{"id":340049,"date":"2026-08-25T09:55:20","date_gmt":"2026-08-25T16:55:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zuora.com\/resource\/what-the-saas-selloff-actually-revealed-about-software-value\/"},"modified":"2026-11-02T01:36:12","modified_gmt":"2026-11-02T09:36:12","slug":"what-the-saas-selloff-actually-revealed-about-software-value","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/resource\/what-the-saas-selloff-actually-revealed-about-software-value\/","title":{"rendered":"Was der SaaS-Abverkauf tats\u00e4chlich \u00fcber den Wert von Software offengelegt hat"},"content":{"rendered":"\t\t
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Was der SaaS-Abverkauf tats\u00e4chlich \u00fcber den Wert von Software offengelegt hat<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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26. Aug. 2026<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Todd McElhatton, COFO bei Zuora<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Softwareaktien verloren Anfang 2026 rund eine Billion US-Dollar an B\u00f6rsenwert<\/span><\/a>, und das Etikett, das h\u00e4ngen blieb \u2013 \u201eSaaSpocalypse\u201c \u2013 brachte alle zu derselben Frage, ob bestimmte Softwareunternehmen \u00fcberhaupt noch existieren werden. Das ist nicht die richtige Frage, oder zumindest ist sie unvollst\u00e4ndig. Die bessere Frage lautet, ob ein Unternehmen seinen Terminal Value sch\u00fctzen kann: seine F\u00e4higkeit, gegen\u00fcber aufstrebenden KI-Unternehmen wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben und dieselbe Denkweise sowie dasselbe Innovationstempo zu \u00fcbernehmen. Die Billionen-Zahl l\u00e4sst es so aussehen, als w\u00fcrde die gesamte Kategorie sterben. Tats\u00e4chlich sehen wir jedoch eine st\u00e4rkere Spreizung. Einige Softwareunternehmen haben seit dem Ausverkauf wieder zweistellige Zuw\u00e4chse erzielt. Andere liegen weiterhin 60 % oder mehr unter ihren H\u00f6chstst\u00e4nden. Die Story \u00fcber die gesamte Kategorie verdeckt die darunterliegende, deutlich n\u00fctzlichere.<\/span><\/p>\n

Die eigentliche Trennlinie<\/b><\/h2>\n

Das <\/span> \u201eMoat & Journey\u201c<\/span><\/a>-Framework von Morgan Stanley erkl\u00e4rt das sehr gut \u2013 und es ist eine Dreiteilung, keine Zweiteilung. Da sind Unternehmen ohne echten Burggraben: d\u00fcnne Produkte, die auf dem Workflow eines anderen aufsetzen und sich leicht replizieren lassen, seit KI die Kosten f\u00fcr den Bau eines brauchbaren Klons stark gesenkt hat. Da sind Unternehmen mit Burggraben, die selbstzufrieden geworden sind \u2013 heute noch echte Verteidigungsf\u00e4higkeit, aber keine Reinvestitionen in das, was als N\u00e4chstes kommt. Das erodiert den Terminal Value langsamer als gar keinen Burggraben zu haben, aber es erodiert ihn dennoch. Und da sind Unternehmen mit Burggraben, die KI nutzen, um ihn zu erweitern \u2013 sie vertiefen den Workflow, die Datenbasis und das Vertrauen, das sie bereits mit Kunden aufgebaut haben. Nur diese dritte Gruppe sch\u00fctzt ihren Terminal Value tats\u00e4chlich.\u00a0<\/span><\/p>\n

Der Praxistest<\/b><\/p>\n

Diese Dreiteilung ist auch der Grund, warum \u201eBuild vs. Buy\u201c in Finanzorganisationen immer wieder als aktuelle Frage auftaucht \u2013 und es ist dieselbe Rechnung, die ich in<\/span> einer fr\u00fcheren Ausgabe<\/span><\/a> dargelegt habe: das Fundament kaufen, den Vorteil bauen. Der SaaS-Markt beweist diese Logik jetzt im gro\u00dfen Ma\u00dfstab \u2013 mit Unternehmensbewertungen statt mit Implementierungsbudgets.<\/span><\/p>\n

