Azernis – Wettbewerbsanalyse in Echtzeit für News-Redaktionen
News-Schlagzeilen ändern sich in Zeiten von digitalem Journalismus mehrfach täglich, das Arbeitstempo für News-Redaktionen nimmt weiter kontinuierlich zu. Zudem beschäftigt die digitale Transformation die Branche seit Jahren. Wie kann es digitalen Publishern trotzdem gelingen, ihre Wettbewerber im Auge zu behalten, sich inhaltlich von ihnen abzusetzen, aber auch die Inhalte zu bieten, die Leserinnen und Leser zur Information brauchen? azernis hat eine Software entwickelt, die News-Redaktionen dabei unterstützt, die Konkurrenz im Bereich des Online News-Publishing in Echtzeit zu beobachten, so wie es aktuell kein anderes Tool auf dem Markt kann. Wir haben mit Stefan Paulus von azernis über ihr Tool, die eigene Nische und ihre weiteren Pläne gesprochen.
Hallo Stefan, wer bist du, was machst du? Und welches Problem möchtet ihr mit azernis lösen?
Hallo Thomas, ich bin Stefan Paulus und Co-Founder von azernis. Ich habe Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau in Paderborn studiert und mich in meinem Master mit Datenauswertungen und Künstlicher Intelligenz befasst. Das Thema Datensammlung und -auswertung ist aktuell mein Fokus bei uns im Team.
azernis entwickelt eine Software zur datengetriebenen Wettbewerbsbeobachtung für News Publisher. Wir sind drei Gründer im Team. Mit dabei ist außerdem mein Bruder Bernd Paulus. Er hat auch in Paderborn studiert, danach bei BR24 gearbeitet. Ihm ist während seiner Zeit dort aufgefallen, dass viele Menschen in Redaktionen häufig darüber reden, was ihre Konkurrenten, was ihre Wettbewerber geschrieben haben, wer zuerst zu einem Thema veröffentlicht hat, wer vielleicht auch mal eine Eilmeldung als Erstes rausgehauen hat. Aber dafür gab es häufig keine Datenbasis: Grundlage waren auch oft Bauchgefühl und der Zufall, wer welche Nachrichtenapps auf dem Handy hat. Da gab es also noch Verbesserungsbedarf. Für diese Datenlücke wollten wir eine Lösung schaffen. Und so hat sich die Idee für azernis entwickelt. Später im Prozess haben wir noch Fabian Siegert als dritten Co-Founder hinzugeholt. Fabian kennen wir auch schon lange: Wir drei haben während des Studiums in einer WG zusammengewohnt. Fabian kümmert sich bei uns um das Thema Finanzen.
Wie lange arbeitet ihr schon an diesem Projekt?
Grob seit dem Frühjahr 2021. Ich glaube, Bernd ist auf mich zugekommen und dann haben wir langsam gestartet. Ich habe gerade meine Masterarbeit geschrieben und Bernd hat noch bei BR24 gearbeitet. In der Phase haben wir uns zunächst beim Media Lab Bayern beworben, die ein vergleichbares Programm anbieten wie das Media Innovation Fellowship des Journalismus Lab. Dort wurden wir aber noch nicht genommen. Das Feedback war, dass das Projekt und die Idee noch nicht ausreichend ausgereift und ausgearbeitet seien. Also haben wir uns wieder hingesetzt mit dem weitergearbeitet, was haben wir im Bootcamp (Bewerbungsrunde) beim Media Lab gelernt haben. Was können wir besser machen, wo können wir mehr ausarbeiten? Wir waren weiterhin der Meinung, dass unsere Idee funktioniert, wenn wir ein paar Dinge ändern und weiterentwickeln. Wir wollten weiterhin ein Unternehmen gründen und haben uns überlegt: Wo können wir Geld und Beratungen bekommen?
Wir sind dann zur Garage 33, dem Gründungszentrum der Universität Paderborn, gegangen. Dort haben wir mit Coaches zusammengearbeitet und fast ein Jahr weiter an unserem Geschäftsmodell gearbeitet, einen Business Plan aufgestellt und weiter an unserer Idee gefeilt. Das hat sich gelohnt: Mit den Unterlagen haben wir uns für das Exist-Gründerstipendium beworben und wurden ausgewählt. Und mit der Basis haben wir uns damals für das Media Innovation Fellowship beworben und waren super happy, in das Programm aufgenommen worden zu sein.
