Artificial Intelligence

Wie Content-Management-Systeme durch künstliche Intelligenz zum Traum für Anwender werden

Tobias StadelmaierKünstliche Intelligenz? Da dachten viele bis vor Kurzem noch an düstere Zukunftsvisionen, in denen bösartige Maschinen die Weltherrschaft anstreben. Mittlerweile ist die Technologie aber längst im Alltag angekommen: Chatbots helfen bei der Reiseplanung und -buchung oder führen Konversationen, die vorher Customer-Care-Agenten vorbehalten waren. Navigations-Apps schlagen den schnellsten Weg zum Ziel vor und greifen dabei auf Daten zurück, die zeitgleich von anderen Usern derselben App erzeugt werden. Und das Smartphone macht auf ein Sprachkommando hin Einträge im Terminkalender, ruft Kontakte an oder spielt die gewünschte Musik ab.

Was im Consumerbereich also bereits selbstverständlich geworden ist, ist im Enterprise-Software-Umfeld häufig noch etwas unterbelichtet. Dabei gibt es gerade hier zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, die etwa dem User eines Content-Management-Systems (CMS) viel Arbeit abnehmen könnte.

Künstliche Intelligenz für automatische Bildklassifikation
Im Highend-CMS-Bereich sind Installationen mit mehreren Millionen Content-Objekten keine Seltenheit. Damit ein Anwender hier den Überblick behalten kann, ist die Möglichkeit, den Contentpool strukturiert durchsuchen zu können, unabdingbar. Während das für Textobjekte längst kein Problem mehr darstellt, ist es für Bilder und Videos noch immer eine Herausforderung - und der Erfolg hängt daran, wie gut und konsistent Bild- und Videomaterial mit Metadaten versehen, also “verschlagwortet” ist. Das bedeutet viel Handarbeit und ist zudem eine Aufgabe, die erfahrungsgemäß nicht zu den Lieblingsbeschäftigungen eines CMS-Anwenders gehört.

Dabei hat die Möglichkeit der automatischen Bildanalyse durch KI-Algorithmen in letzter Zeit enorme Fortschritte gemacht. Ein solcher Dienst kann nicht nur die ohnehin direkt von der Kamera erzeugten Metadaten wie Aufnahmedatum und -ort extrahieren, sondern das Bild inhaltlich “verstehen”: Welches Produkt ist auf diesem Bild zu sehen? Welche Person ist abgebildet? Trägt sie eine Brille? Lächelt sie? Hat sie die Augen geschlossen oder offen? Diese Fragen kann KI bereits heute sehr zielsicher beantworten. Der Clou daran: Solche Algorithmen lassen sich vom Nutzer “trainieren” - die Qualität der so erzeugten Metadaten steigt also kontinuierlich mit der Menge der im System erfassten Daten. Und dieser Lerneffekt greift automatisch auch für Material, das bereits erfasst ist; eine manuelle Nachbearbeitung ist also nicht notwendig.

Mobile first: Endgerätespezifischer Bildzuschnitt
Ein weiteres Thema, das CMS-Anwendern häufig Kopfzerbrechen bereitet, ist die Optimierung von Bildmaterial für spezifische Endgeräte. Mobile First ist kein Modewort mehr, sondern für viele Webauftritte essentiell - und für Anwender, die ihren Auftritt so frisieren müssen, dass er auf der Vielzahl der vorhandenen Smartphones und Tablets gut aussieht, ein absoluter Albtraum.

Nun können moderne CMS-Plattformen schon seit Längerem auf Basis des gleichen Originalbildes je nach Zielgerät verschiedene Ausschnitte ausspielen, ohne dass das Bild selbst in zig Varianten eingepflegt werden muss. Die Auswahl des jeweils passenden Ausschnitts war bislang jedoch Handarbeit.

KI kann große Teile dieser Handarbeit überflüssig machen. Da das System die relevanten Motive eines Bildes erkennen und von uninteressanten Bildbereichen unterscheiden kann, kann es auch eine Aussage darüber treffen, welcher Ausschnitt des Bildes wohl der Relevante ist und dementsprechend verschiedene Crops vorschlagen, die die gesamte Bandbreite vom fünf Jahre altem Smartphone bis zum modernen High-End-Monitor mit einer Auflösung von 3440 x 1440 Pixeln abdecken.

“Sentiment Analysis” für ein schnelles Filtern von Kommentaren
Für CMS-Nutzer ist es bereits herausfordernd, den Überblick über die teils enormen Contentmengen zu behalten, die sie selbst produzieren und verwalten. Hinzu kommt User Generated Content - Kommentare, Produktbewertungen, Diskussionen und so weiter. Gerade bei Produktreviews braucht der Anwender häufig dringend einen Überblick über die “Stimmung” in den Nutzerkommentaren zu ihrem oder seinem Angebot.

KI kann hier helfen, Texte semantisch zu analysieren. Dabei erkennen gute Analysetools nicht nur, ob in einem Text tendenziell eher eine positive oder negative Bewertung mitschwingt, sondern sie können auch den Schreibstil eines Autors als eher analytisch oder emotional gefärbt klassifizieren, und sie bewerten sogar Textfärbungen wie Ärger, Wut oder Freude. CMS-Usern hilft das dabei, aus der Fülle von Content den wichtigen herauszufiltern - zum Beispiel solchen, der dringender eine Reaktion erfordert als anderer.

Prognose von Site-Performance
Performance Marketeers arbeiten im CMS-Umfeld häufig mit A/B-Tests, um die Conversion ihres Webauftritts zu optimieren. Führt ein neues Produktbild zu besseren oder schlechteren Verkaufszahlen? Hilft eine längere oder kürzere Überschrift? Habe ich meine Kampagne vielleicht nur zum falschen Zeitpunkt geschaltet? All dies sind Fragen, die ein A/B-Test zu beantworten hilft.

Das Problem dabei: A/B-Testing umzusetzen, ist aufwändig und auch nicht ganz ungefährlich; schließlich möchte man sich seine Conversion nicht dadurch ruinieren, dass man eine Testvariante, die sich im Nachhinein als keine gute herausstellt, an zu viele User ausrollt oder den Test länger laufen lässt als notwendig.

Dies ist ein Anwendungsfall, der für den Einsatz von KI und insbesondere seiner Spezialdisziplin Machine Learning prädestiniert ist: Machine Learning kann im Prinzip beliebig große Mengen von Ergebnissen früherer Tests verwenden, um automatisch ein mathematisches Modell zu entwickeln, das das Ergebnis eines zukünftigen Tests prognostiziert. Ein Marketing-Anwender bekommt somit sofort eine Prognose über die Performance etwa seiner neuen Landing Page, noch ehe diese auch nur ein einziger User zu Gesicht bekommen hat. Und der Clou auch hier: Je mehr Testergebnisse vorliegen, desto präziser wird die Prognose.

Dies sind nur einige der Fälle, bei denen KI dem Enterprise-CMS-Anwender völlig neue Möglichkeiten eröffnen kann. Und die Technologie ist zwar bereits ausgereifter, als viele das noch vor wenigen Jahren für möglich gehalten haben, entwickelt sich aber stetig weiter. Man muss sie nur noch nutzen - ohne Angst vor Maschinen, die die Weltherrschaft anstreben.

Der Autor Tobias Stadelmaier verantwortet als VP Engineering die Entwicklungsabteilung bei CoreMedia.