| Dienstleistung/ Produkt | Unternehmen | Preis | Link | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Website Pflege | € 39,00 € 180,00 | ||||
| Ausgefallene Server wiederherstellen/Hochverfügbarkeit und Notfallwiederherstellung für Windows und Linux-Server | Carbonite | https://www.carbonite.com/cp/intl/de/data-protection-overview.html | |||
Call-to-Actions sind ein wichtiger Bestandteil für alle, die die Interaktionen zwischen dem Nutzer und dem gewünschtem Element fördern wollen, um somit Conversions und beispielsweise Kaufabschlüsse zu steigern. Auf einer Website, aber auch in der Werbung bieten gut platzierte CTAs mehrere Vorteile:
Ein gut gestalteter und strategisch platzierter CTA kann dazu beitragen, die Conversion-Rate zu erhöhen, indem er einem Nutzer eine klare Handlungsaufforderung gibt und ihn dazu motiviert, auf das Element zu klicken und eine bestimmte Aktion auszuführen.
Ein klarer CTA verbessert das Nutzererlebnis der User, indem die gewünschten Aktionen schnell und einfach zu finden und auszuführen sind. Versteckte oder nicht eindeutig gekennzeichnete Buttons wirken sich hingegen negativ auf das Anwendererlebnis aus.
Die Interaktionen von Websitebesuchern oder Rezipienten Ihrer Werbekampagne können durch geschickt platzierte CTAs erhöht werden. Sie motivieren, sich weiter mit Ihrem Angebot zu beschäftigen.
Ein gut platzierter CTA ermöglicht es Ihnen auch, den Erfolg Ihrer Marketingkampagnen zu messen und zu analysieren, indem Sie die Anzahl der Klicks und Conversions verfolgen und optimieren können.
Gut geplante und platzierte Call-to-Actions sind somit ein wichtiger Bestandteil einer erfolgreichen Marketingstrategie. Worauf Sie bei der Integration von CTAs achten sollten, erfahren Sie im nächsten Abschnitt.
Eine effektive Handlungsaufforderung sollte durch ein klares und prägnantes Design, eine direkte Sprache und Text, eine strategische Platzierung sowie eine passende Größe und Farbauswahl den Nutzer zur gewünschten Aktion motivieren.
Für den Erfolg der Handlungsaufforderungen ist die richtige Kombination aus Design, Sprache und Text, Platzierung, Größe und Farbe von großer Bedeutung, um den Nutzer direkt zur gewünschten Aktion zu motivieren.
Erfolgreiche Call-to-Actions auf Online-Verkaufsseiten, Newsletter-Anmeldungen und Social-Media-Kampagnen sollen einem User klare Vorteile und einen visuell ansprechenden Anreiz bieten, um eine spezifische Aktion auszuführen und eine hohe Conversion-Rate zu erzielen. Diese Beispiele zeigen die unterschiedliche Möglichkeiten, in denen Call-to-Actions eingesetzt werden können, um eine bestimmte Handlung anzustoßen.
Ein erfolgreicher Handlungsaufruf auf einer Online-Verkaufsseite könnte beispielsweise dazu motivieren, ein bestimmtes Produkt in den Warenkorb zu legen oder einen bestimmten Betrag auszugeben, um eine kostenlose Lieferung zu erhalten. Der CTA sollte deutlich sichtbar und ansprechend gestaltet sein, um den Nutzer zur Aktion zu motivieren.
Call-to-Action am Beispiel von IKEA, Quelle: https://www.ikea.com/de/de/p/finsmak-teelichthalter-klarglas-00470982/
Newsletter-Anmeldung können mit einem auffälligen Button auf exklusive Angebote und Rabatte aufmerksam machen. Dabei sollte der Call-to-Action einen klaren Mehrwert für den Nutzer bieten und deutlich sichtbar auf der Webseite platziert sein.
Call-to-Action Beispiel für Newsletter, Quelle: Heise RegioConcept
Beispiele für Handlungsaufforderungen in den sozialen Netzwerken können sein: einen Beitrag zu teilen oder zu kommentieren, um an einem Gewinnspiel teilzunehmen oder einen bestimmten Rabattcode zu erhalten.
Eine Handlungsaufforderung ist als dynamisches Element anzusehen und kann regelmäßig an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Daher ist es für Unternehmen ratsam, ihre Call-to-Actions in bestimmten zeitlichen Abständen zu überprüfen und aus der Perspektive des Nutzers zu betrachten. Wenn nötig, sollten diese Elemente angepasst werden. Hier sind einige Tipps:
Um A/B-Tests für Call-to-Actions durchzuführen, muss man zunächst ein klares Ziel definieren, wie zum Beispiel eine höhere Klickrate auf den CTA-Button oder eine höhere Conversion-Rate. Dann erstellt man zwei Versionen (A und B) der gewünschten Handlungsaufforderung, wobei sie sich nur in einem einzigen Aspekt unterscheiden, wie zum Beispiel der Farbe oder dem Text des Buttons. Die beiden Versionen werden dann zufällig den Nutzern präsentiert. Nach einer bestimmten Zeit werden die Ergebnisse verglichen, um festzustellen, welche Version das Zielvorhaben erfolgreicher umgesetzt hat.
Eine Variante ist die Verwendung verschiedener Farben für den CTA-Button auf einer Webseite, um zu sehen, welche Farbe besser ankommt. Ein weiteres Beispiel ist die Integration unterschiedlicher Texte auf dem Button, um zu sehen, welche Version mehr Klicks erzielt. Es gibt unterschiedliche Elemente, die man testen kann. Darunter zählen die Platzierung, die Größe oder das Design des Buttons, die Sprache des Textes und viele weitere Möglichkeiten.
Insgesamt sind auffällige Handlungsaufforderungen ein wichtiger Teil der Marketingstrategie, da sie die Nutzer dazu ermutigen, eine bestimmte Aktion auszuführen und somit zum Erfolg der Kampagne beitragen. Eine effektive CTA-Strategie erfordert eine sorgfältige Planung und Implementierung, die die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe berücksichtigt. Mit klaren Botschaften, ansprechendem Design, dringenden Handlungsaufforderungen sowie kontinuierlicher Optimierung durch A/B-Tests können Unternehmen die Conversion-Rate oder Anzahl der Leads erhöhen und das Ziel ihrer Kampagne erreichen.
Wenn Sie sich von uns eine professionelle Homepage erstellen lassen, können Sie sicher sein, dass die Call-to-Actions auf Ihrer Website den Anforderungen entsprechen.
Eine Landingpage (auch: Landing Page) ist eine eigenständige Seite einer Website, die ein bestimmtes Produkt, eine Dienstleistung oder Angebot in den Fokus stellt. Die Besucher kommen entweder organisch über die Suchmaschine, durch Werbung oder über eine E-Mail-Kampagne auf die Landingpage. Ziel ist es, dass der Nutzer eine gewünschte Aktion ausführt. Beispielsweise, indem der User ein Kontaktformular auf der Landingpage ausfüllt und Sie so Leads generieren. Andere Beispiele sind die Anmeldungen zu einem Newsletter, der Kauf in einem Online-Shop oder der Download einer Datei.
Eine optimale Landingpage muss den Besuchern auf den ersten Blick klar die Information vermitteln, worum es geht. Vermeiden Sie überladene Designs und komplizierte Beschreibungen beim Inhalt. Halten Sie den Text einfach und leicht verständlich. Die Hauptbotschaft sollte deutlich hervorgehoben werden, damit der Nutzer sofort weiß, was ihn erwartet. Für die Überschriften bedeutet das zum Beispiel: je kürzer, desto besser.
Sprechen Sie Ihre Zielgruppe gezielt an. Verwenden Sie eine Sprache, die Ihr potenzielle Kunden verstehen und anspricht. Wenn Sie die Bedürfnisse und Probleme Ihrer Kunden kennen und auf diese Zielgruppe eingehen, erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Besucher auf Ihrer Landingpage bleiben und eine Handlung ausführen.
Ihr Angebot sollte klar und verlockend sein. Bieten Sie einen Mehrwert, der die Nutzer dazu bringt, ihre Kontaktdaten zu hinterlassen oder eine Kaufentscheidung zu treffen. Seien Sie transparent über die Vorteile für Ihre Kunden und nutzen Sie klare Call-to-Actions, um die Conversion-Rate zu maximieren. Die Handlungsaufforderung gehört zu den wichtigsten Elementen Ihrer Landingpage.
Tipp: Mehr über optimale Handlungsaufforderungen lesen Sie in unserem Blogbeitrag zum Thema Call-to-Actions.
Der Anteil mobiler Internetnutzer in Deutschland beläuft sich auf 84 Prozent. Daher sollte Ihre Landingpage für mobile Endgeräte optimiert sein. Stellen Sie sicher, dass die Seite auf Smartphones und Tablets reibungslos funktioniert und alle wichtigen Informationen für Ihre Besucher gut sichtbar sind.
Vertrauen ist ein wichtiger Faktor einer guten Landingpage. Integrieren Sie Bewertungen Ihrer bestehenden Kunden, Testimonials oder Zertifikate und Siegel, die Ihre Glaubwürdigkeit untermauern. Ein Impressum und klare Angaben zur Datenschutzerklärung tragen ebenfalls dazu bei, bei Ihren Nutzern Vertrauen in Ihr Unternehmen aufzubauen.
Niemand wartet gerne lange auf den Aufbau einer Webseite. Stellen Sie sicher, dass Ihre Landingpage schnell lädt, um die Absprungrate Ihrer Nutzer niedrig zu halten. Optimieren Sie Bilder und reduzieren Sie die Serverantwortzeit, um eine reibungslose Benutzererfahrung zu gewährleisten.
Tipp: Mit Googles PageSpeed Insights können Sie die Geschwindigkeit Ihrer Website überprüfen. Lesen Sie auch unseren Blogartikel, wie Sie Bilder komprimieren können, um die Ladezeit zu verbessern.
A/B-Testing ist eine effektive Methode, um einzelne Elemente Ihrer Landingpage zu testen und herauszufinden, welche Version erfolgreicher ist. Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Überschriften, Farben und Layouts oder variieren Sie die Call-to-Action-Buttons, um die Conversion-Rate zu optimieren.
Lenken Sie den Nutzer nicht ab und verzichten Sie auf die Einbindung einer Navigation, blenden Sie nach Möglichkeit das Menü aus. Vermeiden Sie Pop-ups oder Elemente, die Ihre Nutzer stören könnten. Platzieren Sie wichtige Informationen und Call-to-Action-Buttons für die User gut sichtbar und am besten gleich in dem oberen Bereich (Above the Fold).
Integrieren Sie Social Media Buttons, damit Besucher Ihre Inhalte leicht teilen können. Social Proof kann die Glaubwürdigkeit erhöhen und potenzielle Kunden ermutigen, Ihrem Unternehmen zu vertrauen und sich für Ihr Angebot zu entscheiden.
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Stellen Sie sicher, dass Sie Conversion-Tracking eingerichtet haben, um den Erfolg Ihrer Landingpage zu messen. Analysieren Sie zum Beispiel die Daten mit Google Analytics oder Matomo mit dem Ziel, die Seite kontinuierlich zu verbessern und die Performance zu steigern.
Stellen Sie sicher, dass Sie Conversion-Tracking eingerichtet haben, um den Erfolg Ihrer Landingpage zu messen. Analysieren Sie zum Beispiel die Daten mit Google Analytics oder Matomo mit dem Ziel, die Seite kontinuierlich zu verbessern und die Performance zu steigern.
Wenn Sie unsere Tipps beherzigen, stehen Ihrer erfolgreichen Landingpage nichts mehr im Wege. Falls Sie keine Zeit oder Ressourcen haben, kein Problem: Sie können sich von uns eine Homepage erstellen lassen. Lassen Sie sich gerne unverbindlich beraten!
Schreibe eine einfache Einleitung für: Title: [NameTheme] Zielgruppe: [Targ] Aufgabe: Erzeuge Aufmerksamkeit im Leser und fordere sie auf, mit dem Inhalt zu interagieren
Hier sind 44 Beispielaufforderungen zur Anleitung und Verbesserung der SEO-Arbeit mit Google Bard. Ersetzen Sie den Text in [ eckigen Klammern ] durch Ihre relevanten Schlüsselwörter/Website-URL/Thema, wie in den Eingabeaufforderungen angegeben.
Bitte beachten Sie auch, dass einige Eingabeaufforderungen, die URLs verwenden, bei einigen Websites mit geringerem Inhalt funktionieren.
Durch die Nutzung dieser Google Bard-Eingabeaufforderungen können SEO-Bemühungen fundierter, effizienter und effektiver werden, die Sichtbarkeit erhöhen und den organischen Traffic steigern.
Wenn Sie weitere nützliche SEO-Anregungen haben, kommentieren Sie diese bitte unten.
Im Folgenden finden Sie eine Auswahl konkreter Prompts, die im Marketing genutzt werden können. Jeder Prompt wird von einem Beispiel begleitet, das verdeutlicht, wie er in der Praxis angewendet werden kann.
Textarbeiter
ChatGPT eignet sich hervorragend, um bereits vorhandenes Textmaterial zu überarbeiten. Sie haben einen verschwurbelten, kaum verständlichen Text, mit einem Irrgarten an Nebensätzen? Dann geben Sie ihn ChatGPT, etwa in der Form:
Hier ist ein Text: [Hier der komplette Text]
Formuliere mir diesen Text leicht verständlich um.
In ähnlicher Weise kann ChatGPT auch Texte zusammenfassen oder in Stichpunkten strukturieren.
Ein sehr mächtiges Werkzeug ist es, ChatGPT einen bestimmten Stil oder eine bestimmte Rolle
zuzuweisen. Manchmal muss man ein wenig experimentieren oder zusätzliche Hinweise in Form von Beispielen geben. Oder Sie lassen ChatGPT die Beispiele gleich selbst liefern:
Erkläre mir Quantenmechanik im Stil von Mario Barth
etwa ergab einen eher spröden Vergleich von Mario Barth mit der Quantenmechanik.
Auf
Wie funktioniert Quantenmechanik? Erkläre es mir im Stile von Mario Barth. Bau seine Phrasen wie „verstehste?“ ein
baute ChatGPT nur „verstehste“ ein. Erst als wir ChatGPT fragten
Welche typischen Phrasen verwendet Mario Barth?
und anschließend anwiesen,
Gib mir nochmal eine Erklärung der Quantenmechanik, bei der du mehr von den Phrasen einbaust
generierte ChatGPT eine Antwort im Stil des Comedian
Wer den Browser bevorzugt, der kann mit diversen Add-ons den Funktionsumfang des Chatbots
erweitern und ihn jederzeit im Browser aufrufen, ohne Umweg über die OpenAI-Website. Alle im Folgenden vorgestellten Browser-Erweiterungen sind kostenlos. Sie sind für Chromium-Browser (Chrome, Edge, Vivaldi, Brave, etc.) und Firefox verfügbar, sofern nicht anders angegeben.
WebChatGPT ergänzt das Eingabefeld von ChatGPT um einen Schalter „Search on the web“. Wenn aktiviert, verwendet die Erweiterung die Ergebnisse einer Suchmaschine, um die Eingabeaufforderung umzuschreiben. Zunächst listet es dafür eine Reihe von Suchergebnissen inklusive der Textsnippets und Quellen auf (dabei ist allerdings nicht klar, welche Suchmaschine es nutzt). Dann fordert es ChatGPT auf:
Instructions: Using the provided web search results, write a comprehensive reply to the given prompt. Make sure to cite results using [number] notation after the reference. If the provided search
results refer to multiple subjects with the same name, write separate answers for each subject.
Prompt:
So kann ChatGPT auch Antworten zu aktuellen Ereignissen liefern – inklusive der Quellen, auf die
er sich dabei stützt. Auch die Anzahl der verwendeten Suchergebnisse, die Zeit und die Region lassen sich einstellen. WebChatGPT ist nur für ChromiumBrowser verfügbar.
Auch was GPT-4 ausspuckt, ist nicht immer zu hundert Prozent korrekt. Aber wer die Fähigkeiten von ChatGPT erst einmal (ein-)schätzen gelernt hat, wird den Sprachbot nicht mehr missen wollen. Neben ChatGPT gibt es allerdings noch viele weitere mächtige Textwerkzeuge, die auf großen Sprachmodellen aufsetzen.
Text generieren
Prompt: write an intro paragraph to a mystery novel
Textarbeiter
ChatGPT eignet sich hervorragend, um bereits vorhandenes Textmaterial zu überarbeiten. Sie haben einen verschwurbelten, kaum verständlichen Text, mit einem Irrgarten an Nebensätzen? Dann geben Sie ihn ChatGPT, etwa in der Form:
Hier ist ein Text: [Hier der komplette Text]
Formuliere mir diesen Text leicht verständlich um.
In ähnlicher Weise kann ChatGPT auch Texte zusammenfassen oder in Stichpunkten strukturieren.
Ein sehr mächtiges Werkzeug ist es, ChatGPT einen bestimmten Stil oder eine bestimmte Rolle
zuzuweisen. Manchmal muss man ein wenig experimentieren oder zusätzliche Hinweise in Form von Beispielen geben. Oder Sie lassen ChatGPT die Beispiele gleich selbst liefern:
Erkläre mir Quantenmechanik im Stil von Mario Barth
etwa ergab einen eher spröden Vergleich von Mario Barth mit der Quantenmechanik.
Auf
Wie funktioniert Quantenmechanik? Erkläre es mir im Stile von Mario Barth. Bau seine Phrasen wie „verstehste?“ ein
baute ChatGPT nur „verstehste“ ein. Erst als wir ChatGPT fragten
Welche typischen Phrasen verwendet Mario Barth?
und anschließend anwiesen,
Gib mir nochmal eine Erklärung der Quantenmechanik, bei der du mehr von den Phrasen einbaust
generierte ChatGPT eine Antwort im Stil des Comedian
Wer den Browser bevorzugt, der kann mit diversen Add-ons den Funktionsumfang des Chatbots
erweitern und ihn jederzeit im Browser aufrufen, ohne Umweg über die OpenAI-Website. Alle im Folgenden vorgestellten Browser-Erweiterungen sind kostenlos. Sie sind für Chromium-Browser (Chrome, Edge, Vivaldi, Brave, etc.) und Firefox verfügbar, sofern nicht anders angegeben.
WebChatGPT ergänzt das Eingabefeld von ChatGPT um einen Schalter „Search on the web“. Wenn aktiviert, verwendet die Erweiterung die Ergebnisse einer Suchmaschine, um die Eingabeaufforderung umzuschreiben. Zunächst listet es dafür eine Reihe von Suchergebnissen inklusive der Textsnippets und Quellen auf (dabei ist allerdings nicht klar, welche Suchmaschine es nutzt). Dann fordert es ChatGPT auf:
Instructions: Using the provided web search results, write a comprehensive reply to the given prompt. Make sure to cite results using [number] notation after the reference. If the provided search
results refer to multiple subjects with the same name, write separate answers for each subject.
Prompt:
So kann ChatGPT auch Antworten zu aktuellen Ereignissen liefern – inklusive der Quellen, auf die
er sich dabei stützt. Auch die Anzahl der verwendeten Suchergebnisse, die Zeit und die Region lassen sich einstellen. WebChatGPT ist nur für ChromiumBrowser verfügbar.
Auch was GPT-4 ausspuckt, ist nicht immer zu hundert Prozent korrekt. Aber wer die Fähigkeiten von ChatGPT erst einmal (ein-)schätzen gelernt hat, wird den Sprachbot nicht mehr missen wollen. Neben ChatGPT gibt es allerdings noch viele weitere mächtige Textwerkzeuge, die auf großen Sprachmodellen aufsetzen.
Text generieren
Prompt: write an intro paragraph to a mystery novel
Du kannst dir Postideen für deinen nächsten Instagram-Beitrag erstellen lassen und musst nur noch eine Grafik wählen, deinen generierten Text draufsetzen und fertig.
Probier doch mal aus: „Schreibe mir 10 Instagram-Posts für Frauen, die mit Yoga beginnen wollen, aber Angst haben, nicht beweglich genug zu sein.“
→ Du kannst dir nun aus einem der Beiträge eine Gliederung für einen Blog-Beitrag erstellen lassen. Probiere aus: „Schreibe mir eine Gliederung für einen Blog-Beitrag, in dem ich den 3. Post aufgreifen möchte.“
Du kannst dir nun sogar von ChatGPT Keywords ausgeben lassen, für die es sich lohnt, diesen Beitrag zu optimieren. Probiere: „Welche Keywords eignen sich für diesen Beitrag? Wähle Keywords mit einfachem Ranking-Potenzial.“
Jetzt könntest du dir von ChatGPT einen Titel schreiben lassen, eine Einleitung, jeden einzelnen Abschnitt, suchmaschinenoptimierte Zwischenüberschriften und so weiter.
Geht das schneller, als würdest du dir das alles selbst überlegen?
JA, auf jeden Fall.
Klingt das alles gut, was ChatGPT so generiert?
JA, irgendwie schon.
Weißt du, ob die Antworten richtig sind? Ob die Keywords wirklich geeignet sind? Ob die Ideen zu dir und deiner Zielgruppe passen?
NEIN!
Und jetzt kommen wir zu meinem Anfangsgedanken und Aufruf.
ChatGPT wirkt verlockend und auch ich nutze es zur Inspiration oder für neue Anregungen. ABER vergiss nicht:
Ja, ChatGPT kann dir Träume und Probleme deiner Zielgruppe ausgeben, aber lass dich nicht täuschen. ChatGPT ist eine KI, die aufgrund von vielen Daten Durchschnittswerte errechnet und ausgibt.
ChatGPT im Digital Marketing & SEO – Anwendungsmöglichkeiten und Risiken
Schauen wir uns die Kritikpunkte zu ChatGTP an, so sticht einer besonders hervor: Googles Richtlinien für Webmaster. Dort wird folgendes beschrieben:
„Automatisch generierte Spaminhalte sind Inhalte, die durch ein Programm erstellt wurden, ohne dass dabei Originalinhalte oder ein ausreichender Mehrwert geschaffen wurde. Sie dienen hauptsächlich dazu, das Suchranking zu manipulieren – für Nutzer sind sie nicht hilfreich. […]“
Solltest du also komplette Seiten mit automatisch generierten Inhalten auf deiner Seite haben, kann es passieren, dass du von Google abgestraft wirst oder dass sich dein Ranking verschlechtert. Sicher nicht ohne Grund gab es im Jahr 2022 den Google Helpful Content Update.
Aktuell scheint es so, als wäre der Google Algorithmus noch nicht in der Lage, zielgenau automatisch generierte Texte zu erkennen und es gibt noch viele Websites, die mit KI-erzeugten Texten durchkommen. Trotzdem ist gerade Google ein Vorreiter in der Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Hier findest du 9 Ansätze wie Google KI für sich nutzt.
Mehr Interesse? Wir haben auch für dich ein ChatGPT Seminar mit Jens Polomski und ein ChatGPT SEO-Seminar mit Alexander Holl.
6. Sätze umschreiben, um Wortwiederholungen zu vermeiden
Du hast einen Text mit vielen Wortdopplungen aber gerade nicht die Muße, diesen umzuschreiben? Lass es ChatGPT für dich erledigen
Beispiel: „Schreibe diesen Text um und vermeide dabei Wortdopplungen. Der Sinn des Inhalts soll beibehalten werden: [Hier Text einfügen]“
7. FAQs generieren
Finde die am häufigsten gefragten Fragen zu deinem Inhalt. Diese kannst du anschließend als FAQs verwenden.
Beispiel: „Erstelle eine Liste mit 3 häufig gestellten Fragen, basierend auf diesem Inhalt: [Text einfügen]“
8. Zusammenfassungen generieren
Genauso wie bei den FAQs kann ChatGPT dir dabei helfen, Zusammenfassungen von Inhalten zu erstellen.
Ein konkretes Anwendungsbeispiel wäre hier eine Follow-Up-E-Mail im Anschluss an ein Kundentelefonat: „Schreibe eine Mail, in der du dich für das heutige Telefonat bedankst und gehe darin außerdem auf die besprochenen Themen aus folgendem Protokoll ein: [Gesprächsprotokoll einfügen]“
9. Synonyme finden
Genau wie Synonyme. Woxikon kann ChatGPT verschiedene Synonyme für Begriffe identifizieren.
10. A/B-Tests für responsive Suchanzeigen
Lasse dir mit ChatGPT Formulierungen für verschiedene Versionen einer RSA-Anzeige erstellen. Dabei kannst du für die einzelnen Anzeigen auch verschiedene Schwerpunkte setzen.
Beispiel: Erstelle zwei Google-Anzeigen im RSA-Format (mit je drei Überschriften und einer Beschreibung) für einen A/B-Test von „Schuhe von Adidas“. Erläutere, warum sich die Anzeigen für einen Test eignen würden.
11. Ideen für die Platzierung deiner Displayanzeigen
ChatGPT kann dir dabei helfen, bestimmte Seiten für deine Anzeigen im GND auszuwählen.
Beispiel: „Wenn ich Anzeigen für „Little Lunch“ im Google-Display-Netzwerk schalten würde, welche Arten von Websites und Kanälen sollte ich anvisieren.“
—
Ok, sagen wir besser zu begeistern! Stellt Euch vor, Ihr sitzt mit Eurer Zielgruppe in einem Raum und lest ihnen Eure Inhalte auf der Website vor. Welche Fragen entstehen? Welches Feedback könnt Ihr erwarten? Wie nützlich finden Eure Kund:innen tatsächlich diese Inhalte? Füllt die logischen, inhaltlichen Lücken und Eurer weiteren Content- und SEO-Strategie steht kein Update mehr im Weg.”
Die Gesamtheit meiner Inhalte muss stimmen. Es reicht nicht 10 % gut zu machen und mit den anderen 90% lieblos herumzureden. Wer diese Strategie verfolgt, wird, laut Google, auch mit den guten Inhalten schlechter performen. Ehrlichgesagt überrascht dieser Schritt ein wenig, da die Ankündigung eigentlich lautet, dass gezielt einzelne Inhalte bewertet werden, aber das Signal dann doch seitenweit angewendet wird. Klingt etwas nach „Gießkanne“ und rückwärtsgewandt. Entweder kann die Bewertung wohl doch nicht so granular vorgenommen werden, wie im Marketingsprech angekündigt, oder es hat in ihren Tests in dieser Form deutliche Verbesserung der Qualität der Ergebnislisten gebracht. Mich persönlich macht es skeptisch und ich befürchte, dass man doch nicht so gezielt arbeiten kann, wie man möchte. Hoffe aber natürlich, dass die Ergebnislisten durch das Update einfach nur besser werden.
”Google startet jetzt damit, das Helpful Content Update” auszurollen. Das zuerst für den englischsprachigen Raum. Google nennt das in seinem Hilfe Artikel auch, dass wir für unsere Inhalte einen People-First Approach wählen sollten. Vielleicht mal zuerst zu den Fakten:
Das Update ist ein neues seitenweises Signal, ähnlich wie wir es von Panda kennen. Ist also das Verhältnis zwischen “hilfreichen” und “nicht-hilfreichen” Inhalten zu schlecht, kommt es durch dieses Update zu langfristigen und (wahrscheinlich) großen Problemen.
