media hall 25: Personalisierung als Schlüssel für die Audience Engagement (#77)

Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von TV-Helden, der Branchen-Podcast für alle, die sich professionell mit Fernsehen beschäftigen. Mein Name ist Christian Heinkindermeyer. Anfang April 2025 traf sich die TV-Branche zur media hall in Frankfurt. Die media hall ist der Innovationstreff der TV-Branche und findet während der Digital- und Glasfasermesse Fiber Day statt. Die media hall ist seit vier Jahren ein Herzensprojekt von mir und ich bin nachhaltig überwältigt vom Zuspruch der Zuschauerinnen und Teilnehmern sowie Sponsoren. Das lag sicherlich auch am sensationellen Line-Up von 56 Speakern, Moderatorinnen und Moderatoren. Und damit alle, die nicht vor Ort sein konnten, auch diese hochgerätig besetzten Podiumsdiskussion der media hall hören können, werden wir in den kommenden Wochen und Monaten ausgewählte Themen hier auf TV-Helden veröffentlichen. Ohne Unterstützung wäre das nicht möglich.

Deswegen schon mal vielen herzlichen Dank an Zattoo, ohne die dieses Review nicht möglich wäre. Personalisierung als Schlüssel für die Audience Engagement ist unsere erste Podiumsdiskussion der media hall 2025, die wir auf TV-Helden veröffentlichen. Damit aus der Contentvielfalt kein Benutzerfrust oder sogar Churn resultiert, sondern ein individuelles Nutzungserlebnis, das zu höherer Loyalität führt. Dafür ist Personalisierung ein entscheidender Erfolgsfaktor für TV-Plattformen. Dr. Bernd Riefler, CEO von Veed Analytics, moderiert als international bekannter Spezialist dieses hochkarätig besetzte Panel. Viel Spaß dabei!

Vielen Dank, Christian, für die netten Worte. Das Thema ist Personalisierung. Es ist gar nicht nur Churn relevant, Es ist, glaube ich, grundsätzlich relevant, in der enormen Angebotsvielfalt einen Navigator zu haben. Und jetzt wollen wir die nächsten 40 Minuten, 30 Minuten circa darüber sprechen und freue mich drei Panelisten dabei zu haben und wird einfach kurz durchgehen, könnt ihr euch selber vorstellen und dann steigen wir ins Thema ein. Benedikt.

Ja zunächst mal herzlichen Dank für die Einladung, Bernd. Mein Name ist Benedikt Berger. Ich bin Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität in Münster, Juniorprofessor für digitale Transformation und Gesellschaft und habe mich in der Funktion auch schon recht viel mit der Transformation der Medienbranche beschäftigt und dazu gehört natürlich auch das Thema Personalisierung.

Ja, hallo, danke auch für die Einladung, Michael Rödl. Ich bin Senior Director Business Development Sales bei TiVo slash Xperia mit so lustigen Produkten wie eben Recommendation Engine, Search, Voice Assistance und unserem eigenen TiVo OS, wo wir das auch alles mit rein bundeln.

Dann schließe ich mich an, Benjamin Riesaumer Name. Vielen Dank auch an dich, Bernd, für die Einladung. Ich bin einer der Geschäftsführer von JOIN und CPO der seven.one Group und habe ja qua der Berufswahl viel mit Produktpersonalisierung etc. zu tun.

Dann fangen wir doch gleich mit dir an und starten direkt in die Streaming-App selber. Wir werden nachher auch nochmal auf Aggregationsplattformen eingehen und auch nochmal ein bisschen über den Tellerrand rausgucken und gar nicht nur im Streaming bleiben, weil ich glaube, da kann man sich sicherlich auch nochmal ein paar Inspirationen holen. Wie viel Personalisierung macht ihr schon heute? Was ist da tatsächlich schon bei Join aktuell personalisiert?

Viel muss man sagen, wobei wir natürlich nicht ausschließlich personalisieren, sondern auch sehr viel Editorial machen, gerade Highlights zu promoten. Und was wir auch feststellen ist, dass die Nutzer sich psychologisch häufig orientieren an dem, was andere gucken. Also eine der Lanes, die super attraktiv ist, immer Top 10. Und sonst machen wir sehr viel, wobei ich glaube, das Wichtige ist zu erwähnen, dass es ja nicht nur eine Technologiefrage ist, sondern vor allen Dingen auch eine contentstrategische Frage. Ich muss viel haben, deswegen sagen wir auch, wir müssen Aggregator sein und sehr breit sein, damit ich viel empfehlen kann, viel Nutzungskontext abdecken kann. Ich brauch die richtigen Daten, die richtigen Signale Und auch die richtige User Experience. Und da versuchen wir uns auch immer mehr ran zu tasten und die Nutzer immer besser abzuholen. Und gerade desto länger und loyaler die Nutzer sind, desto größer wird ja eigentlich das Problem oder der Need nach Personalisierung, weil ich einfach irgendwann den relevanten Katalog für mich durchgeguckt habe und dann brauche ich irgendwas aus dem Longtail, was mich weiterhält und weiter meine Nutzung antreibt.

Aber kann man das quantifizieren, wie viel quasi Editorial, wie viel automatisiert?

Wir haben Letztlich Editorial sind nur noch ein paar Vertical-Bereiche, wenn es so News geht, Sport und unsere Hero-Lanes. Der Rest ist eigentlich automatisiert. Wobei man da einmal sagen muss, Automatisierung ist ja eben nicht gleich Personalisierung oder die sehr sophisticateden Modelle dahinter. Das haben wir auch, aber viel ist natürlich einfach Top 10 und klassische Algorithmen und heutzutage sagt ja jeder, also wird die Story sehr häufig aufgebaut, aber es ist 80 Prozent würde ich sagen.

