Die neue Grenze der Content-Erstellung: KI-Content-Generatoren

Von Jayne Schultheis – Die Welt der Content-Erstellung verändert sich schnell, und Unternehmen stehen immer mehr vor der Herausforderung, hochwertige Inhalte effizient und kostengünstig zu produzieren. Mit der Einführung von KI-Content-Generatoren haben wir eine revolutionäre Technologie, die die Art und Weise, wie Inhalte erstellt und genutzt werden, verändert. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung können KI-Content-Generatoren die Art und Weise, wie dein Unternehmen Content-Marketing betreibt, potenziell verändern.

Fordere hier eine Live-Demo an, um den Ansatz von Rellify für das Kontaktmarketing in Aktion zu sehen. In der Zwischenzeit befasst sich dieser Artikel mit den Auswirkungen von KI auf die Erstellung von Inhalten, den ethischen Überlegungen und den zukünftigen Innovationen, die die digitale Transformation in der Geschäftswelt vorantreiben.

KI-Content-Generatoren verstehen

Diese hochentwickelten Tools nutzen fortschrittliche Algorithmen, um Texte zu erstellen, die menschliches Schreiben imitieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung können sie Kontext, Tonfall und Stil verstehen. OpenAI ist der Entwickler des vielleicht bekanntesten Modells für dialogorientierte Content-Generatoren, ChatGPT. Es wurden jedoch noch viele andere Modelle entwickelt. Sie wurden mit unterschiedlichen Datensätzen trainiert, basieren jedoch auf derselben Technologie und denselben Mechanismen.

KI-Content-Generatoren sind eine vielseitige Lösung für die Erstellung verschiedener Arten von Inhalten – von kurzen, witzigen Marketingtexten bis hin zu langen Artikeln mit vielen nützlichen Informationen. Clevere Unternehmen können ihre Prozesse zur Erstellung von Inhalten optimieren und so Zeit und Ressourcen für alle Mitarbeiter sparen. Diese Anpassungsfähigkeit macht KI-Inhaltsgeneratoren für alle interessant, die sich in der Welt des Online-Marketings einen Wettbewerbsvorteil sichern wollen.

Die Technologie hinter KI-Inhaltsgeneratoren

KI-Inhaltsgeneratoren basieren auf der Synergie von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung. Diese Kombination ermöglicht es KI-Systemen, riesige Datensätze zu analysieren, sprachliche Nuancen zu verstehen und Inhalte zu generieren, die denen menschlicher Texte sehr ähnlich sind. Schauen wir uns jedes Element genauer an.

Natürliche Sprachverarbeitung

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Tool, das Informatik, KI-Konzepte, Linguistik und Daten nutzt, damit Computer die menschliche Sprache analysieren können – sowohl schriftlich als auch mündlich. Es wandelt geschriebene oder gesprochene Wörter in Daten um und ermöglicht es Geräten, miteinander zu kommunizieren.

Diese vernetzten Geräte haben unsere Welt verändert – denk zum Beispiel an Amazons „Echo Dot”. „Alexa” nutzt NLP, um sprachbasierte Eingaben zu analysieren, und verwendet diese Infos dann, um Anweisungen auszuführen. Das kann das Einschalten des Lichts oder das Hinzufügen von Artikeln zur Einkaufsliste sein. Andere Dienste und Geräte, die NLP nutzen, sind: Chatbots (Abfrageverwaltung), Klimageräte (Thermostate) und Heimüberwachungsgeräte (Sicherheitssysteme).

Wir sind uns vielleicht nicht bewusst, dass die Antwort auf unsere Anfrage von einem Algorithmus generiert wird, der treibenden Kraft hinter NLP, aber genau das ist der Fall. NLP ermöglicht es Computern, riesige Datenmengen aus Chatbots, Social-Media-Beiträgen, Dokumenten, Webseiten und anderen Quellen zu analysieren.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer die Fähigkeit besitzen, durch die Analyse von Daten und vergangenen Erfahrungen ohne explizite Programmierung zu lernen. Computer nutzen Algorithmen, um Muster in und aus Daten zu finden, um Probleme zu lösen und Vorhersagen zu treffen.‍

‍An einem normalen Tag nutzt der Durchschnittsmensch vielleicht ein paar verschiedene Systeme für maschinelles Lernen. Das können einfache, nützliche Anwendungen sein, wie zum Beispiel die Nutzung eines Roomba-Staubsaugers, um einen Raum zu reinigen. Oder man kann maschinelles Lernen für komplexere Aufgaben nutzen, wie zum Beispiel ChatGPT zu bitten, ein milchfreies Rezept für Snickers-Kekse zu geben.