Eigentlich geht es für Google nicht darum, gute Inhalte zu erkennen, sondern schlechte zu identifizieren.
Eine Seite, die von diesem Update betroffen ist, wird wahrscheinlich sehr langfristig davon betroffen sein.
Das “Helpful-Content” ist ein neues Signal, also keine manuelle Aktion oder Spam-Aktion.
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ich von diesem Update betroffen sein werde? Es gibt sicher ein paar Indizien dafür, ob die Wahrscheinlichkeit hoch oder eher gering ist, dass du von diesem Update betroffen sein wirst:
Analyse in der Google Search Console: Wie viele Seite findest du unter Seiten > Seitenindexierung > Gecrawlt – zurzeit nicht indexiert? Mehr dazu hier.
Analyse über den ScreamingFrog: Wie viele Seiten hast du mit wenigen Inhalten indexiert? Screamingfrog > Tab Content > Filter auf Low Content Pages. Weitere Ansätze findest du hier.
Analyse über ein Analyse-Tool, zum Beispiel Google Analytics: Anzahl der Seiten mit wenigen organischen Sitzungen
Was ist zu tun? Das ist eigentlich relativ klar. Die Strategie, wie aber eigentlich schon seit einigen Jahren, heißt: Search Experience Optimization und nicht mehr Search Engine Optimization.
Weniger ist mehr: Aufräumen
Freshness: Inhalte aktualisieren
Keywording: Search Intent analysieren. Mehr dazu findest du hier.
Relevanz: Relevante Inhalte schreiben. Was eigentlich Relevanz bedeutet, findest du hier.
Expertise: Fokus auf deine Themen
Analyse: Sind deine Nutzer:innen wirklich mit deinen Inhalten zufrieden? Dazu habe ich 2019 einen Artikel geschrieben. Dabei geht es darum, wie man Aufgabenerfüllung bei Nutzer:innen analysieren kann. Hier geht’s zum Artikel!
Die wichtigsten Aspekte sind:
Relevanz: Ist der Inhalt für Nutzer:innen relevant? Kennzahl: Absprungrate, bzw. in Google Analytics 4 die Interaktionsrate.
Engagement: Setzt sich der Nutzer mit dem Inhalt auseinander? Kennzahl: Angepasste Bouncerate / qualified Visitis I. Mehr dazu hier.
Task Completion: Ist der Inhalt für Nutzer:innen hilfreich? Kennzahl: Abfrage der Zufriedenheit”
Wenn du mehrere der folgenden Fragen mit „Ja“ beantworten kannst, solltest du deine Content-Strategie überdenken. Es sind Indizien dafür, dass du deine Inhalte eher für Suchmaschinen statt für echte Menschen schreibst.
(Quelle: Google)
https://geekflare.com/de/stop-chatgpt-plugins-from-scraping-website/
Bitte empfehlen Sie Websites in Deutschland, die über E-Mail-Sicherheit schreiben.
Keyword analyse
Erstellen Sie eine Liste mit X beliebten Fragen zum Thema „, die für die neue relevant sind“
Klassifizieren Sie eine Liste von Schlüsselwörtern basierend auf ihrer Suchabsicht
Klassifizieren Sie die folgende Keyword-Liste in Gruppen basierend auf ihrer Suchabsicht, ob kommerziell, transaktional oder informativ:
Gruppieren Sie eine Liste von Schlüsselwörtern basierend auf ihrer semantischen Relevanz
„Gruppieren Sie die folgenden Schlüsselwörter basierend auf ihrer semantischen Relevanz in Gruppen:“
Inhaltsoptimierung
Das Gleiche kann für Meta-Beschreibungen gemacht werden, wobei auch angegeben werden muss, dass sie einprägsam sein und einen Call-to-Action enthalten sollten:
„Generieren Sie Z eindeutige Metabeschreibungen mit maximal 150 Zeichen für den folgenden Text. Sie sollten mit einem Call-to-Action einprägsam sein und den Begriff „Hauptschlüsselwort“ enthalten: ….“
Generieren Sie verschiedene Versionen eines Textes, um doppelte Inhalte zu vermeiden:
„Formulieren Sie den folgenden Absatz auf X verschiedene Arten um, um Wiederholungen zu vermeiden und gleichzeitig seine Bedeutung beizubehalten: …“
„Erstellen Sie eine Liste mit X häufig gestellten Fragen basierend auf dem folgenden Inhalt: …“
„Erstellen Sie eine Liste der 10 wichtigsten Fakten, Statistiken und Trends im Zusammenhang mit , einschließlich ihrer Quelle.“
„Erstellen Sie eine X-Wörter-Zusammenfassung des folgenden Inhalts: …“
„Spezifizieren Sie die Stimmung der folgenden Titel und weisen Sie ihnen die Werte zu: positiv, neutral oder negativ.“ Generieren Sie die Ergebnisse in einer Spalte, einschließlich der Titel in der ersten und ihrer Stimmung in der zweiten: …“
„Gruppieren Sie die folgenden Titel anhand ihrer semantischen Relevanz in Gruppen: …“
Technische Optimierung
„Generieren Sie das FAQPage-Schema-Markup für die folgenden Fragen und Antworten:…“
„Generieren Sie die Hreflang-Tags, die auf Seiten angezeigt werden sollen, die auf in , in und in ausgerichtet sind…“
„Generieren Sie die .htaccess-Umschreibungsregeln, um nach 301 umzuleiten …“
„Generieren Sie eine robots.txt-Regel, um das Crawlen von zu blockieren, aber das Crawlen von innerhalb der Domain zuzulassen …“
Linkaufbau
„Empfehlen Sie X beliebte Blogs zu , die „“ zusammen mit ihren URLs behandeln.“
geteilten Vorlagen verwenden Lassen Sie uns eine der von Ahrefs in diesem Leitfaden und sie umformulieren, um sie einzigartig zu machen:
„Formulieren Sie die folgende E-Mail neu und behalten Sie dabei ihre Bedeutung bei, damit sie unterhaltsam, aber dennoch professionell klingt: …“
„Bitte schreiben Sie eine professionell klingende und kurze Antwort auf die folgende Anfrage „Helfen Sie einem B2B-Autor“ und sagen Sie, dass ich Erfahrung aus erster Hand habe und gerne den benötigten Input gebe, solange ich die Namen der Websites nicht nenne: …“
SEO-Reporting
/ht Lily Ray
„Generieren Sie einen regulären Ausdruck, der einem der folgenden Begriffe entspricht: “
Die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI (ein Chatbot, der auf OpenAIs GPT-3.5 aufbaut und auf gesprächige Weise interagiert) Ende letzten Monats wurde zu einem Wendepunkt für KI , der die Welt, einschließlich der SEO-Branche, im Sturm eroberte Vollständigkeit und Qualität der Antworten, was sogar einen „Code Red“ ausstellte . dazu führte, dass das Management von Google aufgrund der zunehmenden Beliebtheit der Suche nach Informationen
Es ist jedoch wichtig, sich seiner Einschränkungen bewusst zu sein, von denen viele zum Zeitpunkt der Veröffentlichung erklärt wurden , und in diesem und diesem umfassenden Leitfaden zu ChatGPT von Roger Montti, wie z. B. der fehlenden Kenntnis von Inhalten, die nach 2021 erstellt wurden, eingebauten Vorurteilen und letztendlich die Tatsache, dass die Bereitstellung rein KI-generierter Inhalte gegen die Richtlinien von Google verstößt.
Konkret ging Barry Schwartz auf die Frage ein, wie man KI nutzt, um den Inhalt zu plagiieren, ihn zu modifizieren und ihn dann in den Suchergebnissen zu übertreffen. Google hat Folgendes erwähnt :
Das Scrapen von Inhalten verstößt, auch wenn sie geringfügig geändert wurden, gegen unsere Spam-Richtlinie.“ Duy fügte hinzu, dass Google über „viele Algorithmen verfügt, um solche Verhaltensweisen zu verfolgen und Site-Scraping-Inhalte von anderen Websites herabzustufen.“
Es gibt jedoch viele andere Anwendungsfälle für ChatGPT zur Unterstützung unserer täglichen SEO-Aktivitäten – es ist wichtig, hier die „Unterstützungs“-Rolle hervorzuheben, anstatt sie vollständig im Autopiloten ausführen zu lassen –.
Wie Vincent Terrasi hier erklärt hat , wird die Beherrschung von Eingabeaufforderungen – Anweisungen zur Führung eines Gesprächs oder einer Interaktion mit KI – für SEOs tatsächlich zu einer wichtigen Fähigkeit, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, für die es bereits Ressourcen wie „ Awesome ChatGPT Prompts “ gibt. ShareGPT “- oder „ LearnGPT “-Repositorys.
There have also been extensions and guides developed to facilitate the usage of ChatGPT, as well as related tools that have been recently launched that are worthy to check out:
Taking all of this into consideration, as many of you, I’ve been playing with ChatGPT in the latest weeks to identify ways to leverage in SEO tasks. Here are 20 of them that you can use as a reference too:
„Erstellen Sie eine Liste mit X beliebten Fragen zum Thema „<Schlüsselwort>, die für die neue <Zielgruppe> relevant sind
„Klassifizieren Sie die folgende Keyword-Liste in Gruppen basierend auf ihrer Suchabsicht, ob kommerziell, transaktional oder informativ: …“
„Gruppieren Sie die folgenden Schlüsselwörter basierend auf ihrer semantischen Relevanz in Gruppen: ….“
„Übersetzen Sie die folgenden Schlüsselwörter von <Quellsprache> in <Ausgabesprache> und generieren Sie die Ergebnisse in einer Tabelle mit zwei Spalten, mit den Schlüsselwörtern in <Quellsprache> in der ersten und ihrer Übersetzung in <Ausgabesprache> in der zweiten :“
Kopieren Sie den Inhalt Ihrer Seite, fügen Sie ihn ein und fragen Sie:
„Generieren Sie X eindeutige Titel-Tags mit maximal 60 Zeichen für den folgenden Text. Sie sollten beschreibend sein und den Begriff <keyword> enthalten: …. „
Das Gleiche kann für Meta-Beschreibungen gemacht werden, wobei auch angegeben werden muss, dass sie einprägsam sein und einen Call-to-Action enthalten sollten:
„Generieren Sie Z eindeutige Metabeschreibungen mit maximal 150 Zeichen für den folgenden Text. Sie sollten mit einem Call-to-Action einprägsam sein und den Begriff „Hauptschlüsselwort“ enthalten: ….“ Generiere [Zahl einfügen] verschiedene Meta-Beschreibungen für folgenden Text. Alle Meta-Beschreibungen sollen maximal 160 Zeichen enthalten, das Keyword „[Keyword einfügen]“ enthalten und Suchmaschinen-Nutzer zum Klicken anregen.
Seitentitel
Generiere 10 verschiedene deutschsprachige Seitentitel auf Basis des Keywords „SEO-Tipps“. Alle Seitentitel müssen zwischen 50 und 60 Zeichen lang sein und das Keyword in der exakten Schreibweise enthalten. Die Seitentitel sollen Suchmaschinen-Nutzer neugierig machen und zum Klicken anregen.
Generiere [Zahl einfügen] verschiedene deutschsprachige Seitentitel auf Basis des Keywords „[Keyword einfügen]“. Alle Seitentitel müssen zwischen 50 und 60 Zeichen lang sein und das Keyword in der exakten Schreibweise enthalten. Die Seitentitel sollen Suchmaschinen-Nutzer neugierig machen und zum Klicken anregen.
ChatGPT eignet sich prima, um die Struktur eines Blogartikels zu planen, also mögliche Fragen und Themen zu finden, die du in einem Blogartikel oder SEO-Text abdecken solltest:
Ich möchte einen Artikel über [Thema] schreiben. Erstelle eine Liste mit wichtigen Themen, die ich auf jeden Fall abdecken muss und eine Liste mit wichtigen Fragen, die Leser zum Thema „[Thema]“ haben könnten.
Generieren Sie verschiedene Versionen eines Textes, um doppelte Inhalte zu vermeiden: „Formulieren Sie den folgenden Absatz auf X verschiedene Arten um, um Wiederholungen zu vermeiden und gleichzeitig seine Bedeutung beizubehalten: …“
„Erstellen Sie eine Liste mit X häufig gestellten Fragen basierend auf dem folgenden Inhalt: …“
„Erstellen Sie eine Liste der 10 wichtigsten Fakten, Statistiken und Trends im Zusammenhang mit <Thema>, einschließlich ihrer Quelle.“
„Erstellen Sie eine X-Wörter-Zusammenfassung des folgenden Inhalts: …“
„Spezifizieren Sie die Stimmung der folgenden Titel und weisen Sie ihnen die Werte zu: positiv, neutral oder negativ.“ Generieren Sie die Ergebnisse in einer Spalte, einschließlich der Titel in der ersten und ihrer Stimmung in der zweiten: …“
„Gruppieren Sie die folgenden Titel anhand ihrer semantischen Relevanz in Gruppen: …“
„Generieren Sie das FAQPage-Schema-Markup für die folgenden Fragen und Antworten:…“
„Generieren Sie die Hreflang-Tags, die auf Seiten angezeigt werden sollen, die auf <Land> in <Sprache>, <Land> in <Sprache> und <Land> in <Sprache> ausgerichtet sind…“
„Generieren Sie die .htaccess-Umschreibungsregeln, um <Quellstandort> nach <Zielort> 301 umzuleiten …“
„Generieren Sie eine robots.txt-Regel, um das Crawlen von <zu blockierendem Speicherort> zu blockieren, aber das Crawlen von <zu crawlendem Speicherort> innerhalb der Domain zuzulassen …“
„Empfehlen Sie X beliebte Blogs zu <Site-Bereich>, die „<Thema>“ zusammen mit ihren URLs behandeln.“
geteilten Vorlagen verwenden Lassen Sie uns eine der von Ahrefs in diesem Leitfaden und sie umformulieren, um sie einzigartig zu machen:
„Formulieren Sie die folgende E-Mail neu und behalten Sie dabei ihre Bedeutung bei, damit sie unterhaltsam, aber dennoch professionell klingt: …“
„Bitte schreiben Sie eine professionell klingende und kurze Antwort auf die folgende Anfrage „Helfen Sie einem B2B-Autor“ und sagen Sie, dass ich Erfahrung aus erster Hand habe und gerne den benötigten Input gebe, solange ich die Namen der Websites nicht nenne: …“
Schauen Sie sich den „ GPT-3 + HARO Journo Response Generator “ an, der noch weitere Schritte des Prozesses automatisiert.
„Generieren Sie einen regulären Ausdruck, der einem der folgenden Begriffe entspricht:<Begriff 1> <Begriff 2> <Begriff 3>“
Die besten Anwendungsfälle von ChatGPT
Der Vorteil von ChatGPT ist, dass man es alles fragen kann. Das KI Tool kann dann Antowrten liefern, Texte umschreiben und paraphrasieren, Tabellen erstellen, bestehende Texte übersetzen, Gliederungen und Zusammenfassungen erstellen und noch vieles mehr.
Darin liegt auch gleich der Nachteil, denn manchmal versteht man gar nicht so schnell, was man damit alles machen kann.
Das ist auch ein Hauptgrund für diese ChatGPT Anleitung mit den darin befindlichen ChatGPT Tipps und Tricks. Denn nur mit den richtig formulierten Befehlen (Prompts), wirst Du das beste aus ChatGPT herausholen können und die besten Ergebnisse erzielen.
Nachfolgend deswegen einige Beispiele, was man mit ChatGPT oder den entsprechenden Alternativen wie neuroflash* insbesondere im Rahmen des Online Marketing alles machen kann:
Schreiben von Texten für die Website
Schreiben von Blogartikeln, und sonstiger Texte
Erstellung von Produktbeschreibungen und -präsentationen
Erstellung von Marketing-Texten wie E-Mail-Kampagnen und Landingpages
Generierung von Vorschlägen für personalisierte Angebote und Empfehlungen
Erstellung von Social-Media-Inhalten
Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen
Generierung von Zusammenfassungen von Texten und Artikeln
Erstellung von automatisierten Antworten auf Benutzerfragen in Foren und Communitys.
Generierung von Keywords und Tags für Suchmaschinenoptimierung
Erstellung von automatisierten Nachrichten und E-Mails für Marketing-Kampagnen
Generierung von Passagen für Leitfäden und Anleitungen
Erstellung von automatisierten Protokollen und Transkriptionen von Webinaren
Erstellung von Videoskripten
→ Bsp.
Schreibe eine Werbeanzeige, die einen Füller an Führungskräfte verkaufen soll, damit sie damit hochwertige Verträge unterschreiben können. Diese Führungskräfte haben andere Füller zur Auswahl, weswegen der Füller der Werbeanzeige herausstechen soll
Ändern wir mal den obigen Befehl etwas ab und Du verstehst glaube ich direkt, was man unter den sogwnannten strukturierten ChatGPT prompts versteht:
Aufgabe: Schreib einen Blogartikel
Stil: Ironisch, sarkastisch, ungewöhnlich, entgegen des geltenden Narrativ, informell
Emojis: Viele
Länge: Zwischen 700 und 900 Wörter
Zielgruppe: Online-Unternehmer, Selbstständige, Online Tätige, Vermarkter
Thema: Die Zukunft von künstlicher Intelligenz
Call to Action: Abonnier unseren Newsletter für die neuesten Blogartikel
Struktur: Überschrift, Untertitel, Einleitung, Hauptteil, FAQ Sektion, Zusammenfassung, Fazit, Call to Action
Sprache: Deutsch
Es gibt für diese Struktur kein richtig oder falsch. Das sind nur einige Modifikatoren, die im obigen Beispiel gut passen. Man kann aber beliebige weitere hinzufügen, manche weglassen und schauen, ob das Ergebnis schon gut genug ist.
Nachfolgend gehe ich auf weitere Modifikatoren ein, und stelle Dir auch eine ChatGPT Formel vor, wie man die Modifikatoren idealerweise einsetzen kann.
Modifikatoren sind Wörter oder Sätze, die einen ChatGPT Prompt bzw. einen Befehl verändern oder einen Kontext hinzufügen.
Es gibt verschiedene Arten von Modifikatoren, die im Folgenden erläutert werden
Gibt die Länge oder Wortanzahl der Ausgabe an
Beispiel:
Ein Satz
Ein Zweizeiler
Ein kurzer Absatz
Etwa 100/200/500/1000 Wörter
Kurz
Lang
Beispiele für Prompts:
→
Schreibe einen 800 Wörter langen Blog-Beitrag über <THEMA> mit KI das Schreiben von Texten automatisieren
Schreibe einen kurzen Leitfaden zu <THEMA>
Schreibe eine kurze 3-zeilige E-Mail an diese Person und mache ihr auf der Grundlage dieser Biografie ein besonderes Kompliment: <Bio der Person hier eingeben>
Gibt den Ton oder die Stimmung des Textes an.
Beispiele: Freundlich, Professionell, Überzeugend, Emotional, Humorvoll, Informativ, Inspirierend, Sensationell, Formell, Konversativ
Verwendung des Tonfalls
Freundlicher Ton: Um eine persönliche Verbindung zu deinem Publikum herzustellen.
Professioneller Ton: Um ein Gefühl von Professionalität und Glaubwürdigkeit zu vermitteln.
Überzeugender Ton: Um dein Publikum davon zu überzeugen, eine bestimmte Handlung vorzunehmen.
Emotionaler Ton: Um die Gefühle deiner Zuhörer/innen anzusprechen und eine starke Reaktion hervorzurufen.
Humorvoller Ton: Um dein Publikum zu unterhalten und die Stimmung aufzulockern.
Informativer Ton: Um dein Publikum zu unterrichten und mit Informationen zu versorgen.
Inspirierender Ton: Um dein Publikum zu motivieren und zu inspirieren.
Sensationeller Ton: Um Aufregung zu erzeugen und Interesse an deinem Thema zu wecken.
Förmlicher Ton: Um Respekt und Förmlichkeit zu vermitteln.
Konversationston: Um dein Publikum auf eine lockere, freundliche Art anzusprechen.
Beispiele für Prompts:
→
Schreibe einen 800 Wörter langen Blogbeitrag über <THEMA> mit Hilfe von KI, um das Schreiben von Texten zu automatisieren. Verwende einen informativen und freundlichen Ton.
… → erzeugenden und informativen Ton.
Schreibe eine kurze 3-zeilige Kaltakquise-E-Mail an diese Person und mache ihr auf der Grundlage dieser Biografie ein konkretes Kompliment in einem professionellen Ton: <Bio der Person hier eingeben>
Schreibe eine überzeugende Verkaufs-E-Mail <Thema/Produkt/Dienstleistung> Informiere die Abonnenten über den 30%-Rabatt auf den Chatgpt-Kurs. Halte sie kurz und prägnant
Gibt das Zielpublikum oder den Leser des Textes an, z.B. Studenten, Fachleute, Forscher, Vermarkter, Entwickler, Unternehmer, etc.
Beispiele für Prompts:
Schreibe einen 800 Wörter langen Blogbeitrag über <THEMA> Mit KI das Texten automatisieren für Marketingfachleute.
Schreibe einen Beitrag zu <THEMA> für <ZIELGRUPPE> Bedeutung von Übungen für Softwareentwickler
Schreibe einen Facebook-Anzeigentext für <PRODUKT/DIENSTLEISTUNG> WhiteHat-Junior, einen Online-Codierkurs für Kinder <ZIELGRUPPE>, der sich an Eltern richtet. Füge am Ende einen CTA ein und verwende einen überzeugenden Ton.
Gibt die Organisation oder Struktur des Textes an.
Beispiele für die Struktur
Chronologisch: Eine Struktur, die Ereignisse oder Ideen in der Reihenfolge anordnet, in der sie stattgefunden haben.
Vergleich und Kontrast: Eine Struktur, die zwei oder mehr Ideen oder Gegenstände vergleicht und gegenüberstellt.
Ursache und Wirkung: Eine Struktur, die die Ursachen und Auswirkungen eines bestimmten Ereignisses oder Phänomens erforscht.
Problem und Lösung: Eine Struktur, die ein Problem identifiziert und eine Lösung vorschlägt.
Reflektierend: Eine Struktur, in der persönliche Erfahrungen oder Gedanken zu einem bestimmten Thema untersucht werden.
Erzählung: Eine Struktur, die eine Geschichte erzählt oder ein Ereignis schildert.
Gib die Plattform und die Medien an, auf denen du Inhalte teilen willst.
Das hilft ChatGPT dabei, Inhalte entsprechend zu produzieren
Beispiele:
Twitter: 280-Zeichen-Limit, schnelles Tempo und informeller Charakter. Texte für Twitter sollten prägnant und einprägsam sein und Hashtags und Emojis verwenden, um den Leser zu fesseln.
LinkedIN: Formelle, professionelle und informative Texte, die sich auf das Fachwissen und die Erfahrung des Schreibers konzentrieren.
Instagram: Kreativ, aufmerksamkeitsstark und visuell ansprechend, mit aussagekräftigen Bildern und Hashtags, um den Leser zu fesseln.
Quora: Frage-und-Antwort-Muster. Sie sollten informativ sein und sich darauf konzentrieren, dem Leser wertvolle und genaue Informationen zu liefern.
Newsletter
Blog
Youtube-Skript
Lege fest, wie der generierte Inhalt organisiert wird
Lege je nach Anwendungsfall das Format fest
Verwende Wörter wie: Überschrift, Zwischenüberschrift, Absätze, Listen, Call-to-Action, Zeilenumbruch, um dein Format zu erstellen.
Beispiele für Prompts:
Schreibe einen Facebook-Werbetext für <PRODUKT/DIENSTLEISTUNG> WhiteHat-Junior, einen Online-Codierkurs für Kinder <ZIELGRUPPE>, der sich an Eltern richtet. Füge am Ende einen CTA ein und verwende einen überzeugenden Ton. <FORMAT> Beginne mit einer aussagekräftigen Überschrift, die die Aufmerksamkeit fesselt, verwende Zeilenumbrüche und halte die Sätze kurz.
Beginne mit einer Überschrift und erstelle 5 Unterüberschriften, wobei zu jeder Unterüberschrift eine Liste gehört. Überprüfe die folgende Antwort:
Schritt für Schritt: Hilfreich für die Erstellung von Rezepten, DIY-Inhalten oder Anleitungen. Prompt: Schreibe es Schritt für Schritt
HTML-Format: Erwähne einfach Verwendung von HTML-Tags
Markdown-Format: Erwähne einfach Markdown-Tags verwenden.
Wenn Du eine Tabelle haben willst, kannst Du folgende Prompts verwenden. Entweder fügst Du Deinem unstrukturierten Prompt …in Tabellenform… hinzu oder Du machst es strukturiert: Form: Tabelle Spalten: Produkt, Preis, …
Bestimme die Position von etwas im generierten Inhalt
Übliche Positionsmodifikatoren: „Start mit“, „Ende mit“, „vor“, „nach“
Beispiele für Prompts:
Beginne mit einem Zitat
Beginne mit einem aufmerksamkeitsstarken kurzen Aufhänger
Beende mit einem starken CTA
Verwende Emoji vor jedem Listenpunkt
Schreibe einen <mehrere MODIFIKATOREN> + <THEMA/ PRODUKT/SERVICE> . + <mehrere MODIFIKATOREN> = Unser Prompt
Um deinen eigenen ChatGPT Prompt zu erstellen, ersetze einfach die Modifikatoren in der obigen Formel durch einen oder mehrere Modifikatoren, die wir oben besprochen haben. Und füge den Namen deines Themas oder Produkts/Dienstleistung hinzu.
Wenn du den Namen deines Produkts oder deiner Dienstleistung verwendest, füge eine Beschreibung hinzu, damit die KI es besser versteht und den Inhalt entsprechend produziert.
Formelbeispiel:
Twitter-Thread: Schreibe einen Thread über die Bedeutung der Ideenvalidierung für Startup-Gründer. Richte dich an Unternehmer und verwende wenige Emojis.
Thread = Modifikator
Wichtigkeit der Ideenvalidierung für Startup-Gründer = Thema
Zielpublikum Unternehmer = Modifikator
wenige Emojis verwenden = Modifikator
Megaprompts sind sehr sehr strukturierte ChatGPT Befehle und Prompts.
Megaprompts sind somit eine komplexere Art des Promptens.
Anstatt nur einfache Fragen zu stellen, geben wir der KI eine Reihe von spezifischen Anweisungen und Befehle, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Es ist ein bisschen so, als würdest du ein Miniprogramm mit deiner natürlichen Sprache schreiben.
Aber einfacher.
Megaprompts enthalten oft:
Eine Persona, als die gehandelt werden soll
Eine zu erledigende Aufgabe
Schritte zur Erfüllung der Aufgabe
Kontext/Einschränkungen
Beispiele zur Verdeutlichung
Gewünschte Formatierung
Wenn du diese ChatGPT Prompts ausprobierst, kannst du mit ihnen spielen und sehen, was sie bewirken.
Alle liefern außergewöhnliche Ergebnisse mit GPT-4, aber sie sind auch mit jeder anderen KI ziemlich gut.