Aus demselben Grund kaufen Finanzorganisationen ihre Systems of Record, statt sie selbst zu entwickeln. Steuerrecht, HGB\/IFRS und Pr\u00fcfungsstandards \u00e4ndern sich. Ein Eigenbau-System, das daf\u00fcr entwickelt wurde, die regulatorischen Fragen von heute zu beantworten, ist in dem Moment veraltet, in dem sich diese Fragen \u00e4ndern \u2013 und im Finanzbereich passiert das st\u00e4ndig. Kaufen bedeutet, dass ein Anbieter die Kosten tr\u00e4gt, mit diesen \u00c4nderungen \u00fcber Tausende von Kunden hinweg Schritt zu halten, statt \u00fcber nur einen. KI erzeugt jetzt denselben Druck bei jeder anderen Build-Entscheidung, weil sich das Ziel, auf das man hin entwickelt, nicht lange genug ruhig verh\u00e4lt, damit ein Build jemals wirklich \u201efertig\u201c werden kann.<\/span><\/p>\n

Ich habe eine Variante davon von einem Banker geh\u00f6rt, der diese Entscheidung sehr fr\u00fch in seiner Karriere genau so getroffen hat. Sein Team baute eine Softwarel\u00f6sung, statt eine zu kaufen. Das funktionierte \u2013 bis die Engineers, die sie gebaut hatten, das Unternehmen verlie\u00dfen. Niemand, der blieb, verstand das System gut genug, um es weiterzuentwickeln, und die Kosten dieser Entscheidung gingen am Ende in die Millionen. KI-Coding-Tools machen diese Geschichte h\u00e4ufiger, nicht seltener. Sie beschleunigen den initialen Build, aber sie machen den darunterliegenden Code nicht besser dokumentiert oder \u00fcbertragbarer.<\/span><\/p>\n

Der Ma\u00dfstab im Finance-Bereich<\/b><\/h2>\n

Finance hat bei dieser Entscheidung weniger Spielraum f\u00fcr Fehler als die meisten anderen Funktionen. Eine zu 90 % korrekte Antwort reicht nicht, wenn das Ergebnis in die externe Berichterstattung einflie\u00dft \u2013 Umsatzrealisierung und Billing sind Beispiele, die zu 100 % korrekt sein m\u00fcssen. Schon geringe Abweichungen haben reale Konsequenzen, die sowohl dem Unternehmen als auch dem Ruf der F\u00fchrungskr\u00e4fte schaden k\u00f6nnen. Ein Eigenbau-System muss au\u00dferdem <\/span>einer Pr\u00fcfung standhalten<\/span><\/a> und \u2013 falls es jemals dazu kommt \u2013 auch vor Gericht.\u00a0<\/span><\/p>\n

Bevor wir heute einen Build freigeben, stellen wir diese Fragen:\u00a0<\/span><\/p>\n

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  1. Ist das Kern dessen, was wir verkaufen, oder ist es Infrastruktur, die es unterst\u00fctzt?\u00a0<\/span><\/li>\n
  2. Wird das in 18 Monaten noch differenzierend sein, oder wird ein Anbieter dieselbe F\u00e4higkeit als Feature ausliefern und uns zwingen, um seine L\u00f6sung herum neu zu bauen?\u00a0<\/span><\/li>\n
  3. Wenn der Engineer, der es mit einem KI-Coding-Tool gebaut hat, das Unternehmen verl\u00e4sst \u2013 versteht dann \u00fcberhaupt noch jemand, wie es funktioniert?<\/span><\/li>\n
  4. H\u00e4lt das einer Pr\u00fcfung und regulatorischer Kontrolle stand?<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Die Disziplin, die den Terminal Value sch\u00fctzt<\/b><\/h2>\n

    Das richtig hinzubekommen l\u00e4uft auf eine einzige, disziplinierte Gewohnheit hinaus: die vollst\u00e4ndigen Lifecycle-Kosten zu bepreisen, bevor sich das Team in einen Prototypen verliebt. Ein schneller Erfolg kann einen Custom Build rechtfertigen, aber ein langfristiger Bedarf erfordert einen klaren Plan f\u00fcr Ownership und Wartung, damit er nicht zur technischen Schuld von morgen wird. Derselbe Test gilt, wenn Sie selbst als Anbieter bewertet werden. Der Burggraben ist nicht mehr das Interface. Es ist, wie tief das Produkt geht, wie sehr ein Kunde dem System vertrauen kann und wie gut es zu der Art passt, wie das Unternehmen tats\u00e4chlich arbeitet. Produkte lassen sich schneller kopieren als je zuvor \u2013 Monetarisierungsmodelle, Workflows und \u00fcber Jahre aufgebautes Vertrauen hingegen noch immer nicht.<\/span><\/p>\n

    Nicht jedes SaaS ist gleich, und KI hat diese L\u00fccke nicht geschaffen. Sie hat lediglich dazu gef\u00fchrt, dass der Markt sie bepreist \u2013 danach, wer den Terminal Value sch\u00fctzt, statt danach, wer \u201eKI hat\u201c. Genau diesen Test sollte Finance bei jeder Build-Entscheidung anlegen, die es abzeichnet.<\/span><\/p>\n