Während des Fellowship haben wir es geschafft, unseren ersten Prototypen zu einer vollumfänglichen Software auszubauen, die inzwischen täglich von Redakteur*innen und Journalist*innen genutzt wird. Denn wir konnten einen ersten Kunden überzeugen und sind mit vielen weiteren Redaktionen, national wie international, in Gesprächen. Teilweise laufen auch dort erste Demos. Das ist ein riesiger Schritt und wir freuen uns auf das Jahr 2023.
Wie habt ihr euch die Themen bei azernis aufgeteilt?
Bernd hat den Hut auf bei der Programmierung unseres Tools und Fabian kümmert sich hauptsächlich um die Finanzen und gemeinsam mit mir um die organisatorischen Dinge. Ich bin zuständig für Analyse und Datenauswertung. Zusätzlich kümmere ich mich um die Organisation im Hintergrund und das Marketing.
Bernd hat bisher die ganze Software programmiert. Was ich Hands-on mache, sind die Reports, die wir auf unserer Webseite und in einer Kooperation zusammen mit Medieninsider als Marketing-Maßnahme veröffentlichen. Wir suchen uns ein Thema aus und analysieren, wie darüber aktuell berichtet wird. Ich mache die Reports, analysiere die Daten, setze sie in Kontext und erkläre, was das für die aktuelle News-Berichterstattung bedeutet.
Wie arbeitet ihr zusammen?
Wir arbeiten komplett remote. Als feste Anlaufstelle haben wir ein Büro in Paderborn im Technologiezentrum der Uni. Dort treffen wir uns zwischendurch, aber Bernd lebt aktuell in München und dort ist er auch eigentlich die meiste Zeit. Fabian lebt in Bielefeld und ich bin lebe in Bad Driburg beziehungsweise Paderborn. Daher treffen wir uns normalerweise alle online.
Wir machen jeden Morgen ein kurzes Meeting, um uns abzusprechen. Was haben wir heute vor? Was haben wir gestern gemacht? Gegebenenfalls: Warum hat irgendwas nicht funktioniert? Was wollen wir noch machen? Zusätzlich treffen wir uns einmal im Monat, um explizit auf unsere Strategie zu schauen und zu checken, ob wir da noch auf dem richtigen Weg sind. Zusätzlich haben wir wöchentlich noch ein Treffen mit unserer Designerin. Sie hat schon viel für uns designend zu z.B. kontinuierlich unsere Software, Marketingmaterialien usw. Während des Media Innovation Fellowship hatten wir regelmäßige Coachings mit zwei Business-Coaches von Petriqor, die uns sehr geholfen haben, unser Startup weiterzuentwickeln. Deswegen möchten wir die Zusammenarbeit auch nach dem Fellowship weiterführen.
Gibt es an eurem Team etwas, das euch besonders auszeichnet?
Unsere enge persönlich Verbindung. Bernd und ich sind ja Brüder und Fabian kennen wir auch schon lange: Ich kenne ihn aus der Schule und wir haben zusammen Abi gemacht. Während des Studiums haben wir zu dritt in einer WG gewohnt und kennen uns daher sehr gut. Wir haben auch immer viel Computer miteinander gezockt, da lernt man sich auch – ich sag mal, in Stress-Situationen – auf jeden Fall gut kennen.
Studiert ihr aktuell noch? Und wieviel Zeit steckt ihr derzeit in azernis?
Bernd und ich haben unser Studium abgeschlossen und arbeiten in Vollzeit am Projekt. Fabi macht derzeit noch seinen Master und priorisiert azernis, wo es geht, auch wenn dadurch teilweise wenig Zeit für sein Studium bleibt.
Könnt ihr aktuell von eurem Startup leben?
Gerade sind die Kosten noch relativ überschaubar, sie steigen natürlich nach und nach, aber durch das Exist-Gründerstipendium kriegen wir monatlich quasi eine Art Gehalt ausgezahlt, mit dem wir unseren Lebensunterhalt bestreiten.
Habt Ihr denn schon Umsatz mit azernis?
Nach dem Besuch auf dem World News Media Congress in Saragossa im Oktober 2022 stehen wir mit mehreren – auch internationalen – Interessenten in Kontakt. Als ersten Kunden konnten wir Ende des vergangenen Jahres die israelischen Tageszeitung Israel HaYom gewinnen. Und auch in Deutschland ist die Nachfrage groß, es laufen bei großen und und kleinen News-Redaktionen Testversionen, aber aktuell sind noch keine weiteren Verträge unterschrieben. Also sind wir noch am Beginn, aber sehr optimistisch, dass wir in diesem Jahr noch mehr Kunden gewinnen können.