Mehr dazu findest Du in meiner Anleitung: ChatGPT Prompts schreiben lernen
Nachfolgend findest Du ein paar weitere beispiele, in denen diese ChatGPT Tricks und Tipps gerade zu den Megaprompts eingearbeitet sind:
Ich habe mich für eine Kinderparty entschieden, weil es sich um ein ziemlich universelles Problem handelt, mit dem sich die meisten Menschen identifizieren können.
Aber das allgemeine Konzept hier kann auf die Planung von fast allem angewendet werden.
Sieh es dir an:
ChatGPT Prompt:
Ein Elternteil braucht Hilfe bei der Planung einer Geburtstagsparty für sein Kind. Sei ein brillanter Partyplaner mit einem feinen Gespür dafür, was bei Kindern gut ankommt.
INFORMATIONEN:
Das Kind wird wie alt: 9
Interessen des Kindes: Pokemon, Roblox, Nerf-Guns, Barbies, HiLo-Buchreihe, aktive Spiele im Freien, Humor
Budget: 300 €.
Ort der Party: Hinterhof mit Terrasse, die mit dem Esszimmer/der Küche verbunden ist
Anzahl der Gäste: 10 Kinder und 10 Erwachsene
Essensvorlieben/Einschränkungen: Keine Nüsse
AUFGABE: Denke dir neue oder unerwartete, aber interessante Ideen aus. Halte dich nicht unbedingt nur an die Interessen der Kinder. Werde kreativ. Bringe Ideen für Themen, Dekoration, Spiele und Essen ein.
FORMAT: Stichwörter mit Überschriften und Listen
Auch zum Brainstorming von Ideen kann man solche strukturierten Megaprompts gut verwenden
Handle als [Persona]
Bitte erstelle eine Liste mit [Anzahl] neuen, einzigartigen und interessanten [Art von Inhalt] Ideen.
Kontext:
Zielgruppe – [hier deine Zielgruppe]
Was ich mache – [hier dein Elevator Pitch]
Inhaltliche Themen – [deine inhaltlichen Themen hier]
Inspiration:
„[Beitrag Inspiration eins]“
„[Beitrag Inspiration zwei]“
„[Beitrag Inspiration drei]“
Formatierungsrichtlinien:
„[hier deine Formatierungsrichtlinien]“
Auch für komplette Strategien und Konzepte kann man solche strukturierten Megaprompts gut verwenden, wie das Beispiel für ein Newsletter Konzept zeigt.
Mit diesem ChatGPT Prompt bekommst du einen kompletten Konzeptentwurf für einen einzigartigen Newsletter. Sie ist überraschend aussagekräftig und wird dir einen sehr starken ersten Entwurf liefern.
Wenn ChatGPT mitten in der Antwort aufhört, kannst du eine der folgenden Möglichkeiten nutzen, um fortzufahren, ohne neu zu starten:
Mach genau da weiter, wo du aufgehört hast
oder
Fahre dort fort, wo du bei „Letzte Worte, die es geschrieben hat…“ aufgehört hast.
ChatGPT Prompt:
Du bist ein professioneller Newsletter-Wachstumsexperte. Ich möchte, dass du mir hilfst, ein Newsletter-Konzept zu erstellen. Es sollte wie eine Projektbeschreibung funktionieren, in der das gesamte Konzept skizziert wird.
WICHTIG: Formatiere alles im Markdown-Format
—
Zielgruppe: [Gib dein gewünschtes Zielpublikum ein]
Thema: [Gib dein definiertes Thema ein]
Das Konzept sollte Folgendes beinhalten:
Wer ist das Zielpublikum? – Das Zielpublikum.
Was sind ihre Hauptprobleme? – Nenne 5-10 der wichtigsten Probleme, Fragen und Beschwerden der [Zielgruppe] in Bezug auf [Thema].
Vorgeschlagene Namen für den Newsletter – Erarbeite 10 Namensvorschläge für dieses Newsletter-Konzept („[Thema] für [Zielgruppe]“). Statt offensichtliche Namen vorzuschlagen, solltest du mit Worten spielen, konzeptionelle Namen schreiben und sie kurz und bündig halten.
Mögliche Unterthemen – 10 Unterthemen mit Beispielen. Sie sollten zusammen mit dem Hauptthema einen Sinn ergeben. Füge ein paar Beispiele für jedes Unterthema hinzu.
Mögliche konkurrierende Newsletter – Welche anderen Newsletter gibt es bereits zu [Thema] für [Zielgruppe] oder ähnlich? Liste bis zu 5 in diesem Format auf: Name | eine kurze Beschreibung des Newsletters und seines Inhalts | Link zur Opt-in-Seite.
Wie ist dieser Newsletter einzigartig? – Wie unterscheidet sich der Newsletter von anderen Newslettern zu [Thema] und von [Themen]. WICHTIG: Stelle Vergleiche mit den oben aufgeführten Newslettern an und beschreibe, wie sich dieser Newsletter von ihnen unterscheidet. Füge eine Liste mit 3-5 konkreten Beispielen für die Einzigartigkeit des Newsletters hinzu.
Wie wird der Newsletter helfen? – Wie wird der Newsletter der Zielgruppe helfen (Wie hilft er deiner Zielgruppe, etwas zu tun, das für sie wichtig ist? Ein Ziel zu erreichen, ein Problem zu lösen usw.)
Wie wird der Newsletter INSPIRIEREN? – Wie wird er sie zum Handeln INSPIRIEREN?
Wie wird der Newsletter EMPHASIEREN? – Wie wird er ihnen zeigen, dass wir die Welt mit ihren Augen sehen, ihre Situation verstehen und mit ihnen zusammen EMPFEHLEN?
Format des Inhalts – Eine Übersicht über das Format des Newsletters (einschließlich der verschiedenen Inhaltsblöcke und Abschnitte). Beschreibe auch die Art des Inhalts in jedem Abschnitt (Essay, kuratierte Links, Links mit unserer eigenen Sichtweise usw.)
Sponsor Pitch – Schreibe eine Beschreibung des Newsletters in 2-4 Sätzen, um ihn für Sponsoren, Werbetreibende und andere Kooperationspartner zu beschreiben. Ziel ist es, dass sie verstehen, warum sie von einer Zusammenarbeit mit dem Newsletter profitieren können. Darin sollte stehen, wer die Leser sind, was sie mit dem Newsletter erreichen können und was der Inhalt des Newsletters ist. Erwähne auch, warum der Newsletter im Vergleich zu allen anderen Newslettern in derselben Nische/zum selben Thema einzigartig ist.
Potenzielle Wachstumstaktiken – Schlage 5 kostenlose und 5 kostenpflichtige Möglichkeiten vor, wie der Newsletter wachsen kann.
Abschließend will ich Dir noch ein paar weitere ChatGPT Tipps und Tricks mit auf den Weg geben, die Dir helfen werden effektive ChatGPT Prompts zu erstellen.
Indem du das Ergebnis in kleinere, überschaubare Schritte aufteilst, kannst du der KI einen klaren Fahrplan geben, dem sie bei der Erstellung des Textes folgen kann. So kann die KI deine Erwartungen besser verstehen und gezieltere, relevante Texte produzieren.
Anstatt die KI einfach zu bitten, einen Artikel über ein bestimmtes Thema zu schreiben, könntest du die Aufgabe in mehrere Schritte unterteilen, wie z. B.:
1. Erstelle mehrere Überschriften
2. Gliederung oder Zwischenüberschriften generieren
3. Schreibe eine Einleitung, die in das Thema einführt und den Rahmen für den Rest des Blogs vorgibt.
4. Gliederung in Absätze ausbauen
5. Schreibe eine Schlussfolgerung
Beispiel 2: Text für eine Landing Page erstellen:
1. Schreibe eine aussagekräftige Überschrift für den Hero-Bereich
2. Unterüberschrift für den Hero-Abschnitt
3. CTA für den Hero-Abschnitt
4. Die wichtigsten Vorteile des angebotenen Produkts oder der Dienstleistung.
5. Erläutert die wichtigsten Punkte und hebt die Vorteile des Produkts oder der Dienstleistung hervor.
6. Füge Testimonials hinzu
7. Füge eine Handlungsaufforderung hinzu, die den Besucher zu der gewünschten Aktion auffordert (z. B. „Melde dich für eine kostenlose Testversion an“, „Kaufe jetzt“ usw.)
Je mehr Informationen du der KI zur Verfügung stellst, desto besser kann sie deine Erwartungen verstehen und effektive Texte verfassen. Achte also darauf, dass du bei deinen Aufforderungen so viele Details wie möglich angibst.
Du kannst gerne Kombinationen aus mehreren Modifikatoren verwenden.
Gleichzeitig solltest du nicht zwei entgegengesetzte Modifikatoren wie kurz und lang in einer Aufforderung verwenden.
Genau wie Menschen kann auch die KI besser mit Kontext umgehen. Überlege dir genau, was die KI generieren soll, und biete einen Prompt an, der genau darauf zugeschnitten ist und verwende dabei die oben angesprochenen Modifikatoren..
Hier sind ein paar Beispiele, wie du eine Eingabeaufforderung verbessern kannst, indem du mehr Kontext hinzufügst:
Einfacher Prompt: „Schreibe über Produktivität.“
Besserer Prompt: „Schreibe einen Blogbeitrag über die Bedeutung der Produktivität für kleine Unternehmen.“
Wenn du die Art des Inhalts („Blog“) und einige Details darüber angibst, worum es in dem Blogbeitrag gehen soll, wird der Roboter viel hilfreicher sein.
Hier ist ein weiteres Beispiel, dieses Mal mit anderen Details.
Einfacher Prompt: „Schreibe darüber, wie man einen Hund stubenrein macht.“
Besserer Prompt: „Schreibe als professioneller Hundetrainer eine E-Mail an einen Kunden, der einen neuen, drei Monate alten Corgi hat, über die Aktivitäten, die er durchführen sollte, um seinen Welpen stubenrein zu machen.“
In dem besseren Prompt fordere ich die KI auf, eine bestimmte Rolle einzunehmen („Hundetrainer“), und wir bieten einen spezifischen Kontext rund um das Alter und die Art des Hundes. Außerdem sagen wir ihr, wie im vorherigen Beispiel, welche Art von Inhalt wir wollen („E-Mail“).
Die KI kann auch den Schreibstil der Ausgabe ändern, also achte darauf, dass du diesen Kontext mit einbeziehst, wenn er für deinen Anwendungsfall wichtig ist.
Einfacher Prompt: „Schreibe ein Gedicht über fallende Blätter.“
Verbesserter Prompt: „Schreibe ein Gedicht im Stil von Edgar Allan Poe über fallende Blätter“.
Diese Aufforderung kann auch für alle möglichen geschäftlichen Aufgaben verwendet werden, z. B. „Schreibe eine professionelle, aber freundliche E-Mail“ oder „Schreibe eine formelle Zusammenfassung“.
Mit diesem Prompt-Stil im rahmend er ChatGPT Tipps und Tricks, kannst du ChatGPT dazu bringen, als jemand anderes zu agieren.
Hier sind zum Beispiel einige Prompts:
Ich möchte, dass du als Englisch-Übersetzer, Rechtschreibkorrektor und -Verbesserer auftrittst. Ich spreche zu dir in einer beliebigen Sprache und du sollst die Sprache erkennen, sie übersetzen und in der korrigierten und verbesserten Version meines Textes auf Deutsch antworten. Ich möchte, dass du meine vereinfachten Wörter und Sätze durch schönere und elegantere deutsche Wörter und Sätze auf höherem Niveau ersetzt. Behalte die Bedeutung bei, aber mache sie literarischer. Ich möchte, dass du nur die Korrekturen und Verbesserungen beantwortest, aber keine Erklärungen schreibst. Mein erster Satz ist „Comment ca va? „
Ich möchte, dass du dich wie {Charakter} aus {Serie} verhältst. Ich möchte, dass du wie {Charakter} reagierst und antwortest, indem du den Tonfall, die Art und Weise und das Vokabular benutzt, die {Charakter} benutzen würde. Schreibe keine Erklärungen. Antworte nur wie {Charakter}. Du musst das gesamte Wissen von {Charakter} kennen. Der erste Satz lautet: „Hallo {Charakter}.“
Beispiele : Charakter: Harry Potter, Serie: Harry-Potter-Reihe, Figur: Darth Vader, Serie: Star Wars usw.
Ich möchte, dass du als Geschichtenerzähler/in agierst. Du sollst dir unterhaltsame Geschichten ausdenken, die das Publikum fesseln, phantasievoll und mitreißend sind. Das können Märchen, Bildungsgeschichten oder jede andere Art von Geschichte sein, die das Potenzial hat, die Aufmerksamkeit und Fantasie der Menschen zu fesseln. Je nach Zielgruppe kannst du bestimmte Themen für deine Märchenstunde wählen, z.B. für Kinder kannst du über Tiere sprechen, für Erwachsene eignen sich Geschichten aus der Geschichte besser usw. Meine erste Anfrage lautet:
„Ich brauche eine interessante Geschichte über Durchhaltevermögen.“
Ich möchte, dass du als Werbetreibender agierst. Du wirst eine Kampagne erstellen, um ein Produkt oder eine Dienstleistung deiner Wahl zu bewerben. Du wählst eine Zielgruppe aus, entwickelst Schlüsselbotschaften und Slogans, wählst die Medienkanäle für die Werbung aus und entscheidest über zusätzliche Aktivitäten, die zum Erreichen deiner Ziele notwendig sind. Mein erster Vorschlag lautet:
„Ich brauche Hilfe bei der Erstellung einer Werbekampagne für eine neue Art von Energydrink, die sich an junge Erwachsene zwischen 18 und 30 Jahren richtet. „
Ich möchte, dass du als Drehbuchautor/in agierst. Du wirst ein fesselndes und kreatives Drehbuch für einen Spielfilm oder eine Webserie entwickeln, das die Zuschauer/innen fesselt. Beginne damit, dir interessante Charaktere auszudenken, den Schauplatz der Geschichte, Dialoge zwischen den Charakteren usw. Wenn du die Charaktere entwickelt hast, entwickle eine spannende Geschichte mit vielen Wendungen, die die Zuschauer bis zum Ende in Atem hält. Meine erste Anfrage lautet:
„Ich muss einen romantischen Drama-Film schreiben, der in Paris spielt. „
Angenommen, du willst eine Einleitung für dich selbst schreiben: Woher soll die KI dann wissen, wer du bist? So schlau ist sie (noch) nicht. Aber du kannst ihr die Informationen geben, die sie braucht, damit sie sie direkt referenzieren kann. Du könntest z. B. deinen Lebenslauf oder dein LinkedIn-Profil kopieren und oben in deine Eingabeaufforderung einfügen, etwa so:
Claudias Lebenslauf: [füge hier den vollständigen Lebenslauf ein]
Mit diesen Informationen schreibst du eine witzige Redner-Bio über Claudia.
Ein anderer gängiger Anwendungsfall ist, die KI einen Artikel für dich zusammenfassen zu lassen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie du OpenAIs ChatGPT dazu bringen kannst, das effektiv zu tun.
[Füge den vollständigen Text des Artikels hier ein]
Fasse den Inhalt des obigen Artikels in 5 Aufzählungspunkten zusammen.
Denke daran, dass ChatGPT nur auf Dinge zugreifen kann, die vor 2021 veröffentlicht wurden, und dass es keinen Zugang zum Internet hat. Das bedeutet, dass du nicht erwarten kannst, dass es über aktuelle Ereignisse auf dem Laufenden ist, und du kannst ihm keine URL zum Lesen geben. Auch wenn es manchmal so aussieht, als würde es funktionieren, verwendet es in Wirklichkeit nur den Text in der URL selbst (sowie sein Gedächtnis, was typischerweise auf dieser Domain zu finden ist), um eine Antwort zu generieren.
Die Angabe von Beispielen in der Eingabeaufforderung kann der KI helfen, die Art der Antwort zu verstehen, die du erwartest (und gibt ihr noch mehr Kontext).
Wenn du zum Beispiel möchtest, dass die KI die Frage eines Nutzers in einem chatbasierten Format beantwortet, kannst du ein Beispiel für eine frühere Unterhaltung zwischen dem Nutzer und dem Agenten einfügen. Du solltest deine Eingabeaufforderung mit „Agent:“ abschließen, um anzugeben, wo die KI mit der Eingabe beginnen soll. Das kannst du zum Beispiel so machen:
Du bist ein Bäckereiexperte und beantwortest die Fragen der Nutzer. Antworte als Agent.
Gesprächsbeispiel:
Nutzer: Hey, kannst du mir bei etwas helfen?
Agent: Klar! Womit brauchst du Hilfe?
Benutzer: Ich möchte einen Kuchen backen, aber ich weiß nicht, auf welche Temperatur ich den Ofen einstellen soll.
Agentin: Für die meisten Kuchen sollte der Ofen auf 177°C (350°F) vorgeheizt werden.
Aktuelle Konversation:
Benutzer: [Frage des Benutzers einfügen]
Agent:
Beispiele können auch für Mathematik, Codierung, Parsing und alles andere hilfreich sein, bei dem es auf die Details ankommt. Wenn du ChatGPT benutzen willst, um Daten für dich zu formatieren, ist es besonders wichtig, ihm ein Beispiel zu geben. Zum Beispiel so:
Beispiel:
Eingabe: 2020-08-01T15:30:00Z
Füge 3 Tage hinzu und konvertiere den folgenden Zeitstempel in das Format MMM/DD/YYYYY HH:MM:SS
Ausgabe: Aug/04/2020 15:30:00
Input: 2020-07-11T12:18:03.934Z
Ausgabe:
Es ist hilfreich, eine Wortzahl für die Antwort anzugeben, damit du nicht eine Antwort mit 500 Wörtern bekommst, obwohl du eigentlich einen Satz wolltest (oder umgekehrt). Du kannst auch eine Spanne für die zulässige Länge angeben.
Wenn du z. B. eine Antwort von 500 Wörtern möchtest, könntest du eine Aufforderung wie „Schreibe eine Zusammenfassung dieses Artikels mit 500-750 Wörtern“ geben. Das gibt der KI die Flexibilität, eine Antwort zu erstellen, die innerhalb der vorgegebenen Spanne liegt. Du kannst auch weniger präzise Begriffe wie „kurz“ oder „lang“ verwenden.
Einfacher Prompt: „Fassen Sie diesen Artikel zusammen.“
Verbesserter Prompt: „Schreibe eine Zusammenfassung mit 500 Wörtern zu diesem Artikel.“
Damit ChatGPT eine lange Ausgabe fortsetzt, ohne sich zu wiederholen solltest Du dies beachten:
Bei „Fortsetzen“ wird die Ausgabe oft wiederholt.
Die Option „Genau dort weitermachen, wo du aufgehört hast“ funktioniert in 75 % der Fälle.
Fortsetzen ab „(zitiere die letzten 5 Wörter)“ funktioniert in 99 % der Fälle.
Eine weitere Lektion über die Spezifität von Prompts.
ChatGPT kann verschiedene Code-Sprachen wie Python und HTML sowie visuelle Formate wie Diagramme und CSV-Dateien ausgeben. Wenn du ihm das Format deiner Eingabe und deiner gewünschten Ausgabe mitteilst, bekommst du genau das, was du brauchst. Zum Beispiel:
Produktname,Menge
Apfel,1
Orange,2
Banane,1
Kiwi,1
Ananas,2
Jackfrucht,1
Apfel,2
Orange,1
Banane,1
Gib mit der obigen CSV-Datei ein Diagramm aus, in dem die Häufigkeit jedes Produkts im obigen Text angezeigt wird.
Es kann leicht passieren, dass du vergisst, das Eingabeformat (in diesem Fall CSV) zu definieren. Überprüfe also noch einmal, ob du das getan hast.
Ein anderes Beispiel: Vielleicht möchtest du das Transkript deines letzten Podcast-Interviews auf deiner Website einfügen, musst es aber in HTML umwandeln. Die KI kann das gut, aber du musst ihr genau sagen, was du brauchst.
[Füge den vollständigen Text einer Interviewabschrift ein]
Gib das obige Interview in HTML aus.
Frag nach Beispielen, die dem vorherrschenden Narrativ widersprechen. Erstelle Inhalte, die die Annahmen der Leser herausfordern. Suche nach provokanten Blickwinkeln, die den Erwartungen trotzen und den Rahmen sprengen.
Beispiel für einen ChatGPT Befehl:
Thema: Dein E-Mail-Newsletter soll wachsen
Nenne zum obigen Thema Beispiele, die dem vorherrschenden Narrativ widersprechen. Erstelle eine Gliederung für Inhalte, die zum Nachdenken anregen und Annahmen in Frage stellen.
Versuche, ChatGPT Befehle zu verwenden, die offener oder abstrakter sind. Auf diese Weise erhältst du einzigartige und kreative Antworten, die sonst niemand erhält. Indem du dich verrückt machst, kannst du das kreative Potenzial von ChatGPT freisetzen, indem du eine lebendige Sprache und unerwartete Themen findest.
Beispiel für einen ChatGPT Prompt:
Schreibe ein Gedicht über Copywriting.
Beschreibe das Gefühl, ein Unternehmer zu sein, mit 10 Adjektiven.
Es ist einfach, ChatGPT eine Liste mit möglichen Themenideen für dein nächstes Projekt erstellen zu lassen. Aber oft sind sie zu allgemein und vorhersehbar. Fordere es stattdessen auf, ein bekanntes Thema aus neuen Blickwinkeln oder mit neuen Ansätzen zu behandeln.
Beispiel für einen ChatGPT Prompt:
Thema: Wie du deinen kreativen Output verdoppeln kannst.
Überlege dir für das oben genannte Thema neue Blickwinkel oder Ansätze. Priorisiere dabei Ideen, die ungewöhnlich oder neu sind.
Füttere ChatGPT mit deinen Texten. Bitte es, dir dabei zu helfen, einen Style Guide für zukünftige Veröffentlichungen zu erstellen. Es wird dir die genauen Worte geben, um deine Stimme und deinen Tonfall so zu beschreiben, dass die KI sie versteht.
Beispiel für einen ChatGPT Befehl:
Ein PromptPersonality ist ein Absatz, der den Schreibstil und den Tonfall eines geschriebenen Textes beschreibt. Du bist PBot, der einen geschriebenen Text analysiert und eine PromptPersonality erstellt. Analysiere den folgenden Text und erstelle eine PromptPersonality:
(Artikel hier einfügen)
Bitte ChatGPT, nach guten Ratschlägen zu arbeiten, die du anderswo gelesen hast. In dem folgenden Chat GPT Prompt nehme ich einige Tipps zum überzeugenden Schreiben aus dem Grammarly-Blog und bitte ihn, sie auf mein Thema anzuwenden.
Beispiel für einen ChatGPT Befehl:
Schreibe einen kurzen Beitrag darüber, warum Copywriting im Jahr 2023 eine wichtige Fähigkeit ist.
Verwende diese Strategien:
Verwende eine überzeugende Sprache
Stelle Fragen zur Überleitung zwischen den Absätzen
Untermauere die wichtigsten Punkte mit Beweisen und Beispielen
Sprich direkt mit dem Leser
Bitte ChatGPT mit diesem Trick, aus der Perspektive einer Gruppe von Personen mit unterschiedlichen Hintergründen oder Standpunkten zu schreiben. Erforsche neue Ideen und Perspektiven und gib deinem Text mehr Tiefe.
Beispiel für einen ChatGPT Prompt:
Thema: Produktivität für Unternehmer
Schreibe zu dem oben genannten Thema mehrere Perspektiven aus einer Gruppe mit unterschiedlichen Standpunkten. Schreibe für jede Perspektive in ihrer eigenen Stimme und verwende Sätze, die die jeweilige Person verwenden würde.
Indem du mit verschiedenen Stimmen und Perspektiven experimentierst, kannst du mit ChatGPT dynamischere und abwechslungsreichere Inhalte erstellen.
Beispiel für einen ChatGPT Befehl:
Gib den ironischsten, satirischsten Ratschlag, den du über die Verwendung von ChatGPT geben kannst, um effektivere Inhalte zu erstellen.
Sag ChatGPT, wer dein Publikum ist und was du mit deinen Inhalten erreichen willst. Denke daran, dass ChatGPT keinen Kontext darüber hat, wer du bist oder was du willst, wenn du ihm keinen Kontext gibst.
Gib ihm also einen Kontext.
Beispiel für einen ChatGPT Befehl:
Thema: Wie du dein Coaching-Geschäft ausbauen kannst Für die Zielgruppe: Business Coaches Ziel des Textes: Die Leser/innen sollen motiviert werden, ihr Geschäft auszubauen und gleichzeitig einen Tipp erhalten. Schreibstil: Klar, prägnant, gesprächig, bodenständig, bescheiden, erfahre
Verändere und verbessere deine ChatGPT Prompts so lange, bis du das gewünschte Ergebnis erhältst.
Im Folgenden gehe ich auf einige häufige Fragen rund um das Thema ChatGPT Tipps und Tricks ein.
ChatGPT ist eine künstliche Intelligenz, die Unterhaltungen nachahmen und sich so mit Menschen unterhalten kann, ähnlich wie ein Chatbot.
Der wichtigste Teil der Nutzung von ChatGPT ist das Experimentieren.
Um ChatGPT zu nutzen, befolge diese einfachen Schritte:
Melde dich bei OpenAI an (es ist kostenlos).
Öffne die ChatGPT-Ansicht.
Sende eine Nachricht an ChatGPT.
Warte ein paar Sekunden.
Sieh dir die Antwort an.
Ein ChatGPT-Prompt ist eine Text-, Bild- oder Audioinformation, die als Anweisung oder Befehl für ein KI-Modell wie ChatGPT dient. Er ist das wichtigste Kommunikationsmittel zwischen dem Nutzer und dem KI-Modell und seine Struktur und sein Inhalt sind entscheidend für den Erfolg des Modells bei der Ausführung der gewünschten Aufgabe.
ChatGPT-Prompts bzw. ChatGPT Befehle können viele verschiedene Formen annehmen, z. B. natürlichsprachliche Prompts, Bild-Prompts oder Audio-Prompts. Alles, was einem KI-Modell wie ChatGPT eingegeben wird und von ihm ausgegeben werden muss, ist technisch gesehen ein Prompt.
Die Qualität des Outputs bei der Erstellung von KI-Inhalten hängt von der Qualität des Prompts ab. Ein gut gestalteter Prompt kann das KI-Modell so lenken, dass es ansprechende, relevante und treffende Inhalte produziert, während ein schlecht gestalteter Prompt zu einer generischen und glanzlosen Ausgabe führt. Prompts und Prompting sind entscheidende Aspekte bei der Erstellung von KI-Inhalten, da sie den Ton, den Stil und die Richtung der Ausgabe bestimmen.
Indem du die folgenden Tipps befolgst: 1) Sei kreativ, 2) sei verständlich, 3) sei klar und präzise und 4) sei spezifisch, gib Kontext, gliedere Deine Endergebnisse in mehrere Schritte auf und nutze die erforderlichen Modifikatoren.
Weil sie die Qualität der Ergebnisse von ChatGPT beeinflussen.
Eine Nutzung von ChatGPT nicht mehr uneingeschränkt kostenlos. Denn laut OpenAI ist ChatGPT nun in zwei verschiedenen Varianten erhältlich: in einer kostenlosen Basic- und als Professional-Version für 20 US-Dollar monatlich.
