Creative Diversity Score: Was Metas neue Spalte misst

Was Meta neu im Werbeanzeigenmanager anzeigt

Die Spalte findest du über „Spalten“ und „Spalten anpassen“. In der englischen Oberfläche reicht die Suche nach „creative“, dann erscheint „Creative diversity“ als einziger Treffer. In der deutschen Oberfläche heißt die Kennzahl laut Max Palma von mega3 „Diversifizierung der Anzeigengestaltung“, die deutsche Hilfeseite spricht von „Abwechslungsreicher Anzeigengestaltung“. Wer sie nicht findet, sucht am besten nach „Anzeigengestaltung“. Der Wert steht auf Ebene der Anzeigengruppe. Fährt man mit der Maus darüber, erklärt Meta ihn so: Die Kennzahl zeige, wie visuell unterschiedlich die Bilder und Videos einer Anzeigengruppe voneinander sind. Darunter der Hinweis, dass es sich um einen Schätzwert handelt, der sich noch in Entwicklung befindet.

Neu ist die Spalte nur für Deutschland. Der früheste Beleg, den ich gefunden habe, stammt vom 5. August 2026: Akvile DeFazio, Chefin der Agentur AKvertise, zeigte auf X den Hinweis „New creative diversity column“ und ein Fenster mit der Meldung, die Vielfalt ihrer Anzeigengruppe sei niedrig. Ihr Kommentar: Ausgerechnet zwei ihrer größten und vielfältigsten Konten stünden auf „Low“. Meta rät in demselben Fenster, neue Medien hochzuladen, und ergänzt einen Satz, der später wichtig wird: Man könne auch mehrere Seitenverhältnisse desselben Creatives hochladen, Meta zeige sie dann in den passenden Platzierungen.

Die Einführung läuft offenbar in Wellen. Auf Reddit schrieb ein Nutzer am 20. September, die Kennzahl sei bei ihm noch nicht verfügbar. Chris Nothdurfter, seit zwölf Jahren mit Meta-Anzeigen unterwegs, kommentierte bei Florian, er habe sie in seinen Konten noch nicht gesehen. Jannik Bork von CONTXT Advertising schreibt am 30. September, der Score sei „gerade noch im Rollout“.

Seit dem 22. September gibt es außerdem eine zweite Stelle, an der der Score auftaucht. Peter Quadrel zeigte auf X einen Block namens „Creative health“ in der Kampagnenansicht. Er fasst zwei Dinge zusammen: die Ermüdung der Creatives und ihre Vielfalt. Bei Quadrel steht dort „6 of 12 ad sets have low creative diversity“, dazu eine Verteilung: 4 Anzeigengruppen ohne Wert („Unknown“, laut Quadrel meist zu wenig Daten), keine auf Hoch, 2 auf Mittel, 6 auf Niedrig. Darunter zeigt Meta „Top industry imagery“, also Bilder, die in der Branche gerade gut laufen.

Das ist wichtig für eine These, die gerade viel geteilt wird: Der Score werde auch auf Kampagnenebene angezeigt, eine Kampagne könne also hoch stehen, obwohl einzelne Gruppen wenig Vielfalt haben. Was Quadrels Screenshot zeigt, ist eine Zählung der Anzeigengruppen. Ob Meta zusätzlich die Bilder über alle Gruppen einer Kampagne hinweg vergleicht, dokumentiert Meta nicht. Die Hilfeseite spricht von einem Wert für eine „Anzeigengruppen- oder Konto-ID“ und von einem Vergleich der Bilder „in deiner Anzeigengruppe“.

Was der Score wirklich misst

Über kaum eine Frage wird gerade so viel geraten. Florian Litterst vermutet, Meta berücksichtige vor allem technische Unterschiede wie Bild, Video und Partnership Ads. Die US-Agentur Common Thread Collective schreibt, der Score lese fünf Dimensionen, von der Botschaft über den Hook bis zum Sprecher. Ein Beitrag auf Reddit hat diese fünf Dimensionen übernommen, mehrere LinkedIn-Posts auch. Die Antwort steht in Metas eigener Hilfe, und sie ist nüchterner.

