In den letzten Jahren haben einige disruptive Innovationen die Art und Weise revolutioniert, wie wir Inhalte erstellen. Künstliche Intelligenz (KI) hat schon in nahezu jeder Branche ihre Spuren hinterlassen. Doch die automatisierte Textgenerierung ist einer der spannendsten Bereiche von KI und der globale Markt für Textgenerierung wird zwischen 2022 und 2030 voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17,3 % wachsen. Von Produktbeschreibungen bis Roboterjournalismus wird automatisierte Textgenerierung immer häufiger eingesetzt, um mit der steigenden Nachfrage nach maßgeschneiderten und leicht verdaulichen Inhalten Schritt zu halten.
KI-Textgeneratoren sind so konzipiert, dass sie Unternehmen bei der effizienteren Erstellung hochwertiger Inhalte unterstützen, indem sie einige mühsame und zeitaufwendige Aufgaben beim Generieren von Inhalten automatisieren. In diesem Artikel beschäftigen wir uns damit, was automatisierte Textgenerierung ausmacht und wie sie funktioniert. Außerdem stellen wir fünf der spannendsten KI-Schreibtools auf dem Markt vor.
Was ist automatisierte Textgenerierung?
Bei der automatisierten Textgenerierung werden Texte von Computersystemen in einer natürlichen Sprache erstellt. Dabei kommt Wissen aus der Computerlinguistik und KI zum Einsatz, vor allem aus dem Teilbereich Natural Language Processing (NLP), um natürlichsprachliche Texte mit minimaler menschlicher Beteiligung zu generieren. Hinter all dem steht eine KI-Methode, die neuronales Netz genannt wird. Dabei handelt es sich um ein Computersystem, das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns imitiert.
Wie funktioniert automatisierte Textgenerierung?
KI-Textgeneratoren erstellen Texte mit NLP-(Natural Language Processing) und NLG-(Natural Language Generation)-Methoden. Diese Art der Contenterstellung wird immer häufiger verwendet, um Unternehmensdaten zu liefern, Materialien anzupassen und personalisierte Produktbeschreibungen bereitzustellen. Algorithmen organisieren und erstellen NLG-basierte Inhalte. Mit solchen Textgenerierungsmodellen können Benutzer Informationen von einem strukturierten Format wie einer Tabelle mit unterschiedlichen Textblöcken in natürliche Sprache umwandeln.
Sprachmodelle, die mit Milliarden von Sätzen trainiert wurden, erlernen häufige linguistische Muster und können natürlich klingende Sätze generieren, indem sie wahrscheinliche Wortsequenzen, Wendungen und Abschnitte mit Kontextinformationen vorhersagen. KI-Textgeneratoren nutzen häufig unterschiedliche Techniken wie Grammatikprüfung, Rechtschreibkontrolle und kontextbezogene Generierung, um die Qualität der erstellten Texte zu gewährleisten.
KI-basierte NLP verarbeitet große Mengen unstrukturierter Daten während NLG Daten allgemein verständlich macht
Die Evolution der automatisierten Textgenerierung
Die ersten NLP-Anwendungen waren vor allem regelbasiert und wurden später von Modellen des maschinellen Lernens ersetzt. Schließlich kamen Deep Learning-Modelle und Lerntechniken zum Einsatz, die auf CNNs (Convolutional Neural Networks) und RNNs (Recurrent Neural Networks) basieren. Dies ermöglichte NLP-Systeme, die während ihres Einsatzes „lernen“ und Bedeutung aus großen Mengen von Rohdaten extrahieren.
Seit einiger Zeit sind Transformer jedoch mehr gefragt als traditionelle RNNs. Bei Transformern handelt es sich um ein Deep Learning-Modell mit einem Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, der die Beziehungen zwischen allen Wörtern in einem Satz direkt modelliert, unabhängig von ihrer jeweiligen Position. Das von Google entwickelte System BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist eine neuronale Netz-Technik, die auf diesem Modell basiert.
Die Top 5 KI-Schreibtools
Die folgenden KI-Schreibtools verwenden fortschrittliche Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um Webinhalte zu verstehen und zu interpretieren, Inhalte in Langform zu generieren, Schreibfehler zu reduzieren und die Produktionszeit insgesamt zu verbessern.
1. GPT-3 by OpenAI
Das von OpenAI entwickelte Tool GPT-3 kann menschenähnlichen Text generieren und bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten, darunter Sprachübersetzung, Sprachmodellierung und Textgenerierung für Anwendungen wie Chatbots, von denen ChatGPT der beliebteste ist. GPT-3-gestützte Tools verfügen über vielfältige Funktionen, die sie für Führungskräfte interessant machen. Seit ihrer Veröffentlichung 2020 kommt diese bahnbrechende Technologie in den unterschiedlichsten Feldern zum Einsatz, vor allem im Bereich NLP. Es wird von über 300 Anwendungen aus den unterschiedlichsten Kategorien verwendet, von Produktivität und Kreativität bis hin zu Bildung und Games. Microsoft kündigte vor Kurzem die dritte Phase seiner Partnerschaft mit OpenAI mit einer milliardenschweren Investition an, um die KI-Forschung voranzutreiben.
