Ja, herzlichen Dank. Ich freue mich sehr,
hier zu sein, gerade das Thema Personalisierung liegt mir auch am Herzen,
weil ich glaube, dass es uns erst einmal nicht wieder verlassen wird.
Es ist ein ganz zentrales Medienthema, aber auch, weil ich glaube,
dass gerade wir Öffentlich-Rechtliche da besondere Chancen haben, wenn wir das richtig nutzen.
Und anstatt jetzt mit ein paar PowerPoints Ihnen das alles herzuleiten,
da verzichte ich heute drauf,
weil Sie ja auch in den Vorträgen ja schon die Grundlagen haben hören können,
gehe ich mal ganz konkret auf das, was wir machen,
nämlich auf die ZDF.de.
Und an den Beispielen, was Sie dort sehen können,
sage ich Ihnen, wo wir eben Personalisierung vorsehen,
was wir da gemacht haben und an ein paar Stellen auch,
was wir noch planen, was eben heute noch nicht da ist.
Die Website in der Form ist seit anderthalb Jahren online
Im Prinzip eine standardmäßige, wie man das heute macht,
mit so Bändern, wo eben dann entsprechend man nach rechts weiter scrollen kann.
Da kann man dann eben Inhalte finden und so weiter.
Ist thematisch gebaut. Man hat eben hier das Neue vorne
weg. Wir haben eben die Nachrichten immer oben,
weil die halt für uns so wichtig sind.
Jetzt haben wir aus gegebenem Anlass dann den Alexander Gerst als nächstes Thema.
Die Fußball-WM kommt. Das Herzkino ist bei uns immer stark und so weiter.
Also Sie sehen, es geht auch noch lange weiter.
Es ist wirklich viel. Und genau da an dieser Stelle
merken wir, wo das Problem ist.
Weil diese ganze Website sich immer anzuschauen und dort durchzuscrollen,
ich bin immer noch nicht unten,
jetzt bin ich unten
Das ist eigentlich nicht wirklich eine gute Nutzeransprache. Das machen natürlich Interessierte,
die was suchen und man kann da auch stöbern.
Für den Fall ist das alles gut. Aber für eben diese schnelllebige Zeit,
das hatten wir vorhin in den Befunden, da eben aus Bremen,
dass man eigentlich die Zeit gar nicht hat und oft genug
nutzt man das ja auch nicht hier an dem großen Schirm,
sondern eben in der App auf dem Smartphone oder auch am Smart TV irgendwie.
Also es gibt ja die ganzen anderen Möglichkeiten noch heutzutage.
Da ist einfach diese Riesenmenge von Inhalt
ein Problem
Und Personalisierung kann, wenn das wichtig gemacht wird,
hier zunächst mal schlichtweg die Nutzererfahrung deutlich verbessern.
Ganz praktischer erster Punkt. Und wir bieten das jetzt an,
das ist noch lang nicht fertig, aber man kann sich da jetzt anmelden.
Also oben rechts haben sie gesehen, da habe ich jetzt geklickt,
da gebe ich jetzt gerade mal meinen Account ein,
damit sie sehen, wie sich das dann darstellt.
So, die Website kommt wieder und jetzt ist ein neues,
oberstes, erstes Bank da, als Ammlung weiterschauen.
Das sind die Sachen, wo ich
zuletzt aufgehört habe
zu gucken
Und das ist ja oft so,
dass man gar keine Zeit hat irgendwie, hat jemand angerufen
oder das Kind brüllt oder was man halt so hat.
Und man will halt weitergucken, wenn ich mich anmelde,
erscheint dieses Band überall dort, egal auf welchem Gerät ich bin.
Das heißt, ich kann auch auf dem Smartphone aufhören und
auf dem Fernsehgerät weiterschauen an der Stelle.
Das geht durch die persönliche Anmeldung, durch dieses Logging.
