Von Anna Ellmann und Dennis Müller (Formatentwicklung)

Acht Staffeln, eine treue Community: Der Podcast „Seelenfänger“, der in der Redaktion Religion und Orientierung angesiedelt ist, ist ein Erfolgsprodukt. Die Frage lag also nahe, ob das Format auch in der ARD Mediathek funktionieren kann. Im Entwicklungsprozess standen vor allem vier Fragen im Mittelpunkt:

1. Wie schaffen wir mehr als eine Adaption des Podcasts?
Die Frage begleitete das Projekt von Anfang an: Wie viel Podcast steckt in der Dokuserie und was können wir darüber hinaus erzählen? Obwohl die Dokuserie auf die Recherche einer bereits veröffentlichten Podcaststaffel zurückgreift, sollte sie mehr sein als eine reine Adaption: Die Autorinnen Juliane Rummel und Rebekka Markthaler planten einen eigenen investigativen Recherchestrang mit den Hosts Emeli Glaser und Dennis Müller, der die Geschichte weiterdreht. Sie untersuchen in der Doku-Serie, wie verbreitet das Gedankengut der “Germanischen Neuen Medizin“ (GNM) noch heute ist, und stoßen bei der Recherche auf ein Seminar-Angebot mit GNM-Bezügen bei der bekannten Heilpraktikerschule “Paracelsus”.

2. Wie schafft das Design einen Wiedererkennungswert und verspricht gleichzeitig etwas Neues?
Das Collagen-Design der Podcast-Cover ist für viele Fans eng mit der Formatmarke „Seelenfänger“ verbunden. Diesen Stil haben wir für das Key Visual und das Intro übernommen und für das Bewegtbild weiterentwickelt. Das Intro hatte mehrere Anforderungen zu erfüllen: Es sollte über weitere Staffeln hinweg einsetzbar sein, den Kern von „Seelenfänger“ treffen und zugleich das Versprechen einer spannenden Dokuserie transportieren, die bei einem Streaming-Publikum funktioniert. Der Vibe sollte warm und vertraut sein und trotzdem Unbehagen auslösen. Das zentrale Element ist ein Infinite-Zoom, der den Sog widerspiegelt, wie ihn auch die Betroffenen in der GNM-Ideologie erleben.

3. Wie schaffen wir es anonymisiert und trotzdem emotional zu erzählen?
Eine besondere Herausforderung stellte die Anonymisierung der Hauptprotagonistin dar. Klassische Verfremdungen wie verpixelte Gesichter oder Schattenrisse schützen zwar die Identität, schaffen aber auch Distanz.

Für die Protagonistin Caro (Name geändert) entstand deshalb ein Studioset mit Gegenlicht, das Wärme und Nähe vermittelt. Caros Geschichte wird zusätzlich szenisch erzählt: Schauspielerinnen verkörpern sie in verschiedenen Lebensphasen, in einem eigens angemieteten und eingerichteten Haus. Die Ausstattung greift Details aus Caros Erinnerungen auf. Auf ihren Wunsch sind auch in diesen Szenen keine Gesichter zu sehen. Die Stimme der Hauptprotagonistin wurde verfremdet.

4. Wie holen wir die Community ab und zusätzlich Leute, die “Seelenfänger” noch nicht kennen?
Vielleicht die wichtigste Frage im gesamten Entwicklungsprozess: Kann eine Dokuserie gleichzeitig die Erwartungen der Menschen erfüllen, die „Seelenfänger“ bereits als Podcast gefeiert haben, und auch diejenigen erreichen, die zum ersten Mal mit der Geschichte in Berührung kommen? Während Podcast-Fans viele Wendungen, Figuren und Rechercheergebnisse bereits kennen, braucht neues Publikum einen einfacheren Zugang zur Geschichte.

Um diese Gratwanderung nicht allein aus dem Bauchgefühl heraus zu bewerten, begleitete das Team die Entwicklung mit mehreren Usertests. Dabei wurden gezielt Seelenfänger-Fans und Nicht-Fans einbezogen und getrennt qualitativ befragt. Getestet wurden unter anderem unterschiedliche Keyvisuals, verschiedene Titelvarianten und die Frage, welcher Zugang zur Geschichte das größte Interesse weckt: die Perspektive des “Heilers” oder die der Betroffenen?

Außerdem wurden fertige Fassungen der Filme getestet und viele Anmerkungen eingearbeitet. Die Ergebnisse bestätigten den eingeschlagenen Kurs: Besonders Podcast-Fans schätzten die starke Wiedererkennbarkeit des Formats, vor allem im Intro und in der visuellen Gestaltung.

Jetzt anschauen!

Hier geht’s zum Film in der ARD Mediathek

Das Team:

Ein Film von: Juliane Rummel, Rebekka Markthaler
Kamera: Christian Meckel
Zweite Kamera: Daniel Tschitsch, Carlos Gerner, Steff Barnes
Kameraassistenz/Ton: Daniel Tschitsch, Steff Barnes, Daniel Kneip, Kevin Lewicki, Kristof Schneider
Schnitt: Anja Bruzinski
Redaktion: Christian Wölfel, Sabine Winter
Leitung: Sabine Winter

Formatentwicklung und Projektleitung: Anna Ellmann, Dennis Müller

Recherche: Julius Bretzel, Emeli Glaser, Sabrina Höbel, Niko Kappel, Dennis Müller, Simon Wörz
Hosts: Emeli Glaser, Dennis Müller
Visuelle Beratung: Carlos Gerner
Redaktionelle Mitarbeit: Franziska Bayer, Thomas Becht, Carlos Gerner
Sounddesign: Christoph Brandner, Otger Kunert
Mischung: Michael Heumann
Colour Grading: Robin Paralkar
Design & Animation: Hannah Wiesner, Lena Waldispühl, Giulia Bochnig, Lucie Priller, Tomi Stevenson
Distribution: Lea von den Steinen, Korbinian Bauer, Rebekka Markthaler, Katharina Smirnov, Kerstin Heinz
Marketing: Michael Alagha, Natascha Albus

Juristische Beratung: Johanna Spadaro-Willmann, Jan Weidenfeller, Dr. Henning Rehmsmeier, Dagmar Graef-Heindl

Dank an: Patricia Freifrau von Junker und Bigato, Hanna Resch, Sophie Morar, Alina Hanss, Josef Bayer-Wende, Max Hofstetter

Vom Podcast zur Dokuserie: Wie „Seelenfänger“ für die ARD Mediathek entwickelt wurde was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Von Simone Engelhardt, Stefan Geier, Christian Hüser, Max Ringsgwandl

Die Space Night begleitet den Bayerischen Rundfunk seit Jahrzehnten. Viele verbinden mit ihr Weltraumbilder, Musik, Entschleunigung und die Faszination des Universums. Für manche war sie der perfekte Ausklang nach einer langen Partynacht, für andere die vielleicht ungewöhnlichste BR-Sendung im Nachtprogramm.

In der Nacht vom 12. auf den 13. August 2026, zur Hochphase der Perseiden-Sternschnuppennächte, haben wir die Space Night erstmals als interaktives Live-Format auf dem ARD-Twitch-Kanal umgesetzt. Die Idee: Gemeinsam mit der Community in den bayerischen Nachthimmel schauen, auf Sternschnuppen hoffen und über die Faszination des Weltalls sprechen. Die zentrale Frage dabei: Kann eine Marke, die jahrzehntelang im linearen Fernsehen zuhause war, auch auf einer digitalen Live-Plattform funktionieren?

Durch die Nacht führten Sophia Sailer und Stefan Geier. Zu Gast waren Wissenschaftskommunikatorin Sina Kürtz und Astro-Creator Tim Vollert, der seine eigene Community mit in den Stream brachte. Ergänzt wurde das Programm durch Zuschaltungen von Astrophysikerin Suzanna Randall und Astrofotograf Sebastian Voltmer.

Live-Bilder aus dem Sternenpark von der Winklmoos-Alm holten den Nachthimmel direkt ins Studio. Gemeinsam schaute, fragte, diskutierte und zählte die Community Sternschnuppen. Mehr als 40 wurden im Laufe des Abends registriert.

Die Ergebnisse haben uns selbst überrascht: Mehr als 58.000 Menschen schalteten ein, der Stream gehörte zu den erfolgreichsten Formaten auf dem ARD-Twitch-Kanal in diesem Jahr und viele Zuschauer:innen hatten am Ende vor allem einen Wunsch: mehr davon.

Learning 1: Die Marke funktioniert non-linear

Das vielleicht wichtigste strategische Learning: Die Space Night ist nicht an ein bestimmtes Medium gebunden.

Der Markenkern aus Faszination, Entschleunigung und Staunen funktioniert auch außerhalb des linearen Fernsehens. Der Twitch-Stream war ein Praxistest dafür, ob sich die Grundidee der Space Night in ein digitales Umfeld übersetzen lässt. Unser Eindruck nach diesem Abend: Ja, der Markenkern trägt auch auf einer jungen Plattform wie Twitch.

Learning 2: Die Community ist das Zentrum

Twitch hat uns noch einmal deutlich gemacht, wie sehr sich die Rolle des Publikums verändert. Die Menschen haben nicht nur zugeschaut. Sie haben Fragen gestellt, diskutiert, Beobachtungen geteilt, unsere Expert:innen gefeiert, Sternschnuppen mitgezählt und den Verlauf des Abends aktiv beeinflusst.

Das eigentliche Produkt war deshalb nicht nur der Stream selbst, sondern das Zusammenspiel von Bühne, Chat und Community. Für die Weiterentwicklung der Space Night ist das eine wichtige Erkenntnis: Gemeinschaft ist nicht Begleiterscheinung, sondern Teil des Produkts.

Learning 3: Öffentlich-rechtliche Inhalte haben auf Twitch ihren Platz

Twitch wird häufig zuerst mit Gaming assoziiert. Unsere Erfahrung war eine andere.

Über zwei Stunden diskutierte die Community über Astronomie, Weltraumforschung, Sternschnuppen und wissenschaftliche Zusammenhänge. Viele Fragen waren fundiert, neugierig und respektvoll. Die hohe Beteiligung hat gezeigt, dass Wissens- und Faszinationsformate auch auf Plattformen funktionieren können, die im öffentlich-rechtlichen Umfeld bisher nur punktuell genutzt werden.

Wichtigster Reichweiten-Faktor war die Platzierung unseres Streams auf der Twitch-Startseite. Dafür hatten wir über das ARD-Twitch-Team vorab geworben — mit Verweis auf unsere Sternschnuppen-Idee, den journalistischen Ansatz und unsere hochwertigen Gäste.

Learning 4: Echte Community braucht professionelles Community Management

Chat-Dynamiken, Fragen, Moderation, technische Themen und unterschiedliche Kommunikationsstile laufen parallel zur eigentlichen Sendung. Wer auf Twitch erfolgreich sein möchte, braucht professionelles Community Management als Kernbestandteil des Formats.

Ein besonderer Erfolgs- und Lernfaktor war die Zusammenarbeit mit einem Creator mit eigener Community. Astro-Influencer Tim Vollert brachte nicht nur immer wieder Schwung in die Diskussion. Sondern auch zusätzliche Reichweite über Ankündigungen zum Beispiel auf seinem TikTok-Kanal. Damit kamen auch aktive Fans und Kritiker in den Chat.

Es wurde deutlich, wie anspruchsvoll der Umgang mit speziellen “Fan-Communities” sein kann, wenn die einen eigenen Ton und eigene, zum Teil auch kritische und vom konkreten Stream unabhängige, Themen mitbringen.

Learning 5: Improvisation braucht einen Rahmen

Zwei Stunden Moderation auf Twitch zu einem Himmelsereignis, das sich nicht vorplanen lässt. Zwei Stunden Reaktion auf einen Chat, der spontanen Dynamiken folgt — das bedeutet viel Improvisation für Produktion und Moderation.

Umso wichtiger sind ein paar Leitplanken, die den Rahmen setzen. Getimte Live-Interviews haben bei uns gut funktioniert. Wo wir noch besser werden können: Die Rollen innerhalb der Doppelmoderation und die Funktionen bzw. Themenbereiche der einzelnen Gäste müssen klar und sinnvoll verteilt sein.

