SICHTWEISEN AUS DER PRAXIS
Die Idee dahinter ist eigentlich wunderbar einfach: Ein Unternehmen zeigt, was es kann. Ein Interessent sieht es. Im besten Fall entsteht daraus irgendwann ein Kunde.
Soweit die Theorie.
Dann kommt der Algorithmus.
Bild: KI-generiert
Nehmen wir ein reales Beispiel aus meiner täglichen Arbeit. Wir produzieren einen Film über eine Spritzgießmaschine. Kein Influencer tanzt vor der Maschine, niemand fällt vom Stuhl und es gibt auch keine Katze, die überraschend aus dem Werkzeug springt. Die Maschine produziert einfach. Man sieht den Ablauf, die Technik und am Ende das fertige Spritzgussteil. Genau das, was ein potenzieller Kunde eines Maschinenbauers sehen möchte.
Auf YouTube passiert anschließend etwas durchaus Nachvollziehbares: Nach dem Video wird unter Umständen ein Film eines Wettbewerbers vorgeschlagen. Aus Sicht des Nutzers kann das sogar sinnvoll sein. Wer sich für Spritzgießmaschinen interessiert, interessiert sich möglicherweise auch für eine andere Spritzgießmaschine.
Aus Sicht meines Kunden ist es allerdings schon etwas weniger romantisch. Er bezahlt die Entwicklung der Maschine, die Produktion und meinen Film und YouTube sagt anschließend sinngemäß: Schön. Und jetzt schauen Sie doch mal, was die Konkurrenz kann.
Kann man blöd finden. Ist aber noch logisch.
Interessanter wird es bei Facebook. Aus der Maschine fällt in unserem Beispiel als Spritzmuster eine Salatschüssel. Und plötzlich scheint nicht mehr nur die Spritzgießmaschine interessant zu sein. Da ist eine Schüssel. Eine Salatschüssel. Salat.
Damit kann ein technisch vollkommen eindeutiger Industriefilm plötzlich in einem Umfeld landen, in dem sich Menschen mit Kochen, Ernährung oder Haushaltsprodukten beschäftigen. Das ist natürlich überspitzt dargestellt. Aber genau darin liegt das grundsätzliche Problem automatisierter Empfehlungssysteme.
Der Algorithmus versteht den Film nicht so, wie ein Mensch aus der Branche ihn versteht. Er versucht anhand vieler Signale vorherzusagen, welcher Mensch möglicherweise darauf reagieren könnte.
Und Reaktion ist ein interessantes Wort.
Denn damit kommen wir zum Ragebait.
Clickbait kennen wir seit Jahren. „Sie werden nicht glauben, was dann geschah!“ Man klickt aus Neugier.
Ragebait funktioniert ähnlich, nur mit einem anderen Gefühl. Nicht Neugier ist der Köder, sondern Wut. Eine Aussage ist falsch, maßlos übertrieben oder bewusst provozierend. Man liest sie und denkt: So einen Schwachsinn kann ich doch nicht unkommentiert stehen lassen.
Also kommentiert man. Vielleicht erklärt man ausführlich, warum die Aussage falsch ist. Vielleicht diskutieren anschließend noch fünf andere Menschen darunter.
Herzlichen Glückwunsch. Der Beitrag hat funktioniert.
Denn aus einem fachlich fragwürdigen Beitrag ist plötzlich ein Beitrag mit hoher Interaktion geworden.
Das eigentliche Problem ist für mich nicht, dass Algorithmen grundsätzlich schlecht wären. Ohne Empfehlungssysteme würden wir uns heute durch eine unüberschaubare Masse von Inhalten kämpfen.
Das Problem liegt woanders.
Ein Empfehlungssystem kennt die unternehmerische Absicht hinter meinem Film nicht. Mein Kunde möchte vielleicht zehn Einkäufer, Konstrukteure oder Produktionsleiter erreichen. Die Plattform möchte möglichst viele Menschen finden, die auf den Inhalt reagieren.
Das sind zwei völlig unterschiedliche Ziele.