Und daran sehen Sie an genau solchen Features,
das ist einfach ein ganz konkreter Bequemlichkeitsgewinn, den wir damit empfehlen.
Das wird Sie nicht wundern, jetzt aus der Sicht des
Praktikers natürlich das, was wir versuchen wollen.
Nutzersicht ist immer der Weg, Also was hat der Nutzer davon?
Er kann hier bequem weiterschauen. Ansonsten geht es jetzt im Moment noch,
wenn man dann weiterholt, das grollt eigentlich so weiter.
Das ist alles noch so, wie Sie es kennen.
Und wir haben einen Moment nach unten versteckt.
Ein neues Band, das heißt Empfehlungen für Sie.
Und dort sind tatsächlich auf der Basis meiner Nutzung,
im Prinzip genau das, was sie theoretisch alles gehört haben heute,
kollaboratives Filtern und entsprechende Weiterverarbeitung und was war da alles an Algorithmen haben.
Wir haben sie alle, wir können das im Prinzip.
Und dann kommt sowas bei raus. Also das sind
meine Empfehlungen jetzt
Aber wir merken, und da will ich
ganz offen sein und das auch gar nicht beschönigen,
die sind noch nicht auf dem Stand, wie wir sie brauchen, inhaltlich.
Da ist manchmal Zeugs drin, wo wir uns selber wundern,
warum das jetzt erscheint. Manche Sachen fehlen,
die eigentlich wichtig wären aus der persönlichen Erfahrung.
Und das ist auch der Grund, weshalb wird das Ganze
nach unten gepackt haben. Es ist schon da,
wir experimentieren damit, es ist wirklich real life,
aber die Qualität ist noch nicht gut.
Und wir haben lange analysiert, woran das liegt.
Und daran merkt man dann, wie groß die Herausforderungen sind.
Das erste ist ein Thema,
das Sie immer wieder hören werden von Praktikern zu dem Thema Empfehlungen,
das sind die Metadaten
Das sind die Informationen über das, was da drin ist.
Also da steht dann eben beim Heute-Journal,
sehen Sie da in der Mitte, der dritte Teaser,
da steht dann drin, welche Themen ihm heute journal behandelt wurden.
Damit eben auch der Empfehlungsmechanismus mir dieses Heute-Journal empfehlen kann,
weil vielleicht ein Thema drin ist, das mich interessieren könnte.
Wenn jetzt bei diesem Heute-Journal, dort wo der Film liegt,
nicht irgendwie in einem zweiten Feld dabeisteht,
was drin ist, dann kann der Algorithmus nicht arbeiten.
So und jetzt stellen Sie sich einfach mal vor,
wie viele Inhalte es vom ZDF so pro Tag gibt und
die Redakteure sollen das alles ordentlich befüllen
Dafür braucht es viel Disziplin und viel Einheitlichkeit. Das kann
man knicken. Und das sind so ganz praktische Erfahrungen,
die auch viele Kollegen gemacht haben, die eben an dem Thema dran sind.
Dieses automatische Rausholen aus Sicht der Maschine, dass die Maschine überhaupt weiß,
was das für ein Inhalt ist, ist richtig aufwendig.
Das muss man eben zuerst mal überhaupt hinkriegen, dass die Maschine das lernen kann.
Deswegen heißt es ja immer Maschinen lernen. Die Maschine muss einfach
ganz viel Erfahrung sammeln, indem man sie trainiert,
immer wieder irgendwie einen Inhalt reingibt in diese Algorithmen und dann überprüft,
ob die Maschine das auch wieder rausgibt,
was man eingegeben hat.
Das muss man
eben händisch machen
Das heißt, Algorithmen sind nicht per se zuerst mal leistungsfähig.
Diese Erfahrungen haben wir hier gemacht. Da sind alle Algorithmen
eingebaut, die es so am Markt gibt.
Da sind wir state of the art.
Aber so ein Algorithmus ist zunächst mal einfach furchtbar dumm.