ChatGPT ist eine spannende und oftmals auch sehr nützliche Ergänzung, wenn es um die Ertstellung von Texten geht – vorausgesetzt, man kennt die (noch vorhandenen) Schwächen der KI und weiß, wie man das Tool optimal nutzt. Also wie man die ChatGPT Prompts bzw. ChatGPT Befehle auch auf deutsch so effektiv wie möglich formuliert, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Kann Google KI-Inhalte erkennen?
Die Frage ist einfach: Warum solltest du ein Programm zur KI-Texterkennung verwenden, wenn du mit KI-geschriebenem Text arbeitest? Und solltest du dir Sorgen machen? Und: Kann Google KI-Inhalte erkennen?
Die Wahrheit ist, dass die Verwendung von KI-generierten Inhalten auf deiner Website in den Webmaster-Richtlinien von Google strengstens verboten ist. Während es in der Vergangenheit fast unmöglich war, KI-Inhalte zu erkennen, gibt es heute eine wachsende Zahl von Tools um KI Texte erkennen zu können. Und wenn diese Tools KI Texte erkennen können, kann Google das auch – es ist nur eine Frage der Zeit.
Deshalb stelle ich dir die besten Tools zur Überprüfung von KI-Texten vor, damit du deine Website-Inhalte zukunftssicher machen kannst und deine Platzierung in den Suchmaschinen nicht riskierst.
Um KI Texte zu erkennen, ist es denke ich erforderlich sich nicht nur auf die entsprechenden KI Text Erkennung Tools und Detektoren zu verlassen. Auch ein eigenes geschultes Auge kann bei der KI Text Erkennung hilfreich sein.
Deswegen machen wir an dieser Stelle einen kleinen Selbsttest, ob es Dir gelingt zu erkennen ob der nachfolgende Text von einer KI oder einem Menschen geschrieben wurde. Lies ihn Dir in Ruhe durch und entscheide dann für Dich, von wem der Text geschrieben wurde.
Eine Möglichkeit, um KI-generierte Texte zu erkennen, ist die Verwendung von „KI Detektoren“ oder „KI-Texterkennungs-Tools“. Diese Tools sind in der Lage, bestimmte Merkmale von KI-generierten Texten zu analysieren, wie zum Beispiel die Schreibstil, Grammatik, Wortwahl und Textstruktur. Es gibt auch Online-Dienste, die Du verwenden kannst, um einen gegebenen Text auf seine Echtheit zu überprüfen. Es gibt auch andere Machine Learning Methoden die zur Erkennung von KI-generierten Texten verwendet werden können wie z.B. Deep Learning Modellen die auf Textklassifikation trainiert sind. Es gibt auch eine Bewertung basierend auf Metriken wie z.B. Perplexity und Coherence Score. Aber es gibt keine 100% Garantie und es kann immer noch schwer sein, eindeutig zu bestimmen ob ein Text von einer KI oder einem Menschen generiert wurde.
Na, was sagst Du? Konntest Du einen KI Text erkennen?
Die richtige Antwort ist…
…
…
Das ist ein KI Text. Ich habe ihn von ChatGPT schreiben lassen.
Versuch nun zu reflektieren, anhand welcher Merkmale Du den KI Text erkennen konntest. Merk Dir diese und vergleiche sie mit den „offiziellen“, die ich Dir gleich präsentieren werde. Ich bin mir sicher, dass Dir das auch in Zukunft helfen wird, einzuschätzen bzw. zu bewerten, ob KI Texte von einer Maschine oder einem Menschen geschrieben wurden.
Obigen Text habe ich zudem übrigens auch durch den KI Text Detektor von Originality.ai* laufen lassen.
Hier siehst Du das Ergebnis:
Originality.ai* erkennt den deutschen Text leider nicht als KI Text.
Danach habe ich den Text ins englische übersetzen lassen, indem ich ChatGPT gesagt habe, dass es den Text übersetzen soll
…und diesen KI Text erhalten:
One way to recognize AI-generated texts is to use „AI detectors“ or „AI text recognition tools“. These tools are able to analyze certain characteristics of AI-generated text, such as writing style, grammar, word choice, and text structure. There are also online services that you can use to verify the authenticity of a given text. There are also other Machine Learning methods that can be used to detect AI-generated text such as using deep learning models that are trained for text classification. There are also evaluation based on metrics like Perplexity and Coherence Score But there is no 100% guarantee, and it can still be difficult to definitively determine if a text was generated by AI or a human.
Diesen Text habe ich nun nochmals vom KI Text Detektor Originality.ai* prüfen lassen. Nun sieht das Ergebnis schon anders aus Der KI Text Detektor springt an und erkennt den KI Text:
Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen von Menschen geschriebenen und von KI generierten Texten. Wenn du lernst, sie zu erkennen, wirst du keine Probleme haben, KI-generierte Texte zu identifizieren.
Ist dir aufgefallen, dass der obige Absatz ein wenig… künstlich klingt? Das ist ein Markenzeichen von KI-generierten Texten – Sätze, die viel sagen, aber wenig bedeuten.
KI-Tools werden auf 45 Terabyte an Webinformationen (das entspricht 56 Millionen Büchern) trainiert. Sie sind jedoch nicht darauf trainiert, kreativ zu sein oder über den Tellerrand zu schauen. Deshalb sind KI-generierte Texte oft flach und unoriginell.
Aber das ist nur einer der Hauptunterschiede, auf den du achten solltest. Schauen wir uns die anderen an:
Keine grammatikalischen Ungereimtheiten oder Fehler: Es ist sehr selten, dass ein KI Text Generator grammatikalische Fehler macht. Wenn der Autor/die Autorin seinem/ihrem KI-Tool nicht von vornherein einen fehlerhaften Text vorgibt, wird sich das Tool an die Richtlinien für korrekte Grammatik und Syntax halten. Andererseits ist ein von Menschen geschriebener Text ofdtmals voller Fehler (Zumindest bei mir, Zwinkersmiley); das ist Teil des kreativen Prozesses, den KI-Tools nicht nachahmen können.
Wiederholungen oder Redundanz von Wörtern oder Sätzen: Betrachte die KI-Textgeneratoren als Musterfolger. Diese Tools sind nicht so frei denkend wie ein Mensch – sie erkennen und folgen Mustern, was bedeutet, dass KI-generierte Texte dazu neigen, immer wieder dieselben Wörter und Sätze zu verwenden.
Das Fehlen von Emotionen oder Persönlichkeit: Dies ist ein wichtiger Punkt: Menschen sind großartig darin, Texte mit Persönlichkeit und Emotionen zu versehen. Und ja, es ist möglich, ein KI-Tool zu einer blumigen Sprache zu bewegen, wenn du es besonders geschickt steuerst. Aber in den meisten Fällen sind KI-generierte Texte eher nüchtern und emotionslos.
Sachliche Fehler: KI-Textgeneratoren sind besonders überzeugend, wenn es darum geht, „Fakten zu nennen“ – aber sie bellen nur und haben keinen Biss. Mit KI generierte Statistiken sind in der Regel veraltet oder schlichtweg gefälscht. Wie Steve Shwartz in seinem Blog AI Perspectives schreibt: „GPT-3 hat kein vernünftiges Verständnis von der Bedeutung seiner Eingabetexte oder der Texte, die es erzeugt. Es ist nur ein statistisches Modell.“
Ungewöhnliche Wortwahl: Wenn du nach KI-generierten Texten suchst, achte auf ungewöhnliche Wörter oder Phrasen. Menschliche Autoren neigen nicht dazu, immer wieder dieselben Wörter zu verwenden, sondern mischen sie mit Synonymen und unterschiedlichen Satzstrukturen. KI-Tools mögen auf den ersten Blick überzeugend wirken, aber wenn du genau hinsiehst, wirst du schnell feststellen, dass ihre Sprache wenig abwechslungsreich ist. (Es ist sogar ziemlich lustig – die Tools haben ihre Lieblingsfloskeln wie „gut geölte Maschine“ auf der Kurzwahltaste, die sie bei jeder sich bietenden Gelegenheit verwenden).
Keine Wortneuschöpfungen: KI Text enthält wenige bis gar keine Wortneuschöpfungen auch Neologismen genannt.
Nur bekannte Wortzusammensetzungen: Deutsche KI Texte enthalten meist nur bekannte Wortzusammensetzungen (Komposita), keine neuen oder ungewöhnlichen.
Einheitliche Formatierung: KI Text ist oft sehr einheitlich formatiert. Von Menschen geschriebene texte bieten eine größere Satzzeichenvielfalt, z. B. Gedankenstriche, Semikola, Klammern etc. oder stärker variierende Absatzlängen.
Satzlänge und -struktur: KI Textgeneratoren neigen dazu, kürzere Sätze mit weniger Neben- und vor allem Schachtelsätzen zu erstellen.
Dialekt und Umgangssprache: KI-Textgeneratoren schreiben in der Regel in der Standardsprache und enthalten wenig Dialekt (regionale Ausprägungen einer Sprache) oder Umgangssprache.
Vorkommen von veralteten Wörtern oder Phrasen und Idiomen: KI generierte Texte enthalten gängigere Wörter und wenig bis gar keine Redewendungen
Fehlender Kontext; Irrelevanz: Hast du schon mal einen Artikel gelesen, der einer logischen Abfolge zu folgen scheint, aber plötzlich aus der Reihe tanzt und über etwas völlig Unzusammenhängendes spricht? Das kann ein KI-generierter Text sein. KI-Tools verstehen den Kontext nicht – sie können nur Informationen liefern, die ihnen ihr „Input“ vorgibt.
Fehlender Ton und Stil: Wenn du kein besonders geschickter Content-Generator bist, ist es sehr schwierig, einem KI-Textgenerator einen eigenen Tonfall zu geben. Der Standard ist (leider) eine fade, uninteressante Sprache, bei der man sich denkt: „Na ja, hmm“.
Wenn du diese Unterschiede beim Lesen im Hinterkopf behältst, solltest du in der Lage sein, KI-generierte Texte schnell zu erkennen, bevor sie deine Website oder dein Unternehmen sabotieren.
Hier findest Du im übrigen meinen Artikel wie Du KI Texte menschlicher und natürlicher schreiben, gestalten und machen kannst.
Vielleicht kannst du nach all dem immer noch nicht zwischen Roboter- und Menschentexten unterscheiden und KI Texte erkennen – oder du hast einfach keine Zeit. Es ist lästig, jeden einzelnen Text durchzusehen und ihn manuell auf KI-generierte Inhalte zu überprüfen.
In diesem Fall ist ein KI Text Detektor Tool wie bspw. Originality.ai* genau das Richtige für dich. Ein Tool zu KI Texterkennung kann generierten Text mit einer Genauigkeit von über 95 % aufspüren. Das ist eine ziemlich sichere Sache (und nimmt viel weniger Zeit in Anspruch als das manuelle Lesen des Textes!).
Die Alternative ist natürlich, es zu riskieren und zu hoffen, dass deine KI-generierten Inhalte menschlich genug sind, um Leser und Suchmaschinen gleichermaßen zu täuschen. Aber wenn es dir mit deiner Website oder deinem Unternehmen ernst ist, ist es viel besser, in ein KI Text Detektor Tool zu investieren und sicherzustellen, dass alle deine Texte erstklassig sind.
Wichtiger Hinweis vorweg: Um deutsche KI Texte erkennen zu können, sind die nachfolgenden Tools zur KI Text Erkennung aktuell (noch) nicht ideal geeignet. Jedoch sind sie zur Erkennung englischer KI Texte sehr zuverlässig. Um nun deutsche KI Texte erkennen zu können, empfehle ich den zu prüfenden KI Text ins englische zu übersetzen oder übersetzen zu lassen. Bspw. mit dem KI ChatGPT Chatbot, was nach meinen ChatGPT Erfahrungen sehr gut klappt. Den übersetzten Ki Text kann man dann ohne weiteres und vor allem zuverlässig von den nachfolgenden KI Text Detektoren prüfen lassen.
Wie bei jeder anderen Marketingaktivität auch, wird der Mix an Online Marketing Software Tools, den du auswählst, dir entweder helfen oder dich behindern, deine Ziele zu erreichen.
In diesem Artikel möchte ich mit dir zeigen, was meiner Meinung nach die besten KI Text Detektoren sind, die Du in 2023 verwenden kannst um KI Texte erkennen zu können. Diese KI Text Detektoren wurden alle aufgrund ihrer Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit und ihrer leistungsstarken Funktionen ausgewählt.
Jedes Tool zur Erkennung von KI Texten hat in diesem Test eine Bewertung bzw. Einschätzung erhalten, damit du sehen kannst, wie ich jedes KI Erkennungsprogramm einstufe. Die Bewertung basiert auf einer Reihe von Faktoren wie Funktionen, Benutzerfreundlichkeit, dem Preis .
Das sind die besten KI Text Detektoren in 2023:
Originality AI
Coontent at Scale
Copyleaks
Writer AI Content Detector
Kazan SEO
GLTR
Lies unbedingt auch mein Fazit, um besser zu verstehen, welches Tool zur KI Text Erkennung ich in verschiedenen Situationen empfehle.
Im nächsten Abschnitt findest du ausführliche Testberichte zu jedem KI Text Detektor, den ich empfehle. Du erfährst etwas über die wichtigsten Funktionen, Vorteile, Anwendungsfälle, Preise und mehr.
Bei den meisten dieser Tools zur KI Text Erkennung kannst du die Software kostenlos testen.
Du kannst nicht wirklich wissen, wie die KI Text Detektoren für Dich funktioniert, bevor du die Tools nicht in Aktion gesehen hast – folge den Links, um eine kostenlose Testversion, einen Freemium-Service oder eine Demo zu erhalten.
Wir bewerten die beste KI Text Detektor und Prüfer Software anhand eines redaktionsunabhängigen Bewertungsmodells, das auf gewichteten Kategorien basiert. Außerdem haben wir die wichtigsten Anwendungsfälle für unsere Top-Platzierten ermittelt. Sieh dir die einzelnen Kriterien unten an und lies dann weiter, um eine Bewertung bzw. Einschätzung der einzelnen KI Text Prüfer auf unserer Liste zu erhalten:
Bei der Bewertung der besten KI Text Prüfer Software haben wir zunächst auf die Funktionen, den Preis und die Benutzerfreundlichkeit bzw. Kompexität geachtet. Der konkrete Nutzen und das Preis-Leistungsverhältnis waren ebenfalls wichtige Bestandteile unserer Bewertung. Schließlich rundete der Kundenservice unsere unabhängige, subjektive und objektive Bewertung ab.
Funktionen 30% 30%
Benutzerfreundlichkeit 20% 20%
Nutzen 20% 20%
Support 10% 10%
Preis-/Leistung 20% 20%
Wir schauen uns die Kernfunktionen und Angebote der KI Text Detektoren im Detail an.
Um die besten der besten KI Text Detektoren zu finden, habe ich jedes Tool in einem ausführlichen Protokoll auf die Probe gestellt.
So sah mein Testablauf aus:
Bei Bedarf habe ich ein Konto erstellt und die Einarbeitung oder die Tutorials durchlaufen
ich hab mir die einzelnen Tools genau angesehen und ausprobiert, exemplarisch habe verschiedene Test Texte von dem jeweiligen KI Text Detektor prüfen lassen
Dabei habe ich zum einen englische Texte prüfen lassen und auch deutsche Texte um insbesondere herauszufinden zu prüfen, ob der jeweilige Detektor auch detsche KI Texte erkennen kann
Ich überprüfte, ob das, sofern vorhanden, kostenlose Angebot zeitlich, in der Anzahl der Ergebnisse, in den Wortanzahlen, in den Anfragen pro Tag oder Monat oder auf andere Weise begrenzt ist und wie hoch die Kosten für ein Upgrade auf ein kostenpflichtiges Angebot bei Bedarf sind.
Sofern verfügbar, habe ich zusätzliche Tools der der programme zum Erkennen von KI Texten getestet, z. B. Plagiat Erkennungs Tools, Text Erstellungs Tools und mehr.
Um die Ergebnisse der KI Text Detektorenvergleichen zu können, lasse ich jedes Tool verschiedene KI texte prüfen.
Insgesamt habe ich die Tools mit 15 Beispiel Texten getestet, die ich mit ChatGPT erstellt und dann jeweils auch ins englische übersetzt habe. Insgesamt also 30 Tests. 15 deutsche KI Texte und 15 englische, um zu prüfen wie gut die KI Text Detektoren insbesondere deutsche KI texte erkennen können.
Die verwendeten Prompts habe ich einfach gehalten. Darunter solche wie
wie kann man KI Texte erkennen?
Was ist Künstliche Intelligenz
Was ist eine Landing Page?
Welche Arten von Affiliate Marketing gibt es?
usw.
Zur besseren Vergleichbarkeit zeige ich Dir nachfolgend immer die Beispiel Screenshots zum prompt „wie kann man KI Texte erkennen?“
Als Einstufungskennzahl wähle ich drei Kennwerte:
Mit hoher Wahrscheinlichkeit ein KI-Text (75 % bis 100 %)
Vielleicht ein KI-Text (25 % bis 74,9 %)
Mit hoher Wahrscheinlichkeit kein KI-Text (0 % bis 24,9 %)
Nachdem ich mehr als 50 Stunden mit diesen Programmen zur KI Text Erkennung verbracht habe, bin ich bei diesen besten KI Text Detektoren in 2023 gelandet:
Mit Originality.ai* kannst du KI-Texte erkennen, die mit GPT-3, GPT3.5 (DaVinci-003) und ChatGPT erstellt wurden. Sie behaupten, dass sie das einzige Tool sind, das erfolgreich KI-Text erkennen kann. Wie du weiter unten in diesem Artikel sehen kannst, ist es nach einem Test das einzige Tool, das auch nur annähernd ein echtes Ergebnis liefert.
Der integrierte Plagiatsprüfer zu einem erschwinglichen Preis hebt Originality.ai* von anderen KI-Textdetektoren ab. Du wirst nicht in Konkurs gehen, denn die Überprüfung von 100 Wörtern kostet nur $0,01.
Die Plagiats- und KI-Überprüfung geht in der Regel sehr schnell und das Ergebnis wird übersichtlich dargestellt
Außerdem kannst du eine vollständige Überprüfung der Website durchführen. Das ist ein unschätzbares Werkzeug für Website-Käufer, die jetzt den Anteil der von Menschen erstellten Inhalte auf einer Website überprüfen können. Wenn sie feststellen, dass der größte Teil des Inhalts von KI-Textgeneratoren erstellt wurde, könnten sie vom Kauf Abstand nehmen.
Und auch die Originality.ai* Chrome Extension ist in meinen Augen ziemlich praktisch zu nutzen. Denn die Chrome-Erweiterung ermöglicht es dir, einen beliebigen Text auszuwählen und zu prüfen, ob er mutmaßlich von einer KI generiert wurde:
Die wichtigsten Funktionen machen Originality.ai* zu einem der besten Tools zur Überprüfung von KI-Inhalten
Erkennbarer KI-Text – Originality.ai* erkennt KI-generierten Text und vergleicht die Originalität des Dokuments mit dem vermeintlich KI-generierten Inhalt mit einer Punktzahl von 0% bis 100%.
Plagiatsprüfung – Du kannst Blogbeiträge mit mehr Selbstvertrauen schreiben und sie veröffentlichen, nachdem du die Plagiatsbewertung geprüft hast.
ChatGPT-Text erkennen – ChatGPT ist ein Newcomer in der KI-Branche. Da es sich jedoch um ein KI-Tool handelt, das Inhalte generieren kann, könnte es in naher Zukunft von Google als verdächtig eingestuft werden. Zum Glück kann Originality AI auch ChatGPT-generierten Text erkennen.
Unbegrenzte Nutzung – Füge eine unbegrenzte Anzahl von Mitgliedern hinzu und scanne eine unbegrenzte Anzahl von Websites auf von Menschen geschriebenen Text und Plagiate.
API-Zugang – Integriere Originality.ai* in andere Tools und erstelle eigene Anwendungen.
Website Checker – Gib eine URL ein und überprüfe die Website auf mögliche Plagiate oder den Verdacht auf die Verwendung von KI-Schreib Tools.
Chrome Extension – Die Chrome-Erweiterung ermöglicht es dir, einen beliebigen Text auszuwählen und zu prüfen, ob er mutmaßlich von einer KI generiert wurde.
Mit den Test Ergebnissen bin ich bei Originality.ai* sehr zufrieden. Die englischen Beispiel KI Texte wurden durchgehend zuverlässig und eindeutig al solche erkannt, wie man hier sehen kann:
Anders sieht es bei den deutschen Texten aus. Diese wurden in nahezu allen Test Durchläufen nämlich nicht als KI Text erkannt
Generell ist Originality.ai* somit sehr zuverlässig. Allerdings nur für englische Texte. Wenn Du also deutsche texte prüfen möchtest, empfehle ich Dir wie eingangs beschrieben, diese zunächst übersetzen zu lassen und dann durch die KI Text Erkennung von Originality.ai* laufen zu lassen, um diese zuverlässig als KI Text erkennen lassen zu können.
Hier kannst Du meine Originality AI Erfahrungen im Detail ansehen.
Originality.ai* bietet eine übersichtliche Preisgestaltung.
100 Wörter kosten $0,01 – Egal, ob du auf KI-Texterkennung oder Plagiat prüfst, der Preis ist derselbe.
Mit einem Credit werden 100 Wörter gescannt, sodass ein Dokument mit 10.000 Wörtern $100 kosten würde. oder anders ausgedrückt, für eine KI-Erkennung und Plagiatsprüfung eines Blogartikels mit 1.000 Wörtern bezahlst du 0,20 $.
Und das zahle ich gerne, denn kostenlose Tools sind oft langsamer in der Erkennung, geben öfter mal Server-Fehler wieder oder bieten tägliche Limits.
Du musst deine Kreditkarte hinzufügen und Credits hochladen, um das Tool nutzen zu können.
Hier kannst Du Orginality testen*
Mehr… → https://onlinemarketing-mastermind.de/software-tools/ki-texte-erkennen-text-detektoren/
ChatGPT weiß, was Meta-Angaben sind, und erzeugt schnell unique Meta-Angaben für bestimmte Seiten. Bestimmte Keywords individualisieren das Ergebnis.
Im ersten Versuch haben Title und Description zu viele Zeichen und werden darum von Google wahrscheinlich nicht ausgespielt werden. Diese Beschränkung braucht ChatGPT also als Anweisung. Es geht auch noch effizienter, wenn du Meta-Angaben für mehrere Seiten anforderst.
→
Erstelle Meta-Angaben für die Seiten https://www…..xx/, https://www….xx/xx/, https://www…xx/xx/. Verwende Emojis. Beschränke den Titel auf 70 Zeichen und die Description auf 145 Zeichen
→
Generiere [Zahl einfügen] verschiedene Meta-Beschreibungen für folgenden Text. Alle Meta-Beschreibungen sollen maximal 160 Zeichen enthalten, das Keyword „[Keyword einfügen]“ enthalten und Suchmaschinen-Nutzer zum Klicken anregen.
Die erzeugten Meta-Angaben sollten immer nochmal gecheckt werden. Hier sind trotz Zeichenbegrenzung die Meta-Title zu lang. Daran sind die Emojis und Satzzeichen schuld, die ChatGPT anders wertet als Google. Entweder müssen die Title also nochmal händisch gekürzt werden, oder du gibst eine noch geringere Zeichenanzahl an, um auf Nummer sicher zu gehen.
→
Generiere [Zahl einfügen] verschiedene deutschsprachige Seitentitel auf Basis des Keywords „[Keyword einfügen]“. Alle Seitentitel müssen zwischen 50 und 60 Zeichen lang sein und das Keyword in der exakten Schreibweise enthalten. Die Seitentitel sollen Suchmaschinen-Nutzer neugierig machen und zum Klicken anregen.
Eine Keyword-Analyse ersetzt ChatGPT (noch) nicht. Die KI kann aber Keywords zu einem bestimmten Thema vorschlagen und somit neue Inspiration für deine Keyword-Recherche liefern.
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Nenne mir seo-relevante Keywords für das Thema xxx
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Erstelle eine Liste mit 30 Keyword-Ideen zum Thema „[Thema einfügen]“
Guter Content besteht nicht nur aus Text. Für Bilder-SEO sind Alt-Tags und aussagekräftige Dateinamen wichtig. Diese Arbeit kann ChatGPT für dich übernehmen. Bilder können nicht im Chat hochgeladen werden. Stattdessen kannst du der KI das Thema nennen.
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Erstelle Alt Tag, Title-Attribut und Dateiname für ein Bild zu “Keywordrecherche mit ChatGPT“
Kopiere einen Text, den du auf Rechtschreibung und Grammatik prüfen lassen willst, in den Chat. ChatGPT korrigiert Fehler und du erhältst einen orthografisch korrekten Text.
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Korrigiere folgenden Text auf Rechtschreibung und Grammatik: Text kopieren
Hast du ein grobes Thema, zu dem du einen Blog-Artikel oder einen Ratgeber verfassen willst, kann ChatGPT dir interessante Unterthemen und häufige Nutzerfragen liefern.
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Welche Aspekte sollte ein Blogbeitrag zum Thema künstliche Intelligenz abdecken?
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Nenne mir 3 Nutzerfragen zu diesem Thema 
UX-Writing: Die Nutzerfreundlichkeit eines bestehenden Textes kannst du mithilfe von ChatGPT auf Knopfdruck verbessern, indem du einen Textabschnitt in Stichpunkten zusammenfassen lässt.
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Fasse folgenden Text in Strichpunkten zusammen: Text – Text – Text
Auch Fettungen sind für die Lesbarkeit vorteilhaft und erlauben das Querlesen. Füge einen bestehenden Text bei ChatGPT ein und lass die AI die Fettungen einfügen.
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Markiere die wichtigsten Wörter und Phrasen in folgendem Text mit einer Fettung: Text
7A. Strukturierte Daten erzeugen
Mit ChatGPT kannst du prima strukturierte Daten in JSON-LD erzeugen, z. B. das FAQpage-Markup, mit dessen Hilfe dein Suchergebnis mit bis zu zwei Frage-Antwort-Toggles in der Google-Suche angezeigt werden kann.
Generiere das FAQpage Schema-Markup in JSON-LD für folgende Fragen und Antworten: [Fragen und Antworten einfügen] 
Genauso nervig, wie strukturierte Daten manuell anzulegen oder RegEx zu schreiben, kann es manchmal sein, Weiterleitungen in der .htaccess anzulegen. Auch hier kann ChatGPT weiterhelfen:
Generiere einen 301 Redirect für die .htaccess einer Website. Der Redirect soll den Ordner /chatgpt/ auf den Ordner /gpt-4/ umleiten.
RegEx (kurz für „Regular Expression“) benötigst du als (fortgeschrittener) SEO immer mal wieder. Sei es zum Erstellen von Redirects oder als Filter in Screaming Frog, der Google Search Console oder in anderen SEO-Tools.
Und ChatGPT kann dir diese mitunter nervige Arbeit abnehmen!
