Für unseren Pflanzen‑Blog benötigten wir umfangreichen, ansprechenden Content: 200 Steckbriefe zu beliebten Zimmerpflanzen – jeweils mit Bild und der wichtigsten Pflegeinfos. Zusätzlich sollten kurze Videoclips entstehen, die per Skript aus Text‑to‑Speech‑Audios, Pflanzenbildern und erklärenden Grafiken zusammengesetzt werden. In diesem Beitrag zeigen wir, wie wir das Projekt mithilfe von Python, OpenAI, Google‑APIs und ChatGPT‑Integration vollständig automatisiert haben.
Projektüberblick:
Umfang: 200 individuelle Steckbriefe
Technologien: Python, OpenAI API, Google Vision & Translate, Text‑to‑Speech, ffmpeg
Ziel: SEO‑optimierte Inhalte + multimediale Darstellung
Zielsetzung:
Content‑Produktion skalieren: 200 Steckbriefe + Videos innerhalb von zwei Wochen
SEO‑Performance steigern: Organischer Traffic + Verweildauer ausbauen
Effizienz: Reduktion manueller Arbeit um mindestens 80 %
Anforderungen:
Python‑Skript
Informationssammlung:
Pflanzenname an OpenAI senden → Pflegehinweise, Licht‑& Gießbedarf, Herkunft
Google Vision API zum Bilder‑Matching
Text‑Generierung:
Prompt-Template mit SEO‑Fokus (Keywords, Überschriftenstruktur)
OpenAI (ChatGPT‑Modell) erzeugt Steckbrieftext
Bild‑Generierung:
KI‑Service (Stable Diffusion) via API
Automatische Bild‑Optimierung (Kontrast, Zuschnitt)
Video‑Pipeline
Text‑to‑Speech: Google Cloud TTS wandelt Steckbrieftext in Audio um
Video‑Builder: ffmpeg‑Skript kombiniert:
Steckbrief‑Bild
Titel‑Overlay mit Pflanzenname
TTS‑Audio
Einblendung von Bullet‑Points (Pflegehinweise)
CMS‑Import
REST‑API‑Schnittstelle: Upload von CPT‑Feldwerten, Bildern & Videodatei
Automatisierte Taxonomie‑Zuordnung (z. B. Lichtbedürfnis, Schwierigkeitsgrad)
Ergebnis:
200 Steckbriefe fertiggestellt in nur 10 Tagen
200 Videos (~30 s) automatisch gerendert
SEO‑Impact:
+38 % organischer Traffic auf Pflanzenseiten
+22 % Verweildauer
Effizienz: Manuelle Content‑Erstellung um 85 % reduziert
