Rellify's Blog

Von Jayne Schultheis – Die Textzusammenfassung beschreibt den Prozess, die wichtigsten Punkte oder Ideen eines Textes herauszuarbeiten und dabei das Wesentliche festzuhalten. Diesen wichtigen Bestandteil des Leseverständnisses lernen Kinder bereits in der Grundschule. Doch dank künstlicher Intelligenz (KI) können jetzt auch Computer diese Aufgabe bewältigen. Algorithmen zur Textzusammenfassung fassen dabei längere Dokumente oder Textabschnitte zu kürzeren Versionen zusammen, indem sie wichtige Sätze oder Passagen erkennen und diese kompakt und verständlich darstellen.

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Diese Zusammenfassungen helfen den Nutzern, den Inhalt eines Dokuments schnell zu verstehen. Die Textzusammenfassung mit KI hat mittlerweile einen großen Einfluss auf viele Geschäftsbereiche, auch auf das Content Marketing. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Frage, wie diese neue Fähigkeit Marketeers hilft, den Prozess der Content-Erstellung zu beschleunigen.

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Wie nutzt KI die Technologie der Textzusammenfassung?

Die wichtigsten Zweige der KI, die für Zusammenfassungsverfahren und -ansätze verwendet werden, sind die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) und das Verständnis natürlicher Sprache (NLU). Wir möchten einige Formen der automatischen Zusammenfassung genauer betrachten:

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Extraktive Zusammenfassung

NLP-Tools wie GPT und Googles BERT verwenden diese Methode der Textverarbeitung. Nach der Vorverarbeitung der Daten werden bei der extraktiven Zusammenfassung wichtige Sätze oder Phrasen direkt aus dem Eingabetext ausgewählt und extrahiert, ohne neue Sätze zu erzeugen.

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TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) wird üblicherweise als Teil der extraktiven Zusammenfassung verwendet. TF-IDF ist eine Analyse der Wichtigkeit eines Wortes in einem Dokument im Verhältnis zu einer bestimmten Anzahl von Dokumenten oder Seiten. Sie wird häufig im Information Retrieval und Text Mining eingesetzt, um die Relevanz eines Wortes für ein Dokument zu erkennen.

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Beispiel: In einem Newsbeitrag über ein aktuelles Ereignis könnte ein extraktiver Algorithmus die Sätze erkennen, die die am häufigsten vorkommenden Keywords oder Phrasen enthalten, und diese für eine Zusammenfassung auswählen.

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Abstrakte Zusammenfassung

Die abstrakte Zusammenfassung erzeugt eine Zusammenfassung, indem sie den Ausgangstext interpretiert und in einer kompakteren Form neu formuliert. Bei diesem Ansatz geht es darum, die Bedeutung des Textes zu verstehen und neue Sätze zu bilden, um die zusammengefassten Informationen zu vermitteln.

Beispiel: Ein Abstraktionsmodell könnte eine Produktbewertung lesen und eine Zusammenfassung erstellen, die die Gefühle sowie die wichtigsten Aspekte der Bewertung in neuen, komprimierten Sätzen ergreift.

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Abfragebasierte Zusammenfassung

Die abfragebasierte Zusammenfassung, bzw. die Generierung von Zusammenfassungen basiert auf spezifischen Nutzerfragen und kombiniert dabei Elemente von NLP und NLU. NLU beinhaltet die Analyse und Interpretation von Texten, um deren Bedeutung zu verstehen und relevante Informationen zu extrahieren. Dies wird durch Techniken wie Tokenisierung, Parsing, Named Entity Recognition, semantische Analyse und Sentiment-Analyse erreicht. Ein NLU-Modell lernt, den Zusammenhang und die Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen im Text sowie die Gesamtbedeutung des Contents zu verstehen. Abfragebasierte Zusammenfassungen können mit extraktiven oder abstrakten Zusammenfassungsmodellen durchgeführt werden.

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Beispiel: Ein abfragebasiertes System könnte eine medizinische Forschungsarbeit analysieren und eine Zusammenfassung erstellen, die sich auf die Beantwortung einer bestimmten, von einem Nutzer gestellten medizinischen Frage konzentriert.

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Multidokumenten-Zusammenfassung

Manchmal hat man sehr viele Informationen an vielen verschiedenen Orten, die alle gescannt und zusammengefasst werden müssen. Bei der Multidokumenten-Zusammenfassung werden viele unterschiedliche Dokumente zu einem bestimmten Thema ausgewertet. KI-Systeme nutzen Techniken wie Clustering, Themenmodellierung und Informationsfusion, um gemeinsame Themen zu erkennen und Schlüsselinformationen aus mehreren Quellen zu extrahieren.

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Beispiel: Eine Sportplattform präsentiert seinen Lesern eine kurze Zusammenfassung jedes Artikels, damit sie sich einen schnellen Überblick über die Sportwelt verschaffen können.

Wie kann maschinelles Lernen die Textzusammenfassung verbessern?

Maschinelles Lernen verbessert die Textzusammenfassung auf viele Arten. Hier sind die drei Wichtigsten:

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• Sequence-to-Sequence-Modelle: Sequence-to-Sequence-Modelle, insbesondere transformatorbasierte Strukturen wie BERT und GPT, haben die Textzusammenfassung revolutioniert, da sie direkt aus dem Eingabetext Zusammenfassungen unterschiedlicher Länge erzeugen können. Diese Modelle können komplizierte Beziehungen und Abhängigkeiten im Text aufgreifen, was zu qualitativ hochwertigen Zusammenfassungen führt
• Aufmerksamkeitsmechanismen: Aufmerksamkeitsmechanismen ermöglichen es den Modellen, sich bei der Erstellung von Zusammenfassungen auf relevante Teile des Ausgangstextes zu konzentrieren. Modelle, die mit Aufmerksamkeitsmechanismen ausgestattet sind, können wichtige Informationen besser erfassen und schlüssige und relevante Zusammenfassungen mit inhaltlichem Verständnis erstellen
• Datengesteuerte Ansätze: Modelle für maschinelles Lernen werden auf verschiedenen, großen Datensätzen trainiert. Datengesteuerte Ansätze ermöglichen es den Modellen, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, was zu einem besseren Ergebnis bei der Textzusammenfassung führt. Durch das Training auf relevanten Datensätzen können die Modelle Nuancen der Sprache besser verstehen und so genauere Zusammenfassungen erstellen

Wie KI-Textzusammenfassungen Deine Content Marketing-Maßnahmen unterstützen können

Content Marketing-Spezialisten sind bestrebt, relevante Inhalte schnell zu vermitteln. Automatische Zusammenfassungen machen es ihnen einfacher, beide Ziele zu erreichen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Du die Textzusammenfassung nutzen kannst:

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• Optimierter Content-Konsum: Durch präzise Zusammenfassungen Deiner Inhalte hilft die KI-gestützte Textzusammenfassung Deinen Lesern, die wichtigsten Punkte und Erkenntnisse schnell zu erfassen, ohne den gesamten Artikel oder das Dokument zu lesen. Dadurch wird der Content schneller konsumiert und das Nutzererlebnis insgesamt verbessert
• Erhöhtes Kundeninteresse: Zusammengefasster Content erreicht eher die Aufmerksamkeit viel beschäftigter Leser, die vielleicht keine Zeit zum Lesen langer Artikel haben. KI-generierte Zusammenfassungen können das Kundeninteresse erhöhen, indem sie die wichtigsten Informationen bereits im Vorfeld bereitstellen und die Nutzer dazu ermutigen, sich eingehender mit den Inhalten zu befassen und länger auf Deiner Website zu bleiben
• Verbesserte SEO: Suchmaschinen schätzen Content, der relevant, informativ und leicht zu verdauen ist. Wenn Du KI-generierte Zusammenfassungen in Deine Content Marketing-Strategie einbaust, verbesserst Du die Lesbarkeit und Relevanz Deiner Inhalte, was zu einer besseren Platzierung in den Suchmaschinen und zu mehr organischem Traffic führt. Wir gehen später noch genauer darauf ein, wie bei Rellify die Textzusammenfassung mit der Themenfindung und der Keyword-Extraktion zusammenhängt und so Deine SEO verbessert
• Effiziente Content-Kuration: Content Marketing-Spezialisten stellen oft Inhalte aus verschiedenen Quellen zusammen, um ihre Zielgruppe möglichst ausführlich zu informieren. KI-gesteuerte Tools können diesen Prozess automatisieren und so Zeit und Aufwand reduzieren
• Skalierbarkeit: Möchtest Du Deine Content Marketing-Maßnahmen ausbauen, kann Dir KI-gestützte Textzusammenfassung helfen, Deine Produktion und Verbreitung von Inhalten zu skalieren. Mit der automatischen Zusammenfassung kannst Du schnell und effizient Zusammenfassungen für eine große Menge an Content erstellen – und so ein breiteres Publikum erreichen

Wie wenden wir bei Rellify die KI-Textzusammenfassung an?

Wir wenden die meisten der oben genannten Methoden sowohl in unserer Content-Plattform als auch in den für unsere Kunden erstellten Relliverses™ an.

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Das Relliverse™ ist ein maßgeschneiderter KI-Experte, der Deine optimalen Content-Chancen identifiziert. Wir nutzen maschinelles Lernen, um die Deine Webseite sowie die Deiner wichtigsten Wettbewerber zu crawlen. Anschließend analysieren wir diese Daten, um Muster in Keywords oder Themen zu finden, die bei Suchmaschinen bereits weit oben ranken oder von Deiner Konkurrenz nicht adressiert werden. Diese Art der Modellierung von Themen ist ein Beispiel für eine extraktive Zusammenfassung.

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Rellify nutzt dann die semantische Analyse, um sinnvolle Verbindungen und Kategorisierungen zwischen und innerhalb dieser Themen zu erstellen, ähnlich wie neuronale Netze. Die aussagekräftigsten und wirkungsvollsten Themen und Keywords werden zusammengefasst, damit Du sie strategisch in Deinem Content einsetzen kannst, um deine SEO zu verbessern.

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Auf der Rellify-Plattform hast Du viele Möglichkeiten, Textzusammenfassungen mit KI zu nutzen. Wenn Du ein Briefing erstellst, nutzen die KI-Funktionen von Rellify die abstrakte Textzusammenfassung, um Keywords zu kategorisieren und sie möglichst effektiv in einer Gliederung zu platzieren.

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Wenn Du mit der Contenterstellung beginnst, stehen Dir die generativen KI-Funktionen von Rellify zur Verfügung. Du kannst damit einen ganzen Blogartikel, eine hochwertige Artikelzusammenfassung oder eine Meta-Beschreibung erstellen. Als Redakteurin oder Redakteur behältst Du beim Content Management das Steuer in der Hand – doch unsere KI steht Dir bei jedem Schritt zur Verfügung.

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Willst Du mehr darüber erfahren, wie Du mit einem maßgeschneiderten Relliverse™ Deinen Content Marketing-ROI mit deutlich weniger Aufwand steigern kannst? Dann buchte noch heue Deine persönliche Relliverse™-Demo!

Von Jayne Schultheis – „Hallo! Wie kann ich Ihnen helfen“? Ob wir uns dessen bewusst sind oder nicht: Fast jeder von uns hatte schon einmal mit einem KI-Chat zu tun. Insbesondere im Geschäftsleben hat Conversational AI die Art und Weise, wie wir mit unserer Umwelt interagieren, revolutioniert. Laut einer Umfrage haben 88 % der Verbraucher im Jahr 2022 in irgendeiner Form mit einem Chatbot gesprochen. Ihre Meinung zu dieser Technologie war überwältigend positiv. Wer hätte gedacht, dass die Technologie in so kurzer Zeit zu unserem alltäglichen persönlichen Assistenten werden würde?

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Während sich die künstliche Intelligenz weiterhin in rasantem Tempo ausbreitet, sind einige der bedeutendsten Innovationen im Bereich der Conversational AI angesiedelt. Im folgenden Artikel werden wir die Details dieser speziellen Art von künstlicher Intelligenz näher erläutern und aufzeigen, wie sie eingesetzt wird und wie sie unsere Welt und unsere Unternehmen weiterhin bereichern wird.

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Was ist Conversational AI?

Conversational AI bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), um natürlichsprachliche Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen zu ermöglichen. Sie umfasst eine Reihe von Techniken und Fähigkeiten, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache so zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, dass sie eine natürliche Unterhaltung zwischen Menschen nachahmen.

