Datenaufbereitung für Unternehmen: Das Potenzial von Daten

 Im folgenden Artikel nehmen wir dich hingegen an die Hand und führen dich durch die Welt der strukturierten Daten und der Datenaufbereitung. Was sind strukturierte Daten und wie unterscheiden sie sich von ihren unstrukturierten Namensbrüdern? Datenaufbereitung ist definitiv zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor geworden. Daten in ihrer Rohform sind oft unstrukturiert und fehleranfällig. Inwiefern ist die strukturierte Variante sie für ein effizientes Datenmanagement unerlässlich und wie kannst du sie strategisch einsetzen, um dein Business wachsen zu lassen?

Lass uns gemeinsam entdecken, wie du in deinem Unternehmen strukturierte Daten effektiv nutzen kannst, um deine Geschäftsprozesse zu verbessern und die Rentabilität zu steigern.

Wie Datenaufbereitung die Herausforderung unstrukturierter Daten meistert

Wenn die Grundlage stimmt

Das A und O für eine gelungene automatisierte Textgenerierung durch den Textroboter bleiben gut strukturierte Daten, also die richtige Datengrundlage. Ein Teil davon besteht aus Stammdaten, die meist aus dem Produktmarketing erhältlich sind. In diesem Bereich tummeln sich unglaublich viele Informationen (Daten) über das Produkt, die nur darauf warten, auch für die Content Automation genutzt zu werden.  

Doch bei weitem nicht alle Stammdaten, die ein Unternehmen aufweisen kann, eignen sich für eine maschinelle Auswertung und eine Nutzung von Seiten des Textroboters, da sie oft in unterschiedlichen Formaten vorhanden und unvollständig sind oder redundante Informationen enthalten. 

Das Datenfeld muss, um strukturiert zu sein, bestimmte Eigenschaften aufzeigen, die erst durch eine gezielte Datenaufbereitung gegeben sind. Nur dann nämlich kann der Textroboter schöne Texte automatisch erstellen. Schön heißt in diesem Kontext: informativ, unique, SEO-optimiert, mit Mehrwert und grammatikalisch (aber auch sinngemäß) korrekt. Wichtig ist dabei die einheitliche Form, die sich durch den gesamten Datensatz ziehen muss. Anders kann kein guter automatischer Content generiert werden. 

Halte dir dennoch vor Augen, dass strukturierte Daten und eine Datenaufbereitung auch unabhängig einer Content Automation Sinn machen, da sie leichter bearbeitet und sowohl von der Maschine als auch vom Menschen einfacher abgefragt werden können. Sie werden insgesamt nutzbarer, wobei auch weiterhin Datenintegrität, sprich Wahrhaftigkeit, im Web ein großes Muss ist.  

Eine manuelle Bereinigung und Formatierung dieser Daten ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Die Datenaufbereitung erfordert daher meist systematische Prozesse, die nicht nur sicherstellen, dass die Daten korrekt sind, sondern auch, dass sie schnell und konsistent verarbeitet werden können.

Genau hier setzt der DataNaicer an. Das Tool von uNaice automatisiert viele der grundlegenden Schritte der Datenaufbereitung und bietet gleichzeitig benutzerfreundliche Anpassungsoptionen für individuelle Anforderungen. Der Vorteil: Unternehmen können ihre Daten schneller bereinigen und für Analysen bereitstellen, ohne dabei auf Qualität oder Genauigkeit zu verzichten.

Datenaufbereitung im Fokus: Optimierte Produktdaten für nahtlose automatisierte Contentgenerierung

Oft verfügen Shopinhaber ohnehin über Stammdaten, wie Produktbeschreibungen, Produktnamen oder Hersteller, die in einem einzigen Datenfeld bereits die wichtigsten Merkmale enthalten (wie etwa Farbe, Material, Abmessungen). So praktisch das für einen Header sein mag (denn so sehen Kunden gleich die Produktfeatures), so nutzlos ist das für den Textroboter. Da die Daten außerdem meist aus unterschiedlichen Quellen stammen, entsteht dadurch häufig noch mehr Datenchaos. Diesen gilt es durch eine effektive Datenaufbereitung zu vermeiden, ganz egal, ob du dich dann für Content Automation entscheidest, oder nicht. Wie bereits oben erwähnt, ergeben unstrukturierte Daten nämlich nie Sinn.  

