrad, wenn ich dieses oder jenes Attribut schaffe?
Dieser Gedankengang ist nicht eindimensional, denn in manchen Fällen kann es durchaus sinnvoll sein, ein nur wenig befülltes Attribut für die automatisierte Betextung zu nutzen – nämlich dann, wenn genau dieses Attribut eine Besonderheit ist, die ich in den Vordergrund rücken möchte.
Da könnte dann beispielsweise stehen:
Die Applikation aus schillernden Perlen macht dieses T-Shirt zu einem wahren Hingucker.
Selbst wenn es in meinem Shop nur sehr wenige T-Shirts mit einer solchen Applikation gibt, diese Kategorie für mich aber besonders wichtig ist.
Granularität und Struktur
Legen Sie zu Beginn 20-25 Attribute an und erhöhen Sie für das komplette Betextungsprojekt die Anzahl auf den Daumenwert von etwa 90 Attributen, mit denen bereits eine gute Varianz geschaffen werden kann. Hier gilt: Je mehr Datenfelder mit guter Befüllung ich habe, desto flexibler und detailreicher sind die automatisierten Texte, die ich generieren kann.
Es mag etwas aufwendig sein, die vorhandenen Produktdaten für die automatisierte Betextung durch einen Textroboter aufzubereiten, aber es lohnt sich! Denn mit gut strukturierten und optimierten Daten lassen sich tolle Produkttexte erstellen, die Kunden ansprechen und begeistern.
Video: Arten und Nutzung von Daten
Der Chef von AX Semantics, Saim Alkan, hat das Thema Produktdaten sehr schön in einem Video zusammengefasst.
Großunternehmen und Konzerne stemmen die digitale Transformation meist aus eigener Kraft. Sie stellen Teams für die Digitalisierung zusammen an deren Spitze ein Chief Digital Officer steht, gründen Start-ups und stellen Personal mit digitaler Kompetenz ein. Vor allem aber: Finanzielle Mittel sind in der Regel das geringste aller Engpässe – auf Fördermittel bzw. Förderprogramme sind sie kaum angewiesen.
Mittelständische und kleine Unternehmen (KMU) sowie Handwerksbetriebe haben es viel schwerer. Eigene Ressourcen und Fachwissen aufzubauen ist wirtschaftlich meist nicht darstellbar. Zudem zwingt sie ihr Tagesgeschäft, den Fokus kaum bis wenig auf Themen rund um die die Digitalisierung richten zu können.
Das Ergebnis spricht Bände: Der Mittelstand will digitalisieren. Wir helfen dabei.
Politik und Staat haben diese Schieflage erkannt. Unter der Federführung des Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, kurz BMWi, wurde das Förderprogramm go-digital aufgelegt. Die bereitgestellten Fördermittel stehen mittelständischen und kleinen Unternehmen zu Verfügung, um Digitalisierungsprojekte einfacher und effizenter in Angriff nehmen und umsetzen zu können.
Was wird bei go-digital gefördert?
Grob gesagt, können KMU und Handwerk in Zusammenarbeit mit kompetenten und vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie autorisierten Beratungsunternehmen Fördermittel in Anspruch nehmen und Vorhaben in folgenden Kernbereichen umsetzen:
1. Förderung im Bereich der IT-Sicherheit
Risiko- und Sicherheitsanalyse zur Bewertung von Bedrohungen und möglichen Schwachstellen innerhalb der IT des Unternehmens. Das gilt auch für Neuanschaffungen von IT- und TK-Infrastruktur.
Inititativen und Maßnahmen die der Verbesserung des Sicherheitsmanagements der innerbetrieblichen IT dienen.
Mit diesem Modul des Förderprogramms wird das Ziel verfolgt, kleine und mittelständische Unternehmen besser vor Cyberkriminalität zu schützen, die bei der Digitalisierung eine potentielle Bedrohung darstellt.
2. Förderung im Bereich der Digitalisierung von Geschäftsprozessen
Einführung von Softwarelösungen und Tools, die Geschäftsprozesse zwischen Unternehmen, Geschäftspartnern und Kunden verbessern, vereinfachen und beschleunigen.
Digitalisierung innerbetrieblicher Kernprozesse von Abteilungen wie Marketing, Vertrieb, Logistik, Produktion usw.
Ziel im Rahmen dieses Moduls der Förderung, ist die möglichst vollständige Digitalisierung von Arbeitsprozessen und Verbesserung von Online-Abläufen.
3. Förderung im Bereich der digitalen Markterschließung
Etablierung einer Strategie für Online-Markting und -Vertrieb.
