Wettrennen im Daten-Dschungel „Klout“

Wettrennen im Daten-Dschungel „Klout“

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Artikel aus:
Social Media Magazin
Nr. #9
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Wettrennen im Daten-Dschungel

Im Urwald ist es nicht leicht sich zu orientieren. Eine Karte und ein Kompass wie können helfen. Doch nur, wenn die Karte die Landschaft maßstabsgetreu abbildet und wenn man weiß, wohin die Nadel zeigt. Aber sie weist nicht immer nach Norden. Der chinesische Kompass beispielsweise zeigt nach Süden. Dies ist im Web nicht anders. Hier erschweren immer mehr Informationen aus zunehmend mehr Quellen die Orientierung. Daraus entsteht das Bedürfnis nach Navigationshilfen. Der Markt reagiert darauf mit zahlreichen Analysetools. Sie generieren leicht überschaubare Scores und wecken dadurch Hoffnungen, alles in einer Zahl abbilden zu können. Die derzeit umfassendste und bekannteste dieser Lösungen heißt Klout. Wer sich auf sie verlässt, gelangt jedoch nur mit Glück an sein Ziel.

Dabei sieht zunächst alles überzeugend aus. Das in der Beta-Phase befindliche Tool der 2008 in San Francisco von Joe Fernandez und Binh Tran gegründeten Klout Inc. bietet an, über Schnittstellen zu namhaften Social Networks Daten zu gewinnen und anhand derer den Online-Einfluss von Personen sowie Institutionen zu berechnen. Im Programm sind der Gigant Facebook, sein Kontrahent Google+, YouTube, der Microblogging-Dienst Twitter, LinkedIn, Foursquare, Instagram, Blogger.com, Tumblr, WordPress, Last.fm und Flickr. Weitere Verknüpfungen sollen folgen. Im September 2011 hat Klout eigenen Angaben zufolge den 100-millionsten Internetnutzer bewertet.

Fehler bei der Einflussmessung schließt Klout aus: »When we’re measuring your influence there’s no room for error. We have a killer team of scientists and engineers working everyday to ensure continued accuracy and make the Score clear and actionable«1, ist auf der Website zu lesen. Klout selber wirbt mit dem Slogan »Standard for Influence«. Auch Empfehlungen sind in Massen zu finden, sogar von seriöser Seite. »Klout gilt derzeit unter Social-Media-Experten als das aussagekräftigste kostenfreie Analyse-Tool.«2 So steht es im Social-Media-ABC der ILS (Institut für Lernsysteme GmbH).

Der Score

Jeder kann sich mit seinem Twitter- oder Facebook-Account in das Dashboard unter »klout.com« einloggen. Unmittelbar nach dem Registrieren präsentiert Klout Ergebnisse für den eigenen Online-Einfluss: Werte für den »True Reach« (Reichweite), die Amplification« (Ausbreitung) und den »Network Impact« (Netzwerk), die in eine Punktezahl zwischen 1 und 100 münden. Dies ist der Klout Score. Ein niedriger Wert steht für einen geringen Einfluss. Er beträgt nach Angaben des Unternehmens im Durchschnitt um die 20.
Ergänzend dazu wird der Nutzer in eine von 16 Kategorien eingeordnet. Diese tragen Bezeichnungen wie »Observer«, »Explorer« und »Pundit«. In die Berechnung fließen quantitative Werte aus Twitter und Facebook ein. Dazu zählen die Anzahl der Following, der Follower, der Mitgliedschaften auf Listen, der Retweets und der Mentions (Erwähnungen des Usernamens) sowie die Anzahl der Freunde, der erhaltenen Kommentare und der Likes. Klout gibt an, den Einfluss der Retweeter und nicht genutzte beziehungsweise Spam-Accounts zu berücksichtigen. Themen von Tweets mit hoher Verbreitung werden angeblich analysiert und dem Profil als »Topics« zugeordnet.

Zusätzlich zum eigenen Score lassen sich die Kennzahlen anderer User betrachten, sogar solcher, die sich nicht bei Klout registriert haben. Möglich wird dies durch entsprechende Privatsphäre-Einstellungen in Social Networks, da Klout öffentlich zugängliche Daten sammelt. PlugIns erlauben das Anzeigen des Scores in Anwendungen wie CoTweet und Add-ons das Anzeigen direkt im Browser. Ein Application Programming Interface (API), also eine Schnittstelle, bildet die Basis für weitere Integrationen, zum Beispiel in CRM-Systeme. Dadurch kann der Klout Score direkt mit Kundendaten verknüpft werden. Es muss nicht einmal mehr das Klout Dashboard aufgerufen werden.

