Was ist eigentlich ein Chatbot (und wie funktioniert er?)

Domo arigato, Mr. Chatboto – danke, dass du mir so viel Arbeit abnimmst. Wie schaffst du das nur? Was ist dein Geheimnis?

Mehr denn je wird über Chatbots mit künstlicher Intelligenz geredet und was sie für Unternehmen tun können — aber wie funktionieren sie überhaupt? Der Nutzer stellt eine Frage ein und der Bot spuckt eine Antwort aus. Es ist fast wie Zauberei.

Bei der Vielzahl an Chatbots, die einem heute auf zahlreichen Webseiten begegnen, staunt man über die Technologie und Entwicklung der digitalen Assistenten. Doch wie kann es sein, dass einige so präzise, fast menschlich sind und andere einen wiederum nicht verstehen?

In diesem Artikel erfahren Sie, was Chatbots sind, welche verschiedenen Chatbot-Typen es gibt und wie sie funktionieren.

Was ist ein Chatbot?

“Chatbot” ist die Kurzform vom englischen “chat robot”, also Chat-Roboter. Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, das menschliche Unterhaltungen simuliert. Es interagiert mit Nutzern über Sofortnachrichten und imitiert so künstlich das menschliche Kommunikationsverhalten.

Chatbots gibt es bereits seit den 1960ern. ELIZA war der erste Chatbot, entwickelt vom MIT-Professor Joseph Weizenbaum. Seitdem haben sich Chatbots von reinen Unterhaltungspartnern zu nützlichen Assistenten für Unternehmen und Menschen entwickelt, um wiederkehrende Aufgaben zu übernehmen, Prozesse zu automatisieren und Kosten einzusparen.

Screenshot of Cooky

Heute sind Chatbots nicht mehr wegzudenken und leben direkt unter uns – in unseren Smartphones und auf Webseiten. Aber wie verstehen sie uns und wissen, welche Antwort richtig ist? Und, wieso sind einige Bots besser als andere?

Wie funktionieren Chatbots?

Kurz gesagt analysieren Chatbots die Nutzeranfrage und geben eine Antwort basierend auf den Datenquellen, mit denen sie verbunden sind. Deshalb kann die Frage “Was ist ein Chatbot” wie oben beschrieben, nur allgemein beantwortet werden. Wie ein Chatbot im Detail funktioniert, hängt vom speziellen Chatbot-Typ ab: Entscheidungsbaum, Keyword-Erkennung und KI-Bots.

Diese drei Haupttypen: haben das gleiche Ziel: Herauszufinden was der Nutzer braucht, um ihm bestmöglich zu helfen. Schauen wir uns nun im Detail an, wie der jeweilige Chatbot-Typ funktioniert.

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Entscheidungsbaum

Der Entscheidungsbaum-Chatbot, wir nennen ihn auch Wenn-Dann-Bot, ist der am wenigsten gesprächige Chatbot in der Liste. Er ist darauf programmiert, sich an einer bestimmten Abfolge entlang zu hangeln. Diese reicht von simpel bis komplex.

In einem Selbstexperiment habe ich mit der Plattform Landbot.io einen solchen Bot für einen Friseursalon gebaut (den ganzen Erfahrungsbericht lesen Sie in diesem Artikel). Die Plattform hat mir die komplizierte Entwicklungsarbeit abgenommen, da ich nur Gesprächsbausteine auswählen und sie sinnvoll anordnen musste.

Screenshot zeigt wie Widgets mit anderen Widgets verbunden werden, um einen Unterhaltungs-Flow für die Terminabsprache zu erstellen

Der Chatbot arbeitet mit ausgewählten Widgets, die jeweils Antwortoptionen zum Anklicken bieten. Das ermöglicht, Chatbot-Text und die Display-Optionen kreativ umzusetzen. Allerdings wird vom Nutzer erwartet, dass er aus einer der vorgeschlagenen Optionen auswählt. Freie Texteingaben, wie eigene Fragen, sind nicht möglich.

