NLP bietet Chancen für Verlage

Um es direkt vorweg zu nehmen: Ich rede hier von Natural Language Processing (NLP), also der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache und es geht hier nicht um Neuro-Linguistisches Programmieren bei dem Menschen auf Grund von Kommunikationstechniken beeinflusst oder sogar übervorteilt werden sollen. Maschinen sollen also lernen Sprache zu verstehen und so Wünsche und Bedürfnisse von Kunden zu „verstehen“.

In den letzten Jahren haben Verlage und andere Medienunternehmen immer wieder nach Möglichkeiten zur Monetarisierung ihrer Inhalte gesucht. In den Suchanfragen der internen Suchfunktion vieler Webseiten kann man sehr schön erkennen, was Leser suchen. Gleichzeitig sieht man, dass bestehende Vorschlagssysteme von Kunden entweder nicht wahrgenommen werden oder unpassende Inhalte anbieten. Wie also erschließt man vorhandene Inhalte für die interessierten Zielgruppen? Eine Ansatz könnte ein Chatbot sein, der die Fragen der Kunden versteht und in den Archiven die richtigen Inhalte sucht.

Tom Betts, Financial Times: What will your brand sound like?

Tom Betts, Financial Times: What will your brand sound like?

Simple Chatbots können diese Aufgaben bislang nicht erledigen, da sie lediglich auf vorher vom Programmierer festgelegte Regeln und Muster reagieren. Genau hier setzt zum Beispiel ein Projekt der Firma Retresco an. Chatbots sollen lernen, die Sprache der Kunden im Chat zu verstehen und auf Basis von semantischen Textanalysen und unterstützt durch künstliche Intelligenz (KI) die passenden Antworten in Form von Inhalten zu liefern.

Dies ist nur ein Anwendungsgebiet, das am 09.11.2017 bei der NLP-Konferenz für Publisher vorgestellt wurde. Bei dieser erstmals von der Firma Retresco ausgerichteten Veranstaltung waren Vertreter verschiedener Medien-Unternehmen eingeladen, um sich in Vorträgen aber auch persönlichen Gesprächen auszutauschen und neue Denkansätze zu finden.

Neben der reinen Verarbeitung und dem Verstehen von Inhalten wurden zudem die Möglichkeiten gezeigt, die eine automatisierte Erzeugung von Texten ermöglicht. In Online-Shops sind derartige „Roboter-Texte“ bereits seit Jahren im Einsatz. Der Fortschritt der KI hat mittlerweile Methoden zur automatisierten Textgenerierung auf Basis von Daten hervorgebracht, die besonders im Bereich der Sportberichterstattung schon bei einigen Verlagen im Einsatz ist.

Daten nutzbar machen

Tom Betts, Financial Times: Focus the entire organisation on engaging readers

Tom Betts, ft.com: Focus the entire organisation on engaging readers

Die Forschungs-Investitionen durch internationale Konzerne im Bereich der künstlichen Intelligenz ist enorm. Verlage können da mit ihren Budgets nicht mithalten. Jedoch stehen heute mehr und mehr Technologien zur Verfügung, die vorhandenen Daten nutzbar machen. Dies sollten Verlage für ihre Zwecke nutzen. Publikationen wie die Financial Times nutzen bereits seit einigen Jahren Technologie, um Redakteure in ihrer Arbeit zu unterstützen und gleichzeitig einen Mehrwert für die eigenen Leser zu bieten. Dabei klingt das Ziel der Financial Times recht simpel: „Focus the entire organisation on engaging readers“.

Viele Unternehmen sitzen auf einem wahren Schatz an Daten, wissen den Wert dieser Daten häufig aber nich zu nutzen. NLP bietet hier Ansätze. Damit sollte aber auch jedem Medienunternehmen klar werden, dass sie sich verändern müssen. Die redaktionellen Inhalte bleiben die wichtige Kernkompetenz. Ohne zumindest teilweise auch ein Technologie-Unternehmen zu werden und Vermarktungsansätze neu zu denken, werden die Unternehmen in ihrer jetzigen Form langfristig jedoch nicht überleben.

Fazit: Unternehmen sollten Technik nicht ablehnen, sondern sich mit den Möglichkeiten und Risiken beschäftigen. Einige Marktmechanismen werden sich verändern. Disruptive Technologien sowie unkonventionelle Ideen haben in den letzten Jahren etablierte Märkte und Geschäftsmodelle zerstört, aber auch neue erschaffen. Unternehmen müssen lernen, sich Technologie zueigen zu machen um so die damit verbundenen Chancen zu nutzen. So lassen sich neue Wege der Wertschöpfung für vorhandene Daten und Inhalte finden.

Von |2018-03-22T10:32:56+00:0010. November 2017|Denkanstoß|