Ein paar (freundliche) Provokationen zum Thema Content-Qualität und Automatisierungsdruck, welche Chancen sich ergeben – und 7 Fallstricke, die sich durchaus vermeiden lassen.
Frage vorab: Wie geht es eigentlich dem Marketing? Zwei beispielhafte Zahlen könnten auf den ersten Blick recht optimistisch stimmen. Die Studie „B2B-Marketing-Budgets 2021“ etwa ermittelte einen Budget-Anstieg um 16 % gegenüber dem Vorjahr. Und die Bundesagentur für Arbeit meldete für den Zeitraum 2016 bis 2021 einen Beschäftigtenzuwachs um rund 10 Prozent.
Doch beide Zahlen trügen: Die 16 % brachten die Budgets im B2B-Bereich immer noch nicht auf Vor-Corona-Niveau zurück. Und dem sanften Anstieg der Beschäftigten seit 2016 steht ein enormes Wachstum der zu bewältigenden Aufgaben gegenüber. Marketers müssen heute Unmengen verschiedener Disziplinen, Kanäle und Formate bedienen. Und gleichzeitig sind immer mehr Produkte oder Produktderivate zu vermarkten. Diese Schere zwischen steigenden Erwartungshaltungen und knappen Ressourcen klafft immer weiter auf – und das Marketing steht zunehmend unter Druck.
Die unausweichlichen Konsequenzen: Konzentration auf Maßnahmen, die nachweisbar effiziente Wirkung bringen. Und: Automatisierung von allem, was sich automatisieren lässt.
Was aber hat das mit den Kommunikationsinhalten, dem Content, zu tun? Genau hier beginnt das Problem. Denn wenn es um Effizienzsteigerung und Automatisierung geht, haben wir vor allem Technologien und Prozesse im Blick. Es wird evaluiert, implementiert, integriert, analysiert, definiert … Und tatsächlich entstehen dabei faszinierende Lösungen, die es erlauben, hochpersonalisierte Kommunikationsmaßnahmen zielpersonen-, touchpoint-, zeit- und anlassgenau automatisch durchzuführen.
Und der Content dafür? Der erscheint hier manchmal seltsam nebensächlich. Ergibt sich der etwa von selbst? Zur Not aus den Händen der User, der Mitarbeitenden, eines Discount-Anbieters oder eines ITlers, der schnell mal ein Bildchen und ein bisschen Text in seinen Code reinklopft?
Entscheidend ist, was vorne rauskommt
Bitte nicht falsch verstehen: Es gibt sensationelle Social-Media-Kampagnen, Blogs, Videos, Apps, Newsletters, Promotion-Aktionen etc. etc. Aber jeder von uns kennt auch die Schattenseite: Nervtötende Beiträge, die offensichtlich nicht für Leser:innen sondern nur für die Suchmaschine erstellt wurden. Online-Anzeigen mit der unwiderstehlichen Headline „Jetzt kaufen“. Newsletters mit Bild-Composings, die aussehen, als hätte jemand mit der Nagelschere rumgemacht. Oder automatische Rückmeldungen à la „Sorry User, da ist was schiefgelaufen“, gerne mit drei Rechtschreibfehlern in einem Satz.
Sind das Dinge, die man auf dem Weg zum automatisierten Marketing einfach hinnehmen muss? Definitiv: Nein. Denn jeder Touchpoint ist eine Begegnung zwischen Mensch und Marke. Und jede unangenehme Wahrnehmung, die dabei entsteht, hinterlässt einen kleinen Riss im Marken-Image. Und selbst wenn eine Backend-Lösung noch so ausgefuchst ist: Entscheidend für den Gesamteindruck ist, was vorne rauskommt.
Content, Prozesse, Rollen – und der alte Goethe
Wie aber lässt sich die Qualität von Content im Kontext der Automatisierung verlässlich sicherstellen? Hier die These: Bloße Automatisierung und der bloße Einsatz entsprechender Tools genügen nicht. Es geht vielmehr darum, das Zusammenwirken von technischen Möglichkeiten und menschlichen Kompetenzen neu (und schlau) zu organisieren.
Ein Blick hinüber zur Industrie könnte vielleicht nicht schaden. Dort werden den Leuten ja auch nicht einfach Roboter zur Seite gestellt. Vielmehr arbeitet man hier mit Hilfe ausgefeilter Kooperationsmodelle an einer neuen Arbeitsteilung zwischen Menschen und Technologien.
Womit wir (kleine Zeitreise) beim alten Goethe wären. Denn dem war klar: „Wer das erste Knopfloch verfehlt, kommt mit dem Zuknöpfen nicht zu Rande.“ Anders gesagt: Kann es sein, dass wir mit Blick auf den Content bestimmte Vorgehensweisen und Rollen hinterfragen sollten – und manche Dinge möglicherweise ganz anders einfädeln müssen?
