Effizient Produktbeschreibungen texten - ein Rechenbeispiel

Es ist Sommerzeit – und damit offizieller Start der hellen Jahreszeit. Aber die Freude wird getrübt, denn Sommerzeit bedeutet Zeitumstellung: Nur 47 Stunden Wochenende. Wieder eine Stunde weniger. Glücklicherweise gibt es heutzutage Technologien, die uns dabei helfen, eine Menge Zeit zu sparen. Wie, das verdeutlicht folgendes Rechenbeispiel.

Die durchschnittliche Wortlänge im Deutschen beträgt 5,7 Zeichen. Eine gute Geschwindigkeit, mit der ein Mensch auf einer Computertastatur tippt, liegt bei etwa 50 Wörtern pro Minute. Summa summarum bedeutet das für die Erstellung einer Produktbeschreibung für Amazon von ungefähr 2.000 Zeichen Länge einen zeitlichen Aufwand von etwa 8 Minuten pro Text. Hinzu kommen beim Beispiel Amazon noch zusätzliche textliche Elemente wie Bullet-Points zur Aufzählung von Produktmerkmalen. Großzügig kalkuliert würden sich weitere zwei Minuten Arbeitszeit ergeben.

Diese Angaben beziehen sich auf die reine Eingabe von Text – Schreiben ist jedoch mehr als Tippen. Selbst ein geübter Texter mit ausreichend Wissen zum Spezialgebiet eines Anbieters, dem sogenannten Domänenwissen, wird mindestens 2 bis 3 mal so lange benötigen, um ein Produkt unique zu betexten. Realistisch ist also ein Gesamtaufwand von 30 Minuten pro Text.

Wenn ein durchschnittlicher Arbeitstag etwa siebeneinhalb Stunden umfasst, könnte die Zielmarke pro Tag bei etwa 15 Produktbeschreibungen liegen. Jeder, der schon einmal Texte im großen Stil produziert hat, weiß, dass diese Rechnung nicht immer aufgeht. Vor allem, wenn die Aufgabe darin besteht, dutzende ähnliche Produkte eines Segments zu beschreiben, sind Ermüdungserscheinung und kreative Engpässe nur eine Frage der Zeit.

Schwerfälliger Prozess der Contenterstellung

Möchte ein Online-Händler nun eine Reihe von Produktbeschreibungen neu erstellen oder gleichzeitig ändern, ähnelt der Shop einem großen Schiff, das mitten auf dem Meer plötzlich die Richtung ändert. Der aufwändige Prozess verschlingt mit Briefings, Abstimmungsrunden und dem Einpflegen der Texte viel Zeit.

Für den Shopbetreiber ärgerlich genug, kostet das erneute Schreiben oder die Abänderung von Texten durch menschliche Texter jedes Mal Geld. Noch schwerer ins Gewicht fallen kann aber die mangelnde Flexibilität, die mit diesem Prozess einhergeht. So ist ein Wettbewerber mit den aktuellsten Produkten inklusive Beschreibungstexten möglicherweise schon längst online, während die eigenen Redakteure noch auf die Texterstellung konzentriert sind.

Verspätete Produkttexte wirken sich nicht nur auf den direkt messbaren Verkaufserfolg negativ aus, sondern haben auch Konsequenzen auf die Online-Reichweite eines Angebotes. Gerade in Branchen mit hohem Wettbewerb kann es entscheidend sein, Texte vor der Konkurrenz in die Indizes der Suchmaschinen zu bekommen und so Traffic zu generieren.

So kann es auch gehen

Eine Alternative für Shopbetreiber ist die Nutzung eines Systems zur automatischen Textgenerierung wie textengine.io. Ein großes Plus von Natural Language Generation (NLG) ist nicht nur, dass Texte (wie Produktbeschreibungen) unkompliziert erstellt werden können. Es ist auch möglich, bestehende Texte in Sekundenbruchteilen zu ändern. Wie das funktioniert, soll ein Beispiel illustrieren:

“Der weiße Sneaker von Adidas ist das Highlight der aktuellen Sommerkollektion.”

Einige der Begriffe speisen sich aus Daten, so etwa die Merkmale „weiß“, „Sneaker“, „Adidas“ und „Sommerkollektion“. Diese ließen sich leicht ersetzen, um dem Satz innerhalb der vorgegebenen Struktur eine andere Aussage zu geben. Wird die Struktur des Satzes also mit anderen Daten befüllt, könnte der Satz auch lauten:

“Der weiße Sneaker von Adidas ist das Highlight der aktuellen Wintersaison.”

Weiter gedacht wäre aber auch das eine Variante:

„Der blaue Damenblazer von Esprit eignet sich perfekt für die Übergangszeit.“

Automatische Texterstellung ermöglicht die Änderung und Aktualisierung von Produktbeschreibungen bei einem hohen Maß an Effizienz. Dabei steht und fällt alles mit der Qualität der Daten: Je umfassender und konsistenter strukturierte Daten die Artikelmerkmale codieren, desto qualitativ hochwertiger und variantenreicher kann ein Text werden. Anders ausgedrückt: Aus einer unbegrenzten Datenmenge kann eine unbegrenzte Menge an Texten generiert werden.

Direkt von einem Menschen in den Rechner eingegeben, würde die Erstellung der oben aufgeführten Sätze jeweils etwa sechs Sekunden dauern. Die rtr textengine, die NLG-Lösung von Retresco, gibt Hunderte von Variationen eines Satzes pro Sekunde aus.

Ein positiver Nebeneffekt: Durch die Verwendung von einheitlichen Schreibweisen und identischen Formaten bei Zahlen, Daten, Zeiten sowie Ortsnamen wirkt der gesamte Online-Auftritt konsistenter.

Wiederkehrende Aufgaben, wie das Aktualisieren von Artikeln, erledigt Natural Language Generation klar effizienter als ein menschlicher Schreiber. Kommt NLG-Software in einem Online-Shop zum Einsatz, haben Redaktion und Marketing mehr Kapazitäten für andere Tätigkeiten. Zum Beispiel für eine kreative Weiterentwicklung der Content Marketing Strategie.