Cool, herzlichen Glückwunsch! Kannst Du nochmal erklären, was genau ihr mit azernis anbietet und was euch genau von schon existierenden Produkten abgrenzt?
Wir bieten Wettbewerbsanalyse für Publisher an und dazu haben wir zum einen das Augmented Reality-Dashboard, das die Wettbewerber nebeneinander in Kacheln anzeigt, sodass man immer direkt auf einen Blick sieht, worüber die Wettbewerber und eventuell man selber (wenn man sich selbst darstellt) schreibt. In Echtzeit werden die Positionen der Artikel dargestellt, sowie wie lange sie dort bereits stehen und ob sie hoch- oder runterplatziert wurden. Diese Darstellung ersetzt das bisherige manuelle Öffnen von neuen Browsertabs und spart so bis zu 60 Minuten Arbeitszeit ein. Außerdem können durch die bereitgestellten zusätzlichen Daten die bisherigen Bauchgefühle der CVDs, z.B. zu Themen, die bei der Zielgruppe relevant sind, mit Daten und Fakten belegt werden.
Ein Beispiel: Mitte des Jahres hatte die Tagesschau die drei Top-Artikel alle zu den Themen Gas, Gasmangel und Gas-Krise. Der Spiegel hatte zunächst den documenta-Skandal als Aufmacher und ist dann irgendwann doch umgesprungen und hat Artikel zur Gaskrise mit nach oben genommen; das fand ich sehr interessant von außen zu beobachten. Denn es macht sichtbar, dass der Artikel zum documenta-Skandal eher von untergeordneter Relevanz war und wahrscheinlich bei den Leserinnen und Lesern vom Spiegel nicht so gut ankam. Stattdessen musste der Spiegel dann beim Thema der Gaskrise nachziehen, um seinen Leserinnen und Lesern die wichtigsten und nachgefragten Informationen zu bieten. In diesem Fall hat das Agenda-Setting der Redaktion mit dem documenta-Skandal also nicht so gut funktioniert. Hätte der Spiegel unser Tool genutzt, hätten sie schneller reagieren können und eine mit Daten belegte Entscheidung getroffen.
Nochmal im Detail zu eurem Tool: Ist der Prozess darin dynamisch, aktualisiert sich die Ansicht von selbst?
Genau, man muss die Ansicht nicht aktualisieren, sie aktualisiert sich von selbst zu festgelegten Zeitpunkten. Aber man kann sie auch selbst aktualisieren. Was am Augmented Reality-Dashboard besonders cool ist: In die Vorschau der jeweiligen News-Websites werden weitere Informationen projiziert, das heißt, unter jedem Artikel ist immer eine kleine grüne Leiste, in der die aktuelle Position steht sowie die Position, die der Artikel vorher hatte. Man sieht also jede Bewegung auf der Webseite und kann live alles nachvollziehen. Bei Bedarf können noch weitere Informationen in dieser Leiste dargestellt werden. Wir stellen uns da so was vor wie: Social Media-Zahlen inklusive Likes und Kommentare, Platzierung des Artikels in einem Newsletter inkl. Versandzeitpunkt etc. Oder: Wurde der Artikel auf Mobiltelefone gepusht? Das alles können sich News-Redaktionen anschauen und daraufhin für die eigenen Veröffentlichungen entscheiden: Wie relevant ist ein Thema wirklich? Wie viele Leserinnen und Leser erreiche ich damit?
Als zweiten Schritt arbeiten wir daran, dass sich unsere Kunden all diese Daten, die sie live sehen, auch für Zeiträume in der Vergangenheit ausgeben lassen können. Dass man zum Beispiel analysieren kann: Wie viele Aufmacher hatte ZEIT online im vergangenen Jahr?
Wir haben einmal ZEIT online und den Spiegel miteinander verglichen und da konnte man sehr schön sehen, dass der Spiegel relativ häufig den Aufmacher wechselt, aber zur Zeit der Bundestagswahl gab es einen Ausreißer bei ZEIT online. In diesem Zeitraum von drei Tagen haben sie ebenfalls sehr häufig den Aufmacher gewechselt, was für die ZEIT sehr untypisch ist.
Die letztendlichen Abrufzahlen der einzelnen Artikel seht ihr aber nicht, oder?
Nein, die Abrufzahlen der Artikel haben nur die Publisher selbst, die können wir zumindest (noch) nicht herausfinden. Ein großes Thema, über das wir bislang noch nicht gesprochen haben, sind Aggregatoren, also z.B. Apple News, Google News, Pocket oder Upday. Die können in unserem Tool ebenfalls in einer separaten Leiste dargestellt werden. Daraus lässt sich ablesen, wie diese Aggregatoren funktionieren und wie man als Publisher häufiger aufgenommen werden kann.