Learning 6: Experimente sind wertvoll, auch wenn sie nicht perfekt sind

Die wichtigste Erkenntnis zum Schluss: Der Stream war kein fertiges Zukunftsmodell, noch kein perfektes Format. Er war ein Test. Technisch und redaktionell hat nicht alles optimal funktioniert. Wir haben einige Punkte gesehen, die wir beim nächsten Mal anders machen würden. Gleichzeitig haben wir so Antworten auf Fragen bekommen, die sich weder in Workshops noch in Strategiepapieren finden lassen.

Genau deshalb experimentieren wir aktuell mit unterschiedlichen Formaten, Plattformen und Formen mit Publikumsbeteiligung.

Die Space Night auf Twitch war vor allem eines: ein erfolgreicher Testflug auf dem Weg in die Zukunft einer BR-Kultmarke. Denn Zukunft entsteht selten am Reißbrett, sondern dort, wo man den Mut hat, Dinge auszuprobieren.

Schaut gerne mal rein:🌠 Wünsch dir was! Live zur Perseiden-Space-Night mit Sternschnuppen

Was passiert, wenn eine BR-Kultmarke auf eine junge Plattform trifft? was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

48 Stunden Zeit, das Thema “Body & Mind”, 97 eingereichte Spiele — der ARD Game Jam erreicht die Gaming-Community.

Ein Game Jam ist ein kreativer Wettbewerb, bei dem Entwickler:innen, Designer:innen und Künstler:innen innerhalb weniger Tage gemeinsam ein Spiel entwickeln. Für die Games-Community sind Game Jams wichtige Innovationsräume: Sie fördern Talente, bringen Menschen zusammen, ermöglichen das Ausprobieren neuer Ideen und sind oft der Ausgangspunkt für erfolgreiche Spiele und langfristige Netzwerke in der Branche. Was wir aus dem ARD Game Jam 2026 mitnehmen:

1. Die Games-Community will nicht nur teilnehmen, sondern mitgestalten

2026 konnten wir beobachten, wie aus Teilnehmenden echte Mitgestalter:innen wurden. Bereits vor dem Start diskutierte die Community über Regeln, Bewertungskategorien und Organisationsfragen, viele Vorschläge aus dem Vorjahr wurden wieder aufgegriffen und weiterentwickelt. Wie engagiert die Community mitwirkt, zeigen auch die über 1.700 Ratings, mit denen die eingereichten Spiele bewertet wurden. Für uns ein wichtiges Signal: Der ARD Game Jam ist nicht nur ein Wettbewerb, sondern zunehmend ein Community-Format.

2. Discord war der fehlende Baustein

Der Wunsch nach mehr Austausch und Vernetzung war eines der größten Learnings aus dem ersten Jam im März 2025. Diesen Wunsch haben wir ernst genommen und erstmals einen eigenen Discord-Server eingerichtet — mit Erfolg, der unsere Erwartungen übertroffen hat. Innerhalb weniger Tage entstand eine lebendige Community: Entwickler:innen fanden Teammitglieder, diskutierten technische Herausforderungen und unterstützten sich gegenseitig. Das bestätigt eine Erkenntnis, die in der Games-Branche längst selbstverständlich ist: Gute Game Jams leben von den Beziehungen, die zwischen den Teilnehmenden entstehen.

3. Nur 48 Stunden Zeit — und trotzdem kommen geniale Spiele dabei raus

Mit „Body & Mind” haben wir uns bewusst für ein Thema entschieden, das viele Interpretationen zulässt. Einige Teams beschäftigten sich mit psychischer Gesundheit und inneren Konflikten, andere mit körperlicher Transformation oder dem Zusammenspiel von Mechanik und Narration, wieder andere interpretierten das Thema humorvoll oder abstrakt. Genau darin liegt die besondere Stärke von Game Jams: Ein gutes Thema gibt Orientierung, ohne Antworten vorzugeben, und schafft Raum für Kreativität.

Aus den 97 eingereichten Spielen entstand zunächst eine Community-Shortlist von 20 Titeln, aus der unsere Jury die Gewinner:innen kürte:

• Gewinner „Gameplay”: Hive Mind
• Gewinner „Narrative”: Executive Dysfunction
• Gewinner „Theme Interpretation”: Don’t Hit Me ASTRAL
• Gewinner „Graphics”: Killing Couture
• Gewinner „Audio”: Killing Couture

4. Aus einem Experiment wird ein ARD-Format

2025 haben wir mit PULS den ersten öffentlich-rechtlichen Game Jam Deutschlands gestartet. Knapp eineinhalb Jahre später sehen wir eine Entwicklung, die wir so nicht erwartet hätten. Aus einem Pilotprojekt wird ein wiederkehrendes ARD Format: Im Februar 2026 entwickelte der vom SWR veranstaltete ARD Game Jam in der Classical Edition Spiele auf Basis von Aufnahmen des SWR Symphonieorchesters, im August folgte jetzt unser dritter Jam zum Thema „Body & Mind”.

Aus einem einzelnen Pilotprojekt ist so innerhalb kurzer Zeit ein wiederkehrendes Format geworden, das verschiedene ARD-Häuser aufgreifen. Unser wichtigstes Learning: Der ARD Game Jam ist nicht mehr nur ein Event, sondern entwickelt sich zu einem gemeinsamen Innovations- und Kulturformat im Rahmen unserer neuen ARD Gaming Strategie. Er hilft zudem, die ARD als relevanten und authentischen Partner in der Gaming-Branche zu etablieren.

5. Netzwerk ist alles

Der ARD Game Jam lebt von seinem Netzwerk, einem Biotop für Gaming-Debatten und Kreativität. Zum Erfolg des Game Jams tragen viele Menschen und Partner bei: von den Begegnungen auf der gamescom, wo der Jam erneut Teil des ARD-Programms war, über die engagierte Arbeit unserer Jury aus Creator:innen, Wissenschaftler:innen und Branchenprofis bis hin zur Unterstützung unserer starken Partner. Besonders bedanken wir uns bei game — Verband der deutschen Games-Branche und Games/Bavaria, die den ARD Game Jam von Beginn an begleiten. Mit der PULS Gaming Analyse steht zudem erstmals ein dezidiert games-journalistisches Format hinter dem Jam.

Alle 97 eingereichten Spiele des ARD Game Jam 2026 findet ihr auf unserer Jam-Seite, wo auch Informationen zur Jury und zum Team hinter dem ARD Game Jam zu finden sind.

Der ARD Game Jam 2026: Vom Wettbewerb zur Community was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Der BR produziert Fernsehsendungen, Podcasts, Social-Media-Formate, Mediatheksangebote, Radioprogramme und vieles mehr. Manche erreichen Millionen Menschen, andere kleine Communities. Manche sind günstig, andere teuer. Manche sollen Bildung oder Kultur vermitteln, andere sollen unterhalten oder informieren. Die einen veröffentlichen mehrfach am Tag, andere senden nur einmal im Jahr.

Wie entscheidet man unter diesen Bedingungen, wo investiert, weiterentwickelt oder genauer hingeschaut werden sollte? Wie steuert man ein Medienportfolio mit hunderten Angeboten, die oft völlig unterschiedlich funktionieren?

Genau vor dieser Frage steht jedes öffentlich-rechtliche Portfoliomanagement. Und genau dafür wurde der BR Score entwickelt.

Unsere Antwort: der BR Score

Der BR Score ist das zentrale Bewertungsmodell für das gesamte Programm-Portfolio des Bayerischen Rundfunks. Die Grundidee ist einfach: Er macht sehr unterschiedliche Angebote vergleichbar, ohne sie gleichzumachen. Statt einzelne Kennzahlen zu betrachten, bündelt er Daten und Bewertungen zu einem gemeinsamen Lagebild. So wird sichtbar, welche Rolle ein Angebot im Portfolio spielt, wo Stärken liegen und wo sich Veränderungsbedarf abzeichnet.

Entwickelt wurde der Score 2021 von einer internen Arbeitsgruppe.

Dafür betrachten wir jedes Angebot aus drei Perspektiven:

• Publikum: Wie schneidet ein Angebot beim Publikum ab und welche Zielgruppen erreicht es?
• Unternehmen: Wie gut zahlt ein Angebot auf die Unternehmensziele ein, und ist es wirtschaftlich effizient?
• Gesellschaft & Markt: Wie gut behauptet sich ein Angebot am Markt und welche Bedeutung hat es auf die Gesellschaft?

Hinter den drei Perspektiven stecken insgesamt 14 Teilkriterien, die zusammen einen differenzierten Blick auf das Angebot ermöglichen. Dabei fließen unter anderem Reichweiten- und Analyticsdaten, Befragungsergebnisse und Bewertungen von internen Expert:innenengruppen ein. Das Ergebnis für jedes Teilkriterium sowie auch die drei Perspektiven Publikum, Unternehmen und Gesellschaft & Markt werden jeweils in Werte von 1 bis 4 übersetzt.

Neben dem aktuellen Score betrachten wir auch das Entwicklungspotenzial eines Angebots. Zusammen ergibt sich eine Portfolio-Matrix. Sie zeigt nicht nur, wie ein Angebot heute dasteht, sondern auch, welche Entwicklungschancen noch im Angebot stecken: Rechts oben sind die “Stars”, also Formate, die hohe Scores erzielen und hohes Potenzial bringen. Links unten stehen Angebote mit Handlungsbedarf: Sie erzielen niedrige Scores und weisen zugleich wenig Entwicklungspotenzial auf.

Hinter den Kulissen: Wie entsteht der BR Score?

Der BR Score ist kein schneller Wert auf Knopfdruck, sondern ein ganzjähriges Projekt mit großen Datenmengen und tiefen Diskussionen zur richtigen Interpretation. Wenn ein Score-Zyklus vorbei ist, beginnt direkt der nächste. Im BR arbeitet ein kleines Team aus Portfoliomanagement und Medienforschung durchgehend daran (wenn auch nicht durchgehend in Vollzeit). Ein Projektleiter hält dafür ganzjährig die Fäden zusammen.

So läuft der Prozess ab:

1. Vorbereitung (Juli-September): Am Anfang steht eine lange Liste, die jedes Jahr geprüft werden muss. Welche Angebote werden dieses Jahr betrachtet? Sind neue Format entstanden, wurden andere eingestellt? Müssen wir Kriterien verändern?
2. Datenerhebung (November-Dezember): Eine große bayern- und deutschlandweite Befragung unserer Nutzenden wird durch die Medienforschung aufgesetzt und mit Hilfe eines Instituts durchgeführt, um das Feedback des Publikums einzuholen. Währenddessen bereiten sich intern die Expert:innengruppen auf ihre Bewertung vor.
3. Auswertung (Januar-März): Befragungsergebnisse, Reichweiten- und Nutzungsdaten, Expertenbewertungen, Finanzdaten: Jetzt werden alle Daten zusammengeführt und der Wert zwischen 1 und 4 für jedes Kriterium errechnet. Ein enormer Aufwand, der aufgrund vieler Spezialfälle viel Erfahrung der Medienforschung bedarf. Ganz am Ende errechnet sich daraus der BR Score pro Angebot — ebenfalls ein Wert zwischen 1 und 4.
4. Interpretation (April): Die Analysen und Diskussionen beginnen! Jetzt werden die Ergebnisse im ganzen Portfoliomanagement-Team besprochen und Ableitungen auf den Prüfstand gestellt. Was sind unsere wichtigsten Erkenntnisse? Was folgern wir daraus für die Zukunft: Für das gesamte Portfolio und für einzelne Angebote?
5. Kommunikation (Mai-Juli): Ein letzter Schritt im Prozess, der es in sich hat. Dafür werden Präsentationen gebaut, die unsere Erkenntnisse möglichst verständlich für verschiedene Zielgruppen im BR machen sollen. Was sollte die Geschäftsleitung wissen? Was die Programmverantwortlichen? Mit den Ergebnissen des BR Scores tourt das Portfoliomanagement wochenlang durch Redaktionen, Abteilungen, Programmbereiche — informiert und diskutiert mit hunderten Kolleg:innen. Am Ende steht eine große Präsentation, die allen Mitarbeitenden einen Einblick in den Zustand und die Zukunft des Portfolios gibt.

Was wir durch den BR Score gelernt haben

Der größte Wert des BR Scores liegt in den Erkenntnissen, die aus dem Gesamtblick und dem langfristigen Vergleich über mehrere Jahre entstehen und die im Alltag leicht übersehen werden.