Programmierung einer rechtssicheren und modernen Internetpräsenz, idealerweise in Verbindung eines Online-Shops. Dazu gehören auch alle nachgelagerten Dienstleistungen wie Content-Produktion, Social Media oder Monitoring der Website.
Aufsetzen digitaler Prozesse für das Management des Web-Shops, elektronischem Zahlungsverkehr oder Versand von Waren.
Das Förderprogramm verfolgt innerhalb dieses Moduls das Ziel, KMU sowie Handwerksbetriebe beim Aufbau von Online-Marketing und Verkauf von Waren und Dienstleistungen über das Internet zu unterstützen.
Ihr Unternehmen profitiert von dem Fördersatz in Höhe von 50% pro Tagessatz von 1.100 Euro. Die Förderung kann bis zu 30 Tage in sechs Monaten in Anspruch genommen werden.Ganz konkret in Zahlen ausgedrückt heißt das für Sie: Eine Förderung von bis zu 16.500 Euro für Ihre Digitalisierungsprojekte.
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Wer kann das Förderprogramm go-digital in Anspruch nehmen?
Die Voraussetzungen, um in den Genuß von Fördermitteln zu kommen, sind schnell erklärt. Gefördert werden rechtlich selbständige kleine und mittlere Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft oder des Handwerks. Dabei gilt:
Ihr Unternehmen muss bei Abschluss des Vertrages weniger als 100 Arbeitnehmer beschäftigen. Eingeschlossen sind Partnerunternehmen und verbundene Unternehmen.
Der Vorjahresumsatz oder die Vorjahresbilanzsumme Ihres Unternehmens liegt bei höchstens 20 Millionen Euro.
Die Betriebsstätte oder die Niederlassung des Unternehmens liegt in Deutschland.
Sofern es sich bei dem Unternehmen um ein „Partnerunternehmen“ oder „verbundenes Unternehmen“ handelt, muss das beantragende Beratungsunternehmen die Förderfähigkeit nach der De-minimis-Verordnung der Europäischen Union hinsichtlich Mitarbeiterzahl und Jahresumsatz/Bilanzsumme bestätigen.
Wie unterstützen wir Sie bei go-digital?
uNaice ist ein vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie zertifiziertes Beratungsunternehmen. Damit sind wir autorisiert, gemeinsam mit Ihnen Fördermittel zu beantragen.
Welches Digitalisierungsprojekt passt zu Ihnen?
Textroboter
Wir digitalisieren Ihre Content-Produktion und erzeugen automatisiert unique und SEO-relevante Texte aus Daten.
Betreiber von Onlineshops denken viel darüber nach, wie sie potentiellen Kunden das Einkaufserlebnis so angenehm wie möglich machen können. So wird viel Wert auf die optische Präsentation der Produktbeschreibungen und Produktseiten gelegt. Der Einsatz von großformatigen Bildern oder Videos gewinnt zunehmend an Bedeutung.
Zudem werden im Hintergrund die Besucher des Onlineshops ständig vermessen. Deren Klickpfade und Mausbewegungen werden ausgewertet. Basierend auf den Analysen werden das UI (User Interface), sowie On Page-Elemente permanent optimiert.
All diese Bemühungen verfolgen ein Ziel: Die Rate der kaufenden Kunden zu erhöhen. Denn je höher die Conversion Rate, um so häufiger klingelt die Kasse des Onlineshops. Doch neben der rein technischen Betrachtung wird ein wesentliches Element der Produktseiten oft vernachlässigt: Die Produktbeschreibung, also der die Ware beschreibende Produkttext selbst.
Suchmaschinen lieben gute Produktbeschreibungen
Dabei zählt die Produktbeschreibung, also guter Content zum Produkt, zur wichtigsten Stellschraube, um die Conversion Rate – und somit den Umsatz – zu steigern. Das hat mehrere Gründe:
Gute Produktbeschreibungen informieren Kunden über die Eigenschaften, Funktionen und Mehrwerte des Produkts. Produktbeschreibungen mit Mehrwert sind im Zweifelsfall das Zünglein an der Waage. Insbesondere dann wenn der Kunde ob des Kaufs noch unsicher ist.
Den potenziellen Zielgruppen auf den Leib geschriebene Produktbeschreibungen, schaffen das notwendige Vertrauen und geben Interessenten jene Informationen zum Produkt an die Hand, die relevant für sie sind.
Somit tragen gut aufbereitete Produktbeschreibungen als Textsorte nachweislich zu einem besseren Ranking in den Suchergebnissen bei Google bei. In der Folge steigern sie am Ende des Tages die Conversion Rate.
