E-Commerce: So erstellen Textroboter Content für deinen Shop

Software-Roboter unterstützen Shopbetreiber bei der Internationalisierung im E-Commerce. (Grafik: Shutterstock)
Eine Alternative bieten inzwischen Technologien, die maschinell Texte erstellen. Sie arbeiten normalerweise nicht auf Übersetzungsbasis, sondern erstellen den Content datenbankgestützt. „Wir merken, dass viele Online-Shops ihre Kernprozesse wie Shopmanagement und Services gut im Griff haben und ihr Geschäft deswegen skalieren und internationalisieren wollen“, erklärt Christian Meyer, Geschäftsführer bei Unaice, einem Dienstleister für automatisierte Textgenerierung.
Neben der klassischen Textgenerierung, beispielsweise der Börsen- oder Sportberichterstattung, die man landläufig als Roboterjournalismus bezeichnet, hat er immer häufiger auch Projekte von Shopbetreibern: „Der große Möbelhändler Home 24 hatte geplant, innerhalb von 13 Monaten drei neue Ländermärkte zu erschließen. Mithilfe der automatisierten Textgenerierung war er innerhalb von sieben Wochen fertig, weil er durch die Maschine viele tausend Artikelbeschreibungen innerhalb kürzester Zeit erstellen konnte.“ Abgesehen von der zeitlichen Komponente – tausende Texte lassen sich innerhalb einer Stunde generieren – spielt natürlich die Kostenfrage eine entscheidende Rolle: Neben einer dreistelligen monatlichen Gebühr fallen 8 Cent pro generiertem Text an. Gerade bei größeren Shops mit tausenden Artikeln ist das deutlich weniger, als für eine Armada an menschlichen Billigübersetzern anfällt. Nach einer Einlernphase und einer Textgenerierung in der Muttersprache sollen Kunden innerhalb von zwei bis drei Wochen so eine erste Sprachversion zur Verfügung haben. Auf deren Basis lassen sich dann mit geringem Aufwand die anderen Sprachen generieren.
Unaice setzt dabei auf die Softwarelösung von AX Semantics, die aus einer im Onlinehandel ohnehin vorhandenen feature-orientierten Artikeldatenbank Texte in mehr als hundert Sprachen generieren kann. „Wir hatten das Regelwerk für 27 Sprachen und haben mithilfe eines neuronalen Netzes die Grammatikregeln für weitere 80 Sprachen generiert“, erklärt Gründer Saim Alkan. Das ist auch der Grund, warum die Software theoretisch auch die Texte in Latein und Kirchenslawisch ausspucken könnte. Allerdings, erklärt Alkan, gäbe es schon Sprachen, die aufgrund ihrer Komplexität die Programmierer vor höhere Herausforderungen stellten als andere. Finnisch und einige asiatische Sprachen sind einfach komplexer als die zahlreichen miteinander verwandten Sprachen der romanischen Welt. Der Cloud Service aus Stuttgart verwendet dabei neuronale Komponenten, um einige der schwierigen Aufgaben in der Sprachgenerierung zu lösen.

(Bild: AX Semantics)
Aus welchem Shopsystem die Daten kommen, sei dagegen weitgehend egal und auch das Format könne dank einer API entsprechend konvertiert werden. Insbesondere wenn die Texte erst einmal in einer Sprache aus der Datenbank erstellt vorliegen und das Grundgerüst aus Datenbankfeldern und grammatikalischen Wendungen von Beschreibungen klar ist, stellt die Übersetzung in weitere Sprachen keine große (zeitliche) Hürde mehr dar.
Und die Qualität der Texte? „Die Ergebnisse sind sogar oftmals besser als bei menschlichen Übersetzern, weil diese, gerade wenn es sich um eine große Zahl an ähnlichen Texten handelt, nie so fehlerfrei und schnell und in so gleichbleibender Qualität arbeiten können“, weiß Alkan. Und das leuchtet ein. Einige Händler, so erklärt Christian Meyer, kombinieren auch die Arbeit der maschinellen Textroboter mit menschlichen Textern. Dazu werden die Texte in der gewohnten Form erstellt und die menschlichen Texter und Content Manager, die ja in vielen E-Commerce-Unternehmen ohnehin vorhanden sind, optimieren die meistverkauften zehn Prozent der Artikeltexte. Das könne zusätzliche Conversion schaffen, weil man gerade hier auf spezielle Dinge eingehen könne.
Doch alternative Texte generieren kann auch der Textroboter: Damit die Texte nicht alle gleichförmig sind, kann das System mithilfe von Regeln und Synonymen die Formulierungen und Konstruktionen variieren – und zusätzlich auf der Basis von A/B-Tests prüfen, welche Variante die beste Conversion bringt. Auch SEO-Erkenntnisse oder andere Vorlieben, die man an einem Text umgesetzt hat, lassen sich so auf alle anderen Artikelbeschreibungen anwenden „Wir übersetzen eben nicht im klassischen Sinne, sondern generieren regelbasiert Texte auf der Grundlage eines sprachlich-grammatikalischen Regelwerks. Das macht in der Qualität des Ergebnisses einen sichtbaren Unterschied“, erklärt Alkan.
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