Zum Beispiel:

• Wir haben zwischenzeitlich immer weniger regionale Angebote entwickelt — ohne bewusste strategische Entscheidung dafür.
• Viele Digitalangebote können in Sachen Reichweite noch nicht mit durchschnittlichen linearen Angeboten mithalten — das liegt auch an oft deutlich kleinerer Finanzierung.
• Kinderangebote sind unsere „Hidden Champions“, weil sie viele Menschen erreichen und stark binden.
• Bei manchen Angebotsgruppen stehen Aufwand und Wirkung in keinem sinnvollen Verhältnis. Beispiel: Radiosendungen in Randzeiten sind manchmal fast so teuer sind wie Primetime-Sendungen, erzielen aber deutlich geringere Scores.

Wichtig ist: Der BR Score führt nie automatisch zu Entscheidungen für oder gegen ein Format. Er sagt nicht, welche Sendung eingestellt oder welcher Social Media-Kanal gestartet werden sollte. Er beantwortet auch nicht jede Frage und ersetzt weder journalistisches noch strategisches Urteilsvermögen. Am Ende treffen auch immer noch verantwortliche Programmmacher:innen die Entscheidungen.

Aber er schafft eine gemeinsame Datengrundlage, um über die Zukunft des Portfolios zu diskutieren: Welche Angebote erreichen ihr Publikum? Wo entstehen neue Chancen? Wo lohnt es sich, genauer hinzusehen? Solche Fragen stellen sich nicht nur im BR, sondern in der gesamten ARD.

Der BR Score ist eines von vielen Werkzeugen des Portfoliomanagements, um darauf fundiertere Antworten zu finden — und es wird bestimmt noch viele weitere Erkenntnisse in den nächsten Jahren liefern.

Der BR Score — oder: Wie vergleicht man einen Podcast mit einer Fernsehsendung oder TikTok? was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Von: Cécile Schneider, Head of Product / AI + Automation Lab und Projektleitung BreznBot

Als wir im AI + Automation Lab des BR gemeinsam mit BR24 und Ippen Digital den „BreznBot“ gebaut haben, hatten wir uns einiges vorgenommen: Wir wollten Innovationen mit Conversational AI anschieben, ganz praktisch lernen, wie sich Nutzer:innen mit einem Chatbot im Medienkontext verhalten — und testen, was ein sogenannter „Trusted Content Pool“ in der Praxis wirklich bringt. Drei Monate Zeit, ein klar umrissenes Thema — das Oktoberfest 2025 — und die Aussicht, dass unser Bot direkt auf den Startseiten von BR.de, BR24, merkur.de und tz.de laufen würde.

Am Ende haben rund 1,2 Millionen Menschen den Bot gesehen, der vier Wochen aktiv war. Etwa 90.000 Eingaben liefen durch unser System, die meisten während der Wiesn und mit einem Peak an den Fest-Wochenenden. Die große Mehrheit war zufrieden mit den Antworten, Fehler gab es leider wie erwartet trotzdem. Aus diesem Experiment mit RAG-Technologie (“Retrieval Augmented Generation”) haben wir neun Learnings mitgenommen.

1. Ein Chatbot-Projekt ist ein Sprint — aber das Produkt ist ein Dauerlauf

Unser Projektplan war ziemlich sportlich: Im Juni und Juli 2025 haben wir das Produktkonzept geschrieben, die technische Architektur aufgebaut und erste interne Tests gestartet. Im August wurde das Bot-Widget programmiert und ausführlich getestet, am 8. September sind wir einige Zeit vor dem Wiesnstart live gegangen, am 6. Oktober haben den Chatbot abgeschaltet und anschließend ausgewertet. Auf dem Papier war damit alles erledigt.

In der Realität ging es nach dem Launch nochmal richtig los. Es gab zahllose Fragen von innen und außen, wir mussten aktuelle Inhalte checken und veraltete kurzfristig aus der Quellenbasis des „BreznBots“ löschen, neue zum Teil händisch nachtragen. Unser vorbereitetes FAQ-Dokument für Community Management sowie interne und externe Kommunikation hat uns dabei wirklich gute Dienste geleistet.

Wir haben gemerkt: Man kann ein Chatbot-Projekt mit Enddatum planen, aber der Bot selbst bleibt ein betreuungsintensives Produkt, das fast rund um die Uhr redaktionelle und technische Aufmerksamkeit benötigt. Die Menschen, die diese Betreuung leisten, müssen von Anfang an mit in die Projektstruktur eingeplant werden, je nach Projekt sogar als eigene redaktionelle „Bot-Schicht“.

2. Ein klarer Use Case schlägt „Wir machen auch mal was mit KI“

Wir haben uns sehr bewusst dagegen entschieden, einen „Allzweck-BR-Chatbot“ zu bauen. Stattdessen haben wir das Oktoberfest als klaren Use Case gewählt: ein zeitlich begrenztes, stark nachgefragtes Thema mit vielen Servicefragen, guter Stimmung und hohem Informationsbedarf. Nutzer:innen wollen wissen, wie sie hinkommen, was sie dort erwartet, welche Regeln gelten, was hinter den Kulissen passiert — und sie wollen das möglichst schnell und unkompliziert.

Unser Content Pool bestand aus BR24-Online-Beiträgen, BR24-YouTube-Videos, Inhalten aus der BR-Mediathek, Artikeln von merkur.de und tz.de sowie Serviceinfos und News von oktoberfest.de, also der Stadt München. Damit hatten wir einen thematisch fokussierten, aber vielfältigen Wissensbestand, der genau das abdeckt, was Nutzer:innen rund um die Wiesn interessiert.

Das Learning daraus: Ein thematischer Chatbot mit klarem Problemfokus lässt sich einfacher umsetzen als ein Bot, der „irgendwie alles“ können soll. Nutzer:innen verstehen sofort, wofür er da ist — und wir können Inhalte, Tonalität und Architektur genau darauf zuschneiden. Für unser Experiment genau richtig. Einen zeitlich begrenzten Eventbot würden wir aber trotzdem nicht mehr bauen wollen. Für eine Betriebszeit von wenigen Wochen ist der Aufwand für uns außerhalb von diesem Testcase einfach zu hoch.

3. Ohne Redaktion kein sinnvolles Medien-Produkt

Beim „BreznBot“ war von Anfang an klar: Das hier kann kein reines Tech-Projekt sein. Wir haben die BR24-Redaktion von Tag 1 des Projekts an integriert. Unsere inhaltliche Leitung Cindy Boden von BR24 hat beim Aufbau des Trusted Content Pools mitentschieden, welche Quellen wir aufnehmen, wie wir Service-Informationen mit Hintergründen kombinieren und welche Themen wir bewusst priorisieren. Sie hat die Startfragen entwickelt, Tonalität und Ansprache mitgeprägt und gemeinsam mit dem Entwicklungsteam hundertfach Fragen getestet, bei denen wir auf keinen Fall ins Stolpern kommen wollten.

Selbst für die technische Entwicklung eines RAG-Systems und der umgebenden Prozesse braucht es die Redaktion, weil sie die qualitativen und inhaltlichen Maßstäbe setzt, die in die Technik “eingebacken” werden müssen.

Nicht nur während der Entwicklung, auch im Betrieb brauchte der Bot kontinuierliche redaktionelle Begleitung, selbst am Wochenende, damit der „BreznBot“ schnell genug die richtige Antwort auf aktuelle Fragen findet, zum Beispiel mit wie vielen Schlägen Oberbürgermeister Dieter Reiter diesmal angezapft hatte.

Das Learning: Ein Medien-Chatbot kann nicht ohne aktive redaktionelle Beteiligung bestehen. Die Redaktion muss bereits in der Entwicklung die Qualitätsmaßstäbe setzen und während des Betriebs ständig inhaltlich kontrollieren. Redaktion und Bot-Entwicklung gehören eng zusammen. Auch KI funktioniert da nicht völlig autonom.

4. Trusted Content Pool: Quellenvielfalt zahlt sich aus

Ein wichtiges Ziel des Projekts war es, den so genannten “Trusted Content Pool” in der Praxis zu erproben. Technisch haben wir den „BreznBot“ dafür mit einem so genannten RAG-System im Backend gebaut. Das heißt: Der Bot greift nicht einfach auf ein großes, allgemeines Sprachmodell zu, sondern sucht bei jeder Frage zunächst im eigenen Inhaltebestand nach relevanten Artikeln, Videos und Texten. Diese sind in einem Vektorstore abgelegt und werden dann vom Sprachmodell genutzt, um eine Antwort zu formulieren.

Die Besonderheit des Trusted Content Pools ist — wir nehmen nicht nur unsere eigenen BR-Inhalte in das System auf, sondern ergänzen zusätzlich Partnerinhalte. Unser Pool umfasste am Ende rund 1.400 Beiträge und Videos aus dem BR, von Merkur und tz sowie Serviceinfos der Stadt München, die ganz unterschiedliche Facetten des Oktoberfests abedeckten.

Genau diese Vielfalt bemerkten und schätzten die Nutzer:innen. In vielen Rückmeldungen wurde explizit gelobt, dass die Antworten fundiert wirken, unterschiedliche Perspektiven aufnehmen und nicht nur an der Oberfläche bleiben.

Im Testing während der Entwicklung haben wir gemerkt, wie die Antwortqualität mit der Anbindung jeder neuen Quelle sprunghaft gestiegen ist. Die unterschiedlichen Schwerpunkte der Informationen und Berichterstattung haben sich sehr gut ergänzt und insgesamt zu besseren Antworten geführt als auf Basis unserer Inhalte allein.

Gleichzeitig konnten wir beobachten, wie sensibel das System reagiert, wenn Inhalte veraltet sind, sich widersprechen oder schlicht nicht vorhanden sind. Dann wird beispielsweise schnell mal ein veralteter Trachtentrend als aktuell präsentiert.

Das Learning: Gemeinsam sind wir stärker. Die Idee, Inhalte von unterschiedlichen vertrauenswürdigen Partnern zu bündeln hat sich eindeutig bewährt. Vielfalt ist ein Vorteil, aber sie braucht klare Relevanzkriterien, regelmäßige Aktualisierung — bei uns etwa alle 15 Minuten — und den Mut, Quellen auch wieder zu entfernen, wenn sie mehr schaden als nutzen.

5. RAG-Systeme sind keine automatischen Überflieger

Manchmal ist uns die Annahme begegnet, dass RAG-Systeme Standard-Sprachmodellen grundsätzlich überlegen sind, wenn geprüfte journalistische Inhalte angeschlossen werden. Unsere ehrliche Antwort: nein, zumindest nicht automatisch.

Entscheidend ist weniger die reine Technik als die Kombination aus Thema, Content-Dichte und Architektur. RAG spielt seine Stärken vor allem dann aus, wenn wir ein klar umrissenes Themenfeld haben, das wir inhaltlich gut abdecken können und wenn über Schnittstellen automatisch ausreichend aktuelle Inhalte zum Thema einfließen.

Dann werden Antworten nicht nur aktueller, sondern auch besser an unsere Marke und unseren journalistischen Anspruch gekoppelt. Gleichzeitig bleibt unser Content Pool rein mengenmäßig natürlich weit hinter den Daten zurück, auf denen große Basis-Modelle trainiert wurden. Manche Dinge kann ein Standardmodell schlicht „aus dem Stegreif“ beantworten, während unser Bot erst einmal feststellen muss, dass es dazu keine eigene, geprüfte Quelle gibt. Zum Beispiel, wenn es um sehr konkrete Detailfragen wie das “Noagerl Zuzeln” auf der Wiesn ging. Dazu hat unser Bot ein paar recht kreative Halluzinationen abgeliefert.

Umgekehrt war im “BreznBot” beispielsweise deutlich mehr über das Thema Barrierefreiheit auf dem Oktoberfest zu erfahren als im Standardmodell, weil das Thema in der Gesamtheit unserer Quellen häufiger vertreten war.

