Ein Relaunch bietet Content-Momentum: Grosse Mengen Content müssen überarbeitet werden. Um dabei auch in dezentralen Teams qualitative Ergebnisse zu erreichen, hat Liip den TextMate entwickelt.

Der TextMate vereinheitlicht Texte über folgende Dimensionen:
– Rechtschreibung & Inklusion
– Vereinfachen
– Content Guidelines
– Tonalität

TextMate haben wir als typisches MVP aufgebaut: Wenig Funktionen, dafür durchdacht und wirkungsvoll.

Für die Weiterentwicklung setzen wir auf einen komplexeren Use Case:
Wir überarbeiten bestehende Texte nicht nur sprachlich, sondern lassen sie von einem LLM an spezifische Seitentypen anpassen.

Erste Tests sind positiv. Dabei ist wichtig: Es braucht pro Seitentyp 2 bis 3 gute Textbeispiele, die ein Mensch getextet hat. Auf dieser Basis kann das System einen ersten Vorschlag entwickeln, den Editor*innen verfeinern.

Der Vorteil: Editor*innen starten nicht mit einem „weissen Blatt“, sondern haben eine erste Version, die sie verfeinern können.

Interessiert dich das Vorgehen? Hast du einen eigenen Use Case, an dem du das Vorgehen ausprobieren möchtest?
Dann melde dich gerne bei uns!

Die Details

Womit ergänzen wir unser MVP?

Wer mit einem MVP arbeitet, kennt das: Kaum ist das Produkt im Einsatz, kommen die ersten Wünsche nach zusätzlichen Funktionen. Die zentrale Frage für den Product Owner lautet: In welche Richtung entwickeln wir weiter? Wo sind unsere Ressourcen am wirkungsvollsten investiert?

Einer der häufigsten Wünsche, die wir für TextMate gehört haben: Texte automatisch kürzen.

Klingt simpel, ist es aber nicht. Denn:

  • Wie stark soll gekürzt werden? Dafür gibt es keine fixe Antwort.
  • Welche Varianten sollen angeboten werden? Und wie viele?

Je mehr Flexibilität wir geben, desto näher kommen wir ans freie Prompten. Ab einem gewissen Punkt ist es sinnvoller, wenn Editor*innen direkt mit einem KI-Chatbot wie ChatGPT arbeiten.

Ein anderer Wunsch hat uns hingegen neugierig gemacht – weil er uns Menschen viel repetitive Arbeit abnehmen kann:

Nach einem Testlauf mit TextMate hat uns Clemens Nef, stellvertretender Leiter Kommunikation des Kantons St. Gallen, differenziertes Feedback gegeben. Für ihn und sein Team reicht die sprachliche Überarbeitung nicht aus. Sie wollen eine strukturelle Optimierung von Inhalten für ihre Website.

  • Wie soll der Text aufgebaut sein?
  • Welche Zwischentitel braucht es?
  • Wo machen Listen Sinn?
  • Etc.

Ein legitimer Wunsch. Struktur ist darum so wichtig, weil User Inhalte im Web scannen – sie lesen selten linear. Struktur hilft Usern, sich schnell zurechtzufinden. Auch Suchmaschinen und LLMs bevorzugen gut strukturierte Inhalte.

Struktur ist nicht generisch – sie folgt dem Seitentyp

Doch auch diese Umsetzung ist nicht trivial. Denn: Strukturierung ist kein Standardprozess.

Websites, die User Experience optimieren, arbeiten mit fixen Seitentypen – zum Beispiel Übersichtsseiten, Produktseiten oder Teamseiten. Der spezifische Seitentyp gibt eine fixe Struktur für die Inhalte vor.

Die Arbeit mit Seitentypen ist essenziell – vor allem für Unternehmen mit vielen Produkten, Services oder Themen. Denn über Seitentypen erreichen wir Konsistenz – ein zentraler Schlüssel zu User-Zufriedenheit.

Inhalte, die für einen Seitentyp getextet werden, müssen über mehrere Beispiele hinweg konsistent sein. Design ist also nur der Anfang: Konsistente Text- und Sprachschemata zu entwickeln, ist der nächste Schritt – und aufwändig.

Vom Design zum Text

Bei Liip sieht der Arbeitsprozess folgendermassen aus:

  • Design und Content entwickeln gemeinsam die Seitentypen.
  • UX Writer texten erste Beispiele – idealerweise basierend auf bestehendem Inhalt (z. B. von der alten Website).
  • Aus den Erkenntnissen dieser Arbeit wird das Design iterativ geschärft.
  • Basierend auf den finalisierten Seitentypen entstehen dann alle weiteren Inhalte – konsistent in Aufbau, Content und Ton.
  • Mit jedem Beispiel, das getextet wird, verfeinern wir die Text- und Sprachmuster, bis sie final sind. Dann müssen sie auf jedes weitere Beispiel konsequent angewendet werden.

In diesem Prozess tun Menschen das, was sich Clemens Nef von TextMate wünscht:

  • Wir optimieren einen Seitenaufbau und sprachliche Muster.
  • Und wenden sie konsistent auf viele Inhalte an.

Sobald die erwähnten Muster definiert sind, ist es eine repetitive Arbeit – sehr aufwändig (und damit teuer), wenn sie vom UX Writer übernommen wird. Und damit tatsächlich interessant, um an eine KI zu übergeben. Oder: safe enough to try.

Text-to-Template

Wir arbeiten nun daran, einen Teil dieser Arbeiten über ein Prompt-Set zu automatisieren:

  • Der Seitentyp wird nach wie vor von Design und Content entwickelt.
  • Dann überführen wir den Seitentyp in ein Prompt-Set.
  • Unsere UX Writer texten mehrere gute Beispiele pro Seitentyp. Diese werden in das Prompt-Set integriert.
  • Wir geben dem System bestehenden Content als Quelle – z. B. von der alten Website.
  • Das System generiert den neuen Text und wendet dabei die Muster des gewählten Seitentyps an.
  • Das Ergebnis dient als Vorschlag, den Editor*innen nun verfeinern können.

Erste Erkenntnisse

Erste Tests sind positiv.

Folgende Erkenntnisse zeichnen sich ab:

  • Die Beispiele, welche UX Writer texten, sind sehr wichtig.
  • Die Qualität der Ergebnisse hängt ausserdem stark von der Menge des Quell-Contents ab. Gibt es auf der alten Website nur sehr wenig Text, ist es für das System natürlich schwierig bis unmöglich, ein qualitatives, ausführlicheres Ergebnis zu generieren.
  • Es wird Prozessoptimierung benötigen: Am Content-Momentum des Relaunchs ist wertvoll, dass alte Inhalte hinterfragt und optimiert werden. Das macht das System – im beschriebenen Aufbau – nur bedingt. Lässt sich dieser Auftrag im Prozess explizit an die Editor*innen verankern?
  • Wahrscheinlich lässt sich auch die Beschreibung des Seitentyps von einem LLM erstellen.
  • Uns interessiert für die nächsten Schritte die Anbindung an die Komponentenbibliothek in Figma.