Michael, ihr als RekorEngine erwähnt, das ist natürlich dann ein essenzieller Bestandteil, Was ist da eure Sicht auf die Dinge? Wie wichtig ist das? Oder ist ein Praktikant, der das Fernsehprogramm extrem gut versteht, eigentlich fast günstiger und vielleicht sogar effektiver?

Ich glaube immer, dass beides zu verknüpfen sehr gut geht. Also man kann ja zum Beispiel auch, wenn man das jetzt gleich mal aufgreift, editorielle Teams haben, die Rails, Swimlanes, Kataloge anlegen, aber dann halt nochmal im Endeffekt eine Personalisierung drüber laufen zu lassen, dass die Sortierung des Ganzen dann wiederum sehr individuell auf den einzelnen Kunden ausgerichtet ist. Also daher, glaube ich, ergibt sich die beste Kombination aus beiden. Wir wissen das auch aus unserem eigenen TWS heraus, dass Trending Rails unglaublich erfolgreich sind zum Beispiel. Aber ich glaube, mit der Flut der Inhalte, die ja auch schon erwähnt wurde, wir sprechen über Aggregatoren hauptsächlich mittlerweile nur noch, ist es eben auch wichtig, die Frustrationsgrade zu mindern und wieder sehr viel mehr Personalisierung, einen sehr schnelleren Erfolg zum richtigen Content zu finden. Aber das eine schließt das andere definitiv nicht aus.

Das andere ist ja nicht zum Selbstzweck für eine Personalisierung statt. Das muss ja irgendwie auch einen Nutzen haben. Und das ist ja das andere hinsichtlich Messbarkeit. Also wie stellt man sicher, dass das, was man personalisiert, tatsächlich auch zu einem gewünschten Erfolg führt? Vielleicht könnt ihr da nochmal Einblicke geben, welche Metriken da überhaupt eine Relevanz haben und wie viel man dann tatsächlich gegensteuern muss.

Wie tief willst du da jetzt eintragen? Also im klassischen Sinne machen wir zum Beispiel sehr viel AB-Tests einfach, wo du siehst, die eine 5% der Nutzer kriegen das ausgespielt, 95% das andere. Und damit lernst du natürlich sehr viel. Die Metriken sind für uns dann immer Time to Select, Click-through-Rates, was passiert auch danach. Also in der horizontalen Nutzung schauen die Leute das durch, was wir ihnen empfohlen haben oder nicht. Brechen die nach einer Minute wieder ab. Das ist natürlich ein klares Signal für Irrelevanz. Und darum geht es, weil am Ende, desto mehr geguckt wird, desto glücklicher sind alle.

Als Ende mal ein bisschen die Perspektive oder auch die, schwenkt man mal rüber zu Benedikt. Ihr habt das Ganze nämlich nicht nur aus dem Streaming betrachtet, sondern auch nochmal aus anderen Mediengattungen. Und das ist ja immer, man muss ja auch, jetzt gehen wir schon mal ein bisschen früher über den Tellerrand hinaus, gerade im News-Bereich, da ist es sicherlich nochmal einfacher ein Stück weit zur Personalisierung, weil einfach die Content-Dauer kürzer ist. Du hast natürlich mehr Datenpunkte. Das ist auch bei Musik ja natürlich ein anderes Spiel. Vielleicht kannst du da nochmal so ein paar Insights teilen, die ihr auch aus euren Studien dann bekommen habt.

Ja, sehr gerne. Also ich glaube, hier sind schon einige wichtige Punkte gefallen. So mein grundsätzlicher Eindruck ist, wenn ich so darauf schaue, was wissen wir eigentlich über Personalisierung und was das im Nutzerverhalten macht, ist, es klingt erstmal wie so ein No-Brainer. Wir personalisieren und geben den Leuten irgendwie das, was sie wollen und dann sind sie happy und alles ist toll, aber das ist dann doch nicht, weil es super viele Variablen gibt, die das eben beeinflussen. Also Zielvariable, ja was will ich eigentlich? Will ich die Nutzer irgendwie durch den Funnel durchbringen, möglichst schnell zur nächsten Entscheidung oder will ich irgendwie sowas wie Churn langfristig verhindern, also auch den Horizont. Und da sieht man es dann genau, zum Beispiel der Unterschied, ob ich jetzt ein Nachrichtenangebot personalisiere oder ein Videostreamingangebot personalisiere. Wir hatten eine Studie, die wir selbst durchgeführt haben mit einem ganz spannenden Finding. Das war eine Nachrichten App, wo wir wirklich in einem Feldexperiment personalisieren konnten.

Und da haben wir also gesehen, dass Personalisierung die Click-Through-Raten auf die, also die Homepage war personalisiert und dann die Klicks auf die Artikel sind gesunken durch Personalisierung. Und wie haben wir uns das erklärt? Wir haben gesagt, naja gut, wenn wir uns jetzt so einen News-App-Kontext angucken, wann nutzen die Leute das? Also vielleicht auch in Situationen, wo die Nutzungszeit einfach extern begrenzt ist. Ich sage mal, ich sitze in der U-Bahn und wenn ich einfach schneller die Artikel finde, die mich am meisten interessieren und wo ich dann mehr lese, dann klicke ich eben in der Zeit auch weniger Artikel, weil ich halt nicht so schnell von anderen Artikeln wegklicke. Wenn ich jetzt aber ein Werbeangebot habe oder ein werbefinanziertes Angebot und das wird eben nach Klicks monetarisiert, dann ist das eigentlich gar nicht betriebswirtschaftlich gut für mich. Also, dass man so als ein counter-intuitive Beispiel, man könnte sicherlich noch andere stricken, dass das von sehr vielen verschiedenen Faktoren abhängt, was Personalisierung macht und ob das das ist, was man eigentlich möchte als Dienstanbieter.