Zusätzlich haben wir gemerkt, wie schwierig der Transfer auf andere Themengebiete ist: Relevanzkriterien, die für das Oktoberfest super funktionieren, lassen sich nicht einfach auf andere Themen wie z.B. Sportereignisse übertragen. Sie müssen ins Produktdesign und die Technik jeweils neu übersetzt werden. Nachrichtliche Inhalte würden beispielweise eine deutlich stärkere Gewichtung des Kriteriums Aktualität erfordern, als wir in diesem Projekt umgesetzt haben.

Unser Learning: RAG ist ein starkes Werkzeug, aber nicht automatisch besser als Standard-Sprachmodelle. Es lohnt sich dann, wenn das Thema und die vorhandenen Inhalte gut zusammenpassen und die dazugehörigen Relevanzkriterien technisch umgesetzt sind.

6. UX-Details wie Startfragen entscheiden über Nutzung

Eines der unscheinbarsten, aber wirkungsvollsten Elemente waren die redaktionell kuratierten Startfragen. Statt die Nutzer:innen mit einer nackten Eingabezeile alleine zu lassen, haben wir ihnen konkrete Vorschläge angeboten: typische Servicefragen, Einstiege in Hintergründe, aber auch ein paar spielerische Themen.

In den Zahlen sehen wir, wie wichtig das war. Die meisten der rund 90.000 Eingaben entfielen auf diese Startfragen.

Sie senken die Hemmschwelle („Was kann ich hier eigentlich fragen?“), zeigen das Spektrum der Möglichkeiten und lenken das Gespräch zugleich in Bereiche, in denen unser Content Pool besonders stark ist. Ohne diese Starthilfe wäre der Bot für viele vermutlich ein weiteres, abstraktes KI-Experiment geblieben.

Dass die Startfragen so gut funktioniert haben, ist vor allem der Verdienst der Redaktionen von BR24 und Ippen Digital. Unsere inhaltliche Leitung bei BR24 hat sich täglich neue Startfragen überlegt, getestet und ins Backend des Bots eingepflegt.

Unser Learning: Chatten ist auch Arbeit für die Nutzer:innen. Ein guter Chatbot beginnt nicht mit „Frag mich irgendwas“, sondern mit einem klaren, sorgfältig gestalteten Einstieg.

7. Szenarien managen heißt auch: Worst Case einplanen

Im Medienbereich ist die größte Angst vor neuen Systemen oft nicht, dass sie nichts können, sondern dass sie etwas Falsches tun — im schlimmsten Moment. Deshalb haben wir von Anfang an einen sogenannten Killswitch eingeplant: ein einfaches System, mit dem wir den „BreznBot“ jederzeit ausschalten konnten.

Das war nicht nur eine Beruhigung für die Beteiligten, sondern inhaltlich wichtig. Die aktuellsten News kommen erst mit etwas Verzögerung in den Content Pool und eine Breaking-News-Situation rund um das Oktoberfest war nicht ausgeschlossen.

Schon in der Planung haben wir festgelegt: In journalistischen “Lagen” wollen wir lieber auf den Bot verzichten, als zu riskieren, dass er veraltete oder unpassende Informationen ausspielt. Der Killswitch war genau dafür gedacht: schnelle Absprache, redaktionelle Entscheidung, sofortiges Abschalten — mit einem für die Redaktion selbst erreichbaren “Aus-Schalter”.

Am 1. Oktober 2025 schickte mir Cindy von BR24 morgens gegen halb 10 die Nachricht:

“Ich drücke den KillSwitch! Ist mit der Redaktion besprochen — wegen Bombendrohung bleibt das Oktoberfest bis 17 Uhr geschlossen.”

Mit einem Klick waren mehrere dutzend Bot-Integrationen auf den Seiten von BR24, Merkur und tz simultan abgeschaltet — und verwiesen auf die aktuellen Informationen auf den Webseiten. Und unsere Backend-Tests während der Schließung haben gezeigt, das war gut so.

Unser Learning hier: Wer thematische Chatbots im redaktionellen Umfeld baut, muss die Exit-Strategie genauso ernst nehmen wie das Onboarding. Vertrauen entsteht nicht nur durch das, was der Bot kann, sondern auch durch das Wissen um seine Grenzen und einen schnell umsetzbaren Notfallplan.

8. Infrastruktur und Sicherheit entscheiden über Stabilität

Parallel zur technischen und inhaltlichen Entwicklung hatten wir viele Themen wie Datenschutz, IT-Security, Cloud-Infrastruktur, Testing und Betrieb auf der Agenda.

Das klingt trocken, ist aber entscheidend dafür, ob ein Chatbot überhaupt live gehen darf — und ob er im Alltag stabil läuft. Viele Probleme, die gerne der „KI“ zugeschrieben werden, haben in Wahrheit mit diesen Rahmenbedingungen zu tun. Über interne Lasttests mit unserem erweiterten Team konnten wir langsam eine Vorstellung davon entwickeln, wie der Tokenverbrauch mit hunderten Nutzern im Live-Betrieb aussehen würde. So konnten wir mit Unterstützung unseres Cloud-Teams die Verarbeitungskapazitäten für das Sprachmodell so hochsetzen, dass unser Bot auch den Nutzungspeak zum Anstich bewältigt hat.

Unser Learning ist deshalb: Wenn wir über Chatbots sprechen, müssen wir von Anfang an alle relevanten Bereiche und auch die Sicherheitsaspekte mitdenken. Sonst scheitert das Projekt nicht am Sprachmodell, sondern an fehlenden Freigaben im Datenschutz oder instabilen Strukturen im Backend, die Nutzungsspitzen nicht standhalten.

9. User-Feedback ist brutal ehrlich — und extrem hilfreich

Der „BreznBot“ hatte als weiteres wichtiges Ziel herauszufinden, wie Nutzende im Livebetrieb auf KI-Produkte innerhalb unserer digitalen Produkte reagieren. Deshalb haben wir alle Feedback-Kanäle ausgeschöpft, die uns zur Verfügung standen — von Web Analytics, Feedbackfunktion im Produkt, klassische Kommentarspalten bis hin zum Usertest.

Die Nutzer:innen haben uns sehr direkt gespiegelt, was beim BreznBot funktioniert und was nicht. Zwischen Kommentaren wie „Der voll cool ist!“ und „Er hat mir sehr viel Spaß gemacht!“ tauchten auch mindestens genauso deutlich formulierte Sätze auf wie: „Das kann ich genauso ChatGPT fragen”, “unnötig” oder “Preise für Zuckerwatte fehlen”.

Diese Mischung aus Begeisterung, Skepsis und sehr konkreten Wünschen war für uns enorm wertvoll. Sie zeigt zum einen, dass ein gut gemachter, themenspezifischer Bot tatsächlich Mehrwert und sogar Unterhaltung bieten kann.

Zum anderen zeigt uns das Nutzungsverhalten, worauf wir bei Produkten jenseits dieses Lernprojekts unser Augenmerk richten müssen. Die überragende Nutzung der Startfragen etwa ist für uns ein starkes Signal, weiter mit guten Presets zu arbeiten. Die Einbindung direkt in die Oktoberfest-Berichterstattung hat die Nutzer*innen auch direkt dort mit ihren Fragen abgeholt, wo sie entstanden sind.

Unser Learning: Wer Chatbots baut und das Nutzerfeedback nur als lästige Fehlerliste sieht, verpasst den wichtigsten Schatz des gesamten Projekts.

Chatbots sind ein neues Interface für Medienmarken — nicht die Lösung für alle Probleme

Der „BreznBot“ war für uns ein Experiment mit offenem Ausgang — und am Ende genauso lehrreich wie erfolgreich. Wir haben gesehen, dass ein thematisch fokussierter Chatbot auf Basis eines Trusted Content Pools tatsächlich vielen Menschen helfen, sie unterhalten und unsere Inhalte in einem neuen Licht zeigen kann. Gleichzeitig haben wir erlebt, wie viel Aufwand hinter einem vermeintlich „einfachen“ Chatfenster steckt: vom Kuratieren der Quellen über das Design von Startfragen bis hin zu Datenschutz, Sicherheit und Infrastruktur.

Durch die Einbindung des „BreznBots“ auf den Startseiten von BR.de, teilweise BR24, auf der Wiesn-Verteilseite und allen Oktoberfest-Artikeln sowie auf merkur.de und tz.de ist der Bot sehr nah an unsere Nutzer:innen herangerückt. Für viele war er das erste direkte Gespräch mit „unseren“ Inhalten: ein niedrigschwelliger, dialogischer Zugang zu Service, News und Hintergrund in einem. Selbst umfangreiche Dokumentationen aus der ARD Mediathek waren über den Bot im Chat ansprechbar — KI-Videoanalyse sei Dank.

Für uns im AI + Automation Lab ist der wichtigste Punkt: Chatbots sind kein Ersatz für journalistische Arbeit. Sie recherchieren nicht selbst, hinterfragen keine Machtstrukturen und können keine journalistische Einordnung leisten. Aber sie können ein starkes Interface sein, um Inhalte auf eine neue Art zugänglich zu machen, Fragen aufzunehmen und Menschen in komplexen Themen zu begleiten.

Dabei reicht es aber nicht, einfach einen Chatbot auf die Website zu stellen und zu hoffen, dass die Nutzer*innen plötzlich in Scharen kommen. Gerade die jüngsten Zielgruppen sind schwer aus ihren gewohnten Plattformwelten herauszueisen. Es muss uns gelingen, Produkte für eine wiederkehrende Nutzung und nicht nur zum spontanen Ausprobieren zu schaffen.

Fazit: Wir stehen hier wieder ganz am Anfang. Wer dialogische Interfaces im Medienbereich als Ergänzung denkt und sie eng mit redaktionellen Zielen koppelt, wird mehr sinnvolle Einsatzfelder entdecken als jemand, der nach dem großen Ersatz für sinkende Reichweite sucht. Der „BreznBot“ war unser erstes großes RAG-Experiment. Das nächste wird ganz sicher anders aussehen. Aber die Erfahrungen vom Oktoberfest 2025 werden uns dabei begleiten.

Projektteam BR: Cindy Boden, Max Brandl, Martin Burghart, Marco Lehner, Marco Lettner, Luis Mayerhofer, Cécile Schneider

Projektteam Ippen Digital: Stefan Gräsel, Lisa Plonner

Ein besonderer Dank geht an Ippen Digital und die Stadt München für die Bereitstellung der Inhalte zum Oktoberfest 2025 sowie an das BR Cloud Enablement Team

Trusted Content, RAG & Wiesn: 9 Learnings aus dem „BreznBot“-Projekt was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Streamen, wo kein Netz ist — und Hündin Elly filmt mit. Vier Stunden Bergabenteuer im Allgäu. Das war der erste IRL-Stream vom Berg auf dem ARD-Twitch-Kanal. Und das haben wir gelernt.

Von Marion Fuchs, Lavina Stauber und Laura Urban

Am Anfang steht eine Idee: Der erste IRL-Stream aus den Bergen auf dem ARD-Twitch-Kanal — passend zum BR-Berge-Kommunikationsschwerpunkt in diesem Jahr. IRL steht für „in real life“. Auf Streaming-Plattformen wie Twitch werden damit Streams bezeichnet, die Leben und Alltag der Streamer:innen zeigen — außerhalb der Online-und-Gaming-Welt. Twitch ist für den BR als Plattform spannend, weil hier junge Nutzer:innen unterwegs sind, die wir sonst oft nicht gut erreichen. Ihnen wollen wir gerne neue Ideen anbieten und besser verstehen, was sie spannend finden und was nicht. Außerdem können wir bei einem IRL vom Berg, der besondere organisatorische und technische Lösungen erfordert, wichtige Erfahrungen sammeln, die für weitere BR-Events und Twitch-Projekte hilfreich und wertvoll sind.

Von der Idee zum Innovationsprojekt: Wer passt als Host mit Berg- und Twitch-Erfahrung und welcher Berg eignet sich für den Stream? Einmal, was die Kondition der Hosts angeht, aber auch der Naturschutz spielt eine wichtige Rolle. Wie nehmen wir die junge Zielgruppe gut mit auf die Wanderung, aber auch zu wichtigen und ernsteren Gesprächen vor Ort, unter anderem mit der Bergwacht? Wie interagieren wir mit der Community über den Chat, was für Twitch entscheidend ist, und garantieren gleichzeitig die Sicherheit am Berg? Wie streamen wir bei teilweise richtig schlechter Netzabdeckung mehrere Stunden lang? Als sich unsere Teams aus den Redaktionen “Bayern und Berge” und “Formatentwicklung und Innovation” zum ersten Mal treffen, gibt es mehr Fragen als Antworten.