Die Vielfalt wird berechnet, „indem die Bilder und Video-Miniaturbilder in deiner Anzeigengruppe verglichen und auf Ähnlichkeit geprüft werden“. Das Ergebnis wird in eine Punktzahl umgewandelt und über Schwellenwerte als hoch, mittel oder niedrig eingestuft. Mehr steht dort nicht. Daraus folgen drei Dinge, die in vielen Beiträgen untergehen:

• Text zählt nicht. Primärtext, Überschrift und Beschreibung kommen in der Berechnung nicht vor. Fünf Anzeigen mit demselben Bild und fünf verschiedenen Texten sind für den Score ein Bild.
• Bei Videos zählt das Vorschaubild. Meta vergleicht die Miniaturbilder. Drei Videos mit verschiedenen Hooks, aber demselben ersten Bild, sehen für diese Rechnung gleich aus.
• Das Format zählt nur indirekt. Ein Karussell, ein Video und ein Bild werden nicht als Formate gezählt. Sie bringen nur dann Vielfalt, wenn ihre Bilder anders aussehen.

Das erklärt auch die vielen „Niedrig“-Werte, über die Praktiker berichten. Akvile DeFazio beschreibt in Search Engine Land Konten mit Bildern, Videos, verschiedenen Hooks und Personen, UGC, Partnership Ads, beworbenen Beiträgen und Karussells, und trotzdem stand überall „Low“. Wenn in all diesen Anzeigen dasselbe Produkt vor demselben Hintergrund zu sehen ist, ist das aus Sicht eines Bildvergleichs folgerichtig.

Warum es den Score gibt: Andromeda und die Gruppierung ähnlicher Anzeigen

Der Score ist neu, die Idee dahinter nicht. Im Dezember 2024 stellte Meta Andromeda vor, das System, das bei jedem Aufruf von Facebook oder Instagram aus zig Millionen möglichen Anzeigen ein paar tausend Kandidaten auswählt. Erst danach entscheiden Ranking-Modelle wie GEM, welche Anzeige jemand sieht. Andromeda wurde ausdrücklich dafür gebaut, mit der wachsenden Zahl an Creatives aus KI-Werkzeugen zurechtzukommen. Im April 2025 schrieb Meta dann den Satz, der seitdem in jedem Vortrag zu Meta-Anzeigen fällt: Der Fokus habe sich von Nischen-Targeting zur Diversifizierung der Creatives verschoben, sie sei der beste Hebel, um relevante Zielgruppen zu finden.

Die entscheidende Erklärung kam am 16. Dezember 2025 in einem Beitrag mit dem Titel „Demystifying Creative Diversification“. Meta schreibt dort, das System analysiere Creatives und fasse Anzeigen zusammen, die wichtige visuelle und thematische Merkmale teilen. Anzeigen, die sich ähnlich sehen oder anfühlen, gelten als Varianten desselben Creatives. Was das System über sie lernt und wie es sie ausliefert, wird auf dieser gemeinsamen Ebene geteilt und nicht nur je Anzeige.

Im selben Beitrag grenzt Meta zwei Begriffe ab, die oft verwechselt werden. Creative Fatigue, also Ermüdung, entsteht, wenn dieselbe Zielgruppe dasselbe Bild oder Video zu oft sieht. Die Interaktion sinkt, die Kosten je Ergebnis steigen. Creative Similarity, also Ähnlichkeit, liegt vor, wenn Anzeigenbilder sich visuell zu sehr gleichen, auch wenn es technisch verschiedene Dateien sind. Meta fasst es in einem Satz zusammen: Ermüdung ist Überbelastung, Ähnlichkeit ist fehlende visuelle Vielfalt. Der Score misst das Zweite, der Block „Creative health“ zeigt beides nebeneinander.

Auf der deutschen Best-Practice-Seite formuliert Meta die Folge für die Auslieferung noch direkter: Sind Anzeigengestaltungen zu ähnlich, erkennt das System sie möglicherweise nicht als unterschiedlich und liefert sie an dieselben Zielgruppen aus. Das führe zu begrenzter Reichweite und schließlich zum Status „Verminderte Anzeigenwirkung“ oder „Ad Fatigue“ in der Spalte „Auslieferung“.

Wie die Kennzahl entstanden ist, lässt sich gut nachzeichnen:

Interessant ist, was Meta zur Frage sagt, wie genau die Modelle ein einzelnes Creative sehen. Die Sprecherin Alisha Swinteck sagte Ende September dem Branchendienst Marketing Brew, man gehe nicht ins Detail, wie die Ranking-Modelle einzelne Creatives darstellen. Die Empfehlung sei bewusst ergebnisorientiert und nicht auf ein Modell zugeschnitten: diversifizieren, testen, das System optimieren lassen. Olivia Cripps von der Agentur Billion Dollar Boy beschreibt im selben Artikel, was Meta Agenturen erklärt: Zwei Videos derselben Person, eines mit „Text A“ und eines mit „Text B“, gelten als dasselbe Creative.