Ja und was super wichtig ist, was du sagst, experimentieren. Also ich glaube häufig ist diese Debatte technologisch und man holt sich irgendeine Technologie vom Markt und denkt, dann ist das damit getan. Das Spannendste finde ich an Personalisierung ist die Operations intern, also wie gehe ich damit Muss meine ganze Arbeitsweise eigentlich in den konstanten Testing-Modus fahren und die ganze Zeit rausfinden, funktioniert folgendes besser, funktioniert jenes besser und was heute der vielleicht Editor noch ist, wird vielleicht morgen viel mehr noch als denn jeder Data Scientist sein, der einfach AI-Modelle füttert, bestimmte Rulesets einpflegt, neue Datensätze einpflegt, Signale, externe Signale sich schnappt und nicht mehr damit bedacht ist, den richtigen Content nach vorne zu bringen, sondern die Maschine zu trainieren, dass sie das schafft und für einen übernimmt. Und ich glaube, da denkt man viel zu wenig nach in der Industrie zum Teil, sondern es ist dann häufig so, ja, wer hat denn deine gute Recommendation Engine?

Absolut. Und ich glaube, vielleicht müssen wir auch nochmal von dem Blickpunkt draufgehen, was ist überhaupt Personalisierung? Weil ich glaube, weitläufig geht man davon aus, dass es einfach nur eine Aneinanderreihung von Inhalten und die Reihenfolge definiert ist. Aber es gibt ja Player am Markt, die einfach darüber hinausgehen und anfangen, die Titel anzupassen und zu personalisieren, Synopsen anzupassen, Vorschaubilder. Seid ihr da schon drin oder was habt ihr für Erfahrungen?

Ja, total spannendes Thema und ich finde es auch wichtig zu sagen, dass Personalisierung geht nicht nur darum, Inhalte zu personalisieren. Es kann alles Mögliche personalisiert sein. Also bei uns ist es so, dass wir, dadurch dass wir auch unsere eigenen Metadaten haben und eine Personalisierung, der Recommendation Engine, machen wir genau das auch. Also wir personalisieren Metadaten, dass eben die Metadaten auch wiederum auf die Zielgruppe passen. Also nicht nur einfach den, es ist ganz wichtig, nicht einfach nur den Inhalt dort hinzustellen, sondern die Attraktivität des Inhalts ist ja auch definiert durch die Metadaten selbst. So das ein total spannender Bereich. Anderer Bereich, den wir entwickelt haben, ist auch, dass unser Voice Assistant auch personalisiert ist. Das heißt also, der ist auch so intelligent, dass er verstehen kann, wer spricht mit mir eigentlich.

Ist das eine Kinderstimme oder ist es die Stimme von einer Frau, von einem Mann? Und kann darüber dann im Endeffekt auch schon wiederum Inhalte oder ein Interface anpassen. Also dass man im Endeffekt genau das, es geht ja immer darum, den Weg zum Inhalt möglichst kurz zu machen. Also Personalisierung kann in ganz vielen Bereichen stattfinden.

Und das ist auch was, wo wir uns gerade sehr viel mit beschäftigen. Ich glaube, das nächste Ding wird in der Tat sein, Metadaten komplett neu zu generieren. Weil aktuell habe ich, jeder kennt die Anbieter, dann habe ich Produktionsjahr, Land, whatever. Und da testen wir gerade sehr viel. Wenn ich den ganzen Inhalt, jeden Frame, die Audiospur komplett analysiere, dann ergibt sich daraus eine ganz andere Welt der Möglichkeiten. Und Übrigens nicht nur für Personalisierung, sondern auch für eine Suche. Man stellt sich vor, heute suche ich nach einem Schauspieler, ich suche nach einem Genre. In der Zukunft werde ich mit Sicherheit suchen können und die ist sehr, sehr nah meiner Meinung nach.

Gib mir jeden Inhalt, wo es eine romantische Szene am Strand gibt. Oder gib mir jeden Inhalt, wo ein roter Sportwagen vertreten ist. Und also das ist ein Thema und ein Thema, mit dem wir uns auch schwer beschäftigen, weil ich glaube auch, dass das kommen wird, ist sowas, ich nenne das jetzt mal einfach fluide UI. Wir hatten das Beispiel News. Also wieso sieht eigentlich meine App in der Früh, wenn ich in der Tram stehe, nicht anders aus, als wenn ich abends auf dem Sofa konsumiere. Und das wird, also all diese Personalisierungsthemen, ich hatte vorher in dem Panel gehört, Hyperpersonalisierung, da wird es hingehen, da führt kein Weg dran vorbei, Da bin ich sehr, sehr sicher.

Vielleicht noch einen Punkt dazu. Wir haben den Kontext, der auch eine Rolle spielt. Wir sollten ja auch nicht immer annehmen, dass der Nutzer sozusagen immer gleiche Präferenzen hat im Zeitverlauf. Ich lerne ihn jetzt irgendwie kennen und dann kenne ich den und dann kann ich dem tolle Sachen ausspielen. Sondern wir sind Menschen, wir haben unterschiedliche Stimmungen und auch wenn ich von jemandem tolle Datenpunkte habe, muss das nicht heißen, dass der dann immer genau das, was er vielleicht damals hatte, nochmal will, sondern vielleicht irgendwie gerade was passiert in seinem Leben und dann sucht er auf einmal nach ganz anderem Content. Das heißt, ich muss auch immer sehr adaptiv bleiben und eigentlich versuchen, das auch so ein bisschen mit einzupreisen, zu lernen, okay, was ist eigentlich das, was die Nutzenden gerade wollen. Also die Gratification sozusagen, die sie letztlich suchen in dem Moment. Und das ist natürlich nicht einfach.