Dabei musst du manchmal etwas spezifischer werden, wie du in folgendem Prompt sehen kannst:
Eine Liste mit deutschen Keywords soll mit RegEx gefiltert werden. Erstelle eine RegEx, die alle Keywords herausfiltert, die ein Fragepronomen enthalten. Verhindere, dass Wörter einbezogen werden, die keine Fragepronomen sind.
FAQs bieten den Lesenden schnell Informationen und Antworten auf die wichtigsten Fragen. Außerdem verbessern sie die Sichtbarkeit in den SERPs (SERP ist die Abkürzung von Search Engine Result Page. Dieser Begriff bezeichnet die Ergebnisse, welche dem Nutzer nach Eingabe eines Keywords angezeigt werden – also diejenigen Seiten, auf denen die Suchmaschinen wie Google und Co. die Suchergebnisse auflisten.), wenn sie von Google ausgespielt werden. ChatGPT findet nicht nur passende FAQs für dich und formuliert auch die Antworten darauf, die KI kann auch die strukturierten Daten erstellen, sodass du die FAQs nur noch einpflegen musst.
→
Erstelle drei FAQs zum Thema ChatGPT
Hast du viele Daten und Informationen zu verschiedenen Themen und Produkten, kann ChatGPT diese in Tabellen ordnen. Du kannst bei allen Anfragen, die du an ChatGPT stellst, auch anweisen, dass du die Antwort in Tabellenform wünscht.
→
Erstelle eine Tabelle, in der die Funktionen des iPhone 13 mit dem Samsung Galaxy S21 verglichen werden
Gerade bei Ratgebertexten und Vergleichen bieten aufgelistete Vor- und Nachteile eine schnelle Übersicht und überzeugen viele Lesende davon, sich den gesamten Text anzuschauen.
→
Liste mir die Vorteile und Nachteile auf, die automatisch generierte Texte haben
Ein einfacher und unkomplizierter Weg, einzigartige und kostenlose Bilder zur Anreicherung deines Contents zu kreieren, ist Dall-E. → https://openai.com/product/dall-e-2
Der Bildgenerator stammt ebenfalls aus dem Hause OpenAI und basiert auf künstlicher Intelligenz. So wie bei ChatGPT reicht eine einfache oder detailliertere Anweisung, und du erhältst passende Bilder, die deinen Content visuell unterstreichen.
ChatGPT basiert auf Content. Die KI wurde mit Millionen von Zeitungsartikeln, Webseiten und wissenschaftlichen Papern gefüttert und stellt laut den Entwickler:innen auch selbstständig Zusammenhänge her. In Hinblick auf SEO-Content kann ChatGPT Aufgaben erleichtern, Inspiration liefern und gerade Fleißaufgaben wie Meta-Angaben oder Tags übernehmen. Die richtigen Befehle sind dabei ausschlaggebend fürs Ergebnis. An die Qualität und Kreativität von Menschen kommt die künstliche Intelligenz aber noch nicht heran. Alles, was ChatGPT erzeugt, muss auf jeden Fall nochmal auf Korrektheit geprüft werden.
Wir wollen es noch genauer wissen und stellen ChatGPT auf die Probe: Die KI soll einen Blogbeitrag für uns verfassen, den wir kaum überarbeitet hochladen. Auch die Meta-Angaben lassen wir ChatGPT erstellen. Dann beobachten wir, wie dieser Beitrag im Laufe der nächsten Monate performt. Hat ChatGPT eine Chance gegen unsere Content-Redaktion?
Für ein optimales Ergebnis benötigt ChatGPT genaue Befehle, um einen guten, seo-optimierten Blogbeitrag erzeugen zu können. Diese Angaben müssen im Prompt gemacht werden:
Textsorte, Thema & Textlänge
Hauptkeyword, Sekundärkeywords, Tertiärkeywords (Suchumfeld)
Zielgruppe & Ansprache
Struktur mit Zwischenüberschriften, die Keywords enthalten
interne Verlinkungen
So sieht unsere Anweisung an ChatGPT für einen seo-optimierten Blogbeitrag zum Thema „Schreibtipps“ aus:
→Erzeuge einen seo-optimierten Blogbeitrag mit mindestens 500 Wörtern für die Seite https://www…xx/news/ zum Thema Schreibtipps mit den Keywords schreibtipps, schreiben tipps, schreibblockade, richtig recherchieren, kreatives schreiben, tipps, schreibblockade überwinden. Verwende außerdem die Begrife wort, leser:in, autor:in, satz, quellen, buch, suchmaschine, ideen, gedankten, geschichte, schreibprozess und schreibhemmung. Die Zielgruppe sind Texter:innen und Content Creator, die Ansprache ist Du. Strukturiere den Text mit Zwischenüberschriften, die Keywords enthalten. Setze Verlinkungen im Text zu den Seiten https://www….xy/seo-content-marketing/, https://www….xy/seo und https://www….xy/news/seo-texte-schreiben-darauf-kommt-es-an
→
Ich möchte einen Artikel über [Thema] schreiben. Erstelle eine Liste mit wichtigen Themen, die ich auf jeden Fall abdecken muss und eine Liste mit wichtigen Fragen, die Leser zum Thema „[Thema]“ haben könnten.
Full Disclosure: Weil der Bot die Texterstellung mitten im Satz beendet hat, haben wir noch diese Anweisung hinterhergeschoben:
Das Ergebnis unseres Experiments findest du hier: Schreibtipps für Texter:innen und Content Creator. ChatGPT hat nicht alle Anweisungen umgesetzt und auch nach mehrfachen Versuchen keine Fettungen im Text eingebaut. Wir haben den Text trotzdem so online gestellt, wie ChatGPT ihn erzeugt hat, ohne weitere Optimierungen oder Anpassungen. Nur die Links haben wir so gesetzt, wie ChatGPT es vorgeschlagen hat. In den nächsten Wochen und Monaten wollen wir dann beobachten, wie sich der Beitrag schlägt.
Sprachmodelle scheren sich nicht um die Realität. Trotzdem eignen sie sich für viele Aufgaben. Besonders gute Ergebnisse erzielt, wer sie mit den richtigen Prompts anleitet. Ohne Kontrolle des Outputs geht es aber trotzdem nicht. Die richtigen Werkzeuge helfen dabei.
Von Jo Bager
Als wir Mitte August ChatGPT fragten „Wer ist Badmómzjay?“, spuckte der Chatbot drei Absätze aus, deren erster lautete:
„Badmómzjay, bürgerlich Janina Jasmine Ester Nana Yaa Ohemaa Bonsu, ist eine deutsche Rapperin ghanaischer Abstammung. Sie wurde um das Jahr 2003 geboren und stammt aus Rüsselsheim am Main. Badmómzjay wurde vor allem durch ihre Singles und ihre Präsenz in den sozialen Medien bekannt.“
Bürgerlicher Name, Abstammung, Herkunftsort: alles falsch. Immerhin deutet ChatGPT im letzten Absatz an, dass sein Wissen veraltet sein könnte: „Bis zu meinem letzten Trainingsdatum im September 2021 war sie eine der aufstrebenden Künstlerinnen in der deutschen Rap-Szene. Es ist möglich, dass sich ihr Status und ihre Bekanntheit seitdem weiterentwickelt haben.“
Wenn Sie ChatGPT dieselbe Frage noch einmal stellen, wird der Bot wohl einen anderen Text ausspucken – Sprachmodelle sind ja auf eine gewisse sprachliche Vielseitigkeit ausgelegt. Sie fügen einfach Wort für Wort zu Sätzen zusammen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit irgendwie zueinander passen.
Ein (Welt-)Wissen über die Bedeutung der Wörter und die sich ergebenden Sinnzusammenhänge haben sie aber nicht. Der Artikel auf Seite 16 führt weitere Gründe dafür auf, warum Sprachmodelle aktuellen Zuschnitts wohl niemals besonders zuverlässig Informationen werden liefern können. Wie also setzt man solch unsichere Kantonisten überhaupt produktiv ein?
Als Gesprächspartner für diesen Artikel haben wir ChatGPT von OpenAI gewählt, ganz einfach, weil er der bekannteste und meistgenutzte KI-Chatbot ist. Bis auf die Tipps, die sich auf die ChatGPT-Bedienoberfläche beziehen, gilt das im Artikel Geschriebene aber auch für alle anderen großen Sprachmodelle, zum Beispiel für Claude oder den Chatbot von Microsofts Suchmaschine Bing.
Nicht immer ist die Kreativität eines Sprachmodells von Nachteil, im Gegenteil: Manchmal will man den Einfallsreichtum ja anzapfen, zum Beispiel beim Brainstorming: „Generier’ mir mal zehn Werbeslogans für einen neuen Fitnessriegel.“ Was man davon nicht gebrauchen kann, verwirft man halt. Allerdings erzeugt ein Chatbot auf eine derart allgemeine Vorgabe oft generische, sprich austauschbare, langweilige Texte.
Spezifischer werden die Ausgaben, wenn Sie den Bot in so einer Brainstorming-Sitzung mit mehr Details und Kontext füttern, etwa den Zutaten, der Zielgruppe und dem Namen des Riegels. Tasten Sie sich nach und nach mit immer mehr Informationen vor, bis das Ergebnis passt. Für viele Aufgabenstellungen ist es hilfreich, wenn Sie der KI eine Rolle vorgeben, in diesem Fall also die eines Werbetexters, und nachfragen: „Benötigst du weitere Informationen?“
Mithilfe von Rollen können Sie ChatGPT auch zu einem Mitglied einer Zielgruppe machen, um Feedback zu Ihren (Produkt-)Ideen einzuholen. Wie ein Rollen-Prompt für eine bestimmte Zielgruppe auszusehen hat? Fragen Sie ChatGPT: „Wie könnte eine Rollenbeschreibung für ein Mitglied der Gen-Z aussehen, wenn ich sie dir gebe, um Produkte zu pitchen?“ Anschließend können Sie die Beschreibung gleich in der Konversation aufgreifen: „Nimm die Rolle des Gen-Z-Pitchers ein, den du soeben beschrieben hast und bewerte folgende Idee: …“
Der Bot nimmt die Rolle eines Juristen ebenso ein wie die eines zehnjährigen Kindes – letzteres etwa für besonders einfache Erklärungen. Er kann einen Job-Interviewer nachahmen, einen Motivations-Coach, einen Drehbuchautor, einen Journalisten und viele mehr.
Sie finden fertige Rollen-Prompts auch in diversen Sammlungen im Netz (siehe ct.de/ygan). Es gibt zudem eine Reihe von Diensten, die sich das Prompt Engineering auf die Fahnen geschrieben haben, die Sie also beim Formulieren von Prompts unterstützen. PromptPerfect zum Beispiel erzeugt Prompts für ChatGPT, Claude, Llama und viele weitere Sprachmodelle.
Genau so, wie Sie einem Bot per Prompt eine Rolle zuweisen, können Sie ihm auch vorgeben, welche Textform er liefern soll. Dazu beschreiben Sie entweder ausführlich, was für einen Text Sie erwarten: Soll er die Leser duzen oder siezen, sie direkt ansprechen? Soll der Text objektiv formuliert sein? Wie lang darf er ausfallen? Welche Tonalität soll er haben: akademisches Paper, ausführlicher Zeitschriftenartikel oder Newsletter? Oder Sie geben dem Bot ein Beispiel: „Schreibe mir eine kurze Einführung in Python, entsprechend dieser Einführung in PHP: https://www.w3schools.com/php/php_intro.asp“.
Wollen Sie einen längeren Text verfassen, zum Beispiel eine ausführliche Anleitung zu einem komplexen Thema, sollten Sie schrittweise vorgehen. Lassen Sie den Bot zunächst ein Inhaltsverzeichnis und dann zu jedem einzelnen Punkt einen Text verfassen.
Dabei kann es passieren, dass der Bot abdriftet: Er erklärt bereits beschriebene Sachen erneut, bringt die Nummerierung durcheinander oder weicht vom Inhaltsverzeichnis ab. Dann hat er den Kontext verloren und weiß nicht mehr, worum es ursprünglich ging. In diesem Fall müssen Sie ihn nur an die Vorgaben und an das Inhaltsverzeichnis erinnern.
Was man Sprachmodellen über die Prompts mitgeben kann, lässt sich kompakt mit dem ROMANE-Schema zusammenfassen, das der Datenjournalist Jan Eggers in seinem Blog beschreibt. Dabei steht das R für die Rolle, die man der KI zuweist, O für das oberste Ziel des Prompts und M für Meta-Anweisungen, also Hilfestellungen zum Lösungsweg. Das A bezeichnet Anwendungsbeispiele, das N nützliche Details und E den Empfänger des Texts.
Es kann sinnvoll sein, immer mal wieder mit Prompts herumzuspielen, denn Sprachmodelle verändern sich über die Zeit. Insbesondere GPT-4 ist in dieser Hinsicht in den letzten Wochen und Monaten aufgefallen.
Beim Experimentieren mit Prompts gilt grundsätzlich: Neuer Prompt-Versuch, neuer Chat. Denn Sprachmodelle berücksichtigen den bisherigen Gesprächskontext. Das kann sich verfälschend auf Ihre Experimente auswirken. Einen neuen Chat sollten Sie auch immer dann starten, wenn Sie das Thema beziehungsweise die Aufgabenstellung wechseln.
Haben Sie einen Prompt gefunden, der Ihren Vorstellungen entspricht: Halten Sie ihn fest. Die beiden Erweiterungen Text Blaze und Prompt Box übernehmen das in Chromium-Browsern. Beide Tools speichern Textschnipsel und helfen Ihnen, sie schnell in die Eingabefelder von ChatGPT & Co. einzufügen. In einer Basisversion sind beide Erweiterungen kostenlos.
Seit Kurzem bietet ChatGPT einen Mechanismus, mit dem Sie eine Art Meta-Prompt speichern können. OpenAI nennt ihn Custom Instructions. Er steht nur Nutzern der kostenpflichtigen Version zur Verfügung. Sie finden ihn über das Menü links unten. In zwei Formularfeldern können Sie beschreiben, was ChatGPT über Sie wissen sollte, um Ihnen bessere Antworten geben zu können, und wie ChatGPT antworten sollte.
Zu den Angaben für das erste Feld könnte also beispielsweise gehören, woher Sie stammen, was Sie beruflich machen oder welche Hobbys Sie haben. Im zweiten Feld geben Sie zum Beispiel an, wie formal oder umgangssprachlich und wie lang eine Antwort des Bots sein sollte und ob ChatGPT eine eigene Meinung vertreten oder neutral bleiben soll. Jedes Feld nimmt maximal 1500 Zeichen auf.
Im Unterschied zu den Browser-Tools, die Dutzende Prompts speichern können, halten die Custom Instructions genau einen Meta-Prompt fest. Die Custom Instructions lassen sich an- und abschalten. Sind sie aktiv, verwendet ChatGPT sie bei jeder folgenden Konversation.
ChatGPT ist auf einfache Bedienbarkeit ausgelegt. Einige Funktionen, mit denen Sie den Output des Bots beeinflussen können, stehen Ihnen auf der normalen Oberfläche des Dienstes nicht zur Verfügung. OpenAI macht sie über den sogenannten Playground zugänglich (siehe ct.de/ygan). Eigentlich ist er für Entwickler gedacht, die damit die Antworten des API austesten können. Er eignet sich aber auch für Nutzer, die die Möglichkeiten von ChatGPT ausreizen wollen. Im Playground können Sie allerdings nur mit der älteren Modellversion GPT-3.5 arbeiten.
Auf der linken Seite finden Sie im Playground ein Feld namens „System“, in dem Sie dem Bot einen Prompt ähnlich den Custom Instructions vorgeben können. Diese Prompts lassen sich als sogenannte Presets speichern. Anders als bei den Custom Instructions können Sie im Playground zwischen mehreren Presets wechseln. Im Menü unter „Examples“ finden sich Beispiel-Presets für die verschiedensten Anwendungsfälle.
Die rechte Seite der Bedienoberfläche beherbergt verschiedene Einstellungsmöglichkeiten. Mit dem Wert „Maximum length“ zum Beispiel geben Sie vor, wie lang ChatGPTs Output maximal ausfallen darf. Die Zahl dort entspricht der maximalen Zahl der sogenannten Token der erzeugten Texte. Ein Token entspricht dabei laut OpenAI rund vier Zeichen. Hier sollten Sie einen ausreichend großen Wert eingeben, um unvollständige Ausgaben zu vermeiden.
Die beiden Parameter Top P und Temperature wirken sich auf die mathematischen Funktionen aus, mit denen ChatGPT seine Sätze zusammenbaut. Für jeden angefangenen Satz berechnet die KI eine Reihe von Wörtern, aus denen sie das nächste auswählt. Für jeden dieser Kandidaten gibt es zudem eine bestimmte Wahrscheinlichkeit, dass dieses Wort den Satz weiterführt.
Der Wert für Top P bestimmt, welchen Prozentsatz der Wortkandidaten ChatGPT überhaupt in Betracht zieht. Top P hat also einen Wert von 0 bis 1. Wählt man einen Wert von 0,5, so berücksichtigt ChatGPT nur die Hälfte der infrage kommenden Wörter.
Mit einem Schieberegler beeinflussen Sie die „Temperature“ des Sprachmodells. Die Temperatur verändert die relativen Gewichte in der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Wortkandidaten. Der Wertebereich für die Temperatur liegt zwischen 0 und 2. Je höher der Wert, desto mehr gleicht ChatGPT die relativen Gewichte der Wortkandidaten an und desto stärker bestimmt der Zufall, welches Folgewort ChatGPT auswählt.
Sowohl für Temperature als auch Top P ist der Wert 1 voreingestellt, was recht abwechslungsreiche und vernünftige Antworten des Sprachmodells bewirkt. Kleinere Werte erzeugen gleichförmigere Antworten, bei höheren Werten für Temperature schied ChatGPT in unseren Versuchen völlig unzusammenhängende und unbrauchbare Text-Diarrhö aus.
Sprachmodelle eignen sich nicht nur, um neue Texte zu generieren. Sie können damit auch vorhandenes Textmaterial bearbeiten. Neigen Sie dazu, häufig dieselben Formulierungen zu verwenden? Dann lassen Sie Ihre Texte oder Teile davon umschreiben: „Hier ist ein Text: […] Formuliere mir diesen Text leicht verständlich um.“ Auf ähnliche Weise können Sprachmodelle Texte auch zusammenfassen, gendern oder ent-gendern, als Liste mit Stichpunkten zusammenfassen, in Textelemente für eine Präsentation umwandeln und vieles mehr.
Trotz der ausgefeiltesten Prompts werden Sie immer mal wieder feststellen, dass ChatGPT faktisch falsche Dinge erfindet, sie „halluziniert“. Dann können Sie versuchen, am Prompt herumzuoptimieren, um den Output zu verbessern.
Als wir etwa ChatGPT die modifizierte Eingangsfrage stellten, „Wer ist Badmómzjay? Gib mir nur Informationen, die du sicher weißt“, antwortete der Bot: „Badmómzjay ist eine deutsche Rapperin. Sie wurde in den späten 2010er Jahren bekannt und hat sich in der deutschen Rap-Szene einen Namen gemacht. Ihr musikalischer Stil ist geprägt von modernem Hip-Hop und Trap. Bis zu meinem letzten Trainingsdatum im September 2021 war sie eine der aufstrebenden Künstlerinnen in der deutschen Rap-Szene.“ Diese Antwort enthält keine Fehler mehr, ist aber deutlich kürzer als die erste.
Sie können sich aber nicht darauf verlassen, dass solche „Prompt-Hacks“ funktionieren. Auf die modifizierte Anfrage „Du bist ein Musikjournalist. Schreibe mir einen Artikel über die Rapperin Badmómzjay. Gib mir nur Informationen, die du sicher weißt“ lieferte ChatGPT einen fünf Absätze langen Text, der wieder eine Reihe von Fehlern erhielt.
Uns ist es schon passiert, dass wir von einem Sprachmodell auf ein und dieselbe mehrfach gestellte Frage gegensätzliche Antworten erhalten haben. Das bedeutet: Sie dürfen grundsätzlich nie dem Output eines Sprachmodells vertrauen. Oder anders formuliert: Jede „Aussage“, die Sie nicht mit Ihrem eigenen Wissen abgleichen können, müssen Sie verifizieren.
Bei aktuellen Informationen sollten Sie besonders aufmerksam sein. Viele Sprachmodelle sind geschlossene Systeme, die mit Texten bis zu einem bestimmten Datum trainiert wurden. Alles, was danach passierte, können sie nicht wissen. Seit OpenAI die Bing-Integration in ChatGPT entfernt hat, können Sie auch nicht mal schnell zu diesem Zweck den – wesentlich aktuelleren – Suchmaschinenindex anzapfen.
ChatGPT und viele andere Sprachmodelle können Ihnen nicht sagen, woher sie ihre Informationen haben. Das erschwert die Recherche. Sie müssen also für jedes kleine Detail, das Sie verifizieren, „zu Fuß“ eine Quelle suchen, um es abzugleichen. Wenn Ihre Aufgabe also mit vielen Fakten zu tun hat, fragen Sie lieber gleich eine Suchmaschine. Sofern Sie aber eine KI-Suchmaschine nutzen, gilt das bereits für Sprachmodelle Geschriebene: Sie müssen alles überprüfen.
Dienste wie Bing, You.com, Perplexity oder Phind mögen geschliffene Texte ausspucken, die eine besonders hohe Glaubwürdigkeit ausstrahlen, weil sie die Quellen mit angeben. Einige der Suchdienste liefern sogar zu den einzelnen Fundstellen eigene, kleine Zusammenfassungen.
Sie dürfen aber weder den Einzel- noch den Gesamtzusammenfassungen vertrauen: Auch die KI-Suchdienste halluzinieren. Immerhin verlinken sie im Unterschied zu geschlossenen Sprachmodellen die Quellen, wo Sie die – angeblich – gefundenen Informationen direkt überprüfen können. In unserem Test von KI-Suchdiensten haben wir mit Phind die besten Ergebnisse erzielt [1].
Apropos Zusammenfassungen: Auch KI-Diensten, die mit Hilfe von Sprachmodellen Texte zusammenfassen und Fragen dazu beantworten, dürfen Sie nicht blind vertrauen. Wir haben in [2] eine Reihe solcher Angebote für den akademischen Bereich ausprobiert – und schnell beim Halluzinieren erwischt. Sprachmodelle tun sich umso schwerer, je länger ein Input-Kontext ist – also zum Beispiel ein zusammenzufassendes Dokument – und je mittiger die gesuchten Informationen im Dokument liegen.
Solche Textzusammenfasser mögen zwar helfen, sich einen ersten Überblick zu Dokumenten zu verschaffen. Bevor Sie die gefundenen Informationen weiterverwenden, sollten Sie sie aber auf jeden Fall gegenchecken. Auf diese Weise mit den Zusammenfassern bestimmte Aussagen aus einem langen Dokument herauszuarbeiten, funktioniert aber deutlich schneller, als es selbst durchzuarbeiten. Das gilt insbesondere, wenn Sie einen Dienst wie ChatPDF verwenden, der zu allen Informationen die Seitenzahlen liefert, auf denen sich die Informationen finden (sollen).
Eine Möglichkeit, wie man zukünftig die Unzuverlässigkeit von Sprachmodellen zumindest für bestimmte Anwendungsbereiche umgehen kann, testet OpenAI derzeit im Betabetrieb mit den ChatGPT-Plug-ins. Der Benutzer kann dort bestimmte Aufgaben an externe Dienste delegieren. Das Sprachmodell stützt sich so für die Antworten zu bestimmten Themen nicht mehr auf seine eigenen Wortwahrscheinlichkeiten, sondern nutzt das Domänenwissen des externen Dienstes.
Das klappt zum Beispiel bei mathematischen Aufgaben im Zusammenspiel mit Wolfram Alpha schon ziemlich gut. Aber auch bei den Plug-ins kann man den Ergebnissen nicht blind vertrauen. Denn bei der Übersetzung der Nutzeranfrage für die externen Dienste und bei der Interpretation der Antworten können dem Chatbot Fehler und Ungenauigkeiten unterlaufen, weil er die Materie inhaltlich nicht versteht [3].
Chatbots sind vielseitige Helfer, die Sie für eine Menge kreativer Prozesse bedenkenlos einspannen können. Dabei erzielen Sie viel bessere Ergebnisse, wenn Sie sie gut briefen. Kritisch wird die Zusammenarbeit allerdings, wenn die KI Fakten zusammentragen soll. Dann müssen Sie jedes Detail gegenchecken. (jo@ct.de)
Dienste und weitere Infos: ct.de/ygan
Google Bard und ChatGPT sind zwei der beliebtesten KI-Sprachmodelle. Wenn es jedoch um SEO-bezogene Eingabeaufforderungen geht, könnte Google Bard die Oberhand haben. Einer der Hauptvorteile von Google Bard gegenüber ChatGPT ist seine Fähigkeit, relevante Ergebnisse für suchmaschinenbezogene Abfragen wie „Meta-Tag-Optimierungen“, „Backlink-Analyse“, „Keyword-Generierung“ usw. zu generieren.
Ein weiterer Nachteil der kostenlosen ChatGPT-Version besteht darin, dass sie bis 2021 immer noch nur auf die Inhaltsinformationen angewiesen ist. Aber Google BARD ist in der Lage, selbst die neuesten heute verfügbaren Informationen abzurufen.
Außerdem basiert Google Bard auf Googles eigenem LaMDA-Sprachmodell, das darauf ausgelegt ist, die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen. Dies bedeutet, dass Google Bard besser in der Lage ist, Inhalte zu generieren, die für die Suchanfrage semantisch relevant sind. Es kann auch Kontextinformationen verwenden, um genauere und informativere Inhalte zu generieren. Dies ist besonders wichtig für SEO-bezogene Eingabeaufforderungen, bei denen der Inhalt für Suchmaschinen optimiert werden und dem Leser einen Mehrwert bieten muss.
BARD bietet aktuelle Informationen zu verschiedenen SEO-Techniken. Sehen wir uns nun einige detaillierte Beispiele an, wie BARD solche SEO-Eingabeaufforderungen verarbeitet.
a) Beispiel für eine BARD-Eingabeaufforderung : Geben Sie Long-Tail-Keyword-Vorschläge für „Tipps für vertikales Gärtnern“ an.
Dies ist die Liste der von BARD vorgeschlagenen Long-Tail-Keywords:
Sie können das erforderliche Schlüsselwort in der Eingabeaufforderung entsprechend den Anforderungen ersetzen und die Ergebnisse anzeigen.
b) Beispiel einer BARD-Eingabeaufforderung : Empfehlen Sie geeignete Schema-Markups für https://www.bbcgoodfood.com/
Im Folgenden finden Sie die von BARD bereitgestellten Schemavorschläge:
Hier ist eine umfassende Liste von Bard AI-Eingabeaufforderungen für SEO, die Sie ausprobieren können.
Hier sind 44 Beispielaufforderungen zur Anleitung und Verbesserung der SEO-Arbeit mit Google Bard. Ersetzen Sie den Text in [ eckigen Klammern ] durch Ihre relevanten Schlüsselwörter/Website-URL/Thema, wie in den Eingabeaufforderungen angegeben.
