Wie Hörer kuratiert neue Titel entdecken wollen

In den ersten Teilen der Fabely-Miniserie zum Hörbuchmarkt haben wir bereits zentrale Entwicklungen beleuchtet: den "Audio-Umbruch" mit einer wachsenden Zahl an Hörbuchplattformen, die Verschiebung von Nutzung und Geschäftsmodellen sowie die zunehmende Verschmelzung von "Social Media, Shortform-Content und Hörbüchern".

Wer über Personalisierung im Audiomarkt spricht, darf den Blick nicht auf Plattformen allein verengen – weder auf etablierte noch auf neue Audio- oder Social-Media-Angebote, und schon gar nicht auf deren technische Empfehlungssysteme. Entscheidend sind die dahinterliegenden Marktbewegungen, veränderte Nutzungsgewohnheiten und vor allem das Vertrauen der Hörbuchfans in Plattformen, in Algorithmen und in die Inhalte selbst.

Nur vor diesem Hintergrund wird verständlich, auf welchen Wegen Hörbuchfans heute Titel entdecken möchten: bewusst kuratiert, klar kontextualisiert und nachvollziehbar. Personalisierung entfaltet ihre Wirkung nur dann, wenn sie wahrgenommen wird, Vertrauen aufbaut und langfristig genutzt wird. Erst daraus entsteht ein Empfehlungsökosystem, das nicht nur effizient ist, sondern auch relevant und nachhaltig erfolgreich.

Während Musik innerhalb weniger Stunden viral gehen kann, folgen Hörbücher und Hörspiele einer anderen Logik. Sie wachsen langsamer, aber dafür nachhaltiger. Empfehlungen entwickeln sich über Wochen, mitunter über Monate. Genau darin liegt ihre Stärke: Hörbücher sind weniger Trend‑, als vielmehr Vertrauensprodukte.

Wer ein Hörbuch beginnt, investiert Zeit, Aufmerksamkeit und emotionale Offenheit. Entsprechend hoch sind die Erwartungen an die Empfehlung dahinter. Ein schneller Hype reicht selten aus, vielmehr steht Relevanz im Vordergrund.

Algorithmen haben den Audiomarkt maßgeblich geprägt. Gleichzeitig erleben wir eine wachsende Skepsis: auf YouTube oder Spotify wird zunehmend hinterfragt, warum bestimmte Inhalte angezeigt werden – und andere wiederum nicht.

Besonders bei Hörbüchern stoßen klassische Musik‑ oder Podcast‑Algorithmen an ihre Grenzen. Hörgewohnheiten unterscheiden sich hier fundamental: Wer tagsüber Playlists streamt, möchte abends vielleicht einen Thriller hören – ohne dass der Algorithmus beides miteinander vermischt. Hinzu kommt, dass Algorithmen bei kurzen Songs und den damit einhergehenden Hörgewohnheiten wesentlich schneller und besser lernen können als bei langen Hörbüchern mit einem gänzlich anderen Hörverhalten.

Das Ergebnis: Empfehlungen fühlen sich oft beliebig an – oder, schlimmer noch, austauschbar und unpassend. Schlimmstenfalls verlassen die Nutzer und Nutzerinnen dann die Plattform.

Parallel dazu wächst das Vertrauen in Empfehlungen von Menschen: Freundinnen, Buchhändlern, Creatorn, Communitys.

Das Prinzip ist alt: die kleine Auswahl auf dem Tisch im Buchladen meines Vertrauens, präsentiert von jemandem, der mich kennt. Neu ist lediglich der digitale Raum.

Plattformen wie Fabely greifen genau diesen Mechanismus auf: Unsere Nutzer kuratieren Listen, ordnen Titel ein, erklären Zusammenhänge. Nicht abstrakt, sondern persönlich. Und genau das schafft Vertrauen.

Hörbücher konkurrieren heute nicht mehr nur miteinander, sondern mit TikTok, Podcasts, Serien und Games. Aufmerksamkeit entsteht dabei häufig in Momenten der Zerstreuung – und ist entsprechend flüchtig.

Die eigentliche Herausforderung beginnt nach dem ersten Interesse: Wie wird aus einem kurzen Impuls nachhaltige Aufmerksamkeit?

Im Bewegtbild haben sich dafür Watchlists etabliert, im Buchmarkt der SuB‑Stapel. Im Audiomarkt fehlte lange ein plattformunabhängiges Pendant – ein Ort, um Hörimpulse dann festzuhalten, wenn aus "klingt interessant" ein konkretes "will ich hören" wird.

Wer heute einen Titel entdeckt, steht vor mehreren Problemen:

• Er ist auf einer anderen Plattform verfügbar als dem eigenen Lieblingsstreamingdienst.

• Er verschwindet später aus dem Katalog und damit aus meiner dort gespeicherten Merkliste.
• Er lässt sich weder sinnvoll nach eigenen Kriterien ordnen noch unkompliziert teilen.

Personalisierung endet daher nicht auf der Startseite einer Plattform oder im Newsletter des entsprechenden Anbieters. Sie beginnt bei der Möglichkeit, Titel plattformübergreifend zu sammeln, zu strukturieren und weiterzuempfehlen – egal in welchem Medium ich mich mit meiner Community austausche.

Nur so werden auch Nischen sichtbar – jenseits der immer gleichen Startseiten‑Features und Newsletter-Empfehlungen, die viel zu oft viel zu austauschbar sind.

