5 Ebenen der natürlichen Sprache | Content-Optimierung 2.0

Sprache zwischen Mensch und Maschine

Sketchnote Isabel Kulessa

Betrachten wir jedoch die Sprache nicht weiterhin nur zwischen Menschen, sondern zwischen Maschinen und Menschen, beschränken wir uns auf 3 Ebenen. Die Syntax, Semantik und Pragmatik.

Kurz erklärt:

Die Syntax ist das sprachliche Mittel zur Strukturierung von Worten: Text, Satz, Nebensatz etc.
Hier werden Worte sinnig voneinander getrennt: Kommata, Leerzeichen, Sprechpausen, …
Die Syntax war bisher die Grundlage zur Suchmaschinenoptimierung, diese Keyword basiert funktionierte…  Jedoch hat auch Google sich weiterentwickelt. Hier werden nun Texte mit korrekter Syntax, aber ohne Informationsgehalt schlechter bewertet, SERPS und Longtail-Keywords verbessert und Webspam-Maßnahmen ergriffen, die z. B. Keyword Stuffing verhindern sollen.

Die Semantik ist die Verbindung von Text und Bedeutung. Der User verknüpft hier mit einem Sprachkonstrukt eine Bedeutung, egal ob die Syntax ideal oder fehlerhaft ist. Der Rezipient kann die Aussage dennoch richtig verstehen und eine korrekte Bedeutung zuordnen. Auch Google ist nach dem Panda Update (2017) dazu in der Lage. Denn es steht nun der Mehrwert für User im Fokus. Die semantische Optimierung der Google-Suche geht über die Syntax hinaus und kann Wortneuschöpfungen und Umgangssprache besser interpretieren. (Update: Hummingbird und RankBrain – Meilenstein in der Machine Learning Technologie).

Die Pragmatik ist die komplexeste Ebene der Linguistik. Hier geht es darum, dass Sprache Emotionen vermittelt und Anliegen hinter Inhalte beschreibt. Mit Hilfe der Pragmatik können nicht nur Handlungen ausgelöst werden (Call-2-Action), sondern auch die sachliche Bedeutung um eine kontextuelle Ebene ergänzt werden. Die größte Hebelwirkung für die User Experience stellt auf jeden Fall die Pragmatik dar. Zu berücksichtigen gilt immer, dass das alles in Abhängigkeit steht: zur Situation, der Station in der Customer Journey, dem Empfinden und dem Bedürfnis des Users.

Verständnis natürlicher Sprache durch Maschinen

Suchalgorithmen werden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning immer besser darin, Sprache zu interpretieren.

Das Verständnis natürlicher Sprache durch Maschinen ebnet den Weg für die nächste Dimension: sprachliche Optimierung von Inhalten.

Kommunikation findet nicht mehr nur von Mensch zu Mensch, Maschine zu Maschine – sondern auch von Mensch zu Maschine & anders herum statt.

Es gibt ein grundlegendes Textverständnis – welches Unterschiede und Gemeinsamkeiten aufweist.

Google wird im Bereich Sprachinterpretation seit Jahren besser. Diverse Patente, die Entwicklung eines Assistenten der Emotionen der User individuell interpretiert und darauf reagiert, Face-Tracking-Kameras, Eye-Tracking-Kameras, biometrische Sensoren u.v.m.

Es können bestimmte Indikatoren getrackt werden, wie z. B. das Stimmbild und das biometrische Suchverhalten. Diese Indikatoren helfen dabei, den User im Umgang mit Inhalten auf pragmatischer Ebene zu untersuchen. Damit können die richtigen Signale gesammelt werden, um wiederum die pragmatische Effektivität von Inhalten zu bewerten und den User zielgenau anzusprechen. Denn es geht hier darum, die User-Emotionen & Trigger zu verstehen, um Neugier, Imagination und weiterführende Handlungen mit Texten zu aktivieren.

Google als Vorreiter

Seit Jahren steckt Google Zeit, Ressourcen und Geld in die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, Robotic und Automation. Es wird versucht, ein Gerät zu erfinden, welches die linguistisch-pragmatische Ebene der Kommunikation beherrscht. Google möchte durch die Analyse der Stimme und des Textes die Emotionalität der User erfassen, um passende Inhalte zu adressieren. Diese Anpassung und Ergänzung von Infos soll abhängig von Kontext, Wortwahl und auditiver Komponente (Sprechgeschwindigkeit, Intonation, Stimmbild) stattfinden. Wie eingangs erwähnt entwickelt Google dazu schon einen Assistenten, welcher auf Emotionen der User individuell und smart reagieren kann.

Sketchnote Google als Vorreiter Isabel Kulessa

Warum ist das wichtig? Weil unsere Inhalte nun nicht mehr bloß einen Mehrwert hinsichtlich des Informationsgehaltes liefern müssen. Auch nicht mehr nur über die formale Ausgestaltung – sondern der Mehrwert wird am emotionalen Wert gemessen.