Reichhaltige Datenfelder beinhalten eine ganze Menge an verschwendeten Informationen. Warum? Weil die darin enthaltenen Attribute nicht differenziert ausgelesen werden können. Wenn andererseits für jedes Attribut (Eigenschaft) ein eigenes Datenfeld besteht ([Material], [Maße], [Farbe]), so kann für jedes einzelne Attribut ein eigener Satz kreiert werden, der seinerseits durch mehrere Varianten, Reihenfolgen und mithilfe von Synonymen umgeschrieben wird. Eine gründliche Datenaufbereitung trägt dazu bei, eine üppige Varianz zu schaffen, die Duplicate Content von vornherein ausschließt.

Fazit: Je feingranularer und strukturierter die Daten sind (je mehr Datenfelder mit sauberer Befüllung ich habe), desto facettenreicher, detaillierter und flexibler wird die automatische Betextung ausfallen.  

Genau das sind nämlich strukturierte Daten! Die Daten derart chic zu machen, mag vielleicht anfänglich etwas aufwändig scheinen, allerdings lohnt sich ein derartiger Eingriff allemal, denn nur so (!) lassen sich tolle verkaufsstarke Texte automatisch erstellen, die deine Kund:innen lieben werden.  

Häufigkeit und Befüllungsgrad

Granularität ist zwar wichtig, allerdings bringt es nichts, Datenfelder anzulegen, die sich nur auf wenige Produkte beziehen. Hier muss abgewogen werden, welche Attribute sich auf möglichst viele Produkte im Sortiment beziehen. Ebenso wichtig ist der Befüllungsgrad der jeweiligen Attribute. Oder anders ausgedrückt: Wie viele Werte enthält das Attribut? 

Man muss sich das folgendermaßen vorstellen: 

Attribut = Merkmal oder Datenfeld (z. B. Farbe)

Befüllung = Werte (z. B. rot, blau, weiß, grün …)

Qualität statt Quantität: Datenaufbereitung clever nutzen

In manchen Fällen kann es durchaus sinnvoll sein, nur gering befüllte Attribute für den Automated Content zu verwenden, nämlich dann, wenn genau diese Attribute eine Besonderheit darstellen, die hervorgehoben werden soll. 

Beispiel: 
Die Applikation aus schillernden Perlen macht dieses T-Shirt zu einem wahren Hingucker. 

Ist diese Kategorie besonders wichtig für deinen Shop, dann muss das entsprechende Attribut unbedingt ausgespielt werden, selbst wenn nur wenige T-Shirts solcher Art bei dir angeboten werden. 

Einzelne Datenfelder können sich natürlich auf mehrere Produkte beziehen. Auch Daten ganz anderer Produkte können in einem Datensatz einfließen. Somit wird Skalierbarkeit super einfach gemacht. 

Das Datenfeld „Betriebssystem“ für einen Desktop-Computer kann etwa die Befüllung „Windows 10“ enthalten. Das ist absolut ok für den Textroboter. 

Funktionsweise des Textroboters: Die Rolle der Datenaufbereitung

Eigentlich ist der Textroboter wie eine Content-Abteilung. Wie diese benötigt er Produktdaten als Informationsquelle, um aussagekräftige Texte zu generieren. Legen diese vor, kombiniert er sie mit den richtigen Inhalten und fabriziert daraus vollständige Texte. Doch dazu müssen Daten zu strukturierten Daten aufbereitet werden. Eben diese Aufbereitung entsteht durch ein vernünftiges Datenmanagement. 

Was sind „richtige Inhalte“? 

Es handelt sich dabei um vorgefertigte Satzgerüste, auf die der Textroboter sich stützt. Solange die Datengrundlage korrekt ist, wird niemals ein ungewollter Text mit falschen Inhalten entstehen. Es erübrigt sich ein Lektorat und ein Check jedes einzelnen Textes vor dessen Veröffentlichung. Das spart ungemein viel Zeit, Kosten und viele weitere Ressourcen, die anders eingesetzt werden können.