KI-Inhaltsgeneratoren und ihr Einfluss auf die Erstellung von Inhalten

Jeder, der schon mal im Bereich SEO gearbeitet hat, kann dir sagen, dass es keine einfache Aufgabe ist, großartige Langform-Inhalte zu erstellen, die sowohl bei Suchmaschinen als auch bei Lesern Anklang finden. Man muss seine Zielgruppe genau kennen, wissen, wie sie Inhalte am liebsten konsumiert und welche Themen sie am meisten interessieren. Das kann überwältigend sein, vor allem wenn man nicht über ein großes Team von Autoren verfügt, die über umfassende Kenntnisse der Zielbranche verfügen.

KI-Content-Generatoren tragen erheblich zur Effizienz, Skalierbarkeit und Qualität bei, indem sie das Verfassen hochwertiger Texte in großem Umfang automatisieren. Sie können schnell Artikel, Blogbeiträge, Produktbeschreibungen und andere Arten von Inhalten erstellen. Das bedeutet weniger Zeit- und Arbeitsaufwand für menschliche Autoren. Unternehmen können schnell große Mengen an Inhalten generieren, ohne Abstriche bei der Qualität machen zu müssen.

KI-Tools können auch genau auf bestimmte Töne, Stile und sogar Branchennuancen abgestimmt werden. Bei effektiver Nutzung ermöglicht die KI-gesteuerte Inhaltsgenerierung Unternehmen, sich schnell an veränderte Anforderungen anzupassen oder personalisierte, relevante Inhalte für verschiedene Zielgruppensegmente zu erstellen – und das alles mit weniger Geld, Zeit und Aufwand.

Die Zukunft der KI-Inhaltsgeneratoren

Wenn du aufmerksam verfolgt hast, hast du gesehen, dass sich KI-Inhaltsgeneratoren seit ihrer Einführung erheblich verbessert haben. Vor zehn Jahren hatte kaum jemand von dieser Technologie gehört, heute ist sie allgegenwärtig. Da diese Technologie von Natur aus anpassungsfähig ist, wird sie sowohl durch Selbstlernen als auch durch Rückmeldungen von Nutzern weiter verfeinert werden. Schauen wir uns einige weitere Möglichkeiten an, wie sich KI-Inhaltsgeneratoren voraussichtlich weiterentwickeln werden.

Integration in bestehende Plattformen und Tools

KI-Inhaltsgeneratoren lassen sich nahtlos in viele Plattformen und Tools integrieren – egal, ob es sich um ein CMS, eine Grammatikprüfung oder eine CRM-Software handelt. Dadurch können Nutzer Inhalte direkt in ihrer aktuellen Umgebung erstellen oder verfeinern, ohne zwischen mehreren Anwendungen wechseln zu müssen. Außerdem können KI-Content-Generatoren mit Datenanalyseplattformen und SEO-Tools synchronisiert werden und bieten so Echtzeit-Einblicke zur Optimierung von Inhalten für Suchmaschinen oder die Interaktion mit dem Publikum. Rellify integriert die KI-Content-Generierung direkt in unsere Plattform, sodass du deinen gesamten Content-Erstellungsprozess optimieren und die gewünschten Aspekte automatisieren kannst.

Trends und Innovationen

Vielleicht hast du im Zusammenhang mit Marketing schon mal von „Hyper-Personalisierung” gehört. Dabei geht es darum, Marketingbotschaften, Produkte, Dienstleistungen und Erfahrungen auf einzelne Verbraucher zuzuschneiden, basierend auf ihren Vorlieben, ihrem Verhalten und ihren demografischen Merkmalen. Das geht über die traditionelle Personalisierung hinaus, indem es Echtzeit-Datenanalysen und KI-Algorithmen nutzt, um maßgeschneiderte und relevante Interaktionen mit Kunden zu schaffen.