Mit dem wachsenden Einsatz von KI verstärkt sich ein weiteres Problem: Inhalte werden zunehmend generisch. Klappentexte, Metadaten und automatisierte Empfehlungen beginnen, einander zu ähneln.

Was fehlt, ist Kontext. Die Nutzer – oder die Chatbots, mit denen sie interagieren – benötigen zitierfähigen, einzigartigen Content. Nur auf dieser Grundlage können auch KI-gestützte Systeme belastbare und überzeugende Empfehlungen aussprechen.

Wenn Hörbuchfans beschreiben, warum ein Titel zu anderen passt, in welchen Situationen er gehört werden sollte oder welche Stimmung er trifft, entsteht echter, zitierfähiger Mehrwert – auch im Kontext von LLM-basierten Chats (LLM: Large Language Model als Grundlage moderner KI Chatbots). Genau diese Inhalte werden damit für Suchmaschinen und KI‑basierte Assistenten relevant, weil sie Empfehlungen über generischen Metadaten hinaus anreichern und attraktiv machen.

Persönliche Reviews, kuratierte Listen und Relationen zwischen Titeln schaffen genau diese Einzigartigkeit. Zugleich machen sie Empfehlungen anschlussfähig – auch für neue, KI-getriebene Discovery‑Wege.

Erfolgreiche Personalisierung begleitet die Hörbuchfans durch mehrere Phasen:

1. Inspiration: Titel entdecken, unabhängig davon, ob dies über eine Audio- oder Social-Media-Plattform, eine Suche, einen Chatbot oder einen Streamingdienst geschieht. Meist passiert dies in einem Moment der Zerstreuung und auf der Suche nach Impulsen und Ablenkung
2. Merken: Makro-Aufmerksamkeit – Nutzer wollen festhalten, priorisieren und nicht vergessen, was ihr Interesse geweckt hat – um den Überblick über den eigenen SuB zu behalten, auch wenn sie gerne Neues entdecken und hinzufügen. Entscheidend ist dabei ein direktes und plattformunabhängiges Speichern und Sortieren, das auch dann Bestand hat, wenn ein Titel bei einem Streamingdienst verschwindet
3. Vertiefen: Mikro Aufmerksamkeit – Ganz nah am Titel entsteht Kontext. Einordnung und Vertrauen wachsen durch kuratierte Listen, persönliche Empfehlungen – und natürlich durch das tatsächliche Hören der Inhalte
4. Weitergeben: Persönliche Empfehlungen werden zum sozialen Akt und zum letzten Schritt dieser User Journey: Der Entdeckungsprozess beginnt innerhalb der eigenen Community von Neuem.

Jede Phase erfordert daher andere Werkzeuge und andere Formen von Relevanz.

Schon heute lassen sich "dynamische Trends nach Genres" auf Fabely beobachten. Interaktionen wie Listen, Shares und Empfehlungen machen sichtbar, welche Genres aktuell gefragt sind und welche Titel in ihren Nischen an Bedeutung gewinnen.

Empfehlungen entstehen aus einem bewussten Mix menschlicher Perspektiven.
Nutzer, Autorinnen, Sprecher und Verlage kuratieren Inhalte nicht werblich, sondern kontextualisiert – sichtbar u. a. in "Tausenden von Hörbuch-Listen".

Profile und Newsletter zeigen künftig Trends aus dem eigenen Netzwerk – bekannt aus Plattformen wie IMDB oder Letterboxd, übertragen auf den Audiomarkt und ergänzt um menschliche Kuration.

Parallel entwickeln wir einen transparenten Empfehlungsalgorithmus der auf Relevanz statt Popularität setzt. Wir ermöglichen somit plattformunabhängige Empfehlungen, bei denen auch Originals verschiedener Streaminganbieter gemeinsam in einer Empfehlungsliste erscheinen können.

Personalisierung im Audiomarkt lässt sich nicht isoliert betrachten. Sie ist das Ergebnis aus Marktbewegungen, Nutzungsverhalten und der zentralen Frage, wem Hörbuchfans ihre Aufmerksamkeit und ihr Vertrauen schenken.

Die vergangenen Abschnitte zeigen: Die Zukunft der Hörbuch-Discovery liegt nicht im nächsten Super-Algorithmus, sondern in der Verbindung aus Technologie und menschlicher Kuration. Bessere Inhalte schlagen mehr Inhalte. Relevanz für den Einzelnen schlägt Reichweite für die Masse.

Wenn Empfehlungen nachvollziehbar, kontextualisiert und plattformunabhängig sind, entsteht Vertrauen. Und aus Vertrauen Bindung. Oder anders gesagt: Wer heute neue Hörbücher entdecken will, sucht keinen perfekten Algorithmus – sondern eine Empfehlung, die sich richtig anfühlt. Genau darin liegt die Zukunft der Personalisierung im Audiomarkt.

Carsten Lambrecht ist seit den 1990er-Jahren im Marketing tätig und fokussiert sich seit 2005 auf Kundennutzen sowie nutzerzentrierte UX für Plattformen und Apps. Seit 2020 arbeitet er als Senior Project Manager Innovation & AI bei Bookwire an der Schnittstelle von Zukunftstechnologien und Unternehmensstrategie. In dieser Rolle baut er Brücken zwischen Business, Tech und Management, begleitet die technische Umsetzung von Projekten wie Fabely und beschäftigt sich insbesondere mit Personalisierung, Discovery-Mechaniken und der Frage, wie Hörbuchfans im digitalen Überangebot ihre nächsten Lieblingstitel finden.