Und dann kommen wir natürlich auch in Konflikte, so in Privatsphärebedenken, die dann irgendwann mit rein spielen, je nachdem, wie viel man dort lernen möchte.

Ich finde, das ist ein super spannender Punkt, weil das sind eigentlich zwei Punkte, warum Personalisierung manchmal gar nicht funktioniert und auch bei den besten der Welt nicht, weil Technologie einfach Stimmung nicht erkennt und Technologie auch Auswahlkontext nicht erkennt. Klassisches Beispiel ist, ich sitze alleine vorm Fernseher, weiß ich sehr genau, was ich will, ich sitze mit meiner Frau vorm Fernseher und diskutiere eine Viertelstunde lang, was wir gucken. Das ist ein ganz anderer Kontext. Und auf einmal ist die Recommendation, da kann ich mit Profilen lösen und so, aber ist auf einmal total obsolet, weil die Nutzungssituation eine ganz andere ist. Und da, glaube ich, wird spannend, wie man das knackt.

Aber da kommt dann eben die Zielsetzung von der Personalisierung mit rein. Und ich glaube, da muss man auch wiederum ganz unterschiedliche Geschäftsmodelle betrachten. Also klar, die eine Seite ist das selbstpersönliche Empfinden des Kunden. Aber wir müssen es ja auch, ich meine, ganz ehrlich gesagt, die unsere Service bezahlen, sind Unternehmen, das sind Streaming-Anbieter, das sind Operator-Plattformen und die haben natürlich auch unterschiedliche Anforderungen an der Recommendation. Das heißt, ich war mal zum Beispiel auch Teil eines sehr interessanten Marktforschungsanalyse mit sehr jungen Leuten. Und die haben auch gefragt, wie zielgerichtet ist denn so eine Recommendation bei Netflix für euch? Und die fanden das alles super prima und wir fanden es immer sehr, naja, passt manchmal eben genau, was wir noch im Punkt. Aber für junge Leute, für damals zumindest, ist es schon ein paar Jahre her, die haben Recommendations als Content Discovery Tool gesehen. Die wollten gar nicht unbedingt jetzt, dass sie genau das bekommen, was sie sich jetzt gestern angeguckt haben, dass das 100 Prozent passt, sondern das ist eben auch wichtig, dass man Recommendation oder Personalisierung definiert, als was ist meine Zielsetzung dafür.

Möchte ich meinen breiten Katalog anbieten, will ich es sehr eng halten und danach kann man dann natürlich auch die Algorithmen steuern.

Jetzt sprechen wir ja extrem stark über den Nutzer, also man nimmt immer an, was die haben wollen. Die Frage ist auch, oder euer Blick darauf, wie viel kann ein Nutzer da quasi eingreifen? Weil das ist ja, ich glaube Disney hat jetzt irgendwie angekündigt in den USA, dass ich die Continue Watching Liste ändern kann oder bestimmte Sachen rausnehmen kann. Weil bis dato ist ja so eine UI im Prinzip relativ statisch und auch so dein Beispiel mit der News, das sieht halt irgendwie immer gleich aus und ich kriege die Sachen. Ich habe vielleicht irgendwie so einen Like-Button. Aber ich kann ja eigentlich, Magenta TV ist vielleicht nochmal ein anderes Beispiel, wo ich bestimmte Kacheln verändern kann. So ist Choice per se nicht verkehrt. Auf der anderen Seite macht es wahrscheinlich keiner. Vielleicht reicht es auch nur, das anzubieten.

Was ist euer Blick darauf, dass gerade bei diesem Personalisierungsthema, also wie stark können auch Nutzer das Ding selber personalisieren? Senderlisten.

Du sagtest Joyce, das ich möchte jetzt nicht, aber das ist von der Qual der Namensherkunft sehr ähnlich. Ich bin kein Fan vom Reiten dieser AI-Sau, aber wenn ich mir anschaue, was da passiert und in den letzten zwölf Monaten passiert ist, ich stelle mir vor, dass die Zukunft wirklich wie so eine Art Streaming-Butler ist. Und ich meine es in so einer Agent-Nummer. Also wieso kann ich heute nicht meinem Handy sagen, gib mir mal bitte die Sender-Situation so und so und so und so und auf allen Geräten passt es sich an. Wer heute mal auf so einem Bigscreen rumgefrickelt hat, da wirst du ja total Wahnsinnig. Und ich glaube, da sind wir auch nicht weit weg von. Und das Idealszenario ist ja eigentlich, wieder zurückzukommen zu dem, was TV so stark gemacht hat. Du schaltest ein, lehnst dich zurück und es läuft genau, damals gab es nicht so viel Auswahl, aber in der Zukunft vielleicht genau das, was du gerade erwartest.

Also eigentlich die radikale Reduktion zurück und dafür braucht es das und ich glaube, das wird so kommen.

Habt ihr da nochmal aus den anderen Gattungen, wie viele wollen Nutzer das auch selber kontrollieren?

Ja, also ganz, ja in der Wissenschaft würde man unterscheiden zwischen explicit und implicit Personalization. Also implicit bedeutet, ich schaue mir einfach an, was die Kundinnen und Kunden machen und leite die Präferenzen daraus ab. Und explicit ist, ich frage sie eben. Also es gab ja früher vor allen Dingen dieses Cold Start Problem, dann durften die Nutzer erst mal so ein paar Listen ausfüllen, so ja, welches Genre schauen sie dann gerne oder nennen sie erst mal fünf Lieblingsfilme, ja, überhaupt mal die Engine ein bisschen zu füttern. Das hat halt seine Grenzen, wenn das, ich sag mal, seamless ist, ja, also wenn ich irgendwie frage, so Thumbs Up oder sowas, dann machen die Nutzenden das und dann finden die das eigentlich auch toll. Also sie sind grundsätzlich gerne involviert, ja, also wenn man da irgendwie das Gefühl hat, man kann das ein bisschen beeinflussen, dann finden Menschen das generell eher toll, ja. Wir mögen halt irgendwie das Gefühl, so ein bisschen Kontrolle zu haben. Aber das hat natürlich seine Grenzen, wenn das zu aufwendig wird.

