PIM trifft auf KI – So verbessern Sie Ihre Produktbeschreibungen in kürzester Zeit

Content-Erstellung mit KI – Risiken und Chancen

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz zur Content-Erstellung ist derzeit ein heiß diskutiertes Thema. Einerseits bietet die KI viele Möglichkeiten, um effizienter Content zu produzieren, gleichzeitig werden oft Bedenken hinsichtlich der Qualität und Richtigkeit KI-generierter Inhalte geäußert. Offen ist auch die Frage, wie Suchmaschinen auf die absehbare Flut an mithilfe von KI erstellten Texten reagieren werden. Google etwa hat zuletzt mit dem Google Helpful Content Update noch einmal die Relevanz der Inhalte für die Bedürfnisse der Nutzer betont.

Aber unbestreitbar ist, dass sich Unternehmen mit dem Thema künstliche Intelligenz befassen müssen und dass die KI überall da enorme Vorteile bietet, wo repetitive Aufgaben anfallen. Ein Paradebeispiel ist die Erstellung von Produktbeschreibungen in einem PIM-System für die Ausleitung in einen Onlineshop oder einen Produktkatalog. Hier ist die Verbindung von KI und PIM-System eine wahre Wunderwaffe.

Wie muss man sich die Verbindung zwischen PIM und KI vorstellen?

Im PIM werden Produktdaten gespeichert, verwaltet und beliebig angereichert. Traditionell erfordert die Erstellung und Aktualisierung von Produktbeschreibungen in einem PIM-System einen hohen manuellen Aufwand und ist überdies fehleranfällig. Durch den Einsatz von KI-Tools kann dieser Prozess extrem beschleunigt und optimiert werden.

Die KI kann auf die gespeicherten Produktdaten im PIM zugreifen und auf Basis bestehender Attribute und Mustererkennung automatisch Produktbeschreibungen erstellen. Indem sie Daten analysiert, Zusammenhänge erkennt und Schlussfolgerungen zieht, generiert die KI hochwertige Texte, welche die Produkte treffend beschreiben. 

Exkurs – Wie funktioniert die Integration von KI in Pimcore?

Pimcore ist eine Open-Source-Plattform für digitales Produktmanagement, welche Unternehmen dabei unterstützt, ihre Produktdaten effektiv zu verwalten und zu optimieren. 

Die Integration einer KI wie ChatGPT von OpenAI in PImcore erfolgt in mehreren Schritten:

1. Datenvorbereitung: Zunächst müssen die Produktdaten für die KI-Analyse vorbereitet werden. Dazu gehören das Sammeln und Bereinigen der Daten, um sicherzustellen, dass sie von guter Qualität und vollständig sind. Je umfangreicher und qualitativ hochwertiger die Daten sind, desto präziser wird das KI-Modell sein.
2. Integration in Pimcore: Pimcore bietet mit seinem API-first-Ansatz flexible Schnittstellen und Architekturen, um die Integration von beliebigen KI-Modellen zu ermöglichen. Das KI-Modell, zum Beispiel ChatGPT, kann dann auf die im PIM gepflegten Produktdaten zugreifen.
3. KI-Training: Im nächsten Schritt kann man dem KI-Modell zusätzliche Informationen wie Länge, Tonalität, Zielgruppe etc. vorgeben, die es bei den Produktbeschreibungen berücksichtigen soll. Je genauer diese Vorgaben, desto besser werden die ausgespuckten Ergebnisse sein.
4. Überwachung und Anpassung: Die Überprüfung der von der KI generierten Produktbeschreibungen durch einen Menschen ist nach wie vor ein Muss und sollte auf jeden Fall fest in den Workflow integriert werden. Nicht allein, um eventuelle Fehler oder Unstimmigkeiten zu beseitigen, sondern vor allem auch, um das KI-Modell weiter zu trainieren und die Ergebnisse zu optimieren. 