    Setzen Sie das Gespr\u00e4ch fort<\/span><\/h1>\n

    Vom Produktlaunch bis zum realisierten Umsatz: Eine Zuora-AI-Reise durch Quote-to-Cash<\/b><\/a>\u00a0<\/b><\/p>\n

    Wenn der Terminal Value zunehmend davon abh\u00e4ngt, wie gut ein Unternehmen Komplexit\u00e4t operationalisieren kann, wird die Implementierungsgeschwindigkeit Teil der Geschichte. Der Wechsel von Monaten auf Wochen bedeutet eine schnellere Time-to-Value, fr\u00fchere Transparenz \u00fcber nachgelagerte Entscheidungen und mehr Kapazit\u00e4t f\u00fcr die n\u00e4chste strategische Priorit\u00e4t. Erfahren Sie in dieser On-Demand-Session, wie KI die bereits vorhandenen Vertr\u00e4ge, Preisregeln und Workflows eines Unternehmens in ein funktionsf\u00e4higes Modell seines Quote-to-Cash-Prozesses \u00fcberf\u00fchren kann, noch bevor die Implementierung beginnt.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Hyland-Fallstudie<\/b><\/a>\u00a0<\/b><\/p>\n

    Bei Hyland dreht sich die Value Story weniger um Geschwindigkeit allein, sondern vielmehr darum, was eine bessere Finanzinfrastruktur im Zeitverlauf erm\u00f6glicht. Mit Zuora Revenue verk\u00fcrzte das Team seinen Abschlussprozess von 12 Tagen auf 3, automatisierte SSP-Allokationen und Contract Carve-outs und verschaffte dem Revenue Accounting mehr Kapazit\u00e4t, Deals fr\u00fcher zu pr\u00fcfen und das Gesch\u00e4ft strategischer zu unterst\u00fctzen. <\/span><\/p>\n

    Um den Wandel von planbaren SaaS-Ums\u00e4tzen hin zu dynamischen KI-Modellen zu bew\u00e4ltigen, m\u00fcssen Finance-Teams von statischer Jahresplanung auf kontinuierliche, nutzungsbasierte Forecasts umstellen. Beginnen Sie mit einer Pr\u00fcfung Ihrer aktuellen Datenpipeline, um sicherzustellen, dass Sie Echtzeit-Infrastrukturkosten zusammen mit der Kundennutzung nachverfolgen k\u00f6nnen. Etablieren Sie anschlie\u00dfend einen engen Feedback-Loop zwischen Engineering, IT und FP&A, um Token-Verbrauch oder Rechenleistung direkt auf die Unit Economics abzubilden und so Preis- und Investitionsniveaus anpassen zu k\u00f6nnen, bevor Margen beeintr\u00e4chtigt werden.<\/span><\/p>\n

    Jede KI-Anfrage hat <\/span>zugeh\u00f6rige Kosten<\/span><\/a><\/span>, und da die Kundennutzung von Account zu Account erheblich variiert und die Infrastrukturausgaben je nach Modellwahl schwanken, wird die Beziehung zwischen Umsatz und Kosten deutlich dynamischer. Diese Komplexit\u00e4t erschwert es, die Profitabilit\u00e4t mit derselben Sicherheit zu prognostizieren, und wirft eine wichtige Frage auf: Verf\u00fcgt Finance \u00fcber die Insights, die erforderlich sind, um die finanziellen Treiber hinter KI zu verstehen?<\/span><\/p>\n

    Um die n\u00f6tige Vorausschau zu gewinnen, Margen zu prognostizieren, Pricing zu bewerten und Investitionen zu steuern, m\u00fcssen Finance-Teams ihren Planungsfokus proaktiv verlagern. Erstens: Pr\u00fcfen Sie, wie sich KI-spezifische Treiber von traditionellen SaaS-Kennzahlen unterscheiden \u2013 Nutzung, Infrastrukturkosten und Overages. Zweitens: Identifizieren Sie Datenl\u00fccken: K\u00f6nnen Sie Margen je Kunde nachverfolgen? Kosten pro Anfrage? Nutzung vs. Overages? Drittens: Strukturieren Sie Ihre Planungsmodelle so um, dass diese besonderen Variablen ber\u00fccksichtigt werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Die folgenden Abschnitte zeigen, wie \u2013 und worin sie sich von traditionellem SaaS unterscheiden.<\/span><\/p>\n

