✨ AI Kontextualisierung
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.
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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.