Vorteile der Verbindung von PIM und KI für die Erstellung von Produktbeschreibungen

Ein PIM-System bietet eine Vielzahl von Funktionen für das Datenmanagement und ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktdaten zentral zu organisieren und zu verwalten. Durch die Integration von KI-Technologien tun sich viele weitere Vorteile auf:

• Enorme Aufwandsreduktion: Die Automatisierung der Produktbeschreibungen mithilfe von KI spart enorm Zeit und Ressourcen. Das monotone Erstellen nur leicht variierter Texte zu ähnlichen Produkten entfällt komplett, und die so freigewordenen Kapazitäten können anderweitig im Unternehmen eingesetzt werden. 
• Verbesserte Genauigkeit und Relevanz von Produktinformationen: Durch die Analyse von Daten mittels KI und Mustererkennung können Produktinformationen mit hoher Genauigkeit und Relevanz generiert werden. Dies führt zu präzisen und aussagekräftigen Produktbeschreibungen, welche Kunden bei ihrer Kaufentscheidung unterstützen.
• Personalisierte Produktempfehlungen: Es ist auch möglich, direkt zielgruppenspezifische bzw. personalisierte Varianten mithilfe der KI zu erstellen. Basierend auf den gesammelten Daten und Kundenpräferenzen können maßgeschneiderte Empfehlungen ausgesprochen werden, die das Kundenerlebnis verbessern und zu höheren Umsätzen führen.
• Verbesserte Sichtbarkeit auf Suchmaschinen und Marktplätzen: Die KI ist in der Lage, Keywords und andere SEO-relevante Informationen zu identifizieren und in den generierten Text einzubinden. Auf diese Weise wird die Sichtbarkeit auf Suchmaschinen und Marktplätzen verbessert.  
• Geringeres Risiko von Rücksendungen und verbesserte Kundenerfahrung: Präzise und detaillierte Produktbeschreibungen reduzieren das Risiko von Fehlkäufen und Rücksendungen. Kundnen erhalten ein besseres Verständnis für die Produkte und können ihre Kaufentscheidungen auf verlässliche Informationen stützen. Dies verbessert die Kundenerfahrung und spart Unternehmen Kosten für Rückabwicklungen.

PIM und KI zusammen können noch mehr

Die Integration von KI-Technologien ins PIM-System macht aber nicht nur für das Schreiben von Produkttexten Sinn. Kurz skizziert drei weitere Felder, in denen künstliche Intelligenz Ihr PIM unterstützen kann:

Automatisierung des Datenimports aus unterschiedlichen Quellen: Die KI ist in der Lage, unterschiedliche Datenformate zu erkennen und so zu konvertieren, dass die Daten automatisch richtig in Ihr PIM-System importiert werden. In problematischen Fällen – wenn Sie Daten zum Beispiel via Foto oder PDF-Datenblatt erhalten – können Sie dem KI-Modell zeigen, wie die Daten zu interpretieren sind. Mithilfe von Machine Learning wird die KI die gelernte Regel dann in allen weiteren Fällen automatisch anwenden.

Zuweisung von Attributen und Kategorien zu Produkten: Auch in diesm Fall kann die KI Ihnen viel manuelle und monotone Arbeit abnehmen, indem sie anhand definierter Eigenschaften und Regeln automatisch Produkte bestimmten Kategorien oder Schlagwörtern zuordnet. Umgekehrt können Sie die KI auch nutzen, um von Grund auf ein neues System an Kategorien und Schlagworten aufzubauen, wenn Sie mit Ihrem bestehenden nicht zufrieden sind. Gerade für Betreiber von C-Commerc-Shops ist dies eine äußerst wertvolle Hilfe.

Bilder mit Meta-Daten anreichern: Noch so eine zeitfressende Aufgabe, die aus SEO-Sicht zwar notwendig und gut ist, die aber kein Mensch gern selber macht: Für die KI ist dies dagegen ein  Kinderspiel, da letztlich ein einfacher Befehl dahintersteht: Beschreibe, was du siehst. 

