Einsatz und Einfluss von LLMs zur Optimierung von Produkttexten im E-Commerce : eine Untersuchung der Auswirkungen auf das Konsumentenverhalten und die SEO-Leistung
Creators: name: Nordhoff, Ann-Cathrin
Publisher: name: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Year: 2024
Subjects: E-Commerce
Online-Shop
SEO
Chat GPT
Large language models
Produktbeschreibung
006: Spezielle Computerverfahren
658.8: Marketingmanagement

description: Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Auswirkungen der Deklaration von KI-generierten Texten auf die Kaufabsicht und die Wahrnehmung der Textqualität durch Konsument:innen im E-Commerce-Kontext und den Einfluss auf die Suchmaschinenoptimierung (SEO). Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) in der kommerziellen Textproduktion wird es zunehmend wichtig zu verstehen, wie Konsument:innen auf Inhalte reagieren, die von künstlicher Intelligenz generiert werden, und welche Rolle die Transparenz über deren Herkunft spielt. Das Hauptziel dieser Studie war es, zu ermitteln, ob die Offenlegung, dass ein Produkttext von einer KI erstellt wurde, die Kaufentscheidungen von Konsument:innen beeinflusst. Zusätzlich wurde untersucht, wie die wahrgenommene Qualität solcher Texte die Kaufintention unter dem Einfluss der Deklaration verändert. Schliesslich wurden SEO-Implikationen durch Experteninterviews aufgenommen. 
Die Ergebnisse bieten folgende Erkenntnisse: Die Kaufabsicht sank nicht statistisch signifikant nach der Offenlegung der Textquelle. Dies deutet darauf hin, dass die blosse Kenntnis, dass ein Text von einer KI generiert wurde, nicht notwendigerweise die Kaufentscheidungen negativ beeinflusst. Zudem wurde der KI-generierte Text im Vergleich zum Menschen verfassten Text als qualitativ niedriger bewertet. Das betont die Notwendigkeit, einer guten Strategie zum Aufbau und den Inhalten der Produkttexte, die automatisiert durch KI generiert werden sollen. Die Qualitätssicherung der Inhalte sollte sichergestellt werden. Weiter deutet es daraufhin, dass die wahrgenommene Qualität ein kritischerer Faktor für die Kaufentscheidung ist als die Kenntnis über die Herkunft des Textes. Diese Annahme basiert auf dem Zusammenhang der Qualitätsbewertung und den Angaben Kaufabsicht, im Vergleich zu der Veränderung der Kaufabsicht nach der Offenlegung der Textquelle. Ausserdem verdeutlicht die statistische Analyse, dass die wahrgenommene Qualität von KI-generierten Produkttexten signifikant mit einzelnen Qualitätsmerkmalen (Nützlichkeit, Relevanz, Vollständigkeit, Verständlichkeit, Emotionalität, Textlänge, Struktur) korreliert. Die Erkennungsraten zeigten; weder KI-Produkttexte noch menschen-verfasste Produkttexte konnten richtig als solche erkannt werden. Auch die Erfahrung mit der LLMs hatte keinen Einfluss auf eine konsistentere Erkennung von KI-Texten. Weitere Ergebnisse zeigten eine vorherrschende Indifferenz beim Wunsch nach einer KI-Deklaration, was wieder zeigt, dass die Qualität wichtiger ist als die Textquelle. Wenn sich Konsument:innen jedoch von einer KI-Deklaration beeinflusst fühlen, so ist es mehrheitlich eine negative Vertrauensbeeinflussung. Das hebt hervor, wie wichtig wieder die Genauigkeit der Informationen ist, um dieser Skepsis zu entgehen. Darüber hinaus wurden Experteninterviews durchgeführt, um Schwerpunkte zu vertiefen und die Unternehmensperspektive miteinzubeziehen. Sie betonten die Notwendigkeit einer spezifischen Ausrichtung der Texte auf die Bedürfnisse der Kund:innen, den Anbieter und das Produkt. Hochwertige Produkttexte sollen alle relevanten Informationen enthalten und die Vorteile des Produkts klar hervorheben. Die Struktur und Lesbarkeit der Texte sind entscheidend, wobei eine klare Einleitung, gut gegliederte Absätze und eine ansprechende Schlussfolgerung die Lesbarkeit verbessern. Der Ton und Stil der Texte sollten harmonisch zur Markenidentität passen und ansprechend sein, um eine positive Markenwahrnehmung zu fördern. Zusätzlich wurde die Bedeutung der Integration von Keywords und der kontinuierlichen SEO-Optimierung hervorgehoben. Die strategische Platzierung von relevanten Keywords verbessert die Sichtbarkeit der Inhalte in Suchmaschinen und erhöht die Relevanz für spezifische Suchanfragen. Die Qualität der zugrunde liegenden Daten und eine sorgfältige Datenpflege sind entscheidend, um die Effektivität der KI-generierten Texte zu gewährleisten. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass KI-optimierte und -generierte Produkttexte signifikant zur Verbesserung der SEO-Performance können. 
Theoretisch trägt die Arbeit zur Literatur der Informationsökonomie bei, indem sie bestätigt, dass Transparenz allein nicht ausreicht, um die Kaufentscheidungen zu beeinflussen, wenn die Qualität der Information als unzureichend wahrgenommen wird. Praktisch legen die Ergebnisse nahe, dass E-Commerce-Unternehmen sich auf die Verbesserung der Qualität ihrer KI-generierten Produkttexte konzentrieren sollten. Zusätzlich ist eine durchdachte Deklaration wichtig, die klar und transparent kommuniziert wird. Das Vorgehen kann Vertrauen schaffen. Ausserdem sollten Unternehmen an ihrer Datenqualität arbeiten und Prozesse weitgehendst automatisieren.