Drei Aspekte könnten dabei eine grundlegende Rolle spielen:
Alle am Content-Prozess Beteiligten (Projektmanagement, Design, Redaktion, Development …) müssen zu ganzheitlich Mitdenkenden werden. Je mehr „Werkbank“-Aufgaben die Systeme übernehmen, desto besser können sich Menschen von der Rolle der Erfüllungsgehilfen lösen – und sich auf das konzentrieren, was Technologien eher weniger können. Etwa Denken in größeren Zusammenhängen, Plausibilitätsverständnis, Kreativität, Empathie, Kooperation …
Je schneller und automatisierter sich die Abläufe gestalten, desto wichtiger ist es, Checks & Balances zur Qualitätssicherung zu etablieren. Das können z. B. Quality Boards sein, über deren Tisch die Resultate routinemäßig laufen. Interessant wäre vielleicht auch, die Idee des Lektorats neu aufzuladen – etwa als Qualitätssicherungsinstanz nicht nur für Text, sondern auch hinsichtlich des Gesamteindrucks, der CI, der Usability, der User Experience etc.
Auch wenn Marketing-Automation-Systeme viele Funktionen bieten, die dabei helfen, Content effizient zu erstellen: Auf professionelle Unterstützung sollte man nicht verzichten. Designer:innen oder Redakteur:innen haben einfach ein ganz anderes Wissen und den entsprechenden Erfahrungsschatz, um Botschaften attraktiv, markenadäquat und zielgruppengerecht zu vermitteln. Gut, teure Experten müssen ja nicht alles machen. Aber sie sollten zumindest am Anfang (in der konzeptionellen Phase) und am Ende (zur Qualitätssicherung) eingebunden werden.
Womit wir auch schon mitten in der Praxis wären: Hier sieben Beispiele, wie sich Content mit beachtlichen Effizienzgewinnen erstellen lässt, welche Fallstricke dort lauern – und wie sie sich vermeiden lassen. Vollständig ist diese Liste noch lange nicht. (SEO-Tools etwa wurden hier bewusst ausgeklammert.) Aber exemplarisch gesehen vermittelt sie vielleicht, was mit einer sinnvollen Arbeitsteilung zwischen Menschen und Systemen gemeint ist.
Content-Qualität und Automatisierung: 7 Chancen – und 7 Fallstricke, die sich vermeiden lassen
Templates: Gerne, aber bitte praxistauglich
Templates können eine Unmenge Gestaltungs- und Codierungsaufwand ersparen. Was aber oft passiert: Viele Templates werden auf Basis angenommener Kommunikationsanlässe und rein mit Blindtext erstellt. Optisch sehen sie in diesem Zustand super aus. Aber wenn sie nicht flexibel genug sind, dann sind die Probleme vorprogrammiert. Banales Beispiel: Im Template sind einzeilige Headlines mit max. 40 Zeichen vorgesehen. Was aber, wenn ein Schlüsselbegriff des Kunden „Hochdruckverformungstechnologie“ ist? Sprich: Templates sollten anhand von echten Fällen auf ihre praktische Eignung hin gecheckt werden.
Content-Module: Das Ganze nicht aus dem Blick verlieren
Warum das Rad ständig neu erfinden? Organisiert in medienneutralen Content-Hubs lässt sich einmal erstellter, fachlich freigegebener, rechtlich überprüfter, übersetzter und lektorierter Content mit großem Rationalisierungsgewinn mehrfach nutzen. Soweit die Theorie. Doch Content ist immer auch eine Frage des Kontexts. Passen die Bausteine stilistisch zusammen? Ergeben sich möglicherweise seltsame Brüche? Entstehen Redundanzen (etwa durch zufällig ähnlich formulierte Einstiege)? Aus Baukästen zusammengestellter Content muss auf seinen Gesamteindruck hin überprüft werden. Dabei genügen oft schon kleine Eingriffe, um peinliche Resultate zu vermeiden.
Content-Qualität vom Discounter?
GIFs, Fotos, Logos, Illustrationen, Texte, Namen … Im Netz findet man Discounter- oder Kostenlos-Portale für die unterschiedlichsten Content-Elemente. Und ja: Warum soll man viel Geld z. B. für Illustrationen ausgeben, wenn es auf fiverr welche für unter 50 Euro gibt? Was jedoch klar sein muss: Je spezifischer die Anforderung, desto geringer die Wahrscheinlichkeit, hier einen Treffer zu landen. Die Frage ist auch immer, ob diese Sachen wirklich die gewünschte Nuance erwischen. Stangenware passt eben – oder sie passt nicht.
Zudem müssen Kreative, die auf Portalen wie textbroker unterwegs sind, extrem zeiteffizient arbeiten. Das Aneignen von nötigem Kontextwissen, proaktives Vorgehen, besonders viel Liebe und Akkuratesse … Sollte man alles nicht unbedingt erwarten. Entsprechend durchwachsen sind auch manche Erfahrungsberichte.