Zu diesen und weiteren Vorteilen der Verbindung von PIM und KI habe ich als Lesetipp den Blogbeitrag von divante: 7 ways AI and ML technology are changing PIM systems

Trotz KI läuft nicht alles automatisch – was weiterhin zu beachten ist

• Die künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Ausgangsdaten und die „Prompts“ (die Befehle bzw. Anweisungen), die man ihr gibt. Unternehmen müssen deshalb zum einen sicherstellen, dass die Produktdaten in ausreichender Qualität vorhanden sind. Zum anderen ist es wichtig, mit der KI in eine Art Dialog zu treten, um die automatische Texterstellung immer weiter zu verfeinern.
• Der Faktor Mensch bleibt wichtig, aber mit anderer Gewichtung. Die aufwendige Erstellung der Produktbeschreibungen darf man getrost der KI überlassen. Entscheidend ist eine menschliche Qualitätskontrolle der Ergebnisse. Einige Nuancen, Eigenschaften oder Funktionen von Produkten können von der KI möglicherweise nicht vollständig erfasst werden. Diese Qualitätskontrolle dient nicht zuletzt auch als Voraussetzung, um die KI noch genauer anzuweisen. 

Fazit – An der KI führt kein Weg vorbei

Die Verbindung von KI und einem PIM-System wie Pimcore ist definitiv sinnvoll und lohnenswert. Die Vorteile überwiegen die potenziellen Risiken, und Sie können von präzisen, relevanten und effizienten Produktbeschreibungen profitieren. Unternehmen sollten daher die Möglichkeiten von KI nutzen, um ihre Content-Erstellung zu optimieren und ihre Kunden mit präzisen und ansprechenden Produktinformationen zu begeistern. Denn die Kombination von KI und PIM ist der Weg in die Zukunft des Contentmanagements.

Zusammenfassend lassen sich die drei wichtigsten Hauptvorteile noch einmal wie folgt auflisten:

1. Effizienzsteigerung und Qualitätsverbesserung: Die automatisierte Erstellung von Produktbeschreibungen mithilfe von KI spart Zeit und Ressourcen und ermöglicht gleichzeitig eine Verbesserung der Qualität und Relevanz.
2. Personalisierung und Kundenzufriedenheit: Durch die Generierung personalisierter Produktempfehlungen können Unternehmen das Einkaufserlebnis ihrer Kunden verbessern und deren Zufriedenheit steigern.
3. Bessere Sichtbarkeit und Skalierbarkeit: Optimierte Produktbeschreibungen führen zu einer besseren Sichtbarkeit auf Suchmaschinen und Marktplätzen und ermöglichen Unternehmen ein skalierbares Wachstum.

FAQs

Welche Risiken gibt es bei der Verwendung einer KI für die automatisierte Content-Erstellung?

Ein Risiko besteht darin, dass KI-generierte Texte oberflächlich oder sogar falsch sein können. Zudem kann eine KI nicht immer Nuancen und spezifische Eigenschaften von Produkten verstehen. Daher ist eine menschliche Überprüfung der automatisch generierten Inhalte unbedingt erforderlich.

Wie kann KI die Genauigkeit von Produktinformationen verbessern?

Eine KI kann auf Basis von Mustererkennung und Analyse vorhandener Produktattribute die Genauigkeit und Relevanz von Produktbeschreibungen verbessern. Durch eine anschließende Automatisierung dieses Prozesses werden Fehler minimiert und die Qualität gesteigert.

Welche Vorteile ergeben sich durch die Verbindung eines PIM mit einer KI?

Die Verbindung eines PIM-Systems wie Pimcore und einer KI wie GTP von OpenAI ermöglicht die automatisierte Erstellung von Produktbeschreibungen, eine verbesserte Genauigkeit und Relevanz von Produktinformationen, personalisierte Produktempfehlungen, die Identifizierung und Korrektur von Fehlern sowie eine bessere Sichtbarkeit auf Suchmaschinen und Marktplätzen.