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Conversational AI-Systeme setzen verschiedene Komponenten ein, darunter:

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1. Natural Language Understanding (NLU): Diese Komponente ermöglicht es Computern, die Bedeutung von menschlichen Spracheingaben zu verstehen und zu interpretieren. NLU-Techniken extrahieren wichtige Informationen aus Benutzeranfragen, z. B. Absicht, Entitäten und Kontext
2. Natural Language Generation (NLG): NLG konzentriert sich auf die Generierung von menschenähnlichen Antworten oder Ausgaben auf der Grundlage der von den Benutzern erhaltenen Eingaben. NLG-Techniken können Text, Sprache oder andere Formen der Kommunikation erzeugen, die für den Benutzer verständlich und relevant sind
3. Dialogmanagement: Das Dialogmanagement umfasst die Verwaltung des Gesprächsflusses zwischen dem Benutzer und dem KI-System. Basierend auf dem aktuellen Kontext der Konversation, früheren Interaktionen und vordefinierten Dialogrichtlinien, bestimmt es, wie das System auf Benutzereingaben reagiert
4. Spracherkennung: Wenn die Interaktion gesprochene Sprache beinhaltet, verwenden KI-Systeme zur Konversation Spracherkennungstechnologie. Gesprochene Wörter werden so in Text transkribiert, der vom System verarbeitet werden kann
5. Maschinelles Lernen: Viele KI-Systeme verwenden maschinelle Lerntechniken, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Algorithmen des maschinellen Lernens lernen aus Daten, Benutzerinteraktionen und Feedback, um das Sprachverständnis, das Dialogmanagement und die Generierung von Antworten zu verbessern

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Die Entwicklung von einfachen Chatbots zu Conversational AI

Die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache haben große Fortschritte gemacht: Ursprünglich beruhte die Schnittstelle für einfache Chatbot-Konversationen auf der Codierung mit vordefinierten Regeln und Mustern, um einfache Antworten auf Benutzeranfragen oder Aufforderungen innerhalb eines engen Bereichs zu geben. Diesen frühen Chatbots fehlte es an Raffinesse und sie hatten Schwierigkeiten, nuancierte Sprache zu verstehen oder eine sinnvolle Unterhaltung zu führen. Die Benutzerfreundlichkeit eines Chatbots war bestenfalls unvorhersehbar.

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Mit dem Aufkommen maschineller Lerntechniken und der Verfügbarkeit großer Datensätze begannen sich die Fähigkeiten von Chatbots jedoch zu verbessern. Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichten es Chatbots, aus Daten und Benutzerinteraktionen zu lernen. Dies verbesserte nach und nach ihr Sprachverständnis und ihre Fähigkeit zu antworten.

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Das Aufkommen von Conversational AI-Chatbots stellt einen Paradigmenwechsel in der Mensch-Computer-Interaktion dar. Dialogorientierte KI-Systeme nutzen fortschrittliche Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), einschließlich NLU und NLG. Diese ermöglichen interaktivere und menschenähnliche Unterhaltungen. Systeme wie diese können die Absicht des Benutzers, den Kontext und die Nuancen der Sprache verstehen. So ermöglichen sie eine ansprechendere und personalisierte Interaktion.

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Darüber hinaus integriert Conversational AI Dialogmanagement-Funktionen, um den Gesprächsfluss zu steuern und die Antworten an den Kontext der Interaktion anzupassen. Durch kontinuierliches Lernen und Anpassen hat die dialogorientierte KI die Art und Weise, wie Benutzer mit Technologie interagieren, verändert.

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Chatbot vs. Conversational AI: Was ist der Unterschied?

Chatbots sind eine spezielle Art von Conversational AI. Sie sind darauf ausgerichtet, textbasierte Konversationen für bestimmte Aufgaben oder Zwecke zu simulieren. Im Gegensatz dazu umfasst Conversational AI ein breiteres Spektrum an Technologien und Fähigkeiten. Sie ermöglicht die natürlichere und intelligentere Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen in verschiedenen Anwendungen. Alle Chatbots sind eine Art von Conversational AI, aber nicht jede Conversational AI ist ein Chatbot.

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NLP vs. Conversational AI: Was ist der Unterschied?

NLP und Conversational AI sind verwandte Bereiche, sie haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Anwendungen. Vereinfacht gesagt, konzentriert sich NLP auf die Verarbeitung und Analyse der menschlichen Sprache in verschiedenen Formen.

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Conversational AI erweitert dies durch:

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• Ermöglichung interaktiver und ansprechender Unterhaltungen zwischen Benutzern und Maschinen
• Nutzung von NLP-Techniken zusammen mit anderen Fähigkeiten, um natürliche Gespräche zu simulieren und die Kommunikationserfahrung zu verbessern

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Wozu verwendest Du KI-Chatbots?

Während viele von uns an die Innovationen denken, die ChatGPT auf den Tisch gebracht hat, findest Du überall Möglichkeiten, einen KI-Chatbot zu verwenden. Conversational AI findet in vielen verschiedenen Bereichen Anwendung – mit dem Ziel, Nutzern ansprechende, effiziente und personalisierte Interaktionen zu bieten.

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Virtuelle Assistenten

Unternehmen wie Amazon, Google und Apple haben virtuelle KI-Assistenten wie Amazon Alexa, Google Assistant bzw. Apple Siri entwickelt. Diese virtuellen Assistenten nutzen Conversational AI, um Benutzerbefehle und -anfragen zu verstehen. Sie sind auch in der Lage, Erinnerungen einzustellen, Musik abzuspielen, Wetterinformationen bereitzustellen und die Steuerung von Smart Home-Geräten zu übernehmen.

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Chatbots für den Kundendienst

Wahrscheinlich hast Du schon einmal eine Website besucht und dabei eine Benachrichtigung und eine Chatbox bemerkt, die automatisch in der Ecke Deines Bildschirms auftaucht. Viele Unternehmen setzen Chatbot-Technologien auf ihren Websites oder Messaging-Plattformen ein. So können sie mit Kunden kommunizieren und ihnen Unterstützung und Hilfe anbieten. Diese Chatbots nutzen Conversational AI, um mit Nutzern in Kontakt zu treten, häufig gestellte Fragen zu beantworten, Probleme zu beheben und Nutzer durch den Kundendienstprozess zu führen.

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Sprachgesteuerte Geräte und Anwendungen

Sprachgesteuerte Geräte und Anwendungen nutzen Conversational AI, um eine freihändige Interaktion zu ermöglichen. Mit sprachgesteuerten intelligenten Lautsprechern wie Amazon Echo und Google Home können Benutzer beispielsweise per Sprachbefehl Anrufe tätigen, Lebensmittel bestellen und Termine buchen.

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Assistenten im Gesundheitswesen

Conversational AI wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um virtuelle Gesundheitsassistenten und telemedizinische Dienste anzubieten. Patienten können mit Hilfe von KI-Plattformen Termine vereinbaren, grundlegende medizinische Ratschläge erhalten und Erinnerungen zur Medikamenteneinnahme verwalten. Dies ist ein großer Fortschritt bei der Verbesserung des Zugangs zu grundlegenden Gesundheitsdiensten.

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Chatbots im Bildungsbereich

Einige Bildungseinrichtungen setzen Chatbots ein, um Studenten personalisierte Lernerfahrungen und Unterstützungsdienste zu bieten. Diese Chatbots unterstützen Studenten bei der Kurseinschreibung, der Übermittlung von Aufgaben, der akademischen Beratung und der Berufsberatung und verbessern so das Engagement der Studenten und die Bindungsrate.

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Finanzdienstleistungen

Banken und Finanzinstitute nutzen Conversational AI, um virtuelle Bankassistenten und personalisierte Finanzberatung anzubieten. Diese virtuellen Assistenten helfen Kunden bei Kontoabfragen, Transaktionshistorie oder Anlageempfehlungen und bieten bequeme und leicht zugängliche Bankdienstleistungen.

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Trends und Innovationen: Wie geht es weiter mit der sprechenden KI?

Die Zukunft der Conversational AI birgt immenses Potenzial für Personalisierung und Automatisierung. Sie wird die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie und Unternehmen interagieren, revolutionieren. Im Zuge der Weiterentwicklung von KI wird sie immer besser in der Lage sein, die Präferenzen, das Verhalten und den Kontext der Nutzer zu verstehen. Wir werden mehr und mehr hochgradig personalisierte Interaktionen sehen, die auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind.

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Durch fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und Datenanalyse werden KI-Systeme in der Lage sein:

• die Absichten des Nutzers zu antizipieren
• relevante Inhalte und Empfehlungen zu liefern
• Antworten in Echtzeit anzupassen und
• intuitivere Erlebnisse zu bieten

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Automatisierung wird auch die Effizienz in verschiedenen Bereichen wie Kundenservice, Gesundheitswesen, Bildung und Handel verbessern. Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben und Routine-Interaktionen wird KI Personal freisetzen, das sich auf komplexere und wertschöpfende Aktivitäten konzentrieren kann.

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Der Aufstieg der Metabots: Die KI-Manager der Zukunft

„Metabots“ beziehen sich auf ein Konzept im Bereich der Conversational AI, insbesondere im Zusammenhang mit Chatbots und virtuellen Assistenten. Metabots sind im Wesentlichen Chatbots, die sich auf die Verwaltung anderer Chatbots oder Konversationsagenten spezialisiert haben. Sie fungieren als Assistenten und Kommunikatoren auf Metaebene, die die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Chatbots koordinieren und orchestrieren, um komplexere Aufgaben oder Arbeitsabläufe zu bewältigen.

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Die Idee hinter Metabots ist es, eine Hierarchie oder ein Netzwerk von Chatbots zu schaffen, die untereinander Aufgaben delegieren können, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. In einem Kundendienstszenario könnte ein Metabot beispielsweise mehrere spezialisierte Chatbots koordinieren, die für die Bearbeitung verschiedener Aspekte von Kundenanfragen zuständig sind. Er könnte Teilmengen von Bots für die Rechnungsstellung, den technischen Support und Produktinformationen verwalten.

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Metabots können die Skalierbarkeit und Flexibilität von Conversational AI-Systemen verbessern. Sie erleichtern die Integration von spezialisierten Chatbots, die von verschiedenen Teams oder Anbietern entwickelt wurden. Auf diese Weise können Unternehmen umfassende Conversational AI-Lösungen aufbauen, die sich an ihre sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpassen lassen.

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Wie Rellify KI einsetzt, um wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen

Obwohl sich Rellify eher auf die funktionale als auf die Conversational AI-Integration konzentriert, sind wir ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, die Erfahrung unserer Kunden weiter zu verbessern. Rellify setzt ähnliche Mechanismen ein wie die Conversational AI. Wir nutzen NLU und maschinelles Lernen, um schnell große Datenmengen zu durchsuchen. So helfen wir unseren Kunden, Nischenthemen und Schlüsselwörter zu finden, die auf natürliche Weise in Suchmaschinen besser ranken und für gezielten Traffic, Leads und Kunden sorgen.

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Mit einem benutzerdefinierten Relliverse™ kann Dein Unternehmen maßgeschneiderte KI nutzen, um seinen ROI zu maximieren. Bist Du an einer kostenlosen Demo interessiert, die Dir genau zeigt, wie einfach und leistungsstark die Erstellung von Inhalten mit der Rellify-Plattform sein kann? Mache noch heute einen Termin!

Die Tage der mühsamen Keyword-Recherche und SEO-Optimierung sind gezählt: KI-basierte Lösungen verändern den Markt immer mehr. Innovative Dienstleistungen setzen KI in der Suchmaschinenoptimierung ein und sorgen so für deutlich mehr Relevanz und Sichtbarkeit. Doch wie genau revolutioniert KI die SEO-Arbeit von Marketingexperten? Im folgenden Artikel zeigen wir Dir, wie Du KI für Dein Content Marketing nutzen kannst.

Willkommen im Zeitalter der KI in der SEO

KI, oder künstliche Intelligenz, umfasst viele Formen von Berechnungen, Lernmodellen, Forschung und Analysen, die alle von Computersystemen durchgeführt werden. Du kennst vielleicht bereits von ChatGPT erstellte Texte, von SORA generierte Videos oder Chatbots, die KI-Hilfe anbieten. Auch auf dem Gebiet der Suchmaschinenoptimierung (SEO) bietet die KI-Technologie viele interessante Möglichkeiten.

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Laut Forbes werden im Jahr 2023 35 % der Unternehmen KI für die Erstellung von Inhalten nutzen. Und dieser Einsatz von KI wird immer attraktiver, da Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, ihre Teams für andere Aufgaben zu entlasten. Die Einbindung von KI in Deine SEO steigert nicht nur die Effektivität, sondern auch die Effizienz. Komplexe strategische Erkenntnisse in Form von Content-Entwicklung, Conversion- und Usability-Optimierung können durch KI schnell und zuverlässig umgesetzt werden.

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Durch technische Optimierung, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wird KI im Bereich SEO zunehmend den Markt dominieren. Hierdurch bleibt keine Optimierungsmöglichkeit unentdeckt und SEO-Lücken können geschlossen werden. So erhalten bestimmte Artikel oder sogar ganze Webseiten eine höhere Relevanz, um die Suchmaschinenergebnisse zu steigern.

