Snaps Regel steht im hauseigenen Newsroom und ist knapp formuliert: Vollständig KI-generierte Videos sind ab diesem Monat nicht mehr empfehlungsfähig für Spotlight, den algorithmisch kuratierten Kurzvideo-Feed. Ausgenommen bleiben Inhalte, die mit Snapchats eigenen KI-Kreativwerkzeugen bearbeitet oder verbessert wurden – sie „will continue to be eligible for recommendation and importantly include transparency indicators“. Als Begründung nennt Snap die Zunahme minderwertiger, sich wiederholender KI-Inhalte und den Anspruch, Spotlight als Ort echter Kreativität zu erhalten; als Beleg für die Zugkraft des Feeds führt das Unternehmen einen Anstieg der Zahl einzelner Beitragender um „more than 120% compared to last year“ an – eine Eigenangabe, unabhängig nicht geprüft.
LinkedIn setzt am anderen Ende an. Hari Srinivasan, Senior Product Manager, kündigte Ende Juli 2026 in einem eigenen Beitrag an, Nutzer könnten Beiträge und Kommentare künftig melden, „if they believe a post or comment seems like AI slop“ – über einen eigenen Meldegrund, nicht über den allgemeinen Missbrauchsweg. Flankierend nennt er neue Klassifikatoren für minderwertige Inhalte, eine verschärfte automatische Abwehr von Bot-Kommentaren (nach seinen Angaben werden täglich Hunderttausende blockiert), erweiterte Profil- und Seitenverifizierung sowie die Abschaffung der Schreibhilfe „Enhance your post“, an deren Stelle ein reines Korrekturlese-Werkzeug tritt. Die Abgrenzung formuliert LinkedIn selbst: KI und Slop seien nicht dasselbe; viele Leute nutzten KI, um ihre Beiträge zu verbessern, ohne sie zu verfälschen.
Einordnung: Beide Schritte sind Plattform-Politik, keine Regulierung – sie können jederzeit zurückgenommen werden, und weder Snap noch LinkedIn legen offen, wie „vollständig KI-generiert“ beziehungsweise „Slop“ technisch bestimmt wird. Genau daran hängt aber die Wirkung, denn Erkennung von KI-Inhalten ist der methodisch schwächste Teil der Kette: Die Quote, die Pangram für LinkedIn gemessen hat, stammt von einem Anbieter, der Erkennung verkauft, und KI-Detektoren produzieren in der Breite Fehlklassifikationen. Bemerkenswert ist der Richtungswechsel dennoch. Bis vor Kurzem war die Antwort der Plattformen auf KI-Inhalte durchgehend Kennzeichnung; hier greift erstmals eine große Empfehlungsplattform in die Verteilung ein – und zieht die Grenze nicht an der KI-Nutzung, sondern am menschlichen Anteil.