Im Umfeld des spezialisierten Journalismus stand Cogiterra vor einer typischen Herausforderung contentreicher Plattformen: Abonnent:innen sollten große Artikelarchive schnell und intuitiv durchforsten können.
Hintergrund
Cogiterra betreibt eine abonnentenbasierte Fachpresse-Plattform mit einem Archiv von 44 000 Artikeln. Trotz des hohen Inhaltswertes fiel es Nutzer:innen schwer, gezielt relevante Beiträge zu finden.
Der Geschäftserfolg hängt davon ab, ein erstklassiges Erlebnis zu bieten, das den Abo-Preis rechtfertigt und den Wert des Premium-Contents sichtbar macht. Klassische Suchfunktionen genügten dafür nicht.
Die Herausforderung
Ziel war, das Content-Discovery deutlich zu verbessern. Abonnent:innen litten unter:
- Aufwendiger Navigation mit hohem Zeitbedarf
- Begrenzter Suche, die nur auf Schlüsselwörtern basierte
- Unterauslastung des Archivs, wodurch Inhalte unentdeckt blieben
- Inkonsistenten Ergebnissen, abhängig von der gewählten Terminologie
Diese Schwachstellen schmälerten das Engagement und verhinderten, den Mehrwert des Archivs zu demonstrieren.
Unsere KI-Lösung
Draft’n Run entwickelte einen KI-gestützten Dokumentenassistenten, der die Interaktion mit dem Content grundlegend veränderte. Wir nutzten zentrale Plattformstärken:
Fortgeschrittenes Query-Verständnis
- NLP zur Interpretation von Nutzerintentionen über Keywords hinaus
- Kontextsensitivität für branchenspezifische Begriffe
- Intelligente Erweiterung von Suchanfragen für bessere Treffer
Intelligente Inhaltsextraktion
- Automatisierte Analyse des gesamten Archivs mit dynamischer Antwortstruktur
- Semantische Zuordnung basierend auf Bedeutungen statt nur Wörtern
- Zusammenfassung mehrerer Artikel, wenn dies Mehrwert bietet
Nahtlose Integration
- Direkter Zugriff auf relevante Artikel und automatische Weiterleitung
- Erhalt bestehender Abo-Workflows und Zugriffsrechte
- Individuelle Antwortlogik nach Cogiterras redaktionellen Standards
Implementierungsstrategie
Unser Ansatz kombinierte drei Kernkomponenten der Draft’n-Run-Plattform:
- Visuelle Workflow-Modellierung im Studio – ohne komplexe Infrastruktur auf Kundenseite.
- Umfassende Tests im Sandbox-Modus mit realen Nutzeranfragen zur Qualitätssicherung.
- Monitoring in Produktion – volle Transparenz über Performance, Antwortqualität und Nutzungsverhalten.
Wir setzten auf RAG (Retrieval Augmented Generation), um Antworten stets auf realen Inhalten von Cogiterra zu basieren.
Ergebnisse
Der Assistent lieferte messbare Verbesserungen:
Besseres Nutzererlebnis
- Intuitive, personalisierte Navigation
- Kontextualisierte Antworten mit sofortigem Mehrwert
- Deutlich kürzere Suchzeiten
Höhere Content-Wertschöpfung
- Leichterer Zugang zu Premium-Artikeln steigert Nutzung
- Relevante Artikelvorschläge verlängern Sessions
- Der Wert des Archivs wird greifbarer
Operativer Erfolg
- Reibungslose Einführung ohne großen Schulungsaufwand
- Hohe Zufriedenheit dank personalisierter Antwortlogik
- Skalierbare Lösung, die mit dem Content-Portfolio wächst
Technische Exzellenz
Die Lösung unterstreicht die Stärken von Draft’n Run:
- Komplette Transparenz über Antwortentstehung und genutzte Artikel
- Produktionsreife Architektur mit integriertem Monitoring
- Kein Vendor Lock-in durch Open-Source-Basis
- Individualisierbare Logik für redaktionelle Standards
Fazit
Der Erfolg von Cogiterra zeigt, wie Draft’n Run komplexe Content-Herausforderungen in Wettbewerbsvorteile verwandelt. Durch die Kombination aus fortschrittlicher KI und redaktionellem Know-how entstand eine Lösung, die das Nutzererlebnis verbessert und den Abo-Mehrwert erhöht.
Das Case unterstreicht unsere Mission: Jede Content-Plattform befähigen, vertrauenswürdige KI skalierbar einzusetzen – mit vollständiger Observability, Ownership und Kontrolle von Anfang an. Ergebnis: engagiertere Abonnent:innen, besser genutzter Content und eine nachhaltige Position im spezialisierten Journalismus.