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6 Grundlagen einer Intelligenten Content Strategie

27. Februar 2019
Intelligente Content Strategie
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Benötigte Lesezeit: 8 Minuten

Eine intelligente Content Strategie bezieht Daten und KI-basierte Systeme gezielt mit ein. Die Automatisierung bestimmter Aufgaben ist erwünscht, um dem Redaktions-Team repetitive Arbeit abzunehmen. Die so gewonnene Zeit können Mitarbeiter nutzen, um kreative Ansätze zu verfolgen oder mehr Zeit in eine umfassende Recherchen zu investieren. Im Idealfall führt das zu einer höheren Content Qualität.

Die initiale Implementierung benötigt saubere Daten, Zeit und ein gewisses Budget. Sind diese Grundlagen nicht vorhanden, ist eine intelligente Content Strategie nur bedingt umsetzbar.

Was theoretisch und komplex klingen mag, ist mit Hilfe der richtigen Tools relativ einfach. Wir erklären sechs Grundbausteine und bieten die Möglichkeit zu prüfen, wie realistisch ein smartes Verfahren im eigenen Unternehmen ist.


Inhaltsverzeichnis

  1. Data first: Saubere Daten sind der Schlüssel zum Erfolg
  2. Neue Technologien erfordern neue Funktionen & Rollen
  3. Das intelligente Content-Team: Vordenker gesucht
  4. Intelligente Teamführung: Meisterschaft gelingt durch Weiterbildung
  5. Automatisierung von repetitiven Aufgaben: Wie funktioniert’s?
  6. Intelligente Content Strategien: Bestehendes bleibt relevant


1. Data first: Saubere Daten sind der Schlüssel zum Erfolg

Ein Content Audit ist der erste Schritt bei der Erstellung einer Content Strategie. Die Performance der existierenden Inhalte zu analysieren, Muster zu erkennen und daraus Ableitungen für künftige inhaltliche Ansätze zu ziehen, ist grundlegender Bestandteil des Content Managements. Jeder veröffentlichte Artikel, jedes Video oder Podcast repräsentiert und liefert Informationen. Die Anzahl der Anrufe, die Verweildauer, die Besucherquelle oder die Textlänge und Tonalität können wertvolle Einblicke in Nutzerbedürfnisse oder das dargestellte Markenprofil liefern. Nicht nur die eigenen Veröffentlichungen liefern Erkenntnisse. Auch Mitbewerberdaten sind für eine Content Strategie von großem Interesse.

Wer schon einmal einen manuellen Content Audit für eine durchschnittliche Webseite durchgeführt hat, weiß wie aufwendig dieses Verfahren ist. Noch mehr Zeit benötigen Agenturen, die mehrere Kunden betreuen und in kurzen Abständen Analysen präsentieren müssen. Bezieht man außerdem die fünf wichtigsten Mitbewerber mit ein, kommen leicht große Datenmengen zusammen, die für den Menschen schwer handhabbar sind. Das Risiko steigt, dass wichtige Insights nicht erkannt oder übersehen werden. Auch die Visualisierung und Interpretation der gewonnenen Informationen ist eine Herausforderung für sich.

Daher sind Content Audits ein klassischer Anwendungsfall für maschinelles Lernen: Ein smarter Algorithmus analysiert kontinuierlich (oder gar in Echtzeit) die Performance der eigenen Inhalte und schlägt Optimierungsmaßnahmen vor. Tools, die diesen Schritt übernehmen, sind zum Beispiel MarketMuse, Concured oder Acrolinx. Bei der Auswahl eines solchen Tools sollte vorab geklärt werden, ob individuelle Reports erstellt werden können, die zu eurem Anwendungsfall passen. Auch die Abhängigkeiten – etwa von einem Content Management System – können die Kaufentscheidung beeinflussen. Und natürlich spielt das Budget eine Rolle, denn einige Anbieter gehen auf Anfragen von kleineren Unternehmen gar nicht erst ein.


2. Neue Technologien erfordern neue Funktionen & Rollen

Technische Unterstützung basiert immer auf einem sauberen Tracking sowie gepflegten Daten und benötigt daher menschlichen Support. Einer der grundlegenden Pfeiler der intelligenten Content Strategien ist ein Content Analyst oder Datenwissenschaftler, der sich ausschließlich mit den Daten und deren Zuverlässigkeit auseinandersetzt. Dieser sichert, dass die Datenbasis für eine potentielle Automatisierung vorhanden und sauber ist. Oder konzipiert und programmiert die benötigten Analysen direkt selbst.


Datenpflege ist kein Nebenjob.


