„Für einen Data Informed-Ansatz in Verlagen ist ein Kulturwandel erforderlich“

Alexander Siebert, Ihre Vorträge beginnen Sie oft mit dem Beispiel der Formel Eins-Rennen, bei denen schon seit einigen Jahren die Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg spielen. In wie fern lässt sich diese Erkenntnis auf die Verlagsbranche übertragen?

Das Formel-Eins-Beispiel passt unserer Meinung nach so gut, da es perfekt das heutige Zusammenspiel beschreibt, wie sich Daten, Software und Mensch zielgerichtet einsetzen lassen, um bessere situative Entscheidungen treffen zu können. Immer mit Blick auf den Erfolg. Um erfolgreich zu sein, müssen verschiedene Faktoren berücksichtigt werden, wie beispielsweise die Positionen aller Wagen im Rennen, der Zustand der Reifen, das Wetter, die Fahrerphysis und vieles mehr. Hierfür werden eine enorme Anzahl an Daten gesammelt und dem Menschen nach umfangreicher algorithmischer Analyse aufbereitet präsentiert, damit dieser dann sinnvolle nächste Schritte bestimmen kann.

Dieses Zusammenspiel kann man auch als „Data Informed-Ansatz“ umschreiben. Dieses Szenario lässt sich wunderbar auf digitale Verlagsprodukte übertragen. Auch hier muss ich, um erfolgreich zu sein, die Interessen meiner Zielgruppe kennen, wissen, wann sie welche Informationen in welchem Kanal benötigt, genug passenden Content produzieren, neue Themen finden und kuratieren und vieles mehr. Wenn man das heutzutage noch aus einem Bauchgefühl heraus macht, ist es sehr wahrscheinlich, dass man von anderen Teams überholt wird.

In der aktuellen Diskussion werden viele Begriffe verwendet. Wie würden Sie Big Data, Artificial Intelligence und semantische Analysen abgrenzen und wie hängen diese zusammen?

Große Mengen von Daten bilden die Grundlage, um Artificial Intelligence-Systeme zu bauen. Diese lernen, anhand von Daten Entscheidungen und Analysen zu treffen. Insofern ist Big Data eine Voraussetzung für die Nutzung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Semantische Analyse ist ein wichtiger Teilbereich der KI. Hierbei wird versucht, der Maschine menschliches Sprach- und Kommunikationsverständnis beizubringen, um zum Beipsiel die Kommunikation oder das Schreiben von Inhalten zu automatisieren.

Sie nennen drei Bereiche, in denen Daten und semantische Inhaltsanalysen eine wachsende Bedeutung haben: Publikation, Kuration und Distribution. Fangen wir mit dem Thema Publikation an: Wo liegen die Chancen, aber auch die Grenzen für die automatisierte Erstellung von Texten?

Die Chancen im Einsatz von automatisierten Texten in der Verlagsbranche liegen aus meiner Sicht vor allem in den neuen Möglichkeiten, die die Textgenerierung bietet. Zum einen lassen sich hiermit gänzlich neue Geschäftsmodelle denken, da ich Inhalte zu ganz anderen Produktionskosten dauerhaft veröffentlichen kann. Ein schönes Beispiel ist die Erklärvideo-Plattform mysimpleshow, die diese Technologie einsetzt, um es jedem Nutzer zu ermöglichen, selbst automatisch Erklärvideos zu generieren.

Zum anderen bieten sich durch digitale Servicethemen aber auch viele Möglichkeiten für Verlage, ihre Angebote auszubauen und die Leserbindung zu stärken. Sei es ein automatischer Bewerbungsschreiben-Generator, wie ihn Jobware unter anschreiben2go einsetzt, oder automatisierte, individuelle Börsen- oder Wetterberichte. Die Möglichkeiten sind hier sehr vielfältig.

Verlage stehen häufig vor der Herausforderung, dass sie nicht über eigene Daten verfügen, weil sie keine Datenprovider sind. Entweder muss der Nutzer Daten mitbringen und eingeben, wie bei Simpleshow und Jobware, oder aber der Verlag muss Daten zukaufen, wie es häufig im Wetter- oder Börsenumfeld passiert.

