Auflagenrückgang bei Zeitungen verstärkt sich

Tageszeitungen stecken in Briefkästen in einem Mehrfamilienhaus.

Experten aus der Medienbranche gehen davon aus, dass sich der Auflagenrückgang von gedruckten Zeitungen in Deutschland verstärken wird. Sie rechnen mit einem Rückgang der Print-Abozahlen um sieben Prozent in diesem Jahr, wie aus der Erhebung «Trends der Zeitungsbranche 2024» hervorgeht, die der Bundesverband Digitalpublisher und Zeitungsverleger (BDZV) und die Hamburger Unternehmensberatung Highberg (vormals Schickler) am Dienstag in Berlin präsentierten.

Zugleich werden die Digital-Abos demnach stark wachsen. Der Rückgang im Print-Werbemarkt werde sich zudem etwas abschwächen, lautet die Prognose. Weitere Erkenntnisse aus der Befragung: Verlage erwarten eine Verdreifachung des Anteils ihres digitalen Kerngeschäfts am Gesamtumsatz von 15 Prozent im Jahr 2023 auf 45 Prozent in fünf Jahren. Daher verwundert es auch nicht, dass eine strategische Priorität in den Häusern auf Wachstum im Bereich Paid Content durch Neukunden liegt (50 Prozent).

Der Print-Bereich wird der Erhebung zufolge auch im Jahr 2030 für Abonnements eine relevante Rolle spielen – sich zugleich aber fast halbieren von heute 70 Prozent auf dann 38 Prozent. E-Paper werden dieser Übersicht zufolge von jetzt 17 Prozent auf 32 Prozent wachsen und digitale Plus-Abos von 13 auf 28 Prozent steigen.

Es ist die zehnte Ausgabe dieser jährlichen Trend-Übersicht. An der Befragung für den Trendreport beteiligten sich 265 Experten aus der Medienbranche, darunter 68 aus Chefredaktionen, 47 aus der Werbewirtschaft, 46 aus Geschäftsführungen und 13 Digitalpublisher. Die Bereiche Logistik, Lesermarkt und Digitalisierung waren ebenso vertreten. Befragt wurde Ende 2023/Anfang 2024.

In der Übersicht kommt auch der große Trend Künstliche Intelligenz (KI) vor. 26 Prozent machen sich demnach keine Sorgen, dass generative KI derzeit schädlich für das Geschäftsmodell sein könnte. 60 Prozent sind «ein wenig besorgt» und 14 Prozent «sehr besorgt». KI bezeichnet meist Anwendungen auf Basis maschinellen Lernens, bei denen eine Software Datenmengen nach Übereinstimmungen durchforstet und Schlussfolgerungen zieht. Medienhäuser experimentieren verstärkt damit.