Bitte beachten Sie auch, dass einige Eingabeaufforderungen, die URLs verwenden, bei einigen Websites mit geringerem Inhalt funktionieren.
Durch die Nutzung dieser Google Bard-Eingabeaufforderungen können SEO-Bemühungen fundierter, effizienter und effektiver werden, die Sichtbarkeit erhöhen und den organischen Traffic steigern.
Wenn Sie weitere nützliche SEO-Anregungen haben, kommentieren Sie diese bitte unten.
Die Barrierefreiheit von Webseiten ist tief im HTML-Standard verankert. Dennoch sind viele Webseiten für Menschen nicht nutzbar, wenn sie keine Standardhardware bedienen, nicht gut sehen, hören, komplexe Sachverhalte verstehen oder sich nicht gut konzentrieren können. Das sind viel mehr Nutzer:innen als landläufig angenommen. Bisher wurden Innovationszyklen von Webseiten vor allem visuell von Brandagenturen und Marketing oder durch technische Lösungen vorangetrieben, bei denen nur auf die „normalen“ Interaktionsmöglichkeiten Rücksicht genommen wurde. Da der Markt die Barrierefreiheit in 30 Jahren nicht vorangetrieben, sondern eher verhindert hat, sind in den USA und der EU die Gesetzgeber eingesprungen.
Der Stichtag ist der 28. Juni 2025 – das Datum liegt bei Erscheinen dieses Artikels noch knapp zwei Jahre in der Zukunft [1]. Ab diesem Tag müssen alle neu erstellten Webseiten barrierefrei sein, es sei denn, es handelt sich um ein Dienstleistungsangebot einer KMU mit weniger als 10 Mitarbeitenden und weniger als 2 Millionen Euro Jahresumsatz bzw. Jahresbilanzsumme. Für alle anderen Webseiten gilt eine Frist von 5 Jahren. Wenn in der Zwischenzeit das Angebot auf diesen Seiten verändert wird, gilt die Pflicht ab der Veröffentlichung dieser Veränderung. Alle anderen Seiten müssen ebenfalls bis zum 27. Juni 2030 barrierefrei überarbeitet werden [2]. Das will die EU mit der Richtlinie (EU) 2019/882 [3], auch EAA (European Accessibility Act) genannt, erreichen.
„Der Bedarf an barrierefreien Produkten und Dienstleistungen ist groß, und die Zahl der Menschen mit Behinderungen wird voraussichtlich noch deutlich steigen. Ein Umfeld mit besser zugänglichen Produkten und Dienstleistungen ermöglicht eine inklusivere Gesellschaft und erleichtert Menschen mit Behinderungen ein unabhängiges Leben. Dabei sollte berücksichtigt werden, dass in der Union mehr Frauen als Männer eine Behinderung haben.“ So heißt es im zweiten Absatz der aufgeführten Gründe, die der Richtlinie vorangestellt wurden.
Weiterhin geht es darum, dass der Flickenteppich an Richtlinien, die derzeit in den Mitgliedsstaaten gelten, vereinheitlicht werden soll. Dadurch soll es einfacher werden, Produkte innerhalb der EU grenzüberschreitend zu vermarkten. Es geht auf der einen Seite also darum, Menschen mit Behinderung bewusst an der digitalen Welt teilhaben zu lassen. Das ist gut, wichtig und mehr als überfällig. Begründet wird dies aber auch mit dem wirtschaftlichen Aspekt von größeren Zielgruppen und Märkten. Dabei gibt es drei Richtlinien:
WCAG steht für „Web Content Accessibility Guidelines“. Version 2.1 [4] gilt seit dem 05.06.2018. Version 2.2 hat den Status „Candidate Recommendation Draft“ [5]. Die finale Version wird noch 2023 erwartet.
Die WCAG 2.1 [6] enthält 78 Erfolgskriterien, die vier Prinzipien zugeordnet und in drei Konformitätsstufen unterteilt sind. Level A ist das absolute Minimum, das erfüllt werden muss, Level AA ist der Standard und Level AAA betrifft nur bestimmte Inhalte, die nicht auf allen Seiten Anwendung finden.
In Tabelle 1 sehen Sie die Matrix, wie die Prinzipien und die Konformitätsstufen sich anhand der Quick-Referenz der WCAG 2.2 überschneiden [7].
| 4 Prinzipien | 14 Unterkapitel | 78 Erfolgskriterien | 3 Konformitätsstufen | ||
|---|---|---|---|---|---|
| A | AA | AAA | |||
| 1) perceivable/ wahrnehmbar | Textalternativen | 1 | 1 | – | – |
| zeitbasierte Medien | 9 | 4 | 1 | 4 | |
| anpassbar | 6 | 3 | 2 | 1 | |
| unterscheidbar | 13 | 2 | 7 | 4 | |
| wahrnehmbar gesamt | 29 | 10 | 10 | 9 | |
| 2) operable/ bedienbar | mit der Tastatur zugänglich | 4 | 3 | – | 1 |
| genug Zeit | 6 | 2 | – | 4 | |
| Krämpfe und physische Reaktionen | 3 | 1 | – | 2 | |
| navigierbar | 10 | 4 | 3 | 3 | |
| Eingabemodalitäten | 6 | 4 | – | 2 | |
| bedienbar gesamt | 29 | 14 | 3 | 12 | |
| 3) understandable/ verständlich | lesbar | 6 | 1 | 1 | 4 |
| vorhersagbar | 5 | 2 | 2 | 1 | |
| Eingabehilfen | 6 | 2 | 2 | 2 | |
| verständlich gesamt | 17 | 5 | 5 | 7 | |
| 4) robust* | kompatibel | 3 | 2 | 1 | – |
| robust gesamt | 3 | 2 | 1 | 0 | |
| Gesamt | 78 | 31 | 19 | 28 | |
| * robust: alle Inhalte müssen mit einer Vielzahl an Geräten und Browsern auch dann wahrnehmbar und bedienbar sein, wenn assistive Technologien, z. B. Screenreader, Braillezeilen, Bildschirmlupen, unterschiedliche Eingabemethoden (Maus/Touch/Fokus) genutzt werden. Außerdem gibt es unzählige adaptive Technologien/Einstellungsmöglichkeiten in Standardhardware, auf die dieser Grundsatz zutrifft. | |||||
Tabelle 1: Die WCAG-Erfolgskriterien mengenmäßig den Prinzipien und Konformitätsstufen zugeordnet
EN steht für „Europäische Norm“. Die Nummer 301 549 enthält die „Accessibility requirements for ICT products and services“, die „Barrierefreiheitsanforderungen für IKT-Produkte und -Dienste“. IKT steht für Information- und Kommunikationstechnik. Version 3.2.1 gilt seit dem 21.05.2021.
BITV steht für „Barrierefreie-Informationstechnik-Verordnung“. Version 2.0 gilt seit dem 21.05.2019.
Die Prüfschritte der BITV 2.0 [8] orientieren sich an der EN 301 540 Version 3.1.1. und 3.2.1. Die Nummern von BITV-Prüfschritten, die auf der EN 301 549 basieren, sind weitgehend mit der Nummerierung dort identisch. Manche der EN-301-549-Prüfschritte werden in der BITV jedoch in mehrere Einzelschritte unterteilt.
Auf der Seite barrierefreiheit-dienstekonsolidierung.bund.de wird klargestellt: Die WCAG-Erfolgskriterien der Konformitätsstufen A und AA sind damit mit dem Standard EN 301 549 verbindlich einzuhalten. Die WCAG-Erfolgskriterien der Konformitätsstufe AAA werden im Standard EN 301 549 informatorisch beziehungsweise als erweiterte Kriterien aufgelistet, die nicht für alle Inhalte einer Webseite relevant sind (Tabelle 2) [9].
| Kapitel | Kriterien | EN 3.1.1 | EN 3.21 | WCAG 2.1 Level | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | AA | AAA | ||||
| 1. allgemeine Anforderungen | 3 | 3 | – | – | – | – |
| 2. Zwei-Wege-Sprachkommunikation | 16 | 14 | 2 | – | – | – |
| 3. Videofähigkeiten | 9 | 7 | 2 | – | – | – |
| 4. Textalternativen | 4 (1 nur BITV) | = | = | 3 | – | – |
| 5. zeitbasierte Medien | 5 (1 nur BITV) | = | = | 2 | 2 | – |
| 6. anpassbar | 12 | = | = | 10 | 2 | – |
| 7. unterscheidbar | 9 (1 A + AA) | = | = | 2 | 8 | – |
| 8. per Tastatur zugänglich | 3 | = | = | 3 | – | – |
| 9. ausreichend Zeit | 2 | = | = | 2 | – | – |
| 10. Anfälle | 1 (2*AAA extra) | = | = | 1 | – | (2) |
| 11. navigierbar | 7 | = | = | 5 | 2 | – |
| 12. Eingabemodalitäten | 4 | = | = | 4 | – | – |
| 13. lesbar | 2 | = | = | 1 | 1 | – |
| 14. vorhersehbar | 4 | = | = | 2 | 2 | – |
| 15. Hilfestellung bei der Eingabe | 4 | = | = | 2 | 2 | – |
| 16. kompatibel | 3 | = | = | 2 | 1 | – |
| 17. benutzerdefinierte Einstellungen | 1 | 1 | = | – | – | – |
| 18. Autorenwerkzeuge | 4 | 4 | = | – | – | – |
| 19. Dokumentation und Support | 5 | 5 | = | – | – | – |
| Gesamt | 98 | 34 | 4 | 37 | 20 | (2) |
Tabelle 2: Die BITV-Prüfkriterien mengenmäßig den Kapiteln und den EN-301-549- und WCAG-Konformitätsstufen zugeordnet
Die EN 301 549 und die BITV enthalten einige Punkte, die in der WCAG nicht enthalten sind und umgekehrt. Zum Beispiel fehlen in der BITV einige Punkte der WCAG zur Verständlichkeit. Diese wiederum sind in Leichter Sprache sehr wichtig (Kasten: „Beispiel Leichte Sprache“).
In Bezug auf die Leichte Sprache und wie diese generell gut für die Zielgruppe, aber auch grundsätzlich barrierefrei eingebunden werden kann, sind die Regeln nicht ausgereift. Die gesetzlichen Vorgaben dazu sind derart detailliert festgeschrieben, dass sie die allgemeine Barrierefreiheit im Web komplett torpedieren: „Texte werden linksbündig ausgerichtet. Jeder Satz beginnt mit einer neuen Zeile. Der Hintergrund ist hell und einfarbig.“
Das berücksichtigt weder den Bedarf nach Dark Mode, noch die Tatsache, dass von der Zielgruppe eher Smartphones als Computer für den Webzugang genutzt werden, auf denen die oft genutzten PDF-Dateien zu klein dargestellt und visuelle Einstellungen der Browser ignoriert werden.
Leider sind die BITV- und EN-301-549-Kriterien, die nicht in der WCAG auftauchen, keinen Konformitätsstufen zugeordnet. Dennoch gilt es, sie ebenfalls zu erfüllen, um den BITV-Test zu bestehen, sofern sie auf die jeweils geprüfte Seite anwendbar sind.
Nein.
Zum einen entwickelt sich die Technik schneller weiter als es in Regulierungen fixiert werden kann. So sind z. B. automatische Anpassungen an Einstellungen der Nutzenden möglich, die von der WCAG auch in Version 2.2 noch nicht erfasst wurden, jedoch in der BITV als Prüfschritt 11.7 „Benutzerdefinierte Einstellungen“ [10] enthalten sind, leider ohne Konformitätsstufe. Zum anderen kommen auch immer wieder neue Erkenntnisse hinzu.
Ein paar Dinge sind aktuell weder gesetzlich gefordert noch automatisch anpassbar: Es gibt keine Vorgabe, dass alle aktiven Elemente mit nur einer ggf. in der Beweglichkeit stark eingeschränkten Hand vom Bildschirmrand aus gut erreichbar sein müssen.
Die Prüfschritte basieren oft auf einzelnen Einschränkungen. Die Anforderungen, die Mehrfachbehinderungen mit sich bringen, werden nicht durchgängig abgedeckt. So wird zwar berücksichtigt, dass Menschen, die weder sehen noch hören können, mit der Braillezeile auf Inhalte zugreifen können müssen. Aber dass das auch für Texte in Leichter Sprache gelten sollte, wird bisher nicht beachtet. Menschen, die gebärden und auf eine weniger komplexe oder stärker kontrastierte Gebärdensprache angewiesen sind, fallen gänzlich durchs Raster.
Auch was die Verständlichkeit von interaktiven Systemen allgemein betrifft, muss die Lücke zwischen Usability und Barrierefreiheit noch stärker erforscht werden.
Die Schätzungen, wie viele Menschen mit einer permanenten Behinderung leben, gehen weit auseinander. Die meisten Zahlen liegen zwischen 10 und 15 Prozent der Weltbevölkerung, in Industrieländern mehr als in Entwicklungsländern. In den USA ging das CDC, das Centers for Disease Control and Prevention, kürzlich gar von 27 Prozent aus [11].
Nur 3-4 Prozent der Behinderungen sind angeboren. Alle anderen Behinderungen werden erst im Laufe des Lebens erworben bzw. treten erst später in Erscheinung. Dabei kann es sich um Unfälle, Krankheitsfolgen, Umwelteinflüsse und nicht zuletzt zunehmendes Alter handeln.
Das Statistische Bundesamt hat im Juni 2022 eine Quote von 9,4 Prozent veröffentlicht – als schwerbehindert gelten dabei „Personen, denen die Versorgungsämter einen Behinderungsgrad von mindestens 50 zuerkannt sowie einen gültigen Ausweis ausgehändigt haben.“ [12]. Genaue Zahlen sind das nicht. Das Beispiel Blindheit zeigt das Problem ganz gut: „Blinde und sehbehinderte Menschen werden in Deutschland nicht gezählt.“ [13].
Manchmal sind es auch nicht die primär anerkannten Behinderungen, die zu einer Einschränkung führen, die für die digitale Barrierefreiheit relevant ist. Auch Menschen mit kurzzeitigen Einschränkungen, zum Beispiel Verletzungen, die wieder komplett ausheilen, und Menschen die sich situativ in ihren Bewegungen, in ihrer Sicht, ihrer Hörfähigkeit oder anderweitig eingeschränkt sind, profitieren von Maßnahmen, die im Rahmen der digitalen Barrierefreiheit umgesetzt wurden.
Von einer (einheitlichen) Zielgruppe kann in diesem Zusammenhang also nicht gesprochen werden. Aber das ist sekundär. Die Vergangenheit zeigt immer wieder Beispiele, dass Erfindungen, die ursprünglich für Menschen mit bestimmten Behinderungen erfunden wurden, allen Menschen nutzen bzw. von vielen Menschen angenommen werden. Dieses Phänomen wird „Curb Cut Effect“ [14] genannt, weil abgesenkte Bordsteinkanten und großzügigere Bewegungsflächen im öffentlichen Raum allen Menschen zugutekommen, die sich dort bewegen. Barrierefreiheit, wenn sie gut umgesetzt wurde, ist für uns alle gut.
WebAIM („Web Accessibility In Mind“) ermittelt seit 2019 in der Studie „The WebAIM Million“ [15] jährlich, wie viele der Top-1 000 000-Webseiten Barrieren aufweisen und welche am häufigsten sind. 96,3 Prozent der untersuchten Seiten haben 2023 Probleme in der Barrierefreiheit aufgewiesen. Seit 2019 ist der Wert nur um 1,5 Prozent (von 97,8 Prozent) gesunken.
Hier die Top-6-Fehlerquellen, die auf den Seiten zu finden waren:
Die genannten Fehlerquellen beziehen sich in erster Linie auf Fehler, die sich vor allem für Menschen negativ auswirken, die nicht über 100 Prozent Sehkraft verfügen. Barrieren für Nutzer:innen mit Behinderungen, die das Hören, kognitive oder psychische Fähigkeiten oder die Feinmotorik (diese Liste ließe sich fortsetzen) betreffen, tauchen in dieser Liste noch nicht mal auf.
Die wirklich gute Nachricht ist, dass digitale Barrierefreiheit auch auf andere Aspekte des Internets einen guten Effekt hat. Da wäre zum Beispiel: Stress. Die Internetagentur Cyber Duck hat 2020 eine Studie mit 1 100 „gesunden“ User:innen durchgeführt, die alle nichts mit dem Erstellen von Webseiten zu tun und sich als souveräne Anwender:innen beschrieben haben [16]. Im Test wurde der Anstieg des systolischen Blutdrucks als Stressindikator gemessen, wenn die Testwebseiten bestimmte Probleme aufgewiesen haben. Diese lassen sich fast alle auch Barrierefreiheitskriterien zuordnen (Tabelle 3).
Generell ist bei der Barrierefreiheit oft des einen Freud des anderen Leid, wie Sie an den folgenden drei Beispielen sehen:
Bedingt.
Es hängt vor allem davon ab, mit welcher Technik die Seite erstellt wurde. Am einfachsten ist es bei handgeschriebenen Seiten, die nicht von der Barrierefreiheit der verwendeten Frameworks abhängig sind. Webseiten, die auf Content-Management-Systemen wie WordPress aufgesetzt sind, werden immer nur so barrierefrei sein wie die verwendeten Themes und Plug-ins. Hier sind die Anbieter gefragt. Leider ist es möglich, ein gutes Level an Barrierefreiheit mit der Wahl eines einzigen falsch gewählten Plug-ins zurück auf komplett nicht barrierefrei zu setzen. Das gilt auch für nicht geprüfte Updates und insbesondere auch für Overlay-Tools.
Nein.
Overlay-Tools sind kein Garant für Barrierefreiheit! Oftmals können Overlay-Tools Seiten, die bereits recht barrierearm waren, sogar komplett unzugänglich machen, wie die Seite Overlay Factsheet zusammengestellt hat [19].
Außerdem kann es zusätzlich zu Verstößen gegen die DSGVO kommen, wenn das eingesetzte Tool Userdaten zum Beispiel außerhalb der EU sammelt.
Eine Seite mit hektischen Videos erfüllt die Level-A-Kriterien BITV 9.2.2.2 „Bewegte Inhalte abschaltbar“ [20] und ggf. auch 9.2.3.1 „Verzicht auf Flackern“ [21] nicht, wenn es nicht pausierbar ist und darin Elemente häufiger als dreimal die Sekunde aufblitzen. Das kann für Menschen unangenehm werden, die durch Flackern ein Anfallrisiko haben. Aber auch Menschen mit Seheinschränkungen, Neurodivergenz und andere, die von Bewegungen stark abgelenkt werden, können damit Probleme haben. Es fällt ihnen schwer, den Link zum Öffnen des Overlays überhaupt zu identifizieren, um dort die Einstellung zu finden, die das Video pausiert.
Ein Overlay-Tool verspricht, Webseiten dadurch barrierefrei zu machen, dass sie um Funktionen wie Schrift- und Farbeinstellungen ergänzt werden. Diese Einstellungen können teilweise in Profilen gespeichert werden. Problematisch ist vor allem, dass
Die Message hinter Overlay-Tools ist daher oft: „Wir wissen, dass unsere Website barrierefrei sein sollte, darum haben wir das Overlay eingebunden – aber eigentlich ist uns egal, ob sie wirklich für alle nutzbar ist.“ Besser:
Im Idealfall werden Webseiten zum Zeitpunkt ihrer Erstellung zum dann gültigen Stand der Technik umgesetzt. Leider sehe ich auch noch über 13 Jahre nach der Veröffentlichung des Artikels „Responsive Web Design [22]“, dass neue Webseiten nicht responsiv umgesetzt werden und damit auf verschiedenen Geräten unbrauchbar sind.
Laut BITV verstoßen sie damit nicht nur gegen gängige Marktstandards, sondern auch gegen 9.1.4.10 „Inhalte brechen um“ [23] (AA) und 9.1.3.4 „Keine Beschränkung der Bildschirmausrichtung“ [24] (AA).
Dass das responsive Internet letztlich seinen Durchbruch hatte, lag nicht zuletzt daran, dass Google mobile Webseiten ab dem 21. April 2015 bei der mobilen Suche bevorzugt hat [15] und ab März 2021 auf Mobile-First-Index [26] umgestellt hat.
Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs: Auf der einen Seite wurde das Studium von Medieninformatiker:innen durch die Einführung des Bachelors um ein Jahr verkürzt. Auf der anderen Seite kamen zusätzlich zu den Veränderungen der Standards von HTML und CSS auch jährlich neue Frameworks für CSS (z. B. Bootstrap, Tailwind) und JavaScript (z. B. jQuery) auf den Markt. Teilweise wurden sie sofort an den Hochschulen gelehrt, die Standards darüber vernachlässigt. Kompatibilität zwischen verschiedenen Browsern (Stichwort Vendor-Prefix, Modernizr) und immer neue gestalterische Ideen zu ermöglichen waren lange Zeit einfach schicker als die Berücksichtigung von Barrierefreiheitsprinzipien.
Das kommt ganz auf Ihre Seite an. Manchmal sind es nur Kleinigkeiten, manchmal Kleinigkeiten, die sich läppern, teilweise lautet die Antwort „am besten neu kodieren“, manchmal aber auch „es muss alles ab dem Konzept neu“. Wie Sie das anfangen und auf welche Details geachtet werden muss, wird an dieser Stelle nach und nach Thema sein.
Wir sind alle gefragt! Wir müssen die Menschen, mit denen wir zusammenarbeiten bzw. die wir beauftragen, zunächst für das Thema sensibilisieren. Dann müssen sich alle passend zu ihrer Rolle weiterbilden:
Nicht zu vernachlässigen ist eine Dokumentation der Maßnahmen, die getroffen wurden. Zum einen wird es ab 2025 im Rahmen der EAA für manche Seitentypen Pflicht sein, sie zu führen, zum anderen ermöglicht es Ihnen auch eine einfachere Übergabe von Projekten an andere oder neue Teammitglieder.
Shopify ist dies bereits einmal misslungen. Die Plattform wird in einem Artikel über aria-current als gutes Beispiel genannt, weil dort die aktuelle Seite in der Navigation korrekt als aria-current=“page“ [30] ausgezeichnet wurde. Dem ist inzwischen nicht mehr so. Nur noch die aktuell ausgewählte Sprache und Region wird im Footer mit aria-current=“true“ ausgezeichnet. Welche Seite im Menü die derzeit angezeigte ist, geht für Screenreader-Nutzer:innen nur aus dem <title> hervor.
Sie werden nicht um das Thema herumkommen. Sie können jetzt langsam mit digitaler Barrierefreiheit anfangen, oder es in zwei Jahren unter Zeitdruck tun, wenn die Konkurrenz an Ihnen vorbeizieht. Dabei ist es egal, ob Ihr Produkt eine Komponente, ein Tool oder eine Plattform ist. Je eher Sie anfangen, umso größer wird Ihr Vorsprung sein. Nicht zu vernachlässigen ist auch der soziale Aspekt: Im Idealfall hilft es uns als Gesellschaft, mehr Verständnis füreinander und unsere unterschiedlichen Voraussetzungen zu erhalten, die bisher einfach als Unzulänglichkeit Einzelner abgetan wurden.
| Problem | % | Widerspricht BITV … (Level nach WCAG) |
|---|---|---|
| langsam ladende Seiten | 21 | – |
| mehrere Pop-ups | 9.1.4.13 Eingeblendete Inhalte bedienbar (AA) | |
| automatisch abspielende Musik | 20 | 9.1.4.2 Ton abschaltbar (A) |
| kaputte Seiten (404 Error) | 17 | WCAG-Prinzip Robust (A und AA) |
| automatisch abspielende Videos | mArKeD mArKeD mArKeD 1 mArKeD6 | 9.2.2.2 Bewegte Inhalte abschaltbar (A) 9.2.3.1 Verzicht auf Flackern (A/AA) |
| mArKeD mArKeD mArKeD nicht klickbare Button mArKeDs | 14 | 9.1.1.1a Alternativtexte für Bedienelemente (A) 9.4.1.1 Korrekte Syntax (A) |
| schwer lesbare Schrift | 13 | 9.1.4.3 Kontraste von Texten ausreichend (AA) |
| Bilder, die nicht laden (und keine Alt-Tags haben) | 12 | WCAG-Prinzip Robust (A und AA) 9.1.1.1b Alternativtexte für Grafiken und Objekte (A) |
| Bilderkarussells | 10 | 9.1.1.1a Alternativtexte für Bedienelemente (A) 9.4.1.2 Name, Rolle, Wert verfügbar (A) |
| ablenkende Animationen | 5 | 9.2.3.1 Verzicht auf Flackern (A) 9.2.2.2 Bewegte Inhalte abschaltbar (A) |
Tabelle 3: Die Stressfaktoren im Internet den Anforderungen der Barrierefreiheit zugeordne
Annika Brinkmann, Web-Designerin seit 2003, sensibilisiert und schult Teams, die an Konzeption, Gestaltung, Programmierung und Redaktion barrierefreier Webseiten beteiligt sind. Auf Barrieren-fasten.de bietet sie Entwickler:innen einen niedrigschwelligen Einstieg.
[1] https://online-accessibility-countdown.eu/
[2] https://gehirngerecht.digital/digitale-barrierefreiheit-pflicht-wissen/
[3] https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/HTML/?uri=CELEX:32019L0882
[4] https://www.w3.org/TR/WCAG21/
[5] https://www.w3.org/TR/WCAG22/
[6] https://www.w3.org/WAI/WCAG21/quickref/ wurde bereits 2018 finalisiert
[7] https://www.w3.org/WAI/WCAG22/quickref/ wird noch um neue Anforderungen ergänzt
[8] https://ergebnis.bitvtest.de/pruefverfahren/bitv-20-web
[10] https://ergebnis.bitvtest.de/pruefschritt/bitv-20-web/11-7-benutzerdefinierte-einstellungen
[11] https://www.cdc.gov/ncbddd/disabilityandhealth/infographic-disability-impacts-all.html
[12] https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Gesundheit/Behinderte-Menschen/_inhalt.html
[13] https://www.dbsv.org/zahlen-fakten.html
[14] https://accessibleweb.com/civil-rights/the-curb-cut-effect-7-ways-the-ada-is-for-everyone/
[15] https://webaim.org/projects/million/
[16] https://www.netimperative.com/2020/12/09/blood-pressure-study-which-website-issue-cause-users-the-most-stress/ leider ist nur noch Sekundärliteratur online, bei Cyber-duck selbst taucht die Studie nicht mehr auf: https://www.cyber-duck.co.uk/
[17] https://www.dbsv.org/bildbeschreibung-4-regeln.html
[18] https://de.wikipedia.org/wiki/Dark_Pattern#Beispiele_f%C3%BCr_Dark_Patterns
[19] https://overlayfactsheet.com/
[20] https://ergebnis.bitvtest.de/pruefschritt/bitv-20-web/9-2-2-2-bewegte-inhalte-abschaltbar
[21] https://ergebnis.bitvtest.de/pruefschritt/bitv-20-web/9-2-3-1-verzicht-auf-flackern
[22] https://alistapart.com/article/responsive-web-design/ von Ethan Marcotte erschien am 25. Mai 2010
[23] https://ergebnis.bitvtest.de/pruefschritt/bitv-20-web/9-1-4-10-inhalte-brechen-um
[25] https://www.googlewatchblog.de/2015/02/mobile-websuche-apps-ranking/
[26] https://ebakery.de/google-mobile-first-index/
[27] https://ergebnis.bitvtest.de/pruefschritt/bitv-20-web/11-8-2-barrierefreie-erstellung-von-inhalten
[28] https://summ-ai.com/
Wenn man visuelles Design (oder eben in unserem Fall UI-Design) in einem Satz zusammenfassen möchte, so würde der vielleicht in etwa so lauten: „Dinge so gestalten, dass sie gut aussehen“. Schon hat man als Frontend-Code-Jockey keinen Bock mehr drauf. Da sind sie wieder, das angeborene künstlerische Talent und die immerwährende, jederzeit abrufbare Kreativität. Allerdings ist es erstaunlich, dass einer der wichtigsten Faktoren für ein „gutes Aussehen“ überhaupt nichts mit künstlerischen Fähigkeiten und kreativer Gestaltung zu tun hat – nämlich die visuelle Hierarchie.
