Qualität als Prozess: Wie man (viel) guten Produkt Content erstellt

Die Herausforderung: Qualität bei großen Textmengen sicherstellen

Einen guten Text zu schreiben erfordert Sorgfalt, Erfahrung und Zeit – und das Content-Team kann die Qualität eines einzelnen Textes relativ leicht bewerten. Doch die Perspektive auf die Textqualität ändert sich erheblich, wenn nicht mehr nur Einzeltexte, sondern eine Vielzahl an Texten erstellt und ihre Qualität eingeschätzt werden muss. Die verfügbaren Zeitressourcen werden knapper, und es bleibt weniger Raum für detailliertes Formulieren und kritisches Überarbeiten. In diesem Fall wird die Qualität der Texte zwangsläufig anders ausfallen als bei einem einzelnen, sorgfältig bearbeiteten Text. Dennoch bleiben bestimmte Qualitätsstandards unerlässlich. Doch wie schafft man es als E-Commerce Unternehmen nun, diese Standards über eine große Textmenge hinweg zu garantieren? 

Warum die Konzentration auf den Prozess entscheidend ist 

Journalismusforscher haben im Zusammenhang mit der Frage nach der Qualität ihrer Arbeit interessante Ansätze entwickelt, die weniger auf die Bewertung des Endergebnisses fokussiert sind, sondern vielmehr die Handlungen und Prozesse des journalistischen Arbeitens in den Mittelpunkt stellen. Die zugrunde liegende These lautet vereinfacht: Wenn die Schreib- und Redaktionsprozesse sorgfältig geplant und durchgeführt werden, entstehen auch gute Texte. Ein gut durchdachter Prozess ist demnach der Schlüssel, um in großem Umfang konsistente und hochwertige Inhalte zu produzieren.

Anstatt sich ausschließlich auf die Qualität einzelner Texte zu konzentrieren, zielt der Prozessorientierung darauf ab, durch klare Vorgaben,  geregelte Abläufe und gezielte Kontrollen die Qualität in jeder Phase der Erstellung zu garantieren. Dadurch entsteht ein wiederholbarer Standard, der auch bei hohen Textvolumina eingehalten werden kann.

Die Phasen eines Qualitätsprozess bei der Content Produktion

Einheitlichkeit schaffen: Zielsetzung formulieren und Briefings erstellen

Die Basis für qualitativ hochwertigen Content wird schon lange vor der ersten Formulierung des Textes gelegt. In einem detaillierten Briefing wird die Zielsetzung des Contents, die Anforderungen an Form und Inhalt sowie die  Struktur beschrieben. Ein solches Dokument hat innerhalb eines Content Erstellungsprozesses mehrere Funktionen: 

• Das Briefing sorgt dafür, dass alle Beteiligten genau wissen, was der Content erreichen soll und wie er aussehen muss.
• Es garantiert die Einheitlichkeit der Texte und dient sowohl als Inspirationsquelle für die Autoren als auch als Grundlage für die automatisierte Erstellung mit KI.
• Darüber hinaus bildet es die Basis für das Feedback der Reviewer und ermöglicht es, eine automatisierte Qualitätssicherung abzuleiten.

Mögliche Inhalte eines Briefings: 

Richtige Informationen sicherstellen: Recherchephase

Eine geordnete Recherchephase stellt sicher, dass die Angaben in den Texten vollständig und korrekt sind. Bei ähnlichen Produkten verhindert eine geregelte Informationssammlung doppelte Arbeit, da einmal recherchierte Daten und Informationen  für mehrere Texte genutzt werden können. Das spart Zeit, reduziert Fehler und sorgt für konsistente, hochwertige Inhalte.

Daten als Grundlage: Vorbereitung ist entscheidend

Im E-Commerce basiert die Erstellung von Produkt-Content meist auf Daten aus internen PIM-Systemen, wie technischen Spezifikationen, Maßen oder Materialien. Diese Daten bilden die Grundlage für präzise und vollständige Texte, sind jedoch oft nicht direkt für die Content-Erstellung nutzbar. Eine Aufbereitung ist nötig, etwa durch Konsolidierung, Prüfung auf Vollständigkeit und Klärung von Widersprüchen. Die Art der Datenaufbereitung hängt stark vom gewählten Schreibansatz ab – sei es automatisiert, manuell oder KI-gestützt.

Wissenstransfer: Informationen vom Experten zum Content-Schreiber bringen

Eine Herausforderung bei der Content-Erstellung ist, dass Produktwissen oft bei internen Experten wie Produktmanagern oder im Service liegt. Prozesse für den Wissensaustausch, etwa Briefings oder Workshops, bringen dieses Wissen in die Texte. Alternativ können Entwürfe von Experten geprüft werden, um Richtigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen. So bleibt der Content sowohl fachlich korrekt als auch zielgruppengerecht.

