Jakob Nielsen veröffentlichte 2006 die 90-9-1-Regel, und die Belege seither sind dünn

Was besagt die 90-9-1-Regel?

Jakob Nielsens 90-9-1-Regel besagt, dass in einer Online-Community 90% der Mitglieder nur lesen, 9% gelegentlich beitragen und 1% fast den gesamten Inhalt erstellen. Nielsen nannte das zugrunde liegende Phänomen Beteiligungsungleichheit (participation inequality). Die Aufteilung beschreibt, wie sich der Aufwand über Accounts verteilt, und sie stammt aus der Beobachtung großer nutzergenerierter Websites im Jahr 2006, nicht aus einer kontrollierten Messung einer einzelnen Plattform.

Die Zahlen werden zitiert, als wären sie gestern gemessen worden. Wurden sie nicht, und der Mann, der sie veröffentlicht hat, sagte das damals selbst.

Wer hat die 90-9-1-Regel aufgestellt?

Jakob Nielsen veröffentlichte sie am 8. Oktober 2006 bei der Nielsen Norman Group. Der Artikel trägt heute den Titel "The 90-9-1 Rule for Participation Inequality in Social Media and Online Communities", und seine Formulierung lohnt sich vollständig statt als Paraphrase: "90% of users are lurkers (i.e., read or observe, but don't contribute). 9% of users contribute from time to time, but other priorities dominate their time. 1% of users participate a lot and account for most contributions." Auf Deutsch: 90% der Nutzer sind Lurker, lesen oder beobachten also nur, 9% tragen von Zeit zu Zeit bei, weil andere Prioritäten ihre Zeit beanspruchen, und 1% beteiligt sich stark und liefert den Großteil der Beiträge.

Der erste Satz dieses Artikels enthält die Behauptung, die alles andere überdauert: "All large-scale, multi-user communities and online social networks that rely on users to contribute content or build services share one property: most users don't participate very much." Alle großen Mehrnutzer-Communities und sozialen Netzwerke, die auf Beiträge ihrer Nutzer angewiesen sind, teilen also eine Eigenschaft: Die meisten Nutzer beteiligen sich kaum.

Hat Nielsen die 90-9-1-Regel als Gesetz präsentiert?

Nein. Nielsen schrieb, dass "user participation often more or less follows a 90-9-1 rule", die Nutzerbeteiligung also mehr oder weniger einer 90-9-1-Regel folgt, und diese Einschränkung stammt von ihm selbst, nicht von jemandem, der ihn später abgeschwächt zitiert hat. Anschließend brach er seine eigene Aufteilung im selben Artikel zweimal. Blogs, schrieb er, "have even worse participation inequality than is evident in the 90-9-1 rule", ihre Beteiligungsungleichheit ist also noch stärker ausgeprägt als in der 90-9-1-Regel, näher an 95-5-0.1. Wikipedia setzte er bei 99.8-0.2-0.003 an.

Wer in einem Text drei verschiedene Verhältnisse veröffentlicht, beschreibt eine Form, keine Konstante. Nehmen Sie die 90-9-1-Regel so, wie er sie geschrieben hat: als grobe Skizze einer stark schiefen Kurve, deren echte Zahlen je nach Plattform schwanken.

Gilt die 90-9-1-Regel auf modernen Plattformen?

Die Richtung gilt und die genauen Zahlen nicht. Der stärkste veröffentlichte Test ist van Mierlo (2014), "The 1% Rule in Four Digital Health Social Networks: An Observational Study", im Journal of Medical Internet Research. In vier langlaufenden Support-Communities erstellten 63,990 Accounts 578,349 Beiträge. Weniger als 25% der Accounts verfassten überhaupt einen Beitrag, und die aktivsten Beitragenden, die das Paper Superusers nennt, machten im gewichteten Mittel 74.7% der Inhalte aus.