    Wechsel von fixen Kennzahlen zu variablen, KI-getriebenen Treibern<\/b><\/h2>\n

    W\u00e4hrend das Kernziel der Planung \u2013 Margen zu sch\u00fctzen und Investitionen zu steuern \u2013 unver\u00e4ndert bleibt, haben sich die Treiber grundlegend verschoben. Traditionelle Planung st\u00fctzte sich auf stabile Kennzahlen wie Headcount und feste Subscription-Tiers. Im KI-Zeitalter werden diese durch variable Infrastrukturausgaben, Kosten der Modellauswahl und hoch individuelle Nutzungsmuster der Kunden ersetzt. Finance muss nun die Fixkosten der Entwicklung mit den flexiblen, anfragenbasierten Kosten der Leistungserbringung in Einklang bringen.<\/span><\/p>\n

    Daf\u00fcr muss Finance neue Treiber der Unternehmensperformance verstehen: die Kosten zur Erf\u00fcllung von KI-Anfragen, welche Produkte die st\u00e4rksten Margen generieren, wie Kunden Infrastrukturressourcen konsumieren und wie Nutzungsmuster \u2013 etwa ungenutzte Credits und Overages \u2013 die Profitabilit\u00e4t beeinflussen. Diese Kennzahlen bilden die Grundlage, um die Performance zu prognostizieren und zu erkennen, wo das Unternehmen Wert schafft und wo als N\u00e4chstes investiert werden sollte.<\/span><\/p>\n

    Nehmen Sie zugesagte KI-Credits als Beispiel. Nicht jeder Kunde wird <\/span>Credits<\/span><\/span><\/a> auf dieselbe Weise nutzen. Einige lassen die gekaufte Kapazit\u00e4t ungenutzt, w\u00e4hrend andere ihre Zusagen kontinuierlich \u00fcberschreiten. Diese Nutzungsmuster beeinflussen Margen, Pricing-Entscheidungen und k\u00fcnftige Investitionen. Sie zu verstehen hilft FP&A, die Performance genauer zu prognostizieren und Chancen zu identifizieren, Packaging zu verfeinern, Adoption zu verbessern oder Pricing im Zeitverlauf anzupassen.<\/span><\/p>\n

    Diese Kennzahlen helfen FP&A, die Performance zu prognostizieren, Investitionen zu bewerten und mit gr\u00f6\u00dferer Sicherheit zu planen, w\u00e4hrend die KI-Adoption w\u00e4chst.<\/span><\/p>\n

    Mit Product und Engineering zusammenarbeiten, um Ihr Datenmodell zu entwerfen<\/b><\/h2>\n

    Viele der Insights, die FP&A ben\u00f6tigt, lassen sich nicht erst nach dem Launch eines KI-Produkts erzeugen. Bis dahin sind Entscheidungen zu Nutzungsdaten, Kostenattribution und Reporting bereits getroffen. Wenn Finance nicht fr\u00fch eingebunden ist, wird Planung deutlich schwieriger.<\/span><\/p>\n

    FP&A sollte gemeinsam mit Product, Engineering und Operations arbeiten, w\u00e4hrend neue KI-Angebote konzipiert werden, um sicherzustellen, dass das Unternehmen die wichtigsten Kennzahlen messen kann. Dazu geh\u00f6rt, zu verstehen, wie Nutzung erfasst wird, wie Kosten zugeordnet werden und wie die Performance im Zeitverlauf bewertet wird.<\/span><\/p>\n

    Das bedeutet auch, vorausschauend \u00fcber die Kennzahlen nachzudenken, die Finance ben\u00f6tigt, sobald KI-Produkte im Markt sind. Wie vorhersehbar ist ungenutzte Kapazit\u00e4t in unterschiedlichen Kundensegmenten? Wie wirkt sich die Marge aus, wenn das Unternehmen entscheidet, bestimmte Overages nicht zu berechnen? Ver\u00e4ndern sich Nutzungsmuster, wenn Kunden reifer werden? Das sind Planungsfragen \u2013 und sie zu beantworten erfordert vom ersten Tag an die richtigen Daten.<\/span><\/p>\n

    Wenn diese Bausteine von Beginn an vorhanden sind, kann FP&A mit gr\u00f6\u00dferer Sicherheit forecasten, Pricing-Entscheidungen effektiver bewerten und dem Unternehmen helfen, sich anzupassen, w\u00e4hrend sich das Kundenverhalten weiterentwickelt.<\/span><\/p>\n

    Granulare Usage-Insights nutzen, um die Profitabilit\u00e4t zu optimieren<\/b><\/h2>\n