Also ich möchte natürlich nicht tausende Kacheln jetzt noch irgendwie anpassen wollen oder so. Dann hört das auf. Also Ich glaube grundsätzlich Involvement ja und gut, aber es muss sehr schön und mit möglichst wenig Aufwand eingebettet sein eigentlich in das Nutzungserlebnis.

Das ist ja wie bei der Senderliste, die Personalisierungen, die machen auch irgendwie einen Bruchteil und die Leute ergeben sich dann doch. Deswegen meinte ich nur mit diesem Choice. Manchmal reicht es tatsächlich, die Möglichkeit zu geben, auch wenn sie es gar nicht tatsächlich dann nutzen und wirklich umsetzen.

Ja, ich wollte auch nur sagen, Also ich bin großer Verfechter davon, dass man den Kunden auch noch seine Auswahlmöglichkeit geben soll. Also obwohl man alles mit Real-Time-Recommendation, wo sich auch ein UI direkt verändert, weil du halt Interaktionen ausführst. Das ist alles möglich. Aber es ist, glaube ich, schon wichtig, den Kunden immer noch die Möglichkeit zu geben, zumindest das Abwällen. Also ich finde es sehr wichtig, zum Beispiel aus einer Continue-Watching-Liste etwas rausnehmen. Super Idee, weil wir sind, glaube ich, alle genervt von unserer Netflix-Continue-Watching-Liste, wo schon was drin landet, weil man aus Versehen mal angeschaltet hat. Also deswegen lasst den Kunden schon auch noch mitsprechen. Das ist schon sehr wichtig.

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Jetzt lasst uns ein Level höher gehen, weil das eine ist ja quasi dann innerhalb einer App, aber bevor man in die App reingeht, ist man meistens auf einer Aggregationsplattform, sei es Set-top-Boxen, sei es Smart-TVs, auf dem Handy. Und das ist ja schon bedeutend komplizierter. Es gibt also Data Ownership, welche Daten habe ich tatsächlich, Kontext besser verstehen, manchmal sehe ich auch gar nicht rein, was dann wirklich konsumiert wurde. Und vielleicht mit dir Michael zu beginnen, weil du ja auch die Gruppe repräsentierst in dem Sinne, Ihr seid auch Aggregator. Wie löst ihr diese Herausforderungen?

Der Aggregation selbst?

Nein, da gehe ich mal davon aus, dass es könnt. Eher der Personalisierung, weil das ist ja dann in dem, in dieser Vielfalt, die auch auf dem Level, sei es jetzt verschiedene Apps oder sei es auch Inhalte in den Apps, das ist ja dann noch mal mehr. Da ist es glaube ich schon nicht unerheblich, wenn da personalisiert werden kann.

Absolut richtig. Das ist eine große Herausforderung. Das Interessante ist aber, dass Personalisierung und Aggregation eigentlich ziemlich viel miteinander zu tun hat, zumindest mit den Notwendigkeiten, die man braucht. Weil letztendlich ist es so, gut zu personalisieren, gut zu aggregieren, braucht man zumindest Inhalte. Also wichtig ist halt eben mittlerweile auch als Aggregator, dass man die Recommendations über all die Quellen, die genutzt werden, laufen lassen kann. Also wir wissen aus unseren eigenen Studien, dass mittlerweile jeder, so der durchschnittliche Kunde, 4, 5 verschiedene Quellen nutzt. Das können Apps sein, das kann linearer TV sein, jetzt ist es fast Channels noch dazu. Und dann wiederum ist es so, dass während einer Sessions fast 60 Prozent der Kunden wechseln zwischen diesen Quellen.

Also es ist nicht mehr so, wie es damals war, ich schaue jetzt Netflix oder ich schaue jetzt Lin-Jahres-TV, sondern die Kunden wechseln wirklich während des Abends oder ihrer TV-Session, wann auch immer die auch ist. Und darüber braucht man dann zum Beispiel auch sehr gute Metadaten, vorhin schon angesprochen. Du kannst nicht Recommendation machen, Du kannst keine Aggregation machen, wenn du nicht die Metadaten von diesen Quellen bekommst. Das heißt, Metadaten-Interest ist unglaublich wichtig. Ohne die hast du dann wieder ein Aggregator-Produkt, was eigentlich gar keins ist, weil du nur Recommendation machen kannst, die jetzt zum Beispiel nur aus dem linearen Bereich sind, plus vielleicht deinem T-Word-Katalog. Aber du kriegst halt nicht die verschiedenen Streaming-Apps auch noch mit in deine Recommendations. Daher elementar und wichtig und da sind dann eben auch die Streaming-App-Anbieter gefragt, diese zu teilen.

Das ist ja das Spannende. Ich meine, technisch ist immer das eine, dass du die Datenpunkte hast. Das wird schon irgendwann gehen. Das ist ja die Frage auch, wie positionieren sich die Streamer? Weil Am Ende hast du ja verschiedene Level. Also du hast eine Personalisierung auf der Aggregation, die natürlich anders geartet ist, als dann innerhalb deiner App, wo du einen besseren Kontext hast, wo du mehr History hast. Wie stellt ihr euch auf gegenüber Aggregatoren im Teilen von Daten?