Dieses Ergebnis schneidet in beide Richtungen. Rund drei Viertel der Accounts posteten nie, was unter 90% liegt. Ein winziger Anteil schrieb trotzdem das meiste, was alle anderen lasen, und genau das ist der Teil von Nielsens Behauptung, auf den es ankommt.

Quelle	Gemessene Population	Berichtete Aufteilung
Nielsen, Nielsen Norman Group, 2006	Online-Communities allgemein	90% lesen nur, 9% gelegentlich, 1% intensiv
Nielsen, Nielsen Norman Group, 2006	Blogs	95, 5, 0.1
Nielsen, Nielsen Norman Group, 2006	Wikipedia	99.8, 0.2, 0.003
van Mierlo, Journal of Medical Internet Research, 2014	63,990 Accounts in vier Gesundheits-Support-Netzwerken	unter 25% posteten überhaupt, Top-Beitragende schrieben 74.7% der Inhalte

Darüber hinaus sind plattformspezifische veröffentlichte Daten rar. Niemand hat eine peer-reviewte 90-9-1-Aufschlüsselung für Reddit, X, Bluesky, Hacker News oder Facebook-Gruppen vorgelegt, die Sie ernsthaft zitieren könnten. Die in Marketing-Decks wiederholten Zahlen gehen auf eine einzige Beobachtung von 2006 zurück, und wer Ihnen in diesem Jahrzehnt eine frisch klingende Aufteilung für eine benannte Plattform reicht, sollte gefragt werden, aus welchem Datensatz sie stammt.

Was macht Beteiligungsungleichheit mit dem Brand Monitoring?

Sie bedeutet, dass das Gespräch, das Sie lesen können, keine Stichprobe der Kundenmeinung ist. Wenn ein kleiner Anteil der Accounts die meisten Beiträge einer Community schreibt, dann liefert eine Keyword-Suche die Meinungen dieser Accounts in einem Umfang weit über ihrem Anteil an der Population. Sie lesen das lauteste Viertel, gewichtet zugunsten des lautesten Prozents darin.

Das macht die Daten nicht wertlos. Es macht sie zu einer anderen Art von Beleg. Ein Social Listening-Feed sagt Ihnen, was öffentlich gesagt wird und wer es sagt, und genau das brauchen Sie für Reputationsarbeit und um Menschen zu finden, die kaufen wollen. Er sagt Ihnen nicht, was die schweigende Mehrheit denkt, und keine Menge an Volumen ändert das. Ergänzen Sie ihn um Voice of the Customer-Forschung, die Menschen erreicht, die nie posten.

Die praktische Falle ist Share of Voice, gelesen als Marktmeinung. Ein Wettbewerber mit drei begeisterten Superusern kann Sie bei der Zahl der Erwähnungen überholen und dabei jede kommerzielle Kennzahl verlieren, die Sie interessiert.

Wie messen Sie den Anteil der Beitragenden in einer Community, die Sie beobachten?

Zählen Sie die Accounts, nicht die Beiträge. Die Formel ist eine Zeile:

Anteil der Beitragenden = (Accounts, die mindestens einmal gepostet haben / insgesamt beobachtete Accounts) x 100

Angenommen, Sie verfolgen ein Subreddit 30 Tage lang und Ihr Tooling protokolliert 12,000 verschiedene Accounts, die gelesen oder interagiert haben, von denen 890 mindestens einmal gepostet oder kommentiert haben. Das sind 890 / 12,000 x 100, also 7.4% Beitragende. Zählen Sie dann dasselbe an der Spitze der Verteilung: Wenn 41 dieser 890 Accounts 600 der 1,050 Kommentare des Monats geschrieben haben, haben 4.6% der Beitragenden 57% der Kommentare produziert. Diese beiden Zahlen sagen Ihnen mehr über die Community als jede einzelne Erwähnung, und sie gehören Ihnen, statt aus 2006 geliehen zu sein.