Der kann gar nichts. Der kann erst dann richtig arbeiten
, wenn man ihn trainiert hat. Und das ist eigentlich
das zentrale Element. Da haben wir eine Menge gelernt,
jetzt in diesen anderthalb Jahren, seitdem wir das machen,
weil wir jetzt mal eben ganz praktisch angefangen haben, Algorithmen zu trainieren.
Das konnten wir natürlich nicht. Da hatten wir auch die Erfahrung nicht. Wir haben ein,
zwei Data Scientists, sind wir hin und ein paar Fachleute auch noch,
wenn Agenturen reingeholt, damit wir das ganze Fachwissen haben,
auch ein paar Nachwuchsleute aus den ist bei uns in der Region rekrutiert.
Wir sind da recht gut aufgestellt, aber der Aufwand,
den man eben betreiben muss, bis so ein System funktioniert, der ist groß.
Einen großen Respekt deswegen auch vor den großen amerikanischen Firmen,
die ja immer wieder genannt werden.
Netflix beschäftigt für seine Empfehlungen, 150 Techniker und 150 Redakteure Vollzeit.
Und das ist die Konkurrenz, gegen die wir stehen.
Und das kriegen wir natürlich alleine nicht hin.
Deswegen ist ein weiterer Ansatz, den wir hier haben,
Das wird natürlich überall, wo es geht, zusammenarbeiten.
Es gibt auf der EBU-Ebene, also dem über europäisch übergreifenden Zusammenschluss der öffentlich-rechtlichen Sender.
Gibt es eine Arbeitsgruppe, die sich um Big Data-Themen kümmert.
Und da gibt es unter anderem auch ein technisches Projekt,
das sich um diese Empfehlungsmechanismen kümmert.
Und das Prinzip dort ist das, wenn irgendeiner was entwickelt,
dann wird das für alle anderen Teilnehmer zur Verfügung gestellt.
Das heißt, wenn eben zum Beispiel die Schweizer,
die da mitmachen, irgendwas entwickelt haben,
was die für die Empfehlungssysteme in Genf benutzen,
dann dürfen wir das auch bei uns einbauen
Wenn wir was entwickeln, dann dürfen das auch die Kollegen vom Bayerischen Rundfunk
benutzen für die BR-Mediathek, weil die auch mit dabei sind.
Und so gibt es so Kooperationsmodelle, die sich da jetzt entwickeln,
weil wenn du über Kooperation und wenn wir das gemeinsam machen,
überhaupt in Größenordnungen auch kommen, bei dieser Herausforderung,
die uns überhaupt konkurrenzfähig werden lassen.
Vielleicht noch am Schluss zwei kurze Sätze, wo wir damit hinwollen.
Also Sie sehen hier diese ganze Vielzahl, das wollen wir reduzieren. Das heißt,
die Idee, dass eben dann hier nicht nur als Amblung weiterschauen,
sondern eben so ein paar Bänder kommen,
wo möglichst eben das was für mich relevant ist.
Wir werden aber nie, never ever, die Website komplett personalisieren.
Es wird immer einen großen Teil geben,
der händisch von Redakteuren gemäß unserem Auftrag gebaut wird.
Und wir glauben, dass die Ergänzung von beidem,
also von händischer Arbeit von Redakteuren und von einem nach öffentlich-rechtlichen Kriterien und Material trainiertem Algorithmus,
dass die Kombination aus beiden genau dann ein gutes Angebot bringt.
Dass einerseits eben so ist, dass man schnell das findet,
was man gerne haben will, aber dass trotzdem ebenso die Vielfalt abbildet, die man halt so braucht.
Und ich fand das ganz interessant in einem Gespräch,
das ich mal führen konnte,
mit dem Verantwortlichen für Personalisierung bei der Financial Times,
dass die das ganz ähnlich machen, weil der auch sagte,
die Abonnenten der Financial Times wollen doch nicht eine Filterbubble abonnieren.