Also es gibt ja den Standard, du hattest es gesagt, dass wir die Metadaten teilen, die Aggregatoren müssen ja

erst Darüber hinaus. Ich glaub, die Metadaten, dass es irgendwie

haken kann.

Darüber hinaus ist natürlich, ich glaube, das kommt aus der jeweiligen Marktposition drauf an. Du kannst sagen, wie geht's weiter? Willst du Nutzerdaten teilen? Am Ende hast du das Thema, und gerade als lokaler Player, dass man in Wahrheit sagen muss, jeder der einzelnen Spieler, also die meisten, je nach Strategie des Aggregators, birgt auch langfristig natürlich die Gefahr der Vorwärtsaggregation und ich glaube auch, dass ist was, was wir sehen werden und auch zum Problem wird. Gleichermaßen finde ich, muss es auch immer bilateral geschehen. Also wenn wir mehr Daten teilen, erwarten wir natürlich auch das Teilen der Daten in die andere Richtung. Und ich glaube zumindest da sieht es gerade nicht so aus, als ob da viel Offenheit herrscht, weil das Interessante für uns wäre natürlich zu verstehen, was macht denn eigentlich ein Nutzer auf dem OS, also auf der europäischen Ebene und Wie interagiert der mit anderen Apps oder welche anderen Apps interessieren den oder die Nutzerin? Und ich habe das Gefühl, das ist noch so eine Brandmauer, würde man in der Politik sagen.

Da gibt es natürlich

schon tolle Lösungen für. Wenn wir zum Beispiel in der Automobilindustrie sind, die diskutieren ja ganz ähnliche Fragen im Moment. Also wem gehören eigentlich die ganzen Daten von den Hoch- ja von den Fahrzeugen mit dem Assistenzsystem, mit den smarten Funktionen? Da wird ja super viele Daten erhoben und es setzt sich ja mehr und mehr so diese Idee von Datenräumen durch. Es wäre eigentlich mal ein ganz spannendes Gedankenexperiment, ob man so einen Datenraum eigentlich auch für Videostreaming aufbauen könnte mit verschiedenen Playern, die in diesem Ökosystem beteiligt sind und wo man dann auch Absprachen treffen kann. Was gebe ich ein, wer hat auf was Zugriff? Und es

gibt ja Zielkonflikte. Ich glaube, das ist ja das andere Problem. Ich glaube, du hast das im Vorfeld nochmal angesprochen. Du hast eine gewisse Advertising-Logik dann auch auf dem Operating System. Du hast Paid-Placements eventuell, du hast Nutzungsgetriebene und das ist eine Frage an Michael, also wie oder ihr selber, auch potenziell eure Kunden, Welche Tools gebt ihr denen an die Hand, diesen Zielkonflikt zu managen?

Also vielleicht auf das eine Seite Daten teilen. Also ich weiß ganz sicher, dass Netflix dich nicht auf die Plattform lässt, wenn sie nicht genau von dir auch bekommen, welche Entry Points in die Netflix-App dann führen. Verhandlungsmauer, ne? Ich würde es weniger Brandenbauer als Verhandlungsmauer angeben. Aber wenn du da Probleme mit den TWS-Leuten hast, dann versuche ich es zu klären. Also ich glaube, Daten miteinander austauschen ist ganz wichtig, ja, weil auch dann mit den Daten hast du natürlich wiederum die Möglichkeiten, dann auch wieder, ja, im Endeffekt Möglichkeiten zu finden, diese Partner. Und als Aggregator leben wir ja im Endeffekt von den Streaming-Apps. Also was wir zum Beispiel haben, wir haben Promotion-Möglichkeiten, wir haben ein schönes Tool, das nennen wir Sponsored Discovery. Das heißt, unsere Recommendation Engine kann gefüttert werden durch Advertisement-Campaigns, die wir dann wiederum so ausspielen, dass sie wiederum zu den User-Profilen passen.

Also das ist eine Art von Werbung, aber eben eine personalisierte Content-Promotion, die wirklich auch sehr gut aufgenommen wird. Und da wiederum dann beide Parteien natürlich profitieren. Also wir haben Kampagnen, hoffentlich auch bald von Join, die dann vielleicht die neuste SAT.1- oder ProSieben-Serie featuren wollen. Und dann nutzen wir eben dieses Tool, diese Serien dann auch wirklich sehr prominent zu platzieren.

Ich glaube, da sind wir noch nicht am Ende der Fahnenstange angekommen und die Komplexität ist das, was ja auch nochmal da viel, viel größer wird. Und ich glaube, das ist, wie du sagst, dass auch da muss irgendwie nochmal das Rad neu erfunden werden, was dann auch tatsächlich, also auch technologisch, also wie teilst du, was teilst du, weil das ist Das nächste, wenn das jetzt nicht standardisiert ist, dann jeder mit seinem eigenen Format. Das killt euch.

Ich glaube aber der Punkt ist ganz richtig und das sehen wir auch rein im ganzen Ad-Tech Bereich. Also Data Cleanrooms, das wird ein riesen Thema werden. Die spannende Komponente ist für uns, was regulatorisch passiert. Weil das bestimmt ja im Endeffekt überhaupt, wie weit du gehen darfst und welche Spielräume dir bleiben.

Zum Ende würde ich nochmal explizit über den Tellerrand schauen, weil jetzt sind wir ja quasi in diesem eigenen Ökosystem, aber manchmal muss man ja auch gucken, was links und rechts passiert. Und ich würde mal mit TikTok starten, weil ich glaube, das ist so die... Also Die haben es verstanden, wie die Maschine funktioniert und auch psychologisch nachgewiesen, dass da ein Suchtfaktor besteht. Was kann man von denen lernen, sei es Technologie, sei es Produktansatz, was man übertragen kann.

