Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

Nicht nur im Marketing, in den Medien und in der Werbung dreht sich vieles um Aufmerksamkeit. Unter dem Namen Aufmerksamkeitsökonomie beschäftigt sich ein ganzer Wissenschaftszweig mit diesem Thema, das vor allem durch das Web 2.0 immer mehr, ähem, Aufmerksamkeit erhält.

Die Währung der User

Für Werbetreibende im Netz ist es wichtig, dass die User ihre Werbung sehen und gegebenenfalls darauf reagieren, zumindest aber einen kurzen Augenblick ihrer wertvollen Zeit dafür opfern - und sei es nur ein Sekundenbruchteil. Schon ist die Botschaft ins Gehirn gelangt. Aufmerksamkeit ist so etwas wie die Währung der User, die sie dafür zahlen, dass Angebote frei im Internet zugänglich sind. Aber wenn wir wissen, was die User wirklich interessiert, können wir sie viel gezielter ansprechen. Dass dies erfolgreich umgesetzt werden kann, zeigen zahlreiche Beispiele aus dem Web.

Aufmerksamkeit als Filter

Aber auch die Nutzer können Vorteile davon haben, wenn sie ihre Präferenzen preisgeben, etwa dann, wenn sie Portalseiten personalisieren und nur die Informationen anfordern, an denen sie interessiert sind. Sie generieren also einen Filter, der Uninteressantes aussortiert, indem sie angeben, wofür sie ihre Aufmerksamkeit opfern möchten. Gleichzeitig erfährt der Anbieter der Informationen, wofür sich seine Kunden interessieren.

Ein Lösungsansatz: APML

APML-DiagrammUm beide Perspektiven vereinen zu können, sind unterschiedliche Wege denkbar. Einer davon baut auf vorhandenen Technologien des Internet auf und möchte Werkzeuge ermöglichen, die helfen, Aufmerksamkeitsdaten zu verwerten. Unter dem Titel Attention Profile Markup Language (APML) wurde ein Standard ins Leben gerufen, der im Ansatz äußerst vielversprechend ist. In APML können Interessen standardisiert dargestellt und mit Internetdiensten oder Programmen ausgetauscht werden.

Mögliche Szenarien

APML fasst die persönlichen Interessen automatisiert oder nach manueller Vorgabe in einer Datei zusammen und gewichtet sie. Anhand dieser kleinen Datei können nun Nachrichten oder Newsfeeds gefiltert und nach Wichtigkeit sortiert, die eigenen Vorlieben mit denen anderer Personen abgeglichen, Suchergebnisse verfeinert oder Produktempfehlungen eingeholt werden. Die Entwicklung steht noch am Anfang, aber die Einsatzszenarien sind äußerst vielfältig. Profitieren würden jedoch nicht nur die Nutzer, die im Idealfall die Kontrolle über ihre APML-Datei behalten, sondern auch Werbetreibende oder Information-Broker, die ihre Kunden noch besser kennen lernen können. Im Austausch für ihr Aufmerksamkeitsprofil erhalten die Kunden genauer auf sie zugeschnittene Informationen.

Zukunftsmusik?

Bereits jetzt existieren Beispielanwendungen, die APML-Profile generieren und nutzen können. Beispielsweise erstellt Tastebroker das APML-Profil von Nutzern des Musikdienstes last.fm. Unter der URL http://tastebroker.org/apml/last.fm/BENUTZERNAME kann das persönliche Profil abgerufen werden, das z.B. Amazon oder iTunes für Kaufempfehlungen nutzen könnten - wenn sie denn APML unterstützten. Tastebroker kann aber auch ein Profil aus den gesammelten Lesezeichen eines Users bei del.icio.us auslesen, bitte schön: http://tastebroker.org/apml/web/BENUTZERNAME. Ein weiterer Dienst, ItemRank von Engagd, kann RSS-Feeds verarbeiten und daraus APML-Profile erstellen, erfordert aber eine vorherige Anmeldung. Daneben existiert mittlerweile ein Wordpress-Plugin, das ein APML-Profil aus den bisher geschriebenen Beiträgen erzeugt. Noch sind Anwendungen dafür rar, aber man braucht nicht viel Phantasie, um sich weitergehende Möglichkeiten auszumalen.

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