2. Jasper
Jasper (früher Jarvis) ist eines der bekanntesten KI-Schreibtools auf dem Markt. Mit Vorlagen und Befehlen nutzt Jasper die neuesten Fortschritte in der KI-Technologie (GPT-3), um von Schreibstil, Präferenzen und Ideen der Benutzer zu lernen und Inhalte zu erstellen. Es hat über 50 KI-Vorlagen zur Textgeneration, darunter Blogposts, E-Mails, Marketingtexte, SEO-Metatitel und -Beschreibungen, Pressemitteilungen und mehr.
3. Rytr
Rytr verwendet weltweit führende KI-Technologien, um Benutzern zu helfen, semantische Keywords zu analysieren, Artikel mit Fokus auf Suchintention zu schreiben und Inhalte für schnellere und bessere Suchmaschinenergebnisse zu optimieren. Es verwendet GPT-3 und seine eigene KI, um Inhalte für über 25 verschiedene Einsatzbereiche zu generieren, und kommt mit mehreren Features für Einsteiger und Experten, die ihre Produktivität verbessern wollen.
4. Grammarly
Grammarly ist ein KI-gestützter Schreibassistent, der Benutzern hilft, die Lesbarkeit ihrer Inhalte zu verbessern. Er kombiniert maschinelles Lernen mit verschiedenen NLP-Ansätzen, um Inhalte auf Klarheit, Prägnanz, Korrektheit, etc. zu prüfen. Sein Erfolg beruht vor allem darauf, dass sich das Unternehmen auf ein sehr spezielles Einsatzgebiet von NLP fokussiert: Grammatikhilfe.
5. CopyAI
CopyAI ist ein hochwertiges Tool, das Benutzern hilft, authentische, menschenähnliche Texte nahezu augenblicklich zu erstellen. Es verwendet GPT-3 und bietet vielfältige Vorlagen – von Blogideen und entwürfen über Thought Leadership-Beiträge, Social Media-Inhalte und E-Mail-Marketingtexte bis hin zu Vorlagen für Case Studies, Videoinhalte und Websitetexte.
PIM der nächsten Generation: Was bringt KI dem Product Information Management?
KI und NLP haben Fortschritte in vielen Branchen mit datenzentrierter Automatisierung ermöglicht, sodass ein erheblicher Teil an manueller Arbeit zur Durchführung dieser datengestützten Aufgaben wegfällt. KI leistet das Gleiche für Product Information Management (PIM). Bei einer direkten Integration in eine PIM-Lösung können KI-Tools dabei helfen, vielfältige Aufgaben rund um die Erstellung, Anreicherung und Veröffentlichung von Produktinhalten zu automatisieren und zu beschleunigen.
Zu diesen Aufgaben zählen zum Beispiel Funktionen für das Übersetzungsmanagement, die Teil des PIM-Systems sind. Fortschrittliche Übersetzungstools wie DeepL verwenden KI, um Texte schnell und möglichst genau in eine andere Sprache zu übertragen. Eine weitere Aufgabe, die sich automatisieren lässt, ist die Erstellung hochwertiger Texte auf der Grundlage granularer Produktdaten. Mit Lösungen zur Generierung von Content wie Retresco können Benutzer Daten aus dem PIM-System in hochwertige Texte übertragen und eine Aggregation von Inhalten in Echtzeit durchführen.
Zudem erfüllt eine KI-getriebene PIM-Lösung vielfältige Anforderungen beim Datenmanagement, was einige Vorteile mit sich bringt, wie die Möglichkeit Bilder zu analysieren und zu taggen und sie mit Produktbeschreibungen zu vergleichen sowie den Content Creation-Prozess zu optimieren. NLG-Softwareunternehmen wie AX Semantics unterstützen Unternehmen dabei, die Erstellung großer Mengen an Marketingtexte für beliebig viele SKUs zu beschleunigen. So können Benutzer viel Zeit sparen und ihre Workflows für eine schnellere Markteinführung optimieren.
Es wird auch nicht mehr lange dauern, bis fortschrittliche PIMs mit KI in der Lage sein werden, mit Bilddaten verknüpfte Deskriptoren zu verwenden, um Produkte automatisch zu kategorisieren oder anzureichern. Der Einsatz von KI beim PIM hilft Unternehmen auch dabei, einen kontextualisierten und nahtlosen Prozess zu entwickeln, um kanalübergreifend neue Insights aus unterschiedlichen Produkten und Kundendaten zu gewinnen.
Insgesamt hat KI das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen ihre Produktdaten verwalten und optimieren. Durch die Verbesserung und Automatisierung von Datenmanagement, Content Creation und Personalisierung kann KI Unternehmen dabei helfen, ihr Wachstum voranzutreiben und ihren geschäftlichen Erfolg zu steigern. Doch für optimale Ergebnisse, vor allem durch modernste KI-Tools, müssen Ihre Produktdaten zuerst einmal in einer logischen und systematischen Struktur gespeichert werden. Und genau dabei kann Sie ein PIM-System unterstützen.