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Der Einsatz in Unternehmen

Das Potenzial liegt in der schnellen, einfachen Einstufung von Nutzern im Web. Vor allem in den USA machen Unternehmen davon regen Gebrauch. Dort ist es gängige Praxis, den Einfluss von Menschen anhand des Klout Scores zu bewerten.
Der Score dient als Qualifikationskriterium, beispielsweise um Zutritt zu Veranstaltungen zu erhalten. So war für die Teilnahme an einem exklusiven Modeevent in Bal Harbour ein Klout Score von mindestens 40 erforderlich. Dem Gast mit dem höchsten Score wurde eine Geschenkkarte im Wert von 500 Dollar versprochen. Ein Blick in Stellenbörsen zeigt, dass ein bestimmter Klout Score Zugangsvoraussetzung zu Jobs ist. Während Klout selber einen Score von 10 angesetzt hat, forderten andere Unternehmen weitaus mehr. Ein Bewerber, der als Lead Writer / Community Manager in Palo Alto beschäftigt werden wollte, musste über einen Score von größer als 30 verfügen.

Eine weitere verbreitete Anwendungsmöglichkeit besteht darin, ermittelten Influencern gezielt Sonderangebote (sogenannte »Perks«) zukommen zu lassen. Konzerne wie Audi und Disney haben bereits Perks-Kampagnen gefahren. Klout preist die Perks unter dem gleichnamigen Feature als exklusive Produkterfahrungen in verschiedenen Kategorien an. Diese reichen von Sport über Technologie bis hin zu Unterhaltung und werden in Abhängigkeit vom Einfluss direkt über das Dashboard vergeben. So hat Klout selber im Oktober 2011 Nutzern eröffnet, zu den ersten zu gehören, die wenig später die Möglichkeit erhalten sollten, »Topics« für sich und andere hinzuzufügen.

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Ein Wettrennen als Reaktion

Die Resonanz lässt nicht auf sich warten. Solche Anreize, zu denen übrigens auch mal ein Freiflug zählen kann, haben ein Wettrennen um die höchsten Scores initiiert, beschreibt Jessica Vascellaro in ihrem im Wall Street Journal veröffentlichten Artikel »Wannabe Cool Kids Aim to Game the Web’s New Social Scorekeepers«.3
Dieses Wettrennen ist derzeit ein angesagter »Race« im Web. Privatnutzer wie Unternehmen versuchen sich als »New Social Scorekeepers«. Denn wer will schon genauso schnell wie alle anderen sein? Es geht darum, besser als der Mitbewerber zu sein.

Wer gut gelistet werden möchte, »arbeitet« an seinem Einfluss, auch wenn Klout genaue Berechnungsgrundlagen nicht offenlegt. Dafür gibt Klout Tipps, um den Score zu verbessern. Auf der Website wird empfohlen, sämtliche Netzwerke mit Klout zu verbinden und kontinuierlich interessante Inhalte zu veröffentlichen. Somit werden jene häufiger geteilt und erhalten mehr Likes. Klout rät, Diskussionen zu initiieren, beispielsweise durch Fragestellungen. Dies zielt auf mehr »Mentions« ab. Zudem werden die User aufgefordert, die automatisch generierten »Topics« über das Dashboard zu bestätigen oder zu verwerfen. Dies ist durch das Geben eines »+K« für das jeweilige Thema möglich und erhöht den Einfluss auf selbiges. Soweit zur sanften Variante, wie sich der Algorithmus beeinflussen lässt.

