LONDON (IT BOLTWISE) – Waipu TV liefert mit „Fernsehen 2030“ Zahlen zur wachsenden Streaming Fatigue bei der Programmauswahl. Die Studie befragt rund 1.000 Menschen in Deutschland und zeigt, wie oft die schiere Auswahl zur Entscheidungslähmung führt. Besonders interessant: Viele Zuschauer erwarten von KI-Unterstützung Hilfe bei der Auswahl statt nur „mehr Inhalte“. Damit rückt nicht die Verfügbarkeit, sondern die kuratierte Auffindbarkeit als Wettbewerbsfaktor in den Fokus.
Wer abends den Fernseher einschaltet, sieht inzwischen meist nicht „ein Programm“, sondern eine Oberfläche voller Optionen. Genau dieses Gefühl der Überforderung greift die Studie „Fernsehen 2030“ auf, die im Auftrag der IPTV-Plattform von Waipu TV erstellt wurde. Befragt wurden dafür rund 1.000 Personen in Deutschland – und das Ergebnis ist weniger überraschend als es sich anfühlt: Ein relevanter Teil der Nutzer findet sich angesichts der Menge an verfügbaren Inhalten nicht zurecht. Die Studie ordnet das Phänomen unter dem Begriff Streaming Fatigue ein und macht damit aus einem Bauchgefühl eine messbare Nutzerreaktion.
Inhaltlich geht es bei der Erhebung nicht nur um die Frage „Warum wird zu wenig geschaut?“, sondern vor allem darum, was sich Menschen bei der Programmauswahl wünschen. Laut den Angaben aus der Studie finden 44 Prozent „etwas im Sinne von Hilflosigkeit bei der Auswahl“ – also sie melden Probleme, sich aus der Vielzahl der Angebote überhaupt entscheiden zu können. Das ist insofern wichtig, weil Fernsehen damit nicht nur als Konsumgerät verstanden wird, sondern als Entscheidungsmaschine: Zwischen „Inhalte sind verfügbar“ und „Inhalte werden genutzt“ liegt offenbar ein Reibungsverlust. Streaming Fatigue wirkt dabei wie eine negative Schleife – je mehr Portfolios wachsen, desto häufiger steigt der Aufwand, die „richtige“ Wahl zu treffen.
Die Studie verknüpft dieses Nutzermuster direkt mit dem Thema Künstliche Intelligenz. Denn KI kann, technisch betrachtet, genau dort ansetzen, wo Nutzer aktuell Zeit verlieren: bei der Priorisierung. Moderne Empfehlungssysteme arbeiten in der Regel mit Nutzersignalen (z. B. Wiedergabehistorie, Abbruchpunkte, Frequenz bestimmter Genres) und kombinieren sie mit Kontextdaten wie Uhrzeit oder Gerätetyp. Entscheidend ist dabei weniger die „Empfehlungsliste“ an sich, sondern die Güte der Rangordnung und die Fähigkeit, Entscheidungen schneller in Richtung „passt“ zu lenken. Wenn Zuschauer bei der Auswahl scheitern, bringt ihnen die bloße Erweiterung des Katalogs wenig; sie brauchen eine kuratierte Verengung des Entscheidungsraums.
Aus Marktsicht ist das der Punkt, an dem die Plattformen stärker in einen Wettbewerb um UX und Auffindbarkeit rutschen. In der klassischen Medienwelt war Programmierung ein vorgelagerter Prozess: Redaktionen entschieden, was sichtbar wurde. Bei Streamingdiensten liegt diese Steuerung inzwischen häufig in Algorithmen. Die Studie legt nahe, dass diese algorithmische Unterstützung nicht nur „nice to have“ ist, sondern die Nutzungsrate direkt beeinflussen kann. Für Anbieter heißt das: Die nächsten Produktentscheidungen drehen sich weniger um zusätzliche Titel, sondern um die Frage, wie Empfehlungen erklären, wie schnell sie die subjektive Relevanz treffen und wie gut sie zwischen „gefällt mir“ und „eigentlich nur gerade okay“ unterscheiden. Gerade bei wechselnden Stimmungslagen am Abend wird das schwierig, denn das Nutzersignal ist dann oft nicht konsistent genug für starre Muster.
