Content mit Knopfdruck – Wenn der Webshop plötzlich flüssiger formuliert als die Marketingabteilung.

Im Anfang war das Wort. Dann kam das Internet. Und heute? Heute kommt das Wort aus der Maschine. Willkommen im Zeitalter der automatisierten Textgenerierung – oder wie es im Tech-Sprech heißt: Natural Language Generation (NLG). Und plötzlich fragen sich E-Commerce-Verantwortliche: Warum sollte ich für 20.000 Produktbeschreibungen noch Texter beschäftigen, wenn ein Algorithmus das günstiger, schneller und SEO-optimiert erledigt?

Denn genau das ist der Pitch: Effizienz, Skalierbarkeit, Multichannel, Multilingual, realtime und mit einem Hauch maschineller Coolness. Content-Automatisierung ist der neue Game-Changer, zumindest wenn man den Softwareanbietern glaubt. Und ja – ganz ehrlich? – sie haben nicht ganz Unrecht.

Vom Text-Asset zur Text-Fabrik

In einer Welt, in der Sichtbarkeit gleich Umsatz ist, ist Content nicht mehr König – er ist Maschinenarbeiter in einer SEO-Mine. Und genau hier kommt NLG ins Spiel. Was früher in Redaktionsräumen erdacht wurde, entsteht heute durch strukturierte Daten, Templates und semantische Regelwerke. Aus „rot, Baumwolle, Größe L“ wird: „Dieses weinrote T-Shirt aus 100 % Baumwolle überzeugt durch angenehmen Tragekomfort und perfekte Passform.“

Nicht schön – aber solide. Und vor allem: reproduzierbar in tausend Varianten. Willkommen in der Ära des Copy & Compute.

Die Akzeptanzkurve verläuft nicht linear – sie verläuft branchenabhängig

Trotzdem: Der große Hype bleibt aus. Warum? Weil viele Händler – vor allem kleine – nicht wissen, dass es diese Tools gibt. Oder glauben, dass sie „zu teuer“ sind. Oder „nicht menschlich genug“. Dabei belegen Interviews und Umfragen klar: Wer viel Produktdaten hat, braucht Content-Automatisierung wie eine E-Ladesäule den Strom.

Aber die Implementierung ist keine Plug & Play Party. Es braucht strukturierte Daten, technische Affinität – und das Vertrauen, dass ein Algorithmus tatsächlich besser schreibt als der Azubi im Content-Team. Spoiler: Tut er. Zumindest bei Produkttexten.

Was NLG heute kann – und was GPT-5 morgen aus dem Hut zaubert

Seit 2020 hat sich viel getan. Wo früher Templates händisch gepflegt wurden, kommt heute GPT & Co. ins Spiel. Hybride Modelle entstehen: strukturierte Daten treffen auf Large Language Models. Die Maschine analysiert, variiert, optimiert. Und das nicht nur für Produkttexte, sondern auch für Newsletter, Landingpages, sogar Meta-Descriptions mit A/B-Test-Funktionalität.

Aber: Je größer das Sprachmodell, desto größer auch das Risiko für halluzinierte Inhalte, semantischen Unsinn oder stilistische Entgleisungen. Wer hier nicht sauber vorgibt, bekommt sehr schnell einen textlichen LSD-Trip statt einer Conversion-optimierten Artikelbeschreibung.

Fazit: Schreiben ist Silber. Automatisieren ist Gold – zumindest für den, der weiß, was er tut.

NLG ist längst kein Science-Fiction mehr. Es ist Alltag im E-Commerce. Nur nicht für alle. Große Händler setzen bereits auf Textroboter – kleinere zögern noch, entweder aus Unkenntnis, Skepsis oder digitalem Ressourcendefizit. Doch eines ist sicher: Der Content der Zukunft wird maschinell erzeugt – und menschlich kuratiert.

Credits

Digital Business Masterarbeit “Automatische Textgenerierung (NLG) im E-Commerce - Eine empirische Untersuchung der Branchenrelevanz & Akzeptanz unter Onlinehändlern” (Download)

Fachhochschule: Technikum Wien

Autor: Claudia Panzl

Begutachter*in: Sedat Büyükdemirci

Datum: 18.5.2020