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Wer tausende Produkte, Kategorien und Inhaltsseiten aktuell halten muss, merkt schnell: Gute Texte sind wichtig – ihre Erstellung kostet aber vor allem bei großen Sortimenten sehr viel Zeit.
Bei der KI-Textgenerierung werden Texte mithilfe künstlicher Intelligenz automatisch erstellt oder überarbeitet. Im E-Commerce kann das beispielsweise Produktbeschreibungen, Kategorietexte, SEO-Inhalte oder Texte für CMS-Seiten betreffen.
Der entscheidende Punkt ist dabei weniger, dass eine KI Texte schreiben kann. Das können heute viele externe KI-Dienste. Interessant wird es vielmehr dann, wenn die KI direkt mit den im Webshop vorhandenen Informationen arbeiten kann.
Genau hier setzt die KI-Textgenerierung von digital concepts an: Sie ist direkt in das Shop-Backend integriert und kann vorhandene Produkt-, Kategorie- und Inhaltsdaten als Grundlage für die Texterstellung verwenden.
Statt Produktdaten aus dem Shop zu kopieren, in einem externen KI-Tool einen Text erzeugen zu lassen und diesen anschließend wieder zurückzukopieren, findet der gesamte Arbeitsablauf direkt im System statt.
Ein Webshop kennt über einen Artikel häufig bereits sehr viel:
Diese Daten können als Kontext für die Textgenerierung dienen.
Aus strukturierten Angaben wie „Edelstahl“, „M8 × 40 mm“ und „für Außenbereiche geeignet“ kann die KI beispielsweise eine verständliche Produktbeschreibung formulieren.
Gerade bei technischen oder umfangreichen B2B-Sortimenten ist das ein großer Vorteil: Die Informationen müssen nicht für jeden Artikel erneut zusammengesucht und manuell in Fließtext übertragen werden.
Bei einigen wenigen Produkten kann man Texte problemlos einzeln erstellen. Anders sieht es aus, wenn ein Großhändler mehrere tausend oder zehntausend Artikel verwaltet.
Deshalb unterstützt die KI-Textgenerierung von digital concepts auch die Massenverarbeitung.
Anstatt jeden Artikel einzeln aufzurufen, können beispielsweise komplette Kategorien oder gefilterte Produktbereiche ausgewählt werden. Für diese Produkte werden anschließend automatisiert Texte erzeugt.
Das ist insbesondere dann interessant, wenn:
Aus einer Aufgabe für viele Arbeitstage wird damit ein kontrollierbarer automatisierter Prozess.
Ein häufiges Problem bei automatisch erzeugten Texten ist die fehlende Einheitlichkeit.
Produkt A klingt sachlich-technisch, Produkt B plötzlich sehr werblich und Produkt C, als hätte jemand gerade einen Kreativitätswettbewerb gewonnen.
Deshalb kann für die Textgenerierung ein Kontext definiert werden.
Darin lässt sich beispielsweise festlegen:
Gerade im B2B-E-Commerce ist das wichtig. Technische Bezeichnungen, Branchenbegriffe oder vorgeschriebene Formulierungen sollten nicht bei jedem Produkt unterschiedlich interpretiert werden.
Die KI erhält damit nicht nur den Auftrag „Schreibe einen Produkttext“, sondern einen wesentlich genaueren Rahmen dafür, wie dieser Produkttext aussehen soll.
Nicht jedes KI-Modell eignet sich gleichermaßen für jede Aufgabe.
Je nach Anwendungsfall können deshalb unterschiedliche KI-Modelle ausgewählt und mit zusätzlichen Briefings kombiniert werden.
Ein Modell kann beispielsweise für kurze, strukturierte Produkttexte eingesetzt werden, ein anderes für ausführlichere Kategorietexte oder Marketinginhalte.
Damit bleibt die verwendete KI flexibel und die Textgenerierung wird nicht unnötig an ein einzelnes Modell gebunden.
Für Unternehmen ist das auch langfristig interessant: Der KI-Markt entwickelt sich schnell. Eine flexible Architektur ermöglicht es, unterschiedliche Modelle für unterschiedliche Aufgaben einzusetzen und auf neue Entwicklungen zu reagieren.
Automatisierung bedeutet nicht, dass Ergebnisse ungeprüft veröffentlicht werden müssen.
Die generierten Inhalte können vor der endgültigen Übernahme in einer Live-Vorschau kontrolliert werden. Der Vorgang lässt sich bei Bedarf abbrechen oder anpassen.
Zusätzlich kann eine Kostenschätzung für die Generierung angezeigt werden.
Das ist vor allem bei Massengenerierungen wichtig. Wer mehrere tausend Produkttexte erzeugt, möchte schließlich nicht erst auf der nächsten KI-Abrechnung erfahren, was der Versuch gekostet hat.
So bleibt auch bei großen Mengen nachvollziehbar, was generiert wird und welche Kosten dabei entstehen.
Die KI-Textgenerierung ist nicht auf einzelne Produkttexte beschränkt.
Sie kann auch für weitere Inhalte innerhalb des Webshops eingesetzt werden, beispielsweise für:
Damit lässt sich die KI dort einsetzen, wo im täglichen Betrieb regelmäßig Textarbeit anfällt.
Besonders interessant ist das Zusammenspiel dieser Bereiche. Neue Produkte können beispielsweise nicht nur mit Beschreibungen versehen werden. Gleichzeitig lassen sich auch die dazugehörigen Kategorie- oder Informationsseiten aktualisieren.