Das ist ein simpler, sehr geradliniger Prozess, um einen Chatbot zu erstellen. Diese Art von Chatbots sind günstig in der Entwicklung, schnell zu implementieren und können trotz der Einschränkungen, unterhaltsam und informativ sein. Da die Funktionsweise dieses Chatbots recht simpel ist, kommt es daher häufiger vor, dass Nutzer in Sackgassen enden und somit eine negative Erfahrung machen und sich – verärgert – an den Kundensupport wenden.

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Keyword-Erkennung

Dieser Chatbot-Typ funktioniert ähnlich wie der Entscheidungsbaum, ist aber rein keyword-basiert. Der Chatbot versteht also die Intention der Nutzereingabe, indem er ein ihm bekanntes Keyword im Text findet: “Wo finde ich die Lieferkosten?”.

Im Gegensatz zu Entscheidungsbaum-Bots können keyword-basierte Chatbots allerdings darauf programmiert werden, einen stärkeren Unterhaltungscharakter zu bieten. Da es Nutzern frei steht, ihre Fragen und Antworten selbst zu formulieren, folgen Unterhaltungen keinem linearen Weg. Der Chatbot kann den Fokus jederzeit umlenken, solange er Keywords (Stichwörter) in der Eingabe erkennt.

Wenn Sie Python für die Entwicklung des Bots nutzen, können Sie beispielsweise spezielle Funktionen für den Chatbot erstellen, die festlegen wie er auf Begrüßungen und Kundenanfragen antworten soll. Sie haben die Kontrolle darüber, welche Keywords er versteht und wie er entsprechend reagiert.

Der Chatbot erkennt dann die speziellen Befehle. Wenn Sie zum Beispiel “Guten Morgen” eingeben, wird der Chatbot es als Begrüßung interpretieren und entsprechend seiner Entscheidungspfade antworten. Das klingt alles erstmal sehr vielversprechend, aber auch der Keyword-Bot kann begriffsstutzig sein.

Wenn Sie “Hey, was geht?” schreiben, werden Sie möglicherweise eine Fehlermeldung erhalten. Dies ist keine gewöhnliche Begrüßung, deshalb ist der Chatbot wahrscheinlich nicht darauf programmiert, sie als solche zu erkennen.

Screenshot von einem Nutzer, der nach Weinempfehlungen fragt
Lidls Wein-Bot ist darauf programmiert, eine große Bandbreite an Lebensmittel- und Wein-Keywords zu verstehen, um gezielte Empfehlungen auszusprechen

Der Chatbot-Typ strauchelt außerdem in komplizierten Szenarien, in denen mehrere Variablen und Informationen benötigt werden. Wenn Nutzer Fragen stellen, die zu ähnlich sind, werden die Ergebnisse wahrscheinlich gleich sein.

Eine Mischung aus keyword-basiertem und Entscheidungsbaum-Bot kann die User Experience verbessern. Außerdem sollten Sie die Leistung und Funktionen des Bots genauestens überwachen und regelmäßig manuell weitertrainieren. Am meisten profitieren Unternehmen von KI-Chatbots. Sie lernen selbstständig, liefern die besten Ergebnisse und brauchen wenig manuelle Anleitung.

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KI-Chatbots

Während die beiden vorherigen Chatbots im Prinzip nur Regeln folgen, macht dieser Typ seine eigenen...naja, so ungefähr.

Diese Chatbots nutzen künstliche Intelligenz (KI) und das daraus entstandene maschinelle Lernen (ML), um Unterhaltungen zu führen und mit der Zeit aus ihnen zu lernen. Sie sind daher viel eigenständiger als ihre Chatbot-Brüder und imitieren dank NLP menschliche Unterhaltungsmuster.

Natürliche Sprachverarbeitung ( NLP ) wird Ihrer KI dabei helfen, Intentionen und Kontext besser zu verstehen. Es ist diese Technologie, die Computern hilft, menschliche Sprache zu interpretieren und passend zu reagieren: Sie brechen die Syntax in kleine Komponenten auf und beobachten, wie diese zusammenarbeiten.