Was Praktiker auf LinkedIn, X und Reddit berichten

Die Diskussion ist jung, aber die Linien sind schon klar. Fast alle, die die Spalte in echten Konten gesehen haben, berichten von vielen „Niedrig“-Werten. Die Deutungen gehen auseinander.

Jannik Borks Beispiel ist die beste Veranschaulichung, die ich gefunden habe. Er kennzeichnet sie selbst als schematisch, die Motive sind KI-generiert. Die Logik stimmt aber mit Metas Beschreibung überein: Die Überschrift ändert am Bild nichts, die neue Szene schon.

Auf Reddit ist die Diskussion bisher dünn. Der längste Thread in r/FacebookAds vom 19. September fasst vor allem die US-Artikel zusammen. Hängen bleibt ein praktischer Tipp daraus: Leg die Vorschaubilder einer Anzeigengruppe nebeneinander. Wenn du sie in Daumennagelgröße nicht innerhalb von zwei Sekunden auseinanderhalten kannst, kann es Metas System vermutlich auch nicht.

Mein Test: 68 Anzeigenbilder, jedes mit jedem verglichen

Meta verrät weder Modell noch Schwellenwerte. Was sich aber prüfen lässt: Wie ähnlich sieht ein Bildmodell typische Anzeigenvarianten? Dafür habe ich das Material aus meinem Labor genommen. Dort liegen 30 Static Ads für sechs erfundene Marken, von Nahrungsergänzung bis Buchhaltungssoftware, jede in 4:5 und 1:1. Wie sie mit KI entstanden sind, steht im Beitrag über Static Ads mit KI. Für drei Konzepte gibt es zusätzlich eine Fassung aus einem zweiten KI-Modell. Dazu kommen vier Iterationen der Kaffee-Anzeige „Dein Kaffee ist zu alt.“, wie sie in jedem Werbekonto vorkommen: Hintergrund in einer anderen Farbe, eine neue Überschrift, ein anderer Ausschnitt und die quadratische Fassung.

Als Bildmodell dient MobileNetV3-Small, ein kleines, frei verfügbares Netz, das an rund 1,3 Millionen Fotos gelernt hat, Bildinhalte zu erkennen. Es macht aus jedem Bild 576 Merkmale. Wie ähnlich zwei Bilder sind, ergibt sich aus dem Vergleich dieser Merkmale, von 0 für völlig verschieden bis 1 für identisch. Ich habe das Modell in JavaScript nachgebaut und gegen das Original geprüft: Die Abweichung liegt unter 0,00001. Meta nutzt mit Sicherheit ein anderes, größeres Modell. Der Test zeigt also nicht Metas Werte, sondern wie ein Bildmodell grundsätzlich auf solche Varianten reagiert. Zur Kontrolle habe ich dieselben Bilder zusätzlich mit CLIP verglichen, einem deutlich größeren Modell, das Bilder und Texte gemeinsam gelernt hat.

Das Ergebnis ist eindeutiger, als ich erwartet hatte. Alle 30 Paare „gleiche Anzeige in 4:5 und 1:1“ und alle 10 Paare der Kaffee-Iterationen liegen über 0,86, der niedrigste Wert bei 0,88. Von den 435 Paaren verschiedener Anzeigen liegt kein einziges darüber, der höchste Wert bei 0,83. Selbst der blaue Hintergrund, der für das Auge den größten Unterschied macht, ändert am Urteil nichts: Für das Modell bleibt es dieselbe Anzeige.

Drei Befunde sind für die Praxis wichtig:

• Ein neues Format ist kein neues Motiv. Die quadratische Fassung einer Anzeige ist für das Modell fast identisch mit dem Original. Drei Konzepte in je zwei Formaten ergeben 3 Motive aus 6 Bildern. Das passt zu Metas eigenem Hinweis, Seitenverhältnisse als Varianten desselben Creatives hochzuladen.
• Ein anderes KI-Modell macht kein neues Konzept. Dasselbe Briefing, einmal mit Nano Banana Pro und einmal mit GPT Image umgesetzt, landet bei 0,88 bis 0,92. Wer glaubt, mit mehreren Bildgeneratoren Vielfalt zu schaffen, erzeugt Iterationen.
• Dasselbe Produkt im Bild rückt Anzeigen zusammen. Die fünf Kelvra-Anzeigen zeigen fünf verschiedene Konzepte, aber in jeder steht dieselbe blaue Dose. Im Schnitt liegen sie bei 0,74, deutlich über dem Median von 0,65 für Konzepte derselben Marke. CLIP sieht das noch strenger: 0,69 im Schnitt, im engsten Paar 0,84, während Anzeigen verschiedener Marken bei 0,39 liegen. Genau diese Art Nähe dürfte hinter vielen „Niedrig“-Werten stecken, obwohl Formate und Texte wechseln.

Vielfalt-Check: Prüf deine eigenen Anzeigen

Den Test kannst du mit deinen eigenen Motiven wiederholen. Nimm die Bilder einer Anzeigengruppe, bei Videos das Vorschaubild, und zieh sie in das Feld. Der Check zeigt, welche Bilder das Modell zu einem Motiv zusammenfasst und wie ähnlich jedes Paar ist. Die drei Beispiele stammen aus dem Test oben.

Ein Hinweis zum Lesen: Der Check sieht nur Bilder, keine Zahlen. Er sagt dir, ob deine Anzeigen für ein Bildmodell verschieden genug aussehen. Ob sie verschieden genug wirken, zeigt nur die Auswertung im Werbekonto.

Meine Einschätzung

Ich stehe RYMHART bei Google Ads und Meta Ads beratend zur Seite und baue selbst Anzeigenmotive mit KI. Aus diesem Blickwinkel sehe ich den Score so:

Budget umdenken: Konzepte gehören zusammen

Hier bin ich bei Florian Litterst, und der Test macht das Argument sogar noch schärfer. Der klassische Test sieht so aus: Jedes neue Konzept bekommt eine eigene Anzeigengruppe mit festem Budget, damit man sauber vergleichen kann. Genau dieser Aufbau landet beim Score zwangsläufig auf „Niedrig“, weil Meta je Anzeigengruppe vergleicht und jede Gruppe nur ein Motiv enthält. Florians Beobachtung auf Kampagnenebene ist nach Quadrels Screenshot eine Zählung der Gruppen. Das ändert an seinem Schluss nichts: Wer Konzepte in getrennte Gruppen sperrt, gibt dem System weniger Auswahl, als es haben könnte.

Dazu kommt die Lernphase. Laut Metas Hilfe verlässt eine Anzeigengruppe sie in der Regel nach etwa 50 Ergebnissen in den sieben Tagen nach der letzten größeren Änderung. Meta rät ausdrücklich, nicht zu viele Anzeigen und Anzeigengruppen anzulegen und ähnliche Anzeigengruppen zusammenzulegen, damit sich das Gelernte bündelt. Im Beitrag vom Dezember 2025 empfiehlt Meta dasselbe, und das Advantage+ Kampagnenbudget ist genau dafür gebaut: Es verteilt ein gemeinsames Budget in Echtzeit auf die Gruppen mit den besten Chancen. Für kleine Budgets ist das keine Stilfrage. Mit 50 Euro am Tag und 20 Euro je Ergebnis kommen drei getrennte Testgruppen auf knapp sechs Ergebnisse pro Woche und Gruppe. Das lernt nie aus. Der Rechner zeigt das für deine Zahlen.

Getrennte Gruppen haben weiter ihren Platz, etwa wenn ein Test einen festen Anteil des Budgets braucht oder wenn du bewusst ein neues Produkt gegen den Rest abschirmen willst. Als Standard für Creative-Tests halte ich sie aber nicht mehr für sinnvoll.

KI-Creatives sind der Hebel, aber für Motive, nicht für Varianten

Wenn Vielfalt heißt, dass sich Bilder wirklich unterscheiden, wird die Produktion zum Engpass. Ein Agenturinhaber beschreibt ihn auf Reddit: Seine drei Kreativen schaffen acht bis zehn Videos pro Kunde und Monat, die Kunden wollen dreißig. Motions Benchmark mit 578.750 Meta-Anzeigen zeigt, warum Menge zählt: Nur etwa jedes zwanzigste neue Creative wird ein Gewinner, bei kleinen Konten mit weniger als 10.000 Dollar Monatsbudget sind es 4 %. Diese Konten starten im Schnitt 2,8 neue Creatives pro Woche, die größten 18,8.

