C wie contextualisierbar
Was bedeutet das?
Contextualisierbar meint, dass Content an verschiedene Kontexte angepasst werden kann. Unter Kontext ist der Zusammenhang zu verstehen, in dem der Content konsumiert wird.
Der Begriff Kontext ist dabei sehr allgemein zu verstehen und beinhaltet sowohl den räumlichen Kontext (Ort, Geo-Location) wie die zeitliche Dimension (Uhrzeit / Tagesszeit). Entscheidend für die Kontextualisierung von Content sind auch andere Dimensionen wie der Bezug zu Sprache und Kulturraum des Konsumenten und v.a. der Zielgruppenbezug im Hinblick auf Alter, Interesse, Sprachniveau oder die Lebensphase.
Warum ist das wichtig und welchen Nutzen kann ich daraus ziehen?
Als Träger von Information in der Kommunikation ist Content nur dann attraktiv und verständlich, wenn er für den Context einer Zielgruppe optimiert ist.
Digitale Kommunikation ermöglicht dynamisch und in Echtzeit Content auf den Kontext des Konsumenten von Content anzupassen: ob es die persönlichen Präferenzen eines Users betrifft oder die aktuelle Situation, Webseite oder Ort, wo sich der User befindet, alles kann eine Rolle spielen.
Voraussetzung, um Content flexibel entsprechend dieser Kontext zu organisieren und ausspielen zu können, ist die Anreicherung des Content selbst mit aussagekräftigen Metadaten.
Für die Relevanzoptimierung von Content ist der thematische und sprachliche Kontext entscheidend. Dies wiederum erfordert also die Anreicherung von Content mit semantischen Meta-Daten wie z.B. die Einordnung in verschiedene Arten von Themen-Kategorien, der Zuordnung von Emotionen oder die automatisierte Vergabe von Schlagworten (Keywords).
Wie genau kann ich das für mich nutzen und welche Tools gibt es dafür?
Während die meisten Tools im Internet einfache TDF-IDF Analysen verwenden, um Keywords im Content zu identifizieren, ermöglichen moderne Machine-Learning-Algorithmen ein deutlich tiefergehendes, weil kontext-sensitives Verständnis von Content. Die CONTEXTSUITE bietet einzigartige Services, die Wörter nicht als isolierte Keywords verstehen, sondern Bedeutung und Relevanz eines Wortes im Text aus dem Gesamtzusammenhang erschließen. Erlernt durch das Lesen und Vergleichen von Milliarden von Texten.
Ein Beispiel: In einem Text über das erste Training eines neuen Fussball-Stars des FC Bayern München schreibt die Redaktion, dass dieser mit einem brandneuen Sportwagen eines bayerischen Premiumherstellers zum Training vorfuhr.
Aus Sicht von Sportinteressierten – und dem führenden Kontext „Sport“ – ist diese Aussage und das Wort Sportwagen bzw. die Nennung der Marke irrelevant.
Aus der Perspektive von Marketing und Sponsoring ist dies aber die wichtigste Phrase im gesamten Text.
Fortgeschrittene KI-Analytik ermöglicht Content-Professionals bei der Planung und Kreation von Content bei der Big-Data-Analyse die eigene Bewertungsperspektive einzubringen und somit die Maschine im eigenen Sinne lesen und bewerten zu können.