Tools für Content-Qualität: Helfer, keine Diktatoren
Es gibt inzwischen eine ganze Reihe von Tools, die versprechen, die Qualität von Content objektiv sicherzustellen. Dazu gehören etwa Wortliga, die Klartext-Software der Uni Hohenheim und eine ganze Reihe mehr. Laien (aber auch Profis) können sie helfen, Fehler zu vermeiden und zielgruppenfreundlicher zu schreiben (also z. B. keine langen Sätze, keine umständlichen Formulierungen, keine Passivwendungen etc.) Aber man sollte sich nicht sklavisch nach ihnen richten. Denn letztlich haben die Tools ja kein stilistisches Empfinden. Sie wenden nur definierte Regeln an. Und: Die Denk- und Schreibarbeit selbst nehmen sie einem natürlich nicht ab.
Übersetzungs-Tools: Speaking in tongues?
Keine Frage: DeepL oder der Google Translator sind inzwischen unfassbar gut geworden. Aber Profi-Checks wie etwa die Reihe „Google vs Écoute“ zeigen immer wieder: Auch wenn manche Übersetzungen formal völlig richtig sind: Natives würden bestimmte Dinge oft völlig anders formulieren. Trotzdem gibt es viele Fälle, in denen die Tools wertvolle Hilfe leisten – zum Beispiel in der internen Kommunikation. Content dagegen, der an die breite Öffentlichkeit geht, sollte zumindest von einem muttersprachlichen Lektorat überarbeitet werden.
Ein Rat zur Vorsicht darf hier jedoch nicht fehlen: Kein Mensch weiß, was mit den Daten passiert, die wir in DeepL & Co eingeben. Sicherheitsrelevante, vertrauliche oder gar geheime Inhalte sollte man auf diese Weise also nicht übersetzen lassen. (Für die Bezahlversion verspricht DeepL allerdings „höchste Datenschutzstandards“ einzuhalten.)
Dynamischer Content: Performance durch Präzision
Interessen, Kaufhistorie, äußere Anlässe, demografische Merkmale, KI-basierte Erkenntnisse, Trigger, die sich aus Interaktionen ergeben …: CRM-Systeme sind in der Lage, einmal erstellten Content in tausendfachen Varianten zielpersonengenau auszuspielen. Doch es geht hier nicht nur darum, die entsprechenden Journeys strategisch und technisch sauber aufzusetzen: Dynamische Elemente im Content können Quellen für eine Menge inhaltlicher, grammatischer oder stilistischer Unfälle sein. Für die Beteiligten heißt das: Höchste Präzision beim Einsteuern – und mitdenken, mitdenken, mitdenken …
Auch im eCommerce oder für das Erstellen standardisierter Nachrichtenformate (Börse, Wetter etc.) gibt es regelbasierte Tools zur automatischen Content-Erstellung. Wie im CRM gilt dabei: Sorgfältig erstellte Texte verhindern, dass sich die Ergebnisse leblos, lieblos und maschinell anfühlen.
Automatisch generierter Text: „Magische Feder“?
Schon mal mit GPT-3 experimentiert? Unfassbar, was die aktuelle Version des Sprachgenerierungs-Modells inzwischen kann! Und natürlich gibt es längst Anbieter, die über die Schnittstelle zu GPT-3 verfügen – und sie entsprechend vermarkten: „Nie wieder Schreibblockaden“ dank der „magischen Feder“! Tatsächlich könnte es sein, dass GPT-3 einen Blogbeitrag zum Thema „Warum ist Haferbrei so gesund?“ ziemlich gut hinkriegt. Aber es passieren auch immer wieder sehr merkwürdige Plausibilitätsbrüche. O-Ton Sam Altman, einer der Masterminds hinter GPT-3: „Es hat immer noch ernsthafte Schwächen und macht manchmal sehr dumme Fehler.“ Aktuell ist hier also noch eine gewisse Zurückhaltung geboten. Noch …
Zum Schluss auf Anfang: Content User is King
„Der Köder muss dem Fisch schmecken, nicht dem Angler.“ Das wussten alle schon immer. Trotzdem haben sie lange Zeit am Ende doch gemacht, was sie selbst für richtig hielten. Mit fortschreitender Digitalisierung hat sich das radikal geändert. Web Analytics, Tests, Usability- und UX-Forschung, Erkenntnisse durch Interaktionen, messbare KPIs und vieles mehr sorgen dafür, dass Maßnahmen so konsequent wie nie aus User-Perspektive bewertet werden. Bill Gates‘ „Content is King“ wird immer wieder gerne zitiert. Aber in Wahrheit haben die User das Sagen: Sie bestimmen zunehmend, welche Inhalte sie bekommen.
Gemessene (und damit auch immer statistische) Erkenntnisse drohen allerdings in einer gewissen Uniformität zu münden. Tendenziell machen dann irgendwann alle das Gleiche, weil es das Erfolgversprechendste ist. Genau hier liegt vielleicht die größte Herausforderung: Die technikbasierte, automatisierte User-Zentrierung weiter voranzutreiben – und dabei immer wieder überraschend, exzellent und außergewöhnlich zu sein …
