Für viele Unternehmen ist Wikipedia eine Blackbox. Ein Artikel entsteht, wird bearbeitet, taucht in Suchergebnissen auf, und kaum jemand weiß genau, was dahinter passiert. Als Inhaber der Weltraum PR- & Kommunikationsagentur GmbH, der führenden Wikipedia-Agentur im deutschsprachigen Raum, ist Wikipedia-Tracking mein Tagesgeschäft. Seit Jahren beschäftigt mich dieselbe Frage: Wie misst man eigentlich Wikipedia? In diesem Beitrag zeige ich, welche Kennzahlen wirklich relevant sind, welche frei verfügbaren Tools ich dafür nutze, allen voran XTools, und wo diese Werkzeuge an ihre Grenzen stoßen.
Der Wikipedia-Artikel ist für viele Unternehmen der erste Kontaktpunkt in Suchmaschinen, oft noch vor der eigenen Website. Journalisten, Investoren, Bewerber und Kunden informieren sich dort. Trotzdem beobachten die meisten Kommunikationsabteilungen ihren Artikel nicht systematisch, sondern schauen erst hin, wenn etwas auffällt, meist zu spät. Ohne Messung fehlt die Grundlage für jede Entscheidung. Wächst das Interesse an einem Thema? Wird der Artikel häufiger bearbeitet, vielleicht sogar kritisch? Welche Sprachversionen sind überhaupt relevant? Das sind die Fragen, die Wikipedia-Monitoring beantwortet.
Aus meiner Erfahrung lassen sich Wikipedia-Kennzahlen in drei Ebenen gliedern. Die erste ist die Reichweite: die Seitenaufrufe eines Artikels über die Zeit und über verschiedene Sprachversionen hinweg. Die zweite ist die Bearbeitungsaktivität. Wie oft wird ein Artikel verändert, von wem, und wie stark unterscheiden sich diese Bearbeitungen inhaltlich? Eine kleine Tippfehlerkorrektur ist etwas anderes als die Neufassung eines ganzen Abschnitts. Die dritte Ebene sind die strukturellen Verknüpfungen, zum Beispiel der zugehörige Wikidata-Eintrag oder die Mediendateien auf Wikimedia Commons. Beide beeinflussen mittelbar, wie ein Unternehmen in Wissensgraphen und Suchmaschinen-Infoboxen dargestellt wird.
Für die zweite Ebene komme ich an XTools nicht vorbei. XTools ist eine Tool-Suite, die von der Wikimedia-Community gepflegt wird und detaillierte Statistiken zu Nutzern, Seiten und Bearbeitungen liefert. Für meine Arbeit sind vor allem zwei Bereiche wichtig. Die „Page History“ zeigt zu jedem Artikel Kennzahlen wie Artikelgröße, Anzahl der Editoren, Anzahl der Bearbeitungen und deren Verteilung über die Zeit. Der „Edit Counter“ liefert dagegen ein Profil zu einzelnen Autoren: wie aktiv ein Benutzerkonto ist, welche Artikel es bearbeitet und mit welchen Tools. Dazu kommt die „Authorship“-Funktion. Sie schätzt anhand der Zeichenanzahl, welcher Anteil eines Artikeltextes von welchem Autor stammt.
Für die Analyse von Reichweite nutze ich zusätzlich das Pageviews-Analysis-Tool der Wikimedia Foundation. Es stellt Aufrufzahlen für bis zu zehn Artikel gleichzeitig dar und macht sie mit „Langviews“ auch sprachübergreifend vergleichbar.
XTools „Page History“ am Beispiel des Artikels Siemens AG (de.wikipedia.org): allgemeine Kennzahlen sowie Tortendiagramme zu registrierten vs. anonymen Bearbeitungen, Major- vs. Minor-Edits und dem Beitrag der Top-10-Editoren.
So gut diese Werkzeuge einzeln funktionieren, für die Unternehmenspraxis reichen sie nicht aus. Sie sind auf einzelne Artikel und einzelne Sprachversionen ausgelegt, nicht auf ein Unternehmen mit fünf oder mehr Sprachversionen gleichzeitig. Eine automatische Benachrichtigung bei kritischen Bearbeitungen gibt es nicht. Die Verbindung zu Wikidata oder Commons muss man händisch herstellen, weil keines der Tools alle relevanten Datenquellen an einem Ort zusammenführt. Wer für ein Unternehmen mehrere Wikipedia-Artikel in verschiedenen Sprachen betreut, verbringt schnell Stunden damit, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzutragen und manuell zu vergleichen.
Diese Lücke haben wir gemeinsam mit unserer Schwesterfirma weltraum.de geschlossen. Im DATA optimizer, unserem Analyse-Tool, bündeln wir alle Wikipedia-relevanten Daten eines Unternehmens an einem Ort. Dazu gehören alle hinterlegten Artikel über Sprachversionen hinweg, die Seitenaufrufe als gestapeltes Säulendiagramm pro Artikel und Tag, die Top-Editoren nach Bearbeitungen inklusive Sprachraum und Artikelzuordnung sowie die zugehörigen Links zu Wikidata und Wikimedia Commons. Ein Status-Bereich löst zusätzlich automatisch Meldungen aus, etwa wenn ein Kritikteil deutlich erweitert wurde oder wichtige Properties im Wikidata-Eintrag fehlen. Solche Dinge bemerkt man sonst nur durch manuelles Nachschauen.
Das Wikipedia-Dashboard im DATA optimizer: alle Sprachversionen, Seitenaufrufe und Status-Hinweise eines Unternehmens auf einen Blick.
Der Unterschied zu XTools oder dem Pageviews-Tool liegt nicht in der Datenquelle. Die stammt letztlich aus denselben Wikimedia-APIs. Er liegt in der Aggregation und im unternehmerischen Blickwinkel: ein Dashboard statt fünf einzelner Tool-Abfragen, Alerts statt manuellem Nachschauen und ein direkter Bezug zu Reputation und Kommunikation statt reiner Rohdaten.
Wikipedia lässt sich messen, und das sollte jedes Unternehmen mit eigener Wikipedia-Präsenz auch tun. Wer klein anfangen will, kommt mit XTools und dem Pageviews-Analysis-Tool der Wikimedia Foundation bereits sehr weit. Wer mehrere Sprachversionen oder Artikel betreut und keine Zeit für manuelle Datensammlung hat, für den haben wir den DATA optimizer gebaut. Vollständig kontrollieren lässt sich Wikipedia ohnehin nie. Worum es geht, ist informierte Entscheidungen zu treffen statt auf Zufall zu vertrauen
Unternehmer im Bereich Wikipedia, Marketing & Öffentlichkeitsarbeit
Simon Wohlleb
