DepescheBranche22. August 2026

LinkedIns Slop-Knopf: über eine Million Klicks – und 40 Prozent weniger Aufrufe für das, was LinkedIn selbst als Slop einstuft

LinkedIns Produktchef Hari Srinivasan hat am 20. August 2026 Zahlen zum Ende Juli eingeführten Meldeknopf „seems like AI slop“ nachgelegt: „Over a million people have now clicked ‚seems like AI slop,‘ since we launched it two weeks ago.“ Zur Wirkung schreibt er mit ausdrücklichem Vorbehalt: „I hesitate to give numbers, as everyone has a different network and feed, but overall members are now experiencing 40% less views on what we classify as AI slop from just a few weeks ago.“ Neu ist ein Rückkanal an die Verfasser: „If a post receives enough community feedback, you may see a message in your Post Analytics to help you understand how your content is being received.“ Zugleich zieht er die Grenze selbst – „no single piece of feedback determines how content is distributed. We look at many signals together, and we’ve built safeguards to help prevent individual feedback from being used to unfairly target other members.“

Der Meldeweg selbst ist der aus unserer Meldung vom 2. August: ein eigener Meldegrund im Drei-Punkte-Menü jedes Beitrags und Kommentars, getrennt vom allgemeinen Missbrauchsweg. Srinivasan wiederholt das in seinem Nachtrag ausdrücklich – „As a reminder, you can send this feedback in the three dot menu on any post & comment“.

Der neue Schritt betrifft die Verfasserseite. Bislang war die Meldung ein Signal, das der Betroffene nicht zu sehen bekam; künftig kann er es. Im Wortlaut: „This week, we’re taking another step. If a post receives enough community feedback, you may see a message in your Post Analytics to help you understand how your content is being received.“ Zur Haltung dahinter schreibt Srinivasan: „We approached this assuming good intent; I know I’m increasingly conscious on how to not sound like AI & the goal is to provide helpful feedback.“ Eine Schwelle, ab der die Meldung angezeigt wird, nennt er nicht.

Die Reichweiten-Angabe steht unter einem selbstgesetzten Vorbehalt und ist relativ formuliert: nicht 40 Prozent weniger als bei anderen Inhalten, sondern 40 Prozent weniger als „from just a few weeks ago“. Was in die Klasse fällt, bestimmt LinkedIn mit eigenen Klassifikatoren, deren Funktionsweise nicht offengelegt ist – dieselbe Lücke, die wir schon bei der Ankündigung notiert hatten. Wie viele Beiträge betroffen sind, wie hoch die Fehlerquote ist und ob eine Einstufung angefochten werden kann, steht in dem Beitrag nicht.

⚠️ Zur Beleglage und zu einer Abweichung: Wir haben Srinivasans Beitrag auf LinkedIn selbst geöffnet und wörtlich gelesen; alle Zitate stammen von dort. Die Plattform zeigt kein absolutes Datum, sondern „2 days ago (Edited)“ – bezogen auf unseren Abruf am 22. August 2026 ergibt das den 20. August, und The Verge datiert den Beitrag ebenfalls auf einen Donnerstag, was passt. Srinivasan selbst schreibt „since we launched it two weeks ago“; heise online titelt dagegen „in nur drei Wochen“. Die Ankündigung des Knopfes lag Ende Juli, gerechnet vom 20. August sind das rund drei Wochen – wir geben deshalb Srinivasans Wortlaut wieder und weisen auf die Differenz hin, statt eine der beiden Angaben zur Tatsache zu erklären. Alle Zahlen sind Eigenangaben der Plattform; unabhängig geprüft ist keine davon.

// Einordnung der Redaktion

Warum das relevant ist

Am 2. August stand hier die Ankündigung des Knopfes; jetzt gibt es erstmals Zahlen dazu, wie eine große Plattform Nutzerurteile über „das klingt nach KI“ tatsächlich verwendet. Drei Dinge lohnen die genaue Lektüre. Erstens ist die Million eine Klickzahl, keine Zahl gemeldeter Beiträge – wie viele verschiedene Beiträge betroffen sind und wie oft die Meldung zutraf, sagt LinkedIn nicht. Zweitens misst die 40-Prozent-Angabe die Reichweite dessen, „what we classify as AI slop“: Bezugsgröße ist LinkedIns eigener Klassifikator, nicht das Nutzerurteil und erst recht kein unabhängiger Maßstab. Die Zahl zeigt also, wie stark die Plattform ihre eigene Einstufung herunterregelt – nicht, ob die Einstufung stimmt. Und drittens ist der neue Hinweis in den Beitragsstatistiken der eigentlich heikle Schritt: Aus einem stillen Verteilungssignal wird eine Rückmeldung an den Verfasser. Srinivasan rahmt das als wohlwollend („We approached this assuming good intent“) und verweist auf Schutzmechanismen gegen gezieltes Melden – belegt sind diese Mechanismen bislang nur durch seine eigene Aussage.