Produkttexte mit feed2content.ai® erstellen

Produkttexte gehören zu den wichtigsten Inhalten eines Online-Shops. Sie liefern Kunden wichtige Informationen über Eigenschaften, Einsatzbereiche und Besonderheiten eines Produkts – und spielen gleichzeitig eine zentrale Rolle für SEO, Conversion und Produktverständnis.

Bei großen Produktkatalogen ist die manuelle Erstellung solcher Texte jedoch kaum skalierbar. Genau hier setzt feed2content.ai® an.

Das System generiert Produkttexte automatisiert auf Basis der vorhandenen Daten im Produktfeed. Anstatt jeden Text manuell zu schreiben, nutzt die Plattform strukturierte Produktinformationen, um daraus automatisch informative und konsistente Produktbeschreibungen zu erstellen.

Das ermöglicht es, auch große Produktkataloge effizient mit Content zu versorgen – ohne erheblichen manuellen Aufwand.

1. Grundprinzip: Produkttexte entstehen aus Feed-Daten

feed2content.ai® erstellt Produkttexte datenbasiert. Das bedeutet: Die KI nutzt die vorhandenen Informationen aus dem Produktfeed und verarbeitet diese zu strukturierten Beschreibungen.

Der Produktfeed fungiert dabei als zentrale Datenquelle.

Typische Datenfelder im Feed sind zum Beispiel:

• Produktname
• Marke oder Hersteller
• Kategorie
• Produktbeschreibung
• Produktattribute
• technische Eigenschaften

Diese Informationen bilden die Grundlage für die automatisch erzeugten Texte.

Wie die Feed-Daten im Produkttext verwendet werden

Die KI nutzt die einzelnen Datenfelder gezielt für unterschiedliche Inhalte im Text.

Beispiele:

• Produktname → Hauptkeyword
  Der Produktname enthält oft wichtige Suchbegriffe und bildet die Basis des Textes.
• Marke → Markenbezug im Text
  Marken sorgen für Kontext und helfen bei der Positionierung des Produkts.
• Attribute → Details und Eigenschaften
  Attribute liefern konkrete Informationen über Material, Farbe oder Funktionen.
• Kategorie → Kontext des Produkts
  Die Kategorie bestimmt das thematische Umfeld, in dem sich der Text bewegt.

Ein Beispiel:

Ein Produktfeed enthält folgende Informationen:

• Produktname: „Nike Air Max Sneaker“
• Kategorie: „Damen Sneaker“
• Marke: Nike
• Material: Leder
• Farbe: Weiß

Aus diesen Daten kann automatisch eine Beschreibung entstehen, die beispielsweise folgende Aspekte enthält:

• Sneaker für Damen
• Eigenschaften des Materials
• Einsatzbereiche im Alltag
• Bezug zur Marke

2. Schritt-für-Schritt: Produkttexte mit feed2content.ai® erstellen

Die Erstellung von Produkttexten folgt in der Praxis einem klaren Ablauf. Sobald ein Produktfeed vorhanden ist, lässt sich der Prozess weitgehend automatisieren.

1. Produktfeed importieren

Der erste Schritt besteht darin, den Produktfeed in das System zu laden.

Der Feed kann beispielsweise stammen aus:

• dem Shopsystem
• einem Feed-Management-Tool
• einem Produktdatenmanagement-System

Nach dem Import sollten die wichtigsten Attribute geprüft werden, etwa:

• Produktname
• Kategorie
• Marke
• wichtige Produktattribute

Je vollständiger die Daten, desto besser können später Texte generiert werden.
Eine detailliertere Erklärung zum Start mit feed2content.ai® findet man hier: https://www.feed2content.ai/de/handbuch/wie-starte-ich-mit-feed2content-ai/

2. Content-Regeln definieren

Anschließend werden die Regeln für die Textgenerierung mithilfe der Prompts festgelegt. Es gibt bereits vorgefertigte Standard – Prompts.

 Allerdings besteht auch die Möglichkeit neue Prompts unter https://app.feed2content.ai/prompts zu fertigen, die auf eigenen Regeln basieren.

Dazu gehören zum Beispiel:

• gewünschte Textstruktur
• Tonalität des Contents
• Länge der Texte
• inhaltliche Schwerpunkte

Diese Regeln bestimmen, wie die generierten Produkttexte aufgebaut sind.

Typische Elemente eines Produkttextes können sein:

• kurze Einleitung
• Beschreibung der wichtigsten Eigenschaften
• Einsatzbereiche oder Vorteile
• technische Details

3. Produkttexte generieren

Sobald Feed und Prompts definiert sind, kann die automatische Texterstellung gestartet werden. Hierfür geht man auf https://app.feed2content.ai/feeds und überlegt sich welche Produkttexte man erstellen möchte. Idealerweise erstellt man die Produkttexte immer gemeinsam mit den passenden Marken und Kategorien. Durch die Filtermöglichkeit lassen sich mehrere Produkttexte in einer Kategorie oder Marke gleichzeitig erstellen. Die KI verarbeitet dabei die Produktdaten und erzeugt daraus Beschreibungen für viele Produkte gleichzeitig. Das ermöglicht eine skalierbare Content-Erstellung, selbst bei sehr großen Produktkatalogen. Weitere Informationen dazu findet man hier: https://www.feed2content.ai/handbuch/kategorietexte-erstellen/

Für das Beispiel wurde nun ein Produkt ausgewählt und das Feld „Content generieren“ ausgewählt. Dann kommt man auf folgende Ansicht, in welcher die Prompts für die Texterstellung ausgewählt werden können. Hier gibt es Prompts für die Produktbeschreibung sowie für die Produkt Meta Tags.

