Die Digital Impact API zielt darauf ab, die digitale Sichtbarkeit von Inhalten zu verbessern. Als erste Test-Installation ist die API ausschliesslich für WordPress verfügbar und kann später auf andere CMS erweitert werden. Die API bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die mittels Farbcodierung die Keyword-Relevanz verdeutlicht. Trotz ihrer Vorteile weist die API Schwächen auf, beispielsweise bei der deutschen Keyword-Extraktion im Vergleich zur englischen Version. In Zukunft werden bessere Sprachmodule notwendig sein. Zudem zeigt das User Interface Defizite in der Benutzerfreundlichkeit.

Die Untersuchung umfasst die Dokumentation der aktuellen API-Implementierung, das Testen ihrer Funktionen und die Durchführung von Interviews mit Nutzern. Anhand dieser Daten wurden Stärken und Schwächen identifiziert. Eine detaillierte Code-Dokumentation wurde erstellt, um die bestehenden Strukturen zu verstehen. Interviews wurden durchgeführt, um direktes Feedback von Nutzern zu sammeln. Diese Informationen dienten als Grundlage für die Entwicklung konkreter Verbesserungsvorschläge.

Die Analyse zeigte, dass die Digital Impact API Potenzial zur Verbesserung der digitalen Sichtbarkeit von Inhalten besitzt. Besonders hervorzuheben ist die intuitive Benutzeroberfläche, die durch Farbcodierung die Einschätzung der Keyword-Relevanz vereinfacht. Allerdings gibt es deutliche Schwächen in der deutschen Keyword-Extraktion, die im Vergleich zur englischen Version optimierungsbedürftig ist. Auch die Benutzerfreundlichkeit der UI weist Mängel auf, die behoben werden müssen, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Zu den vorgeschlagenen Verbesserungen zählt die Entwicklung eines benutzerdefinierten deutschen Tokenizers, der die Extrahierung relevanter Keywords verbessert. Zudem wird empfohlen, die Stoppwortliste zu erweitern, um sicherzustellen, dass nur relevante Keywords extrahiert werden. Bessere Sprach-Module werden hier Abhilfe schaffen. Für das UI werden durch Mockups Vorschläge zur besseren Platzierung der Schaltflächen präsentiert, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen. Zudem werden Empfehlungen zur Code-Architektur gegeben, um die Performance der API zu gewährleisten. Durch die Umsetzung dieser Vorschläge könnte die Fehlerrate erheblich reduziert werden.