Gemeinsam Möglichkeiten finden. Wir probieren viel aus und suchen im Team kreative und an die Bergumgebung angepasste Lösungen. Wir legen fest: Die Stream-Location wird der gut erschlossene Mittagberg in Immenstadt im Allgäu, unser Host Bergexpertin Antonia “Toni” Schlosser von den Bergfreundinnen des BR. Zu Gast bei ihr ist Content-Creatorin Hannah Tulnik, die viel Social-Media-Erfahrung bei Twitch, TikTok, Instagram und YouTube hat und gerne wandert, aber kein Bergprofi ist und damit eine andere Perspektive als Toni und spannende Fragen mitbringt. Die Wanderroute wird so festgelegt, dass Interaktion mit der Community und interessanter Content für eine junge Zielgruppe möglich ist und gleichzeitig der Naturschutz geachtet und die Sicherheit gewährleistet ist. Diese beiden Punkte haben Priorität bei der Planung. Eine der Fragen dabei: Wie kann gut gefilmt und gestreamt werden, ohne dass das Kamerateam am Berg stundenlang rückwärtslaufen muss? Die Lösung: Kamerateam und Community-Management sitzen in einem E-Auto, das langsam vor Toni und Hannah herfährt, gefilmt wird aus dem Kofferraum. Abgewickelt wird der Stream im RemoteLab, einer speziellen Senderegie des BR in München, in der alle Signale zusammenlaufen. Hier gibt es schon Erfahrungen mit der 24-Stunden-Challenge des erfolgreichen BR-Formats „Das schaffst du nie“.

Interaktion, Dog-Cam und Bergwacht: Die Twitch-Community liebt Interaktion. Wir brauchen also Wanderroute und Ablauf, die zulassen, dass Hannah und Toni auch unterwegs am Berg immer wieder Fragen aus dem Chat beantworten und Ideen und Feedback der Community miteinbeziehen können. Für eine besondere Perspektive im Stream überlegen wir uns eine Dog-Cam: Die bergerfahrene Labradorhündin Elly wandert mit und bekommt eine kleine, leichte Dog-Cam. Außerdem wollen wir spannende Menschen am Berg treffen, unter anderem von der Bergwacht.

Auf zum IRL-Gipfel — eine Tour in zwei Etappen

Der erste Versuch: 26. Juni
Alles ist vorbereitet, unser Team startklar. Wir haben auch schlechtes Wetter mitgedacht und Back-up-Pläne vorbereitet. Doch dann ist trotzdem alles anders! Denn als wir am Morgen des Streamtags die Wetterkarten checken, wird klar: Da zieht nicht nur Regen auf! Das Wetter schlägt so arg um, dass wir komplett umplanen müssen. Es gibt eine Unwetterwarnung vor Gewitter, Hagel, Sturmböen. Bergbahnbetreiber Georg ruft an, er hat den Betrieb eingestellt und rät ab, zu kommen. Schnell sind wir uns einig: Sicherheit am Berg geht vor. Wir müssen den Termin verschieben. Pünktlich zum angekündigten Streamstart gehen wir kurz live aus dem Funkhaus und informieren über die wetterbedingte Absage.

Alles auf Anfang: Jetzt beginnt die komplexe Planung von neuem. Content-Creatorin Hannah, Interviewpartner:innen von Bergbahn, Hütte und Bergwacht müssen genauso Zeit haben und koordiniert werden wie unser Team, das unterschiedliche Projekte und Verfügbarkeiten hat. Plus ein umfangreicher und zugleich flexibler, redaktioneller Ablaufplan, wer, wo, wann am Berg sein muss.

Streamtag: 6. Oktober
Goldenes Wanderwetter… bekommen wir leider wieder nicht. Prognose: 6–8 Grad, Wolken, vereinzelt Regen und Windböen. Die Sicherheit ist aber gewährleistet. Deshalb packen wir uns warm und regenfest ein und gehen es an.

14 Uhr: Endlich geht’s los.
Vier Stunden lang nehmen wir die Community mit auf den Berg. Immer dabei: Ellys POV von der Dogcam. Kameramann Luis filmt — gesichert mit Klettergurt — aus dem Kofferraum des E-Autos, das langsam vor Toni und Hannah herfährt. Kameramann Christoph läuft nebenher — für zusätzliche Eindrücke hinter den Kulissen. Übertragen wird mit spezieller Funktechnik und Übertragungsrucksäcken, die die Bild- und Tonsignale nach München in unsere Regie schicken. Die Community ist live dabei, als Hündin Elly nach einem Vorschlag aus dem Chat ihre Skills als Personenspürhund zeigt und Hannah in ihrem Versteck am Waldrand aufstöbert. Oder als Bergbahnbetreiber Georg Wartungsarbeiten in schwindelerregender Höhe durchführt. Gemeinsam mit uns wandern sie durch den “Zauberwald”, den wir im Team so nennen, weil er so mystisch schön ausschaut. Hier haben wir nach drei Stunden Wanderung ziemliche Netzprobleme und fast kein Bild mehr, können aber durch den Einsatz des Kamerateams so gut überbrücken, dass der Stream weitergehen kann.

Unsere Hosts bekommen Regiekommandos über große Schilder — so genannte Cue Cards — die Projektleiterin Lavina vor Ort in die Luft hält. Währenddessen hat Head of Community Management Laura zusammen mit den Mods im Chat Fragen und Feedback im Blick und gibt sie an Lavina und die Hosts weiter. So schwenkt die Kamera auf die angezuckerten Bergrücken der Allgäuer Alpen, als der Chat sich wünscht: “Einer der Kameramänner könnte die Gegend filmen — gibt sicher schöne Panoramabilder”. Unterwegs beantworten Toni und Hannah Fragen, die verstärkt reinkommen, als die beiden zwei junge Bergwachtlerinnen treffen. Fragen wie: “Habt ihr noch Kontakt zu euren Geretteten?” oder “Hattet ihr Angst bei eurem ersten Einsatz?”

Um 18 Uhr endet der Stream nach einer gemütlichen Hüttenbrotzeit an der Alpe Oberberg. Am Ende schauen wir noch mal auf die Bergkulisse. Wir haben den Gipfel erreicht. In doppeltem Sinne.

Twitch-Stream live vom Berg — kann das klappen? Absolut. Vieles hat gut geklappt, für einiges brauchen wir noch bessere Lösungen. IRL im Sinne von: “Immer Reagieren und Lernen”. Unser Ziel haben wir erreicht: Neues testen, redaktionelle und technische Learnings sammeln und die Community bei Twitch besser verstehen. Für weitere IRLs super hilfreich! Gefreut hat uns, dass im Chat viele interessierte Fragen kamen. Und ein Vorschlag: “Wann Doggo x (Susanne) Daubner Stream? Quasi die ARD Avengers.” Wir denken mal drüber nach ;)

Unsere Learnings:

1. Berge + Twitch funktioniert. Wir konnten durchgehend streamen. Unsere technischen Lösungen haben auch bei schwieriger Netzabdeckung besser als erwartet funktioniert. Die Dogcam bietet eine schöne, ungewöhnliche, zusätzliche Perspektive, die dem Chat und uns viel Spaß gemacht hat. Für mögliche Netzausfälle haben wir vorab kurze Havarieclips vorbereitet, die wir einsetzen hätten können. Eine Überraschungs-Komponente bei Outdoor-IRLs ist und bleibt das Wetter. Hier lohnt es sich, Back-up-Pläne und Notfalllösungen vorzubereiten und auch auf kurzfristige Absagen vorbereitet zu sein. Auch Gefahrenbewusstsein, Sicherheits- und Umweltaspekte spielen eine wichtige Rolle für Streams am Berg.
2. IRL = “In Real Life”: Das darf wörtlich genommen werden. Der Chat ist gerne bei allem live dabei und liebt Backstage-Einblicke und Authentizität. Lieber echt und dafür unperfekt. Ein guter Ablaufplan ist wichtig — gerade in einer besonderen Umgebung wie am Berg — aber auch die Gelassenheit spontan Pläne umzuschmeißen und flexibel zu reagieren. Was, wenn der Gutwetterplan nicht mehr umsetzbar ist oder sich, wie bei uns, Berner Sennenhund Seppi in Elly verliebt und den Stream crasht? Reagieren auf “real life” und trotzdem Content vorbereiten (Gesprächspartner:innen, Schlechtwetterpläne …) — diese Kombination hat für uns gut funktioniert. Wir können uns weitere spannende Projekte vorstellen und sind offen für Ideen.
3. Twitch ist Twitch: Twitch-Wissen und -Gespür ist essenziell, genauso wie ein ausführliches Briefing von unseren Twitch-Expert:innen fürs Team, die die Plattform selbst gut kennen und dort zu Hause sind. Was mag die Community? Was nicht? Welche Bilder sind “zu perfekt”? Was ist nicht twitchig? Wichtig aus redaktioneller Sicht: Ideen sammeln und planen und trotzdem spontan auf die Community reagieren. Hier waren wir durch die Berge etwas limitiert, generell gilt aber: je mehr Interaktion, desto besser. Nachrichten und Fragen aufgreifen, dem Chat Aufgaben stellen oder aus dem Chat übernehmen sind ein Muss für einen guten Stream. Die Mods, die Community Manager:innen im Chat, haben hier eine entscheidende Rolle. Genauso wie die Hosts. Backstage-Einblicke und besondere kreative Perspektiven sind wichtig. Kamerahündin Elly und unser Technikteam, das öfter mal durchs Bild gelaufen ist, haben viel Liebe im Chat bekommen.

Twitch-Stream live vom Berg — kann das klappen? was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Vier Jahre alpha Uni beim Bayerischen Rundfunk: Vom langjährigen Fernseh-Format zum erfolgreichen YouTube- und TikTok-Channel. Wie wir eine TV-Redaktion digital transformiert und dabei junge Zielgruppen erfolgreich erreicht haben. Unsere acht wichtigsten Learnings aus dieser gemeinsamen Zeit.

Stunde null — Wie alles begann: Aus TV-Format wird YouTube-Channel

Als das lineare TV-Format „Campus Magazin“ zu Themen rund um das Studierenden-Leben, Studiengänge und akademische Berufe vor vier Jahren in ARD alpha eingestellt wurde, war klar: Studienthemen gehören nicht ins Aus, sondern ins Netz! Also haben wir unter der Leitung von Corinna Benning-Creanga, Redakteurin in der Redaktion Wissen und Bildung aktuell (BR), ein neues, digitales YouTube-Format für Schüler:innen, Studierende und Berufseinsteiger:innen entwickelt: alpha Uni, das am 27. Oktober 2021 startete.

alpha Uni auf YouTube: Klavier studieren - Leidenschaft und harte Arbeit!

Das Kanalversprechen von alpha Uni

In Deutschland gibt es mehr als 20.000 Studiengänge — da verliert man leicht den Überblick. Unsere bis zu 15-minütigen Kurzreportagen helfen Schüler:innen, Studierenden und Berufseinsteiger:innen, das für sie passende Studium und den richtigen Beruf zu finden — mit echten Einblicken und Inspiration. Die Mehrheit der Filme wird vom Bayerischen Rundfunk produziert, einige Folgen auch in Kooperation mit dem MDR.

Wie ist es, Jura zu studieren? Wie startet man als Psychologin ins Berufsleben? Bei uns erzählen Studierende und Berufseinsteiger:innen aus ganz Deutschland ehrlich und direkt von ihrem Alltag und ihren Herausforderungen — authentisch und auf Augenhöhe. Die Protagonist:innen erzählen ihre Geschichten selbst, ganz ohne Sprecher-Kommentar.

Jeden Mittwoch erscheint ein neues alpha Uni-Video auf YouTube und in der ARD Mediathek: in der einen Woche zum Studienfach, in der nächsten zum Jobeinstieg nach dem Studium des jeweiligen Fachs. Checklisten mit vertiefenden Infos dazu gibt’s auf ardalpha.de.