Jetzt, da du weißt, was strukturierte Daten sind, wollen wir uns einmal ansehen, wie daraus genau ein informativer Text wird.

Was sind unstrukturierte Daten?

Zum besseren Verständnis von strukturierten Daten ist ein Gegenbeispiel sehr nützlich: 

• bei einem roten Kleid ist die Farbe „blau“ hinterlegt
• leere Felder
• einige Autos haben „5“ Sitze, der Rest hingegen „fünf“

Fazit: Mit Unregelmäßigkeiten jeglicher Art oder leeren Feldern kann der Textroboter nicht gut arbeiten. Sie erschweren ihm seine Arbeit und können auch sonst nicht genutzt werden.

Abgesehen vom Textroboter zeigen unstrukturierte Daten nämlich folgende negative Aspekte auf:

• sie können von potenziellen Kund:innen nicht genutzt werden
• sie können von Google und anderen Computerprogrammen nicht oder nur schlecht identifiziert werden
• sie erschweren jeglichen Workflow
• sämtliche Analyse- und Verarbeitungsmöglichkeiten werden erschwert

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem einheitlichen Format vorliegen, um z.B. Suchmaschinen bei der Interpretation und der Anzeige von Suchergebnissen zu unterstützen.

Bei diesen strukturierten Daten sind alle Informationen in einheitlichen Datenfeldern vorgegeben, wodurch sie leicht abrufbar werden und sich sehr gut nutzen lassen. 

Der Algorithmus des Textroboters

Der Algorithmus bestimmt den syntaktischen und grammatikalischen Rahmen der Texte. Anders als eine KI trifft der Textroboter keine eigenmächtigen Entscheidungen und schreibt auch keine unbefugten Interpretationen. Daher entsprechen die generierten Texte immer den Vorstellungen des Auftraggebers.   

Satz-Templates und Satzerweiterungen

Satztemplates und Satzerweiterungen ergeben Mustertexte, die mit etlichen Synonymen, Phrasen und Ergänzungen erweitert werden, die für sehr viel Varianz mit vielen informativen Inhalten sorgen, die den Text auch verschönern. 

Regelwerke

Durch den Einsatz von präzisen Regelwerken klingen Texte so, als ob du sie eigenhändig geschrieben hättest. Vorab wird genau definiert, welche Regeln nötig sind, damit die Texte genau deinen Bedürfnissen in Bezug auf Sprachauswahl, Sprachfärbung, Duktus und Tonalität entsprechen. 

Daten wie ein Lückentext

Sind die Daten durch eine saubere Datenaufbereitung korrekt gepflegt, werden sie auch später im Text richtig ausgespielt. 

Praktisch kannst du sie dir wie einen Lückentext vorstellen, wobei der Textroboter die richtigen Attribute in die dafür vorgesehenen Lücken einfügt. 

Es ist keine strukturierte Datengrundlage vorhanden? 

Mit diesem Problem stehst du nicht alleine da. Aber keine Sorge! Eine fehlende Datenstruktur ist keine unumwindbare Hürde.

Während der Zusammenarbeit mit unseren Kund:innen nehmen wir uns der Daten an und prüfen sie im Hinblick auf Struktur und Vollständigkeit. Eine ungenügende Datengrundlage kann durch unseren Eingriff wieder auf Vordermann gebracht werden.

Wichtig ist und bleibt eine optimale Strukturierung der Daten, damit diese von der Maschine gelesen werden können. Felder mit schlecht voneinander abgegrenzten Mehrfachattributen sowie Felder mit Fließtext sind häufig nicht auswertbar und nicht nutzbar. 

Aus Daten werden Fließtexte: Was der Textroboter so alles kann

Mit dem Textroboter eröffnen sich vielerlei Gestaltungsmöglichkeiten, die sich nicht nur auf Lückentexte reduzieren, in denen vorgefertigte Texte mit Daten aufgefüllt werden. Das ist nur die einfachste Aufgabe, die der Textroboter mit links bewältigt. 