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Scharfe Geschütze

Doch im Kampf um die besten Plätze kommen ebenso andere Mittel zum Einsatz. Das Internet strotzt vor Empfehlungen, die auf Experimenten beruhen. Viele Internetnutzer haben versucht herauszufinden, wie der Algorithmus von Klout beschaffen ist – unter anderem mit twitternden Bots.
Darüber hinaus werfen Zeitreihenanalysen des Klout Scores Fragen auf. Beobachtungen zeigen, dass sich der Klout Score anhängig davon zu verändert scheint, wie oft sich ein User bei Klout einloggt. Trotz diverser Tweets sank der Klout Score eines Nutzers, als er sich während seines Urlaub nicht bei Klout einloggte. Nach dem Urlaub stieg der Score direkt wieder, als der User sich auch wieder bei Klout einloggte, obwohl kein einziger Tweet mehr erfolgte.
Somit gibt es eine Menge Spekulationen und darauf basierende Tipps zur Manipulation. Ein Ratschlag lautet, möglichst viele Tweets in kontinuierlicher zeitlicher Abfolge zu versenden. Unterstützung bieten Tools wie Buffer. Buffer kann auf ein Mal mit mehreren Tweets befüllt werden, die dann automatisch zeitversetzt veröffentlicht werden. Dadurch wird das eigene Posting nicht sofort als Spam eingestuft.

Es wird empfohlen, ausschließlich Freunde mit hohen Scores um sich zu versammeln und sich von unbedeutenden Menschen fernzuhalten. Als wenig wertvoll gilt beispielsweise ein Twitter User, der nicht zurückfolgt, wenn man ihm folgt. Denn nur wer folgt, bekommt die Tweets in seiner Timeline angezeigt. Lediglich er kann direkt antworten und Mentions erzeugen. Eine weitere dieser Taktiken besteht darin, Erwähnungen des Usernamens in Tweets einzufügen und mit Gleichgesinnten via Direktnachricht Vereinbarungen über das gegenseitige Retweeten sowie Erwähnen zu treffen.4 Dazu zählt das Chatten über Twitter. Dabei kommt es darauf an, möglichst oft zu retweeten und Weggefährten zu nennen. Darauf zielen auch Empfehlungen von Nutzern auf Twitter und damit verbundene Danksagungen ab. Es entstehen mehr Tweets, Retweets und Mentions.

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So lassen sich automatisch erzeugte Scores wie der von Klout beeinflussen. Weiß man, welche Werte in die Berechnungen einfließen, können Taktiken entwickelt und angewendet werden, um Schwachstellen auszunutzen. Der Konkurrenzkampf in Search Engine Optimization (SEO) und Search Engine Marketing (SEM) ist neu entbrannt: Für Disziplinen auf diesem Gebiet befinden sich Bezeichnungen wie »Klout Score Optimization« (KSO) und »Klout Managed Search Engine Marketing« im Umlauf. Social Media wird ein bedeutender Part von SEO. Immerhin messen Suchmaschinen wie Google Einträgen aus Social Networks eine hohe Bedeutung bei. Das wirkt sich auf das Ranking der Treffer bei Suchanfragen aus. Darüber hinaus kann Klout angeblich einiges zur SEO beitragen. Das Tool dient der Identifizierung vermeintlich einflussreicher Menschen in der eigenen Nische. Zweck ist es, »Beziehungen« zu ihnen aufzubauen. In der Praxis sieht dies so aus, dass die Blogeinträge der bestimmten Blogger kommentiert werden. Die Kommentare werden mit Backlinks zur eigenen Website oder zum eigenen Blog angereichert.5
All das hat seinen Preis, auch wenn Klout kostenlos ist. Denn hinter der Verbesserung des Einflusses steckt eine Menge Aufwand, zumal der Algorithmus hin und wieder geändert wird und das Verhalten dann eventuell angepasst werden muss. Doch der Lohn kann schon beim nächsten Einloggen in Klout warten. Wird der User mit einer Botschaft empfangen wie: »Congrats! Your Klout Score has increased by +10 in the past 30 days«, steigt der Puls. Hoffnung keimt auf, dass der Score für die Teilnahme an einer neuen Party oder für ein anderes Sonderangebot reicht. Falls nicht, bleibt mit der Gratulation zumindest die Anerkennung.

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Der Irrweg

Doch es geht auch anders. So stufte Klout nach seiner Algorithmusänderung Ende Oktober 2011 zahlreiche Menschen um zehn oder mehr Punkte herab. Die versprochene Transparenz beschränkte sich auf Mitteilungen wie »Your immediate influence network no longer includes…« und »These influencers in your network recently lost influence«. Diese nicht nachvollziehbaren Änderungen führten zu erheblicher Kritik. Die Online Community Social Media Today veröffentlichte angesichts dessen einen Beitrag mit dem Titel: »Is Klout On the Way Out?«6

Es scheint, dass die Orientierung an Klouts Metrik auf einen Irrweg führt. Es entsteht im Grunde eine Menge Datenmüll, der den Blick auf wesentliche Informationen versperrt. Auf Twitter können aneinandergereihte Mentions, meist verbunden mit Danksagungen oder Empfehlungen, dazugezählt werden. Dabei sollte die Empfehlung das Orientieren ursprünglich erleichtern.