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Wie Rellify KI im Bereich SEO einsetzt

Eine weitere bemerkenswerte Statistik von Forbes gibt an, dass im Jahr 2023 eins von drei Unternehmen angaben, ChatGPT für die Erstellung von Website-Inhalten nutzen zu wollen. ChatGPT scheint zwar eine effiziente Methode zu sein, um Inhalte zu erstellen. Die Information, genau zu verstehen, wonach Deine Zielgruppe eigentlich sucht, suchst Du jedoch vergebens. Und genau hier liegt der entscheidende Unterschied zu Rellify.

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Innerhalb der Rellify-Plattform hast Du selbstverständlich die Möglichkeit, KI zur Textgenerierung zu nutzen. Doch besonders überzeugt und stolz sind wir, durch den Einsatz des benutzerdefinierten Relliverse™ den Kern von SEO zu revolutionieren. Mit einem „neuronalen Netzwerk“ hilft Rellify seinen Kunden, ihre speziellen Zielgruppen und deren Suchgewohnheiten besser zu verstehen. Dieses Modell ähnelt den Datenverarbeitungsfähigkeiten des menschlichen Gehirns. Durch das Crawlen der Webseiten Deines Unternehmens sowie Deiner Wettbewerber können wir Keywords in Themen und Cluster gruppieren, die auf den Suchabsichten Deiner Zielkunden in Deiner Nische basieren: So schafft unsere KI die Voraussetzungen dafür, dass Du Inhalte erstellen kannst, die Deine Zielgruppe auch wirklich lesen möchte.

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Du kannst auf der Rellify-Plattform KI immer dann einbinden, wenn Du es für richtig hältst. Möchtest Du eine Gliederung erstellen, die Dir genau sagt, wo Deine Schlüsselwörter am besten verwendet werden sollten? Mit der Smart Briefing-Funktion von Rellify kannst Du in Sekundenschnelle ein gut strukturiertes und umfassendes Briefing mit anschließenden Keyword-Vorschlägen erstellen.

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Möchtest Du eine perfekte Meta-Beschreibung in Sekundenschnelle? Die generative KI-Funktion von Rellify kann Deinen gesamten Text in wenigen Augenblicken scannen und eine optimale Kurzbeschreibung erstellen.

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In unserer App kannst Du mithilfe von KI bestimmte Fragen beantworten, einen Text fortsetzen und zusammenfassen. Auch wenn Du keinen einzigen Satz selbst schreiben möchtest, kann Dir die unsere KI helfen. Das Relliverse™ führt Dich in wenigen Minuten von der Suche nach den richtigen Themen und Schlüsselwörtern zur Erstellung vollständiger Artikel.

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Mit Rellify behältst Du das Steuer in der Hand, wenn es um den Einsatz von KI in der Suchmaschinenoptimierung geht. Wir geben Dir nur den Treibstoff, die Autoschlüssel und das GPS.

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Die wichtigsten Vorteile von KI in der Suchmaschinenoptimierung

Ein Hauptvorteil des Einsatzes von KI in der Suchmaschinenoptimierung sind Effizienz und Geschwindigkeit. Die Steigerung der Effizienz lässt sich sogar monetär beziffern: Denn Content-Ersteller arbeiten mit der Unterstützung von KI deutlich schneller und effizienter.

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Darüber hinaus nutzen viele Unternehmen die Dienste von SEO-Agenturen. Diese können durch die Unterstützung von KI mit Deep Machine Learning schneller und kostengünstiger werden. Mit der Zeit wird es immer einfacher, ganze Websites mit wenigen Klicks zu erstellen und dabei eine hohe Relevanz für Suchmaschinen zu erzielen.

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Die Verbesserung des Suchmaschinen-Rankings kann ebenfalls genau gemessen werden, wenn KI zur SEO-Unterstützung eingesetzt wird. Dies wird sich unmittelbar auf Deinen Verkaufserfolg auswirken.

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Maschinelles Lernen oder Deep Learning ist nicht nur bei der strategischen Planung und Umsetzung hilfreich, sondern auch bei der kontinuierlichen Verbesserung von Inhalten. Derzeit werden relevante Inhalte in der Regel erst überarbeitet, wenn Berichte zeigen, dass die Klickzahlen sinken oder der Inhalt in den Suchrankings zurückfällt. KI unterstützt das Online-Marketing bei der laufenden Überwachung und (menschengestützten) Pflege von Inhalten. So kann eine weitgehend konstante Relevanz für Suchmaschinen beibehalten werden.

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Wie geht Google mit KI im Bereich SEO um?

Mit dem Forschungsprojekt „Google Brain“ und der Übernahme des KI-Spezialisten DeepMind im Jahr 2014 positionierte sich Google als Vorreiter im Bereich der künstlichen Intelligenz. Seit CEO Sundar Pichai 2016 offiziell den Strategiewechsel von „Mobile First“ zu „AI First“ verkündete, ist klar, dass KI in Gegenwart und Zukunft fast alle Bereiche des Unternehmens prägen wird.

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Google hat bekräftigt , dass es keine Inhalte bestrafen wird, die durch KI generiert oder durch KI-Automatisierung ergänzt wurden, solange Deine Inhalte qualitativ hochwertig sind und die E-E-A-T-Richtlinien befolgen. Diese stehen für Erfahrung, Kompetenz, Autorität und Vertrauenswürdigkeit. Solange Du Dein Zielpublikum authentisch ansprichst, hat Google keine Probleme mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Erstellung von Inhalten und verhängt auch keine Strafen.

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Die Quintessenz: Wenn Du Dich zu sehr auf künstlich erstellte KI-Inhalte verlässt und die E-E-A-T-Aspekte außer Acht lässt, wird Google dies bemerken und bestrafen. Die Technologie zur Erkennung von KI-Inhalten befindet sich noch in der Entwicklung. Das Motto von Google ist ganz einfach: ‚Wir erkennen Qualitätsinhalte – und das ist es, was wir fördern.‘

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Optimiere Deine SEO-bemühungen durch den Einsatz von KI

Wir legen großen Wert auf den Einsatz von KI, um Deine Content Marketing-Bemühungen – und somit auch Deine SEO – zu optimieren. Mit einem benutzerdefinierten Relliverse™ in Kombination mit der umfassenden Funktionssuite der Rellify-Plattform stellst Du sicher, dass Deine hochwertigen Inhalte von A bis Z auf Deine Zielgruppe und die Sichtbarkeit in Suchmaschinen zugeschnitten sind.

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Überzeuge Dich selbst und buche noch heute Deine persönliche Demo, um zu erfahren, wie Rellify Deinen Marketing-ROI mit relevanten, SEO-optimierten Inhalten maximieren kann.

Jeder Tag bietet neue Gelegenheiten, mit Kunden in Kontakt zu treten. Wenn Du sie jedoch nur auf eine Weise ansprichst, schränkst Du diese Möglichkeit ein. Multichannel-Marketing bietet Unternehmen verschiedene Möglichkeiten, um mehr Kunden und Interessenten zu erreichen.

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Multichannel-Marketing ist eine Strategie, um Kunden über mehrere Online- und Offline-Kontaktpunkte auf eine einheitliche und nahtlose Weise anzusprechen. Eine Multichannel-Marketing-Kampagne trägt der Tatsache Rechnung, dass die Kunden unterschiedliche Verhaltensweisen und Vorlieben haben. Mit maßgeschneiderten Botschaften wird versucht, mit der Zielgruppe in Kontakt zu treten, wo auch immer sie sich aufhält. Um dies effektiv umzusetzen, musst Du verstehen, wie die verschiedenen Kanäle miteinander verbunden sind und die einzigartigen Möglichkeiten jeder einzelne hat.

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Schauen wir uns an, wie Multichannel-Marketing personalisierte Kommunikation, relevante Inhalte und zielgerichtete Reichweite einsetzt, um Bekanntheit und Umsatz zu steigern.

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Die Entwicklung des Multichannel-Marketings

Der Vertrieb hat sich von Ein-Kanal-Ansätzen wie Werbekampagnen im Katalogmarketing, Direktwerbung und Fernsehwerbung zu fortschrittlicheren Mehr-Kanal-Strategien entwickelt. Das Aufkommen des Internets und der digitalen Technologie hat zu einer Vertriebsrevolution geführt, bei der Marken die Verbraucher auf vielen Wegen ansprechen können, z. B. über Webseiten, Social Media, E-Mail, Suchmaschinen und mehr.

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Eine Multichannel-Kommunikation integriert all diese Touchpoints online und offline, um ein einheitliches Markenerlebnis zu schaffen. Bei einer Multichannel-Kampagne werden potenzielle Kunden über die gesamte Customer Journey und über mehrere Plattformen hinweg angesprochen.

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Die Kernkomponenten einer erfolgreichen Multichannel-Marketingstrategie

Eine erfolgreiche Multichannel-Marketingstrategie erfordert mehrere Schlüsselelemente, die Kunden über verschiedene Plattformen hinweg ansprechen:

• Verstehe die demografischen Daten, Vorlieben und Verhaltensweisen Deiner Zielgruppe über verschiedene Kanäle hinweg. Nutze die Datenanalyse als Marketinginstrument, um Erkenntnisse zu gewinnen und Deine Strategien zielgerichtet zu gestalten
• Identifiziere die für Deine Zielgruppe relevantesten Kanäle, z. B. wie soziale Medien, E-Mail, Webseiten, mobile Apps und stationäre Geschäfte. Sorge für eine reibungslose Integration zwischen den Kanälen, um ein einheitliches Markenerlebnis zu gewährleisten
• Definiere spezifische Ziele für jeden digitalen Marketingkanal, z. B. die Steigerung des Bekanntheitsgrads oder die Erhöhung des Website-Traffics
• Entwickle überzeugende und relevante Inhalte, die auf jeden Kanal und jede Zielgruppe zugeschnitten sind. Setze SEO-Best-Practices mit diesem Content um, um die Sichtbarkeit und das Ranking in den Ergebnisseiten der Suchmaschinen zu verbessern. Behalte eine konsistente Botschaft bei und passe die Content-Formate für bestimmte Plattformen an
• Setze Deine Strategien für den personalisierten Vertrieb auf der Grundlage des Verbraucherverhaltens um. Nutze Techniken zur Segmentierung und zielgerichteten Ansprache, um Deinen Zielgruppen personalisierte Botschaften zukommen zu lassen. Investiere in zielgerichtete Werbekampagnen auf Plattformen wie Google Ads, Facebook Ads und LinkedIn Ads. Beteilige Dich aktiv an den relevanten Social-Media-Plattformen, indem Du nützliche Inhalte teilst, auf Kommentare antwortest und Beziehungen zu Deinen Followern aufbaust
• Beobachte und analysiere die Ergebnisse auf allen Kanälen. Nutze die Daten, um Deine Kampagnen zu optimieren, Targeting-Strategien zu verfeinern und das Kundenerlebnis zu verbessern
• Verstehe die Customer Journey von der Wahrnehmung bis zur Konversion. Gestalte Touchpoints und Interaktionen, um Kunden nahtlos durch den Kaufprozess zu führen
• Achte auf ein einheitliches Branding und Messaging über alle Kanäle hinweg. Fördere die Kommunikation und das Engagement zwischen den Kanälen, um ein einheitliches Markenerlebnis zu schaffen
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Wenn Du diese Kernkomponenten in Deine Kampagne integrierst, kannst Du Deine Zielgruppe effektiv ansprechen, die Konversionsrate erhöhen und langfristige Kundenbeziehungen aufbauen.

Die Rolle von SEO bei der Verbesserung der Online-Sichtbarkeit

Suchmaschinenoptimierung (SEO) hilft dabei, die Online-Präsenz zu erhöhen. Dies funktioniert, indem Deine Website auf einer Suchmaschinen-Ergebnisseite (SERP) für ein ausgewähltes Schlüsselwort eine möglichst hohe Platzierung erhält. In einer Zeit, in der sich immer mehr Menschen auf Suchmaschinen verlassen, um Produkte, Dienstleistungen und Informationen zu finden, benötigen Marken eine SEO-Strategie, um aus dem Wirrwarr des Internets auszubrechen. Nur so können diese den nachhaltigen Erfolg erzielen, den sie sich wünschen.

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Grundsätzlich geht es bei SEO darum, den Inhalt, die Struktur und die Leistung einer Website so zu optimieren, dass die Suchmaschinen diese Informationen bestmöglich verstehen, interpretieren und anzeigen können. Wenn Unternehmen Best Practices wie Keyword-Recherche, On-Page-Optimierung und Linkaufbau anwenden, haben sie eine bessere Chance, in den SERPs weit oben angezeigt zu werden, wenn ein Nutzer verwandte Begriffe abfragt.

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SEO gilt auch für die lokale Suche, Mobilfreundlichkeit und Benutzerfreundlichkeit – die zunehmende Notwendigkeit, gefunden zu werden, wenn ein potenzieller Käufer per Mobiltelefon und Sprachsuche nachfragt. Investiere in eine gute SEO-Strategie, um im Spiel zu bleiben.