Machen Sie die Zählung, bevor Sie entscheiden, ob ein Subreddit die Arbeit wert ist. Ein Ort, an dem neun Accounts alles schreiben, ist ein Ort, an dem neun Beziehungen über Ihre Aufnahme entscheiden.

Eine Subreddit-Zählung

Beobachtete Accounts12.000

Accounts, die gepostet haben7,4%

Kommentare der 41 aktivsten Accounts57%

Was sollte eine Marke wegen der 90-9-1-Regel ändern?

Hören Sie auf, Erwähnungsvolumen als Abstimmung zu behandeln, und behandeln Sie einzelne Beitragende als Menschen. Das 1% ist in den meisten Communities klein genug, um es namentlich zu kennen, was die gesamte Prämisse von Community-Marketing ist und der Grund, warum die Meinung eines intensiven Beitragenden weiter trägt als jede Kundenumfrage. Es ist auch der Grund, warum eine parasoziale Beziehung zu einem vielschreibenden Poster mehr wert ist und mehr kostet, wenn sie zerbricht, als seine reine Followerzahl vermuten lässt.

Die Konsequenz für das Monitoring ist konkret. Ordnen Sie das Gefundene nach Absicht statt nach Häufigkeit, denn Häufigkeit misst die Gewohnheit des Schreibers und Absicht misst den Bedarf des Lesers. RedReplier beobachtet Reddit, X, Bluesky, Hacker News und Facebook an einem Ort, bewertet jede Erwähnung nach Kaufabsicht und erklärt mit KI, warum sie markiert wurde, und so trennen Sie den zehnten Beitrag eines Superusers in dieser Woche von einer Person, die um eine Empfehlung bittet. Diese Trennung ist die ganze Aufgabe eines Social-Listening-Tools.

Noch eine Konsequenz: Eine schiefe Basis von Beitragenden lässt sich leicht fälschen. Wenn 1% der Accounts den Großteil der sichtbaren Meinung produziert, kauft man mit zwanzig gekauften oder erfundenen Accounts viel scheinbaren Konsens, und das ist die Mechanik hinter Astroturfing und ein Grund, Account-Historien zu prüfen, bevor Sie einer Welle glauben.

Häufig gestellte Fragen

Wer hat die 90-9-1-Regel erfunden?

Jakob Nielsen veröffentlichte sie am 8. Oktober 2006 bei der Nielsen Norman Group unter dem Begriff der Beteiligungsungleichheit. Er beschrieb ein Muster, das er auf großen nutzergenerierten Websites beobachtet hatte, und legte es als Näherung vor. Der Artikel steht weiterhin auf nngroup.com und nennt die drei Prozentwerte in seinen eigenen Worten.

Ist die 90-9-1-Regel dasselbe wie die 1%-Regel?

Sie beschreiben dasselbe Phänomen in unterschiedlicher Auflösung. Die 1%-Regel besagt nur, dass 1% einer Community die meisten Inhalte erstellt, während die 90-9-1-Regel die mittlere Stufe der gelegentlichen Beitragenden ergänzt. Wissenschaftliche Arbeiten, darunter van Mierlos Studie von 2014 im Journal of Medical Internet Research, verwenden meist die 1%-Formulierung, weil die Spitze der Verteilung der Teil ist, der sich über Websites hinweg wiederholt.

Hat jemand die 90-9-1-Regel widerlegt?

Niemand hat die Form umgestoßen, und mehrere Zählungen haben die Zahlen verschoben. van Mierlo (2014) fand in vier Gesundheits-Support-Netzwerken weniger als 25% der Accounts, die überhaupt posteten, deutlich unter dem Wert von 90% Lurkern, und stellte zugleich fest, dass eine kleine Gruppe 74.7% der Inhalte schrieb. Nielsen selbst berichtete im ursprünglichen Artikel von 2006 95-5-0.1 für Blogs und 99.8-0.2-0.003 für Wikipedia.