Doch der Blick in so manchen Shop zeigt nur allzu oft, wie nachlässig mit der Beschreibung der Produkte umgegangen wird. Denn viele Betreiber eines Onlineshops begnügen sich mit der Aufzählung von Produkteigenschaften in Form von kurzatmigen Bullet-Points oder kryptischen Fließtexten, statt gute Artikel zu erstellen die das Produkt umfassend beschreiben.
Auch völlig veraltete Daten oder gar fehlende Informationen sind leider an der Tagesordnung. Wichtige Fragen der Leser bleiben so unbeantwortet. Auch Mehrwerte wie Tipps, Nutzen oder Funktionen rund um das Produkt fehlen oft. Es geht sogar noch schlimmer: Auch Übersichtsseiten fristen oft ein Schattendasein oder sind mit lieblosen Texten bestückt. Das schreckt Kunden ab und im Zweifelsfall verzichten sie lieber auf den Kauf oder sehen sich bei der Konkurrenz um.
Produktbeschreibungen der Hersteller sind keine gute Wahl
Es geht noch schlimmer: Viele Betreiber eines Onlineshops greifen in ihrer Not auf die kostenlos überlassenen Produktbeschreibungen des Herstellers zurück. Allerdings bringt das fatale Folgen mit sich.
Die Produktbeschreibungen der Lieferanten in Webshops zu integrieren ist ein riskantes Unterfangen.
Machen wir die Probe aufs Exempel. Nehmen wir einen Auszug aus einer x-beliebigen Produktbeschreibung eines Herstellers und führen wir einen Google-Suche durch. Das Ergebnis ist erschreckend: Wir finden über 3.200(!) Treffer. Darunter befindet sich eine beachtliche Anzahl an Onlineshops. Folglich bleibt hier jegliche Individualität und Einzigartigkeit auf der Strecke. Aus diesem Grund versinken viele Onlineshops im Einheitsbrei identisch lautender Suchergebnisse. Wir können drei Dinge aus dem Beispiel ableiten:
Die Verwendung von Produktbeschreibungen der Hersteller in Onlineshops, raubt Betreibern jegliche Chance der eigenen Positionierung. Zudem leidet die individuelle Ansprache der Zielgruppe darunter.
Kurzum: Wer Produktbeschreibungen der Hersteller verstärkt einsetzt, setzt sich einem nicht zu unterschätzenden Risiko aus. Der vielfache Einsatz von sogenanntem Duplicate Content schmeckt dem Suchalgorithmus von Google gar nicht. Somit ist ein generell schlechteres Ranking in den Suchergebnissen das Resultat.
Die Verwendung von Produktbeschreibungen von Herstellern schwächt die Conversion Rate statt diese zu erhöhen.
Konversionstarke Produktbeschreibungen nicht ohne Aufwand
Zahlreiche Gründe sorgen dafür, dass Produkttexte stiefmütterlich behandelt werden. Für Online-Händler bringt die Erstellung von die Zielgruppe ansprechenden, einzigartigen (uniquen) und damit SEO-relevanten Produktbeschreibungen einige Herausforderungen mit sich:
Geschwindigkeit: Bis die Texte erstellt sind, geht viel Zeit ins Land. Somit können Produktbeschreibungen dem Produkt oft erst dann zugefügt werden, wenn dessen Halbwertzeit schon längst überschritten ist.
Qualität: Die Produktionsqualität von extern in Auftrag gegeben Texten ist – gelinde gesagt – oftmals unterirdisch. Oft werden nicht ansatzweise die Anforderungen konversionstarker und SEO-relevanter Texte erfüllt. Obendrein werden nur allzu oft Produkttexte mit orthografischen und grammatikalischen Unzulänglichkeiten eingekauft. Es kostet viel zusätzliche Zeit, um die Fehler auszumerzen.
Aufwand: Eigene Produktbeschreibungen von hoher Qualität zu produzieren ist eine kosten- und pflegeintensive Angelegenheit. Im margenschwachen Online-Business muss der Betreiber jedoch mit spitzem Bleistift rechnen.
Nachhaltigkeit: Die stete Pflege von Kategorieseiten entfällt in vielen Fällen. Der Aufwand durch das sich ständig ändernde Sortiment ist einfach zu hoch. Oft werden Produktseiten und Übersichtsseiten gar komplett vergessen.
