Nachdem wir in den letzten Artikeln unserer Reihe technische Aspekte rund ums digitale Publizieren unter die Lupe genommen haben, nähern wir uns dem Thema diesmal von der Contentseite und stellen die 5 wichtigsten Cross Media Publishing Trends vor.
Inhaltsverzeichnis:
Cross Media Publishing (auch Crosschannel, Multimedia, Multichannel oder Omnichannel Publishing) ist das Publizieren von Daten aus einer Datenquelle heraus (Datenbank, CMS o. Ä.) für verschiedene Kanäle und Ausgabemedien, z. B. Webanwendungen oder Social-Media-Plattformen. Ziel des Cross Media Publishings ist es, die Mehrfachpflege von Daten zu vermeiden.
Cross Media Publishing Trend 1
KI-basierte Texterstellung
Spätestens seit ChatGPT haben wir alle eine Ahnung davon, was KI kann. Clever eingesetzt, lässt sich damit jede Art von Content deutlich schneller und effizienter erstellen. Ein aus unserer Sicht besonders interessanter Trend ist die KI-basierte Texterstellung direkt in der Produktdatenbank oder im CMS-System von Unternehmen. Von Artikelbeschreibungen bis zu ganzen Blogbeiträgen – jede Art von Content lässt sich durch spezielle KI-Integrationen direkt in den Systemen erstellen, in denen Unternehmen arbeiten.
Für einen unserer Kunden haben wir das Plugin von ChatGPT in einem Pimcore-System implementiert. Er kann damit alle Produktbeschreibungen per Knopfdruck erstellen, ohne sein System verlassen zu müssen. Der Kunde gibt die wesentlichen Schlagworte für die gewünschte Beschreibung einfach in den System-Editor ein, setzt die automatisierte Contenterstellung über einen einzigen Klick in Gang und erhält in Sekundenschnelle KI-gestützt erstellte Texte. Je detaillierter er die KI brieft, desto treffsicherer sind natürlich die Ergebnisse. Daher ist bei Copy und Paste dann doch Vorsicht geboten ;-)
Jörg Neugebauer, Supervisor & Senior Projektleiter PXM
Tipp: Achten Sie bei der Nutzung von Text-KI immer darauf, den Inhalt auf Ihre Marke bzw. Ihren „Ton“ anzupassen und im Zweifelsfall nachzuprüfen, ob alle künstlich generierten Inhalte auch wirklich den Tatsachen entsprechen. Es kursieren zahlreiche Fallbeschreibungen im Netz, die die Grenzen von KI aufzeigen.
Das Konzept hinter der KI-basierten Texterstellung nennt sich „Natural Language Generation (NLG)“: Dabei werden umfangreiche Datenquellen gesammelt, aus denen das KI-System lernen kann. Das können zum Beispiel Textdokumente oder Online-Artikel sein. Die KI analysiert und strukturiert diese Daten, erkennt Zusammenhänge und identifiziert Abhängigkeiten. Sie lernt dadurch, wie verschiedene Textelemente aufgebaut sind und wie sie zusammenwirken. Über ein Machine-Learning-Modell, das wie ein neuronales Netzwerk aufgebaut ist, lernt das Modell, aus all den gesammelten und analysierten Daten Texte zu generieren.
Cross Media Publishing Trend 2
KI-Bildgenerierung
Es gibt spezielle KI-Modelle, die Bilder und Videos erzeugen, die täuschend echt aussehen. Von der Erstellung von Bildern aus Textbeschreibungen bis hin zur Generierung realistischer Videoszenen eröffnet das natürlich völlig neue Möglichkeiten für die Erstellung von visuellem Content. Außerdem ist es möglich, bestehende Bilder mittels KI um Inhalte zu ergänzen. Die Ergebnisse sind in der Regel überzeugend, allerdings leistet sich die KI auch ab und an „Fehltritte“ 😉.
In Adobe Photoshop können Sie (Stand: 2023) anstatt mit der „inhaltsbasierten Füllung“ mit der sogenannten „generativen Füllung“ ganz neue Bildinhalte via KI hinzufügen lassen. Einfach eine Auswahl an der betreffenden Stelle erstellen und der KI mitteilen, was zu sehen sein soll bzw. was zu tun ist. WICHTIG: Ergebnisse immer kritisch prüfen und ggf. nacharbeiten.
Oliver Bergen, Art Director
Cross Media Publishing Trend 3
KI-gestützte Verschlagwortung von Bildern, PDF-Dateien und Videos
Dazu ein Praxisbeispiel: Als wir für einen unserer Kunden ein Media-Asset-Management-System (MAM) implementiert haben, mussten 600.000 Bilder, PDF-Dateien und Videos (=Assets) zentral und verschlagwortet abgelegt und einem größeren Team schnell und einfach zugänglich gemacht werden. Die Lösung: eine Verbindung des MAMs mit der speziell für Entwickler angebotenen KI von Google Vision. Diese KI verschlagwortet Bilder automatisiert, um u. a. die Suche danach zu vereinfachen. Wie funktioniert das? Vereinfacht gesagt, werden die im MAM unseres Kunden abgelegten Assets über die Schnittstelle an Google Vision übersendet, seitens Google Vision AI verschlagwortet und diese Informationen wieder ins MAM zurückgespielt. Die bereits durch Google Vision nach Relevanz gewichteten Metainformationen können nach ihrer „Rückkehr“ im System noch manuell angereichert werden (zum Beispiel um Produktnummern oder andere für die Asset-Suche relevante Produkteigenschaften).
Cross Media Publishing Trend 4
Automatische Übersetzungen
KI wird immer besser darin, Sprachen zu übersetzen. Das beschleunigt Time-to-market-Phasen und hilft, Inhalte schneller globalen Zielgruppen zugänglich zu machen. Während Publikationsprozesse einerseits immer globaler und mehrsprachig erfolgen, steigt gleichzeitig die Zahl regionaler Publikationen für die weniger wichtigen Märkte – einfach, weil die Erstellung mehrsprachiger Inhalte schneller und kostengünstiger ist.
Cross Media Publishing Trend 5
Personalisierte und aktuellere Inhalte
Dank der allgemeinen Senkung der Kosten für die Erstellung von Kommunikationsmitteln (weniger Aufwand, keine Druckkosten, weil digital und oft KI-gestützt produziert) werden immer mehr personalisierte und zielgruppenspezifische Publikationen erstellt. Außerdem sind die Inhalte aktueller, weil sie mit wenigen Klicks angepasst und weitgehend automatisiert ausgeleitet werden können. Dank Text-KI lassen sie sich natürlich auch einfacher umformulieren, in der Tonalität anpassen oder in der Ansprache (Du / Sie) verändern. So steigt letztlich die Diversität der Publikationen.
Fazit
Der einflussstärkste Cross Media Publishing Trend ist sicherlich die Nutzung von künstlicher Intelligenz in all ihren Facetten. Natürlich sind künstlich generierte Inhalte nicht immer wahr, nicht immer professionell und werden sich irgendwann überholen, wenn wir sie nur kopieren. Wenn wir KI also als Arbeitsbasis verstehen, und kritisch prüfen, was sie uns serviert, nutzen wir sie optimal.
Bildquelle: © Metro Hopper /AdobeStock
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