Follow Friday

Alles begann am 16. Januar 2009 mit folgendem Tweet von Micah Baldwin: »I am starting Follow Fridays. Every Friday, suggest a person to follow, and everyone follow him/her. Today its @fancyjeffrey & @w1redone.«.
Kurz darauf schlug Mykl Roventine den Hashtag #followfriday vor – #ff ist die Kurzform. Da ein Hashtag ein Stichwort ist, das unter anderem der besseren Auffindbarkeit von Tags dient, war eine nützliche Navigationshilfe entstanden. Mit der Zeit nahmen die Empfehlungen Überhand und verloren somit an Wert. Um wieder einen Überblick zu ermöglichen, wurden Ranking Rules aufgestellt. Eine der wichtigsten ist die Festlegung der Zeitspanne des Follow Friday – donnerstags 12 Uhr GMT bis samstags 12 Uhr GMT.7

Trotzdem breiteten sich die Empfehlungen auf sämtliche Wochentage aus. Eine Suche auf Twitter nach #ff oder #Followfriday an einem beliebigen Wochentag bringt zahlreiche aktuelle Treffer. Ebenso sind längst der Follow Monday, Follow Tuesday, etc. erfunden. Weil die Empfehlungen nicht nur dem Ego schmeicheln, sondern auch eine positive Wirkung auf automatisch generierte Scores haben und der Bedarf entsprechend groß ist, gibt es Tools wie den Follow Friday Helper. Damit können zu jedem Tag der Woche »multiperson Follow-Tweets« kreiert werden. Und: Sie werden häufig mit Dankes-Tweets und Re-Empfehlungen beantwortet. Eine Schwemme an unlesbaren Beiträgen entsteht.

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Lost with Klout

Dies gefällt nicht jedem. Viele hegen Bedenken gegen diese Art des Vorwärtsmarschierens. So fragt Herbert Peck in seinem Blog, ob Klout mit der Überarbeitung seiner Algorithmen nur an den Symptomen herumdoktert, »ohne sich die grundsätzlichen Fragen zu stellen: Wollen wir es weiter fördern, dass die Zahl der Tweets sprunghaft ansteigt auf Grund von sinnfreien Retweets und Mentions, die keine Information mehr beinhalten (geschweige denn Links)? Welche Art von Netzwerk wird Twitter sein, wenn sich dieses Verhalten durchsetzt? Ist es cool, 25.000 Follower zu haben und 30.000 Leuten zu folgen? Macht es Sinn, hunderte von Tweets am Tag abzusetzen? Und die entscheidende Frage: Soll das alles honoriert werden?«8

Herbert Peck thematisierte zudem die Art des Sammelns und Verwendens von Daten. Demnach reicht es Klout, wenn ein Internetnutzer ein öffentliches Statusupdate eines anderen liked oder kommentiert, um jenen zu scoren. So verkündete Herbert Peck am 3. November 2011: »Heute habe ich mein Klout-Profil dauerhaft gelöscht.«9

Solche Einwände werden den Teilnehmern des Rennens häufig erst bewusst, wenn sie sich damit auseinandersetzen müssen. Dann kann sich herausstellen, dass eine Anforderung an einen Bewerber wie »Klout Score größer als 30« nicht viel bedeutet. Ebenso kann ein Unternehmen erkennen, dass es trotz hochgerankter Follower zu seinen Themen nur ein uninteressantes Publikum erreicht. Ein Influencer bemerkt möglicherweise, dass sich wirklich einflussreiche Menschen an seiner Historie stören. Auf beiden Seiten kann das Image enorm hohen Schaden erleiden.