Durch Bernds Zeit in einer News-Redaktion haben wir schon einige Insights, welche Daten interessant und relevant sind, aber wir sprechen natürlich kontinuierlich mit verschiedenen News-Redaktionen, welche Infos sie für ihre Arbeit benötigen.
Welches Geschäftsmodell ist für azernis geplant? Und wie viele Kunden bräuchtet ihr, damit sich das für euch lohnt?
Wir verfolgen ein klassisches Software-as-a-Service-Modell, das heißt, die Publisher zahlen monatlich oder jährlich einen Betrag, und zwar abhängig von der Anzahl der zu beobachtenden Wettbewerber oder Aggregatoren – die kosten jeweils den gleichen Betrag.
Über das Exist-Gründerstipendium haben wir erst einmal Gehalt für unseren Lebensunterhalt, das heißt, das erste Jahr ist so weit relativ sicher finanziert. Für das zweite Jahr planen wir mit weiteren Stipendien und überlegen über (private) Investorinnen und Investoren Geld einzusammeln, um weiteres Wachstum finanzieren zu können. Schätzungsweise trägt sich unser Tool ca. ab zehn Kunden, vorausgesetzt sie möchten eine ausreichend hohe Anzahl an Konkurrenten beobachten.
Der Vorteil von einem weiteren Stipendium nach dem Fellowship wäre, dass wir weiterhin Unterstützung von der Universität Paderborn bekommen, das Büro nutzen und weiter dort mit den Coaches zusammenarbeiten können. Das hilft gerade noch sehr.
Habt ihr auch noch andere Geschäftsmodelle in Betracht gezogen? Und warum habt ihr euch genau für das jetzige entschieden?
Software-as-a-Service bot sich von Anfang an sehr für uns an, andere Geschäftsmodelle haben wir kaum in Betracht gezogen. Viele vergleichbare Softwareanbieter haben dieses Geschäftsmodell, weil es viele Vorteile für beide Seiten hat. Entsprechend haben wir dahingehende nicht lange überlegt.
Allerdings haben wir viel darüber nachgedacht, wie genau wir mit Kunden abrechnen. Wir haben uns dafür entschieden, pro beobachtetem Wettbewerber abzurechnen. Es ist einfach das naheliegendste und das einfachste für die Kunden.
Und in die Zukunft geblickt: Wenn wir den Markt erobert haben sollten oder er einfach gesättigt ist, gibt es noch weitere Angebote, die wir mit unseren gesammelten Daten über die Publisher und das Publishing-Verhalten anbieten können. Zum Beispiel für die Finanzindustrie könnten wir Informationen dazu bereitstellen, welche veröffentlichte News bei kleinen Anleger*innen ankommt.. Oder im Bereich Media Intelligence: Wir könnten Industrie-Unternehmen helfen und analysieren mit welchen Themen sie in den Medien wie präsent sind.
Wie viele Kunden gibt es denn eigentlich da draußen? Sind nur die großen Verlage eure potenziellen Kunden oder habt ihr auch noch andere Bereiche im Auge?
Es gibt schon relativ viele Nachrichtenangebote. Schaut man z.B. in die Liste der IVW für Deutschland, zeigen sich schon relativ viele große Angebote, bei denen Budget für Tools verfügbar wäre. In den Übersichten der IVW tauchen die öffentlich-rechtlichen Sender gar nicht auf, aber auch für sie und deren vielfältige News-Redaktionen ist unser Tool hilfreich. In Deutschland gibt es ungefähr 700 Online-Medien, Nachrichtenmedien und News-Redaktionen. Das sind einige potenzielle Kunden. Und dazu können wir uns auch gut vorstellen mit internationalen Kunden zusammenzuarbeiten – eine klassische Sprachbarriere gibt es bei unserem Tool nicht.
Außerdem müssen unsere Kunden nicht nur große Verlage sein, es gibt viele Lokal- und Regionalverlage und Zeitungen, denen das Tool weiterhelfen könnte. Wir haben den Claim „Data driven newsrooms“ und wir sehen, dass sehr viele Lokal- und Regionalverlage noch Potenzial haben, sich zu digitalisieren und datengetrieben zu arbeiten. Ihnen möchten wir sehr gerne partnerschaftlich zur Seite stehen und mit unserer Software helfen neue Prozesse und Transformationen mitanzustoßen.
