Was ist Content at Scale?

Content at Scale bezieht sich auf den Einsatz generativer KI-Technologien zur Vereinfachung der Inhaltsproduktion auf Unternehmensebene. Es werden eine Vielzahl von Inhaltstypen über die gesamte digitale Wertschöpfungskette eines Unternehmens generiert und Content at Scale unterscheidet sich von anderen End-to-End-Technologien wie OpenAIs GPT-Modellen oder Googles Lamda durch seine Kombination aus datenbasierter und dynamischer Inhaltsgenerierung.

Im Gegensatz zu anderen großen Sprachmodellen (LLMs) oder Assistenzsystemen können Content at Scale-Nutzer/innen auswählen, welche Teile eines Textes datenbasiert und welche dynamisch generiert werden. Die Nutzer/innen behalten während des gesamten Prozesses die Kontrolle über den Inhalt, so dass sie Teile nach Bedarf ändern können. Durch den datenbasierten Ansatz wird sichergestellt, dass kritische Teile des Textes korrekt sind, so dass die Nutzer/innen nicht jeden einzelnen generierten Text prüfen müssen.

Was Content at Scale von anderen LLM-Angeboten abhebt, ist die Integration von generativer KI und maschinellen Lerntechnologien, um das Weltwissen für die Skalierung der Inhaltsgenerierung zu nutzen.

Vorteile

Durch die Kombination modernster End-to-End-Technologien und vorlagenbasierter Texterstellung bietet Content at Scale mehrere entscheidende Vorteile:

1. Optimierte Skalierung von Inhalten: Vereinfachung und Verbesserung er Skalierung von Inhalten und somit ermöglicht es Unternehmen, zentralisierte und organisationsweite Prozesse zur Erstellung von Inhalten zu etablieren.
2. Hochwertiger, einzigartiger Content: Es wird hochwertige, einzigartige Inhalte für kanalübergreifende Aktivitäten generiert unter Einhaltung länderspezifischer SEO- und Compliance-Standards.
3. Unterstützung für verschiedene Content-Typen: Es unterstützt die Generierung verschiedener Content-Typen, darunter Produktbeschreibungen, SEO-Texte, Landing Pages, FAQs, Points of Interest (POI) und Destination Content, und ermöglicht so groß angelegte Unternehmensaktivitäten auf nationaler und internationaler Ebene.
4. Schnelle Projektumsetzung: Datenbasierte Text-Cartridges und integrierte End-to-End-Technologien ermöglichen eine schnelle Projektimplementierung und beschleunigte Go-to-Market-Strategien für alle relevanten Content-Typen und Textprojekte.
5. Verbesserte Conversion-Rates und höhere Kosteneffizienz: Verbesserung der Conversion-Rates und Steigerung der Kosteneffizienz durch die Generierung von kanal- und zielgruppenspezifischem Content, Personalisierung und Textvarianten.

Technologische Unterscheidungsmerkmale

Der Ansatz von Content at Scale unterscheidet sich von anderen LLMs auf technologischer Ebene durch folgende Aspekte:

• Das Textprompting geht über die einfache Verarbeitung von Eingaben mit GPT-Modellen hinaus. Prompts werden angereichert, um optimale Textergebnisse für relevante Ausgabekanäle und -formate zu erzielen.
• GPT-generierte, statische Templates werden validiert und qualitätsgesichert, indem korrekte Texte generiert und nahezu unendlich viele Textvarianten erstellt werden.
• Für bestehende Textvariationen können zusätzliche Textvarianten vorgeschlagen werden, um noch vielfältigeren und einzigartigeren Content zu erstellen.
• Vordefinierte Textkategorien und -formate erleichtern die Erstellung von Inhalten in großem Umfang.
• Individuelle Eingabeaufforderungen werden für die KI-gestützte Textautomatisierung unterstützt.
• Dank dynamischer Templates basiert die Texterstellung in großem Umfang auf unstrukturierten Daten.

Der sich schnell entwickelnde Markt für Natural Language Generation (NLG) umfasst große Sprachmodelle, datenbasierten Textmodelle, GPT-Modelle und ChatGPT. Die Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz ermöglicht es Computern und Software, ein besseres Verständnis der Welt zu entwickeln und überzeugende Inhalte zu generieren. Je mehr Wissen und Feedback für das Modelltraining gesammelt werden und je mehr Rechenleistung zur Verfügung steht, desto anspruchsvoller werden die daraus resultierenden Inhalte.

Als ChatGPT von OpenAI Ende 2022 veröffentlicht wurde, erreichte es schnell eine Million Nutzer/innen und wuchs weiter, bis er innerhalb von zwei Monaten 100 Millionen Nutzer/innen erreichte. Da neue und leistungsfähigere LLMs auf den NLG-Markt drängen, bleibt abzuwarten, wie sich dominante Branchenakteure wie Google auf die potenzielle Störung traditioneller Suchmethoden und die breiteren Auswirkungen auf den Markt für natürliche Sprachtechnologien einstellen werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Content at Scale einzigartige Kombination aus generativer KI, maschinellen Lerntechnologien und vorlagenbasierter Inhaltserstellung Unternehmen eine effektive Lösung für die Erstellung und Verwaltung umfangreicher Inhalte bietet. Die Nutzer/innen können die Kontrolle über ihre Inhalte behalten und gleichzeitig die Leistung der KI nutzen, um hochwertige, einzigartige und skalierbare Inhalte für verschiedene Kanäle und Formate zu erstellen.