Erfolgsfaktor Linguistik: Wie man performanten Content mit linguistischen Ansätzen erzeugt

Wer denkt, dass Gefühle bei Texten nicht bedacht werden müssen, der irrt: Google, Amazon, Apple und Facebook ergreifen Maßnahmen, die auf eine zunehmend emotionale, multidimensionale Form der Kommunikation setzen und neue Standards für die User Experience schaffen. Dabei spielt die Linguistik, insbesondere die Ebene der Pragmatik, eine Schlüsselrolle. Den User effektiv anzusprechen bedeutet, ihn affektiv abzuholen. Er möchte Informationen, doch Sprache zeichnet sich nicht nur durch Konstrukte und Bedeutungen, sondern vor allem durch den emotionalen Gehalt für den Menschen aus. Wie kann der User nun durch Inhalte emotional angesprochen werden? Und welche Maßnahmen sind dafür überhaupt notwendig?

Weiterlesen: Erfolgsfaktor Linguistik – das Whitepaper

Die Sprache als Schlüssel einer jeden Kommunikation wandelt sich mit den Entwicklungen der alltäglichen Kommunikationsmöglichkeiten. Unter dem Gesichtspunkt der User Experience erlebt der User eine allmähliche Emotionalisierung dessen, was bisher bloß ein Informationstransfer zu sein schien. Immer und überall, komplementär und nah am emotionalen User-Bedürfnis, ob per Voice Search oder Eye Tracking: Die technologischen Innovationen lassen das Gerät in den Hintergrund rücken und forcieren die Qualität des Informationsaustausches. Sundar Pichai, CEO von Google, erklärte noch vor kurzem: “Der nächste große Schritt wird sein, dass das Konzept eines ‘Geräts’ sich auflöst. Mit der Zeit wird der Computer – welche Form auch immer er annehmen wird – zu einem intelligenten Assistenten, der Sie durch den Tag führt.”

Und tatsächlich: Wer sich die Entwicklung des Google-Algorithmus über die letzten Jahre anschaut, kann sehen, wie sich die Suchmaschine langsam, aber sicher, zum Kommunikationspartner auf Augenhöhe entwickelt.

Beispiel Google: Die Algorithmus-Evolution der letzten Jahre

Google hat in den letzten Jahren das Sprachverständnis der Suchmaschine durch Veränderungen und Updates im Algorithmus kontinuierlich optimiert. Diese Optimierungen betreffen drei Ebenen der Sprache: Die Syntax, also die Sprachstruktur, die Semantik, welche die Bedeutung von Sprache behandelt, und die Pragmatik, welche die Emotion und das Anliegen einer Sprache umfasst. So wurden Updates implementiert, durch welche die Qualität der Syntax von Inhalten besser bewertet werden kann. Die Optimierung auf einzelne syntaktische Elemente wie Keywords, ohne dem User dabei einen echten Mehrwert zu bieten, war bis vor einigen Jahren noch gängig. Jedoch können seit dem Mayday-Update von 2010 minderwertige Texte von Content-Farmen wie E-How, die einst massenweise das Netz überschwemmten, nicht länger nachhaltige Rankings erzeugen. Das Penguin-Update von 2012 richtete sich zudem gegen Keyword Stuffing. Die darauffolgenden Updates bekämpften weitere Webspam-Maßnahmen.

Auf der Ebene der Semantik erfolgten Optimierungen wie das Panda-Update von 2011. Laut Matt Cutts, ehemaliger Chef des Web Spam-Teams bei Google, sollte die Maßnahme sicherstellen, dass User “high-quality Content”, also bedeutungsvolle Inhalte in den Suchergebnissen erhalten. Damit nicht genug: Das Hummingbird-Update ermöglicht es Google, Beziehungen zwischen Suchanfragen zu identifizieren und somit die Search Experience auf der Ebene der Bedeutung für den User zu verbessern. Mit dem RankBrain-Update kann die Suchmaschine als selbstlernendes System mehrdeutige, komplexe und bisher unbekannte Suchanfragen mit natürlicher Sprache abgleichen und beantworten. Wortneuschöpfungen und Umgangssprache können zudem besser interpretiert und Dialoge verarbeitet werden.

Die Pragmatik war bisher der zwischenmenschlichen Kommunikation vorbehalten: Sender und Empfänger übernehmen abwechselnd beide Rollen und müssen fähig sein, flexibel und dennoch punktgenau aufeinander zu reagieren. Die Pragmatik erfordert nicht nur eine informationale, sondern vor allem eine emotionale Intelligenz. Sie lässt sich dabei nicht immer von der gesprochenen Information, sondern von vielfältigen Aspekten wie Tonfall, Sprechgeschwindigkeit, Blicken oder selbst unausgesprochenen Inhalten kontextuell herleiten. Für diese Ebene bedarf es der Verarbeitung von vielfältigen biometrischen Informationen, die der Maschine als Indikatoren für den Gefühlszustand und somit für die Bedürfnisse des Users dienen. Die Lösung dieser komplexen Aufgabe erscheint unvorstellbar. Dennoch liegt der Fortschritt der Suchmaschine in einem stetig verbesserten Verständnis menschlicher Sprache und des User-Suchverhaltens.