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Die Bedeutung von maßgeschneiderten Marketingbotschaften auf verschiedenen Plattformen

Einer der Vorteile des Multichannel-Marketings besteht darin, dass Du Deine Werbebotschaft an die unterschiedlichen Zielgruppen, Funktionen und Multichannel-Strategien der einzelnen Plattformen anpassen kannst. Auf diese Weise kannst Du mit den Menschen auf relevantere und ansprechendere Weise in Kontakt treten.

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Wenn das Ziel einer Kampagne darin besteht, die Besucherzahlen auf einer Webseite zu erhöhen, sollte der Schwerpunkt auf der Verbesserung von SEO und der Umsetzung von Content Marketing-Methoden liegen. Wenn das Ziel aber darin besteht, den Wiedererkennungswert der Marke zu steigern, kannst Du durch Kampagnen in den sozialen Medien die Interaktion fördern.

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Ein weiterer Vorteil ist, dass Du den Content an die Stärken des jeweiligen Kanals anpassen kannst. Mach Dich mit den demografischen Merkmalen und Vorlieben der Zielgruppen auf den einzelnen Kanälen vertraut:

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• Inhalte, die auf Social-Media-Plattformen wie Instagram geteilt werden, müssen visuell ansprechend und kurz sein
• E-Mail-Kampagnen können ausführliche Informationen und personalisierte Kommunikation liefern
• Videoinhalte eignen sich besonders gut für Plattformen wie YouTube oder Facebook
• Blogbeiträge und Artikel eignen sich hervorragend für Websites und E-Mail-Newsletter

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Maßgeschneiderte Nachrichten verbessern auch die Personalisierung, indem sie auf die Anforderungen, Interessen und Herausforderungen der einzelnen Personen eingehen. Dies fördert die Loyalität und das Vertrauen der Nutzer und stärkt die Beziehung zu ihnen.

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Gleichzeitig müssen das gesamte Branding und die Botschaften einheitlich sein. Unabhängig davon, wie ein Käufer mit Deiner Marke in Berührung kommt – ob über soziale Medien, einen E-Mail-Newsletter, eine Webseite oder ein Geschäft – sollte er auf ein einheitliches Branding und eine einheitliche Botschaft treffen. Dies schafft Vertrauen und stärkt den Wiedererkennungswert der Marke, was letztlich das Gesamterlebnis des Käufers verbessert.

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Du könntest beispielsweise soziale Medien für die Kundenbindung, E-Mail-Verkäufe für personalisierte Angebote und eine mobile App für nahtlose Transaktionen nutzen. Das Messaging kann an den jeweiligen Kanal und die Zielgruppe angepasst werden, die Du auf diesem Kanal erreichen willst.

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Ein Kunde könnte ein Produkt über soziale Medien entdecken, es auf einer Website recherchieren und den Kauf in einem Geschäft abschließen. Ein gutes Multichannel-Marketing hilft Dir, Deinen Kunden auf diesem Weg zu begleiten.

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Die Customer Journey im Multichannel-Marketing

Eine wichtiger Bestandteil einer Verkaufskampagne ist die Customer Journey, die sich aus allen Interaktionen und Berührungspunkten zusammensetzt, die Verbraucher mit Deinem Unternehmen erleben.

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Das Verständnis der Customer Journey hilft Dir dabei, die besten Kanäle und die besten Botschaften für jeden Kanal zu bestimmen. Deine Kampagne kann die Wünsche und Probleme der Kunden in jeder Phase antizipieren und adressieren.

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Die Verbraucher schätzen einen reibungslosen Übergang über verschiedene Plattformen und Kontaktpunkte hinweg. Achte darauf, dass Deine Marke, Deine Botschaften und die Benutzererfahrung während des gesamten Prozesses konsistent sind.

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Die Buyer Journey dient im Wesentlichen als Fahrplan für Multichannel-Vertriebskommunikation und hilft Dir, effektiver mit Kunden in Kontakt zu treten, Konversionen zu steigern und dauerhafte Beziehungen zur Zielgruppe aufzubauen.

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Marketing Tools und Plattformen für kohärente Kampagnen

Multi-Channel-Marketing ist von Natur aus komplexer als Single-Channel-Marketing. Marketing-Tools und Plattformen können das Kampagnenmanagement, die Datenanalyse und die Einbindung der Zielgruppe effizienter gestalten.

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Plattformen zur Vertriebsautomatisierung automatisieren Aufgaben wie Maßnahmen im E-Mail-Marketing, Social-Media-Planung und die Pflege von Leads.

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Content Management Systeme (CMS) und Customer Relationship Management Systeme (CRM) unterstützen die Verwaltung, Planung und Bereitstellung von Informationen sowie die Verwaltung und Klassifizierung von Kundendaten.

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Als Content Marketing-Plattform macht es Dir Rellify leicht, Content-Strategien zu erstellen, die messbare Ergebnisse liefern. Unser geführter Workflow führt Dich in wenigen Minuten von der Erstellung eines Content-Plans zur Generierung relevanter Inhalte in großem Umfang. Du kannst die generative KI schneller als je zuvor in vollem Umfang nutzen.

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Mithilfe eines „neuronalen Netzwerks“, das den Datenverarbeitungsfähigkeiten des menschlichen Gehirns ähnelt, hilft Rellify seinen Kunden, ihre speziellen Zielgruppen und deren Gewohnheiten in Suchmaschinen zu verstehen. Durch das Crawlen Deiner Website und der Deiner Wettbewerber können wir Schlüsselwörter zu Themen und Clustern gruppieren, die auf den Suchabsichten Deiner Zielkunden in Deiner Nische basieren. Wir nennen das die Erstellung eines Relliverse™ nur für Dich – Dein unternehmensspezifischer KI-Experte für alle Themen, die Dein Unternehmen bewegen.

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Das Relliverse™ nutzt KI, um die Präferenzen Deiner Zielgruppe zu analysieren. So kannst Du hochgradig personalisierte und relevante Inhalte erstellen, die bei Deiner Zielgruppe Anklang finden und so die Engagement-Raten verbessern.

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Darüber hinaus ermöglicht Dir die Rellify-Plattform selbst, KI dort einzubinden, wo immer Du es für richtig hältst. Möchtest Du eine Gliederung erstellen, die Dir sagt, wo Deine Schlüsselwörter am besten verwendet werden sollten? Mit der Smart Briefing-Funktion von Rellify kannst Du in Sekundenschnelle ein gut strukturiertes und umfassendes Briefing mit anschließenden Keyword-Vorschlägen erstellen.

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Den Bekanntheitsgrad mit Content Marketing steigern

Content Marketing ist ein wichtiges Instrument für Unternehmen, um die Markenbekanntheit zu erhalten. Durch die Bereitstellung wertvoller, relevanter und interessanter Informationen für bestimmte Zielgruppen kann Content Marketing eine wichtige Rolle in Multichannel-Marketingkampagnen spielen. Es kann eine starke Präsenz schaffen, Werte effektiv vermitteln und Unternehmen auf dem Markt hervorheben.

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Es ermöglicht Deiner Marke, ihre Fähigkeiten und Branchenkompetenz zu vermitteln. Durch die Erstellung hochwertiger Inhalte, die für die Vorlieben und Interessen Deiner Zielgruppe relevant sind, entwickelst Du online den Ruf einer zuverlässigen Quelle, was Deiner Marke Glaubwürdigkeit verleiht.

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Möchtest Du erfahren, wie Du einen Content Marketing-Plan erstellst und umsetzt, unabhängig davon, ob er Teil einer größeren Multichannel-Marketingstrategie ist oder nicht, dann wende Dich noch heute an Rellify.

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Im Zeitalter des digitalen Marketings ist das Schreiben von Langform-Inhalten das A und O. Vor allem wenn es darum geht, Leads zu generieren und in Kunden zu verwandeln. Doch Schreiben ist nicht gleich Schreiben: Schauen wir uns die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischenCopywriting und Content Writing an, um mit der optimalen Content Marketing-Strategie für mehr Traffic, Leads und Kunden zu sorgen.

Copywriting und Content Writing: Wie unterscheiden sie sich

Content Writing

Beim Content Writing geht es darum, wertvolle und informative Inhalte für das Publikum bereitzustellen. Dazu gehören Blogbeiträge, Artikel, Anleitungen oder andere Arten von Evergreen Content, die informieren, unterhalten oder Einblicke und Verständnis vermitteln. Content Writing ist wichtig, um die Markenbekanntheit zu steigern, Autorität aufzubauen und das Publikum anzusprechen.

Copywriting

Beim Copywriting geht es um die Erstellung und Veröffentlichung überzeugender und fesselnder Inhalte, die den Leser zu einer bestimmten Handlung bewegen sollen. Dazu kann ein Kauf oder die Anmeldung zu einem Newsletter gehören. Copywriting ist in der Regel kürzer als das Content Writing und wird in Anzeigen, Landing Pages, E-Mail-Kampagnen und Produktbeschreibungen verwendet. Das Hauptziel des Copywritings ist es, den Leser zu überzeugen und für sich zu gewinnen.

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Wie KI Copywriting und Content Writing verändert hat

Es ist kein Geheimnis, dass natürliche Sprachverarbeitung und künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie wir Online-Medien produzieren, revolutioniert haben. Doch was sind die konkreten Auswirkungen?

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Content Writing und KI

Content Writing ähnelt zwar in mancher Hinsicht dem Copywriting. Es konzentriert sich aber mehr auf die Erstellung informativer, ansprechender und aufschlussreicher Inhalte, die nicht unmittelbar auf den Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung ausgerichtet sind. Wenn Copywriting eine Instagram-Beschriftung unter dem Foto eines Liegestuhls ist, den Du verkaufen möchtest, ist Contentwriting der Blogartikel auf Deiner Website (auf der Du  Liegestühle verkaufst), der Tipps zum Sonnenschutz gibt. KI hat die Art und Weise, wie technisch versierte und hoch innovative Unternehmen Inhalte schreiben, wie folgt verändert:

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• Erstellung von Inhalten: Ob Artikel, Posts oder Whitepaper – KI hat die Content-Erstellung massiv vereinfacht. Insbesondere in puncto Kreativität sind KI-gestützte Tools besonders hilfreich. Sie liefern Ideen und erstellen Roadmaps für Autoren, die mit bestimmten Themen nicht so gut vertraut sind. Wer sich auf die Produktion von Content durch KI verlässt, sollte jedoch mit Bedacht vorgehen, denn Plagiate können auch bei NLP-Modellen wie ChatGPT eine Falle sein. Ein Autor, der sich auf KI-generierte Inhalte verlässt, muss auch ein aufmerksamer Korrekturleser, Redakteur und Faktenchecker sein
• Unterstützung bei der Recherche: KI kann Autoren bei der Recherche von Themen unterstützen, indem sie schnell Informationen aus dem Internet zusammenstellt. So können sie Zeit sparen und sicherstellen, dass ihre Inhalte korrekt und gut recherchiert sind. Hier kann eine Softwarelösung wie ein maßgeschneidertes Relliverse™ wirklich glänzen. Ein Relliverse™ ist in der Lage, das Internet in großem Umfang zu durchforsten und zu ermitteln, welche Themen von Dir und Deinen Wettbewerbern bereits am effektivsten genutzt werden. Mit umfassenden Informationen über Deine Nische und Zielgruppe wird dann ein individuelles Relliverse™ erstellt, das Dir Themen, Unterthemen und Keywords liefert, die für Suchmaschinen und Kunden gleichermaßen interessantest sind
• Optimierung der Inhalte: Nach der Recherche können KI-gestützte Tools den Autoren dabei helfen, ihre Inhalte für die Suchmaschinenoptimierung zu optimieren. Sie können relevante Keywords vorschlagen und Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen. Die Rellify-Plattform selbst ist ein hervorragendes Beispiel für diesen Anwendungsfall. Sie bietet Keyword-Vorschläge, die auf KI-gestützter Datenerfassung basieren. Zusätzlich zeigt Dir der „R-Score“, wie gut Dein Inhalt diese Keywords verwendet. Anhand dieses Scores kannst Du sicherstellen, dass Du  Überschriften, Zwischenüberschriften, Meta-Beschreibungen und die Lesbarkeit effektiv einsetzt
• Personalisierung: KI kann Autoren dabei helfen, personalisierte Inhalte zu erstellen. Dies funktioniert, indem sie Daten über einzelne Nutzer analysiert und die Inhalte auf deren Interessen und Bedürfnisse abstimmt. Ebenfalls kann KI dabei unterstützen, viele spezifische „Buyer Personas“ zu erstellen, die Du kategorisieren, analysieren und auf ihre Effektivität hin optimieren kannst. So kannst Du das Kundeninteresse und die Konversionsrate erhöhen
• Kuratierung von Inhalten: KI kann Content-Autoren dabei helfen, relevante Inhalte aus dem gesamten Web zu kuratieren. Das Internet kann bekanntlich sehr groß sein, wenn man nach etwas Bestimmtem sucht. So kannst Du Dich über Branchentrends und -entwicklungen auf dem Laufenden halten und Deiner Zielgruppe nützliche Quellen zur Verfügung stellen

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Copywriting und KI

Erstklassige Copywriting-Fähigkeiten beruhen oft auf einem detaillierten Know-how über ein Unternehmen, seine Marke, seine Zielgruppe, das  Verbraucherverhalten, die Kultur und Trends. Daher wird es wohl noch eine Weile dauern, bis KI das Copywriting vollständig automatisieren kann. Aber wir können jetzt schon feststellen, dass sie sowohl von professionellen Textern als auch von Content Marketing-Spezialisten in der Praxis eingesetzt wird. Sie kann folgendermaßen helfen:

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• Content-Erstellung: KI-gestützte Tools können die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um Texter bei der schnellen und umfassenden Erstellung von Inhalten zu unterstützen. Das klappt vor allem dann gut, wenn Du Dich mit dem Schreiben von Prompts auskennst. Nutzbare Bereiche können dabei die Generierung von Ideen, Titeln, Überschriften, Produktbeschreibungen, Klappentexten und Inhalten für soziale Medien sein
• Verbesserte Effizienz: KI kann Textern helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, indem sie Aufgaben wie Recherche, Keyword-Optimierung und Content-Formatierung automatisiert. So können sich die Autoren stärker auf die kreativen Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren. Dies führt in kürzerer Zeit zu qualitativ hochwertigeren Inhalten
• Personalisierung: KI ermöglicht es Textern, personalisiertere Inhalte zu erstellen, indem sie Daten über einzelne Nutzer analysieren und die Botschaften entsprechend anpassen. Dies kann das Kundeninteresse und die Konversionsraten deutlich verbessern

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Rellify ist ein echter Game-Changer für Beides!