Gilt die 90-9-1-Regel für Reddit?

Keine veröffentlichte Studie liefert eine verlässliche 90-9-1-Aufschlüsselung speziell für Reddit. Ehrlich ist die Aussage, dass die Schieflage in jedem großen Subreddit sichtbar ist, wo eine Handvoll Accounts die Kommentarbereiche dominiert, das genaue Verhältnis aber in keiner zitierbaren Quelle gemessen wurde. Zählen Sie es selbst für die Subreddits, die Ihnen wichtig sind, statt eine Zahl zu importieren.

Warum ist die 90-9-1-Regel für Social Listening wichtig?

Weil sie Ihnen sagt, was Ihre Daten sind und was nicht. Öffentliche Erwähnungen sind ein Protokoll dessen, was die beitragende Minderheit zu schreiben beschlossen hat, und das ist der richtige Input, um Käufer zu finden und Reputation zu pflegen, und der falsche, um zu schätzen, was Ihre gesamte Kundenbasis denkt. Wer einen Erwähnungs-Feed als Marktforschung liest, überschätzt die Ansichten der produktivsten Accounts.

Wie bringen Sie mehr von den 90% dazu, beizutragen?

Nielsens eigener Rat war, die Hürde zu senken: Machen Sie den Beitrag zum Nebeneffekt von etwas, das der Nutzer ohnehin tut, etwa eine Bewertung statt einer geschriebenen Rezension. Er plädierte außerdem für Bearbeiten statt Erstellen, also dafür, Menschen bestehende Vorlagen ändern zu lassen, statt komplette Objekte von Grund auf zu bauen. Seine Antwort auf die Frage, ob sich die Ungleichheit beseitigen lässt, waren zwei Wörter: "You can't."

Was ist Beteiligungsungleichheit?

Nielsen nannte das zugrunde liegende Phänomen Beteiligungsungleichheit, das Muster, bei dem ein kleiner Teil der Nutzer fast den gesamten Inhalt einer großen, nutzergenerierten Community erstellt. Er beschrieb es als allgemeine Form, die er 2006 bei mehreren Websites beobachtete, nicht als Messung einer einzelnen Plattform. Die 90-9-1-Regel schreibt diese Form in drei groben Stufen auf.

Kann Beteiligungsungleichheit genutzt werden, um Konsens vorzutäuschen?

Eine schiefe Beitragsverteilung lässt sich leicht fälschen, denn wenn 1% der Accounts bereits die meiste sichtbare Meinung einer Community produzieren, erzeugt der Kauf oder das Erfinden weniger zusätzlicher Accounts schon viel scheinbaren Konsens. Genau dieser Mechanismus steckt hinter Astroturfing. Accounthistorien zu prüfen, bevor man eine plötzliche Welle an Erwähnungen für echte Stimmung hält, ist der Schutz dagegen.

Warum kann die Erwähnungszahl eines Wettbewerbers irreführend sein?

Share of Voice zählt Erwähnungen, nicht Geschäftsergebnisse, sodass ein Wettbewerber mit drei begeisterten Superusern Sie bei der Erwähnungszahl überholen kann, während er bei jeder geschäftlichen Kennzahl verliert. Die Zahl spiegelt die Gewohnheiten weniger produktiver Schreiber wider, nicht die Meinung des Marktes. Genau das ist die Falle, vor der der Beitrag warnt.

Warum sollte Social Listening mit Voice-of-Customer-Forschung kombiniert werden?

Ein Social-Listening-Feed zeigt, was die beitragende Minderheit öffentlich geschrieben hat, nützlich für Reputationsarbeit und um kaufbereite Personen zu finden, aber er sagt nichts über die schweigende Mehrheit, die nie postet. Voice-of-Customer-Forschung erreicht diese Menschen direkt, statt ihre Meinung aus den lautesten Accounts abzuleiten. Die Kombination beider Quellen ergibt ein vollständigeres Bild als jede für sich.