01
Personalisierte Empfehlungen für die SWR-Website
KI-Empfehlungssystem in Produktion · Product Owner · SWR/ARD in Zusammenarbeit mit dem ZDF
Ausgangslage
Manuell gepflegt oder aus dem Altsystem. Beides skalierte nicht.
Die Empfehlungen unter jedem Artikel entscheiden mit, ob Leser auf der Seite bleiben oder abspringen. Manuelle Pflege band redaktionelle Kapazität, die an anderer Stelle fehlte.
Vorgehen · Der Feedback-Kreislauf
01
Modell zeigt zwei Empfehlungsvarianten
02
Redaktion klickt die bessere
03
Feedback als Trainingssignal
04
Modell verbessert sich
Das Bewertungstool
Radikal einfach.
Das eigentliche Problem war nicht die Technik, sondern die Zeit der Redakteure. Zwei Varianten nebeneinander, ein Klick auf die bessere, fertig. Wenige Sekunden pro Bewertung, keine Einarbeitung nötig.
Zwei Empfehlungsvarianten · ein Klick auf die bessere
Live auf SWR.de
Ergebnis
Messbar besser als das Altsystem.
Nach dem Go-live haben wir Aufrufe und Klicks auf die Empfehlungen mit den historischen Zahlen des Altsystems verglichen. Das neue System lief dauerhaft in Produktion.
Altsystem
Neues System
Klicks auf Empfehlungen, relativ · ohne Achsenwerte
Was ich daraus mitnehme
KI-Projekte scheitern selten an der Technik.
Sie scheitern daran, dass die Menschen, deren Wissen man braucht, keine Zeit haben. Wer ihnen Feedback so leicht wie möglich macht, bekommt es auch.