KI im E-Commerce • eEvolution

Qualitativ hochwertige und effizient erstellte Produktbeschreibungen für den Shop sind enorm wichtig, da ein Großteil der Kaufentscheidungen online getroffen wird. Dieser Beitrag wurde aktualisiert und zeigt, wie Sie heute Produktbeschreibungen mit KI generieren und diese zuverlässig in Shopware publizieren. Bewährte NLG‑Prinzipien bleiben bestehen, ergänzt um generative KI (LLMs), Shopware AI Copilot und Deep Search powered by Nosto.

Wie kann KI‑basierte Sprachtechnologie helfen?

Aktuelle, präzise und ansprechend formulierte Produkttexte haben einen starken Einfluss auf die Kaufentscheidungen der Kunden. Mit KI können Sie den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Erstellung der Texte enorm verringern. Produkttexte lassen sich nun automatisiert erstellen, wenn strukturierte Daten vorliegen. Das reduziert Aufwand und macht das Content Management skalierbarer.

Bei der automatischen Erstellung von Produktbeschreibungen wird Ihnen schnell eine große Bandbreite an Vorschlägen generiert. Diese kann leicht an spezifische Zielgruppen und saisonale Gegebenheiten angepasst werden. So können Sie nicht nur Ihren eigenen Shop mit Texten bespielen, sondern gleichzeitig auch wichtige Marktplätze wie Amazon und eBay.

Heute kombinieren wir zwei Verfahren:

NLG (Natural Language Generation): Vorlagen + Regeln erzeugen deterministische Texte direkt aus Attributen. Das ist ideal für große, gleichförmige Sortimente.
Generative KI (LLMs): Prompts formen aus denselben Attributen natürlich klingende Beschreibungen, Varianten und Zusammenfassungen.

Der Praxisnutze ist klar: schnellere Time‑to‑Publish, konsistente Markenstimme, weniger manuelle Korrekturen und bessere Abdeckung von Synonymen und Use‑Cases.

Vorteile von automatisierten Produkttexten mit KI

Automatisierte Textgenerierung bietet Vorteile für beide Seiten: Ihre Kunden haben durch optimale Produkttexte eine größere Entscheidungssicherheit und sind damit auch zufriedener beim Onlinekauf. Sie als Onlinehändler profitieren von einer niedrigen Retourenrate.

Wir haben die wichtigsten Vorteile hier auf einen Blick zusammengestellt

Schnellere Time‑to‑Publish für neue Produkte und Varianten.
Höhere Conversion und Sichtbarkeit durch präzise, SEO‑taugliche Beschreibungen.
Konsistente Markenstimme und Terminologie über tausende von Artikeln
Skalierbarkeit bei großen Sortimenten und saisonalen Peaks.
Weniger Korrekturen dank Guardrails (Sicherheitsmechanismen), Duplicate‑Checks und Vier‑Augen‑
Mehrsprachige Produkttexte auf Basis derselben Attribute, redaktionell finalisiert.
Bessere Produktsuche und Auffindbarkeit in Verbindung mit Deep Search powered by Nosto.
Produktivere Teams: Content‑Management wird planbarer, Routineaufgaben werden automatisiert.

Auch in den Onlineshops von MediaMarkt und Saturn wird seit Jahren mit automatischer Textgenerierung gearbeitet. Bei über 350.000 angebotenen Produkten sind auch eine Menge von Produktbeschreibungen nötig. Hierfür wird ein NLG-Tool eingesetzt, um das Online-Team mit den Produkttexten zu entlasten.

Wie funktioniert Natural Language Generation (NLG) und Large Language Models (LLMs)?

Natural Language Generation (NLG) erzeugt aus strukturierten Produktdaten automatisch natürlich klingende Texte. Die Basis bilden Vorlagen mit Regeln und Platzhaltern (z. B. Produktname, Material, Gewicht), auf deren Grundlage je nach Attributbelegung passende Formulierungen ausgewählt werden. So entstehen konsistente Produkt‑, Varianten‑ und Kategoriebeschreibungen in großer Zahl mit fester Reihenfolge, definierter Terminologie und allen rechtlich notwendigen Angaben.

