Einleitung

Instagram zählt zu den wichtigsten Plattformen für die Vermarktung neuer Musik. Besonders unabhängige Künstlerinnen und Künstler nutzen Storys, Reels und Beiträge, um ihre Veröffentlichungen einer möglichst großen Zielgruppe zu präsentieren. Gleichzeitig stellt der Plattformalgorithmus Content Creator vor Herausforderungen. Inhalte, die Nutzer zum Verlassen des Dienstes bringen, erzielen häufig geringere Reichweiten, wodurch die Weiterleitung auf Musikstreamingdienste erschwert wird.

Im Rahmen dieses Projekts wurde deshalb eine technische Lösung entwickelt, die Musikempfehlungen über eine automatisierte Direktnachricht (Direct Message, DM) bereitstellt. Anstatt den Streaming-Link direkt in der Story zu veröffentlichen, erhalten Nutzerinnen und Nutzer den Link automatisiert per Nachricht. Ergänzt wird dieses Konzept durch ein eigenes Tracking-System, das eine detaillierte Auswertung der Nutzerinteraktionen ermöglicht.

Das Konzept, Links auf Social Media auf Interaktion hin automatisch schicken zu lassen ist bereits Praxis. Es wurde keiner der Dienstleister in diesem Bereich wie ManyChat, Chatfuel oder Respond.io genutzt, sondern eine eigene Lösung entwickelt.

Der folgende Beitrag beschreibt die Ausgangssituation, die Projektplanung sowie die technische Konzeption der entwickelten Lösung.

Ausgangssituation

Projektpartner war gleichzeitig ein Gruppenmitglied; David, hobbymäßiger Betreiber eines Musikmagazins auf Instagram. Ziel seines Accounts ist es, aufstrebende Musikerinnen und Musiker zu unterstützen. Dafür werden regelmäßig Storys veröffentlicht, die auf neue Musik aufmerksam machen und die Community anschließend zu den jeweiligen Streamingdiensten weiterleiten sollen.

Bisher erfolgte diese Weiterleitung nur indirekt. Besucher der Seite mussten in eigener Initiative einen Song auf dem Streaming Service ihrer Wahl suchen. Aus der Community kam der Wunsch, dass öfter Musik in Form von Storys gepostet wird. Es entstand jedoch der Eindruck, dass genau diese Beiträge deutlich schlechter performten als andere Storys auf demselben Account. Gleichzeitig fehlten aussagekräftige Kennzahlen, um den tatsächlichen Erfolg der Musikempfehlungen zu bewerten, da „der Nutzer verlässt die App und sucht den Song auf Spotify“ natürlich nicht von Instagram getracked wird.

Problemstellung

Das größte Problem bestand in der eingeschränkten Datenqualität. Instagram stellt zwar Kennzahlen wie Reichweite, Story Views oder Likes bereit, beantwortet jedoch nicht die entscheidende Frage: Wie viele Nutzerinnen und Nutzer haben den empfohlenen Song tatsächlich geöffnet, gespeichert oder angehört?

Darüber hinaus zeigte sich ein weiteres Problem. Inhalte, die Nutzer*innen dazu bringt, die App zu verlassen, scheinen vom Instagram-Algorithmus benachteiligt zu werden. Instagram bietet mit Musikstickern eine eigene Möglichkeit zur Musikintegration, diese haben allerdings weder einen Call to Action, den Song zu speichern, noch einen guten Funnel hin auf die Streamingdienste. Für den Kunden bedeutete dies einen Zielkonflikt zwischen Sichtbarkeit auf Instagram und erfolgreicher Weiterleitung zu Streamingdiensten.

Da weder Instagram noch die Streamingplattformen eine vollständige Erfolgsmessung ermöglichen, soll zusätzlich eine eigene Tracking-Lösung entwickelt werden.

Status quo

Um eine Ausgangsbasis für den späteren Vergleich zu schaffen, wurde zunächst über einen Zeitraum von vier Wochen eine Vorher-Messung durchgeführt. Während dieser Zeit wurde täglich eine Story mit Instagram’s Musikstickern veröffentlicht.

