{"id":196652,"date":"2026-02-18T21:58:43","date_gmt":"2026-02-18T20:58:43","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=196652"},"modified":"2026-02-23T09:29:41","modified_gmt":"2026-02-23T08:29:41","slug":"empfehlungsalgorithmen-was-sind-sie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/empfehlungsalgorithmen-was-sind-sie","title":{"rendered":"Empfehlungsalgorithmen: Was ist das und wie funktionieren sie?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/amazon-ki-kuenstliche-intelligenz-der-naechsten-generation-von-aws-bereitgestellt\">Amazon<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/google-ki-musiclm-das-neue-musik-chatgpt\">Google<\/a> oder <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/facebook-prophet-eine-revolution-fuer-die-vorhersage-von-zeitreihen\">Facebook<\/a> in den Internetsektor investierten und ihr Terrain abgrenzten, wo zuvor Zehntausende von Start-ups gescheitert waren, standen sie vor einer besonderen Herausforderung: Wie kann man einen Besucher binden? Wie kann man daf\u00fcr sorgen, dass er wiederkehrt, und im Falle von Nachrichten- oder Streaming-Seiten, dass er so lange wie m\u00f6glich verweilt?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Bei der Erschlie\u00dfung dieses neuen Feldes erfanden <b>die Giganten des Webs<\/b> innovative Methoden, um einen Besucher durch den Einsatz von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/zero-click-attack-alles-ueber-diese-gefaehrliche-bedrohung-fuer-die-internetsicherheit\">Empfehlungsalgorithmen<\/a> zu fesseln.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Algorithmen wurden mit folgenden Zielen entwickelt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>das Nutzererlebnis so angenehm wie m\u00f6glich zu gestalten;<\/li>\n\n\n\n<li>dem Besucher Inhalte anzubieten, die so gut wie m\u00f6glich zu seinen Entdeckungsw\u00fcnschen passen;<\/li>\n\n\n\n<li>die Leistung verschiedener Schl\u00fcsselkennzahlen zu verbessermen (Videoansichtsdauer, Lesezeit, durchschnittlicher Warenkorb usw.);<\/li>\n\n\n\n<li>Informationen so zu filtern, dass sie auf jeden Nutzer zielsicher zugeschnitten sind.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Das Schl\u00fcsselwort hierbei ist: <b>Personalisierung<\/b>. F\u00fcr ein Medium wie Facebook ist dies eine echte Herausforderung. Mehr als <b>zwei Milliarden Nutzer genie\u00dfen einen einzigartigen, sek\u00fcndlich aktualisierten Newsfeed<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<p>Betrachten wir auch den Fall YouTube. Die f\u00fchrende Plattform f\u00fcr Online-Videos speichert Milliarden von Videos und f\u00fcgt t\u00e4glich neue hinzu. Trotzdem schl\u00e4gt Ihnen diese Plattform, wenn Sie sich bei YouTube anmelden, nur einige Dutzend Clips vor, mit einer Auswahl, die sich mit jedem Besuch \u00e4ndert, aber beharrlich &#8211; nicht immer sehr subtil, das ist wahr &#8211; darauf abzielt, <b>Ihnen ein Programm vorzuschlagen, dass Ihre Aufmerksamkeit erregt<\/b>. Wie schafft es YouTube, Ihnen Inhalte vorzuschlagen, die Sie zur R\u00fcckkehr bewegen und Sie dazu bringen, immer neue Videos zu entdecken? Haupts\u00e4chlich <b>durch die Kombination der Themen<\/b>, die Sie gerade interessieren, mit jenen von anderen Nutzern, die ein \u00e4hnliches Profil wie Sie haben.<\/p>\n\n\n\n<p>Alle gro\u00dfen Digitalunternehmen haben schnell das Potenzial erkannt, das in der riesigen Datenmenge der Nutzer liegt. Heute werden Empfehlungsalgorithmen von einer sehr gro\u00dfen Anzahl von Webseiten eingesetzt. Sie sind darauf ausgelegt, jederzeit passendste neue Inhalte zu identifizieren. Die bekanntesten Beispiele sind:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>die Beitr\u00e4ge oder Freundschaftsvorschl\u00e4ge von Facebook, Instagram oder Twitter;<\/li>\n\n\n\n<li>die von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/salesforce-alles-ueber-den-crm-marktfuehrer-der-zum-cloud-giganten-wurde\">Amazon<\/a> oder Alibaba empfohlenen Produkte;<\/li>\n\n\n\n<li>die von YouTube oder TikTok vorgeschlagenen Clips;<\/li>\n\n\n\n<li>die auf Nachrichtenseiten hervorgehobenen Artikel;<\/li>\n\n\n\n<li>die von Reiseportalen wie Booking.com und TripAdvisor empfohlenen Reiseziele und Aktivit\u00e4ten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Effektivit\u00e4t dieser Herangehensweise ist unbestreitbar. So kommen bei Netflix <b>80% der meistgesehen<\/b><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\">Alles \u00fcber Algorithmen lernen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wie-funktionieren-empfehlungsalgorithmen\">Wie funktionieren Empfehlungsalgorithmen?<\/h2>\n\n\n\n<p>Wie schreiten die Webriesen vor, um uns immer gezielter anzusprechen? Ihre Empfehlungsalgorithmen nutzen Filtertechniken, um Muster zu erkennen. Die wesentlichen geltenden Mechanismen sind die folgenden.