Unsere Herausforderung: Die Zielgruppe 18 bis 24 Jahre erreichen

Mit alpha Uni wollten wir Schüler:innen, Studierende und Berufseinsteiger:innen im Alter von 18 bis 24 Jahren erreichen — und das ist uns gelungen: Vier Jahre nach dem Start ist alpha Uni einer der erfolgreichsten YouTube-Kanäle des Programmbereichs Wissen und Bildung und einer der jüngsten im Bayerischen Rundfunk: in der Altersgruppe 18 bis 24 Jahre sind wir auf Platz zwei.

alpha Uni im Überblick

Hier findet ihr uns:
alpha Uni auf YouTube
alpha Uni auf TikTok
alpha Uni in der Mediathek
alpha Uni im Web
und linear in ARD alpha, montags 22.45 Uhr: 30 min TV-Sendungen mit alpha Uni-Videos

YouTube:
- Mehr als 200 Folgen zu verschiedenen Studiengängen und Jobeinstiegen
- Rund 33 Mio. Aufrufe seit Kanalstart am 27.10.2021
- Im Schnitt 700.000 Aufrufe monatlich
- Fast 100.000 Abonnent:innen
- Wiedergabezeit: rund 2,4 Mio. Stunden seit Kanalstart
- Erreichte Zielgruppe: zweitjüngster YouTube-Kanal des BR in der Gruppe 18 bis 24 Jahre:
18–24 Jahre, 44,5 %
25–34 Jahre, 32,5 %
34 % weiblich und 66 % männlich

TikTok:
- Rund 23 Mio. Aufrufe seit Kanalstart am 09.09.2024
- Mehr als 750.000 Likes
- Mehr als 16.000 Abonnent:innen
- Erreichte Zielgruppe:
18–24 Jahre, 49 %
25–34 Jahre, 30 %
63 % weiblich und 34 % männlich

8 Learnings: Das haben wir in 4 Jahren alpha Uni gemeinsam gelernt

1. Bedürfnisse der Community ernst nehmen und umsetzen

Für uns zählt das direkte Feedback der Community — vor allem in den Kommentaren unter unseren Videos. Dort erfahren wir, was wirklich gut ankommt, welche Themen gewünscht sind, welche Inhalte besonders gut ankamen oder was vielleicht zu kurz kam. Dieses Feedback ist für uns Gold wert und wir setzen es konsequent in unseren nächsten Videos um, immer im Fokus: was unsere Zielgruppe wirklich interessiert!

2. Wir sind ein iteratives Format und entwickeln alpha Uni permanent weiter

Vor rund einem Jahr haben wir die inhaltliche Ausrichtung von alpha Uni angepasst: Statt uns in den Videos zu verschiedenen Studiengängen besonders stark auf eine konkrete Herausforderung der Protas zu konzentrieren, zeigen wir nun mehr Vorlesungen und Seminare und Interaktion mit Profs. und Kommiliton:innen. Diese Umstellung entstand aus dem Feedback unserer Community, die sich tiefere Einblicke in den Studien- und Berufsalltag wünschte.

Auch bei den Job-Filmen haben wir wertvolle Rückmeldungen von unseren User:innen erhalten. Grundsätzlich kommen sie gut an — dennoch haben wir Verbesserungspotenzial wahrgenommen, zum Beispiel wurden mehr emotionale Bezüge gewünscht und „Schlüsselloch“-Einblicke. Daraus haben wir konkrete Learnings gezogen:

· Produktionsplanung mit großem Vorlauf, insbesondere bei großen Unternehmen, um mehr authentische Einblicke zu gewährleisten.

· Mehr Fokus auf Berufserfahrung und Verantwortung der Protas, mehr Ups & Downs, über die sie sprechen.

· Eine stärkere Einbindung des Themas Work-Life-Balance — denn viele aus unserer Zielgruppe beschäftigt die Frage, wie sie Studium, Job und Freizeit besser vereinbaren können.

3. Eine offene Feedbackkultur stärkt das Team und das Format

Eine offene und lebendige Feedbackkultur innerhalb des Teams ist ein fester Bestandteil von alpha Uni. Neben dem direkten Austausch mit unserer Community in den Kommentaren, haben wir eine wöchentliche Feedbackrunde im Team, in der wir unsere Videos besprechen.

In einem jährlichen alpha Uni Redaktions-Workshop stellen wir unser Format auf den Prüfstand und beschließen wichtige Leitlinien für die Weiterentwicklung des Storytellings unserer Filme. Wir holen uns zusätzlich regelmäßig externes Feedback — von Kolleg:innen im Haus aus anderen Abteilungen oder von externen Expert:innen und auch von Studierenden aus unserer Zielgruppe als Peergroup.

So entstehen wertvolle Impulse von innen und außen, die uns helfen, die Qualität unserer Videos zu sichern, neue Perspektiven einzunehmen und so die Inhalte und die Machart unseres Formats kontinuierlich weiterzuentwickeln.

4. In einem gemischten Team sind Workshops und Team-Trainings wichtig

Um sich auf YouTube zu behaupten, muss man die Zielgruppe verstehen — und die Plattform, auf der man sie erreicht. Das heißt: Wissen über den Algorithmus, über Erzählweisen, Dramaturgie und die passende Ansprache ist sehr wichtig!

Unser Publikum ist jung — unser alpha Uni-Team ein Mix aus erfahrenen TV-Profis und Nachwuchstalenten, die digital sehr affin sind. Unser Erfolgsrezept: Wir haben eine klare Formatstruktur und investieren viel in Trainings und Workshops zum Thema Digitales Storytelling. Wichtig war und ist uns dabei, alle Gewerke bei der Entwicklung unseres Formats von Anfang an mit einzubeziehen — auch die Kolleg:innen von Kamera und Schnitt.

Für Autor:innen, die neu bei alpha Uni einsteigen, haben wir zusammen mit Produktions-Kollegen und -Kolleginnen einen dreiteiligen Workshop mit zwei Trainer:innen entwickelt, die sie bei ihrem ersten Film eng begleiten. Autor:innen und Mediengestalter:innen, die die Filme später zusammen realisieren, lernen von Anfang an in diesem Workshop zusammen: Zwei Einführungstage zum Format und zu Digitalem Storytelling, ein Stundenkontingent für Produktionsbegleitung vom Konzept bis zum Schnitt, zwei Tage Werkschau mit Analyse und Feedback der fertigen Filme.

Vermittelt werden die Produktionsabläufe im 2er-Team, die Dramaturgie bis hin zu YouTube-spezifischem Wissen: Wie entsteht ein gutes Thumbnail? Warum ist es wichtig? Wie funktioniert der Algorithmus — und wie erzählt man so, dass der Content optimal ausgespielt wird?

Unser Fazit: Nur wenn sich alle Beteiligten auf das digitale Format einlassen und gemeinsam lernen, kann es sich dauerhaft gut weiterentwickeln.

5. Algorithmus vs. Auftrag — bringen wir unter einen Hut

Wir haben schnell gemerkt: Vor allem Themen aus dem MINT-Bereich, große Fächer wie Medizin und Jura kommen bei unserer Zielgruppe besonders gut an. Trotzdem ist es uns wichtig, über möglichst unterschiedliche Studiengänge zu berichten — nicht nur über die „Klickgaranten“. So sorgen wir dafür, dass auch „kleinere“ Studienfächer, wie zum Beispiel Archäologie oder Meeresbiologie, sichtbar werden — und unsere Community immer wieder neue Einblicke erhält.

Dabei haben wir gelernt, dass Reichweiten- und Algorithmusschwankungen einfach dazu gehören, weil wir bewusst thematisch breit aufgestellt sind. Unser Ansatz, um trotzdem viele Aufrufe zu erzielen: eine durchdachte Planung und eine ausgewogene Mischung der Themen. Nischenfächer folgen auf beliebte Fächer, aber in einem Verhältnis 1:4.

6. Produktion: Eng mit unseren Mediengestalter:innen zusammenarbeiten

Ein zentraler Bestandteil unseres Erfolgs ist die enge Zusammenarbeit mit den Mediengestalter:innen im BR und den Tandem-Kamerateams.

Von Anfang an drehen und schneiden wir überwiegend mit Mediengestalter:innen des BR — ein echtes Plus für unser Format. Sie kennen alpha Uni gut, haben das Format mit- und weiterentwickelt und verstehen unsere Zielgruppe. Unser besonderer Dank gilt hier dem gesamten Team. Wir freuen uns auf eine noch intensivere Zusammenarbeit in 2026! Ein großes Dankeschön auch an die Kolleg:innen vom Editing und an die Kamerateams, mit denen wir zwar weniger Produktionen realisiert haben, aber genauso gerne und gut zusammengearbeitet haben.

7. Vielfältige Perspektiven: Erfolgreiche Zusammenarbeit mit dem MDR

Interessante Studiengänge in den östlichen Bundesländern vorzustellen, gelingt uns besonders gut durch unsere Zusammenarbeit mit den Kolleg:innen der Redaktion Wissen und Bildung des MDR! Seit drei Jahren produzieren sie alpha Uni Videos für unseren YouTube Channel und schaffen es immer wieder auch durch ihre Nähe zu den Themen und Menschen in ihrem Berichtsgebiet, ganz besondere Einblicke in die Studien- und Job-Welt aus Sachsen, Sachsen-Anhalt und Thüringen zu eröffnen und bereichern unser Format mit vielfältigen Perspektiven.

8. alpha Uni auf TikTok: Neue Ausspielwege erobern

Seit September 2024 ist alpha Uni auch auf TikTok vertreten. Anlass dafür war, dass User:innen unsere Filme bereits selbst auf der Plattform geteilt hatten — teilweise mit bis zu einer halben Million Aufrufen. Ein klares Signal, dass das Format auch dort auf großes Interesse stößt.

Deshalb haben wir reagiert und einen eigenen TikTok-Kanal gestartet. Wir nutzen den Kanal als Zweitverwertung, das heißt, wir stückeln unsere YouTube-Reportagen in mehrere Teile und veröffentlichen sie jede Woche in bis zu sieben Teilen.

Auf TikTok liegt der Fokus besonders auf Interaktion und Emotionalität. Unsere Zielgruppe ist hier überwiegend weiblich — oft eine Herausforderung für uns, denn auf YouTube ist unser Publikum vor allem männlich — beide Gruppen mit unseren Inhalten gut zu erreichen, ist eine spannende Aufgabe. Und der Spagat gelingt uns: Seit unserem Start auf TikTok verzeichnen wir kontinuierlich gute Aufrufzahlen und erreichen die junge Zielgruppe auch auf dieser Plattform sehr erfolgreich.

Fazit: Die Mühe lohnt sich!

Vier Jahre alpha Uni haben uns gezeigt: Mit einem starken, motivierten Team und kontinuierlicher Weiterbildung und Format-Entwicklung haben wir ein digitales Format geschaffen, das junge Zielgruppen sehr gut erreicht, inspiriert, echte Einblicke in Studium und Beruf aus ganz Deutschland bietet und in der ARD Alleinstellungsmerkmale hat!

Die erfolgreiche Transformation des linearen Formats „Campus Magazin“ in das digitale YouTube-Format „alpha Uni“ sei vor allem deshalb gelungen, weil dem Autor:innen-Team umfassende Möglichkeiten zur kontinuierlichen Weiterentwicklung und damit neue Perspektiven geboten worden seien, betont Corinna Benning-Creanga, verantwortliche Redakteurin für alpha Uni. Sie sei sehr dankbar für die Kreativität, Professionalität und das Herzblut des gesamten Teams.

Vier Jahre alpha Uni was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Puls, das junge Content-Netzwerk des BR, analysiert regelmäßig seine zahlreichen Social Media-Kanäle. Das hilft nicht nur bei der Optimierung der einzelnen Kanäle, sondern schafft außerdem einen guten Überblick über die gesamte Social Media Landschaft. Wir haben unsere wichtigsten Trends aus den gesamten Analytics abgeleitet!