Die anschließende Auswertung bestätigte die ursprüngliche Vermutung. Storys mit Musikempfehlungen erzielten im Durchschnitt geringere Aufrufzahlen als andere Inhalte desselben Accounts. Dadurch entstand auch eine Datengrundlage, anhand derer der Erfolg der Lösung bewertet werden konnte.

Zielsetzung

Aus der Analyse der Ausgangssituation wurden mehrere Projektziele abgeleitet.

Das wichtigste Ziel bestand darin, die Reichweite der Musikstorys zu verbessern, ohne vollständig auf die Weiterleitung zu Streamingdiensten verzichten zu müssen. Gleichzeitig sollte die Interaktion mit den Nutzerinnen und Nutzern automatisiert werden, sodass Musiklinks ohne manuellen Aufwand versendet werden können.

Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Datenerfassung. Da Instagram selbst nur eingeschränkte Informationen bereitstellt, sollte ein eigenes Tracking-System entwickelt werden, das sowohl eingehende Nachrichten als auch Linkklicks erfasst und auswertet.

Die Erfolgsmessung sollte anschließend anhand qualitativer und quantitativer Kennzahlen erfolgen. Dazu wurden folgende Metriken definiert:

• Story Views und Story Likes über das Instagram Dashboard
• Anzahl der eingehenden Direktnachrichten mit dem definierten Triggerwort
• Anzahl der Linkklicks sowie die Click-Through-Rate über den eigenen Server
• Community-Umfrage vor und nach der Projektlaufzeit mittels Google Forms

Durch die Kombination dieser Kennzahlen sollte nicht nur die technische Funktionalität überprüft werden. Gleichzeitig sollte bewertet werden, ob sich das Nutzerverhalten gegenüber der ursprünglichen Vorgehensweise verbessert.

Projektmanagement

Das Projekt wurde in vier aufeinanderfolgende Phasen unterteilt:

1. Setup und Erfassung der Ausgangsdaten
2. Testing
3. Launch
4. Auswertung

Für die Organisation kamen Microsoft Teams sowie eine WhatsApp-Gruppe zum Einsatz, über die kurzfristige technische Fragen und Probleme diskutiert werden konnten.

Ein besonderer Vorteil bestand darin, dass der Kunde, dadurch, dass er ein Mitglied in unserer Gruppe war, eng in die Projektarbeit eingebunden war. Dadurch konnten technische Entscheidungen und Content-Strategie unmittelbar miteinander abgestimmt werden, ohne lange Abstimmungswege zwischen Auftraggeber und Entwicklungsteam.

Technische Konzeption

Im Mittelpunkt stand eine automatisierte DM-Lösung. Nutzerinnen und Nutzer sollten nach Eingabe eines festgelegten Triggerworts „link“ automatisch eine Antwort mit dem passenden Musiklink erhalten. Der Bot erkennt eingehende Nachrichten über die Instagram Graph API und antwortet innerhalb weniger Sekunden mit einem (wegen UTM Parametern personalisierten) Link. Gleichzeitig werden Zeitpunkt der Anfrage sowie weitere Informationen in einer Datenbank gespeichert.

Da pro Tag eine Story gepostet werden soll, wurde ein Songkalender implementiert, in dem per Webkonsole je Tag der beworbene Song eingepflegt ist. Wenn der DM Automation Bot getriggert wird, liest er also im Kalender, was der heutige Song ist und schickt dementsprechend den Link. Es ist dabei also theoretisch irrelevant, ob das Schlüsselwort als Antwort auf eine Storys gesendet wurde oder nicht. Ursprünglich war geplant, auch das Posten der Instagram Storys zu automatisieren. Die Instagram Graph API ermöglicht dies leider nicht.

Parallel dazu wurde ein Analytics-Layer entwickelt, der sämtliche Linkklicks über einen eigenen Server registriert. Dadurch lassen sich Kennzahlen wie Click-Through-Rate oder die Anzahl erfolgreicher Weiterleitungen unabhängig von Instagram erfassen.