Wenn es um den effektiven Einsatz von KI bei der Recherche und Erstellung von Inhalten geht, ist Rellify ein Vordenker und Wegbereiter. Durch den strategischen Einsatz von KI während des gesamten Prozesses, sei es beim Texten oder beim Verfassen von Inhalten, hilft Rellify vielen verschiedenen Arten von Unternehmen, ihre Marketingziele zu erreichen. Mit dem hochmodernen, maßgeschneiderten Relliverse™ können Marketer einen individuellen Ansatz zur KI-gestützten Content-Erstellung nutzen. Dieser ist maßgeschneidert und kann so bessere Ergebnisse erzielen. Erfahre selbst, wie Rellify den Unterschied macht und vereinbare noch heute Deine persönliche Demo!

Von Dan Duke – Wenn Du nach Möglichkeiten suchst, wie Du Deine Zielgruppe optimal ansprichst, solltest Du zunächst ein detailliertes Porträt Deines  Zielmarktes erstellen. Ein wichtiger Teil dieses Porträts ist die Entwicklung einer „Buyer-Persona„.

Was ist eine Buyer-Persona?

Im Marketing bezieht sich der Begriff „Buyer-Persona“ auf die theoretische Darstellung eines idealen Kunden. Sie basiert auf Daten von Bestandskunden und enthält ein detailliertes Profil eines bestimmten Segments Deiner Zielgruppe. Dabei berücksichtigt es demografische Informationen, Verhaltensmuster, Motivationen, Ziele, Herausforderungen und Vorlieben.

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Buyer Personas helfen vom Beginn des Marktforschungsprozesses bis zum Ende – wenn Du anfängst, Verkäufe zu tätigen – ungemein. Sie ermöglichen es einem Unternehmen, seine Zielgruppe besser zu verstehen, seine Marketingmaßnahmen auf die jeweiligen Anforderungen zuzuschneiden und verhelfen so letztlich zu Unternehmenswachstum und -erfolg. Dies gilt unabhängig davon, ob Du eine Strategie für Radio- und Fernsehwerbung entwickelst oder eine Online-Content-Marketing-Kampagne erstellst.

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In diesem Artikel betrachten wir genauer, was eine gute Buyer Persona ausmacht, warum sie für eine erfolgreiche Marketingstrategie wichtig ist und wie Du sie erstellst.

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Warum sind Buyer-Personas so wichtig?

Bevor Du jemanden in die Customer Journey Pipeline aufnehmen kannst, solltest Du herausfinden, wer die Person ist und wie sie tickt. Hier sind fünf Möglichkeiten, wie eine Buyer Persona Deinen Marketingprozess beeinflussen und bessere Ergebnisse erzielen kann:

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• Gezielte Kommunikation: Mit Hilfe von Buyer Personas können Marketingexperten ihre Botschaften und Inhalte so anpassen, dass sie auf bestimmte Segmente ihrer Zielgruppe zugeschnitten sind. Durch das Verständnis der einzigartigen Bedürfnisse, Vorlieben und Probleme jeder Persona können relevantere und überzeugendere Kommunikationsstrategien entwickelt werden, was die Wahrscheinlichkeit von Engagement und Konversion erhöht
• Produktentwicklung: Buyer Personas bieten wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse, Vorlieben und Herausforderungen der verschiedenen Kundensegmente, die wiederum in die Produktentwicklung einfließen. Durch die Abstimmung von Produktmerkmalen, -vorteilen und -präsentation auf die Erwartungen der Zielpersonas können Unternehmen besser auf die Bedürfnisse potenzieller Kunden eingehen
• Verbesserter Marketing-ROI: Durch die Ausrichtung auf bestimmte Buyer-Personas können sich Marketingfachleute auf die Kanäle und Taktiken konzentrieren, die ihre Zielgruppe am ehesten erreichen und ansprechen. Sie reduzieren die Ausgaben für irrelevante Zielgruppen, was zu einer höheren Kapitalrendite (ROI) führt
• Personalisiertes Kundenerlebnis: Die Nutzung von Buyer Personas ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Erfahrungen während der gesamten Customer Journey zu liefern. Und auf dem heutigen Markt ist Personalisierung das A und O. Das Eingehen auf die Vorlieben und Verhaltensweisen der einzelnen Personas kann die Kundenzufriedenheit und -treue erhöhen
• Wettbewerbsvorteil: Wenn Du Deinen Kundenstamm besser verstehst als Deine Konkurrenz, wenn Du die Bedürfnisse bestimmter Kundensegmente besser vorhersehen und erfüllen kannst als Deine Mitbewerber, bist Du auf dem besten Weg, Deine Rentabilität zu steigern

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Die verschiedenen Arten von Personas im Marketing verstehen

Marketingexperten verwenden verschiedene Arten von Buyer Personas, um die vielen Faktoren zu berücksichtigen, die das Verbraucherverhalten und die Kaufentscheidungen beeinflussen. Durch die Berücksichtigung verschiedener Dimensionen können umfassende und differenzierte Darstellungen ihrer Zielgruppe erstellt werden. Dies ermöglicht eine effektivere Ausrichtung auf Zielgruppen, Messaging und Produktentwicklungsstrategien.

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Im Folgenden werden einige verschiedene Ansätze für Personas vorgestellt, die jeweils ihre eigenen Vorteile haben.

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• Demografische Personas: Basieren auf Faktoren wie Alter, Geschlecht, Einkommen, Beruf und Standort
• Psychografische Personas: Sie spiegeln Persönlichkeitsmerkmale, Werte, Interessen, Lebensgewohnheiten und Einstellungen wider
• Verhaltensbasierte Personas: Diese sind definiert durch Kaufverhalten, Entscheidungsprozesse, Markeninteraktionen und Nutzungsmuster
• Kontextuelle Personas: Personas, die auf bestimmten Kontexten oder Situationen basieren. Diese können z. B. Erstkäufer, Stammkunden oder Kunden in einer bestimmten Phase des Kaufprozesses sein

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Bei der Erstellung einer Buyer Persona können und sollten vielleicht auch mehr als eine dieser Kategorien verwendet werden. Gehst Du jedoch zu spezifisch vor, führt dies jedoch möglicherweise zu Einschränkungen für breitere Märkte. Es ist wichtig, bei der Erstellung einer Persona ein Gleichgewicht zwischen Spezifikation und Verallgemeinerung zu finden. Bist Du Dir nicht sicher, wie Du das funktioniert? Dann lies unbedingt weiter.

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Erstellen einer Buyer-Persona: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Bist Du bereit? So legst Du los:

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1. Identifiziere Dein Zielpublikum: Definiere, wen Du mit Deinen Produkten oder Dienstleistungen erreichen möchtest
2. Sammele Daten: Nutze Umfragen, Interviews, Marktforschung und Analysen. So kannst Du Informationen über die demografischen und psychografischen Daten, Verhaltensweisen und Vorlieben Deiner Zielgruppe sammeln
3. Segmentiere Deine Zielgruppe: Unterteile Deine Zielgruppe in verschiedene Segmente, die auf gemeinsamen Merkmalen oder Bedürfnissen basieren
4. Erstelle Persona Profile: Entwickele detaillierte Profile für jedes Segment, einschließlich demografischer Informationen, Ziele, Herausforderungen, Interessen, Werte und bevorzugter Kommunikationskanäle
5. Personalisiere die Personas: Gib jeder Persona einen Namen, ein Foto und eine Hintergrundgeschichte, um sie zu vermenschlichen und sympathischer zu machen
6. Verfeinere und validiere Deine Personas: Aktualisiere und verfeinere Deine Personas regelmäßig. Nutze dafür Feedback, Datenanalysen und Marktveränderungen, um sicherzustellen, dass sie Dein Zielpublikum genau repräsentieren

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Beispiele für B2B- und B2C-Buyer-Personas

Nachdem wir uns nun angeschaut haben, was eine Buyer Persona ist und wie sie hilft, Herausforderungen im Content Marketing zu bewältigen, wollen wir uns nun einige Beispiele ansehen. Eine typische Buyer-Persona-Vorlage enthält Abschnitte wie demografische Daten (Alter, Geschlecht, Standort) und psychografische Daten (Interessen, Werte, Lebensstil). Das Verhalten (Kaufgewohnheiten, bevorzugte Kanäle), Ziele und Herausforderungen sowie ein fiktiver Name und ein Bild zur Vermenschlichung der Persona zählen auch dazu.

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Beispiel einer B2C-Buyer-Persona

Name: Benjamin Jung

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Demografische Daten: männlich, zwei Einkommen, 32 Jahre alt, lebt in einem städtischen Gebiet

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Psychografische Merkmale: Gesundheitsbewusst, umweltbewusst; legt Wert auf Bequemlichkeit

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Verhalten: Kauft regelmäßig online biologische und nachhaltige Produkte ein; folgt Gesundheits- und Wellness-Influencern in den sozialen Medien

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Ziele und Herausforderungen: Sucht nach Produkten, die seinen Werten entsprechen; wünscht sich Bequemlichkeit in seinem hektischen Lebensstil; macht sich Gedanken über die Umweltauswirkungen seiner Einkäufe

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Kannst Du Dir vorstellen, was für ein Unternehmen diese fiktive Person als ihre „Buyer-Persona“ konstruieren könnte? Benjamin Jung ist ein gesundheitsbewusster Mensch, der Wert auf Bequemlichkeit und Nachhaltigkeit legt. Er wäre für Hersteller ökologischer und nachhaltiger Produkte sehr begehrt. Unternehmen, die sich auf den Online-Handel mit Bio-Lebensmitteln, umweltfreundlichen Haushaltsartikeln oder nachhaltiger Mode spezialisiert haben, würden Benjamin wahrscheinlich als idealen Kunden ansehen. Essenslieferdienste, die sich auf gesunde und umweltfreundliche Optionen konzentrieren, könnten Benjamin ebenfalls als Zielgruppe für ihr Angebot ins Auge fassen.

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Betrachten wir nun ein anderes Beispiel.

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B2B-Buyer-Persona Beispiel

Name: Katie Collins

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Demografische Daten: weiblich, 40 Jahre alt

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Berufsbezeichnung: Senior Manager, Vermögensverwaltungsunternehmen

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Größe des Unternehmens: Mittelgroß

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Branche: Finanzdienstleistungen

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Psychografische Merkmale: Detailorientierte, strategische Denkerin; konzentriert auf außergewöhnliche Kundenerlebnisse; schätzt Innovation und Effizienz

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Verhalten: Nimmt an Branchenkonferenzen und Networking-Veranstaltungen teil; sucht aktiv nach technologischen Lösungen, um den Kundenservice zu verbessern und die Abläufe zu rationalisieren; bildet sich kontinuierlich weiter

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Ziele und Herausforderungen: Sucht nach Technologieplattformen, die die Möglichkeiten der Datenanalyse und des Berichtswesens verbessern; möchte vermögenden Kunden individuelle Finanzberatung und Anlagelösungen bieten; steht unter dem Druck, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig das Geschäftswachstum voranzutreiben.

