23.02.2022

„Abhängigkeit von Facebook kostete mein Startup 100 Mio. Dollar und 110 Jobs“

Unternehmer und Investor Joe Speiser erzählt in einem viralen Twitter-Thread, wie eine Änderung im Facebook-Algorithmus seinem Startup zum Verhängnis wurde.
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Eine Änderung im Facebook-Algorithmus wurde dem Startup LittleThings zum Verhängnis | (c) Adobe Stock - Julien Eichinger
Eine Änderung im Facebook-Algorithmus wurde dem Startup LittleThings zum Verhängnis | (c) Adobe Stock - Julien Eichinger

Mit LittleThings baute der US-Unternehmer und -Investor Joe Speiser ab 2014 ein auf die Produktion und Verbreitung von viralem Content spezialisiertes Startup auf. Mit der „female focused feel good entertainment company“ habe man Anfang 2018 mit mehr als 75 Millionen US-Dollar Jahresumsatz gerechnet und 110 Mitarbeiter:innen beschäftigt, erzählt Speiser in einem viralen Twitter-Thread unter dem Titel „Wie die Abhängigkeit von Facebook mein Startup 100 Millionen Dollar und 110 Jobs kostete“.

LittleThings: Erst Facebook-Liebling, dann plötzlich zu „fluffig“

„Wir bauten das Geschäft auf dem Rücken von Facebook auf, indem wir aus ihrem Füllhorn von Viewern schöpften. Unser Wachstum war hervorragend und unser Traffic und die Zahl unserer Videoaufrufe stiegen über jene von Buzzfeed, ABC, CNN, HuffPo und Fox hinaus in die Höhe“, schreibt der Unternehmer. Am Gipfel des Erfolgs lag LittleThings bei 20 Millionen Social Media-Followern und 900 Millionen Video-Views pro Monat. Täglich produzierte man vier Stunden Live-Show. „Facebook hat uns ständig in seinem Hauptquartier empfangen und LittleThings sogar auf seiner F8-Konferenz als Bespiel für den Aufbau eines Medienunternehmens hervorgehoben. Die Dinge hätten nicht besser laufen können“, erzählt Speiser.

Doch dann kam die große Wende: Der Facebook-Algorithmus wurde im Februar 2018 massiv geändert. „Wir hatten schon Unmengen Algo-Änderungen hinter uns, daher beunruhigte uns das zunächst nicht. Aber irgendetwas war anders. Ganz anders“, erzählt Speiser, „unsere hochrangigen Kontakte bei FB sagten, dass Zuck die fluffigen Inhalte, die wir produzierten, nicht mochte und dass er ernster genommen werden wollte. Er wollte, dass das Land Facebook respektiert und seine aktuellen News dort erhält“. Er habe dann hilflos zusehen müssen, als der organische Traffic um 90 Prozent einbrach, so der Gründer.

„Es war ein Todesurteil“

Seitens Facebook sei man nur auf den neuen Fokus und die Möglichkeit von bezahltem Content verwiesen worden. „Wir gaben damals bereits fast vier Millionen Dollar pro Monat für Werbung aus, also gingen sie einfach davon aus, dass wir noch mehr zahlen würden“, erzählt Speiser. Doch tatsächlich sei der Unterschied in der Gewinnspanne zwischen bezahltem und organischem Content extrem gewesen und bei 10 bis 20 Prozent zu 90 Prozent gelegen. So habe man die 110 Mitarbeiter:innen für Live-Produktion und Co nicht halten können. „Es war ein Todesurteil“. Dabei sei das Timing zusätzlich schmerzlich gewesen. Bereits weit fortgeschrittene Verhandlungen zu einem 100 Millionen US-Dollar-Übernahme-Deal mit einem europäischen Käufer seien geplatzt und man habe schließlich ein deutlich niedrigeres Angebot annehmen müssen.

Warum man nicht früher diversifiziert habe, fragt Speiser sich selber. Es habe zu dem Zeitpunkt einfach keine richtigen Alternativen gegeben. „Wir haben jahrelang versucht, uns zu diversifizieren, und viel Anstrengung in OTT, E-Mail, Pinterest und Youtube investiert. Snapchat war noch zu jung für unsere Zielgruppe, und TikTok gab es noch gar nicht“, erzählt der Gründer. Doch es sei nie gelungen, eine Balance mit der unglaublich großen Zahl an Facebook-Views zu schaffen. „Wir waren süchtig auf den FB-Traffic“.

„Warnende Geschichte für jeden Startup-Gründer da draußen“

Jahre später würden ihm nun als Angel Investor Businesses, die gänzlich auf Shopify, Amazon, Instagram, TikTok, Google Apps oder sonst was aufgebaut sind, „einen kalten Schauer über den Rücken laufen lassen“. „Es ist ein sehr scharfes zweischneidiges Schwert. Du kannst unmittelbaren Zugang zu Millionen Leuten und schnelles Wachstum bekommen. Aber kannst du nachts wirklich gut schlafen, wenn du weißt, dass das jederzeit durch eine einfache Änderung des Algorithmus zunichte gemacht werden kann?“ sagt Speiser. Er wolle, dass das „eine warnende Geschichte für jeden Startup-Gründer da draußen“ ist. „Wähle deine Plattformen mit Bedacht aus und denke immer daran: Was sie geben können, können sie auch nehmen…“, schließt der Gründer.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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