4. Inhalte prüfen und exportieren

Nach der Generierung sollten die Texte kurz geprüft werden. Man findet die Texte unter https://app.feed2content.ai/descriptions.

Typische Schritte sind:

• Stichproben zur Qualitätskontrolle
• Anpassung einzelner Regeln
• Export der Inhalte

Die fertigen Produkttexte können anschließend in verschiedene Systeme exportiert werden, zum Beispiel:

• Shopsysteme
• Content-Management-Systeme
• Produktdatenbanken

3. Wichtige Daten für gute Produkttexte

Die Qualität der generierten Texte hängt stark von den verfügbaren Produktdaten ab.

Einige Feed-Daten sind besonders wichtig für informative und differenzierte Produktbeschreibungen.

Dazu gehören unter anderem:

• Produktname
• Marke oder Hersteller
• Kategorie
• Material
• Farbe
• Größe oder Varianten
• technische Eigenschaften
• besondere Produktfeatures

Diese Daten liefern konkrete Informationen, aus denen die KI Inhalte aufbauen kann.

Ein strukturierter Datensatz ermöglicht zum Beispiel:

• detailliertere Produktbeschreibungen
• klare Differenzierung zwischen Produkten
• mehr relevante Keywords für SEO

Grundsätzlich gilt:

Je strukturierter und detaillierter die Produktdaten im Feed sind, desto informativer und spezifischer werden die generierten Texte.

4. Typische Praxisprobleme bei Produktfeeds

In vielen Shops sind Produktfeeds ursprünglich nicht für Content-Erstellung konzipiert. Sie dienen oft primär als Datenquelle für Marktplätze oder Preisvergleichsportale.

Dadurch entstehen häufig typische Probleme.

Beispiele aus der Praxis:

Fehlende Produktattribute

Viele Feeds enthalten nur wenige Datenfelder, etwa:

• Produktname
• Preis
• Bild

Für hochwertige Produkttexte sind diese Informationen meist nicht ausreichend.

Sehr kurze Produktnamen

Beispiele:

• „Sneaker Modell 123“
• „Produkt X“

Solche Titel enthalten kaum verwertbare Informationen.

Unstrukturierte Herstellertexte

Herstellerbeschreibungen sind oft:

• sehr allgemein formuliert
• wenig strukturiert
• in vielen Shops identisch

Das erschwert die Erstellung individueller Inhalte.

Identische Beschreibungen für viele Produkte

Wenn viele Produkte die gleiche Beschreibung besitzen, entstehen automatisch sehr ähnliche Texte.

Fehlende technische Details

Gerade bei technischen Produkten fehlen häufig wichtige Angaben wie:

• Leistung
• Material
• Funktionen
• Einsatzbereiche

5. Lösungen für bessere Produkttexte

Viele Probleme lassen sich durch eine bessere Strukturierung der Produktdaten lösen.

Schon kleine Verbesserungen im Produktfeed können die Qualität der generierten Texte deutlich erhöhen.

Typische Maßnahmen sind zum Beispiel:

Produktfeed erweitern

Zusätzliche Datenfelder aus dem Shopsystem exportieren, etwa:

• Material
• Farbe
• Einsatzbereich
• Zielgruppe

Zusätzliche Attribute exportieren

Viele Shopsysteme enthalten bereits strukturierte Produktattribute, die im Standard-Feed jedoch nicht enthalten sind.

Diese Felder können gezielt ergänzt werden.

Herstellerdaten strukturieren

Anstatt lange Freitexte zu übernehmen, lassen sich wichtige Informationen als eigene Attribute erfassen.

Beispiele:

• Produktfeatures
• besondere Eigenschaften
• technische Details

Produktmerkmale als eigene Feed-Felder anlegen

Strukturierte Daten lassen sich von der KI deutlich besser verarbeiten als unstrukturierte Texte.

Daten direkt im Shopsystem ergänzen

Langfristig lohnt es sich, fehlende Produktinformationen direkt im Produktkatalog zu pflegen.

Das verbessert nicht nur die Content-Erstellung, sondern auch:

• Filterfunktionen im Shop
• Produktsuche
• Datenqualität im gesamten System

Fazit

Produkttexte lassen sich mit feed2content.ai® automatisiert und skalierbar erstellen – vorausgesetzt, die zugrunde liegenden Produktdaten sind ausreichend strukturiert.

Der Produktfeed bildet dabei die zentrale Grundlage für die Content-Erstellung.

Je besser der Feed aufgebaut ist:

• desto informativer werden die Texte
• desto mehr relevante Inhalte entstehen
• desto besser funktioniert SEO
• desto höher ist die Content-Qualität im Shop

Eine klare Datenstruktur mit aussagekräftigen Produktattributen ermöglicht es, automatisiert hochwertige Produktbeschreibungen zu generieren – auch für große Produktkataloge.

Die wichtigste Erkenntnis aus der Praxis lautet daher:

Gute Feed-Daten sind die Grundlage für hochwertige automatisierte Produkttexte.