Wenn ein Nutzer zum Beispiel “Hallo” eingibt, hilft NLP dem Chatbot zu verstehen, dass es sich um eine Begrüßung handelt und welche Antwort angebracht ist. Im Gegensatz zu keyword-basierten Chatbots liefert Kontext und Bedeutung zu den textbasierten Eingaben der Nutzer.

Die Verwendung von NLP beinhaltet:

  • Natural Language Understanding (NLU): Prozess, bei dem Text in strukturierte Datensätze umgewandelt wird, die eine Maschine verstehen kann.
  • Natural Language Generation (NLG): Prozess, bei dem strukturierte Datensätze in natürliche Sprache umgewandelt werden.

Wenn diese Prozesse ausgelöst werden, kann der Chatbot mit dem Nutzer auf menschliche Weise kommunizieren.

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KI-Chatbot mit GPT-4

Die fortschrittlichsten KI-Bots, die Unternehmen derzeit einsetzen können, sind spezialisierte Support-Chatbots, die sich das GPT-4-Sprachmodell zunutze machen, wie zum Beispiel Userlikes KI-Chatbot. Durch die GPT-Integration kann der Chatbot nicht nur natürlich kommunizieren, sondern die Informationen der von Ihnen verknüpften Datenbanken flexibel kombinieren. Die Verknüpfung mit GPT-4 erweitert die Fähigkeiten und Funktionen des KI-Bots, sodass Ihre Mitarbeiter weniger Anfragen erhalten und Sie die Lösungsrate der automatisierten Kunden-Chats nachhaltig erhöhen.

Funktionsweise des KI-Chatbots mit GPT-4

Fragt ein Kunde zum Beispiel, ob das Schuhmodell in der Innenstadt noch vorrätig ist, könnte der Bot in der Kundendatenbank nach der Adresse und gleichzeitig in der Produktdatenbank nach der Verfügbarkeit suchen. Die Antwort wäre dann kombiniert: “Ja, das Modell ist in unserer Filiale in Köln ( Sülzburgstraße 2, 50937) in 39 vorrätig.”

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Wieso Chatbots manchmal nicht funktionieren

Um ehrlich zu sein sind einige Chatbots nicht viel mehr als überbewertete Flowcharts. Sie sind davon abhängig, dass der Nutzer eine strikte Nachrichtenabfolge durchläuft – was zu sperrigen Interaktionen führt und oft ins Leere läuft. Sprache und Wissen sind zu komplex für viele Chatbots, deshalb gehen Nuancen verloren.

Das passiert aber häufig nur, wenn es sich um eingeschränkte KI handelt, die nur das machen kann, was ihr befohlen wird.

Selbst NLP versagt manchmal dabei, Muster in natürlicher Sprache zu erkennen. Sprache ist strukturiert, sie kann aber auch chaotisch sein.

Einige Herausforderungen sind:

  • Synonyme, Homonyme , Umgangssprache
  • Fehlende Punktation
  • Schreibfehler
  • Abkürzungen

Sie müssen Ihren Chatbot so behandeln, wie jemanden, der sich in den ersten Phasen des Spracherwerbs befindet. Halten Sie es einfach und klar.

Es hilft auch nicht, wenn Unternehmen und Nutzer mit falschen Erwartungen an Chatbots herantreten. Beide Seiten wollen oft einen Chatbot, der sowohl sprechen als auch Probleme lösen kann – genau wie ein Mensch.

Es gibt einige Kriterien, die erfüllt werden müssen, damit der kontextbezogene Chatbot auf einem menschenähnlichen Level kommunizieren kann:

Einen Unterhaltungs-Flow erstellen. Ein gutes Skript ist zwar nicht notwendig, damit der Chatbot funktioniert — es erleichtert aber gerade zu Beginn der Bot-Entwicklung den Austausch. Tipps zum Erstellen eines guten Skripts finden Sie in unserem Beitrag “Texte für Chatbots schreiben: In 6 Schritten zum flüssigen Dialog” .