Warum sollten sie dafür Geld zahlen? Die wollen ein Markenprofil und
ein inhaltliches Profil der Financial Times, dafür zahlen sie Geld.
Und deswegen haben die einen ähnlichen Ansatz,
auch so ein halbe, halbe Modell, wo sie sagen,
die Hälfte kommt einfach von unseren Redakteuren ganz klassisch.
Und die andere Hälfte wird halt optimiert über ein Maschinensystem
Und was man dabei halt noch dann auch lernt,
ist, dass man auch mal gucken muss,
wie viel Material haben wir denn eigentlich?
Das ist noch ein weiteres, ganz interessantes Element.
Wir haben Massen von Krimis, also Personalisierung über Krimis,
kriegen wir verdammt gut hin. Bei Nachrichten tun wir uns
deutlich schwerer. Weil wir anders als eine Zeitung, natürlich,
wenn man sich mal anschaut, einfach die Zahl der Themen,
die so in der Fernsehsendung drin sind.
Unsere Themenbreite pro Tag ist nicht so groß wie die einer großen Zeitung.
Muss ja auch nicht sein. Das ist nicht
unser Job.
Eines der Elemente
Wo man nämlich mal ganz konkret auch so Presseähnlichkeit definieren kann.
Wir haben deswegen weniger Material im aktuellen Bereich vom Tage
für Nachrichten, wie eine große Zeitung.
Deswegen ergibt es für uns auch weniger Sinn, bei Nachrichten zu personalisieren.
Deswegen aber angefangen mit der Mediathek. Und ob wir wirklich bei Nachrichten
die Personalisierung im ZDF umsetzen werden oder nicht, das schauen wir mal.
Das steht jetzt noch nicht an als Entscheidung. Aber es könnte gut sein,
dass wir möglicherweise da gar nicht so tief reingehen,
weil wir letztlich traditionell als Fernsehhaus darauf quasi schon gebullt sind,
dass wir eben stärker selektieren und ein viel kleineres Spektrum,
aber das eben dann mit allen Mitteln des öffentlich-rechtlichen Qualitätsjournalismus versehen halt anbieten.
Und darüber möglicherweise gar nicht in die großen Vorteile der Personalisierung kommen,
im Nachrichtenbereich. Das ist aber zu debattieren. Also die
BBC zum Beispiel sieht das anders, die BBC personell,
also hat schon Versuche gemacht mit der Personalisierung auch im Nachrichtenbereich.
Inhaltlich kommen die da aber auch in Schwierigkeiten rein,
die Finnenhühle, also auch der öffentlich-rechtliche Sender in Finnland,
macht auch Personalisierung im Nachrichtenbereich,
allerdings sehr stark dann über Regional- und Lokalnachrichten.
Darüber kommen die wieder auf die Menge
Also Sie sehen, wenn man dann in der Praxis rangeht,
man kommt an eine Fülle von Themen,
die sehr wieder sehr starke Querwirkungen und Querbeziehungen wieder haben,
auch zu fragen eben der Medienordnung,
der Struktur des Ganzen, Regulierung,
wie das in Gesetzen gefasst wird,
wie man das bei uns dann in einem Telemedien-Konzept beschreibt,
dass das eben auch rechtlich Bestand hat.
Also Themen ohne Ende, aber wie ich eingangs sagte,
das Thema Personalisierung als solches ist gesetzt,
das geht nicht mehr weg und wird, wenn es beherrscht wird,
schlichtweg ein Nutzungsgewinn bei den Nutzern bringen.
Ich bin da im Prinzip auf der gleichen Linie wie Frau Hellberger vorhin
Das hängt sehr davon ab, wie man es macht,
wenn man es gut macht,
kommt da keine Filterblase bei raus,
sondern tatsächlich ein besseres Angebot für die Nutzer.