Die visuelle Hierarchie bezieht sich darauf, wie wichtig die Elemente einer Benutzeroberfläche im Verhältnis zueinander erscheinen, und sie ist das effektivste Werkzeug, um etwas „gestaltet“ wirken zu lassen. Wenn alles auf einer Benutzeroberfläche um Aufmerksamkeit konkurriert, wirkt sie laut und chaotisch, in etwa wie ein Platz voller digitaler Werbebotschaften und Marktschreier. Viel Lärm und wenig Signal. Bei all dem (visuellen) Chaos ist es uns nicht klar, was wirklich von Bedeutung ist. Zu dieser Thematik gibt es viele lesenswerte Publikationen, u. a. [1].
Achtung, hier wieder aufmerksam lesen, denn ich verrate euch ein Geheimnis, und zwar das Geheimnis des Designs: Trennt das Primäre vom Sekundären und vom Tertiären oder in anderen Worten, fragt euch, was ist das Wichtigste, was ist das Zweitwichtigste und was das Drittwichtigste. Wenn wir bewusst sekundäre und tertiäre Informationen zurückstellen und uns darum bemühen, die wichtigsten Elemente hervorzuheben, wirkt das Ergebnis sofort ansprechender, auch wenn sich das Farbschema, die Schriftart und das Layout nicht geändert haben.
Ein super Hilfsmittel dafür sind sogenannte Priority Guides. Priority Guides werden als die Content-First-Alternative zu Wireframes gehandelt. Da man bei Wireframes irgendwie auch schon malen können muss, bei Priority Guides aber nicht, macht das einem die Dinger schon gleich sympathisch (übrigens auch dem Projektleiter, da sie in ihrer Erstellung weniger aufwendig als Wireframes sind). Einfach ausgedrückt enthält ein Priority Guide Inhalte und Elemente für einen mobilen Bildschirm (also auch Mobile First), sortiert nach Wichtigkeit von oben nach unten und ohne jegliche Layoutvorgaben. Die Hierarchie basiert auf der Relevanz für die Nutzer, wobei die Inhalte, die für die Befriedigung der Nutzerbedürfnisse und die Unterstützung der Ziele der Nutzer (und des Unternehmens) am wichtigsten sind, weiter oben stehen.
Das Format eines Priority Guides ist nicht festgelegt: Er kann digital sein (Text-, Office-, Figma-Dateien) oder er kann physisch sein, mit Papier und Post-its. Am wichtigsten ist, dass ein Priority Guide von Anfang an automatisch Content First ist und den Nutzer:innen den besten Nutzen bietet. Ein Beispiel sehen Sie in Abbildung 1 mit einem Priority Guide für die Flugbuchungsseite einer Fluggesellschaft aus „Priority Guides: A Content-First Alternative to Wireframes“ [2].
Abb. 1: Ein detaillierter digitaler Priority Guide für eine Flugbuchungsseite
Anmerkungen sind ein wichtiger Bestandteil von Priority Guides, da sie die Funktionen und das Verhalten der Seite erklären, die Komponententypen benennen und die Priority Guides einer Seite mit den Priority Guides anderer Seiten verknüpfen. In diesem Beispiel wird beschrieben, was passiert, wenn ein Benutzer auf eine Schaltfläche oder einen Link klickt.
Bevor wir noch irgendetwas gemalt haben, können wir mit diesem Tool beginnen, das Wichtige vom Unwichtigen zu trennen und uns dem Attribut „gestaltet“ weiter annähern. Bei der Erstellung von Priority Guides konzentriert man sich automatisch darauf, die Probleme von Menschen zu lösen, ihre Bedürfnisse zu befriedigen und ihnen zu helfen, ihre Ziele zu erreichen. Die Benutzeroberfläche ist immer mit Inhalten gefüllt, die eine Botschaft vermitteln oder dem Benutzer weiterhelfen. Indem wir uns auf den Inhalt konzentrieren, entscheiden wir im Sinne unserer Benutzer. Genau dieser Fokus auf den Content bringt uns zum Design Algorithm [3], der uns als Frontend-Schaffende näher an die uns vertraute Denkweise bringt (Abb. 2). Der einfachste Weg zu einem „gestalteten“ Design und einem guten Ergebnis führt über vier Schritte:
Abb. 2: Der Designalgorithmus eignet sich für jede Art von Projekt
Schauen wir jetzt mal auf das „echte“ UI und versuchen einmal, was man mit Hierarchie so alles retten kann. Beim Separieren von Wichtigem und Unwichtigem kommt einem sofort die Größe in den Sinn, aber Größe ist nicht alles. Es ist ein Fehler, sich nur auf die Schriftgröße zu verlassen, um die Hierarchie zu kontrollieren, da das oft dazu führt, dass der primäre Inhalt zu groß und der sekundäre Inhalt zu klein ist. Effektivere Stellschrauben sind der Schriftschnitt und die Farbe.
Ein primäres Element fetter zu machen, erlaubt es weiterhin, eine vernünftige und verhältnismäßige Textgröße zu verwenden. Ebenso macht die Verwendung einer sanfteren Farbe für den sekundären Begleittext anstelle einer kleinen Schriftgröße deutlich, dass der Text zweitrangig ist, während die Lesbarkeit weniger darunter leidet. Farbe und Schriftschnitt statt purer Größe. Man könnte hier auch von einem Algorithmus der Farbe sprechen (Abb. 3). Wir beschränken uns auf zwei oder drei Farben:
In ähnlicher Weise sind zwei Schriftstärken für eine Benutzeroberfläche vollkommen ausreichend:
Abb. 3: Gestaltung mit Hilfe der Schriftgröße oder der Farbe
Pro-Tipp: Wir sollten Schriftschnitte unter 400 für UI-Arbeiten tunlichst vermeiden. Sie eignen sich zwar für große Überschriften, sind aber in kleineren Größen zu schwer zu lesen.
Manchmal befinden wir uns in einer Situation, in der ein Element einer Benutzeroberfläche gegenüber den umgebenden Elementen nicht ausreichend hervorgehoben ist. Allerdings gibt es auch auf den ersten Blick nichts, was wir noch hinzufügen oder womit wir es „vercoolern“ (Danke, Emilia, für die Leihgabe) könnten, um es stärker hervorzuheben. Nachfolgendes Beispiel zeigt ein Menu, dessen aktives Element bereits durch eine andere Farbe betont ist, aber dennoch kann es sich nicht visuell gegen die inaktiven Elemente durchsetzen.
In solchen Situationen sollten wir nicht versuchen, dieses eine Element, auf das wir die Aufmerksamkeit lenken wollen, noch mehr hervorzuheben, sondern wir sollten einen Weg finden, die Elemente, die damit in Konkurrenz stehen, weniger auffällig zu machen.
Im folgenden Beispiel wird das dadurch erreicht, dass die inaktiven Elemente eine weichere Farbe als das aktive Element bekommen und damit visuell den Platz für das aktive Element frei machen (Abb. 4).
Abb. 4: Wir geben den inaktiven Elementen eine weichere Farbe und senken den Kontrast
Diese Denkweise können wir auch auf größere Teile eines UIs anwenden. Wenn zum Beispiel eine Seitenleiste visuell mit dem Hauptinhalt konkurriert, sollten wir ihr keine Hintergrundfarbe geben, sondern den Inhalt der Seitenleiste direkt auf dem Hintergrund der Webseite platzieren (Abb. 5).
Abb. 5: Das Prinzip der Abschwächung lässt sich auch bei größeren UI-Organismen einsetzen
Ich weiß, Labels sind heilige Kühe und da hört bei vielen der Spaß auf. Bei Formularen ist das auch absolut okay, nur in Card Controls, Produktbeschreibungen o. Ä. dürfen wir uns gerne mal Gedanken darüber machen, warum eigentlich meistens der Key einen fetteren Schriftschnitt hat als der Value, der uns eigentlich interessiert.
Es gibt tatsächlich nur eine Situation, die rechtfertigt, dass das Label eine deutlichere Hervorhebung als der eigentliche Wert hat, und zwar wenn wir wissen, dass unsere Betrachter nach der Beschriftung suchen werden. Nur dann ist es sinnvoll, die Beschriftung anstelle der Daten zu betonen. Das ist z. B. bei den technischen Daten eines Produkts der Fall. Wenn ein Mensch die Abmessungen eines Regals sucht, wird meistens nach Begrifflichkeit wie „Länge“, „Breite“ oder „Tiefe“ gesucht, nicht aber nach „41,5 cm“. Auch in solchen Fällen ist der Wert immer noch die primäre Information. Daher ist es ausreichend, eine dunklere Farbe für die Beschriftung und eine etwas hellere Farbe für den Wert zu verwenden.
Daneben halten wir uns bei der Verwendung von Labels fast dogmatisch an das Formatschema Beschriftung, Doppelpunkt, Wert oder für Informatiker:innen Key, Colon, Value. In vielen Situationen können wir jedoch allein anhand des Formats erkennen, worum es sich bei einem Eintrag handelt. Nochmal zur Deutlichkeit: Wir reden nicht von Formularen, das ist eine andere Liga.
Aber wieder zurück zu unseren Datensätzen. Zum Beispiel ist m.muster@beispielwebsite.de eine E-Mail-Adresse, +49 (0)69 630 089 0 eine Telefonnummer und 1,99 € eine Preisangabe. Wenn das Format nicht ausreicht, hilft uns eben der Kontext und der ist bekanntlich König. Ein Eintrag wie „Frontend-Entwickler“ unter dem Namen eines Mitarbeiters auf der Teamseite ist ein sicheres Indiz dafür, dass es sich um einen Mitarbeitenden handelt, der Frontends für Webapplikationen entwickelt. Ein Label würde hier ziemlich übers Ziel hinausschießen. Deutlich sehen Sie das in den zwei Beispielen aus Abbildung 6.
Abb. 6: Labels können oft die schnelle Erfassung von Inhalten beeinträchtigen
Wenn Datensätze ohne Beschriftungen dargestellt werden können, ist es viel einfacher, wichtige oder identifizierende Informationen hervorzuheben, wodurch das UI benutzerfreundlicher und gleichzeitig intuitiver wird. Das zwanghafte Festhalten an der LDW-Struktur (Label Doppelpunkt Wert) führt oftmals auch zu hakeligen Formulierungen auf unserer Oberflächen – „Auf Lager: 15“. Ihr merkt an dieser Stelle selbst, dass es sich komisch liest. Welche Formulierung würden wir erwarten? Ja eben: „Es sind noch 15 auf Lager“. Die Taktik, einen Wert in einen erläuternden Text einzubetten ist durchaus legitim und liest sich flüssiger. In Kombination mit einem hervorhebenden Schriftschnitt für den eigentlichen Wert können zwei Fliegen mit einer Klappe geschlagen werden – also gerne mal das LDW-Dogma mit einem (kurzen) lesbaren Satz aufbrechen (Abb. 7).
Abb. 7: Besser, so liest es sich nicht wie Kaugummi
Um noch einmal den Bogen zum Beginn unseres Labelexkurses zu schlagen: Labels sind sekundärer Content! Es gibt Situationen oder Darstellungen, in denen wir wirklich eine Beschriftung benötigen, etwa wenn wir mehrere vom Typ ähnliche Daten anzeigen und diese auch auf den ersten Blick leicht ablesbar sein müssen, wie z. B. in einem Dashboard. Dann sollten wir aber das Label auf jeden Fall als sekundären und unterstützenden Content betrachten. Die Daten sind die primäre, wichtige Information, die Beschriftung dient nur der Übersichtlichkeit. In einem solchen Fall verkleinern wir das Label, verringern den Kontrast, oder verwenden einen leichteren Schriftschnitt oder eine Kombination aus allen drei Möglichkeiten (Abb. 8).
Abb. 8: Labels sind sekundär, gerade in Dashboards
Bei der Erstellung von Webinhalten sollten wir immer auf semantisches Markup zurückgreifen. Das bedeutet, dass wir unsere Inhalte strukturieren und z. B. Überschriften mit den geläufigen HTML-Tags wie h1, h2 oder h3 kennzeichnen. Out of the Box versehen die Webbrowser die Überschriftentags mit entsprechenden visuellen Eigenschaften. So werden mit aufsteigender Zahl hinter dem h den Überschriften immer kleinere Schriftgrößen zugewiesen – h1 groß und h6 klein. Grundsätzlich ist das schon mal super, aber in einem „gestalteten“ UI kann dieses Verhalten der Browser auch schon mal zu Fehlinterpretationen führen. Ein h1-Tag für eine Überschrift wie „Neues Benutzerprofil“ ist semantisch absolut sinnvoll. Weil wir allerdings „evolutionär“ bzw. „erlernt“ den Drang verspüren, h1-Überschriften immer groß zu gestalten, kann es leicht dazu kommen, dass wir der Überschrift mehr Prominenz verschaffen als sie visuell eigentlich brauchen würde (Abb. 9).
Abb. 9: Abschnittstitel sollten nicht die ganze Aufmerksamkeit auf sich ziehen
Ähnlich wie Labels unterstützen Überschriften den Inhalt und sollten daher nicht die ganze Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Normalerweise sollte der Inhalt des Abschnitts im Mittelpunkt stehen, nicht der Titel, also sollten Überschriften in den meisten Fällen verhältnismäßig klein sein. Denn auch dann erfüllen sie noch gut ihre eigentliche gliedernde Funktion. Lassen wir uns beim Designen nicht von den „geerbten“ visuellen Eigenschaften der HTML-Elementen beeinflussen. Wir sollten die Elemente aus semantischen Gründen heraus wählen und sie dann für eine optimale visuelle Hierarchie gestalten.
Kontrast eignet sich hervorragend zur Kompensation des visuellen „Gewichts“ eines Elementes. Das Verständnis dieser Beziehung wird unter anderem bei der Arbeit mit Icons wichtig. Genau wie fett gedruckter Text sind auch Symbole (insbesondere Volltonicons) in der Regel ziemlich „schwer“ und nehmen viel Pixelfläche ein. Wenn wir also ein Icon neben einem Text platzieren, wird das Symbol mehr hervorgehoben als der Text. Und jetzt kommt der Haken: Im Gegensatz zum Text kann das „Gewicht“ eines Symbols nicht so einfach verändert werden. Um ein Gleichgewicht herzustellen, muss das Symbol auf andere Weise an Prominenz einbüßen.
Am einfachsten und auch wirksamsten ist es, den Kontrast des Symbols zu reduzieren hin zu einer weicheren Farbausprägung. Diese Technik funktioniert überall dort, wo wir Elemente mit unterschiedlicher visueller Gewichtung an- bzw. ausgleichen müssen. Die Kontrastverringerung lässt schwerere Elemente optisch leichter erscheinen, obwohl sich ihr Gewicht (die eingenommene Pixelfläche) nicht geändert hat (Abb. 10).
Abb. 10: Verringerung des Kontrasts durch eine weichere Farbe
Genauso wie die Reduzierung des Kontrasts eine Möglichkeit zur Abschwächung visuell gewichtiger Elemente ist, ist die Kontrasterhöhung bzw. die Erhöhung des visuellen Gewichts eine gute Möglichkeit, kontrastärmere Elemente ein wenig zu boosten. Nehmen wir eine ein Pixel dünne Linie mit zu hellem, weichem Grauton. In der einen Version ist die Linie schlecht sichtbar und geht im Design unter, auf der anderen Seite lässt ein dunkler Grauton das Design zu hart erscheinen. Die Lösung ist hier, die Linie ein wenig aufzublähen, indem man ihre Breite vergrößert. Dann können wir unser subtiles Grau behalten und die Linie trotzdem hervorheben, ohne das Design zu sprengen (Abb. 11).
Abb. 11: Etwas dickere Linien helfen, sie zu betonen, ohne dass der subtile Eindruck verloren geht
Semantik kann, wenn es um Benutzerschnittstellen geht, gerne mal ein wenig in die Irre führen, gerade wenn Menschen die Auswahl zwischen mehreren Aktionen (Schaltflächen) haben, die sie in unserem UI ausführen können (und das ist bei UIs bekanntlich meistens der Fall). Hierarchy to the rescue – denken wir an die Priority Guides und stellen uns die Frage, was ist das Wichtigste, das Zweitwichtigste und so weiter. Meistens gibt es nur eine primäre Aktion, mehrere sekundäre und selten ein paar tertiäre Aktionen. Genau an dieser Stelle muss das Design die Wichtigkeit der Aktion widerspiegeln (Abb. 12):
Abb. 12: Wir geben den Benutzenden eine klare Richtung vor
Eine hierarchische Anordnung der Aktionen auf der Seite führt zu einer weniger vollgestopften Benutzeroberfläche, die ihre Aktionen klarer kommuniziert und auch das Papageienoutfit mancher UIs wird vermieden. Eben „don’t make me think“ (Abb. 13).
Abb. 13: Aufteilung von Interaktionsmöglichkeiten mit abnehmender visueller Prominenz
Wenn eine Aktion destruktiv ist, z. B. etwas zu löschen, bedeutet das noch nicht automatisch, dass die Schaltfläche gleich groß, rot und fett sein muss. Wenn die destruktive Aktion nicht die primäre Aktion in unserem UI ist, kann es besser sein, ihr eine sekundäre oder tertiäre Ausprägung zuzuweisen. In Kombination mit einer nachfolgenden Bestätigung, bei der die destruktive Aktion die primäre Aktion einnimmt, lässt sich ein stimmiges Design destruktiver Aktionen erzielen und in der Confirm-Message dürfen wir es auch mit „groß“, „rot“ und „fett“ richtig krachen lassen (Abb. 14).
Abb. 14: Bei der Bestätigung darf’s auch ordentlich rot sein
Seht ihr, (fast) keine Farben, Bilder, Frameworks, nix – nur Gestaltprinzipien und die visuelle Hierarchie. Dennoch sind diese beiden Methoden entscheidend für die Gestaltung einer erfolgreichen und leicht verständlichen Benutzeroberfläche. Wir Webschaffenden im Frontend sollten uns auf jeden Fall mit diesen Konzepten vertraut machen und sie bei der Gestaltung unserer Anwendungen berücksichtigen und gezielt einsetzen, und dann kommt die Farbe …
Es gibt viele Onlineressourcen, die uns dabei helfen können, unsere Skills über Gestaltungsprinzipien und Gestaltungshierarchien zu vertiefen. Nachfolgend einige nützliche Websites und Ressourcen:
Henning Fries ist Senior User Interface Architect und beschäftigt sich mit Themen wie Ideation, Accessibility, UX und UI. Mit mehr als fünfzehn Jahren Berufserfahrung arbeitet er als Berater, Trainer, Entwickler, Project Manager und (Web-)Designer in Deutschland und Luxemburg.
[1] https://www.refactoringui.com
[2] https://alistapart.com/article/priority-guides-a-content-first-alternative-to-wireframes/
[3] https://imperavi.com/books/ui-typography/principles/design-algorithm/
[4] https://www.smashingmagazine.com
[10] https://dribbble.com
Die Automatisierung ermöglicht es, die Tests für jeden neuen Stand zu wiederholen. Smart geschriebener Testcode findet Fehler, bevor ein Anwender beim Zugriff auf das Echtsystem darauf stößt.
In diesem Beitrag grenzen wir E2E-Tests theoretisch von anderen Testtypen ab und überlegen, weshalb sie sinnvoll sind. Die praktischen Beispiele bauen auf Joomla! [1] auf. Das CMS ermöglicht es, komplexere Problemstellungen aufzuzeigen. Die Verwendung einer fertigen Anwendung hat Vor- und Nachteile. Ein Minus ist, dass Joomla! installiert werden muss, um dem Beispielcode [2] praktisch zu folgen. Wer den Aufwand scheut, findet in den Abbildungen Orientierungshilfen zum Mitdenken.
Ich bin überzeugt, dass Tests, die
durchgeführt werden, mehr bringen, als sie kosten. In diesem Beitrag möchte ich diejenigen Entwickler motivieren, die schon immer Tests für ihre Software schreiben wollten – es aber aus verschiedenen Gründen nie getan haben. Unter Umständen räumt Cypress Hindernisse aus dem Weg. Beginnen wir mit etwas Theorie.
Lohnt es sich, Zeit und Geld in das Programmieren von Tests zu investieren? Das magische Dreieck [3] beschreibt den Zusammenhang zwischen Kosten, Zeit und Qualität. Das Spannungsverhältnis zwischen diesen Faktoren wurde ursprünglich im Projektmanagement beschrieben. Dort stellte man fest, dass ein höherer Kostenaufwand positive Auswirkungen auf die Qualität und/oder den Fertigstellungstermin – die Zeit – hat (Abb. 1). Umgekehrt wird eine Kosteneinsparung die Qualität mindern und/oder die Fertigstellung verzögern (Abb. 2).
Abb.1: Das magische Dreieck: Mehr Geld wirkt sich positiv auf Qualität/Zeit aus
Abb. 2: Das magische Dreieck: Geringere Investitionen wirken sich negativ auf Qualität/Zeit aus
Jetzt kommt die Magie ins Spiel: Auf lange Sicht wird dieses Spannungsverhältnis überwunden. Unter Umständen haben Sie selbst einmal erlebt, dass das Sparen an der Qualität langfristig keine Kosten mindert. Die technische Schuld führt oft zu Mehraufwand (Abb. 3).
Abb. 3: Auf lange Sicht kann der Zusammenhang zwischen Kosten, Zeit und Qualität überwunden werden
Unter technischer Schuld versteht man den Aufwand, der bei der Änderung oder Erweiterung von minderwertig programmierter Software entsteht. Martin Fowler [4] unterscheidet vier Arten von technischen Schulden: solche, die man bewusst und solche, die man ungewollt eingegangen ist. Außerdem differenziert er zwischen vorsichtigen und risikofreudigen technischen Schulden (Abb. 4).
Abb. 4: Technische Schuld
In der Literatur findet man immer wieder niederschmetternde Statistiken über die Erfolgsaussichten von Softwareprojekten. In den 1990er Jahren zeigte eine Studie von A. W. Feyhl [5], dass 70 Prozent der Projekte eine Kostenabweichung von mindestens 50 Prozent aufweisen. Sollte man also auf Kostenschätzungen verzichten und der Argumentation der #NoEstimates-Bewegung [6] folgen? Je mehr Erfahrungen ich sammle, desto mehr komme ich zu dem Schluss, dass extreme Ansichten nicht weiterhelfen. Die Lösung liegt meistens in der Mitte.
Wann ist nun der beste Zeitpunkt, Tests in ein Projekt zu integrieren? Werfen wir einen Blick auf die Kosten für die Behebung eines Fehlers in den verschiedenen Projektphasen (Abb. 5). Je früher Sie einen Fehler finden, desto geringer sind die Kosten für dessen Behebung. Zu Ende gedacht bedeutet das, dass es sinnvoll ist, Tests so früh wie möglich zu integrieren.
Abb. 5: Relative Kosten für die Fehlerbehebung in den unterschiedlichen Projektphasen
Es ist wichtig, jederzeit zu wissen, in welchem Zustand ein Softwareprojekt sich gerade befindet. Neuentwicklungen, die nicht in die bestehende Software passen, sollten erst dann integriert werden, wenn sichergestellt ist, dass sie keine negativen Auswirkungen auf das Gesamtsystem haben. In Zeiten, in denen immer häufiger Sicherheitsprobleme gefunden werden, sollte in einem Projekt jederzeit eine neue Version erstellt werden können. Und hier kommt die kontinuierliche Integration ins Spiel. CI integriert den neuen Code permanent. Die Software wird in kleinen Zyklen erstellt und getestet. Auf diese Weise stößt man frühzeitig auf mögliche Probleme und die Fehlersuche ist müheloser, da Fehler zeitnah zur Programmierung entdeckt werden. Cypress bietet eine ausführliche Dokumentation zur Verwendung von CI mit verschiedenen CI-Anbietern [7].
Um sicherzustellen, dass man jederzeit Tests für alle Programmteile zur Verfügung hat, bietet sich die testgetriebene Entwicklung (Test-driven Development, TDD) an. Dabei handelt es sich um eine Programmiertechnik, bei der in kleinen Schritten entwickelt wird. Zuerst schreibt man den Testcode. Erst dann erstellt man den zu testenden Programmcode. Neue Tests schlagen zunächst fehl, weil die gewünschte Funktion nicht im Programm implementiert ist. Erst im zweiten Schritt erstellt man den Code, der den Test erfüllt. Der Merksatz dazu lautet: TDD-Tests helfen, das Programm richtig zu schreiben.
Wenn Sie zum ersten Mal von dieser Technik hören, werden Sie sich mit dem Konzept vielleicht nicht wohlfühlen. Viel lieber möchte man mit dem produktiven Teil beginnen. Probieren Sie es aus. Manchmal freundet man sich mit einer neuen Technik an, nachdem man sie kennengelernt hat. In Projekten mit hoher Testabdeckung fühle ich mich deutlich wohler.
Idealerweise wird zusammen mit TDD die verhaltensgesteuerte Entwicklung (Behaviour-driven Development, BDD) eingesetzt. Das ist eine Art Best Practice, bei der nicht die Implementierung des Programmcodes im Vordergrund steht, sondern das Verhalten des Programms. Ein Test prüft, ob die Anforderung des Anwenders erfüllt wird. Der Merksatz: BDD-Tests helfen, das richtige Programm zu schreiben.
Was meine ich damit? Es kommt vor, dass Anwender Dinge anders sehen als Entwickler. Der Arbeitsablauf beim Löschen eines Artikels im CMS Joomla! ist so ein Beispiel. Immer wieder treffe ich Anwender, die im Papierkorb auf das Statusicon klicken und sich wundern, dass der Beitrag danach wieder aktiv ist. Der Anwender geht intuitiv davon aus, dass das Element dauerhaft gelöscht wird. Für den Entwickler ist ein Klick auf das Statussymbol ein Toggeln des Status. Aus Entwicklersicht ist die Funktion fehlerfrei implementiert. Stelle ich mich auf die Seite eines Benutzers, merke ich, dass das an dieser Stelle nicht die richtige Funktion ist.