Wirkung guter Produktbeschreibungen bleibt nicht aus
Doch wie man es auch dreht und wendet, eines bleibt unbestritten: Gute Produktbeschreibungen zeigen Wirkung und bringen den Absatz nach vorne. Dazu muss die Zielgruppe treffsicher angesprochen werden. Hier hilft die adäquate Tonalität der Texte. Mit SEO-relevant aufgebauten Produktbeschreibungen werden die Kassen deutlich öfter klingeln, denn Kaufwillige finde das richtige Produkt. Der Grund dafür ist eine gesteigerte Conversion Rate. Der nächste Beitrag erklärt, wie mit dem Einsatz eines Textroboters den oben geschilderten Herausforderungen effizient, nachhaltig und wirtschaftlich darstellbar begegnet wird.
Unser Textroboter ist eine Lösung, die automatisiert auf Basis vorhandener Daten sehr viele Texte günstig und in kurzer Zeit schreibt. Dabei betonen wir in unseren Gesprächen mit Kunden immer wieder: Ein Textroboter ist keine künstliche Intelligenz, sondern eine Maschine, die von Menschen programmiert und trainiert wird. Vergleichbar mit einem Schweißroboter in der Automobilfertigung. Die Maschine lernt nicht automatisch dazu, sondern erledigt die Handgriffe des Menschen schneller, präziser und leistungsfähiger, ohne zu ermüden oder Flüchtigkeitsfehler zu erzeugen.
Daraus ergibt sich die Frage: Ab wann braucht man als Unternehmen einen Textroboter?
Bleiben wir bei unserem Beispiel des Industrieroboters: Wenn sie fünf Mal in der Woche an fünf verschiedenen Autos an zehn verschiedenen Stellen Schweißnähte anbringen müssen – lohnt es sich für Sie dann, einen Schweißroboter für eine hohe sechsstellige Summe anzuschaffen? Vermutlich nicht.
Wenn Sie 500 mal am Tag die gleichen Schweißpunkte am gleichen Auto in der gleichen hohen Qualität setzen möchten, lohnt sich die Anschaffung natürlich schon.
Ganz ähnlich verhält es sich mit unserer Lösung zur automatischen Texterstellung.
Wenn Sie in immer gleich bleibender Qualität hunderte von Texten im Monat oder mehrmals im Jahr benötigen, die auf der Basis von strukturierten Daten entstehen, dann ist ein Textroboter für Sie eine sehr gute – und vor allem kostengünstige – Lösung. Beispielfälle sind Beschreibungstexte aus Produktdaten, individualisierte Kundenanschreiben aus Kundendaten oder auch personalisierte Newsletter aus CRM-Daten.
Besonders interessant ist die Hinzunahme von Drittdaten, die für Ihre Kunden einen weiteren Service oder Erkenntnisgewinn erzeugen, wenn sie in Ihre Unternehmenstexte eingebunden werden. Das können beispielsweise Wetterdaten sein, aber auch ortsgebunde Informationen, Branchendaten, Umfrageergebnisse und so weiter.
Wie geht uNaice bei der Konfigurierung eines Textroboters vor?
Der erste Schritt ist eine Analyse Ihrer Ausgangsdaten. Im Anschluss können wir belastbare Aussagen darüber treffen, wie viele Ihrer Datensätze wir in der Breite mindestens betexten können. Die Mindestbetextung besteht aus zwei Hauptsätzen und zwei Nebensätzen über möglichst alle Datenkategorien.
Danach folgt die Untersuchung, welche Daten-Kategorien in der Tiefe mit längeren Texten beschrieben werden sollen. Hier kommen nun auch Kriterien zum Einsatz, die direkt mit Ihrem Geschäftsmodell zusammenhängen. Welche Daten-Gruppen haben beispielsweise das größte Potenzial für Umsatz, Conversion-Steigerung oder Suchmaschinen-Optimierung?
Sobald diese Entscheidungen getroffen sind, machen sich unsere Computer-Linguisten und Entwickler an die Arbeit, die Maschine individuell mit Textbausteinen, Synonymen, regionalen und Branchen-Besonderheiten und vielem mehr auszurüsten und zu programmieren. An dieser Stelle kommen auch Muttersprachler zum Einsatz, um die Grundlagen für jede der derzeit 119 möglichen Sprachen zu schaffen, die der Textroboter später verwenden können soll. Das Ergebnis ist eine Maschine, die Ihnen auf Knopfdruck Texte generiert, die wie von Menschenhand verfasst klingen und über eine Rest-API in Ihre nötigen Systeme eingepflegt werden.
Ab wann hat die Textgenerierung durch einen Roboter Sinn?
