Machine Content Creation

Textgenerierung nutzen, um mit Machine Learning starken Content zu kreieren

Aus Daten wird Content

Textgenerierung (NLG, natural language generation) ist eine Form von AI-Contenterstellung, die strukturierte Daten in lesbaren Content verwandelt, der mit gutem Gewissen veröffentlicht werden kann.

Die besten Erfolge erzielt man damit, wenn kurzer Content mit datenlastigen Informationen erstellt wird. Stelle dir beispielsweise Klappentexte vor, die automatisch mit den richtigen Informationen gefüllt werden.

Konzepte in Wörter umwandeln

Eine Content-Maschine, die NLG nutzt, trifft automatisierte Entscheidungen, um Daten in Worte zu fassen. Sie präsentiert die Daten in menschlicher Sprache, indem die sie eine Reihe von kontextabhängigen Vorlagen nutzt.

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Daten werden automatisch an den richtigen Stellen eingefügt, sodass die dadurch formulierten Konzepte in Wörtern ausgedrückt werden.

Spezifische Contenterstellung

Textgenerierung eignet sich am besten für spezifische Content-Typen, weshalb eine ganze Reihe an ML-Content mit hoher grammatikalischer Präzision formuliert werden kann.

NLG trainiert sozusagen eine Content-Maschine, indem sie sie mit von Menschen geschriebenen Texten füttert. So wird ein statistisches Modell für Contenterstellung geschaffen, das Technologien des maschinellen Lernens nutzt.

AI-Contenterstellung

Die Stärke von ML-Content, der durch NLG produziert wird, ist die komprimierte Präsentation von Daten in natürlicher Sprache. Also nicht in Diagrammen oder Listen – so werden die Informationen für Menschen leichter zugänglich gemacht.

KI-Technologien erlauben es den Content-Maschinen weiterhin, Daten vor der Umwandlung in Content zu analysieren.

Die Arten von ML-Content

Die Erstellung von jeglichem Content ist dank flexibler Vorlagen für Informationsdefinition und neusten Machine-Learning-Technologien möglich. Eine intelligente Content-Maschine generiert effizient:

  • Rich Content Snippets
  • Produkt- und Hotelbeschreibungen
  • Metadaten
  • Fitnessdaten
  • Gewinn- und Verlustrechnungen
  • Spielzusammenfassungen im Sport

Vorteile von ML-Content

1. Verbesserung der Produktivität

Die Automatisierung von Contenterstellung erhöht das Volumen an produzierten Texten innerhalb eines Zeitraums exponentiell.

3. Gezielte Contenterstellung

Content mithilfe von maschinellem Lernen zu erstellen, bringt den Vorteil, zielgerichtete und personalisierte Texte für unterschiedliche Zielgruppen zu erzeugen.

5. Kostenreduzierung

Kosten für die Contenterstellung können stark gesenkt werden, da maschinelles Lernen Texte ohne menschliches Zutun erstellt.

2. Schnelle Contenterstellung

Du kannst Content automatisch in kürzerer Zeit als je zuvor generieren, indem Datasets für die Content-Maschine zur Verfügung gestellt werden.

4. Maschinen passen sich automatisch an

Machine-Learning-Content macht menschliches Eingreifen in den Prozess überflüssig. Die künstliche Intelligenz kann Änderungen vornehmen, indem sie auf Datenfeedback zurückgreift.

6. Starkes analytisches Feedback

KI-Contenterstellung nutzt Analysen und Maschinelles Lernen, um smarten Content zu erstellen, der sich an deine strategischen Ziele anpasst.

Warum Key Content?

Wir sind eine effiziente Content-Agentur, die sich auf die Produktion von hochwertigem Content für E-Commerces in großen Mengen versteht. Wir haben einen intelligenten und effizienten Prozess erarbeitet, um qualitativ hochwertigen ML-Content zu kreieren.

Ziele setzen
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Definiere deine Zielgruppe und den Zweck deiner Content-Publikation für die KI-Textproduktion.
Daten beziehen
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Transferiere die Daten für deinen ML-Content als gut organisiertes Dataset.
Vorlagen schreiben
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Um guten KI-Content zu generieren, müssen die Daten in dynamisch generierten Text mit passender Formatierung und lebendiger Wortwahl eingesetzt werden.
Texte überprüfen
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Kreiere starken Content mithilfe analytischer Auswertungen und einer durch maschinelles Lernen geformten Grammatik, Rechtschreibung und Verwendung von Synonymen.
Content veröffentlichen
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ML-Content, der mithilfe von APIs auf den gewünschten Plattformen veröffentlicht wird, erzielt Schnelligkeit und Effizienz.
Feintuning
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Nutze Analysen, um den erstellten Content an das Nutzerfeedback oder Online-Kennzahlen anzupassen.
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