BR Puls besteht aus insgesamt 11 Formaten mit 24 Kanälen auf sechs unterschiedlichen Social-Media-Plattformen. Grund genug, einmal alle halben Jahre in der Content-Netzwerk Analyse Bilanz zu ziehen: Wie performen die einzelnen Kanäle? Was funktioniert gut, was weniger? Und: Welche großen Trends können wir aus den Zahlen ablesen? Hier sind vier Learnings, die wir aus der letzten Analyse gezogen haben:

1.) Ciao Follower, Hi Algorithmus

Das erste Learning ist eines, das viele in der Branche nur zu gut im Gefühl haben. Heute entscheidet nicht mehr die Zahl der Follower und Followerinnen über Erfolg und Misserfolg, sondern vielmehr der Algorithmus. Bei uns wird dieses Gefühl sichtbar in Zahlen: Während sich im letzten halben Jahr die Gesamtzahl der Followerschaft in unserem Netzwerk um sieben Prozent gesteigert hat, waren es bei den Views im gleichen Zeitraum ganze 26 Prozent.

Die Schere zwischen Views und Follower geht immer weiter auseinander. Besonders sichtbar wird das auf TikTok: Das Umfrage-Format sag_mal erreicht beispielsweise mit aktuell 74.000 Follower:innen monatlich zwischen zwei und fünf Millionen einzelne User:innen. Also das 40x-fache ihrer Follower!

2.) Mit Analytics den Algorithmus knacken

Umso wichtiger in so einer Medienrealität wird die ForYou-Page, die YouTube-Startseite oder der Instagram-Feed. Sie sind die Herzstücke der Algorithmen — der Content muss so gestaltet werden, dass er dort ausgespielt wird. Dabei werden Analytics immer wichtiger: In ihnen versteckt sich, was am Content verändert werden muss, damit dieser noch besser beim Publikum ankommt.

Genau aus diesem Grund haben wir vor kurzem ein eigenes Vernetzungsmeeting für Analysten gestartet. Dort dreht sich alles darum, wie man Zahlen interpretiert, Watchtime-Kurven ausliest und schlussendlich datenbasiert Formate erfolgreicher macht. Als Content-Netzwerk haben wir nicht nur Erfahrungswerte von unterschiedlichen Plattformen, sondern auch Zahlen verschiedener Formate auf der gleichen Plattform.

3.) TikTok ist noch immer der „Place to be“

Auch bei uns im Portfolio sieht man, dass TikTok noch immer „der Place to be“ für junge digitale Formate ist. Während die Views und Impressions auf YouTube und Instagram in den letzten zwei Jahren in etwa gleich blieben, explodierten die TikTok-Views im Puls Content-Netzwerk förmlich. Die Gesamtviews haben sich mehr als verdoppelt auf über 20 Millionen pro Monat. Und: Das Publikum auf TikTok ist deutlich jünger als auf allen anderen Plattformen.

4.) Eintagsfliege Short-Form, Evergreen Longform

Eine letzte Auffälligkeit, die wir in den Daten übers Netzwerk hinweg beobachten konnten: Short-Form Content ist nicht nur kurz, sondern hält auch nur kurz. Posting-Pausen machen sich hier besonders in den Zahlen bemerkbar: Eine Woche auf Instagram oder TikTok nichts posten, das kann schon mal Einbrüche bis zu 80 Prozent in der Gesamtperformance bedeuten.

Bei YouTube hingegen ist das anders: Manche BR Puls Formate bekommen hier fast die Hälfte ihrer Views erst Wochen nach der Veröffentlichung des Contents. Auch in Posting-Pausen werden alte Videos weiter vom Algorithmus ausgespielt und generieren stabile Views. Mit diesem Wissen im Hinterkopf können vor allem Instagram- und TikTok-Formate bereits im Vorhinein Content für ihre Pausen produzieren, um dem Zahleneinbruch zuvorzukommen.

Wir haben unser junges Content Netzwerk analysiert — Diese Trends leiten wir ab! was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Aber von Anfang an: Vor einem Jahr entstand der lose Kontakt lustigerweise auf der Gamescom. Mein Kollege Tim Pfeilschifter brachte mir von dort die Info und den ersten Kontakt zu reddit in Deutschland. Und was sich im englischsprachigen Raum schon länger abzeichnet, ist nun auch in der DACH-Region zu sehen: reddit baut gerade das Partnermanagement aus, im Gegensatz zu Meta, wo Support gestrichen wird, gibt es hier Ansprechpartner:innen, mit denen wir uns abstimmen können. Zeit für uns die ersten Schritte zu gehen!

Ein Format war uns von Anfang an recht offensichtlich ins Auge gesprungen: “Ask me Anything” (AmA) — Frag mich alles. Ein einfaches, niedrigschwelliges Kommunikationsformat. AmA ist weit verbreitet auf reddit und eigentlich wie gemacht für uns als vermittelnde Medienmacher. Wir können die Funktion als Host übernehmen und Protas / Menschen, die uns in unseren Recherchen begegnen, noch einmal einer breiteren Community zugänglich machen. Gleichzeitig zeigen wir dabei unsere Produkte und erschließen einen Ort im Internet für öffentlich-rechtlichen Inhalt.

Start war für uns die Dokumentation “Generation Wohnkrise”:

Der Immobilieninvestor Michael Reiserer war für diesen kleinen Testlauf sofort bereit und aus der Produktion wussten wir, er spricht offen und ehrlich. Inhaltlich war dieser Gast genau passend für die Community aus dem Subreddit (Unterforum) r/finanzen.

Erster Test

Erster Schritt ist dabei die Kommunikation mit den Mods, die den Subreddit betreuen. In diesem Fall hat uns der AmA-Beauftragte von reddit geholfen. Dort wurden wir freundlich aufgenommen und es hat sich gezeigt, dass ein AmA mit einem Immobilieninvestor dort genau richtig ist. Schließlich wird dort das Thema investieren in Immobilien immer wieder diskutiert und auch schon der ein oder andere „Lohnt sich das?“-Film wurde bereits besprochen.

Zum angesetzten Termin haben wir (der Experte und das “Lohnt sich das?”-Team) uns in einer Live-Schalte verabredet und gemeinsam die Kommentare beantwortet. Und siehe da: Wir waren mit diesem Format genau richtig. Es entwickelte sich ein lesenswertes Nutzer:innen-Interview mit einem Protagonisten aus unserer Doku. Ein Mehrwert, der ab jetzt zur Verfügung steht.

Nach demselben Konzept haben meine Kolleginnen Lisa Dimmerling und Anna Ellmann für „Lohnt sich das?“ noch über das Einkommen eines Foodtruckers und ich mit dem Twitchstreamer “Autophil” über sein Arbeitsleben gesprochen oder besser gesagt geschrieben. Beide sind Protagonisten aus den „Lohnt sich das?“-Gehaltsreportagen. Für die Dachmarke BR haben wir das ähnliche Konzept übernommen und aus der Doku “China und Wir” ein AmA mit einem Händler von Seltenen Erden organisiert, gemeinsam mit Redaktion und Distribution.

Zahlen und Impact

Und jetzt zu den Zahlen und zum Impact: Wir haben auf vier Faktoren geschaut: nämlich Conversion, Reichweite, Interaktion und Kosten-Nutzen.

Conversion: Es ist recht einfach und ernüchternd. Die Plattform wird nicht gewechselt. Die direkte Conversion ist also vernachlässigbar. Gleichzeitig steigt die Awareness für einen Inhalt, wenn dieser an unterschiedlichen Bereichen des Internets erwähnt wird. Für mich zählt deswegen ein AmA mit einem recherchierten Protagonisten einer Story zur Distribution einer Recherche und ist ein weiterer Ausspielweg unserer Arbeit.

Reichweite: Die ist natürlich sehr stark abhängig von dem jeweiligen Subreddit. r/finanzen hat ca. 1,1 Millionen angemeldete Nutzer:innen, von denen ca. 200 bis 300 live und gleichzeitig im reddit sind. Das Forum r/arbeitsleben hat dagegen nur 123.000 angemeldete Nutzer:innen, mit ca. 60 bis 100 Menschen, die live sind. Die Reichweiten, die wir erzielt haben, sind deswegen stark schwankend von 30.000 bis 180.000 Views. Entsprechend schwankend sind Interaktionen und Reposts, die die Reichweite beeinflussen.

Interaktion: Es gibt mehrere Möglichkeiten auf reddit zu interagieren, wichtig jedoch ist die Bewertung des Posts, das sowohl positiv als auch negativ möglich ist. Wenn etwas interessant und als passend für den Subreddit gewertet wird, können die Menschen das Thema bewerten. Je nach Bewertung wird das Thema dann wieder besser ausgespielt. Ein sehr direktes Tool, wie wir es aus Foren gut kennen. Außerdem ist dann die Menge der Kommentare entscheidend. Dabei hat sich für uns herausgestellt, dass wir zwischen 30 und 100 Fragen bekommen. Alles also sehr gut bewältigbar und in etwa auch die Größe, die andere deutschsprachige AmAs erreichen.

Kosten-Nutzen: Und hier kommen wir zu dem bestechenden Vorteil dieses Formats. Die Produktionskosten liegen in einem sehr kleinen Bereich. Da die Protagonisten aus bereits vorhandenen Recherchen kommen, fällt hierfür nichts an. Der Hauptschwerpunkt liegt in der Vorabkommunikation und Recherche des Subreddits. Das AmA selbst ist dann in ca. zwei Stunden produziert, in dem der eingeladene Gast die Antworten selbst schreibt. Es ist damit ein sehr günstiges Format, das die Reichweite einer Recherche erweitert.

Fazit

Für mich war die Erfahrung ein persönlicher Lichtblick auf die Kultur des Internets. “Community is King/Queen” zählt auf Reddit um so mehr. Hier treffen sich Menschen und pflegen ehrenamtlich ihre Austauschorte, ihre Treffpunkte im Internet. Und so stoßen wir auf gut kultivierte Communities, die sich über passenden und vorbereitenden Content freuen. Und wenn wir gut kommunizieren, haben wir dort auch unseren Platz.

Und hier geht es zu den AmAs:

AmA — Händler seltene Erden

AmA- Immobilieninvestor

AmA — Food Trucker

AmA — Twitch-Streamer

Und für alle die sich fragen, was war noch mal reddit? Hier die kurze Erklärung:

reddit ist eine Online-Plattform, die bereits 2005 gegründet wurde und eine Vielzahl von Foren, sogenannte “Subreddits”, bietet. Diese Subreddits decken ein breites Spektrum an Themen ab: von allgemeinen Interessen wie Nachrichten, Sport und Unterhaltung bis hin zu spezialisierten Bereichen wie Wissenschaft, Technologie und Nischen-Hobbys. Nutzer:innen haben die Möglichkeit, Beiträge zu erstellen, zu kommentieren und zu bewerten, wodurch die beliebtesten Inhalte hervorgehoben werden. reddit ist bekannt für seine Anonymität und die Freiheit, offen zu kommunizieren. In Deutschland nutzen rund 34,4 Millionen Menschen monatlich reddit, an dem inzwischen u.a. Condé Nast und Sam Altman von OpenAI beteiligt sind. Google rankt die Plattform hoch. Bemerkenswert ist, dass viele dieser Nutzer:innen auf anderen sozialen Netzwerken nicht vertreten sind.

reddit: Wir sind (nur) wegen der Kommentare da! was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Von Cécile Schneider (Product Lead, BR AI + Automation Lab) und Steffen Kühne (Tech Lead, BR AI + Automation Lab und Aiditor)

Die Integration von KI in redaktionelle Abläufe ist eine Transformationsaufgabe für Medienhäuser. Um diese zu bewältigen, müssen Redaktionen die richtigen Anwendungsfälle für generative KI finden und umsetzen. Wir beschreiben in diesem Artikel, wie Mitarbeitende die drei zentralen Wissensbereiche rund um Funktionen, Use Cases und ethisch-regulatorischer Rahmen durchdringen können, um KI erfolgreich zu nutzen.

Mit der Einführung des unternehmensweiten KI-Assistenten “Aiditor” im Dezember 2024 hat der BR die Grundlage für den produktiven Einsatz generativer KI im Arbeitsalltag geschaffen. Seitdem haben die Mitarbeitenden damit etwa die Beschreibung von Youtube-Videos stark vereinfacht oder Persona-Chatbots mit detaillierten Zielgruppen-Informationen aufgesetzt. Der Aiditor unterstützt mit vielfältigen Funktionen wie vorlagenbasierte Textgenerierung, Übersetzung und Transkription und vielem mehr bei der täglichen Arbeit — sicher und datenschutzkonform.