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Welches Unternehmen könnte von einer solchen Buyer Persona profitieren? Diese Person wäre äußerst nützlich für Unternehmen, die Lösungen für Finanztechnologie anbieten. Unternehmen, die sich auf innovative Datenanalyseplattformen, Software für das Kundenbeziehungsmanagement oder Automatisierungstools für die Einhaltung von Vorschriften spezialisiert haben, würden Katies Firma wahrscheinlich als idealen Kunden betrachten. Dies liegt daran, dass sie sich darauf konzentriert, außergewöhnliche Kundenerfahrungen zu bieten. Außerdem hat sie ein Interesse an Technologielösungen, die die betriebliche Effizienz und die Einhaltung von Vorschriften verbessern. Darüber hinaus könnten Beratungsunternehmen, die strategische Beratung im Finanz- und Vermögensverwaltungsbereich anbieten, Katies Firma wegen ihres Fachwissens bei der Optimierung des Kundenservice und der Förderung des Geschäftswachstums ins Auge fassen.

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Die Macht der Personalisierung und Anpassung im Persona-Marketing

Mit einem tiefen Verständnis und einer Darstellung der Zielgruppe helfen Buyer-Personas den Vermarktern, ihre Strategien, Botschaften und Produkte auf die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben der verschiedenen Kundensegmente zuzuschneiden. Ein gezielter Ansatz wie dieser kann das Engagement verbessern, die Konversionsraten erhöhen und die Kundenzufriedenheit steigern.

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Möchtest Du eine eigene Buyer Persona für Dein Unternehmen erstellen? Rellify verfügt über umfassende Erfahrung darin, seinen Kunden dabei zu helfen, ihren Markt, ihre potenziellen Kunden und deren Suchbedürfnisse zu verstehen. Mit einem benutzerdefinierten Relliverse™ kannst Du sogar herausfinden, was Deine Konkurrenten mit ähnlichen Buyer Personas richtig machen und welche Art von Inhalten genau die Zielgruppen erreicht, die Deiner Buyer Persona entsprechen. Mit dem Fachwissen und den Erkenntnissen, die auf Deine Nische zugeschnitten sind, bist Du bereit, mit Deinen  maßgeschneiderten Marketingmaßnahmen unvergleichliche Ergebnisse zu erzielen. Wende Dich noch heute an einen Rellify-Experten, um herauszufinden, wie.

Von Nora Firestone – Um Deinen Content Marketing-ROI zu steigern, musst Du Deinen Content-Prozess neu denken – und zunächst einen Blick auf Deine Konkurrenz werfen. Doch nicht jeder Content-Wettbewerb ist gleich: In diesem Artikel betrachten wir die Unterschiede zwischen indirektem und direktem Wettbewerb, damit Du von beiden optimal profitieren kannst.

Was ist überhaupt Content-Konkurrenz?

Auf dem digitalen Markt konkurrieren Marken und Unternehmen bei der Erstellung und Verbreitung von Content. Und dieser Content-Wettbewerb ist hart. Ob Blogs, Videos, Social Media-Beiträge, Whitepaper oder Podcasts: All diese Content-Formen und viele andere mehr kämpfen um die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden. Alles, was Du online stellst, um für Dein Unternehmen zu werben, wird von Deinen Wettbewerbern als „Content-Konkurrenz“ betrachtet. Denn alle konkurrieren um die Aufmerksamkeit Deiner Zielgruppe.

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Wir stellen Dir die verschiedenen Arten von Content-Konkurrenz vor, damit Du eine optimale SEO- und Content-Strategie für Dein Zielgruppenmarketing entwickeln kannst.

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Direkter Content-Wettbewerb

Direkte Wettbewerber sind Unternehmen oder Marken, die ähnliche Produkte oder Dienstleistungen für dieselbe Zielgruppe anbieten: Also  Inhalte produzieren, die mit ähnlichen Strategien, Themen, Keywords, Themen oder Lösungen dieselbe Zielgruppe ansprechen. Beispiele für direkten Wettbewerb sind z.B. zwei Fitnessmarken, die Inhalte über Workout-Routinen produzieren oder zwei minimalistische Modemarken, die Style Guides herausgeben.

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Indirekter Content-Wettbewerb

Indirekte Wettbewerber sind Unternehmen oder Marken, die unterschiedliche Produkte oder Dienstleistungen anbieten, aber dennoch um die Aufmerksamkeit und die Mittel derselben Zielgruppe konkurrieren.

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Indirekte Wettbewerber produzieren Content, der sich nicht direkt mit dem Angebot der anderen Marke überschneidet. Sie können sich jedoch auf verwandte Themen, Interessen oder Probleme der Zielgruppe beziehen, auch wenn ihre Produkte oder Dienstleistungen nicht identisch sind.

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Beispiele für indirekten Wettbewerb sind zum Beispiel eine Fitnessmarke, die indirekt mit einem Unternehmen für Nahrungsergänzungsmittel konkurriert, oder eine Marke für nachhaltige Regenmäntel, die mit einem umweltbewussten Schuhhersteller konkurriert.

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Wie der Content-Wettbewerb Deine Strategie beeinflussen kann

Ob direkt oder indirekt: Wettbewerber spielen eine nicht unwesentliche Rolle bei der Gestaltung von Content Marketing-Strategien. So kann der Content Deiner Wettbewerber als Benchmark für Struktur, Qualität, Ton und Message dienen. Er kann dazu anspornen, das eigene Content-Angebot zu erneuern und zu differenzieren. Die Analyse von Erfolg und Misserfolg indirekter Wettbewerber liefert nützliche Erkenntnisse über die Interessen der Zielgruppe, Trends und Marktlücken. Diese Erkenntnisse kannst Du für Deine Contenterstellung nutzen und so Deine Content-Strategie immer weiter verfeinern.

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Erkennen und Analysieren Deiner Wettbewerber

Auch wenn die Konkurrenz hart ist, ist es hilfreich, den Content- und Produktwettbewerb als ein Tool zu betrachten, aus dem du für deine eigenen Maßnahmen zur Markenbildung und zum Marketing lernen kannst.

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Indem du die Stärken deiner Wettbewerber erkennst, kannst du herausfinden, was bei eurem gemeinsamen Publikum ankommt, und diese Erkenntnisse optimieren, um deinen eigenen Content zu verbessern. Wenn du die mangelhaften Inhalte deiner Wettbewerber erkennst, kannst du Marktlücken ausnutzen und einzigartige Angebote machen, die dir helfen, deine Marke zu differenzieren und das Kundeninteresse und die Konversionsrate zu steigern.

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Tools für die Analyse von Wettbewerbern

Rellify ist ein bahnbrechendes Tool für Content Marketing-Spezialisten. Wir können für einen Kunden u.a. ein Relliverse™ aufbauen: einen unternehmensspezifischen KI-Experten für alle Themen, die dein Unternehmen bewegen. Andere Content Marketing-Spezialisten nutzen KI-Tools, die das gesamte Internet durchsuchen, um generische Inhalte zu produzieren. Wir nutzen marktführendes Deep Machine Learning, um die URLs deines Unternehmens und deiner Wettbewerber zu crawlen. Mit diesem besser fokussierten, maßgeschneiderten Relliverse™, das speziell auf die Nische deines Unternehmens zugeschnitten ist, kannst du genau herausfinden, mit welcher Art von Content-Konkurrenz du es zu tun hast und worüber du genau schreiben musst, um ein höheres Ranking in den Suchmaschinen zu erhalten.

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Entdecke Deine Branchenkompetenz mit dem Relliverse™

• Entdecke wichtige Themen. Entdecke die Themen, die du benötigst, um dich – und nicht deine Wettbewerber – als Autorität auf deinem Gebiet zu etablieren.
• Erkenne Content-Chancen. Erkenne Lücken im Content deiner Wettbewerber und in deinem eigenen, die dir Chancen bieten, den Kampf um die Ergebnisse der Suchmaschinen zu gewinnen.
• Strategie mit Präzision. Priorisiere deine Maßnahmen zur Content-Erstellung auf der Grundlage der Konkurrenzsituation und der Relevanz der Themen.
• Mühelose Content-Planung. Optimiere deine Strategie in wenigen Augenblicken, nicht in Monaten.

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Wie das Relliverse Deine Strategie verbessert.

• Umfassendes Web Harvesting. Wir durchforsten das Internet und sammeln eine Vielzahl von Webseiten und Dokumenten, die sich auf dein gewähltes Thema beziehen.
• Fortgeschrittene Analyse. Mit modernster natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen (Deep Machine Learning) destillieren wir diese Informationen zu kohärenten Clustern von Haupt- und Unterthemen.
• Wettbewerbsrelevante Datenerhebung. Wir sammeln Daten über die Besucherzahlen deiner Webseite und die deiner Wettbewerber, die Verwendung von Keywords und das Suchranking.
• Integriertes Insights-Dashboard. Durch die Zusammenführung dieser Erkenntnisse dient das Relliverse-Dashboard als Mittel, um die wichtigsten Themen für die Content-Entwicklung zu erkennen, deine Position als Domain Leader zu sichern und gleichzeitig deine aktuelle Erfassung der Inhalte und den Vergleich mit deinen Wettbewerbern hervorzuheben.

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Google Analytics ist ein weiteres Analysesoftware Tool, das dir zusätzliche Einblicke in deine Besucherzahlen, wie z.B. demografische Daten, Traffic-Quellen (woher deine Besucher kommen) und das Ergebnis deines Contents geben kann. Wenn du deine eigenen demografischen Daten beobachtest, kannst du vergleichen, wie gut sie mit denen deiner Content Wettbewerber übereinstimmen. Die Rellify-Plattform ist mit der Google Search Console als Teil unseres Überwachungsdienstes integriert, so dass du ganz einfach verfolgen kannst, wie dein Content seine Leistung erbringt.

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Diese Tools helfen dir, die Methoden und Strategien deiner Wettbewerber im Auge zu behalten. Indem du dich konsequent darum bemühst, hochwertigen und ansprechenden Content zu produzieren, der wettbewerbsfähig bleibt, kannst du das richtige Publikum anziehen und binden und deine Rentabilität verbessern.

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Nutze Rellify, um dein Content Ergebnis zu steigern

Für eine wasserdichte Marketing-Strategie ist es unerlässlich, Erkenntnisse aus dem direkten und indirekten Content-Wettbewerb zu nutzen. Unser hochmodernes Relliverse™ macht es Dir so einfach wie nie zu vor. Denn Du kannst Deine Wettbewerber mit nur einem Klick analysieren und so zielgerichteten Content mit bisher unerreichter Effizienz und Geschwindigkeit produzieren. Rellify ermöglicht Dir, ausgefeilte KI-Tools mit der Branchenkompetenz von Autoren und Redakteuren zu kombinieren. So kannst Du in Rekordzeit Inhalte erstellen, die in den Suchmaschinen ganz oben landen können.

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Willst Du mehr darüber erfahren, wie Du mit Rellify Deine eigenen Inhalte optimieren kannst? Dann melde Dich noch heute bei uns!

Von Nora Firestone – Dein Unternehmen hat eine Online-Präsenz, doch Du fragst Dich, ob Dein Content wirklich die gewünschten Ergebnisse bringt? Dann ist es vielleicht an der Zeit, „das bessere Content-Audit“ in Betracht zu ziehen – das maßgeschneiderte Relliverse™ von Rellify.

Was ist überhaupt ein Content Audit?

Ein Content Audit ist die Überprüfung und Analyse aller relevanten Inhalte, die ein Unternehmen entwickelt und veröffentlicht hat. Dazu gehören Artikel, Blogbeiträge und andere Formen von Longform-Content. Dabei werden alle schriftlichen Inhalte berücksichtigt, mit denen Du für Dein Produkt, Deine Dienstleistung oder Dein Unternehmen wirbst.

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Ein Audit hilft dabei, die Qualität, Relevanz und das Ergebnis Bezug auf die vorher definierten Ziele zu bewerten. Für Unternehmen, die Longform-Content verwenden, ist diese Art von Audit vor allem für folgende Punkten interessant:

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• Erkennen von Stärken und Schwächen Deiner Content-Strategie
• Aufzeigen von Optimierungsmöglichkeiten
• Identifikation von Lücken in der Content-Abdeckung

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Mit Hilfe dieser Erkenntnisse können Unternehmen die Effektivität ihrer Inhalte steigern und so das Interesse ihrer Zielgruppe erhöhen. Und das bedeutet: Mehr organischer Traffic.

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Was ist eine Content-Gap Analyse? Ist sie anders als ein Audit?

Sie ist nicht unbedingt anders, sondern nur ein weiterer Teil des Content-Audit-Prozesses bei Rellify. Eine Content-Gap Analyse erkennt Themen oder Interessensgebiete, die relevant für Deine Zielgruppe sind, jedoch durch den vorhandenen Content Deiner Webseite nicht ausreichend abgedeckt werden.

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Die Gap Analyse hilft Dir dabei, Möglichkeiten zu identifizieren, um neuen Content zu erstellen, der genau diese Lücken füllt. So kannst Du genau die Fragen und Anforderungen Deiner Zielgruppe aufgreifen, die Deine Wettbewerber nicht berücksichtigen – und so Dein Marketingbudget optimal ausnutzen. In der Folge kannst Du Deinen Content strategisch verbessern, das SEO-Ranking steigern und die Anforderungen Deiner Zielgruppe besser erfüllen.