Also ich glaube, was dort natürlich sehr gut gemacht ist, aber das liegt natürlich auch an dem Shortform-Video-Format, Video, vor allem im Shortform-Video-Format ist, dass sich natürlich so der Übergang zwischen dem Ende eines bestimmten Content-Moduls zum nächsten ist ja im Prinzip auch, ja, seamless, endless. Und das ist vielleicht bei so einem Videostreaming-Dienst doch eher noch ein bisschen mühevoller. Andererseits ist es natürlich auch eine ganz andere Entscheidung, ob ich darüber nachdenke, was ich die nächsten 20 Sekunden gucke, ob ich jetzt vielleicht überlege, welchen Film will ich heute Abend gucken? Oder was ist jetzt die nächste Serie, die ich anfangen möchte mit vielleicht fünf Staffeln, a zwölf Folgen? Und von daher ist jetzt vielleicht eine unbefriedigende Antwort, aber vielleicht kann man gar nicht so viel lernen, außer gegebenenfalls diese Übergänge halt sehr geschmeidig zu gestalten.

Also ich finde der TikTok ist ein gutes Beispiel für das, was ich vorher gesagt habe, wenn alles zusammenkommt. Du hast den richtigen Content, Du hast den Content in einer schieren Masse. Du hast die User Experience, die dafür gebaut ist und einfach erdacht wurde, Signale zu sammeln. Du hast den Suchtfaktor, du hast eigentlich alles, was es braucht. Ich glaube, der Vergleich ist genau aus den Punkten, die du genannt hast, super schwierig, weil es eine ganz andere Nutzungssituation ist. Aber was ich schon spannend finde, wenn du es auf eine Meta-Ebene hebst, und ich glaube, der Kollege von Zattoo hat das vorher gesagt, die nachfolgende Generation wird so systematisch auf Shortform und Snackable getrimmt, dass das eine riesen Herausforderung darstellt. Also für uns als Industrie. Und ich glaube, da muss man Antworten finden.

Weil ich glaube, die Frage war vorher 20, 30. Wo stehen wir da, Wenn ich heute meine Tochter ist 15 Jahre alt, die interessiert das gar nicht. TV-Gipfel so und ich glaube da brauchen wir radikalere Antworten.

Das ist

gar nicht mal technologisch, was man lernt. Ich meine, es kann ja auch sein, dass die schiere Masse an Datenpunkten, das ist ja glaube ich auch ein Mittenargument für Netflix, dass du quasi Korten bilden kannst, die groß genug sind global, die du halt in einem lokalen Setting schwerer, da sind einfach deine Gruppen dann zu klein, dass du Ableitungen treffen kannst. Also das ist ja quasi technologisch, glaube ich, nochmal eine Frage und das andere ist, glaube ich, absolut. Produktmäßig ist es schwer vergleichbar, auf der anderen Seite steht man dennoch im Wettbewerb für iBoss. Also man muss sich ja dem stellen, was man dann ableiten kann. Vielleicht nochmal ein anderer Punkt, Social Media generell, also kann ja auch eine Art von Recommendation Engine sein, ist wahrscheinlich gar nicht unerhebliche, die gar nicht on Plattform, on Service stattfindet, sondern was ist euer Blick auf quasi Off-Plattform Recommendation?

Ja, ich finde es insofern spannend, also wenn man sich so ein bisschen die technologische Entwicklung von Personalisierung anschaut, Da war es am Anfang viel Content-based, dann kam irgendwie Collaborative und dann Hybrid von beiden. Und dann kam eigentlich Social. Das war vielleicht so vor 10, 12 Jahren.

Und da

haben alle gesagt, boah, jetzt wissen wir ja noch, wer die Freunde sind und wie eng die befreundet sind und was die gucken. Aber vielleicht ist nur eine falsche Wahrnehmung, aber ich habe nicht den Eindruck gehabt, dass das irgendwie so abgehoben ist, dass dadurch Personalisierung so insgesamt auf ein ganz anderes Level gehoben wurde. Kann natürlich sein, dass einfach die Daten nicht vorliegen. Also die Leute loggen sich dann eben doch nicht irgendwie mit dem Facebook-Login ein. Aber selbst wenn man dann auch in die sozialen Netzwerke reingeht, die ja auch personalisieren und das zum Teil auch mit Nachrichtenangeboten tun Und die kennen ja die Freunde. Auch da hätte ich jetzt persönlich, das ist ja subjektiv, nicht irgendwie wissenschaftlich, nicht den Eindruck gehabt, dass das ein massives Upgrade an Personalisierung gewesen wäre.

Also Ich glaube, wir sind limitiert, das als Personalisierung zu benutzen, aber was wir natürlich vermehrt sehen und wo man sich auch vermehrt mit beschäftigen muss, zum einen ist das wie eine Art Windowing-Komponente geworden, dass du sagst, bestimmte Inhalte, das ist einfach Teil der Orchestrierung, wie wir unsere Inhalte in den Umlauf bringen. Und der zweite Punkt ist, dass man, glaube ich, in der Zukunft immer mehr diese sozialen Komponenten mitdenken muss. Und das geht dann auf eine sehr strategische Ebene. Da muss ich den Kollegen von Netflix ein Kompliment machen, weil irgendwann bist du an dem Punkt, wo die Brand dominiert. Da bist du Upsender und schaffst Hype, weil du der Upsender bist. Und Das ist das, was in Social halt zählt. Das erzeugt Sozialrelevanz.

Ich habe es auch eher so gesehen, dass quasi die Personalisierung auf der Social-Plattform stattfindet. Die hast du gar nicht unter der Kontrolle und die Recommendation nimmst du von dort und bist quasi eigentlich schon durch. Also musst du ja gar nicht mehr in dem Sinne suchen.