Hier ist KI für mich der Hebel. Die 60 Bilder meiner Labor-Anzeigen haben 2,79 Euro an Bildkosten und 52 Minuten Arbeit gekostet, das Briefing nicht eingerechnet. Eine einfache Grafik von einer Agentur kostet laut dem Vermittler AgenturFinder 200 bis 1.000 Euro. Im Beitrag über Magnific Spaces zeige ich, wie aus einem Handyfoto ein Packshot und daraus mehrere Anzeigen werden. Meta selbst meldet für Kampagnen mit seiner Bildgenerierung eine um 11 % höhere Klickrate und eine um 7,6 % höhere Conversion-Rate. Das sind Metas eigene Zahlen, ohne offengelegte Methode.

Der Test zeigt aber auch die Falle: Dasselbe Konzept aus zwei KI-Modellen ist für das Bildmodell ein Motiv, Farbwechsel und neue Überschriften ebenso. KI lohnt sich also dort, wo sie neue Szenen, Personen, Umgebungen und Blickwinkel liefert: das Produkt im Alltag statt im Studio, ein anderes Publikum, ein anderes Problem. Wer mit KI nur zwanzig Varianten derselben Idee erzeugt, kauft sich für den Score und für Andromeda genau eine Anzeige.

Nützlich, aber kein KPI

Der Score ist ein gutes Warnlicht. Er macht sichtbar, was Meta seit Dezember 2025 beschreibt, und er bringt Kreation und Mediaplanung an einen Tisch. Als Ziel taugt er nicht. Meta selbst nennt ihn einen Schätzwert in Entwicklung, eine Verbindung zu Auslieferung oder Kosten ist nicht dokumentiert, und die Meta-Sprecherin rät ausdrücklich davon ab, auf einzelne Modelle hin zu optimieren.

Google hat mit der Anzeigeneffektivität bei Suchanzeigen eine ganz ähnliche Bewertung, von „Schlecht“ bis „Sehr gut“, die ebenfalls vor allem die Vielfalt der Bausteine misst. Google schreibt dazu in der eigenen Hilfe unter „Häufiges Missverständnis“: Die Anzeigeneffektivität sei lediglich ein Feedbacktool, sie werde weder für den Anzeigenrang noch für den Qualitätsfaktor herangezogen und habe keinen Einfluss auf den Zuschlag in der Auktion. Von Meta gibt es eine solche Klarstellung noch nicht. Bis dahin behandle ich den Creative Diversity Score genauso wie die Anzeigeneffektivität: als Hinweis beim Aufbau, nicht als Erfolgsmaß. Entschieden wird nach Kosten je Kauf und Rendite, gemessen mit sauberem Tracking.

So bekommst du echte Vielfalt in deine Anzeigengruppen

1. Spalte einblenden und neben die Kosten stellen. „Spalten anpassen“, nach „Anzeigengestaltung“ oder „creative“ suchen, die Spalte neben Kosten je Ergebnis und ROAS legen. So siehst du nach ein paar Wochen, ob „Niedrig“ in deinem Konto mit schlechteren Zahlen zusammenfällt.
2. Vorschaubilder nebeneinanderlegen. Was du in Daumennagelgröße nicht unterscheiden kannst, zählt vermutlich als ein Motiv. Den Vergleich macht der Vielfalt-Check oben für dich.
3. Motive statt Varianten produzieren. Neue Szene, neue Person, neue Umgebung, neuer Blickwinkel. Überschrift, Farbe, Ausschnitt und Format sind Iterationen.
4. Iterationen in die Anzeige, nicht daneben. Textvarianten und Seitenverhältnisse gehören in dieselbe Anzeige. Meta spielt sie dann in den passenden Platzierungen aus, statt sie als Konkurrenz zu zählen.
5. Bei Videos das Vorschaubild bewusst wählen. Meta vergleicht die Miniaturbilder. Zeigen deine Videos wirklich Verschiedenes, sollte das auch das erste Bild zeigen.
6. Konzepte bündeln. Neue Konzepte gemeinsam in eine Testgruppe geben oder über ein Kampagnenbudget laufen lassen, statt jedes in eine eigene Gruppe mit festem Budget zu sperren.
7. Nicht auf „Hoch“ hinarbeiten. Wer Bilder nur verändert, damit der Wert steigt, gewinnt nichts. Neue Motive lohnen sich, wenn sie neue Käufer ansprechen.

Häufige Fragen

Was ist der Creative Diversity Score?