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-das-kollaborative-filtrieren\">Das kollaborative Filtrieren<\/h3>\n\n\n\n<p>Das kollaborative Filtrieren (collaborative filtering) ist einer der meistgenutzten und wirksamsten Empfehlungsalgorithmen. Es basiert auf der Annahme, dass wenn zwei Personen in der Vergangenheit denselben Inhalt mochten, sie wahrscheinlich auch in Zukunft \u00e4hnliche Interessen haben werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Vorteil des kollaborativen Filterns ist, dass es <b>keinesfalls direktiv<\/b> wirkt. Es beruht ausschlie\u00dflich auf der Nutzerhistorie. Ein Nachteil dieses Ansatzes besteht jedoch darin, dass die Vielfalt der dem User pr\u00e4sentierten Inhalte eingeschr\u00e4nkt wird. Nutzer werden nicht unterschiedlichen Ansichten ausgesetzt, sondern haupts\u00e4chlich Informationen, die mit ihren aktuellen \u00dcberzeugungen in Einklang stehen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-content-based-filtering\">Content-based Filtering<\/h3>\n\n\n\n<p>Der auf Inhalten basierte Ansatz (Content-based Filtering) analysiert eine Reihe von Inhalten ohne die Gewohnheiten anderer Nutzer zu ber\u00fccksichtigen. Er konzentriert sich auf <b>\u00c4hnlichkeiten zu Empfehlungszwecken<\/b>. Das Thema eines Inhalts wird identifiert, indem Schl\u00fcsselw\u00f6rter erfasst und mit denen anderer Artikel verglichen werden.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-popularitat\">Popularit\u00e4t<\/h3>\n\n\n\n<p>Bei diesem Algorithmus wird davon ausgegangen, dass Sie, wenn Sie eine bestimmte Webseite besuchen, die Seiten, die am meisten besucht werden, wahrscheinlich m\u00f6gen werden. Mit anderen Worten, <b>es empfiehlt die popul\u00e4rsten Inhalte<\/b>. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist, dass er auf neue Besucher der Website anwendbar ist.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-risiken-der-polarisierung\">Die Risiken der Polarisierung<\/h2>\n\n\n\n<p>Empfehlungsalgorithmen bieten viele Vorteile f\u00fcr die Nutzer, da die personalisierten Empfehlungen in der Regel relevant sind. Dennoch k\u00f6nnen sie mehrere Nachteile mit sich bringen und einige haben <b>gesellschaftliche Auswirkungen<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<p>So hat die Zahl der Menschen, die extreme Ansichten zu Themen wie Politik oder Klimawandel vertreten, deutlich zugenommen. Diese &#8222;Polarisierung&#8220; kann gef\u00e4hrlich wirken, da sie f\u00e4hig ist, den kritischen Geist zu <b>schw\u00e4chen<\/b> oder einfach die F\u00e4higkeit, abseits der gewohnten Pfade zu denken. In demselben Kontext hat die SACEM aufgedeckt, dass 99 % der meistgestreamten Tracks auf Spotify nur 10 % des Katalogs ausmachen. Noch besorgniserregender ist, dass 20 % der Tracks nie dem Publikum angeboten werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Hauptproblem ist mit der <b>Datenverschmelzung<\/b> und der <b>Integration externer Informationen auf der Plattform<\/b> verkn\u00fcpft. Wer war nicht schon \u00fcberrascht, nach einer Suche auf Google nach bedeutenden Jazzpianisten zu sehen, dass YouTube Videos zu diesem Thema empfiehlt oder Facebook vorschl\u00e4gt, Gruppen von Jazzliebhabern beizutreten?<\/p>\n\n\n\n<p>All diese Faktoren k\u00f6nnen den Polarisierungseffekt verst\u00e4rken, zeigen aber auch <b>einen immer gr\u00f6\u00dferen Eingriff in die Privatsph\u00e4re jedes Einzelnen<\/b>. Und somit die Notwendigkeit, angemessene Schutzma\u00dfnahmen zu ergreifen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\">Entdecken Sie die Ausbildungen von Liora<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Wie funktionieren Empfehlungsalgorithmen?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Empfehlungsalgorithmen nutzen drei Hauptmechanismen: 1. 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Popularit\u00e4t (empfiehlt die meistbesuchten Inhalte \u2013 besonders f\u00fcr neue Besucher geeignet).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Die Risiken der Polarisierung\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Empfehlungsalgorithmen k\u00f6nnen gesellschaftliche Risiken mit sich bringen: Zunahme extremer Ansichten (Polarisierung) in Politik oder Klimawandel, Einschr\u00e4nkung der Inhaltsvielfalt (bei Spotify machen 10% des Katalogs 99% der Streams aus, 20% der Tracks werden nie angeboten), Datenverschmelzung und Eingriff in die Privatsph\u00e4re (z.B. Suchanfragen beeinflussen Empfehlungen auf anderen Plattformen). Dies zeigt die Notwendigkeit angemessener Schutzma\u00dfnahmen.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Amazon, Google oder Facebook in den Internetsektor investierten und ihr Terrain abgrenzten, wo zuvor Zehntausende von Start-ups gescheitert waren, standen sie vor einer besonderen Herausforderung: Wie kann man einen Besucher binden? Wie kann man daf\u00fcr sorgen, dass er wiederkehrt, und im Falle von Nachrichten- oder Streaming-Seiten, dass er so lange wie m\u00f6glich verweilt? 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