    Bessere Transparenz ver\u00e4ndert auch die Gespr\u00e4che, die FP&A mit dem Business f\u00fchren kann. Statt lediglich zu berichten, dass die KI-Adoption gestiegen ist, kann Finance helfen, strategischere Fragen zu beantworten: Investieren wir in die richtigen KI-F\u00e4higkeiten? Welche Kundensegmente erzielen die besten Margen? Sollten wir Pricing oder Packaging anpassen? Skalieren die Infrastrukturkosten wie erwartet?<\/span><\/p>\n

    Das sind die Entscheidungen, die langfristiges Wachstum pr\u00e4gen. Wenn FP&A die finanziellen Treiber des Gesch\u00e4fts versteht, kann es \u00fcber reines Reporting hinausgehen und zu einem st\u00e4rkeren strategischen Partner werden.<\/span><\/p>\n

    Die Zukunft von FP&A<\/b><\/h2>\n

    W\u00e4hrend KI weiterhin ver\u00e4ndert, wie Unternehmen Produkte entwickeln, bepreisen und monetarisieren, hat FP&A die Chance, mitzugestalten, wie diese Unternehmen wachsen. Finanzverantwortliche, die ihre Datenpipelines proaktiv verstehen, eng mit Product und Engineering zusammenarbeiten und KI-spezifische Planungsmodelle aufbauen, treffen bessere Investitionsentscheidungen, bewerten neue Gesch\u00e4ftsmodelle, optimieren das Pricing und k\u00f6nnen sich schneller an Marktverschiebungen anpassen.<\/span><\/p>\n

    Genau hier kann FP&A dauerhaft strategischen Mehrwert schaffen.<\/span><\/p>\n

    Weiter entdecken<\/span><\/h2>\n
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    Webinar am 22. Sept.: End-to-End-KI-Monetarisierung: Billing mit der Umsatzrealisierung verbinden<\/b><\/span><\/div>\n

    Am 22. September l\u00e4dt Zuora zu einer Live-Demo ein, die zeigt, was es braucht, KI End-to-End zu monetarisieren \u2013 von flexiblem Pricing und Billing bis hin zur Umsatzrealisierung. Sie sehen, wie Finance-Teams Usage, Vertr\u00e4ge und Revenue-Workflows miteinander verbinden k\u00f6nnen, um manuelle Arbeit zu reduzieren, Audit-Readiness sicherzustellen und besser skalierbare KI-Gesch\u00e4ftsmodelle zu unterst\u00fctzen.<\/div>\n
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    Revenue-Complexity-Assessment<\/b><\/a><\/span><\/p>\n

    Mehr Bundles, globale Expansion und KI-Produkt-Pricing f\u00fchren zu einer Komplexit\u00e4t in der Umsatzrealisierung, die viele Teams nur schwer beherrschen. Nutzen Sie das Assessment von Zuora, um die wichtigsten Komplexit\u00e4tstreiber in Ihrem Unternehmen zu identifizieren, und erhalten Sie ma\u00dfgeschneiderte Empfehlungen, wie Sie mit der Bew\u00e4ltigung beginnen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Was der SaaS-Abverkauf tats\u00e4chlich \u00fcber den Wert von Software offengelegt hat 26. Aug. 2026 Todd McElhatton, COFO bei Zuora Abonnieren Sie f\u00fcr mehr Softwareaktien verloren Anfang 2026 rund eine Billion US-Dollar an B\u00f6rsenwert, und das Etikett, das h\u00e4ngen blieb \u2013 \u201eSaaSpocalypse\u201c \u2013 brachte alle zu derselben Frage, ob bestimmte Softwareunternehmen \u00fcberhaupt noch existieren werden. Das … Continued<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":288,"featured_media":340050,"parent":0,"menu_order":0,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"content_type":[33519],"geo":[],"growth_initiatives":[],"industry":[],"persona":[],"product_line":[],"topic":[33436],"class_list":["post-340049","resource","type-resource","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","content_type-artikel","topic-framework-and-models-de"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource\/340049","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/resource"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/288"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource\/340049\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":340125,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/resource\/340049\/revisions\/340125"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/340050"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=340049"}],"wp:term":[{"taxonomy":"content_type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_type?post=340049"},{"taxonomy":"geo","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/geo?post=340049"},{"taxonomy":"growth_initiatives","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/growth_initiatives?post=340049"},{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/industry?post=340049"},{"taxonomy":"persona","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/persona?post=340049"},{"taxonomy":"product_line","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/product_line?post=340049"},{"taxonomy":"topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/topic?post=340049"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}