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Intelligente Paywalls und dynamische Paywalls: Gemeinsamkeiten und wichtige Unterschiede
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In den Tech-Kreisen der heutigen Medienbranche hört man häufig Diskussionen über „intelligente Paywalls“ und „dynamische Paywalls“. Und obwohl man diese Begriffe oft hört, werden sie oft verwechselt. Da stellen wir uns folgende Frage: Beschreiben diese beiden Begriffe dasselbe?
Um darauf eine Antwort zu finden, müssen wir uns zuerst die Paywall-Arten ansehen, die es davor gab.
Die historischen Paywalls
Etwa im ersten Jahrzehnt der Mainstream-Digitalnachrichten (und anderer Mediendienste) wurden Paywalls typischerweise auf eine von drei Arten errichtet:
- Harte Paywall – bei der alle Inhalte hinter der Wall sind.
- Freemium – wo Premium-Inhalte hinter der Wall sind und weniger „wichtiger“ Inhalt öffentlich.
- „Gemessene“ Paywall (auch Metered-Paywall) – wo der begrenzte Konsum von Inhalten erlaubt ist, bevor die Paywall zu Einsatz kommt.
Während diese drei Ansätze für einige Unternehmen funktionieren können, lohnt es sich, sie genauer zu bewerten, um ihre Schwächen und den Bedarf an fortschrittlicheren Lösungen zu verstehen.
- Eine „harte Paywall“ vermittelt die eindeutige Botschaft, dass das Produkt ein hochwertiges Premium-Produkt ist. Für einen Verbraucher, der die Inhalte der Marke noch nie erlebt hat, ist es jedoch schwierig, zu interagieren, bevor sich für ein Abonnement entschieden wird. Die Kaufneigung wird vollständig von der Marke und dem Ruf bestimmt. Das ist das genaue Gegenteil des rein werbefinanzierten Ansatzes, bei dem die Wahrnehmung des Inhaltswerts stark abnimmt.
- „Freemium“ versucht, das oben genannte Engagement-Problem zu lösen, indem es Zugang zu ausgewählten Inhalten gewährt, damit der Verbraucher einen Eindruck von der Veröffentlichung bekommen kann. In den meisten Fällen ist das Freemium-Modell jedoch entweder nicht für Medienunternehmen geeignet oder es wurde nur unzureichend umgesetzt. Das ist darauf zurückzuführen, dass der Inhalt mit dem höchsten Wert hinter der Paywall liegt. Das bedeutet, dass Besucher, die keine Abonnenten sind, nur die Inhalte mit dem geringsten Wert sehen, was zu keinem sehr guten ersten Eindruck führt.
- „Gemessene Paywalls“, die heute das vorherrschende Modell für digitale Nachrichten und Zeitschriften sind, sind ein weiterer Versuch, eine gewisse Wertwahrnehmung gegen mehr Top-of-Funnel-Engagement einzutauschen. In diesem Fall wird der Zähler als Stellvertreter für das Engagement verwendet. Wenn ein Abonnent seinen Zähler vollständig genutzt hat, betrachtet der Verlag ihn als engagiert und zeigt eine Paywall. Hat ein Abonnenten weniger Inhalte konsumiert als das Limit, zählt er als nicht engagiert und bekommt mehr Inhalt zu sehen. Diese Theorie ist gut, kann aber noch verbessert werden.
Der Aufstieg intelligenter Paywalls
Frühere Generationen der „gemessenen“ Paywalls werden oft negativ gesehen. Es kann sich auf zehn kostenlose Artikel pro Monat festgelegt werden. Aber warum zehn? Und warum monatlich?
Mit der zunehmenden Verbreitung von Split-Testing und datengesteuerten Produktmanagementpraktiken bei Verlagen gab es in der gesamten Branche den Drang, die „beste“ Zählerkonfiguration für Paywalls zu finden. Schnell stellte sich jedoch heraus, dass dieser Plan zum Scheitern verurteilt war, denn es gibt gar keine „beste“ Konfiguration.
Die optimale Option sieht bei jedem Verbraucher anders aus. Und genau da kommen intelligente Paywalls ins Spiel.
Heutzutage, im Zeitalter des standardisierten maschinellen Lernens, beziehen sich viele Verlage, die von „intelligenten“ Paywalls sprechen, auf den Einsatz künstlicher Intelligenz, um das beste Zählerlimit für jeden Besucher auszuwählen. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um die Kaufneigung eines Besuchers zu bewerten, den Besucher in Gruppen mit hoher bzw. niedriger Kaufneigung zu segmentieren und ihn auf eine entsprechende Journey zu schicken. Besucher mit geringer Neigung erhalten 10 kostenlose Artikel; während welche mit hoher Neigung nur 2 bekommen.
Das ist eine weitaus effektiveres Möglichkeit zur Messung zur Konvertierung von Benutzern basierend auf ihren individuellen Vorlieben. Die Frage, die wir uns jetzt stellen sollten, lautet jedoch: „Warum die Messung überhaupt optimieren?“ Diese Option brachte eine Lösung für die technischen Einschränkungen von gestern. Sie war immer ein Indikator für das Engagement und wurde verwendet, weil die Branche über keine besseren Tools zur genauen Messung des Engagements verfügte.
Sehen wir uns einmal die Journey einer Metered-Paywall an:
Kostenloser Artikel 1 -> Kostenloser Artikel 2 -> Kostenloser Artikel X -> Metered-Paywall 1 -> Paywall 2
Stellen wir uns für einen Moment vor, dass es für einen einzelnen Besucher zu einem bestimmten Zeitpunkt eine optimale Journey gibt. Ist es möglich, dass die Reise stattdessen mit einer Paywall beginnt?
Paywall 1 -> Kostenloser Artikel 1 -> Paywall 2 -> Kostenloser Artikel 2 -> Paywall 3
Es scheint auf jeden Fall eine machbare Abonnenten-Journey zu sein. Es schafft eine Wertwahrnehmung und gibt dem Besucher kostenlose Inhalte. Aber es könnte nie durch das Paradigma eines Zählers gesehen werden.
Selbst mit „intelligenten“ Paywalls mit Zähler schränken Verlage immer noch die Journeys ein, die möglich wären. Und genau deshalb können sie das „Optimale“ nicht erreichen.
Nächste Möglichkeit: Dynamische Paywalls
Es gibt einige Medienunternehmen, denen es gelungen ist, aus der Zähler-Falle auszubrechen. Diese Unternehmen haben so genannte „dynamische“ Paywalls aufgebaut. Um dynamisch zu sein, müssen diese Systeme in Echtzeit Entscheidungen über jede Interaktion treffen. Die Entscheidung für einen Seitenaufruf hängt nicht von dem Segment ab, in das sich der Besucher gestern Abend begeben hat, noch von dem Zähler, den er vor fünf Tagen verbraucht hat. Live-Verbrauchsinformationen, Benutzerstatus, Kontext, Inhaltsmetadaten und Ergebnisse des maschinellen Lernens werden jedes Mal bewertet. Der Einsatz von maschinellem Lernen bei solchen Entscheidungen bedeutet, dass eine Paywall sowohl dynamisch als auch intelligent sein kann – und genau das ist wahrscheinlich die Zukunft effektiver Abonnenten-Journeys.
Letztendlich lassen sich all diese Fortschritte auf eine zentrale Erkenntnis reduzieren: Bauen Sie ein System auf, das für die Kunden und deren Wertvorstellung optimiert ist – und nicht für einen Zähler oder ein Modell. Ein auf die Zielgruppe konzentrierter Ansatz wird die Innovation in der Branche weiter vorantreiben.
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