Skizze der Application-Infrastruktur

Umsetzung, Ergebnisse und Erkenntnisse

Neuausrichtung während der Umsetzung

Während der technischen Umsetzung zeigte sich, dass der ursprünglich geplante Einsatz externer Link-Dienste wie Songwhip oder Odesli zwar grundsätzlich funktionierte, jedoch nur begrenzte Möglichkeiten zur Erfolgsmessung bot. Diese hätten als Link-Baum für die Songs fungiert, auf dem die Nutzer ihren Streaming Service wählen. Dadurch wäre ein Teil der Nutzerdaten weiterhin außerhalb des eigenen Bereichs geblieben.

Aus diesem Grund wurde das ursprüngliche Konzept während der Projektlaufzeit angepasst. Ein Gruppenmitglied brachte die Idee ein, anstelle eines externen Weiterleitungsdienstes eine eigene Landingpage zu entwickeln. Dadurch konnten sämtliche Linkaufrufe über den eigenen Server geleitet und vollständig ausgewertet werden.

Durch diese Entscheidung entstand ein deutlich größerer Handlungsspielraum hinsichtlich Tracking, Auswertung und zukünftiger Erweiterungen.

Praktischer Workflow

Neben der eigentlichen Softwareentwicklung wurde auch der Arbeitsablauf für den Kunden vereinfacht. Ziel war es, möglichst wenige manuelle Schritte für die tägliche Veröffentlichung neuer Musik zu benötigen.

Der finale Workflow gestaltet sich wie folgt:

1. Aktualisierung der Musikplaylist.
2. Erstellung der Story-Videos in Kdenlive.
3. Anlegen der Songs in der Webkonsole.
4. tägliche Veröffentlichung der Story.

Planung der Songs über mehrere Tage hinweg

Ergebnisse

Zur Bewertung der entwickelten Lösung wurden zwei unterschiedliche Varianten miteinander verglichen.

Zunächst wurden die Storys über einen Zeitraum von zwei Wochen mit öffentlich sichtbaren Links veröffentlicht. Anschließend folgte eine einwöchige Testphase, in der ausschließlich auf die DM-Automatisierung verwiesen wurde.

Aufrufe der Storys, chronologisch sortiert
links nur mit Instagram Musik Sticker
mittig Instagram Musik Sticker mit Link
rechts video mit Aufruf zur DIrektnachricht

Bei den Story Views zeigte bei den öffentlich gepostet en Links sich eine negative und bei dem Verweis auf die DM Automation eine positive Entwicklung gegenüber der ursprünglichen Ausgangssituation. Obwohl die Unterschiede abhängig vom jeweiligen Inhalt der Story schwankten, ließ sich insgesamt eine Verbesserung erkennen.

Zu berücksichtigen ist jedoch, dass es sich hierbei um eine neue Funktion handelte und der kurze Zeitraum leider keine statistisch eindeutige Aussage ermöglicht. Ein Teil der erhöhten Interaktion dürfte darauf zurückzuführen sein, dass viele Nutzerinnen und Nutzer das neue System zunächst ausprobieren wollten. Langfristige Aussagen über die tatsächliche Entwicklung können daher erst nach einer längeren Beobachtungszeit getroffen werden.

Zusätzlich konnten erstmals detaillierte Kennzahlen über die eigene Webkonsole ausgewertet werden. Dazu gehörten unter anderem:

• Anzahl der eingegangenen Direktnachrichten
• Anzahl der Linkklicks
• Zeitpunkte der Interaktionen
• Zuordnung der Klicks zum jeweiligen Song

Diese Daten standen vor Projektbeginn nicht zur Verfügung und stellen einen wesentlichen Mehrwert der entwickelten Lösung dar.

Abgleich mit den Erfolgskriterien

Bereits in der Projektplanung wurden mehrere Kriterien definiert, anhand derer der Projekterfolg bewertet werden sollte.

Der entwickelte DM-Bot reagiert zuverlässig auf das festgelegte Triggerwort und versendet automatisch den passenden Link zur Landingpage.

Auch das Tracking arbeitet wie geplant. Sämtliche Linkklicks sowie eingehende Direktnachrichten werden mit Zeitstempel und Songzuordnung in der Datenbank gespeichert.

Darüber hinaus konnte eine Verbesserung der Story Views beobachtet werden. Eine zusätzliche Bewertung sollte anhand einer Community-Umfrage erfolgen, diese wurde jedoch leider nicht durchgeführt.