Qualität produzieren: Das Schreiben des Contents

Es gibt mehrere Ansätze für das Schreiben von Produkt-Content: Der traditionelle Weg, bei dem ein Schreiber individuell Texte verfasst, bietet Präzision, ist aber zeitaufwändig. KI-Textgeneratoren liefern schnell große Mengen, sind jedoch bei spezifischen Details oft ungenau. Die datenbasierte deterministische Generierung erstellt Texte nach festen Regeln, was konsistente Qualität und hohe Geschwindigkeit ermöglicht, jedoch mit eingeschränkter Kreativität und anfänglichem Mehraufwand.

Die Wahl der Methode hängt von der Textmenge, der Produktionsgeschwindigkeit und der Fehlertoleranz ab. Für sicherheitsrelevante Inhalte ist die automatisierte Generierung durch  KI-Modelle allein ungeeignet, da sie Fakten erfinden könnte. Hier sind der traditionelle Ansatz oder KI-Entwürfe mit fachlicher Überarbeitung sinnvoll. Bei standardisierten Produkten mit klaren Datenpunkten bietet die deterministische Generierung Skalierbarkeit und Konsistenz. Entscheidend ist, den Ansatz zu wählen, der sowohl der Produktkomplexität als auch den Qualitätsanforderungen gerecht wird, um hochwertige und zielgruppengerechte Texte zu liefern.

Qualität sichern: Redigieren und Feedback

Getrennte Feedback-Schleifen für gezielte Qualitätskontrolle

In der Überarbeitungsphase sichern spezialisierte Feedback-Schleifen die Qualität, indem Aspekte wie SEO, inhaltliche Richtigkeit und Stil getrennt geprüft werden. Diese Aufteilung steigert die Effizienz und erhöht die entdeckte Fehlerrate. Der Workflow wird dabei flexibel an die jeweilige Textgruppe angepasst: Komplexe Inhalte durchlaufen alle Prüfungen, während standardisierte Produkte vereinfachte Schleifen benötigen.

Bei großen Textmengen ist es oft nicht möglich, jeden Text einzeln zu prüfen. Bei der deterministischen Textgenerierung reicht es meist, das Regelwerk sowie das Zusammenspiel von Daten und Regeln zu prüfen und durch Stichproben zu ergänzen. 

Stichproben sind auch bei KI-generierten Texten ein hilfreiches Mittel zur Qualitätsbewertung. Ergänzend liefern automatisierte Scoring-Systeme, die auf festgelegten Qualitätskriterien basieren, wertvolle Einblicke in die Gesamtqualität der Textmenge.

Automatisierte Unterstützung für gezielte Feedback-Loops

Automatisierte Tools verbessern die Überarbeitungsphase, indem sie Korrekturschritte unterstützen, wie das Markieren von Wortwahl, Abweichungen von Briefing-Vorgaben oder SEO-Verstößen. Die Korrektur wird dadurch enorm beschleunigt. Darüberhinaus können sie große Textmengen verarbeiten, erkennen Muster und liefern Einblicke zur Prozessoptimierung. 

Nach der Publikation: Monitoring und KPIs

Die Qualitätssicherung endet nicht mit der Veröffentlichung des Produkt-Contents, sondern setzt sich im Monitoring fort. Hier werden KPIs wie Conversion-Rate und Kundenfeedback genutzt, um die Wirkung der Texte zu messen. So lässt sich prüfen, ob die Inhalte die gewünschten Ziele erreichen. Auf dieser Grundlage können Anpassungen und kontinuierliche Verbesserungen im Content-Prozess vorgenommen werden, um die Qualität langfristig zu sichern.

Zusätzliche Instrumente

Wichtige zusätzliche Instrumente für den Erfolg sind Schulungen für Content Ersteller und Redakteure, klare Verantwortlichkeiten, regelmässige Absprachen (Redaktionskonferenzen) und ausreichende stetig aktualisierte Dokumentation der Prozesse und Vorgaben. Diese gewährleisten, dass alle Beteiligten auf dem neuesten Stand sind und einheitliche Standards wahren. Durch kontinuierliches Feedback und regelmäßige Reports kann der Prozess iterativ verbessert werden. 

Prozessqualität erhöhen heißt Content Qualität sichern

Wie deutlich wird, ist Qualität in der Produkt-Content-Produktion ein kontinuierlicher Prozess, der ständig überwacht und weiterentwickelt werden muss. Ein strukturierter Qualitätsprozess bietet zahlreiche Vorteile wie Skalierbarkeit, Konsistenz und eine effiziente Ressourcennutzung – besonders bei großen Textmengen von unschätzbarem Wert. Jede Phase, von der Definition der Anforderungen über die Recherche bis hin zur Content-Erstellung und Qualitätskontrolle, trägt entscheidend dazu bei, die Textqualität zu sichern und kontinuierlich zu optimieren.