Neben den quantitativen Einsichten, kann Nutzerfeedback essentielle Hinweise für die Content-Optimierung liefern. Regelmäßige Leser-Interviews gehören daher zur Basis intelligenter Strategien. Die so generierten Learnings und Erfahrungen sind unbezahlbar und können beispielsweise die Themenwahl, das Verhältnis von Text und Bild-Content oder allgemein das Design beeinflussen. Ein User Experience Experte ist folglich eine sinnvolle Ergänzung des Content-Teams. Wer solche Fachkräfte nicht direkt fest einstellen möchte und eine Testphase bevorzugt, kann auf Freelancer oder spezialisierte Agenturen zurückgreifen.

Weiterführender Artikel: Wie du einen Anwendungsfall für künstliche Intelligenz identifizierst.


3. Das intelligente Content-Team: Vordenker gesucht

Damit dürfte klar sein, dass Automatisierung allein noch keine smarte Strategie ausmacht. Ein essentieller Erfolgsfaktor sind die Mitarbeiter. Im Rahmen einer intelligenten Strategie handelt es sich dabei um eine Gruppe von spezialisierten Fachkräften, sie sich dediziert um je einen Bereich kümmern. Was für Experten das genau sind, hängt vom inhaltlichen Fokus und Geschäftsmodell ab. Neben dem bereits erwähnten Analysten und UX-Profis, gibt es klassische Felder, die zu jeder Redaktion gehören: Graphik, Content-Erstellung, Lokalisierung, Outreach, (Tech-) Projekt-Management und Strategie.


Essentieller Erfolgsfaktor einer intelligenten Content Strategie sind die Mitarbeiter.


FachbereichAufgabeTool
ContenterstellungText- oder
Videoerstellung
Wordsmith
Quill
AXSemantics
Graphikautomatisierte Bild-
oder Logoerstellung,
automatisierte
Landingpage-
Erstellung
brandmark.io
logojoy.com
firedrop.ai

Lokalisierungmaschinelle
Übersetzungen
DeepL
Google Translate
Outreachautomatisiertes
Kampagnen-
Management
albert.ai

Neben ihrer fachlichen Expertise, sollten alle Teammitglieder ein grundlegendes Verständnis für künstliche Intelligenz und die mögliche Automatisierung in ihrem Fachbereich mitbringen. Auch wenn der aktuelle Stand der Technik noch keine volle Automatisierung von operativen Tätigkeiten erlaubt, wird dies mit hoher Wahrscheinlichkeit langfristig zum Arbeitsalltag gehören. Das könnte dazu führen, dass sich Fachbereichsleiter künftig mehr mit der Implementierung und Überwachung der Technologie beschäftigen, als beispielsweise mit dem Schreiben selbst. Ob ein Algorithmus gute oder schlechte Ergebnisse produziert, kann vorerst nur ein Mensch mit entsprechender beruflicher Erfahrung beurteilen.

Weiterführender Artikel: Was Content-Experten über künstliche Intelligenz wissen sollten.


4. Intelligente Teamführung: Meisterschaft gelingt durch Weiterbildung

Wer ein Team aus spezialisierten Vordenkern leitet, sollte Weiterbildungen zum Berufsalltag machen. In vielen Unternehmen sind Trainings oder der Besuch von Konferenzen eine Besonderheit. Ein Investment in das Wissen der Mitarbeiter wird (leider) als wenig relevant gesehen. Diese Einstellung kann zur Herausforderung werden, denn intelligente Technologien entwickeln sich exponentiell – befinden sich also in einem ständigen Veränderungsprozess. Wer sicherstellen will, dass das eigene Team einen (Wissens-)Vorsprung gegenüber der Konkurrenz hat, sollte sich und seine Mitarbeiter ständig auf dem Laufenden halten und die aktive Auseinandersetzung mit Innovationen fördern. Dazu gehört auch der zeitliche Luxus, sich mit neuen Studien oder externen Forschungsergebnissen beschäftigen zu können.


Neben einem kontinuierlichen Lernprozess, gibt es im Idealfall Raum für Ideen und Neuerungen. Wer regelmäßig neuen Input bekommt, entwickelt ganz natürlich ungewöhnliche Perspektiven und Arbeitsansätze. Diese Kreativität braucht eine Plattform, um in konkrete Forschungsprojekte oder Nutzertests umgewandelt zu werden. Content Hackathons oder regelmäßige Design-Sprints in Kooperation mit anderen Fachbereichen können z.B. passende Formate sein.