Wie Google die pragmatische Ebene erobert

Noch im Jahr 2015 ließ Mueller andeuten, dass die User-Signale zu “noisy” für eine effiziente Auswertung seien. Doch es scheint, als würden die sogenannten Noisy Signals inzwischen vermehrt in die Evaluation aufgenommen. Und nichts spricht dagegen, dass Google die Kompetenz dieser Datenverarbeitung weiter ausbauen wird. Im November 2017 erklärte John Mueller, Webmaster Trends Analyst bei Google, dass User-Signale für das A/B-Testing von Algorithmen analysiert werden. Zudem verdeutlicht unter anderem das Google-Patent mit der Nummer 9,727,653 B2, wie stark die Verarbeitung und Auswertung von User-Signalen fokussiert werden: Mittels bestimmter Kennzahlen sollen die Interessen und Präferenzen einzelner User identifiziert werden.

Die Google-Forschungsabteilung X beschäftigt sich seit Jahren mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz, Robotics und Automation, um eine optimale Kommunikation für den User und die Maschine zu ermöglichen. Ein Google-Patent, das im März 2018 von der Abteilung X publiziert wurde, erklärt, wie die Emotionalität von Usern durch die Analyse von Text und Stimme besser erfasst und darauf basierend mit passenden Inhalten adressiert werden kann. Unter dem Titel “Augmentation of communications with emotional data” haben Travis Deyle und Eric HC Liu ein System entwickelt, mit dem die Ausspielung von Informationen innerhalb der Suchmaschine intelligent an die Wortwahl, den Kontext und an auditive Komponenten wie Intonation oder Sprechgeschwindigkeit angepasst werden kann.

Das EPLT-Modell: Ein Leitfaden für die effektive User-Ansprache

Das EPLT-Modell beschreibt, wie der User auf der inhaltlichen Ebene effektiv angesprochen und affektiv abgeholt werden kann. Die vier Ebenen, Empathie, Problem, Lösung und Testimonial, sind Träger einer starken Implikation für den User. Dieser fühlt sich durch das Zusammenspiel der Ebenen zutiefst angesprochen, da der Mehrwert für ihn in diesem Zusammenhang maximal wahrnehmbar und plastisch erscheint.

1. Empathie: Der potentielle Kunde möchte wissen, dass er verstanden wird. Er sucht mehr oder minder bewusst nach Inhalten, die ihm den Spiegel vorhalten und orientiert sich dabei an seinen eigenen Bedürfnissen. Das Unternehmen muss also den User verstehen, ihm aber auch klar Verständnis signalisieren. Erst dann entsteht die emotionale Bindung, die einen prägenden Eindruck auf allen weiteren Ebenen hinterlässt.
2. Problem: Viele Unternehmen scheuen davor zurück, Probleme anzusprechen – oftmals aus Angst vor einer Negativ-Assoziation für die Marke. Dabei schafft die Problematik bzw. die Herausforderung erst die Bühne und den Kontext für eine plausible Lösung sowie für die emotionale Vertiefung. Wer nicht auf die Fragen der User eingeht, der braucht ihnen auch keine Antworten zu präsentieren. Gerade das Fehlen einer intelligenten Auseinandersetzung mit einem Thema macht die klassische Werbung an sich so ineffektiv und irrelevant für die breite Zielgruppe. Ein platter Claim hat noch nie etwas bewirkt, wenn er nicht einen Nerv bei der Zielgruppe trifft. Wer den Mut hat, Probleme anzusprechen, der wird hingegen wahrgenommen.
3. Lösung: Ein Problem ist immer dazu da, die Lösung umso heller erscheinen zu lassen. Ein Mehrwert misst sich schließlich an dem Bedarf. Hinzu kommt, die Art und Weise der Lösungspräsentation. Einerseits müssen das Produkt oder die Dienstleistung qualitativ überzeugen. Andererseits müssen der Service und die Rahmenbedingungen herausstechen – beispielsweise durch einen barrierefreien Zugang, eine einfache Umsetzbarkeit oder großzügige Konditionen. Die Lösung ist nicht nur das Produkt, sondern auch das Vehikel, in dem sie präsentiert wird. Dabei sollte die Lösung auch in Verbindung mit Autoritäten auf dem Gebiet präsentiert werden, deren Expertisen Glaubwürdigkeit schaffen und eine enorme Hebelwirkung entfalten: In ihrer Untersuchung “How biased processing leads to persuasion” von 2008 fand Natascha de Hoog heraus, dass die Präsentation von Lösungen in Verbindung mit glaubwürdigen Meinungen von Experten und Autoritäten zu einer viermal höheren Conversion Rate führt.
4. Testimonial: Zusätzlich braucht der User Anhaltspunkte für die Seriosität und das Erfolgspotential der Lösung – sei es durch Sternebewertungen, Kundenmeinungen oder Prüfsiegel. Dies kann aber auch durch Videos mit Kunden oder Interviews mit Experten geschehen – alles Elemente, die den Mehrwert suggerieren.

Fazit

Die linguistische Optimierung von Inhalten wird in Zeiten biometrischer User-Daten-Erfassung und -Auswertung immer zentraler. Denn mit diesen Entwicklungen steigt die Emotionalität in der Kommunikation und im Informationsaustausch. Eine gute User Experience und der Mehrwert von Inhalten wird zukünftig verstärkt an der pragmatischen Ebene gemessen. Die Kunst besteht einerseits darin, dem User Verständnis zu signalisieren, andererseits ihm eine Lösung zu präsentieren. Content muss also von Anfang an auf der pragmatischen Ebene gedacht werden.