Typische Inhalte wie Maße, Material, Lieferumfang, Einsatzbereich und Kompatibilitäten werden 1:1 aus den Stammdaten übernommen. Es werden keine Spezifikationen „hinzugedichtet“. Änderungen an den Daten aktualisieren die Texte ohne zusätzlichen Redaktionsaufwand. Dadurch eignet sich NLG besonders für große, gleichförmige Sortimente, Variantenserien und saisonale Peaks.

NLG bleibt der zuverlässige Grundmotor für standardisierte Inhalte. Ergänzend wird seit kurzem generative KI, also Large Language Models (LLMs), eingesetzt. Der Mehrwert: schnellere Variantenbildung, natürlichere Tonalität, bessere Abdeckung von Synonymen und Use-Cases. NLG bleibt aber relevant, wenn hunderttausende Produkte nach strikt normierten Regeln zu betexten sind (z. B. technische Attribute, wiederkehrende Satzmuster). Die Kombination aus LLM und NLG ermöglicht nicht nur eine höhere Skalierbarkeit, sondern sichert langfristig auch die Konsistenz.

Praxisnutzen auf einen Blick:

kürzere „Time-to-Publish“ für neue Produkte
konsistente Tonalität und Markenbegriffe
bessere Auffindbarkeit durch semantisch reichere Beschreibungen
geringerer manueller Korrekturaufwand durch QA-Checks

Systemarchitektur für skalierbare Produktbeschreibungen

Eine schlanke Architektur verbindet ERP oder PIM mit der KI-Generierung und Ihrem Shop. Der Ablauf bleibt nachvollziehbar, fehlertolerant und qualitätsgesichert.

Datenfluss in Kurzform

ERP/PIM → Attribut-Mapping → Prompt-Vorlagen → KI‑Text-Generierung → Redaktionsfreigabe → PIM/Shop/Marktplätze.

So funktioniert die Anbindung

ERP/PIM ist das führende System. Optional können Sie Digital Asset Management und Bewertungsdaten einbinden. Die Verbindung erfolgt per API oder Webhooks. Für Stabilität sorgen asynchrone Warteschlangen mit automatischen Wiederholungen.

So werden die Daten aufbereitet

Die Attribute werden normalisiert, validiert und auf Pflichtfelder gemappt. Dazu zählen Name, Kategorie, Maße, Material, Kompatibilitäten, USPs, Zielgruppe und rechtliche Angaben.

So entsteht der Text
Pro Kategorie gibt es wiederverwendbare Prompt-Bausteine mit klaren Leitplanken. Ein LLM erzeugt natürlich klingende Texte. Für stark standardisierte Varianten kann zusätzlich NLG eingesetzt werden. Die Ergebnisse werden versioniert.

So sichern Sie Qualität

Automatische Checks prüfen Pflichtattribute, Zeichenlängen, Dubletten und Terminologie. Danach folgt die redaktionelle Freigabe im Vier-Augen-Prinzip. Ein Audit-Trail macht die Änderungen am Artikel nachvollziehbar.

So spielen Sie Inhalte aus

Die Texte werden zurück ins PIM oder direkt nach Shopware geschrieben. Danach wird die Suche aktualisiert (z. B. Deep Search). Die Daten stehen jetzt für den Export zu Marktplätzen und weitere Kanälen zur Verfügung.

Beachten Sie, dass Pflichtattribute wie Name, Kategorie, Maße, Material und Kompatibilitäten aus den Stammdaten generiert werden. Terminologie und Längen werden über Guardrails gesichert.

Beispiel‑Prompt: „Erzeuge aus den übergebenen Attributen eine sachliche Produktbeschreibung in zwei Absätzen und drei Bulletpoints, ohne Annahmen, maximal 900 Zeichen.“

Shopware AI Copilot in der Praxis

Funktionen und Nutzen

Der Shopware AI Copilot bringt die Generierung und Überarbeitung von Produkttexten direkt in die Administration von Shopware 6. Teams können Produkttexte mit KI erstellen, ohne den Arbeitskontext zu verlassen. Der Assistent nutzt die gepflegten Attribute als inhaltlichen Rahmen und erzeugt daraus natürlich klingende, SEO‑taugliche Texte.

