Über Personalisierung von Medien reden wir, seit es das Internet gibt (mindestens). Mit dem "Liquid Content"-Konzept wird dieser Ansatz Realität: Jetzt können die Nutzer/innen bestimmen, welche Inhalte sie in welcher Form bekommen wollen. On-Demand-Publishing auf Steroiden.
Der klassische crossmediale Ansatz gingt so: Inhalte (Input) wurden erstellen, medienneutral gemanagt und dann publiziert (Output). Das Medienunternehmen legte fest, welche Medien(formate) da sind. Dabei konnten Format- und Mediengrenzen (Artikellängen, Audio oder Video) nicht überschritten werden (weshalb einige Expteren den Begriff "medienneutral" schon immer unpassend fanden).
Mit Liquid Content dreht sich die Wertschöpfungskette um: Jetzt sagen die Nutzer/innen, was sie brauchen- z.B. einen Podcast, eine Zusammenfassung, eine Präsentation - und die Publishingplattform liefert. Liquid Content bezeichnet also bezeichnet Inhalte, die als "modulare, strukturierte Wissenseinheiten" angelegt sind und sich in Echtzeit an Nutzerkontext, Gerät, Kanal und Präferenzen anpassen, statt als statischer „fertiger“ Artikel oder Clip vorzuliegen. Liquid Content muss so modelliert sein, dass er „fließen“ kann: Aus einem Wissensfundament werden je nach Kontext unterschiedliche Darreichungsformen erzeugt (Kurztext, Langtext, Audio, Video, interaktive Variante etc.). Im Kern wird Content als strukturierte, atomare Einheiten verstanden (Fakten, Zitate, Datenpunkte, Szenen, Visuals), die KI‑gestützt oder regelbasiert immer wieder neu kombiniert und personalisiert ausgespielt werden.
Für (Fach)Medienunternehmen bietet der Liquid-Content-Ansatz viele Chancen - hier nur einige Ideen:
- Nachrichten und Magazine: aus einem Dossier werden u.a. personalisierte Newsfeeds, variable Podcast‑Briefings, Social‑Snippets, Vertical‑Videos oder interaktive Erklärformate generiert.
- Streaming und Audio: „Pick‑your‑format“-Angebote, bei denen Nutzer Länge, Themenmix oder Darreichungsform (lesen, hören, sehen) wählen und das System daraus individuelle Stücke zusammenstellt.
- Marketing/Personalisierung: Websites und Plattformen spielen je nach Branche, Region oder Verhalten des Nutzers andere Varianten von Text, Bild und Referenzen aus („same story, different skin“).
- Rechts‑, Steuer‑, Technik‑Kommentare: Strukturierte Paragraphen‑/Normkommentierung mit separaten Modulen für Normtext, Erläuterung, Beispiele, Rechtsprechung, Verweise, um gezielt passende Bausteine pro Use Case ausspielen zu können.
- Wissens- und Dokumentationsportale: Personalisierte „Answer Views“, bei denen Nutzer nicht mehr den ganzen Artikel, sondern bedarfsgenau eine definierte Kombination von Modulen (How‑to, Schrittfolge, Beispiel, Checkliste) erhalten.
- Schulung, E‑Learning, Micro‑Learning: Aus einem Fachfundament werden automatisch unterschiedliche Lernpfade und Formate erzeugt (Karteikarten, Quiz, Kurz‑Lerneinheiten, vertiefende Cases).
- Produkt‑ und Datenkataloge: Technische Daten, Einsatzbereiche, Anwendungsbeispiele und FAQs als strukturierte Module, die je nach Branche, Region oder Rollentyp (Einkauf, Technik, Management) unterschiedlich zusammengestellt werden.
- Personalisierte Fach‑Newsletter und Alerts: Automatisierte Zusammenstellung von News‑, Normen‑ und Praxis‑Snippets nach Profil, Branche, Rechtsgebiet oder Produktkontext des Nutzers (Hyperpersonalisierung).
Voraussetzungen für die Produktion von Liquid Content
Medienunternehmen müssen folgende Voraussetzungen schaffen:
- Strukturierte Content‑Modelle: Inhalte müssen in einem CMS klar definierte Content‑Typen mit Feldern, Metadaten, Relationen und Wiederverwendungslogik vorliegen. Mit anderen Worten: Struktrierte Inhalte waren, sind und bleiben die Basis. Das kann nicht weg, bloß weil es jetzt diese "KI" gibt.
- Technische Architektur: eine API‑fähige, headless Plattform, die Content von der Präsentationsschicht entkoppelt und Mehrkanal‑Ausspielung, Personalisierung und KI‑Services integriert.
- Daten und KI: Mechanismen zur Kontext‑Erkennung (Device, Ort, Verhalten, Präferenzen) sowie KI‑Bausteine für Transformation (Summarization, Natural Language Generation, die automatische Generierung von natürlichsprachlichen Texten, Text‑to‑Speech, Layouting), um Varianten automatisch zu erzeugen.
- Organisation und Workflows: Redaktionen und Produktteams müssen Inhalte von Beginn an modular und distributionsbewusst planen; entsprechende Workflows, Rollen und Qualitätsregeln sind nötig, um trotz Dynamik Konsistenz und Markenführung zu sichern.
Gerade für Fachmedienanbieter ist Liquid Content als Kombination aus Wissensmodell (Ontologie/Taxonomie), Micro‑Content und einem CMS attraktiv, weil je nach Kanal (Portal, Report, Training, Beratungstool) andere Views auf denselben Wissensbestand möglich sind und die Nutzer/innen bestimmen, was sie im jeweiligen Nutzungskontext benötigen.
Hinweis: Beim 28. CrossMediaForum wird es von mir einen Impuls zu diesem Thema geben.