Eine Spalte im Meta-Werbeanzeigenmanager, die jede Anzeigengruppe als Niedrig, Mittel oder Hoch einstuft. Sie zeigt, wie unterschiedlich die Bilder und Videos einer Gruppe aussehen. Meta nennt sie „Creative diversity“, in der deutschen Oberfläche „Diversifizierung der Anzeigengestaltung“, in der deutschen Hilfe „Abwechslungsreiche Anzeigengestaltung“, und kennzeichnet sie als Schätzwert in Entwicklung.

Wo finde ich die Spalte?

Im Werbeanzeigenmanager unter „Spalten“ und „Spalten anpassen“. Such nach „creative“ oder „Anzeigengestaltung“. Spätestens seit dem 22. September zeigt Meta die Werte zusätzlich im Block „Creative health“ in der Kampagnenansicht. Die Einführung läuft schrittweise, in manchen Konten fehlt die Spalte noch.

Warum steht bei mir „Niedrig“, obwohl ich Bilder, Videos und Karussells nutze?

Weil Meta die Bilder und Vorschaubilder vergleicht und nicht die Formate. Zeigen alle Anzeigen dasselbe Produkt vor ähnlichem Hintergrund, sehen sie für den Vergleich gleich aus, egal ob Bild, Video oder Karussell. Im eigenen Test rückte schon dasselbe Produkt im Bild fünf verschiedene Konzepte deutlich zusammen.

Beeinflusst der Score die Auslieferung oder die Kosten?

Das ist nicht dokumentiert. Meta beschreibt den Score als Hilfe, um mehr abwechslungsreiche Bilder hinzuzufügen. Unabhängig davon gilt Metas Aussage vom Dezember 2025: Ähnliche Anzeigen werden als Varianten eines Creatives gruppiert und teilen, was das System lernt. Der Score macht diese Gruppierung sichtbar, er ist nicht ihre Ursache.

Zählen Überschrift und Anzeigentext mit?

Laut Metas Hilfeseite nicht. Die Berechnung vergleicht nur Bilder und Video-Miniaturbilder. Für die Gruppierung im Auslieferungssystem nennt Meta allerdings „visuelle und thematische“ Merkmale. Verschiedene Texte können dort also eine Rolle spielen, nur nicht für diese Spalte.

Wie bewertet Meta Videos?

Über das Vorschaubild. Drei Videos mit verschiedenen Hooks, aber gleichem ersten Bild, sehen für den Score gleich aus. Wähl für jedes Video ein Vorschaubild, das zeigt, worin es sich unterscheidet.

Soll ich jetzt mehr Anzeigen hochladen?

Nicht mehr, sondern verschiedenere. Zwanzig Varianten desselben Motivs zählen wie eine Anzeige und verteilen nur das Budget. Besser sind wenige Konzepte mit wirklich anderen Bildern, gebündelt in einer Testgruppe.

Ist der Vielfalt-Check dasselbe wie Metas Score?

Nein. Er nutzt ein kleines, frei verfügbares Bildmodell und unsere eigenen Schwellen aus dem Test. Er zeigt, welche Bilder sich für ein Bildmodell zu ähnlich sind. Metas Modell und Schwellen sind nicht veröffentlicht, und Meta urteilt vermutlich strenger.

Fazit

Der Creative Diversity Score misst etwas sehr Einfaches: ob sich die Bilder einer Anzeigengruppe ähnlich sehen. Dahinter steht aber eine Regel, die für jedes Werbekonto zählt: Was sich zu ähnlich sieht, behandelt Meta als eine Anzeige. Der eigene Test zeigt, wie weit das reicht. Farbe, Überschrift, Ausschnitt, Format und sogar ein anderes KI-Modell machen aus einer Idee keine zweite. Für Shops heißt das: Tests bündeln, statt Konzepte in eigene Gruppen zu sperren, KI für neue Motive nutzen statt für Varianten und den Score als Warnlicht lesen, nicht als Ziel.

Beim Finden und Sortieren der Quellen und beim Programmieren des Vielfalt-Checks hat mir KI geholfen. Das Testmaterial stammt aus meinem Labor, die Zahlen im Text werden beim Bauen dieser Seite automatisch gegen die Messdaten geprüft, und die Einschätzung ist meine. Sobald Meta mehr zur Berechnung veröffentlicht oder die Spalte in mehr deutschen Konten auftaucht, aktualisiere ich den Beitrag.