07.06.2018

STRG.at will Medien zeigen, was ihre User wirklich interessiert

Mit semantischen Analyse-Methoden auf Basis von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Verhaltensökonomie will das Wiener Unternehmen STRG.at Medienunternehmen von der Content-Ausspielung über die klassischen "Recommendations" abbringen. Für den Kunden SN.at habe man die Durchklick-Rate zuletzt um den Faktor fünf gesteigert.
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User-Interessen
(c) Bernhard Madlener: Jürgen Schmidt, Geschäftsführer von STRG.at, weiß: Wer sich über SUV informiert, muss sich nicht für Autos interessieren - sondern träumt vielleicht von der autofreien Stadt

Wenn User sich mit einem Artikel auf einer Website beschäftigen, “liest” diese Seite – besser: die im Hintergrund laufende Software – mit. Und schlägt weitere Artikel vor, die User-Interessen erregen könnten. Amazon hat dieses System, beginnend mit Büchern, für mittlerweile fast jedes erdenkliche Produkt von der Augenbrauenpinzette bis zum Zementsack perfektioniert. Aber natürlich funktionieren gerade auch Nachrichtenseiten auf diese Weise: Wer sich für einen Bericht über den Porsche Macan interessiert, der möchte wahrscheinlich auch weitere Artikel über SUV bzw. “fetzige Schlitten”, sehen.

+++ Cortical.io: Wiener Antwort auf IBMs Watson +++

Kategorien statt Keywords

Das ist aber in vielen Fällen nicht richtig, wie Jürgen Schmidt, CEO des Wiener Unternehmens STRG.at, feststellt. Es könnte nämlich genauso gut sein, dass der oder die LeserIn sich im Rahmen eines Engagements für eine autofreie Stadt über den besonders hohen Kraftstoffverbrauch der SUV informiert. Werden in diesem Fall die “üblichen” Empfehlungsartikel ausgespielt, verfehlt man die User-Interessen und der Nutzer ist weg – vielleicht sogar für immer verloren.

Mit STRG.at, das Schmidt mit zwei Kollegen gegründet hat, widmet er sich dieser Herausforderung schon seit 2004. Medieninhalte und das User-Verhalten werden mittels semantischer Content-Analyse untersucht, um die wirklichen Interessen der NutzerInnen zu erkennen. Anstatt Artikel zu empfehlen, die dieselben oder ähnliche Keywords wie bereits gelesene Storys enthalten, lautet die Überlegung, dass die wirklichen User-Interessen erst durch Überbegriffe festgestellt werden können.

Sprich: Wer als Publizist den besagten Auto-Artikel nicht über Keywords wie SUV, Porsche oder Geländewagen definiert, sondern übergeordneten Kategorien wie z.B. Mobilität und Stadtentwicklung zuweist, kann damit einerseits den SUV-Fan und andererseits den Kritiker einer zu stark wachsenden Motorisierung identifizieren. Entsprechend werden neue Artikel weniger monothematisch ausgespielt und es steigt die Chance, dass die User für sie relevante Inhalte präsentiert bekommen. Es gehe in diesem Sinn nicht mehr um “Recommendations” à la Amazon, wo auf Basis des betrachteten Inhalts Ähnliches vorgeschlagen wird, sondern um die Personalisierung von Usern hinsichtlich tatsächlicher Informationsbedürfnisse.

Auto sticht Politik

Seit einem halben Jahr ist das System von STRG.at, das sich auch auf den “Tensorflow” stützt – eine Open-Source-Plattform für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen aus dem Hause Google -, bei den “Salzburger Nachrichten” bzw. bei SN.at im Einsatz. Relativ rasch habe man erkannt, dass der Erfolg z.B. von politischen Geschichten stark von bestimmten Umständen abhängt. Am Tag der letzten Nationalratswahl, wo generell mehr über Innenpolitik berichtet wird, gebe es im Ressort zwar eine sehr hohe Click-Dichte, jedoch ohne nennenswerte Verweildauer. Die Artikel werden laufend neu geladen, um keine Aktualisierung zu verpassen. Zwischenzeitlich beschäftigen sich die User aber mit anderen Stories – in diesem konkreten Fall etwa v.a. mit “Content über Autos in Zusammenhang mit Oldtimern und Wirtschaft”.

Daraus könnte man als Medienunternehmen freilich (mindestens) zwei Schlüsse ziehen: Mehr niederschwellige, unpolitische Geschichten zu bringen, mit denen auch die Werbeklicks gesteigert werden – oder neue Präsentations- bzw. Darstellungsformen für die politischen Inhalte finden.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Verhaltensökonomie

Schmidts persönlicher Anspruch lautet, mit STRG.at “die Qualität von Medien über die Relevanz ihrer Geschichten für den User zu steuern” – und definitiv auch zu erhöhen. Im Hintergrund dienen dazu Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Verhaltensökonomie, deren Weiterentwicklung derzeit mit Förderungen der Wirtschaftsagentur Wien und der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft von insgesamt rund 800.000 Euro unterstützt wird.

Wichtig sei – und das nicht erst mit der Datenschutz-Grundverordnung -, dass User-Daten nicht von STRG.at, sondern direkt vom Erhalter des Nachrichtenportals erhoben werden. In erster Linie werden dabei Cookies ausgewertet, weiters komme ein “Behaviour matching” zum Einsatz. Damit ist mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit erkennbar, wenn es sich bei zwei (oder auch mehr) Usern um ein und dieselbe Person handelt. Wenn also z.B. von daheim und im Büro jeweils am Desktop-Rechner sowie zwischenzeitlich am Smartphone dieselbe Seite angesteuert wird und überall das gleiche Nutzerverhalten zutage tritt. Die User zum Anlegen eines Accounts zu drängen – und damit Hürden aufzubauen – sei jedenfalls nicht notwendig, um ein solcherart zielgerichtetes Tracking zu verwirklichen.

Stolze Ergebnisse beim Erkennen von User-Interessen

Was den Nutzen seiner Dienstleistung betrifft, weist Schmidt stolz auf die jüngsten Entwicklungen bei SN.at hin: Innerhalb eines halben Jahres habe man dort mit Hilfe von STRG.at die durchschnittliche Verweildauer der LeserInnen verdoppelt und die Durchklick-Rate auf weiterführenden Content verfünffacht. Werte, für die man seine Werbekunden durchaus interessieren kann.

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27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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