Historisch betrachtet hat sich die Empfehlungstechnologie vom einfachen Content-Matching hin zu komplexeren, lernenden Modellen entwickelt. Frühe Ansätze nutzten häufig Ähnlichkeitsmaße über Metadaten (Genre, Kategorie, Schlagworte) und verbesserten sich dann durch Feedbackschleifen aus Klicks und Wiedergaben. Heute werden dafür typischerweise Ranking-Modelle eingesetzt, die verschiedene Faktoren gewichten und nicht nur „ähnlich“, sondern „wahrscheinlich nützlich“ priorisieren. In der Praxis entscheidet dabei die Implementierung: Wie werden Trainingsdaten bereinigt, wie wird mit Sparsity umgegangen, wie wird „Cold Start“ gelöst, wenn ein Nutzer wenig Historie hat? Genau diese technischen Details schlagen sich später in der wahrgenommenen Qualität nieder – und Streaming Fatigue kann entstehen, wenn Empfehlungen zwar verfügbar sind, aber gefühlt nicht liefern.
Für Unternehmen und Produktteams ist die Studie damit auch eine Einladung, den KPI-Katalog zu überdenken. Reine Nutzungszahlen wie „tägliche Streams“ oder „Anzahl abgespielter Titel“ reichen allein nicht, wenn die Auswahl bereits vorher scheitert. Sinnvoller sind Kennzahlen, die die Entscheidungslatenz abbilden: Wie lange bleibt ein Nutzer in der Kategorieansicht, bis er startet? Wie oft wird abgebrochen, nachdem eine Empfehlung ausgewählt wurde? Welche Empfehlungskorridore führen zu einem „schnellen Treffer“, welche zu endlosem Browsen? Wer Künstliche Intelligenz einsetzt, sollte diese Metriken als Trainings- und Optimierungsziel behandeln. Dann wird aus KI nicht nur ein Feature, sondern eine messbare Verbesserung der Nutzerreise.
Gleichzeitig bleibt eine gestalterische Aufgabe: KI muss so in die Oberfläche integriert werden, dass sie sich nicht wie ein weiteres Auswahlrad anfühlt. Viele Nutzer reagieren allergisch auf Empfehlungen, die sie anpingen, aber nicht entlasten. Stattdessen braucht es Mechanismen, die das „Warum“ der Auswahl zumindest indirekt sichtbar machen – etwa über klare, kontextsensitive Vorschläge („für heute Abend“, „wenn du das mochtest“), ohne die Nutzer mit zu vielen Erklärtexten zu beschäftigen. Die Studie macht damit auch deutlich, dass „KI bei der TV-Auswahl“ vor allem dann Mehrwert schafft, wenn sie die Entscheidung reduziert: weniger Durchsuchen, mehr Start. In dem Moment, in dem Streaming Fatigue sinkt, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Katalog wirklich genutzt wird.
Für die nächsten Monate dürfte die Relevanz dieser Erkenntnis steigen, weil Plattformen in ähnlichen Inhaltsmärkten agieren und sich Differenzierung immer schwerer über reine Lizenzpakete erklären lässt. Empfehlungen, die wirklich treffen, werden damit zum strukturellen Vorteil. Waipu TV liefert mit „Fernsehen 2030“ dafür zumindest eine Richtung: Wenn 44 Prozent bei der Auswahl Probleme melden, ist der Hebel klar – Auswahlentlastung. Unternehmen, die KI-gestützte Empfehlungen entwickeln oder integrieren, können daraus konkret ableiten, welche UX-Friktionen sie priorisieren sollten: Entscheidungsschnelligkeit, Trefferquote und die subjektive Kontrolle über den Auswahlprozess.
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