AllStar-Boni: Was zur neuen Berechnung beiträgt

Wenn A, dann B: So einfach ist das Leben heute leider nicht mehr. Je länger solche Kausalketten werden und je enger sie miteinander verwoben sind, desto schwerer wird es schon rein mathematisch, Ursache und Wirkung zu ermitteln und dabei nicht auf zufällige Effekte hereinzufallen. Das bekannte Beispiel mit der Korrelation der Storch-Brutpaare und der Geburtenquote in Deutschland illustriert das. Der kleine Vorspann ist nötig, weil Amazon bei den neuen AllStar-Boni dem Trend folgt. Es spielt nicht mehr nur ein einziger Faktor eine Rolle, die Seitenzahl, sondern eine ganze Reihe unbekannter Faktoren. Auf die Schliche kommen lässt sich diesen Faktoren nur insoweit, als sie KDP-Nutzenden bekannt sein müssen. Dazu gehören etwa die Anzahl gelesener Seiten, der Bewertungsschnitt oder die Verkaufszahlen. Unbekannt sind Faktoren wie die Abbruchrate der Leser:innen, wie lange ein E-Book sich auf dem Kindle befand und ähnliches.

Mit dem Start der neuen AllStar-Boni habe ich darum gebeten, mir möglichst viele bekannte Daten mitzuteilen. Ich habe die Daten anonym erhoben, kann also nicht ausschließen, dass jemand absichtlich oder aus Versehen falsche Angaben gemacht hat. Insgesamt 161 E-Books sind auf diese Weise erfasst worden, die einen AllStar-Bonus bekommen haben. Die gezahlten Boni lagen zwischen 254 und 3100 Euro. Gezahlt wurden sie für Bücher mit gelesenen Seitenzahlen zwischen 79.000 und 2,1 Millionen, wobei weder die niedrigste Zahl den niedrigsten Bonus generierte noch die höchste Seitenzahl den höchsten Bonus. Alle mit Bonus belohnten E-Books hatten mindestens eine Bewertungsschnitt von 4,1 – bis auf eines, das einen Schnitt von 3,3 hatte. Pro 1000 gelesenen Seiten lag der Bonus im Mittel bei 1,7 Euro. Pro Leihe (definiert durch Gesamtzahl gelesener Seiten, geteilt durch den KENPC-Umfang) lag er im Mittel bei 0,7 Euro. Die mit dem Bonus ausgezeichneten Bücher hatten also im Mittel Einnahmen von ca. 2 Euro pro Leihe (KindleUnlimited-Bonus plus AllStar-Bonus) statt sonst ca. 1,30 Euro pro Leihe. Das kommt dem Honorar bei einem Verkauf schon recht nahe.

Der mittlere Bonus lag bei 661 Euro. Amazon gibt einen – allerdings weltweiten – Fonds von 1,4 Millionen Euro an. Man könnte annehmen, dass demnach weltweit mind. 2100 E-Book-ASINs den AllStar erhalten haben. Nach allem, was zu lesen ist, fallen die Boni in einigen anderen Gebieten deutlich niedriger aus, in den USA dafür höher. Da sie auf zwölf Marktplätzen vergeben werden, könnten 200 Titel pro Marktplatz realistisch sein – falls Amazon nicht auch die Anzahl der Titel nach Marktgröße auswählt. Mit 161 Antworten wäre die Statistik für Deutschland da schon ziemlich gut und aussagekräftig.

Aber was ist nun mit A, das zu B führt? Ich habe diese Zahlen abgefragt:

  • Höhe des Bonus
  • Gelesene Seiten Mai
  • Umfang in KENPC
  • Verkäufe im Mai
  • Mittlere Bewertung
  • Alters des Buchs in Monaten
  • Anzahl der Bewertungen

Daraus habe ich noch diese Werte berechnet:

  • Ausleihen
  • Bonus pro Leihe
  • Leihen zu Kauf
  • Ausleihen+Verkäufe

Schließlich habe ich für die vorhandenen Datenfelder Korrelationskoeffizienten R berechnen lassen (von Google). Dabei handelt es sich um einen Begriff aus der Statistik. R liegt zwischen -1 und +1. Werte über Null zeigen eine positive Korrelation (mehr A korreliert mit mehr B). Ich wage zu behaupten, dass z.B. mehr gelesene Seiten mit einem höheren Bonus korrelieren. Werte unter Null zeigen eine negative Korrelation. Womöglich bedeutet ein höheres Alter des E-Books ja z.B. geringere Boni. Wir werden sehen. Was ein bestimmter Korrelationskoeffizient wert ist, hängt vom Sachgebiet ab. Werte um 0,8 sind durchaus stark korreliert. Werte unter 0,3 korrelieren eher schwach.

