21.10.2021

Social Media Analyse: brutkasten auf Platz 1 bei LinkedIn unter heimischen Medien

Die jüngste Social Media Analyse von BuzzValue, eine der führenden österreichischen Agenturen im Bereich Social Media Monitoring, und LinkedIn-Experten Andreas Mittelmeier zeigt: Aktuell zählt brutkasten die höchsten Fan- und Interaktionszahlen bei LinkedIn unter heimischen Medien. Der Standard und Die Presse liefern sich ein enges Kopf-an-Kopf-Rennen.
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Österreichs Top-LinkedIn-Influencer:innen LinkedIn
(c) AdobeStock

LinkedIn hat sich in den vergangenen Jahren als eines der führenden sozialen Medien für österreichische Unternehmen etabliert. Aber auch heimische Medien, hier vornehmlich Fach- und Qualitätsmedien, nutzen vermehrt das Netzwerk, wie eine Analyse von den Social Media-Marktforscher:innen von BuzzValue und LinkedIn-Experten Andreas Mittelmeier zeigt.

Die Follower-Zahlen

LinkedIn bietet, mit mittlerweile über 1,7 Mio. österreichischen Nutzer:innen, ein immer größeres Publikum, auch für heimische Zeitungen, Magazine & Co. Dabei zählt das Wirtschaftsmagazin brutkasten mit 19.830 Fans die aktuell höchste Reichweite. Auf Platz zwei und drei liefern sich die beiden Tageszeitungen Der Standard (13.690 Follower) und Die Presse (13.680 Follower) ein Kopf-an-Kopf-Rennen. Die Branchenmedien Trending Topics (7.000 Follower) und Industriemagazin (5.720 Follower) vervollständigen die Top 5 des Follower-Rankings.

„Durch die vergleichsweise noch hohen organischen Reichweiten, geben die Fanzahlen auf LinkedIn aktuell mehr Auskunft über die potenziellen Reichweiten als auf Facebook & Co. Darüber hinaus ist auch eine aktive und inhaltlich relevante Kommunikation von Bedeutung“, erläutert Markus Zimmer, Social Media-Experte und Geschäftsführer von BuzzValue.

Die User-Interaktion

Hinsichtlich User-Interaktion können vor allem Branchen- bzw. Fachmedien am stärksten punkten. Dabei legt brutkasten mit insgesamt 22.380 Likes, Shares und Kommentaren in den vergangenen sechs Monaten deutlich vor.

„Unsere Analyse zeigt deutlich, dass die User mit Beiträgen von Fachmedien stärker interagieren als mit Inhalten von Tages- und Boulevardzeitungen. Hier könnten Der Standard, Die Presse & Co mit einer optimierten Content-Strategie noch nachbessern“, ergänzt Kommunikationsberater Andreas Mittelmeier.

Medienhäuser auf LinkedIn

Neben den redaktionellen LinkedIn-Auftritten der Medien, führen heimische Medienhäuser oft auch selbst eigenständige LinkedIn-Seiten. Diese werden hauptsächlich als klassische Unternehmensprofile zum Austausch mit Mitarbeitern, Partnern und Kunden genutzt. So sind Medienhäuser wie das Red Bull Media House, die Styria Media Group oder auch der ORF ebenfalls bereits auf LinkedIn aktiv vertreten.

„Die Trennung von redaktionellen und unternehmensspezifischen Inhalten ist auf jeden Fall sinnvoll, da dadurch eine gezielte Ansprache der jeweils relevanten Zielgruppen und Öffentlichkeiten erreicht werden kann“, so Mittelmeier abschließend.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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