Die einfache Antwort lautet:
“Sobald automatisch generierte Texte in hoher Zahl und kurzer Zeit einen Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen bedeuten.”
Im Grunde können wir aus unserer Erfahrung sagen, dass wir bisher mit jedem Unternehmen mit dem wir in die Tiefe der vorhandenen Daten eingestiegen sind, Wettbewerbsvorteile lokalisieren konnten. Häufig mit direkter Auswirkung auf das Tagesgeschäft, oft fanden wir nach kurzer Einarbeitungszeit in das Kundenbusiness auch lohnendes Neugeschäft, an das vorher niemand gedacht hat. So lassen sich durch schnelle Internationalisierung, in bis zu 119 Sprachen in denen der Textroboter trainiert werden kann, neue Märkte erschließen.
SEO-Experten weltweit diskutierten schon lange, ob die Veröffentlichung von Abertausend neuer oder zusätzlicher Webseiten sich schädlich auf das Ranking bei Google auswirken könnte. Was würde wohl passieren, wenn ein Unternehmen beispielsweise 50.000 neue oder zusätzliche Produkttexte an den Start bringt? Diese Fragestellung ist nicht abwegig. Kunden, die auf eine automatisierte Betextung setzen und einen Textroboter dafür nutzen, stehen nicht selten vor dieser Überlegung.
In Fachkreisen wurde ob der möglichen Auswirkungen viel gestritten. Ist es gut, so viel frischen Content an den Start zu bringen? Wirkt es sich eher negativ auf das Ranking aus? Oder ist es völlig egal?
Da es bis dato nie eine offizielle Aussage von Seiten Googles dazu gab, lautete das Credo: Lieber auf Nummer sicher gehen und in Tranchen veröffentlichen – sicher ist sicher.
Erstmals ein klares Statement
Jetzt hat John Müller, Google-Manager und einer der obersten Webmaster des Suchmaschinengiganten, genau zu diesen Fällen in einer Experten-Fragestunde konkret Stellung bezogen. Auf die Frage, ob es O.K. sei 100.000 Webpages auf einmal zu veröffentlichen, stellte dieser fest: “Klar, kein Problem!”
Es sei aus SEO-Sicht absolut in Ordnung alles auf einmal zu veröffentlichen. Das einzige was sichergestellt sein muss ist, dass der neue Content für Google erfassbar ist und der Webserver mit den Abfragen des Google-Bots umgehen kann.
“Auf einen Rutsch” sollte klare Präferenz sein
Weiter noch: Müller spricht sich dediziert gegen eine häppchenweise Veröffentlichung aus. Der Aufbau des Suchmaschinenindex sei insgesamt unproblematischer, wenn er nicht Stück für Stück durch neue Ergebnisse des Bots zusammengefügt werden müsse.
Damit ist klar: Wer auf automatisierte Betextung setzt und mit Hilfe eines Textroboters jede Menge frischen und uniquen Content produzieren lässt, kann diesen adhoc veröffentlichen. Und genauso ist es auch gedacht.
Hier das Interview mit der Frage und Müllers Antwort darauf im Video (ab 19:12)
Hier der transkribierte Text im Original:
Can I publish a hundred thousand pages at once?
Sure! No problem.
I think the the biggest impact, the biggest effect you’ll see is that Googlebot will try to crawl a lot of pages. Especially if it’s a larger well-known site, where we already know that crawling pages and indexing pages from that site makes a lot of sense. Then we’ll probably kind of try to crawl a lot of pages on your server and it will be good if your server had the capacity to deal with that.
But from an SEO point of view that’s generally not an issue.
Some sites put their archive online all at once. I think kind of artificially introducing a kind of a trickle into the index is something that often causes more problems than it solves anything. So obviously putting a hundred thousand pages online all at once doesn’t mean that these pages will rank all at once immediately. It’s still going to take time for us to actually rank those pages properly in the search results. But I don’t see anything against putting them all on online.
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
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 22 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
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 kein 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 mit viel “Duplicate Content” gearbeitet wurde (Marketingtexte der Hersteller, die für die Produktbetextung herangezogen werden), die Sichtbarkeit und das Ranking profitieren werden. Es ist ratsam, dass ein SEO-Spezialist die Umstellung auf automatisierte Betextung begleitet und – wo notwendig – die richtigen Weichen stellt.
Unbedingt zu beachten ist: Nur eine saubere Null-Messung und ein vor dem Projekt dokumentiertes Analyseverfahren kann zu zukünftigen Aussagen und Vergleichswerten führen. Änderungen während oder nach dem Projekt führen zu Fehlinterpretationen und falschen Vergleichswerten.
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