Die Grenzen der Technologie liegen vor allem beim initialen Zeitaufwand. Das Aufsetzen einer neuen Textgattung spielt eine nicht unerhebliche Rolle, wodurch sich der Einsatz erst bei einer größeren Menge an Inhalten zu einem Thema rechnet. Dass die Technologie auch mit der redaktionellen Qualität mithalten kann, wenn ausreichend Daten zur Verfügung stehen, hat sie im letzten Jahr in verschiedenen Untersuchungen und Befragungen hinlänglich bewiesen.

Im Bereich Kuration geht es vor allem um die automatisierte Auswertung von Quellen und das profilbasierte Zuschneiden von Informationen. Wie kann diese Technik Redaktionen unterstützen, wo liegen Grenzen?

Im Umfeld der Kuration geht es vor allem darum, automatisiert die Nachfrage zu überwachen und das vorhandene Angebot daraufhin anzupassen. Die Technologie ermittelt aktuell relevante und nachgefragte Themen aus ganz unterschiedlichen Quellen, bestimmt, ob eigene Inhalte vorhanden sind, und ermöglicht dann die automatische Kuration und Verlinkung dieser Themenbereiche. Nachfrage und Content-Angebote lassen sich somit sehr effizient und schnell zusammenbringen. Die Technologie ist hierbei vor allem unterstützend tätig. Die Redaktion kann stets eingreifen. Grenzen bei der automatischen Kuration gibt es aber keine, wie man bei komplett automatisierten News-Apps wie Upday oder Google News gut sehen kann.

Bei der automatisierten Distribution sehen Sie vor allem die „Kontextualisierung der Nutzung“ im Fokus: personalisiert, gefiltert, serviceorientiert. Welche dieser Möglichkeiten bietet den Verlagen aktuell das meiste Potenzial?

Personalisierung ist unserer Erfahrung nach kein Quick-Win und muss ganzheitlich gedacht werden. Oftmals fehlt es Verlagen zum Beispiel an sinnvollen Content-Mengen. Wenn ich in einem Bereich nur zwei Artikel in der Woche publiziere, ist das schlicht zu wenig Content, um personalisieren zu können. Es gibt aber auch Szenarien, bei denen die Personalisierung für die Akzeptanz eines Produkts elementar ist. Eine News App muss sich dem Leseverhalten und den Interessen des Nutzers anpassen. Sonst wird sie dauerhaft keinen Erfolg haben. Ich finde zum Beispiel, dass Newsletter ein großes Potenzial zur Leserbindung haben, aber oftmals gar nicht auf den einzelnen Leser zugeschnitten sind.

Wenn ein Verlag in das Thema Automatisierung durch semantische Aufbereitung und Big Data einsteigen möchte, welche Schritte muss er gehen? Welche internen Voraussetzungen müssen geschaffen werden?

Am Einsatz dieser Technologien wird dauerhaft kein Weg vorbeiführen. Die anderen Teams haben sonst einen relevanten Vorteil, um bei dem Formel-Eins-Beispiel zu bleiben. Der wichtigste Schritt aus unserer Sicht ist ein kultureller Wandel. Verlage und Medienhäuser müssen ein Verständnis dafür entwickeln, wie sie Daten und Technologie zum eigenen Vorteil einsetzen können. Dieser Wechsel zum Data Informed-Ansatz muss nicht nur verstanden, sondern auch im Tagesgeschäft gelebt werden. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass viele Verlage Digitaltechnologie noch mit ihrem CMS oder ihrem Produktionssystem gleichsetzen. Die digitale Technologiekarte für erfolgreiche publizistische Produkte ist aber weitaus komplexer geworden, bietet dafür aber auch großartige Möglichkeiten.

Die Fragen stellte Ehrhardt F. Heinold. Zweitveröffentlichung mit freundlicher Genehmigung von Heinold, Spiller & Partner. Abonnieren Sie hier den Newsletter der Verlagsberatung.