Die Idee hinter azernis basiert darauf, dass ihr in der Lage seid, die Webseiten automatisch abzulesen. Wie sieht die rechtlichen Lage dazu aus?
Es gibt zwar rechtliche Risiken in unserem Bereich, aber wir haben das Tool ausführlich mit Juristen besprochen und es war relativ schnell klar, dass es juristisch kein Problem ist, die frei zugänglichen Daten zu verwenden.
Es gibt Leute, die auch professionell zu bestimmten Themen Inhalte in eine Dashboard-Ansicht setzen. Wie sieht der Markt da aus? Was unterscheidet euch davon?
Unser Fokus ist die Liveansicht in einem Dashboard mit zusätzlichen Informationen. Das bietet kein anderes Tool bislang. Außerdem heben wir uns von anderen Anbietern dadurch ab, dass wir uns sehr klar auf die Publishing-Branche fokussieren und dadurch, dass wir diese Liveansicht mit den Daten der verschiedenen Websites direkt ausspielen können.
News-Websites werden fast täglich upgedatet, nicht nur inhaltlich, sondern auch in der Programmierung. Da müssen alle Scraper nachziehen. Wenn ein Kunde eigentlich gerade die ZEIT online-Daten anschauen will, aber auf der Webseite ein Update gemacht wurde, werden gegebenenfalls keine Daten angezeigt. Wie geht ihr mit diesem Problem um?
Für das Problem haben wir leider auch keine andere Lösung, als dass wir einen neuen Scraper für diese Seite schreiben oder anpassen müssen, besonders bei umfangreichen Updates der Websites. Für ein paar Stunden ist die Daten-Qualität entweder gar nicht da oder schlechter.
Nach dem Abschluss des Media Innovation Fellowship: Was sind eure nächsten Ziele?
Nach dem Media Innovation Fellowship wollen wir mit noch mehr potenziellen Nutzerinnen und Nutzern der Software sprechen und ihnen die Vorteile der datengetriebenen Wettbewerbsbeobachtung zeigen. Dazu arbeiten wir gerne mit weiteren Publishern zusammen, um die Software auf die Bedürfnisse der Publisher genau anzupassen. Außerdem stehen noch viele weitere Features auf unserer To-Do-Liste. Besonders freue ich mich auf unser KI-Themen-Feature, das echte thematische Auswertungen ermöglicht, basierend auf der gleichen Technologie, die auch beim Chat-Programm Chat-GPT verwendet wird. Damit werden thematische Auswertungen zu den Veröffentlichungen der Publisher noch besser möglich. Ich denke im Frühjahr 2023 werden wir das Feature in die Software integriert haben.
Wie sieht es mit dem Team aus: Plant ihr erstmal zu Dritt zu bleiben oder möchtet ihr längerfristig mehr Leute ins Team holen?
Wir würden sehr gerne noch mehr Leute ins Team holen, Aufgaben gehen natürlich nie aus, aber müssen wir schauen, ab wann das finanziell möglich ist. Ob wir weitere Mitarbeitende einstellen können, hängt natürlich davon ab, wie erfolgreich wir sind und wie viele Pilotprojekte wir starten können. Wir freuen erstmal, dass wir seit kurzem eine studentische Hilfskraft mit in unserem Team haben, die uns bei der alltäglichen Arbeit unterstützt.
Lass uns mal in die Zukunft gucken: Wo steht azernis in fünf Jahren? Wie sieht euer Produkt aus, wie sieht euer Team aus?
In fünf Jahren agieren sind wir international und sind fest in der Branche etabliert. azernis ist die Steuerungssoftware für Daten getriebene Newsrooms. Bei uns intern stelle ich mir vor, dass wir weiter schlanke und unbürokratische Strukturen haben, Menschen gerne bei uns arbeiten, sich gerne einbringen und ihre Talente entfalten können.
Wenn sich jemand zur Unterstützung bei euch melden möchte: Was braucht ihr gerade, das euch eventuell die Leser*innen dieses Interviews anbieten können?
Was uns sehr weiterhilft ist Feedback von Leuten aus der Branche, die potenziell unsere Software nutzen würden. Das war auch ein Grund für unsere Bewerbung beim Journalismus Lab: Damit wir über das bestehende Netzwerk mit vielen Menschen aus der Medienbranche in Austausch kommen konnten. Das hat uns sehr weitergeholfen. Und ganz abstrakt hilft uns natürlich Geld weiter. Damit können wir auf jeden Fall Leute einstellen und schneller wachsen und unser Tool noch schöner und besser machen.