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Die Rolle von maschinellem Lernen und KI im „Better Content Audit“

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind die neuesten heißen Akteure der Szene, wenn es um Content Audits geht. Sie helfen bei der Automatisierung der Analyse von großen Contentmengen – und erkennen Muster, Trends und Anomalien, die für das menschliche Auge, selbst wenn sie SEO-Tools verwenden, unsichtbar bleiben.

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Diese Technologien können Inhalte effizient klassifizieren, ihre Aussagekraft, Lesbarkeit und SEO-Effektivität bewerten und sogar das künftige Ergebnis von Inhalten vorhersagen. Die Automatisierung des Prüfungsprozesses ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu folgenden Punkten zu treffen:

• Optimierung Deiner Content-Strategie
• Verbesserung Deiner Content-Qualität
• Effizientere und effektivere Steigerung des Interesse Deiner Zielgruppe als mit traditionellen, manuellen Prozessen

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Der Relliverse™ Unterschied

Was ist „out“? Langwierige und manuelle Prozesse, die anfällig für menschliche Fehler sind. Was ist „in“? Content Audits, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für eine schnelle, effiziente, gründliche und zuverlässige Analyse nutzen.

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Ein Relliverse™ ist Dein maßgeschneiderter KI-Experte. Anstatt bildlich gesprochen Dein Netz im Internet auszuwerfen und darauf zu hoffen, dass Du Themen findest, die gut ankommen – oder neu zu bewerten, falls dies nicht der Fall ist – kann Dir ein Relliverse™ genau sagen, was gerade wirkt (und wirken wird), indem es das Web nach relevantem Content durchforstet, der den Interessen Deiner Zielgruppe entspricht. Es ist ein maßgeschneidertes Tool, das sich schnell und einfach auf die Nische Deines Unternehmens abstimmen lässt.

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Dies sind nur einige der Möglichkeiten, die Du von einem Relliverse™ erwarten kannst: Indem Du Dir die Macht der KI zunutze machst und Dein Content Audit auf eine neue Stufe hebst.

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Wettbewerbsanalyse

Mit dem Relliverse™ kannst Du nicht nur Deine eigene Content-Effektivität analysieren: Du kannst auch den Content Deiner Wettbewerber gründlich, schnell und absolut exakt bewerten. So kannst Du verstehen, welche Strategien in Deiner Branche gut funktionieren und Lücken in Deinem eigenen Content erkennen, den Deine Wettbewerber ausnutzen.

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Maschinelles Lernen – Clustering

Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen im Rahmen der Themenmodellierung, um Artikel in Themen und Unterthemen zu clustern, kann eine ausführlichere und detailliertere Analyse liefern, die über die typischen Ergebnisse eines Content Audits hinausgeht. So können Muster und Trends aufgedeckt werden, die bei einer manuellen Analyse möglicherweise übersehen werden. Ein benutzerdefiniertes Relliverse™ bietet sogar eine grafische Visualisierung – eine Hierarchie dieser Themen und Unterthemen  – zum besseren Verständnis.

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Datengestützte Erkenntnisse

Dank KI hast Du die Möglichkeit, Daten auf eine Weise zu optimieren, wie es die Online Content Marketing-Branche noch nie gesehen hat. Die Fähigkeit, große Mengen an Zahlen zu vergleichen, kann zu fundierteren und strategischen Entscheidungen für Deine zukünftige Content Strategie führen. Doch wenn ein maßgeschneidertes Relliverse™ gewaltige Datenmengen durchforstet, betrachtet es nicht nur den Content selbst, sondern auch den Zusammenhang und die Relevanz, die ihn umgeben. Genau diese Art von Content Intelligence ermöglicht es einem Relliverse™, Empfehlungen für Themen und Keywords zu geben, die am besten zu Deinem Unternehmen und Deinen Marketingzielen passen. Maschinelles Lernen hilft dabei, die Relevanz dieser Inhalte für Deine Zielgruppe oder Deine Kunden immer weiter zu verfeinern.

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Bist Du bereit, Deinen Content auf die Rellify-Art zu analysieren?

Bist Du bereit für ein Audit Deiner Webseite? Rellify ist in der Lage, einen viel genaueren und relevanten Rahmen zu erstellen, um Deinen Content zu bewerten und eine erfolgreiche Strategie zu entwickeln. Wenn Du mehr darüber erfahren möchtest, wie ein maßgeschneidertes Relliverse™ Deine Content-Audits revolutionieren kann, kontaktiere noch heute einen Rellify-Experten!

Von Sebastian Paulke – Die Themenmodellierung ist zu einem der wichtigsten Bestandteile bei der Erstellung von Longform Content geworden und hat das Keyword-Cluster abgelöst. Rellify geht dabei etwas anders vor als der Rest der generischen großen Sprachmodelle und SEO-Tools. In diesem Artikel betrachten wir uns, wie Rellify die Themenmodellierung nutzt, um benutzerdefinierte Relliverses™ zu erstellen, die zu einer Erstellung relevanterer Inhalte führt, die bei mehr potentiellen Kunden ankommt. Legen wir los!

Was ist Themenmodellierung?

Gehen wir zunächst auf einige grundlegende Begriffe ein. Bei der Themenmodellierung handelt es sich um eine Machine Learning-Technik, mit der abstrakte Themen in einer Sammlung von Dokumenten, Artikeln oder Textdaten identifiziert werden können. So lassen sich die zugrundeliegenden Muster und Strukturen in Textdaten automatisch erkennen, ohne dass Du vorher Informationen zu den Themen  benötigst. Rellify verwendet Themenmodellierung, aber dazu später mehr.

Was ist Keyword-Clustering?

Keyword-Clustering ist eine Methode, die in der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und beim maschinellen Lernen eingesetzt wird, um verwandte Keywords oder Begriffe in Clustern oder Kategorien zu organisieren und zu gruppieren. Es ist Teil des Prozesses der Themenmodellierung.

Indem Du Keywords in Clustern organisierst, erhältst Du Einblicke in die wichtigsten Themen, die für Deine Kunden wichtig sind. So kannst Du Trends erkennen, Dich auf verbesserungswürdige Bereiche konzentrieren und Deinen Content im Zusammenhang verstehen. Vor allem aber gewinnst Du an Sichtbarkeit in Suchmaschinen, wenn Du Dich auf Inhalte oder Suchbegriffe konzentrierst, die für Deine Zielgruppe von Interesse sind. Beachte, dass Keyword-Clustering und Themen-Clustering unterschiedlich sind. Keyword-Clustering ist eine Methode, um den Fokus auf eine einzelne Unterseite zu lenken. Das Themen-Cluster ist eine Technik zur Optimierung einer Gruppe von Webseiten, um die Wirkung von Suchmaschinen auf eine Webseite und die einzelnen Seiten zu verbessern.

Themen- und Keyword-Cluster werden zwar schon seit Jahren eingesetzt, aber die Tools der modernen KI machen sie noch viel effektiver. Genau aus diesem Grund ist das Relliverse™ von Rellify ein echter Meilenstein.

Wie ein maßgeschneidertes Relliverse™ KI bei der Themenmodellierung einsetzt

Moment mal … was genau ist ein Relliverse™? Einfach ausgedrückt, ist ein Relliverse™ Dein unternehmensspezifischer KI-Experte. Anstatt Dein Netz im World Wide Web auszuwerfen und zu hoffen, dass Du Themen findest, die auf Resonanz stoßen, kann Dir ein Relliverse™ genau sagen, was im Bereich der Content-Erstellung gerade funktioniert (und funktionieren wird), indem es das Web nach relevanten Inhalten durchsucht, die den Interessen Deiner Kunden entsprechen. Es ist ein maßgeschneidertes Tool, das sich schnell und einfach auf die Nische Deines Unternehmens abstimmen lässt.

Nachdem wir das geklärt haben, wollen wir nun betrachten, wie ein Relliverse™ KI nutzt, um Themen zu modellieren – was schließlich zu einem genaueren Keyword-Cluster und besseren Rahmenbedingungen für die Erstellung von Inhalten führt.

Die Macht eines maßgeschneiderten Relliverse™ mit KI

Der allmächtige Google-Algorithmus ist geheimnisvoll, nicht wahr? Wie stellst Du sicher, dass Du die richtigen Themen und Keywords auswählst, die nicht nur gesehen werden, sondern auch bei Deiner Zielgruppe ankommen? Diese Frage lässt sich am besten durch den Einsatz der neuesten technischen Innovation lösen: KI. Im Folgenden findest Du einen Überblick darüber, wie Rellify die KI-Datenanalyse bei der Modellierung von Themen einsetzt.

Hole Dir Deinen eigenen AI-Experten

Mit einem Relliverse™ profitiert Ihr von unübertroffenen, datengetriebenen und KI-gestützten Einblicken in Eure strategischen Themen, Eure Inhalte und vieles mehr.

1. Rellify extrahiert für jeden Artikel, den es durchsucht, aussagekräftige, numerische Darstellungen und clustert sie dann auf der Grundlage dieser Darstellungen (Einbettungen)
2. Das Thema „Clustering“ selbst lässt sich als „unüberwachtes Lernen“ mit mehreren Schritten bezeichnen. Rellify clustert neu, fasst Gruppen zusammen, verfeinert sie und entfernt Ausreißer
3. Auf der Grundlage dieser Cluster baut Rellify die Themenhierarchie auf und generiert schließlich Namen für jedes Thema. Das Ergebnis ist das „Relliverse™“, wie Du später feststellen wirst
4. Sobald Rellify alle Themen geordnet hat, erstellen wir für Dich eine Keyword-Liste oder ein „Keyword-Vokabular“, das auf allen Keywords basiert, die wir in einer Reihe von Artikeln zu einem bestimmten Thema gefunden haben. Dabei handelt es sich um die wichtigsten, am häufigsten verwendeten und tatsächlich relevanten Keywords. In den Abschnitten „Explore“ and „Smart Briefing“ findest Du die Keywords aus Deinem Vokabular, die zu dem von Dir gesuchten und ausgewählten Thema passen
5. Mithilfe von KI können diese einzelnen Keywords dann auf der Grundlage ihrer ähnlichen Semantik oder ihres gemeinsamen Vorkommens in Unterthemen gruppiert werden

Was Rellify so besonders macht

Durch den Einsatz des dynamischen Lernens von KI, sowohl beim Themen-, als auch beim Keyword-Cluster, ist Rellify in der Lage, einen viel präziseren und relevanteren Rahmen für die effiziente Erstellung Deiner Inhalte zu schaffen. Wir können sogar künstliche Intelligenz nutzen, um Briefings zu erstellen und Texte zu generieren. Wenn Du mehr darüber erfahren möchtest, wie der Rellify-Prozess und ein maßgeschneidertes Relliverse™ Deine Content-Erstellung revolutionieren können, melde Dich noch heute bei uns!

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Von Jayne Schultheis – Das Konzept der „künstlichen Intelligenz“ ist mindestens so alt ist wie die Turing-Maschine, die auf die 1930er Jahre zurückgeht. Doch erst mit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 wurde er zu einem bekannten Begriff. Der geniale Schachzug von OpenAI bestand darin, diese komplizierte Technologie mit einer einfachen, dialogorientierten Benutzeroberfläche auszustatten und sie für alle frei zugänglich zu machen. Damit rückten generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) in den Fokus der breiten Öffentlichkeit.

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Die Benutzerfreundlichkeit und die Wirkung von ChatGPT begeisterten und faszinierten sowohl die breite Masse als auch die Fachleute. Wenn Du ChatGPT fragst, wofür es eingesetzt werden kann, empfiehlt die Engine die folgenden Aktivitäten: Contentgenerierung, Beantwortung von Fragen, Textzusammenfassung, Übersetzungen, Programmierung und Codierung, pädagogische Unterstützung, Ideenfindung, Kommunikation und Dialog, Textanalyse, Unterhaltung.*

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Offenbar ist ChatGPT ein Alleskönner auf dem Gebiet der sprachbezogenen Aufgaben. Kein Wunder, dass sich Marketeers auf das kostenlose Tool gestürzt haben. So gaben 14 % der Befragten einer aktuellen McKinsey-Studie an, dass ihre Unternehmen generative KI für Marketing und Vertrieb einsetzen. Sie nutzen KI-Tools wie ChatGPT, um Blogartikel und Social Media-Beiträge zu schreiben, Content-Strategien zu entwickeln, Anschreiben zu erstellen und vieles mehr.

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Doch der Hype um die LLM als Wunderwaffe hat sich etwas gelegt: Denn mit der Unternehmens-KI, ist eine deutlich anspruchsvollere Anwendung auf dem Vormarsch. Je mehr Content-LLMs entwickelt wurden, desto deutlicher wurden ihre Mängel. Inzwischen verbieten viele Unternehmen die Nutzung von ChatGPT für Unternehmenszwecke. So macht sich der Konsens breit, dass das vermeintlich „allwissende“ ChatGPT, sein Wettbewerber Google Bard und ähnliche Anwendungen Unternehmen bei unsachgemäßer Bedienung ernsthaft schaden könnten.