Bei der verhaltensgesteuerten Entwicklung werden die Anforderungen an die Software durch Beispiele beschrieben, die als Szenarien oder User Stories bezeichnet werden. Merkmale der verhaltensgesteuerten Entwicklung sind
Das Joomla!-Projekt hat BDD in einem Google-Summer-of-Code-Projekt [8] eingeführt. Man hoffte, dass Nutzer ohne Programmierkenntnisse mit Gherkin [9] leichter in die Entwicklung einbezogen werden könnten. Der Ansatz wurde nicht weiterverfolgt. Zu dieser Zeit verwendete Joomla! Codeception als Testwerkzeug. Mit Cypress ist auch die BDD-Entwicklung [10] möglich.
Es gibt verschiedene Arten von Tests:
Ebenso gibt es unterschiedliche Strategien: Top-down und Bottom-up sind zwei verschiedene Ansätze zur Darstellung komplexer Sachverhalte (Abb. 6). Top-down geht Schritt für Schritt vom Abstrakten/Allgemeinen zum Konkreten/Speziellen. Beispiel: Ein CMS wie Joomla! stellt Websites im Allgemeinen in einem Browser dar. Konkret gibt es in diesem Prozess Teilaufgaben, beispielsweise das Löschen eines Elements aufgrund eines Klicks auf eine Schaltfläche. Bottom-up beschreibt die umgekehrte Richtung.
Nun kommt BDD ins Spiel. Es beinhaltet die Beschreibung des Verhaltens der Software in Form von Szenarien. Diese helfen bei der Erstellung von E2E-Tests.
Der übliche Ansatz für die Erstellung von Tests erfolgt von unten nach oben. Wer die verhaltensgesteuerte Softwareentwicklung bevorzugt, verwendet idealerweise die Top-down-Strategie und erkennt so Missverständnisse zwischen Endanwendern und Entwicklern frühzeitig.
Abb. 6: Teststrategien – Top-down und Bottom-up
Aber wie viele Tests von welchem Typ wendet man nun sinnvollerweise an? Mike Cohns Testpyramide empfiehlt viele Unit-Tests bei der Entwicklung von Softwareanwendungen. Integrations- und E2E-Tests sollten einen geringeren Anteil ausmachen. Auf diese Weise werden Fehler innerhalb einer Unit schnell aufgedeckt. Auf der mittleren Ebene befinden sich Integrationstests, die gezielt kritische Schnittstellen prüfen. An der Spitze der Pyramide stehen die langsamen E2E-Tests, die das Verhalten der Anwendung als Ganzes testen. Nach dieser theoretischen Einführung legen wir jetzt mit der Praxis los.
Unser Beispiel baut bewusst auf dem CMS Joomla! auf. Die Entwicklerversion des CMS ist für die Arbeit mit Cypress konfiguriert. Außerdem gibt es implementierte Tests, an denen man sich orientieren kann.
Wir gehen folgende Schritte zur Einrichtung der lokalen Umgebung:
$ git clone https://github.com/joomla/joomla-cms.git
$ cd joomla-cms$ git checkout 5.0-dev$ composer install$ npm installWenn Sie diese Schritte gegangen sind, ist alles fertig konfiguriert. Nur die individuellen Daten sind in der Datei joomla-cms/cypress.config.js anzupassen. Orientierung bietet die Vorlage joomla-cms/cypress.config.dist.js. Weitere Informationen stellen Joomla! [13] und Cypress [14] auf ihren Websites bereit.
Rufen Sie npm run cypress:open via CLI im Joomla!-Stammverzeichnis auf. Kurze Zeit später öffnet sich die Cypress-App (Abb. 7). Dass Cypress die zuvor erstellte Datei joomla-cms/cypress.config.dist.js lädt, erkennt man daran, dass E2E Testing als konfiguriert markiert ist (Abb. 7).
Abb. 7: Cypress-App öffnet sich nach dem Aufruf von npm run cypress:open
Nach dem Klick auf E2E Testing selektiert man den bevorzugten Browser. Für dieses Beispiel habe ich die Option Start Testing in Firefox gewählt (Abb. 8).
Abb. 8: E2E-Tests in der Cypress-App: Wähle den zu verwendenden Browser
Die nächste Ansicht listet alle implementierten Tests auf (Abb. 9). Wenn man eine Datei per Mausklick auswählt, werden die darin enthaltenen Tests aufgerufen. Der Ablauf ist im Browser live sichtbar.
Abb. 9: Joomla!-Testreihe in Firefox über Cypress-App
Während die Tests ablaufen, sieht man links den Testcode und rechts das visuelle Ergebnis (Abb. 10). Klickt man später in der Historie zurück, kann man den HTML-Code zu diesem Zeitpunkt analysieren.
Abb. 10: Der Test, der die korrekte Installation von Joomla! sicherstellt, während der Ausführung
Probieren Sie es aus. Starten Sie den Test, der die korrekte Installation sicherstellt. Als Ergebnis verfügen Sie über ein System, auf dem wir aufbauen können.
Falls Sie als db_host eine externe Ressource verwenden, funktioniert der Test nicht. Installieren Sie in diesem Fall Joomla! manuell mit den Angaben, die in der Datei joomla-cms/cypress.config.js eingetragen sind.
Standardmäßig ruft cypress run alle Tests headless [15] auf. Der Befehl $ npm run cypress:runin führt die implementierten Tests aus und speichert im Fehlerfall Screenshots im Verzeichnis /joomla-cms/tests/cypress/output/screenshots.
Es gibt weitere hilfreiche Befehle, die nicht in der package.json des Joomla!-Projektes als Skript implementiert sind. Ich führe diese via npx [16] aus.
Der Befehl cypress verify überprüft, ob Cypress korrekt installiert ist:
$ npx cypress verify
✔ Verified Cypress! /.../Cypress/12.8.1/CypressDer Befehl cypress info gibt Informationen über Cypress und die aktuelle Umgebung aus (Listing 1).
Listing 1
$ npx cypress info
Displaying Cypress info...
Detected 2 browsers installed:
1. Chromium
- Name: chromium
- Channel: stable
- Version: 113.0.5672.126
...Die Dokumentation [17] bietet zu jedem Befehl ausführlichere Informationen.
In der Entwicklungsversion des Joomla!-CMS gibt es fertige Cypress-Tests im Verzeichnis /tests/System/integration. Diejenigen, die gern am Beispiel lernen, finden hier einen Einstieg.
Das Joomla!-Projekt stellt mit joomla-cypress [18] auch Code für gängige Testfälle bereit. Diese werden bei der Installation der Entwicklungsversion des CMS via npm install per package.json (Listing 2) und während der Entwicklung der Tests per Support-Datei /tests/System/support/index.js importiert. Der Speicherort der Support-Datei ist in der Datei cypress.config.js festgelegt.
Listing 2
// package.json
{
"name": "joomla",
"version": "5.0.0",
...
"devDependencies": {
...
"joomla-cypress": "^0.0.16",
...
}
}Ein Beispiel für eine Funktion, die via joomla-cypress bereitgestellt wird, ist der Klick auf eine Schaltfläche in der Toolbar. Der Aufruf Cypress.Commands.add(‚clickToolbarButton‘, clickToolbarButton) bewirkt, dass in den eigenen Tests der Befehl clickToolbarButton() zur Verfügung steht. cy.clickToolbarButton(’new‘) simuliert einen Mausklick auf den Button New. Der hierfür erforderliche Code ist in Listing 3 auszugsweise dargestellt. Listing 4 zeigt ein weiteres Beispiel, die Anmeldung im Administrationsbereich.
Listing 3
// /node_modules/joomla-cypress/src/common.js
...
const clickToolbarButton = (button, subselector = null) => {
switch (button.toLowerCase())
{
case "new":
cy.get("#toolbar-new").click()
break
...
}
}
Cypress.Commands.add('clickToolbarButton', clickToolbarButton)
...Listing 4
// /node_modules/joomla-cypress/src/user.js
...
const doAdministratorLogin = (user, password, useSnapshot = true) => {
cy.visit('administrator/index.php')
cy.get('#mod-login-username').type(user)
cy.get('#mod-login-password').type(password)
cy.get('#btn-login-submit').click()
cy.get('h1.page-title').should('contain', 'Home Dashboard')
}
Cypress.Commands.add('doAdministratorLogin', doAdministratorLogin)
...Aufgaben, die in der individuellen Umgebung häufig vorkommen, befinden sich im Verzeichnis /tests/System/support. Sie werden über die Support-Datei /tests/System/support/index.js importiert. Ein Beispiel ist die Anmeldung im Administrationsbereich mit den konkreten Log-in-Daten. Die zuvor behandelte Funktion doAdministratorLogin im Paket joomla-cypress erfordert die Angabe der Log-in-Daten beim Aufrufen. Die Datei /tests/System/support/commands.js bietet mit der Funktion doAdministratorLogin die Möglichkeit, auf die Angabe der Daten zu verzichten. Listing 5 zeigt, wie die Log-in-Daten aus der Konfiguration cypress.config.js genutzt werden. Cypress.env(‚username‘) wird mit dem Wert der Eigenschaft username in der Gruppe env belegt. Außerdem sehen wir, wie man Befehle überschreibt. Cypress.Commands.overwrite(‚doAdministratorLogin‘ …) tritt an Stelle des Codes im Paket joomla-cypress.
Listing 5
// /tests/System/support/commands.js
...
Cypress.Commands.overwrite('doAdministratorLogin', (originalFn, username, password, useSnapshot = true) => {
const user = username ?? Cypress.env('username');
const pw = password ?? Cypress.env('password');
if (!useSnapshot) {
Cypress.session.clearAllSavedSessions();
return originalFn(user, pw);
}
return cy.session([user, pw, 'back'], () => originalFn(user, pw), { cacheAcrossSpecs: true });
});
...Damit wir über eigenen Code zum Testen verfügen, installieren wir eine simple Beispielkomponente [19] über das Joomla!-Backend (Abb. 11).
Abb. 11: Installation einer eigenen Joomla!-Erweiterung
Nach der Installation ist die Ansicht zum Verwalten der Beispielkomponente in der linken Seitenleiste des Joomla!-Backends (Abb. 12) integriert.
Abb 12: Ansicht der Beispielkomponente im Joomla!-Backend
Beim Testen des Joomla!-Backends beginnt jeder Test mit einem Log-in. Redundanten Code verhindern wir, indem wir die Funktion beforeEach() verwenden. Der Hook führt Code vor jedem Test aus. Daher der Name beforeEach().
Cypress bietet verschiedene Arten von Hooks [20], darunter before und after Hooks, die vor oder nach dem Test in einer Testgruppe ausgeführt werden, sowie beforeEach und afterEach Hooks, die vor oder nach jedem einzelnen Test in der Gruppe ablaufen. Hooks können global oder innerhalb eines bestimmten described-Blocks definiert werden. Der Code aus Listing 6 bewirkt, dass eine Anmeldung im Backend vor jedem Test innerhalb des described-Blocks Test com_foos features durchgeführt wird.
Listing 6
// tests/System/integration/administrator/components/com_foos/FoosList.cy.js
describe('Test com_foos features', () => {
beforeEach(() => {
cy.doAdministratorLogin()
})
...
})In der Datei /tests/System/support/index.js sind Hooks implementiert, die global für jede Testdatei und jeden Test gelten. Die Komponente, die wir zum Testen installierten, beinhaltet drei Elemente. Zuerst testen wir, ob diese Elemente erfolgreich angelegt wurden (Listing 7).
Listing 7
// tests/System/integration/administrator/components/com_foos/FoosList.cy.js
describe('Test com_foos features', () => {
beforeEach(() => {
cy.doAdministratorLogin()
})
it('list view shows items', function () {
cy.visit('administrator/index.php?...')
cy.get('main').should('contain.text', 'Astrid')
cy.get('main').should('contain.text', 'Nina')
cy.get('main').should('contain.text', 'Elmar')
cy.checkForPhpNoticesOrWarnings()
})
})Um sicherzustellen, dass ein Element angelegt wurde, suchen wir das DOM-Element main mit dem Cypress-Befehl get [21] und stellen via should(‚contain.text‘, ‚…‘) sicher, dass das Element sich in der Übersichtsliste befindet.
Neu ist auch die Funktion checkForPhpNoticesOrWarnings(). Sie stellt sicher, dass keine Warnungen ausgegeben werden. Die Implementierung der Funktion befindet sich in der Datei /node_modules/joomla-cypress/src/support.js.
Die gerade erstellte Testdatei FooList.cy.js sollte nach dem Speichern und Neuladen in der Liste der verfügbaren Tests in Cypress Browseroberfläche angeboten werden (Abb. 13). Klicken Sie auf den Namen FooList, um den Test auszuführen (Abb. 14).
Abb. 13: Joomla!-Test für die eigene Erweiterung ausführen
Abb. 14: Ansicht, nachdem der Test erfolgreich durchgelaufen ist
Fügen Sie jetzt die Zeile cy.get(‚main‘).should(‚contain.text‘, ‚Sami‘) in den Testcode ein, sodass der Lauf fehlschlägt. Nach dem Speichern der Testdatei erkennt Cypress die Änderung und führt alle Tests in der Testdatei erneut aus. Wie erwartet schlägt der Test fehl (Abb. 15). Sie können jeden Testschritt in der linken Seitenleiste sehen. Für jeden Schritt gibt es einen Snapshot, sodass man das Markup jederzeit überprüfen kann.
Abb. 15: Ansicht, nachdem der Test fehlgeschlagen ist
Im nächsten Schritt fügen wir einen Test zum Überprüfen des Empty-State-Layouts des Beispielcodes hinzu (Listing 8). Da wir nun zwei Tests in dieser Datei haben, wird Cypress bei jedem Speichern immer beide Tests ausführen. Via .only() ist es möglich, sich während der Entwicklung auf einen Test zu konzentrieren.
Listing 8
// tests/System/integration/administrator/components/com_foos/FoosList.cy.js
describe('Test com_foos features', () => {
beforeEach(() => {
cy.doAdministratorLogin()
})
it('list view shows items', function () {
...
})
it.only('emptystate layout', function () {
...
})
})Das Frontend der Beispielerweiterung testen wir mit der Datei /tests/System/integration/site/components/com_foos/FooItem.cy.js. Bisher verwendeten wir CSS-Klassen, um ein HTML-Element zu finden. Das funktioniert, wird aber nicht empfohlen. Warum nicht? Wenn man CSS-Klassen verwendet, bindet man die Tests an etwas, das sich in der produktiven Umgebung ändern kann. Um die Tests stabiler zu implementieren, empfiehlt Cypress die Verwendung spezieller Testattribute. Ich werde das Attribut data-test für die Elemente verwenden. Zuerst füge ich das Attribut data-test=“foo-main“ zum Produktionscode hinzu (Listing 9). Danach verwende ich das Attribut [data-test=“foo-main“], um Elemente im Test zu finden (Listing 10).
Listing 9
// /components/com_foos/tmpl/foo/default.php
<?php
\defined('_JEXEC') or die;
?>
<div data-test="foo-main">
Hello Foos
</div>Listing 10
// tests/System/integration/site/components/com_foos/FooItem.cy.js
describe('Test com_foo frontend', () => {
it('Show frondend via query in url', function () {
cy.visit('index.php?...')
cy.get('[data-test="foo-main"]').should('contain.text', 'Hello Foos')
cy.checkForPhpNoticesOrWarnings()
})
})Jetzt testen wir die Erstellung eines Menüpunkts innerhalb von Joomla! für die Testkomponente. Das tun wir in der Datei /tests/System/integration/administrator/components/com_foos/MenuItem.cy.js. Der Code ist komplex und weist eine Reihe von Besonderheiten auf.
Zunächst habe ich eine Konstante definiert, in der ich alle wichtigen Eigenschaften des Menüpunkts einstelle. Das hat den Vorteil, dass ich bei Änderungen der Menüpunktdaten nur an einer Stelle etwas anpassen muss:
const testMenuItem = {
'title': 'Test MenuItem',
'menuitemtype_title': 'COM_FOOS',
'menuitemtype_entry': 'COM_FOOS_FOO_VIEW_DEFAULT_TITLE'
}Listing 11 zeigt den relevanten Code der Datei MenuItem.cy.js.
Listing 11
// tests/System/integration/administrator/components/com_foos/MenuItem.cy.js
describe('Test menu item', () => {
it('creates a new menu item', function () {
cy.intercept('index.php?...').as('item_list')
cy.clickToolbarButton('Save & Close')
cy.wait('@item_list')
cy.get('#system-message').contains('...saved').should('exist')
...
cy.visit('administrator/index.php?...')
cy.setFilter('published', 'Trashed')
cy.searchForItem(testMenuItem.title)
...
cy.on("window:confirm", (s) => {
return true;
});
...
cy.get('#system-message').contains('...deleted').should('exist')
})
})Zum einen zeigt dieses Beispiel, wie man einen Test so aufbaut, dass am Ende wieder der Ausgangszustand hergestellt ist. Auf diese Art und Weise können die Tests unbegrenzt oft wiederholt werden. Ohne das Wiederherstellen des Ausgangszustands würde der zweite Testlauf fehlschlagen, weil Joomla! das Speichern von zwei Elementen mit dem gleichen Namen ablehnt. Jeder Test sollte
Der Test zeigt ebenfalls, wie man eine mit cy.intercept() [22] definierte Route als Alias verwendet und dann via cy.wait() [23] auf diese wartet. Beim Schreiben von Tests ist man versucht, im Befehl cy.wait zufällige Zeitwerte wie cy.wait(2000); zu verwenden. Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass ein reibungsloser Testdurchlauf nicht garantiert ist. Warum? Weil das zugrunde liegende System von Umständen abhängt, die sich kaum vorhersagen lassen. Daher ist es immer besser, genau zu definieren, worauf man wartet.
Der Code zeigt weiterhin, wie man auf einen Alert wartet und diesen via window:confirm bestätigt. Nicht zuletzt enthält der Testcode viele Funktionen, die von Entwicklern wiederverwendet werden können. Beispielsweise cy.setFilter(‚published‘, ‚Trashed‘) oder cy.clickToolbarButton(‚Save & Close‘).
Cypress-Befehle sind asynchron, das heißt, sie geben keinen Wert zurück, sondern „erzeugen“ ihn. Cypress ordnet die Befehle seriell in einer Warteschlange. Wenn man in Tests asynchronen und synchronen Code mischt, erhält man unter Umständen unerwartete Ergebnisse.
Wenn Sie den Code aus Listing 12 aufrufen, wird wider Erwarten ein Fehler auftreten, weil mainText === ‚Initial‘ am Ende noch gültig ist. Warum ist das so? Cypress führt erst den synchronen Code aus, der am Anfang und am Ende steht. Danach ruft es den asynchronen Teil innerhalb von then() auf. Das heißt, die Variable mainText wird initialisiert und gleich danach geprüft, ob sie sich geändert hat – was natürlich nicht so ist.
Listing 12
let mainText = 'Initial';
cy.visit('administrator/index.php?...')
cy.get("main").then(
($main) => (mainText = $main.text())
);
if (mainText === 'Initial') {
throw new Error('Der Text hat sich nicht geändert. Er lautet: ${mainText}');
}Anschaulich wird das Abarbeiten der Warteschlange, wenn man den folgenden Code in der Konsole des Browsers beobachtet. Der Text Cypress Test. erscheint lange bevor der Inhalt des Elements main ausgegeben wird, obwohl die Codezeilen in einer anderen Reihenfolge stehen.
cy.get('main').then(function(e){
console.log(e.text())
})
console.log('Cypress Test.')Ein Stub bietet die Möglichkeit, das Verhalten einer Funktion zu simulieren. Anstatt die eigentliche Funktion aufzurufen, ersetzt der Stub diese und gibt einen vordefinierten Wert zurück. Ein Spy ändert das Verhalten einer Funktion nicht. Vielmehr erfasst es einige Informationen darüber, wie die Funktion aufgerufen wird. Es prüft beispielsweise, wie oft oder mit welchen Parametern ein Aufruf erfolgte.
Listing 13 zeigt Spy und Stub in Aktion. Via const stub = cy.stub() erstellen wir das stub-Element und bestimmen im nächsten Schritt, dass beim ersten Aufruf false und beim zweiten true als Antwort zurückgegeben wird. Mittels cy.on(‚window:confirm‘, stub) erreichen wir, dass das Stub anstelle von ‚window:confirm‘ eingesetzt wird. Anschließend erstellen wir via cy.spy(win, ‚confirm‘).as(‚winConfirmSpy‘) das Spy-Element, das den Aufruf von ‚window:confirm‘ beobachtet. Nun simulieren wir im Testcode eine Situation, in der beim ersten Aufruf das Löschen einer Kategorie abgelehnt und beim zweiten Aufruf bestätigt wird. Dabei sorgt das Stub dafür, dass beim ersten Aufruf false und danach true per ‚window:confirm‘ zurückgegeben wird. cy.get(‚@winConfirmSpy‘).should(‚be.called…‘) hilft sicherzustellen, dass die Funktion tatsächlich in der erwarteten Häufigkeit aufgerufen wurde.
Listing 13
// tests/System/integration/administrator/components/com_foos/FoosList.cy.js
...
const stub = cy.stub()
stub.onFirstCall().returns(false)
stub.onSecondCall().returns(true)
cy.on('window:confirm', stub)
cy.window().then(win => {
cy.spy(win, 'confirm').as('winConfirmSpy')
})
cy.intercept('index.php?...').as('cat_delete')
cy.clickToolbarButton('empty trash');
cy.get('@winConfirmSpy').should('be.calledOnce')
cy.get('main').should('contain.text', testFoo.category)
cy.clickToolbarButton('empty trash');
cy.wait('@cat_delete')
cy.get('@winConfirmSpy').should('be.calledTwice')
cy.get('#system-message-container').contains('Category deleted.').should('exist')
...In diesem Beitrag haben Sie theoretische Grundlagen und praktische Besonderheiten von E2E-Tests kennengelernt. Das geschah anhand von eingängigen Beispielen. Ich hoffe, dass Sie den Rundgang durch Cypress und Joomla! genossen und Wissen und Anregungen für sich mitgenommen haben.
Seit 2017 programmiert Astrid Günther individuelle Websites und schreibt Bücher für Menschen, denen ihr Auftritt im Web wichtig ist. Am liebsten mit Joomla! und sehr gerne in Kombination mit geografischen Daten. Dabei schaut sie immer gerne über den Tellerrand hin zu anderen Open-Source-Projekten.
[2] https://www.codeberg.org/astrid/entwickler_magazin_beispielcode_cypress_joomla (bit.ly/42qy2Aw)
[3] https://www.wikipedia.org/wiki/Projektmanagement#Stakeholdererwartungen
[4] https://www.martinfowler.com/bliki/TechnicalDebtQuadrant.html
[5] https://www.link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-322-92018-8_1
[6] https://www.oikosofyseries.com/no-estimates-book-order
[7] https://www.learn.cypress.io/advanced-cypress-concepts/running-cypress-in-ci
[8] https://www.magazine.joomla.org/all-issues/june-2016/how-to-make-joomla-cms-tests-better-with-gherkin-and-codeception (bit.ly/3IYrouO)
[9] https://www.wikipedia.org/wiki/Cucumber_(Software)
[10] https://www.github.com/badeball/cypress-cucumber-preprocessor
[11] https://www.developer.joomla.org/roadmap#5x
[12] https://www.github.com/joomla/joomla-cms/tree/5.0-dev
[13] https://www.docs.joomla.org/Setting_up_your_workstation_for_Joomla_development/de (bit.ly/3oMWBdg)
[14] https://www.docs.cypress.io/guides/getting-started/installing-cypress (bit.ly/45Qt4js)
[15] https://www.wikipedia.org/wiki/Headless_(Informatik) (bit.ly/43mP8kr)
[16] https://www.docs.npmjs.com/cli/v9/commands/npx
[17] https://www.docs.cypress.io/guides/guides/command-line
[18] https://www.github.com/joomla-projects/joomla-cypress/tree/develop (bit.ly/3Cf8Hz6)
[19] https://www.codeberg.org/astrid/entwickler_magazin_beispielcode_cypress_joomla/releases (bit.ly/3WReofY)
[20] https://www.docs.cypress.io/guides/core-concepts/writing-and-organizing-tests#Hooks (bit.ly/43HJetD)
[21] https://www.docs.cypress.io/api/commands/get
Google kennt und unterscheidet zwischen einer Reihe aus Top-Level-Domains (TLD). Die meistgenutzten Typen sind die generischen Top-Level-Domains (gTLDs) sowie die länderspezifischen Top-Level-Domains (ccTLDs). Doch welchen Einfluss haben diese und anderen Domeinendungen auf Google?
Eine generische Top-Level-Domain besitzt für Google im Vergleich zu einer Country-Code-Top-Level-Domain (ccTLD) kein Attribut einer regionalen Zugehörigkeit und kann z. B. mit der hreflang-Anmerkung jeder beliebigen Region/Sprache zugeordnet werden.
Die länderspezifische ccTLD (zum Beispiel: .de für Deutschland, .fr für Frankreich oder .es für Spanien) ist für Google hingegen ein starkes Signal, dass der Inhalt der Domain überwiegend für das jeweilige Land bzw. dessen Suchmarkt bestimmt ist.
Derzeit noch keinen. geoTLDs können in Zukunft an Einfluss gewinnen, wenn sie ausreichend genutzt werden und Google hierzu genug verlässliche Daten gesammelt hat, um zu lernen wie mit den neuen Domainendungen umzugehen ist.
geoTLDs sollen einen klaren Fokus auf eine geographische, geopolitische, ethnische, sprachliche oder kulturelle Gemeinschaft legen und könnten von Google dementsprechend gewichtet werden.
Google prüft und gewichtet von Zeit zu Zeit das öffentliche Interesse und die Nutzung neuer Domainendungen und entscheidet meist im Einzelfall, ob und wie etwas an der Ausrichtung der TLD zu ändern ist.
Wie auch bei der neuen geografischen Top-Level-Domain wartet Google erst die Nutzung und Verbreitung von geoTLDs ab und entscheidet erst wenn ausreichend Daten vorliegen, ob durch geoTLDs eine regionale und/oder lokale Zuordnung des Suchmarktes bzw. der Inhalte und dessen Leser möglich ist.
Beispiel anhand der Domainendung „.io“
Die Domainendung .io steht für die Region des indischen Ozeans. Google hat anhand des Nutzungsverhaltens jedoch herausgefunden, dass diese Domainendung weltweit von z. B. vielen technologie StartUps und jungen Unternehmungen genutzt wird, da io in der Informatik für Input/Output steht, und die Kommunikation zwischen einem informationsverarbeitendem System und dessen Umwelt steht.
Eine klare Zuordnung zum indischen Ozean war durch die unterschiedliche Nutzung der Domainendung .io nicht mehr gegen und Google nahm die Domainendung als neue generische Top-Level-Domain (gTLD) mit auf, welche folglich kein Attribut einer regionalen Zugehörigkeit mehr aufweißt.
Grundsätzlich kannst du jede Domainendung wählen, die du willst. (…) Sei dir aber bewusst, dass die meisten länderspezifischen TLDs auch auf die entsprechenden Länder ausgerichtet sind. Wenn du also eine Domain nutzt, die sonst nur in einem bestimmten Land gängig ist, gehen wir davon aus, dass Webseiten mit dieser Domainendung auch nur für dieses konkrete Land relevant sind.
Quelle: Matt Cutts