So entstehen automatisierte Produkttexte, die zu Marke, Sortiment und Kategorie passen und sich schnell für Varianten übernehmen lassen. Für Shopware AI Copilot Produktbeschreibungen ist die konsistente Nutzung von Terminologie, Tonalität und Längen zentral.

Workflows und Best Practices

Im Tagesgeschäft starten Redakteurinnen und Redakteure den Copilot in der Produktpflege, geben Ziel und Stil vor und erhalten einen Entwurf zur Freigabe. Empfohlen sind feste Prompt‑Bausteine pro Kategorie, Versionierung der Ergebnisse und klar definierte Guardrails. So wird sichergestellt, dass keine Annahmen getroffen und nur Fakten aus den Stammdaten verwendet werden.

Der Copilot unterstützt zudem Mehrsprachigkeit: Mehrsprachige Produkttexte entstehen auf Basis desselben Attributsatzes und werden anschließend redaktionell finalisiert. Die bessere Attributabdeckung verbessert auch die Suche. In Verbindung mit dem integrierten Deep Search powered by Nosto werden relevante Formulierungen und Synonyme verlässlicher gefunden.

Praxisnahe Prompt‑Beispiele

„Erzeuge aus den vorhandenen Attributen eine sachliche Produktbeschreibung in zwei Absätzen und drei Bulletpoints. Nutze die Marken‑Terminologie, triff keine Annahmen.“
„Formuliere eine SEO‑Variante mit Fokus auf Anwendungsfälle und Kompatibilitä Maximal 900 Zeichen.“
„Übersetze die Beschreibung ins Französische und erstelle eine lokale Variante mit metrischen Angaben und Glossarbegriffen.“

Bessere Produktsuche mit Deep Search powered by Nosto

Eine starke Suche hängt direkt mit der Qualität der Produkttexte zusammen. Deep Search von Nostro verbessert die Relevanz von Suchergebnissen und unterstützt semantische Anfragen. Gute Beschreibungen mit sauber gepflegten Attributen zahlen auf Ranking und Conversion ein.

Best Practices:

Attribute wie Material, Größe, Kompatibilität und Einsatzszenarien explizit nennen
Varianten klar trennen und beschreiben
häufige Synonyme und Anwendungsbegriffe integrieren

Was muss ich beim Einsatz von KI für Produktbeschreibungen noch wissen?

Einrichtungsaufwand und Training

Zu Beginn verursachen KI-Textroboter einen hohen initialen Aufwand. Sie müssen genau konfiguriert und umfangreich trainiert werden. Nur so ist KI in der Lage, individuelle und aussagekräftige Texte mit umfangreichem Vokabular zu schreiben.

Menschliche Qualitätssicherung bei Schlüsselinhalten

Bei den wichtigsten Produkten empfiehlt sich Feinarbeit durch einen menschlichen Redakteur, damit die emotionalen Komponenten nicht zu kurz kommen. Darüber hinaus ist eine regelmäßige Kontrolle der KI-generierten Produkttexte ratsam, denn lernende Textroboter können ihren Schreibstil und das Vokabular im Laufe der Zeit verändern.

Schnittstellen für automatisierte Textgenerierung

Dennoch kann KI nicht nur bei der Erstellung von Texten, sondern auch in vielen anderen Bereichen im E-Commerce eine große Unterstützung sein. Mittlerweile gibt es zahlreiche kreative KI-Lösungen für das Onlinegeschäft. Auch Shopware bietet bereits einige Schnittstellen auf KI-Basis an.

Semantics NLG Cloud beispielsweise ist eine Schnittstelle für automatisierte Textgenerierung und fertigt unter anderem Produktbeschreibungen, Dokumentationen, Geschäfts- oder Sportberichte an. Die Stuttgarter Zeitung hat mit den maschinengesteuerten Texten des Tools sogar schon einen Journalistenpreis gewonnen.

Erfolgreicher E-Commerce mit eEvolution

Mit gepflegten ERP/PIM‑Daten, klaren Leitplanken und einem schlanken Freigabeprozess lassen sich Produkttexte mit KI zuverlässig und markenkonform generieren. Die Kombination aus NLG für standardisierte Inhalte und LLMs für Tonalität, Varianten und Sprachen bildet einen belastbaren Workflow.