Whitepapers von Rellify

Das Large Language Modell ChatGPT im direkten Vergleich mit dem Rellify Custom Language Model Neuraverse™: Welches Modell macht  Contentstrategie und Themenfindung leichter?

‍

Im vergangenen Jahr hat ChatGPT einen erstaunlichen Siegeszug im Marketing hingelegt: Tausende von Marketers nutzen das Tool für die verschiedensten Aufgaben. Texterstellung steht dabei sicher im Vordergrund, aber wir hören immer öfter von Kunden und Interessenten, dass ChatGPT sich auch für Contentstrategie und Themenfindung gut einsetzen lasse.

‍

Kunden, die dies bereits tun, fragen sich natürlich, warum sie ein Custom Language Model wie das Neuraverse™ brauchen. Da ChatGPT ja praktisch kostenlos ist, lautet eine berechtigte Frage: Kann das Neuraverse™ relevante Themen und benötigte Inhalte besser identifizieren als ChatGPT?

‍

Um die Vorteile eines Custom Language Model wie dem Neuraverse™ gegenüber ChatGPT zu demonstrieren, haben wir – am Beispiel unseres Kunden Best Egg, der ein Neuraverse™ benutzt – die Probe aufs Exempel gemacht.

‍

Überzeuge Dich selber, welche Schwächen ChatGPT bei der Entwicklung einer Contentstrategie und der Themenfindung hat und warum Dir ein unternehmensindividuelles, proprietäres Custom Language Model wie das Neuraverse™ bei der Themenidentifikation einen massiven Vorsprung gegenüber Deinem Wettbewerb eröffnet!

Maschinen schreiben besser als Agenturen und Menschen. Das ist das Ergebnis einer neuen Studie des Institute for Conversational Business an der Hochschule Aalen. In der Untersuchung wurden Landing Pages, Blogbeiträge und Social Media Posts internationaler TOP-Marken mit KI-generierten Alternativen verglichen.

‍

Aalen / Köln, 28.09.2022 – Künstliche Intelligenz schreibt bessere Marketing-Texte als Menschen in Agenturen – das ist das Ergebnis einer Studie der Hochschule Aalen unter Leitung des KI-Experten Prof. Dr. Peter Gentsch. „Sowohl nach den subjektiven Bewertungen unserer Testgruppe aus gut 100 Menschen als auch nach den objektiven Ergebnissen der Flesch-Metrik sind die von der Künstlichen Intelligenz geschriebenen Varianten der verglichenen Marketinginhalte besser als ihre Originale“, so der KI-Forscher und -Pionier Prof. Dr. Peter Gentsch.

‍

Im Rahmen der Studie „Mensch oder Maschine: Wer schreibt den besseren Content“ hat Gentsch am Institut für Conversational Business der Hochschule Aalen Landing Pages, Blogbeiträge und Social Media Posts von Telekom, Vodafone, Garnier, L’Oreal, M&Ms sowie Starbucks ausgesucht und analysiert. Anschließend wurde die KI-Content Plattform des MarTech-Startups rellify eingesetzt, um die relevanten Themen und Keywords zu diesen Inhalten zu finden. Auf Basis der Ergebnisse dieser KI-Analyse wurde dann die KI-Writing Plattform GPT-3 von OpenAI eingesetzt, um neue Inhalte zu den Themen und Keywords der Originalinhalte zu produzieren.

‍

„Die KI-Texte und die Originale haben wir dann 100 zufällig ausgesuchten Personen zur Bewertung vorgelegt“, so Gentsch zum Studienaufbau: „Gleichzeitig haben wir die Original-Texte und die KI-Versionen nach der wissenschaftlich anerkannten Flesch-Metrik klassifiziert.“

‍

Die Ergebnisse beider Bewertungen seien ebenso eindeutig wie erstaunlich gewesen, so KI-Fachmann Gentsch: „Sowohl nach der subjektiven wie der objektiven Bewertung waren die KI-generierten Texte leicht bis deutlich besser. Aus Sicht der Probanden waren die KI-Texte nicht nur leichter lesbar und ansprechender, sondern auch überraschenderweise ‚persönlicher‘“, fasst Gentsch die Befragungsergebnisse zusammen. Aber auch hinsichtlich des Flesch-Index hätten die KI-erstellten Inhalte generell besser abgeschnitten, so der Wissenschaftler: „Im Hinblick auf die objektive Lesbarkeit sind die maschinengeschriebenen Texte durchweg besser, teilweise sogar deutlich besser.“

‍

Trotz dieser Ergebnisse sei KI heute aber per se noch kein besserer Autor als ein Profi-Texter oder eine Agentur, betont Gentsch: „Ohne menschliche Einflußnahme geht es noch nicht.“ Zum einen müsse der maschinell generierte Input aus der KI-Ideation-Phase überprüft und eventuell von Hand „gefiltert“ oder bereinigt werden. Zum anderen sei ein Fine-Tuning der Prompts sowie eine Parametrisierung der GPT-3-Plattform absolut erfolgskritisch. „Nur durch einen Faktencheck lässt sich sicherstellen, dass eventuelle sachliche Fehler der Writing-KI erkannt und bereinigt werden“, so der Professor.

‍

Gentsch relativiert daher auch die eingangs postulierte These, dass Maschinen besser texten würden als Menschen. Der menschliche Faktor sei nach wie vor entscheidend für die Qualität der Ergebnisse KI-gestützter Contenterstellung, so sein Fazit: „Für die Einrichtung der KI, vor allem aber zur Qualitätssicherung und für den Faktencheck wird nach wie vor menschlicher Sachverstand gebraucht. Zugleich zeigt die Studie aber auch, dass mit dieser Unterstützung bessere Ergebnisse in kürzerer Zeit – und damit zu geringeren Kosten – erstellt werden können. Meine Prognose ist daher, dass sich die Aufgaben in der Content Kreation verschieben werden – Menschen werden zukünftig weniger beim eigentlichen Texten gebraucht werden, aber dafür sich mehr auf strategische Aspekte, die Story-Line und immer auch die Qualitätssicherung der intelligenten Maschinen konzentrieren.“

In diesem Clip zeigen wir Ihnen die wichtigsten Faktoren, um Daten richtig zu nutzen, um ihren Content-Marketing-Erfolg zu steigern.
‍

• KPIs: Klare Kennzahlen zur Erfolgsmessung
• Einblicke im Vergleich zu Lärm: Unterscheide zwischen wichtigen Daten für Content Marketing und den Daten, die einfach ignoriert werden können.
• Wettkampf: Tipps zur Festlegung von Benchmarks und zur Erzielung von Wettbewerbsvorteilen.
• Faktor Xr: Erfahre, was der X-Faktor ist und was die meisten Unternehmen bisher vernachlässigen

‍