Beispiel: Opel Corsa

Der folgende Text ist der Anfang eines Blogbeitrags zum Opel Corsa F, einem charmanten Stadtflitzer.

Eine Gegenüberstellung der Daten links und dem finalen Text rechts ergibt, dass einige Stellen nicht übereinstimmen. Dabei handelt es sich um keinen Fehler, sondern vielmehr um eine ganz bewusste Anpassung im Rahmen der Datenaufbereitung, damit der Inhalt auf natürliche Weise in den Text einfließt und bestenfalls weitere Infos für die Leser:innen vermittelt. Dies sind alles Interpretationen, die nicht mehr von deinen Leser:innen im Alleingang gemacht werden müssen. 

Meta-Daten und Datenaufbereitung

Sogenannte Meta-Daten, wie Verkaufszahlen, Retourendaten, Bewertungen anderer Käufer:innen, Shopinfos, Herstellerdaten o. Ä. … sind für großen E-Shops von besonders großem Interesse, da sie der Datenaufbereitung dienen und dem Textroboter eine interpretative Auslegung von Informationen ermöglichen sowie zusätzlichen Mehrwert andienen.    

Eine niedrige Retourenrate lässt etwa den Schluss zu, dass Kund:innen mit dem Produkt extrem zufrieden sind. Ein Satz wie folgender kann ausgespielt werden: 

Ein besonders beliebtes Produkt, das Ihnen garantiert lange Freude bereitet. 

Auch das kann der Textroboter: Möglichkeiten der Datenaufbereitung

Damit du erkennst, welche Türen dir die Strukturierung deiner Daten eröffnet, geben wir dir hier einen kleinen Einblick. Neben Produktbeschreibungen und Magazinbeiträgen kann der Textroboter mit der richtigen Datengrundlage durch effektive Datenaufbereitung noch viele weitere Texte erstellen. 

Artikelvergleich

In vielen E-Shops ist etwa ein Produktvergleich zwischen zwei oder mehreren Artikeln bereits möglich.  

Mit dem Textroboter funktioniert das ebenso, u. z. auch im Fließtext, sodass dort die angegebenen Produkte in Echtzeit miteinander verglichen werden können.

Kamera-Beispiel:

„… Die Eckdaten machen es deutlich: Die Canon PowerShot SX500 IS gewinnt den Vergleich souverän. Die Siegerin hat ihrer Konkurrentin die Sensorauflösung, die Blitz-Features und die Profidetails voraus.“

Preisentwicklung bei Gebrauchtwagen

Wie verändern sich Autopreise im Verhältnis zur Lebensdauer und der gelaufenen Kilometerzahl? Diese Info kann durch den Textroboter ebenso ausgespielt werden.  

Einbindung von Zulassungsstatistiken

Auch externe Quellen liefern hilfreichen Input für deine Betextung. Zulassungsstatistiken etwa bieten eine formidable Vergleichsmöglichkeit. z. B.: 

• Zwischen verschiedenen Modellen: „Im Januar hat sich der Volkswagen ID3 besser verkauft als der Volkswagen Golf.“
• Bezüglich eines bestimmten Modells oder über ein genaues Thema über einen längeren Zeitraum hinweg: „Das Thema Elektromobilität kommt langsam auf dem Markt an.“

Das kann viele weitere Bereiche betreffen, z. B.: 

• Fahrräder (Geschwindigkeiten von E-Bikes)
• Dienstleistungen
• Immobilien
• und und und …

Schlusswort

Durch ein intelligentes Datenmanagement, eine clevere Datenaufbereitung und den Einsatz strukturierter Daten können Unternehmen Daten zu ihrem Vorteil nutzen. Über kurz oder lang wird das garantiert zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil führen, da sie ein sehr leistungsstarkes Werkzeug darstellen, mit dem du deine Website verbessern und für die Suchmaschinen optimieren kannst. Wenn du mehr über den Einsatz strukturierter Daten in den verschiedenen Anwendungsfällen wissen möchtest, dann empfehlen wir dir die Lektüre unseres nächsten Beitrags zum „Thema Datenmanagement in der Praxis – am Beispiel von Branchen“.