Das sind die Ergebnisse:

  • Bonus zu Leihe+Verkauf: 0,771
  • Bonus zu Ausleihen: 0,735
  • Bonus zu Seiten: 0,729
  • Bonus zu Verkäufe: 0,636
  • Bonus zu Bewertung: 0,004
  • Bonus zu Umfang: -0,056
  • Bonus zu Anzahl der Bewertungen: -0,232
  • Bonus zu Alter: -0,243
  • Bonus pro Leihe zu Bewertung: -0,279

Was bedeutet das? Am stärksten korreliert der Bonus mit der Summe aus Leihen und Verkäufen. Und was ergibt die Summe aus Leihen und Verkäufen? Den Verkaufsrang eines Buches. Man kann sicher sagen: Je höher der Verkaufsrang, und zwar über den ganzen Monat, desto mehr Bonus. Interessant ist, dass die Korrelation zu den Leihen etwas höher ist als die zu den gelesenen Seiten. Es wäre also möglich, dass Amazon es “dünneren” E-Books etwas einfacher macht, einen Bonus zu erhalten bzw. andersherum das “Bookstuffing” damit etwas unattraktiver macht.

Zur mittleren Bewertung ist sehr sicher keine Korrelation vorhanden. Ob ein Buch 4,1 oder 5,0 Sterne hat, ändert an seinen Bonuschancen nichts, das ist eindeutig. Amazon könnte allerdings eine Mindestbewertung eingeführt haben, falls die singuläre Meldung über eine Bewertung von unter 3,5 ein Irrtum war.

Schwach negative Korrelationen gibt es zur Anzahl der Bewertungen und zum Alter – wobei es sich dabei um zwei voneinander abhängige Werte handelt: Je älter ein Buch, desto mehr Bewertungen wird es haben. Ältere Bücher haben es tendenziell ein klein wenig schwerer, einen Bonus zu erhalten.

So weit die Zahlen. Jetzt folgt nur noch Spekulation. Ich könnte mir vorstellen, dass Amazon die 200 E-Books mit dem im Monatsmittel höchsten mittleren Rang mit dem Bonus auszeichnet, falls ihr Bewertungsschnitt mindestens 4 beträgt. Zugriff auf den Mittelwert hat die Technik bestimmt. Die Bonushöhe bestimmt dann eine Formel, die die Zahl gelesener Seiten des E-Books mit einem für KDP-Nutzer:innen nicht messbaren Faktor multipliziert.

Kann man daraus irgendetwas lernen? Was auf keinen Fall möglich ist, ist eine Antwort auf Fragen der Art: “Mein Buch X hat 200.000 Seiten. Warum hat es keinen Bonus?” Eine Korrelation zeigt nicht Ursache und Wirkung auf! Aber nach wie vor helfen ganz einfach möglichst viele gelesene Seiten, die Chancen auf einen Bonus zu erhöhen. Da der Einstieg schon unter 100.000 möglich ist, kommen auf jeden Mal mehr Autor:innen in die Bonusriege. Womöglich sollte man Vorbestellungen nun nicht mehr ganz so lange im voraus anlegen, erschweren sie es doch, dass ein Buch nach dem Start einen Monat lang möglichst weit oben bleibt.

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Von Matthias Matting

Matthias Matting, geboren 1966, ist Physiker und Journalist und einer der erfolgreichsten deutschen Self-Publishing-Autoren. Er hat über 50 Bücher im Self-Publishing veröffentlicht und ist Autor des offiziellen Amazon-Bestsellers 2011. Für sein Buch “Reise nach Fukushima” erhielt Matthias Matting den 2011 erstmals ausgeschriebenen Buchpreis “derneuebuchpreis.de” in der Kategorie Sachbuch. Matting war als Programmleiter eBook bei der Münchner Verlagsgruppe tätig. Er arbeitet außerdem als Kolumnist für das Nachrichtenmagazin FOCUS und als Autor für SPACE, Federwelt und Telepolis. Schließlich gibt er auch Online-Kurse sowie Seminare an der Akademie der Bayerischen Presse.

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