KI kann große Mengen an Text sehr schnell erzeugen. Genau darin liegt aber auch eine mögliche Falle.
Für Suchmaschinen ist nicht entscheidend, wie viel Text auf einer Website vorhanden ist, sondern ob dieser für den Besucher tatsächlich hilfreich ist.
Eine Produktbeschreibung sollte beispielsweise wichtige Fragen beantworten:
Was ist das Produkt? Welche Eigenschaften besitzt es? Wofür eignet es sich? Worin unterscheidet es sich von ähnlichen Produkten?
Die KI sollte deshalb nicht einfach vorhandene Begriffe möglichst oft neu formulieren. Sinnvoller ist es, die im Shop vorhandenen Daten verständlich aufzubereiten und daraus Inhalte mit tatsächlichem Informationswert zu erstellen.
Die Qualität der zugrunde liegenden Produktdaten spielt dabei eine wichtige Rolle.
Oder einfacher gesagt:
Aus guten Produktdaten kann die KI gute Texte machen. Fehlende oder falsche Produktinformationen kann sie dagegen nicht zuverlässig herbeizaubern.
Stellen wir uns einen Großhändler mit mehr als 15.000 Artikeln vor.
Eine neue Produktgruppe „Industrieschrauben“ soll in den Shop aufgenommen werden. Die importierten Produktdaten enthalten bereits Artikelnummern, Materialien, Abmessungen, Oberflächen und Einsatzbereiche.
Ohne Automatisierung müssten nun für hunderte oder tausende Produkte Beschreibungen geschrieben oder zumindest redaktionell vorbereitet werden.
Mit der integrierten KI-Textgenerierung wird stattdessen die entsprechende Kategorie ausgewählt.
Die KI verwendet die vorhandenen Produktdaten und erzeugt daraus nach den zuvor definierten Vorgaben passende Beschreibungen. Über die Kontext-Konfiguration bleiben Terminologie, Tonalität und weitere Vorgaben einheitlich.
Die Ergebnisse können über die Live-Vorschau kontrolliert und anschließend direkt im Backend gespeichert werden.
Parallel lassen sich beispielsweise auch ein Kategorietext oder Inhalte für eine dazugehörige CMS-Seite erstellen.
Das Ergebnis ist kein vollständig autonomer Shop, der morgens plötzlich beschlossen hat, 15.000 neue Werbetexte zu veröffentlichen. Es ist vielmehr ein Werkzeug, mit dem ein Redaktionsteam sehr große Inhaltsmengen wesentlich effizienter bearbeiten kann.
Der größte Vorteil liegt deshalb nicht allein in der Fähigkeit der KI, Texte zu schreiben, sondern in der Verbindung zwischen KI und Shopdaten.
Eine externe KI sieht zunächst nur die Informationen, die ihr ein Mitarbeiter manuell zur Verfügung stellt.
Eine integrierte Lösung kann dagegen direkt mit den Daten arbeiten, die für den jeweiligen Inhalt relevant sind. Dadurch lassen sich auch größere Prozesse automatisieren und wiederholen.
Der typische Ablauf wird damit deutlich kürzer:
Produkte auswählen → Vorgaben festlegen → Texte generieren → Vorschau prüfen → speichern.
Kein Export, kein Copy-and-paste und kein manuelles Zuordnen von hunderten Texten zu den richtigen Artikeln.
Für große B2B-Sortimente ist genau dieser Unterschied entscheidend. Ein schneller generierter Einzeltext ist angenehm. Tausende Texte strukturiert und kontrolliert bearbeiten zu können, verändert dagegen tatsächlich den Arbeitsprozess.
Auch eine gut integrierte KI sollte nicht als Ersatz für gepflegte Produktdaten oder fachliche Kontrolle verstanden werden.
Wenn Material, Abmessungen oder Einsatzbereiche im Produktstamm falsch hinterlegt sind, kann die KI daraus zwar einen sprachlich überzeugenden Text machen – die Ausgangsinformation bleibt trotzdem falsch.
Besonders bei technischen, rechtlich relevanten oder sicherheitskritischen Angaben empfiehlt sich daher weiterhin eine entsprechende fachliche Prüfung.
KI verändert an dieser Stelle vor allem die Arbeitsteilung:
Die Maschine übernimmt einen großen Teil der wiederkehrenden Formulierungsarbeit. Der Mensch konzentriert sich stärker auf Datenqualität, Vorgaben, Kontrolle und Inhalte, bei denen Fachwissen oder Kreativität gefragt sind.
KI kann Texte schreiben – das allein ist inzwischen keine Besonderheit mehr.
Für professionelle Webshops entsteht der eigentliche Nutzen dann, wenn die KI direkt auf vorhandene Produkt- und Inhaltsdaten zugreifen kann, größere Produktbereiche automatisiert verarbeitet, Unternehmensvorgaben berücksichtigt und die Ergebnisse ohne Medienbruch wieder im Shop gespeichert werden können.
Die KI-Textgenerierung von digital concepts verbindet deshalb generative KI direkt mit den bestehenden Strukturen des Webshops.
Das erleichtert insbesondere bei großen B2B- und kombinierten B2B/B2C-Sortimenten die laufende Erstellung und Pflege von Produkt-, Kategorie-, SEO- und CMS-Inhalten.
So wird KI nicht zu einem zusätzlichen Werkzeug neben dem Shop, sondern zu einem Bestandteil des bestehenden Content-Workflows.
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