Die auf Basis der Klout-Algorithmen ermittelten »Influencer« müssen nämlich nicht mit den wirklich relevanten Opinion Leadern identisch sein. Denn für das Navigieren mit Klout gibt es keine universell funktionierende Gebrauchsanweisung. Die offizielle Anleitung versagt bereits, wenn jemand nicht all seine Konten in Social Networks mit Klout verbindet. Dies ist im Übrigen auch technisch gar nicht möglich. Es lässt sich beispielsweise lediglich ein Twitter Account verknüpfen. Facebook Pages bleiben außen vor, ebenso selbst installierte Blogs, Bewertungsportale, die eigenen Websites sowie genutzte oder gar betriebene Foren. Dabei sind gerade letztere in der historisch gewachsenen Board-Landschaft Deutschland von größter Relevanz. Ein Nutzer mit hoher Forenaktivität oder einem eigenen Blog kann daher trotz größter Reichweite unter Umständen nur einen geringen Klout Score aufweisen. Somit bildet Klout die Aktivitäten im Web nicht realistisch ab. Es ist nicht ersichtlich, wie die einzelnen Netzwerke übergreifend genutzt werden, ob beispielsweise derselbe Beitrag über Automatismen unverändert auf mehreren Kanälen erscheint oder ein Kanal ausführlich bedient wird, während andere für Verweise darauf benutzt werden. Klout kann nicht erkennen, ob sich ein Twitter-Nutzer mit mehreren Accounts selber retweetet und erwähnt. Darüber hinaus ist Klout nicht in der Lage zu differenzieren, ob der Nutzer selber Inhalte produziert oder auf fremde Beiträge verweist. Ebenso unbeachtet bleiben Artikel oder Erwähnungen in Online-Medien und der Offline-Einfluss des Nutzers, beispielsweise Artikel oder Erwähnungen in der Online-Presse.

Eine weitere Schwäche betrifft die inhaltliche Analyse der Beiträge. Weil Klout seine Berechnungsgrundlagen geheim hält, ist nicht nachzuvollziehen, wie eine Bewertung erfolgt – insbesondere angesichts der Ergebnisse. Die inhaltliche Analyse weist eine hohe Fehlerquote auf. Die zugeordneten »Topics« sind oft fragwürdig, wenn sie denn überhaupt existieren. Dass Nutzer selber Themen hinzufügen können, ändert nichts daran. Ebenso mysteriös erscheinen Verweise darauf, wer wen beeinflusst.

Perspektivwechsel als Ausweg

Dabei liegt der Ausweg nahe. Er besteht nicht darin, ein anderes Tool (zum Beispiel PeerIndex oder Kred) auszuwählen, wie nach der Änderung des Algorithmus im Oktober 2011 breit proklamiert wurde. Vielmehr ist es sinnvoll, die Position zu wechseln – den Daten-Dschungel von oben zu betrachten. Diese Perspektive eröffnet eine Sicht auf das Ganze. Auf diese Weise können die Informationen in sämtlichen Schichten des Webs erfasst, Zusammenhänge erkannt und zu einer realistischen Entscheidungsgrundlage zusammengefügt werden, egal ob es sich um das Identifizieren von Opinion Leadern handelt, um das Einstufen kritischer Beiträge, das Erkennen von Trends oder um eine Analyse dessen, was allgemein im Web über das eigene Unternehmen oder bestimmte Produkte gesprochen wird. Dies kann ein automatisch arbeitendes Tool nicht leisten.
Überdies zeigt sich in der Praxis, dass viele Unternehmen mehr benötigen als einfach nur eine Zahl. Kaum ein Marktforschungsleiter in Deutschland dürfte die Aussage »Unser Score ist 68« überzeugen.

Ein geeignetes Instrument ist ein professionelles Monitoring. Dieses beruht auf einem ganzheitlichen Konzept. Dabei sind verschiedenste Aspekte zu beachten. Eine wesentliche Komponente besteht in einer hoch entwickelten Technologie. Diese muss beispielsweise in der Lage sein, auch ohne die Unterstützung von APIs unstrukturierte Daten aus dem Web gewinnen zu können. Sie sollte erweiterbar sein und das Hinzufügen neuer Quellen erlauben. Nicht zuletzt müssen dahinter eine leistungsfähige, sichere IT-Infrastruktur und Menschen stehen. Nur sie vermögen mit ihrem Intellekt die Technologie optimal nach den jeweiligen Bedürfnissen auszurichten, die Suchergebnisse nahezu fehlerfrei zu bewerten und tatsächlich unterstützende Handlungsempfehlungen zu geben.

(bb)

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