Headlines statt Inhalte: 59 Prozent der User teilen Content ungelesen

Während eine ansehnliche Share-Rate die Publisher-Herzen im Allgemeinen höher schlagen lässt, kommt eine aktuelle Studie zu dem Schluss, dass die Mehrzahl an Nutzern den Content gar nicht liest, bevor sie ihn teilt. Dafür wurden insgesamt 2,8 Millionen Tweets und fünf Nachrichtenquellen auf Twitter analysiert.

Shares als Indikator für Reichweite

In der heutigen Zeit kann jeder User Nachrichten kuratieren und nicht wenigen Menschen dienen Social Media als die erste Anlaufstelle, wenn es um den Konsum von Inhalten geht. Insbesondere Twitter hat sich als Real-Time Nachrichtenquelle einen Namen gemacht, auf der News bereits vor den großen Massenmedien verbreitet werden. Das führt dazu, dass Publisher den Erfolg ihrer Artikel oftmals in Shares messen, was auf den ersten Blick durchaus sinnvoll erscheint. Eine Studie der Columbia University in Zusammenarbeit mit dem französischen Microsoft Research – Inria Joint Centre zeigt nun jedoch, dass das Teilen von Content in einer Vielzahl der Fälle nicht mit dem Lesen des Inhalts einhergeht.

Die Forscher untersuchten dafür insgesamt 2,8 Millionen Shares auf Twitter und die daraus resultierenden 9,6 Millionen Klicks. Dabei analysierten sie mithilfe von Bit.ly 30 Tage lang die Performance von 59.000 Inhalten, die von BBC, der Huffington Post, CNN, der New York Times und Fox produziert und verbreitet wurden.

Über die Hälfte der Shares werden ohne Lesen des Inhalts getätigt

Die Untersuchung ergab überraschenderweise, dass 59 Prozent aller Links, die in dem Zeitraum geteilt wurden, nicht einen Klick verbuchen konnten – nicht einmal von dem Kuratierenden. Arnaud Legout, Wissenschaftler des Inria, weist diesbezüglich auf den sich verändernden Konsum von Inhalten im Netz hin:

People are more willing to share an article than read it. This is typical of modern information consumption. People form an opinion based on a summary, or summary of summaries, without making the effort to go deeper.

Dabei gehe es weniger darum, Nachrichten zu verbreiten, als vielmehr die Headline des Artikels für den eigenen Standpunkt zu nutzen. Publisher haben darauf teilweise schon reagiert und betreiben das, was einige – im Gegensatz zum Clickbaiting – als Sharebaiting bezeichnen. Durch diese Praxis gelangen auch mehr und mehr Falschmeldungen an ein großes Publikum. Satireseiten wie beispielsweise der Postillon werden oftmals ungelesen kommentiert und für eigene Zwecke in der persönlichen Diskussion herangezogen.

User als Nachrichtenkuratoren und Longtail-News

Auf der anderen Seite haben persönliche Leseempfehlungen eine größere Bedeutung als der Tweet der originalen Nachrichtenquelle. Rund 61 Prozent der Klicks kamen durch Referrals von anderen Usern zustande. Augustin Chaintreau, Professor des Data Science Institute und Columbia Engineering, hebt die steigende Relevanz der Leser hervor:

Readers know best what their followers want. In the future, they will have more and more say about what’s newsworthy.

Darüber hinaus ist der Lebenszyklus der Nachrichten auf Twitter entgegen der Positionierung als Live-Plattform relativ lang. Ältere Nachrichten werden überraschenderweise häufiger verbreitet als bislang angenommen. Während 90 Prozent der Links innerhalb der ersten Stunden geteilt wurden, erfolgten die Klicks erst bedeutend später. 70 Prozent klickten nach Ablauf der ersten Stunde auf den Verweis, 18 Prozent sogar erst nach zwei Wochen.

Müssen neue Standards her?

Es bleibt natürlich offen, ob diese Erkenntnisse auch auf andere soziale Netzwerke im gleichen Maße zu übertragen sind. Aber die Tendenz ist eindeutig. Legout regt dazu an, die Performance-Indikatoren in Social Media zu überarbeiten:

Our results show that sharing content and actually reading it are poorly correlated. Likes and shares are not a meaningful measure of content popularity. This means that the industry standard for popularity needs to be rethought.

Eine Studie kam bereits 2014 zu einem sehr ähnlichen Ergebnis. Geändert hat sich an den Messverfahren jedoch bislang nichts.

Quelle: Data Science Institute, Chicago Tribune