Die neuen Technologien hören also zu, interpretieren und sagen Verhalten vorher. Der Mensch wird mit Hilfe von multisensorischem Monitoring, von Stimme, Augen und Gesichtsausdruck, zum offenen Buch. Dadurch wird die Performance unserer Geräte für uns effektiver und angenehmer. Warum? Weil unser Gerät nun unsere Emotionen und Intentionen erkennen kann, diese interpretiert und komplementiert. Das heißt, selbst Veränderungen z. B. des Gesundheitszustandes könnten von der innovativen Technologie erfasst und gedeutet werden. Entweder durch Stimmveränderung, Atem oder verändertem Suchverhalten.
Positiv daran ist, dass Krankheiten ggf. frühzeitig erkannt und behandelt werden könnten.
Negativ jedoch sind die ethischen Bedenken und die Datenschutz-Thematik, diese scheinbar nicht geklärt sind.

Inhalte nah am Rezipienten

Ziel ist es doch, seine Zielgruppe so gut wie möglich zu treffen und ihnen einen möglichst großen Mehrwert zu liefern. Also Inhalte nicht nur zielgenau, sondern emotional nah am Rezipienten auszuspielen. Deshalb sollten unsere Maßnahmen und Strategien schon heute berücksichtigen, welche Entwicklung die Maschinen machen und wohin die Reise gehen wird.

Denn allein an der Smartphone-Entwicklung sehen wir, wie die neuen Technologien in unseren Alltag einziehen und wie selbstverständlich integriert werden. Die Gesichtserkennung der User z. B. bietet einen großen Spaßfaktor, weil hier z. B. individuelle Avatare erstellt werden können. Zudem erhöht es die Usability. Dass damit Stimme, Mimik und Such-/Klickverhalten verknüpft und ausgewertet werden, um die Empathie der Maschinen zu erhöhen und unsere Interaktion mit dem Gerät somit beeinflusst wird, haben die meisten Menschen nicht auf dem Schirm.

Ein paar Technologien, die schon heute in unserem Alltag Platz finden:

Sketchnote Technologien Isabel Kulessa

1. Mikrofone
   erfassen unsere Sprechmuster und Tonlagen – geben Auskunft über unseren Gemütszustand und lassen so auf unsere geistige/physische Verfassung schließen
2. Face-Tracking-Kameras
   nehmen Micro Facial Expressions wahr und lesen die Echtheit von Emotionen
   (Animgi Funktion ab iPhone X)
3. Eye-Tracking-Funktion
   durch das Lesen der Pupillen wird die Bewertung der Gehirnaktivität unterstützt
4. Biometrische Sensoren
   Gefühle werden mit Hilfe der chemischen Zusammensetzung des Atems ermittelt
5. Infrarot Kameras
   die Gemütslage von Nutzern wird durch die Aufzeichnung von Daten bzgl. der Körperwärme bestimmt. Stress, Begeisterung und Interesse über Körperwärme identifizierbar.

Wichtig bei der Erstellung von Content ist also, zusätzlich die User-Signale in Zusammenhang mit euren Texten zu analysieren. Egal ob die Bounce-Rate, die Click-Through-Rate oder die Time-On-Site – alle möglichen und einsehbaren Indikatoren sollten geprüft und ausgewertet werden.

Emotionalität in gutem Content unabdingbar

Klar sollte uns allen nun sein: Es müssen Inhalte geschaffen werden, die den User emotional abholen. Denn damit der User eine Bindung zum Inhalt, die Marke oder das Unternehmen aufbauen kann, ist die Emotionalität essentiell. Auch unsere Kaufentscheidungen werden nicht rational, sondern emotional getätigt.

Das EPLT-Modell beschreibt die 4 wichtigsten Ebenen, die zusammengefasst, den Rezipienten effektiv ansprechen und bewegen:
E Empathie
> Einfühlungsvermögen in den User – In erster Linie wollen Sie verstanden werden. Deshalb sollten wir User-Intent ins Auge fassen und Beweggründe und Bedürfnisse unserer User kennen.
P Problem
> Aufmerksamkeit des Users muss mit Hilfe von relevantem Content auf die Lösung gelenkt werden – erfordert initiales Problem, Wünsche
L Lösung
> Kontext schaffen, der User abholt und die Lösung erstrebenswert scheinen lässt. Muss leicht verständlich und barrierefrei zugänglich sein.
T Testimonial
> Trust-Signale implementieren, die den User ein gutes Gefühl geben & die Gewissheit bringen, Zeit und Geld gut zu investieren. Hier ist eine empathische Ansprache wichtig.

EPLT Modell Sketchnote Isabel Kulessa

Mehr zum Thema Emotionalität und Storytelling als Maßnahme zur Kundenbindung und Stärkung könnt ihr in meinem nächsten Artikel lesen. Stay tuned, geht bald online.