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16.02.2018

Der teuflische Facebook-Algorithmus

Fast 30 Prozent der Weltbevölkerung sind aktive Facebook-Nutzer. Mehr potenzielle Reichweite geht kaum. Doch der Facebook-Algorithmus macht es einem nicht leicht.

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✨ AI Kontextualisierung

Die Chance steht recht gut, dass du über Facebook hier gelandet bist. In einem Artikel mit dem Titel „Der teuflische Facebook-Algorithmus“ – paradox, nicht? Dieser Beitrag beschäftigt sich damit, warum du zu den Auserwählten zählst, die hier angekommen sind.

Im Jänner hatte Facebook nach eigenen Angaben weltweit 2,2 Milliarden aktive Nutzer. Bei einer geschätzten Weltbevölkerung von 7,6 Milliarden, entspricht das rund 29 Prozent aller Erdenbürger, die im sozialen Netzwerk aktiv sind. Selbst wenn man von vielen Millionen Fake-Usern ausgeht, ist klar: Die potenzielle Reichweite, die das größte soziale Medium einem bietet, ist schier unglaublich. Doch jeder, der eine eigene Seite betreibt weiß: Der Facebook-Algorithmus hat seine Tücken.

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Die Krux mit der Reichweite

Wer kennt es nicht: Ein Post erreicht nur einen kleinen Bruchteil aller Personen, die die eigene Seite mit „gefällt mir“ markiert haben. Warum ist das so? Zum Verständnis hilft ein einfaches Gedankenspiel:

Wie viele Seiten hast du selber mit „gefällt mir“ markiert?

Wie viele „Friends“ hast du?

In wie vielen Gruppen bist du Mitglied?

Na? Auf welche Zahl kommst du? Es fällt den meisten wohl schwer, sie auch nur zu schätzen. Schau kurz auf deinem Profil nach. Beim mir sind es 742 „Friends“, 509 Seiten und (bescheidene) 35 Gruppen.

Wenn, sehr vorsichtig geschätzt, ein Zehntel dieser „Friends“, Seiten und Gruppen aktiv wären und täglich jeweils einen Post bringen würden, käme ich auf 128 Posts am Tag – ich müsste also schon recht lange scrollen, um alles zu sehen. Tatsächlich ist die Zahl aber wohl deutlich höher anzusetzen – allein in manchen starken Gruppen gibt es täglich mehr Posts. Es ist also klar: Facebook muss, wenn es mir für mich relevanten Content anzeigen will, extrem aussieben.

Zwei große Ziele hinter dem Facebook-Algorithmus

Hier kommen nun zwei entscheidende Komponenten ins Spiel: Erstens Facebooks Ziel, seine User durch spannenden Content bei der Stange zu halten. Und zweitens Facebooks Ziel, seine Business-User optimal zu monetarisieren und damit seine Milliarden-Gewinne (2017: ca. 15 Mrd. US-Dollar bei ca. 40 Mrd. US-Dollar Umsatz) weiter zu steigern.

Ziel 1: Die User bei der Stange halten

Um Ziel 1 zu erreichen, wird der Facebook-Algorithmus in sehr kurzen Abständen adaptiert. Einiges davon findet öffentliche Aufmerksamkeit, anderes nicht. Bekannt (und in der eigenen Timeline klar erkennbar) ist etwa, dass Videos derzeit allgemein bevorzugt werden. Einen besonderen Status haben Live-Videos: Dort bekommen „Fans“ der Seite (aber nicht alle) sogar eine Benachrichtigung, dass das Video startet.

In einigen Ländern läuft sogar ein Pilotversuch, bei dem nur mehr gesponserte Seitenbeiträge auf den Timelines der User erscheinen.

Bei Posts von „Friends“ werden jene priorisiert, mit denen man in der Vergangenheit stärker interagiert (also geliked, kommentiert, etc.) hat. Dort und generell gilt – mehr Interaction führt zu mehr Reichweite. Dadurch bekommt man immer wieder auch besonders „erfolgreiche“ Posts von Personen und Seiten angezeigt, mit denen man selten interagiert. Ebenfalls priorisiert werden (derzeit) Beiträge in Gruppen. Sie können nur von Personen und nicht von Seiten kommen – Facebook geht also von „persönlicherem“ Content aus.

Interessant alleine zählt nicht mehr

Einen relativ schweren Stand haben im derzeitigen Modus dagegen Links, etwa zu Blogs, auf Seiten. Eine kürzlich getroffene Entscheidung macht es besonders spannend: Link-Clicks von Usern zählen für den Facebook-Algorithmus nun noch weniger. Deutlich höher gewertet werden für die Reichweite Interaktionen, also „Reactions“ und „Comments“ im Newsfeed. Das bedeutet: Es reicht nicht, wenn ein Beitrag interessant ist. Er muss die User so bewegen, dass sie über Reactions und Comments ihren Emotionen und Meinungen Ausdruck verleihen, oder zumindest Menschen markieren, die der Beitrag interessieren könnte.

Ziel 2: Geld machen

Damit kommen wir zu Facebooks Ziel 2: Die „Lösung“ für Business-User und den Social Media-Konzern. Die Devise: Mit ein wenig Geld flutscht es besser. Denn bei Facebook weiß man natürlich – komplexere Inhalte kann man immer noch am besten mit schriftlichen Beiträgen und damit mit Links transportieren. Und wenn man sich einmal eine Fangemeinde aufgebaut hat, will man sie auch erreichen. Vor allem mit Beiträgen, von denen man weiß, dass sie interessieren (Klickraten zeigen das) – sie werden nur ohne Sponsoring nicht entsprechend ausgespielt. In einigen Ländern läuft sogar ein Pilotversuch, bei dem nur mehr gesponserte Seitenbeiträge auf den Timelines der User erscheinen. Diese Entwicklung ist auch weltweit denkbar.

Damit die Sache für die Business-User, die ja auch bei der Stange gehalten werden sollen, nicht zu ärgerlich wird, hat Facebook dafür ein ausgeklügeltes System entwickelt. Beim Sponsoring kann die Zielgruppe erstaunlich genau definiert werden. Alter, Geschlecht, geographischer Raum, Interessen – alles ist möglich. Mit dem nötigen Kleingeld kommt der Beitrag also tatsächlich gezielt dort an, wo er hin soll. Und das funktioniert.

Fazit: Eine hervorragende bezahlte Lösung

Fazit: Als Business-User kann man Facebook nicht mehr als kostenlose Werbe-Möglichkeit sehen. Diese Zeiten sind vorbei. Der Facebook-Algorithmus sorgt gezielt dafür, dass man auch Geld liegen lässt, wenn man seine Seite effizient betreiben will. Darüber kann man sich jetzt ärgern. Oder man akzeptiert, dass Facebook die wahrscheinlich beste bezahlte Lösung ist, bestimmten Content an seine Zielgruppe zu bringen.

Hast du den Beitrag interessant gefunden? Sollten mehr Leute ihn lesen? Na du weißt ja jetzt, wie es läuft… 😉

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„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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