Sinnvolle Intents hinzufügen. Intents beschreiben Absichten des Nutzers. Wenn er dem Chatbot sagt “Wie wird das Wetter heute”, dann ist seine Intention, sich über die aktuellen Temperatur- und Wetterverhältnisse zu informieren. Intents erhalten einen Namen, oft ein Verb und ein Substantiv, wie “zeigeWetter”. Diese zu definieren hilft dem Chatbot, sinnvoll auf den Input zu reagieren.

Die Wissensdatenbank erweitern. KI-Chatbots brauchen eine ausreichende Datengrundlage. Open-Source-Daten helfen beim Erstellen allgemeiner Bots wie dem Wetter-Bot. Wenn Ihr Chatbot aber Teil Ihres Kundenservice-Teams sein soll, muss er auf Daten Ihres Unternehmens zurückgreifen können. In diesem Fall sollten Sie Ihren Chatbot mit Ihrer Wissensdatenbank verbinden.

In dieser speichern Sie alle relevanten Informationen, um den Chatbot mit Daten und Details Ihres Unternehmens zu füttern. Userlike stellt das Grundgerüst für die Wissensdatenbank mit seiner Chatbot-Plattform AI Automation Hub zur Verfügung, damit Sie sofort loslegen können. Mithilfe von Supervised Learning (dt. “angeleitetes Lernen”) trainieren Sie Ihren Chatbot darauf, menschliche Intentionen zu erkennen und liefern Ihrem Bot so kontinuierlich Wissen. Das hilft dem Chatbot mit der Zeit, bessere Vorhersagen zu machen und natürliche Sprache zuverlässiger zu interpretieren.

Je mehr Daten ein kontextueller Chatbot sammelt und an eine strukturierte Datenbank senden kann, desto besser wird das Nutzererlebnis.

Wie sie Ihren fortschrittlichen KI-Chatbot mit Userlike erstellen

Wir von Userlike glauben an das Potential von Messaging und Automation. Deshalb bieten wir neben einer professionellen All-in-One-Software für Kunden-Messaging auch eine fortschrittliche Lösung für Support-Automation: den AI Automation Hub.

Erstellen Sie mit Userlike in wenigen Schritten einen KI-basierten Chatbot mit GPT-4-Integration. Unser GPT-4-Feature schenkt Ihrem Chatbot menschenähnliche Fähigkeiten und Ihren Kunden eine natürliche Chat-Unterhaltung: Stellen Kunden mehrere Fragen in einer Nachricht, kombiniert der Bot die Einträge Ihrer Wissendatenbank kreativ zu einer individuellen Antwort und ist in der Lage auf den Kontext früherer Nachrichten einzugehen. So kann er auch auf Folgefragen nahtlos antworten, verkürzt die Lösungszeiten und reduziert nachhaltig Kundenfrustration.

Der Chatbot beantwortet Fragen gleichzeitig

Zudem verfügt unser Hub über zwei weitere Module: Intelligente FAQ-Seiten, um Kunden 24/7 ein Self-Service-Portal zu bieten und eine Erweiterung für dynamische Kontaktformulare.

Userlikes AI automation hub

Alle Module sind mit einer zentralen Wissensdatenbank verbunden, in die Sie Ihre Unternehmensdaten einspeisen. Dank künstlicher Intelligenz lernt sie fortlaufend dazu und liefert mit jeder Kundeninteraktion bessere Ergebnisse.

Sie wollen unseren AI Automation Hub testen? Dann melden Sie sich für eine kostenlose Testphase auf unserer Website an. Haben Sie Fragen zu unserer Automation-Lösung oder möchten über Ihr Chatbot-Projekt sprechen, dann kontaktieren Sie unseren Support per Chat auf unserer Website.