Das Ziel: Unseren Journalismus besser machen

Im BR verfolgen wir einen klar umrissenen Zweck beim Einsatz von KI, der in unserer KI-Ethik ausformuliert ist: Wir wollen unseren Journalismus verbessern — sei es, um unseren Journalismus zugänglicher zu machen (z.B. durch den neuen Kommentar-Überblick mit KI) oder um unsere Journalist*innen bei sich wiederholenden und kreativen Arbeiten zu unterstützen, wie es der Aiditor als redaktioneller KI-Assistent ermöglicht.

Der Aiditor wurde ursprünglich vom ORF entwickelt. Das BR AI + Automation Lab hat ihn im Rahmen einer Entwicklungskooperation mit dem ORF gemeinsam weiterentwickelt und an die BR-spezifischen Anforderungen angepasst. Nach einer mehrmonatigen Testphase steht der Aiditor nun als browserbasierte Anwendung allen Mitarbeitenden im BR zur Verfügung.

Was kann der Aiditor?

Der Funktionsumfang geht dabei weit über bekannte Services wie ChatGPT hinaus: Eine Besonderheit des Aiditors ist die vorlagenbasierte Textgenerierung. KI-Expert*innen können Prompts als Vorlagen anlegen, optimieren und aktuell halten. Diese Vorlagen lassen sich dann von anderen Mitarbeitenden mit einem Klick nutzen. So lassen sich beispielsweise Anmoderationen, Meldungen und Zusammenfassungen zielgruppen- und formatgerecht erstellen.

Zur Qualitätssicherung der generierten Texte bietet der Aiditor zusätzlich das von AI + Automation Lab entwickelte Werkzeug „Second Opinion“. Es vergleicht generierte Texte mit den zugrunde liegenden Quellen und markiert potenzielle Abweichungen. Per Klick lassen sich diese Stellen prüfen und leichter korrigieren.

Chat-Funktion mit RAG-Anbindung

Eine weitere Stärke des Aiditors ist die Chat-Funktion, mit der Mitarbeitende in BR-Quellen wie BR24 und den Bayern 1 Regionalnachrichten recherchieren können. Dabei kommt die Technologie der Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz, die es ermöglicht, Antworten auf Basis bestehender Inhalte zu generieren. Das ist nicht nur für die Recherche hilfreich, sondern unterstützt auch im Community-Management, etwa bei der Beantwortung von Leser*innenfragen.

Um den Aiditor-Chat gezielt für bestimmte Aufgaben zu nutzen, können Redaktionen und Abteilungen eigene Chat-Assistenten erstellen. Diese lassen sich mit Wissen aus Dokumenten und Webseiten sowie mit konkreten Verhaltensanweisungen konfigurieren. Die Assistenten dienen als Ideengeber und machen vorhandenes Wissen gezielt nutzbar. So entstehen zum Beispiel Recherchehilfen für Fachthemen oder Formatberater für einzelne Sendungen.

Effiziente Organisation durch Workspaces und Vorlagen

Promptvorlagen und Chat-Assistenten werden im Aiditor in sogenannten Workspaces organisiert. Diese können ganze Abteilungen, Redaktionen, Bereiche oder auch einzelne Teams abbilden. Innerhalb eines Workspaces lassen sich Inhalte gezielt verwalten und bei Bedarf auch mit anderen teilen.

Besonders häufig werden Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben umgesetzt, etwa für SEO oder das Erstellen von Tags und Beschreibungen für YouTube, die Mediathek oder Audiothek. Auch redaktionell recherchierte Informationen lassen sich schnell in das gewünschte Format bringen, zum Beispiel als kompakter Lebenslauf für „Die blaue Couch“.

Praxisnah und vielseitig

Auch die automatische Transkription von Audioaufnahmen mithilfe eines Whisper-Modells wird von vielen BR-Mitarbeitenden gerne genutzt. Sie erleichtert die Weiterverarbeitung von Interviews, O-Tönen oder Mitschnitten erheblich. Zusätzlich können Texte mithilfe künstlicher Stimmen vertont werden, etwa um Inhalte schnell probezuhören.

Die vielen unterschiedlichen Anwendungsmöglichkeiten und Beispiele zeigen, dass generative KI bereits heute ganz konkret in redaktionellen und organisatorischen Arbeitsprozessen unterstützen und echten Mehrwert schaffen kann.

Wie darf KI eingesetzt werden?

Und natürlich kann der Aiditor auch Bilder generieren. Doch darf man solche Bilder im Programm überhaupt nutzen und wenn ja, wofür? Im BR gibt es Richtlinien und praktische Handreichungen für die Nutzung künstlicher Intelligenz, aber die Anwendung genereller Richtlinien auf den eigenen Fall, der dann doch ein bisschen anders ist, stellt oft eine Herausforderung für Redaktionen dar. Zweifelsfälle kann im BR ein interdisziplinär besetztes Gremium entscheiden, das BR KI-Board.

Transformationsaufgabe für Unternehmen

Bereits in den ersten Monaten der Testphase ist klar geworden: Die Einführung eines so umfassenden KI-Werkzeugs ist eine Transformationsaufgabe für das Unternehmen. Um KI sinnvoll in ihre Arbeitsprozesse einbinden zu können, müssen Mitarbeitende drei große Wissensbereiche durchdringen:

• Funktionen
• Workflows und Use Cases
• Regulatorischer und ethischer Rahmen

Unsere Erfahrungen zeigen: Für den erfolgreichen Einsatz generativer KI in der gesamten Belegschaft braucht es ein Wissenskonzept mit drei aufeinander aufbauenden Säulen.

1. Funktionen vermitteln

Der erste Wissensbereich umfasst die Funktionen des Werkzeugs und das Verstehen der Anwendung. Hier geht es darum, die unterschiedlichen Funktionen des Aiditors wie Chat, Transkription oder die Arbeit mit Workspaces kennen zu lernen. Dazu hat der BR regelmäßige Einführungsveranstaltungen per Teams und einen Selbstlernkurs im Intranet angeboten.

Im BR haben wir vier Monate nach der Einführung des Aiditors eine Befragung der Nutzer*innen durchgeführt. Insgesamt hat sich der Aiditor in der Belegschaft sehr gut verbreitet. Rund die Hälfte der über 5000 BR-Mitarbeitenden hat das KI-Werkzeug bereits benutzt. Dabei wurde auch abgefragt, welche Schulungsangebote genutzt wurden und wie häufig der Aiditor genutzt wird.

Rund die Hälfte der Befragten nutzt den Aiditor regelmäßig mehrmals wöchentlich, 15 Prozent sogar täglich oder mehrmals täglich. 53 Prozent der Nutzenden hatten an einer Einführungsveranstaltung teilgenommen, 38 Prozent hatten den Aiditor autodidaktisch erkundet.

Das meistgenutzte Schulungsangebot war der Selbstlernkurs im Schulungsportal des BR. Ein guter und noch weiter ausbaufähiger Ansatz ist weiter die Aiditor-Community, die sich bei Fragen und Problemen gegenseitig in einem Teams-Kanal unterstützt. Generell können wir sagen, dass die angebotenen Schulungsmaßnahmen ausreichend und geeignet waren, um die Funktionen des Aiditors zu vermitteln.

2. In redaktionelle Workflows integrieren

Sobald Mitarbeitende mit den Funktionen des Aiditors vertraut sind, folgt der nächste Schritt: der Transfer in den eigenen Arbeitskontext. Wie lässt sich das Tool sinnvoll in bestehende Abläufe integrieren. Welche Aufgaben in meiner Redaktion kann es erleichtern? Wie lassen sich wiederkehrende Aufgaben standardisieren?

In dieser Phase geht es darum, geeignete Aufgaben und Workflows für den KI-Einsatz zunächst zu identifizieren und dann fachlich robust umzusetzen. Diese Aufgabe ist — auch vom Schulungskonzept her — deutlich komplexer als die Vermittlung des ersten Wissensbereichs. Es geht um die Modellierung von Prozessen, und die kontinuierliche Verbesserung der Umsetzung durch regelmäßige Tests. Außerdem müssen Expert*innen identifiziert werden, die Erfahrung im Prompt-Design haben.

Einige Redaktionen im BR hatten geschlossene, redaktionsspezifische Einführungen absolviert. Durch die Nutzendenbefragung ist erkennbar, dass diese Nutzer*innen den Aiditor überdurchschnittlich häufig täglich im Einsatz haben. Es ist naheliegend, dass geschlossene Schulungen im Gegensatz zu offenen Terminen oder Selbstlernkursen gezielter auf die Bedürfnisse einzelner Redaktionen eingehen. Sie vermitteln nicht nur Funktionen, sondern erleichtern auch den Transfer des Gelernten in den Arbeitsalltag.

In Redaktionen ohne maßgeschneiderte Schulungen treiben oft einzelne engagierte Kolleg*innen mit KI-Erfahrung die Einführung des Aiditors voran. Hier kann der BR auch von der guten Vorarbeit der internen Schulungsteams profitieren, die schon vor der Einführung des Aiditors regelmäßig allgemeine KI- und Promptingkuse angeboten hatten.

3. Regulatorischen und ethischen Rahmen klären

Der dritte Wissensbereich, der für eine erfolgreiche Nutzung des Aiditors zu meistern ist, ist der regulatorische Rahmen: Welche Art von Daten darf ich überhaupt in den Aiditor eingeben, welche Ergebnisse sind im Programm nutzbar, wie müssen sie gekennzeichnet werden und welche Inhalte sollten am besten gar nicht mit Hilfe von KI erstellt werden? Die journalistische Glaubwürdigkeit hat dabei einen hohen Stellenwert — deshalb verzichten wir z.B. im Nachrichtenbereich bewusst darauf, fotorealistische Bilder oder Videos mit KI zu generieren.

Handreichungen oder Dienstanweisungen sind eine Möglichkeit, die ethische und rechtliche Anwendbarkeit von KI im Programm zu skizzieren, die wir im BR auch umfassend genutzt haben. Auch auf ARD-Ebene gibt es Regeln zum Umgang mit KI, etwa zum Umgang mit KI-generierten Bildern und der entsprechenden Kennzeichnung. Zusätzliche Orientierung bietet mittlerweile auch der so genannte „KI-Führerschein“, der die nun gesetzlich verpflichtenden KI-Schulungen für Mitarbeitende aus dem EU AI Act umsetzt.

Wir stellen allerdings fest, dass einige Ideen dennoch einer Einzelfallbetrachtung bedürfen. Dies leistet im BR das BR KI-Board. Anwender*innen können sich mit Zweifelsfällen in der KI-Anwendung an das Board wenden und erhalten dort innerhalb von ein bis zwei Wochen eine Einschätzung ihres Sachverhalts. Im BR KI-Board kommen redaktionelle, technische und rechtliche Perspektiven zusammen. Das schafft Orientierung und verhindert doppelte Rückfragen.

Fazit und Ausblick

Die Einführung des Aiditor ist ein großer Schritt für den BR: Er stellt allen Mitarbeitenden generative KI als leicht bedienbaren Assistenten zur Verfügung. Die Funktionen und die Bedienbarkeit des Tools werden übergreifend gelobt. Gleichzeitig ist der Aiditor bestens an die fachlichen und wirtschaftlichen Bedürfnisse öffentlich-rechtlicher Rundfunkanstalten angepasst. Die Funktionen sind auf redaktionelle Prozesse zugeschnitten, die übergreifende Abrechnung nach Verbrauch macht teure Einzelaccounts wie für ChatGPT oder Copilot überflüssig.

In der erneuerten Kooperation mit dem ORF wird die Entwicklung des Aiditors auf eine neue gemeinsame Codebasis gestellt. Sie ermöglicht eine bessere Skalierung, fördert die Weiterentwicklung und bündelt die bisherigen Fortschritte beider Teams.

Technische Schulungen sind ein guter Anfang, aber das volle Potenzial des Tools wird erst durch eine abteilungsspezifische Anpassung und Integration gehoben. Hier werden wir weiter mit redaktionsspezifischen Schulungen und Unterstützung arbeiten, um die zentralen redaktionellen Use Cases herauszuarbeiten. Entscheidend ist, dass die Mitarbeitenden nicht nur die technischen Grundlagen erlernen, sondern auch die kreativen Möglichkeiten verstehen und nutzen.

Generative KI für alle was originally published in BR Next on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.