Für einen Maschinenbauer kann ein Video mit 300 Aufrufen hervorragend funktionieren, wenn darunter fünf potenzielle Kunden sind. Ein Video mit 30.000 Aufrufen kann dagegen vollkommen wertlos sein, wenn 29.900 Menschen nur darüber diskutieren, ob man aus einer Plastikschüssel Salat essen darf.
Genau deshalb halte ich die ewige Fixierung auf Reichweite für falsch. Natürlich freue auch ich mich, wenn ein Film häufig angesehen wird.
Aber für einen mittelständischen Maschinenbauer ist die entscheidende Frage nicht: Wie viele Views haben wir?
Sondern: Wer hat den Film gesehen?
Das ist ein gewaltiger Unterschied.
100 Menschen aus der richtigen Branche können wertvoller sein als 100.000 zufällige Zuschauer. Und ein einziger technischer Einkäufer, der anschließend eine Anfrage stellt, kann wirtschaftlich interessanter sein als tausend Likes.
Vielleicht müssen wir deshalb unsere Vorstellung von Social Media korrigieren. Nicht jeder erfolgreiche Beitrag braucht maximale Reichweite.
Manchmal braucht er nur die richtigen zehn Menschen.
Aus Sicht der Mechanik sozialer Netzwerke ist Ragebait faszinierend. Er nutzt eine menschliche Eigenschaft sehr konsequent aus: Wir reagieren stärker auf Dinge, die uns ärgern, als auf Dinge, denen wir einfach zustimmen.
Ein technisch sauber produzierter Film kann angesehen, verstanden und anschließend kommentarlos geschlossen werden. Das ist für meinen Kunden möglicherweise perfekt. Der Zuschauer hat verstanden, wie die Maschine funktioniert.
Für eine Plattform ist dieser stille Erfolg allerdings schwerer zu erkennen als 87 Kommentare unter einer vollkommen absurden Behauptung.
Vielleicht liegt genau darin eine der größten Absurditäten unserer heutigen Kommunikation: Ein Inhalt kann für ein Unternehmen erfolgreich sein, obwohl er in den sozialen Medien vollkommen unspektakulär aussieht.
Und ein Beitrag kann in sozialen Medien sensationell funktionieren, obwohl er für das Unternehmen vollkommen wertlos ist.
Im Grunde noch immer dasselbe wie vor Jahren: Zeigt, was ihr könnt. Erklärt eure Produkte. Zeigt eure Maschinen. Zeigt Menschen, Prozesse und Lösungen. Nutzt YouTube und soziale Medien.
Aber verwechselt Reichweite nicht mit Relevanz.
Und produziert bitte keinen Unsinn, nur weil Unsinn möglicherweise besser funktioniert.
Denn langfristig möchte ich für meine Kunden keine Wut aufbauen.
Sondern Vertrauen.
Auch wenn Vertrauen für einen Algorithmus manchmal erschreckend langweilig aussieht.
Ragebait bezeichnet Inhalte, die bewusst provozieren, übertreiben oder vereinfachen, um Wut und Widerspruch auszulösen. Das Ziel ist häufig nicht Information, sondern möglichst viel Reaktion in Form von Kommentaren, Diskussionen und Weiterleitungen.
Clickbait arbeitet vor allem mit Neugier. Eine Überschrift soll zum Anklicken verleiten. Ragebait setzt dagegen auf Empörung. Der Nutzer soll nicht nur klicken, sondern sich möglichst aufregen und reagieren. Beides dient letztlich dazu, Aufmerksamkeit und Reichweite zu erzeugen.
Nein. Gerade im B2B ist die Qualität der erreichten Zielgruppe oft wichtiger als die reine Anzahl der Aufrufe. Für einen Maschinenbauer können 100 passende Zuschauer aus Einkauf, Konstruktion oder Produktion wertvoller sein als 100.000 zufällige Aufrufe ohne geschäftliche Relevanz.
Nicht unbedingt. Viele Kommentare zeigen zunächst nur, dass ein Inhalt Reaktionen ausgelöst hat. Ob diese Reaktionen für ein Unternehmen wertvoll sind, ist eine andere Frage. Ein sachliches Produktvideo kann mit wenigen Kommentaren sehr erfolgreich sein, wenn es genau die richtigen Interessenten erreicht.
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