02.12.2015

Facebook: Wie „Instant Articles“ Geld einbringen

"Instant Articles" sind Inhalte von Medienhäusern, die direkt via Facebook veröffentlicht werden. Lange Ladezeiten werden damit vermieden. Der integrierte Anzeigen-Verkauf stellt jedoch eine gewisse Herausforderung dar.
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Mittels "Instant Articles" haben Nutzer auf Facebook schnelleren Zugriff auf Medien-Inhalte. (c) georgejmclittle

Am Ende dreht es sich um Sekunden. Wie lange dauert es, bis Facebook-User verlinkte Artikel auf ihrem Smartphone lesen können? Facebook bietet mit seinen „Instant Articles“ eine schnellere Alternative an. Doch was genau sind diese ominösen „Instant Articles“, die in den Medienhäusern dieser Welt ihr (Un)-Wesen treiben?

Was sind „Instant Articles“

Es handelt sich bei „Instant Articles“ um eine neue Art der Onlineberichterstattung. In der mobilen Facebook-App werden nicht nur mehr die Teaser der Inhalte veröffentlicht, sondern komplette Artikel, Fotogalerien und Videos. Die Ladezeit der Artikel wird somit erheblich verkürzt.

Wie funktionieren die „Instant Articles“

Mit einer Reihe von Werkzeugen, können die teilnehmenden Medienhäuser ihre Inhalte, in der gewohnten Optik und Bedienbarkeit für Facebook anpassen. Die Inhalte werden dann aber direkt von Facebook ausgeliefert. Dadurch wird die Ladezeit reduziert und es ergibt sich ein Vorteil für den User.

Wie wird Geld verdient

Facebook ermöglicht es den Medien ihre Inhalte selbst zu vermarkten. Verkaufen die Partner die eingebettete Werbung selbst, dürfen sie sämtliche Erlöse behalten. Wird eine Anzeige aber durch Facebooks Werbemaschinerie besorgt, gibt der Internet-Konzern 70 Prozent der Erlöse an das jeweile Medienhaus weiter.

Wer benutzt „Instant Articles“

Medienhäuser auf der ganzen Welt benutzen bereits das neue Modell. In den USA beispielsweise die „New York Times“, „National Geographic“oder „Buzzfeed“. In Großbritannien können Instant Articles vom „Guardian“ oder „BBC“ empfangen werden. In Deutschland sind der „Spiegel“ und das „Handelsblatt“ dabei.

Kritik

Wirtschaftlich gesehen könnte somit Online-Journalismus ertragreich werden. Der Strategieberater und Autor Ben Thompson thematisiert auf seinem Blog Stratechery aber ein interessantes Problem: Das Geschäftsmodell der Medienhäuser sieht vor, möglichst viele Anzeigen zu verkaufen. Es gibt aber im Internet unendlich viel Platz für Anzeigen, somit fallen die Preise ins Bodenlose. Damit sich diese Anzeigen trotzdem rechnen, produzieren die Medienhäuser so viele Inhalte wie möglich, um so viele Anzeigen wie möglich schalten zu können, wodurch sie aber nur noch mehr Platz schaffen und so wiederum zum Preisverfall beitragen.

Anzeigen-Situation als Patt

Facebook ist Experte darin kundenorientierte Anzeigen zu platzieren. Und personalisierte Werbung lässt sich teuer verkaufen. Folglich müssten die Medienhäuser ebenfalls Daten erheben, so wie Facebook das macht, um personalisierte Werbung teuer verkaufen zu können. Doch können „unabhängige“ Redakteure dann noch davon schreiben, dass es unrecht ist, wenn Facebook seine User ausspioniert? Im Schach würde man es wohl Pattsituation nennen.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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