Das meine ich mit Windowing. Also das ist ein immer wichtiger werdender Zuführungskanal zu unseren Diensten. Und da findet der Alltag statt. Und das muss ich also in meinem Mix immer als ersten Touchpoint sofort mitdenken.

Aber was da auch spannend ist, wir zum Beispiel sehen, dass Social Media Engagement ist ein Faktor und kann wiederum als Metadaten verwendet werden. Also wir können im Endeffekt unsere eigene Recommendation Engine wiederum damit füttern und anreichern, weil wir halt sehen, dass wenn jemand sehr aktiv in Social Media sich mit einem speziellen Content beschäftigt, ist es der höchste Wert für Korrelation im Endeffekt, den wir wiederum als Metadaten dann einfüttern können in eine Personalisierung auf einer Medienplattform. Also daher ist es super spannend, solche Daten mit reinzuziehen. Für uns auf jeden Fall arbeiten wir daran, so etwas zu extrahieren von Social Media Plattformen.

Super. Zum Abschluss, nicht die Frage, was 2030 passiert, aber was ist quasi, aus eurer Sicht, ist der, neben AI, weil das ist nicht erlaubt, das Antwort, was ist der Kerndreiber für zukünftige Veränderungen in diesem Personalisierungsspiel? Oder gibt es nur AI? Kann auch sein.

Ne, ich würde glaube ich auf die Idee nochmal zurückgreifen, die wir vorhin so ein bisschen andiskutiert haben. Also wenn ich das hinbekomme, so ein Daten-Ökosystem aufzubauen, an dem sich die Player in einem fairen Wettbewerb beteiligen können und auch Erkenntnisse entnehmen können und der vielleicht gleichzeitig auch so aufgebaut ist, dass die Nutzer auch gewisse Kontrolle haben, dass sie sich auch dort einloggen können und schauen können, okay, was ist denn hier eigentlich über mich nachgehalten? Kann das auch für die einen Mehrwert sein? Das Ist zumindest ein interessantes Gedankenexperiment. Es ist halt nicht so leicht, das organisatorisch auf die Füße zu stellen. Aber wäre doch mal eine schöne Idee.

Michael? Es wurde vorhin

auch schon angesprochen, ich glaube, Benjamin, du hast gesagt, Personalisierung kommt an die Grenzen, weil man sich nicht immer gleichmäßig fühlt und man halt ein individuelles Individuum ist. Und daher glaube ich, dass einfach die Art von Kommunikation mit deinem, was auch immer wir es nennen wollen, mit deiner Recommendation Engine, mit deinem System, das ist das Wichtige. Also, dass wir nicht einfach nur Dinge vorschlagen, sondern uns auch erst mal versichern, wie fühlst du dich gerade, in welchem Zustand bist du, was willst du denn wirklich auch sehen, wenn wir jetzt wieder zurück auf Video kommen. Und ich glaube, da spielt natürlich, ich weiß nicht, ob ich es jetzt sagen darf, aber natürlich KI mit Large Language Models eine unglaublich große Rolle und natürlich, wenn man dann im Angeboten ein Voice Assistant hat mit einer Recommendation Engine, der dann eine Kommunikation auch back-and-forth führen kann, kommt man, glaube ich, und das ist die Zukunft, zu einem sehr guten Ergebnis, weil man eben den Kunden, und das hat man ja vorhin auch angesprochen, mit involviert in die Auswahl.

Sind viele gute Argumente schon weg. Ich würde zustimmen. Nein, aber Man kann sich viel vorstellen. Ja, ich glaube schon, dass was wir gerade sehen, AI technologisch ist wichtig. Ich glaube, man kann sich auch vorstellen, wie sich das dann weiterentwickelt. Jeder hat sein Variable, jeder schaut auf einmal nach, wer geschlafen hat. Vielleicht hilft das, die Brücke zu schließen zu der Stimmungslage, in der ich gerade bin. Ich glaube, dass das Thema, was gerade genannt wurde, Data Cleanrooms, dass man das noch weiter denken muss im Sinne von, wie binde ich Nutzer wirklich ein und wie kommuniziere ich das auch? Also wie breche ich gerade ein deutsches Stigma rund Daten, was ja eigentlich absurd ist.

Wir haben wirklich Zuschriften, da sagen die Leute uns, ich möchte nicht, dass ihr wisst, was ich abends haue. Dieselben Leute googeln ihre ganze Krankheitshistorie der letzten zehn Jahre. Also ich glaube, da haben wir als Industrie so ein bisschen Aufklärungsarbeit zu leisten. Und dann würde ich in der Tat diese Regulatorik noch mal reinbringen, weil wie wir hier gerade als lokale Anbieter uns aufstellen können und die Wettbewerbsfähigkeit, die uns gegeben sein wird, hängt auch zum Teil sehr viel von den Rahmenbedingungen ab, die das regelt. Und ich glaube, in dem Zusammenspiel wird sich ein sehr interessanter Mix entwickeln.

Super, dann vielen Dank für die interessante Diskussion. Vielen Dank ans Publikum und vielen Dank.

Das war ein Mitschnitt einer Podiumsdiskussion der media hall 2025, präsentiert von Zattoo. Die nächste media hall wird von 25. Bis 26. März 2026 in Frankfurt während den Fiberdays stattfinden. Bis dahin schaut nach unseren Workshops, Seminaren oder der Zertifikatsausbildung zum TV-Manager. Das alles und viele zusätzliche Informationen über die Podcast-Folgen der TV-Heldinnen und TV-Helden findest du unter tv-helden.com Bis dahin und auf Wiederhören, dein Christian Heinkele.