5. Automatisierung von repetitiven Aufgaben: Wie funktioniert’s?

Automatisierung ist der richtige Partner, um die notwendige Zeit für kreative Arbeit oder Lernprozesse zu schaffen. Es kann in wenigen Schritten überprüft werden, ob und wo Maschinen einen Teil der Vorgänge übernehmen können.  

  1. Welche Aufgaben wiederholen sich?
  2. Basieren diese Aufgaben auf Daten?
  3. Wenn ja, ist die Datenbasis zugänglich und sauber?
  4. Welches Tool kann uns bei der Automatisierung unterstützen?
  5. Wie viel Budget können wir dafür erübrigen?
  6. Wie viel Zeit kann gespart werden und wie steht das im Verhältnis zur Investition?

Ein Beispiel: Ein Affiliate Unternehmen veröffentlicht auf der eigenen Webseite Gutscheine und beschäftigt Redakteure, um die Gutscheine einzustellen und eine Kurzbeschreibung zu verfassen. Diese Kurzbeschreibungen erfassen immer die gleichen Informationen: Wert des Gutscheins, Anbieter, Konditionen, Limitierungen. Die Aufgabe ist repetitiv und basiert auf Daten von Affiliate Netzwerken. Es besteht die Möglichkeit, diese Daten direkt aus dem Netzwerk zu ziehen (API). Eine kurze Recherche in Google, Keyword “automatisierte Texterstellung”, zeigt eine Auswahl geeigneter Tools an. Algorithmen dieser Anbieter können die Content-Struktur erlernen und fortan die Texte verfassen. Wer Sorge um die Einzigartigkeit der Inhalte hat (SEOs dieser Welt), der kann beruhigt werden. Eine Varianz der verwendeten Wörter und Satzkombinationen kann von Anfang an mit eingeplant und vom Algorithmus berücksichtigt werden. (Ich spreche aus persönlicher Erfahrung.)

Weitere Contentarten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit automatisiert erstellt werden können: Sport-, Wetter- oder Finanznachrichten, Produkt- und Kategorietexte, aber auch bestimmte Verträge oder rechtliche Dokumente.

Intelligente Systeme benötigen zu Beginn eine kontinuierliche Überwachung. Sie lernen häufig basierend auf (menschlichen) Korrekturen. Mit der Zeit werden sie immer smarter und können die Aufgabe irgendwann vollständig übernehmen. Eine Übergangsphase sollte jedoch eingeplant werden.

In einigen Fällen können Unternehmen intelligente Systeme unabhängig von externen Lösungen entwickeln. Da dies selten der Fall ist und zudem wesentlich mehr Zeit für die Umsetzung erfordert, gehe ich hier nicht im Detail darauf ein.


6. Intelligente Content Strategien: Bestehendes bleibt relevant

Nun haben intelligente Content-Teams Zeit gewonnen, bilden sich kontinuierlich weiter und stellen Innovation und Iteration ins Zentrum ihrer Überlegungen. Im nächsten Schritt muss all das Wissen in einer Strategie berücksichtigt und anschließend angewendet werden. Dazu ist es nicht unbedingt notwendig, bestehende Guidelines, Vorgehen oder klassische Aufgaben komplett über Bord zu werfen. Oft reicht es, diese Anzupassen oder zu erweitern. Etablierte Formate, Themen und Kanäle haben noch immer Bestand und bleiben relevant. Es werden lediglich neue Aspekte ergänzt. Das kann zum Beispiel ein erster Chatbot sein oder der inhaltliche Fokus auf investigative Suchanfragen. Beide Maßnahmen unterstützen etwa die wachsende Bedeutung der (auf maschinellem Lernen basierenden) Sprachsuche.

Weiterführender Artikel: Wie künstliche Intelligenz unser Suchverhalten verändert.

Die rasend schnelle Veränderung der Technologien führt langfristige Planung ad absurdum. Regelmäßige Anpassungen, basierend auf der Beobachtung des Marktes, der Wettbewerber und des Konsumentenverhaltens, sollten daher Bestandteil eines smarten Vorgehens sein.

Es gibt viele weitere Aspekte, die eine intelligente Content Strategie beeinflussen und an dieser Stelle nicht aufgegriffen wurden. Dazu gehören etwa die Personalisierung von Inhalten, individuelle Feeds oder nutzergenerierte Formate. Doch sie alle profitieren von einer soliden Datenbasis, menschlicher Expertise und iterativen Arbeitsprozessen. Wer die Grundlagen berücksichtigt und das richtige Team mit dem passenden Mindset aufbaut, kann langfristig das volle Potenzial der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine nutzen.

Titelbild: Photo by Maskot, EyeEm

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