Unternehmen können diese Marketingstrategie mit KI-basierter Inhaltserstellung nutzen, um kuratierte Inhalte, maßgeschneiderte Produkte und individuell angepasste Produktempfehlungen und Dienstleistungen anzubieten. Sie können sie auch für einen gezielten Kundensupport durch einen KI-Chatbot einsetzen.

McKinsey bezeichnet den Kundenservice als das entscheidende fehlende Element, das die Lücke zwischen Hyper-Personalisierung durch KI und Kundenvertrauen schließt, und nennt ihn „proaktiven, vorausschauenden Service”. Durch den Einsatz von KI im Kundenservice ändert sich dessen Charakter von reaktiv zu proaktiv. Unternehmen können so besser auf Kundenbedürfnisse eingehen und Probleme lösen, bevor sie entstehen.

Herausforderungen von KI-Content-Generatoren

Da KI-Content-Generatoren immer mehr zu einem festen Bestandteil von Geschäftsstrategien werden, tauchen ethische Überlegungen und Herausforderungen auf. Schließlich haben Menschen ein viel besseres Verständnis für Nuancen, Persönlichkeit und Kreativität als Maschinen. Wie kann man diese Bedenken bei der Nutzung dieser Technologie ausräumen?

Qualitätskontrolle

Um die Qualitätskontrolle bei der Verwendung von KI-Inhaltsgeneratoren aufrechtzuerhalten, solltest du robuste Überwachungs- und Feedback-Systeme einführen. Nutze Nutzererkenntnisse und Leistungskennzahlen, um die KI-Ergebnisse zu verfeinern und sie besser an die Erwartungen deiner Zielgruppe anzupassen. Je mehr Daten du in deinen KI-Inhaltsgenerator einspeist, desto besser werden die Ergebnisse sein.

Aber selbst wenn du alle Daten über die Vorlieben deiner Kunden und das Branding deines Unternehmens einspeist, kann es sein, dass die Inhalte am Ende etwas ... algorithmisch klingen. Bis die KI ihre nächste Leistungsstufe erreicht hat, solltest du KI-Content-Generatoren eher als Content-Tool denn als Mitarbeiter einsetzen. Das heißt: Nutze KI-Content-Generatoren, um Ideen zu sammeln, Entwürfe zu erstellen oder eine Grundlage für deine Inhalte zu schaffen, die letztendlich durch menschliche Intelligenz verfeinert wird. Jeder Inhalt, den du veröffentlichst, sollte von einem oder mehreren Autoren oder Redakteuren überarbeitet und korrigiert werden.

Umweltbelange

Die Diskussion um KI hat sich auf ethische Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs, der CO2-Emissionen und der Ressourcennutzung verlagert. Das Training groß angelegter KI-Modelle, insbesondere eines Sprachmodells wie GPT-4, erfordert erhebliche Rechenleistung. Dieser Prozess erfordert oft leistungsstarke Rechenzentren, in denen Tausende von GPUs (Grafikprozessoren) oder TPUs (Tensorprozessoren) tagelang oder wochenlang laufen und dabei große Mengen an Strom verbrauchen.

Nach dem Training brauchen KI-Modelle auch Energie für die Inferenz (wenn das Modell Antworten oder Inhalte generiert). Obwohl der Energiebedarf für die Inferenz in der Regel geringer ist als für das Training, kann sich bei großem Einsatz dennoch eine erhebliche Menge ansammeln, was den CO2-Fußabdruck dieser Vorgänge erhöht.

Es stellt sich die Frage, ob die Umweltkosten für das Training und den Einsatz dieser Modelle angesichts der Vorteile der KI-Inhaltsgenerierung, wie z. B. verbesserte Effizienz und Skalierbarkeit, gerechtfertigt sind. Wenn KI-Tools außerdem so eingesetzt werden, dass sie riesige Mengen an Inhalten generieren (wie Spam oder minderwertiges Material), können die Auswirkungen auf die Umwelt in keinem Verhältnis zum geschaffenen Wert stehen.

Um diesen Bedenken Rechnung zu tragen, legen viele Unternehmen jetzt Wert auf nachhaltige KI-Praktiken, darunter die Nutzung von KI zur Optimierung des Energieverbrauchs, zur Reduzierung von Abfall und zur Suche nach Lösungen für den Klimawandel. Die KI-Community sucht nach Wegen, um technologische Fortschritte mit ökologischer Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen.

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