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Sogar in der KI-Branche hat sich diese Erkenntnis durchgesetzt. So heißt es in einem Spiegel-Artikel aus dem Jahr 2023: „OpenAI wird das KI-Zeitalter nicht dominieren.“ Laut Der Spiegel glaubt OpenAI-CEO Sam Altman, dass wir „das Ende der Ära dieser gigantischen Modelle erreicht haben.“ Kein Wunder also, dass der Trend dahin geht, kleinere, spezialisierte Modelle zu entwickeln – mit anderen Worten: „Maßanzüge“ statt Lösungen „von der Stange“ anzubieten.

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Eine Form dieser „Maßanzüge“ sind KI-Lösungen für Unternehmen, wie z. B. das  Relliverse™ von Rellify. Bevor wir uns eingehend mit Unternehmens-KI befassen, wollen wir große Sprachmodelle sowie ihre Schwächen und Risiken näher beleucht

Was ist ein Large Language Modell?

ChatGPT kann auch diese Frage beantworten: Ein Large Language Model (LLM) ist eine Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz, die entwickelt wurde, um menschenähnliche Texte in natürlicher Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle basieren auf tiefen neuronalen Netzen und werden auf großen Mengen von Textdaten trainiert, um verschiedene sprachbezogene Aufgaben zu erfüllen. Eines der bekanntesten Beispiele für ein großes Sprachmodell ist GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), entwickelt von OpenAI. … Große Sprachmodelle wie GPT-3 sind in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, z. B. in der maschinellen Übersetzung, der Textzusammenfassung, der Textklassifizierung, bei Chatbots und sogar bei der Erstellung kreativer Inhalte. Sie sind jedoch auch Gegenstand ethischer und gesellschaftlicher Diskussionen, da ihre Fähigkeiten zur Texterstellung und -manipulation potenziell missbraucht werden können.*

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Somit liefert ChatGPT mit seinem LLM eine relativ oberflächliche Aussage zu einer Thematik, die in Wirklichkeit äußerst kompliziert ist. Eine Sache ist sofort ersichtlich: LLMs große Schwäche ist die Trivialität (die Antwort grenzt an das Banale), während es gleichzeitig ein überragendes Selbstbewusstsein zu haben scheint (die Antwort ist gleichzeitig erschöpfend).

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Schwächen und Risiken von LLMs

Zunächst ist zu bedenken, dass LLMs weder ein Verständnis von Sprache im engeren Sinne, noch eine Vorstellung von wahr und falsch haben. Die gesamte Ausgabe eines LLMs ist lediglich die „wahrscheinlichste“ Wortfolge, die auf eine Eingabeaufforderung (die Abfrage oder Aufgabe) folgen würde. Die Genialität der Programmierer, die diese Modelle erstellen, und die riesige Menge an Daten, die LLMs einbeziehen – 1 Billion Parameter für ChatGPT-4 – können nützliche Ergebnisse erzeugen. Sie können den Eindruck erwecken, dass die Maschine die Eingabeaufforderung irgendwie versteht und im richtigen Zusammenhang und mit einem verlässlichen Maß an Autorität oder Authentizität darauf antwortet. In Wirklichkeit ist das aber nicht der Fall. Das Verfahren hat seine Schwachstellen.

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Wahrscheinlichkeiten statt Fakten

Vereinfacht gesagt, antwortet ein LLM auf eine Anfrage mit einer Zeichenkette, die nach der Analyse von Milliarden von „Ereignissen“ am häufigsten auf die Eingabe (die Anfrage) folgen würde. Außerdem sind die zugrundeliegenden Daten in der Regel nicht auf dem neuesten Stand. Im Fall von ChatGPT-3 berücksichtigt das LLM Daten bis zum Jahr 2021, was bedeutet, dass die Engine wenig bis gar nichts über Themen zu sagen hat, die nach diesem Datum im Web erschienen sind. ChatGPT-4 wurde aufgerüstet, um aktuellere Informationen zu erhalten.

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Das heißt aber nicht, dass die Antworten eines LLM immer falsch oder nur zufällig richtig sind. Ganz im Gegenteil: Aufgrund der großen Menge an verfügbaren Daten sind sie vielleicht in den meisten Fällen absolut richtig. Unternehmen haben jedoch ein Problem: Sie wissen nicht, wann die Maschine richtig und wann sie falsch liegt. Dies macht es im Prinzip notwendig, jede Aussage zu überprüfen.

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Ein weiteres Problem ist, dass die Maschine unweigerlich die Tendenzen oder Neigungen des Materials übernimmt, auf dem sie basiert. So kann es durchaus vorkommen, dass ChatGPT eine politisch inkorrekte Aussage liefert, weil es in seinem Datensatz zu diesem Thema überwiegend politisch inkorrekte Inhalte gibt. Solche Aussagen ungeprüft zu veröffentlichen, kann für Unternehmen schnell zu Problemen führen.

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Urheberrechtsfragen

Eine weitere Sorge bezieht sich auf das geistige Eigentum. Was ist, wenn ChatGPT Inhalte anbietet, die urheberrechtlich geschützt sind? Das setzt den Nutzer dem Risiko von Rechtsstreitigkeiten aus – und es sind bereits Dutzende von Verfahren gegen OpenAI und andere LLM-Anbieter in den USA anhängig.

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Keine Markenkonsistenz

LLMs erkennen die Werte und anderen Attribute der Organisationen, die sie nutzen, nicht und können sie daher nicht in markenspezifischen Inhalten widerspiegeln.

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Mangel an Kreativität und Authentizität

Und nicht zuletzt sind Large Language Models strukturell nicht kreativ. ChatGPT sagt von sich selbst, dass es sich gut für die Ideenfindung eignen würde. Aber die Ideen, die es präsentiert, sind lediglich ein systematischer Aufguss bestehender Ansätze in seiner Datenbank und daher nicht sehr authentisch. Fragst Du ChatGPT beispielsweise, worüber Du in Hinblick auf ein bestimmtes Thema schreiben sollst, erhältst Du oftmals sehr allgemeine Vorschläge, auf die Du wahrscheinlich auch selbst hättest kommen können.

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Kurz gesagt: Unternehmen können nicht einfach Content mit ChatGPT erstellen und ihn dann ungeprüft nutzen. Zumindest müssen Unternehmen einen Qualitätssicherungsprozess definieren und befolgen. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI werden menschliches Urteilsvermögen und redaktionelle Sorgfalt wichtiger denn je.

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Wege aus dem LLM-Problem

Wenn Du Dir darüber im Klaren bist, dass du als Unternehmen ChatGPT und andere LLMs nicht blindlings in vielen Anwendungen einsetzen kannst, bleiben Dir drei strategische Optionen:

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„Pimp my ride“

Unternehmen nutzen verfeinerte Tools, um Prompts für LLMs zu erstellen. So erhalten sie bessere Ergebnisse, die auch ihre Markensprache widerspiegeln können; doch die Qualität der Ergebnisse bleibt abhängig von diesen geschlossenen LLMs und der ständigen Feinabstimmung ihrer Prompts. Außerdem benötigen sie einen eigenen Prompt-Engineer, der aus ihrem Budget finanziert werden muss.

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Do it yourself

Unternehmen entwickeln ihre eigene Inhouse-KI, d.h. mit Open-Source-Programmen. Wenn sie die richtigen Daten kaufen und analysieren, sind sie tatsächlich aussagekräftiger und die entsprechenden Antworten sollten genauer sein. Dazu benötigen sie natürlich eine professionelle KI-Abteilung, ein großes Budget sowie  die Fähigkeit, ein großes IT-Projekt zu managen und zum Erfolg zu führen. Für die meisten Unternehmen ist das einfach nicht machbar.

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Unternehmens-KI (AI-as-a-Service)

Unternehmen nutzen eine eigens für sie entwickelte, themenspezifische KI, wie z. B. Rellifys Relliverse™. Auf der Grundlage genau definierter, relevanter und stets aktueller Daten erwerben die Kunden eine exklusive, maßgeschneiderte Lösung mit vollem Zugriff und voller Kontrolle.

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Was unterscheidet eine Enterprise AI von einer LLM?

Der wichtigste Unterschied zwischen einer themenspezifischen KI wie dem Relliverse™ und den großen, geschlossenen LLMs wie ChatGPT liegt in den zugrunde liegenden Daten. Im Gegensatz zum allgemeinen Datenmischmasch der großen LLMs werden die Daten für ein Relliverse™ mithilfe von Crawlern und maschinellem Lernen individuell für jeden Kunden kuratiert. Das System crawlt die URLs des Kunden sowie seiner Wettbewerber und nutzt sein zum Patent angemeldetes tiefes maschinelles Lernen, um riesige Mengen an verwandten Dokumenten zu analysieren.

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Dadurch werden zehntausende von Keywords und Phrasen sowie Millionen von Verbindungen zwischen ihnen erkannt. Alle relevanten Suchbegriffe werden dann zugeordnet. Dann clustert die KI die Daten nach Hauptthemen, Unterthemen der Ebene 1, Unterthemen der Ebene 2 sowie Unterthemen der Ebene 3. Dabei berücksichtigt sie Millionen von Datenpunkten und führt eine Analysetiefe durch, die ein menschliches Team unmöglich leisten könnte.

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Die Wirkung dieses Prozesses wird in der browserbasierten Rellify Content Intelligence Plattform zur Verfügung gestellt. Dort kannst Du auf einen Blick alle Themen erfassen, die die KI-Analyse für strategisch wichtig hält und die bei entsprechender Bearbeitung dazu beitragen, die Themenautorität zu sichern und organischen Traffic zu generieren. Die Erstellung von Content auf der Grundlage der Content Intelligence des Relliverse™ erfolgt dann innerhalb derselben Anwendung in einem kontinuierlichen Prozess, der von der KI gesteuert und unterstützt wird.

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Vorteile eines Enterprise AI-as-a-Service

Der Vorteil eines Relliverse™ liegt in den zugrunde liegenden Daten. Da das System ausschließlich auf Content basiert, der für die Themen des auftraggebenden Unternehmens strategisch relevant ist, entsteht eine echte Fachexperten-KI. Seine Nutzer können ihren eigenen Content und den ihrer Wettbewerber so gut verstehen wie nie zuvor. Außerdem können sie ihre Content-Marktanteile und Sichtbarkeit auf einen Blick erkennen und wissen immer, worüber sie schreiben sollten und warum – ohne ständig mühsame Analysen durchführen zu müssen.

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Darüber hinaus hilft die KI beim geführten Schreibprozess der Content Intelligence Plattform. Im ersten Schritt können die Nutzer auf einen Blick feststellen, welche strategischen Themen sie auf der Grundlage der Erkenntnisse der Relliverse™ verfolgen sollten. Sobald ein Thema ausgewählt wurde, kann der Redakteur oder Autor die Artikelstruktur mit einer einfachen, intuitiven Drag-and-Drop-Funktion manuell zusammenstellen. Oder er kann mit einem Klick die KI eine Gliederung des Artikels auf der Grundlage des ausgewählten Themas und der zugewiesenen Keywords erstellen lassen.

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Beim Verfassen des Artikels selbst hat der Autor die Möglichkeit, den gesamten Artikel automatisch erstellen zu lassen oder einen oder mehrere Absätze für jede Überschrift oder Zwischenüberschrift automatisch generieren zu lassen. Hier zeigt sich ein weiterer entscheidender Wettbewerbsvorteil des Relliverse™: Bei der automatisierten Content-Generierung durch KI wird die dahinter stehende LLM (derzeit GPT-4) mit Prompts gefüttert, bei denen der gesamte Auftrag – Inhaltsstruktur, Keywords, Fragen usw. – berücksichtigt wird. Das bedeutet, dass die LLM einen kundenspezifisch optimierten Prompt mit genau den tatsächlich relevanten Eingaben für den zu erstellenden Text erhält. Der Ansatz von Rellify garantiert eine maximale Qualität des Outputs.

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Um bei der eingangs verwendeten Analogie zu bleiben, kann man auch sagen, dass eine unternehmenseigene KI-as-a-Service perfekt passt – wie ein maßgeschneiderter Anzug. Er spiegelt die Persönlichkeit des Kunden wider und repräsentiert das Unternehmen mit einem Maß an Autorität und Professionalität, das auf dem Markt Vertrauen erweckt. Einfach ausgedrückt: Sie lässt den Träger insgesamt besser aussehen als Konkurrenten, die ein LLM von der Stange verwenden: Ein echter Wettbewerbsvorteil in einem Markt, in dem große Sprachmodelle in Rekordtempo Content produzieren und alle um die gleichen Leser buhlen.

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*Der Text stammt von ChatGPT

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