Insgesamt wurden aber die wesentlichen technischen Projektziele erreicht. Gleichzeitig entstand eine Grundlage, auf der zukünftige Optimierungen aufbauen können.

Herausforderungen

Während der Entwicklung traten verschiedene technische Herausforderungen auf.

Ein wesentlicher Punkt war die Einrichtung der Facebook-Developer-Plattform und der Instagram Graph API. Die Konfiguration der erforderlichen Berechtigungen erwies sich als deutlich komplexer als zunächst erwartet und erforderte mehrere Anpassungen.

Eine weitere Herausforderung stellte das Verhalten des integrierten Instagram-Browsers dar. Der Tipp auf einen Songlink in Instagram öffnet einen Browser in Instagram, statt auf die App des Streamingdienstes weiterzuleiten. Das verschlechtert die Nutzerfreundlichkeit, da händisch auf z.B. „In Spotify öffnen“ getippt werden muss. Dieses Problem wurde im Laufe des Projektes nicht gelöst, da es außerhalb des ursprünglichen Projektumfangs liegt.

Learnings

Während des Projekts konnten mehrere wichtige Erkenntnisse gewonnen werden.

Die erste Erkenntnis betrifft die Abhängigkeit von Social-Media-Plattformen. Entwickler bewegen sich stets innerhalb der technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen der jeweiligen Plattform. Selbst scheinbar einfache Funktionen können durch nicht dokumentierte Änderungen beeinflusst werden.

Außerdem zeigte sich erneut, dass größere Softwareprojekte häufig mehr Zeit benötigen als ursprünglich geplant. Während der Entwicklung entstehen regelmäßig neue Anforderungen oder technische Herausforderungen, die in der ursprünglichen Planung noch nicht berücksichtigt werden konnten.

Ein Erfolgsfaktor war der regelmäßige Austausch innerhalb des Projektteams. Durch die kurzen Kommunikationswege konnten Probleme frühzeitig erkannt und gemeinsam gelöst werden.

Ausblick

Die entwickelte Lösung bildet die Grundlage für weitere Optimierungen.

Der DM Bot erkennt aktuelle jede Erwähnung des Wortes „link“ als Trigger. Da dieses Wort ab und zu aber auch sonst in mitten einer längeren Chatnachricht fällt, ist die Erkennung enger zu definieren.

Darüber hinaus ist geplant, die aktuelle Zuordnung der Songs zu vollständigen Kalendertagen zu überarbeiten. Momentan ist jedem Tag genau ein Song zugeordnet. Dadurch müssen neue Storys möglichst pünktlich zum Tagesbeginn veröffentlicht werden. Eine flexiblere Verwaltung der Veröffentlichungszeiten würde den Workflow deutlich vereinfachen.

Der Entwicklungsschwerpunkt betrifft den Instagram-Browser. David wird sich in das Thema Deep Links einarbeiten und diese eingesetzt werden, um Nutzerinnen und Nutzer nach Möglichkeit direkt in die jeweilige Streaming-App weiterzuleiten und den Zwischenschritt über den Browser zu vermeiden.

Fazit

Das Projekt zeigt, dass sich Automatisierung und datengetriebene Analyse sinnvoll miteinander kombinieren lassen. Durch die Verlagerung der Linkverteilung von öffentlichen Story-Links hin zu einer automatisierten DM-Lösung konnte ein neuer Ansatz zur Umgehung möglicher Reichweitennachteile entwickelt werden. Gleichzeitig entstand erstmals ein eigenes Tracking-System, das detaillierte Einblicke in das Nutzerverhalten ermöglicht.

Besonders die Entwicklung einer eigenen Landingpage erwies sich als richtungsweisende Entscheidung. Sie reduziert die Abhängigkeit von externen Diensten, ermöglicht eine vollständige Datenauswertung und schafft eine flexible Grundlage für zukünftige Erweiterungen.

Auch wenn langfristige Aussagen aufgrund der kurzen Testphase noch ausstehen, wurden die definierten Projektziele größtenteils erreicht. Die Applikation wird künftig regelmäßig genutzt werden und bietet einen echten Mehrwert für David.