Zwei Versionen derselben Seite gehen gleichzeitig live. Die eine mit der Erklärseite, die andere ohne. Ein paar tausend Leute sehen die eine, ein paar tausend die andere, und nach zwei Wochen steht eine Zahl da: Version B kommt auf mehr Abschlüsse.
Diese Zahl kostet kaum mehr als Wartezeit. Sie ist reproduzierbar. Und sie beendet jede Diskussion im Raum.
Was sie nicht misst, ist die Person, die die Erklärung gebraucht hätte. Sie ist in Version B nicht abgesprungen. Sie ist durchgekommen, schneller sogar, und hat einer Zahl zugestimmt, deren Herkunft sie nicht kennt. In der Auswertung erscheint sie als Erfolg. Es gibt keine Spalte, in der ihr Missverständnis auftauchen würde.
Stellt man die Erklärseite zurück, hält sie nicht lange: Sie stand ja da, in Version A. Und Version A verlor.
Seit über zehn Jahren gestalte ich Finanzprodukte. Ich weiss, welche Option vorausgewählt sein muss, damit sie gewählt wird. Und ich weiss, wie eine Erklärung klingen muss, damit niemand mehr nachfragt.
Die meisten dieser Wirkungen entstehen ohne Plan, als Nebenprodukt derselben Methode, mit der man Dinge leichter macht. Du entfernst eine Hürde. Dann eine zweite: ein Klick weniger, ein Satz kürzer, eine Einschränkung, die erst auf Nachfrage erscheint. Jede dieser Entscheidungen ist für sich vernünftig, und über tausend Entscheidungen entsteht eine Oberfläche, an der nichts mehr hängenbleibt.
Meistens verschwindet dabei nur die Zeit, in der du die Information hättest prüfen können.
Die meisten Menschen in meiner Branche sind klug, gut ausgebildet und wollen Produkte bauen, auf die sie stolz sein können. Trotzdem schieben Tests wie dieser einen Text in eine Richtung. Besser heisst dort: weniger Abbrüche, weniger Rückfragen beim Support, bessere Noten in der Zufriedenheitsumfrage. Ob jemand verstanden hat, steht in keiner dieser Zahlen.
Den Begriff Reibung habe ich selbst jahrelang falsch verwendet.
Reibung ist im UX-Design fast immer ein Problem. «Frictionless» ist das höchste Lob, das ein digitales Produkt bekommen kann, und betriebswirtschaftlich ist das zwingend: Reibung kostet Nutzer, jeder Moment des Zögerns ist einer, in dem jemand abspringt, und dieser Zusammenhang lässt sich sauber messen.
Die naheliegende Gegenrede lautet, man müsse eben wieder Widerstand einbauen. Etwas mühsamer machen. Einen Schritt einziehen, der zum Innehalten zwingt.
Diese Gegenrede greift zu kurz. Für Hürden der Wahrnehmung ist die Forschung eindeutiger, als mir lieb war: Schwer lesbare Schrift verbessert das Lernen nicht. Sie erzeugt Anstrengung, kein Verstehen.
Einen Hinweis, was stattdessen wirkt, liefert die Fluency-Forschung selbst. McGlone und Tofighbakhsh hatten gezeigt, dass gereimte Aussagen glaubwürdiger wirken als ungereimte mit demselben Inhalt. Ein Jahr später sagten sie einem Teil ihrer Versuchspersonen vorher, sie sollten die Form vom Gehalt trennen. Bei diesen Personen fiel der Vorteil der Reime kleiner aus. Gewirkt hat dort kein Widerstand im Text. Es war ein Satz davor.
Übertragen auf Produkte wäre das weniger griffig als «mehr Reibung»: ein eingebauter Prüfschritt im Ablauf und in der Organisation dahinter. Eine Stelle, an der Nachfragen verlangt statt bestraft wird. An der jemand fragen muss, ob der andere weiss, was gerade passiert – und deren Ergebnis gemessen wird, statt es dem Zufall zu überlassen.
Das ist ein Prozess- und Organisationsproblem. Deshalb löst es kein Redesign.
Für Menschen mit Leseschwäche, mit kognitiven Einschränkungen oder mit einer zweiten Sprache im Alltag ist Glätte kein Trick, sondern Zugang. Umständlichkeit wird für sie schnell zum Türsteher. Wer «mehr Reibung» als generelle Forderung erhebt, baut Barrieren für genau die Menschen, die am wenigsten Reserven haben.
Leicht darf eine Oberfläche sein, meistens soll sie es. Zu klären ist, an welcher Stelle im Ablauf sie es besser nicht wäre.
Dabei hilft ein Vergleich. Zähl einmal durch, wie viel Widerstand dir an einem gewöhnlichen Vormittag begegnet. Um an einen Artikel zu kommen, klickst du dich durch Einwilligungsbanner, Anmeldung, Bezahlschranke und das Newsletter-Fenster nach dem dritten Absatz. Ein neues Konto verlangt Ausweis, Video-Identifikation, Bestätigungscode und Wartezeit, eine grössere Überweisung eine Rückfrage, ob die Angaben stimmen. Der ganze Apparat hält dich dort auf, wo Geld fliesst, Daten erhoben werden oder eine Identität geprüft werden muss.
Dann liest du eine Erklärung, die dein Bild von einer Sache verändert, und niemand fragt nach. Kein Bestätigungsschritt, keine Sekunde Wartezeit. Du liest, es leuchtet ein, es ist drin.
Der Übergang vom Gelesenen zum Geglaubten ist die am wenigsten kontrollierte Stelle deines digitalen Tages – und die, an der nur du selbst prüfen könntest.
Wenn eine Oberfläche irgendwo nicht glatt sein sollte, dann hier.
Mit Sprachmodellen kommt etwas dazu, das diese Stelle noch glatter macht. Dort wird Glätte eigens antrainiert. Was das für jede Antwort bedeutet, die du von einer Maschine bekommst, habe ich in meinem Buch unter dem Begriff Fluency-Maschine ausgeführt.
Dazu kommen die kleinen Erklärfelder neben Empfehlungen, die begründen sollen, warum ein System so empfiehlt, wie es empfiehlt. Sie sind freundlich und plausibel, und sie erfüllen eine Funktion, die selten ausgesprochen wird: Sie beenden Fragen. Nach einer beantworteten Frage verstehst du mehr. Eine beendete stellst du nicht mehr.
Ich baue weiter an solchen Strecken. Die Frage, wie ich sie einfacher mache, bleibt. Dazu kommt eine zweite: An welcher Stelle im Ablauf sollte eine Strecke besser nicht leicht sein – und wer prüft dort, ob jemand weiss, was gerade passiert?
Wer Systeme baut, sollte diese Prüfung nicht der Selbstdisziplin der Nutzer überlassen. Das ist keine ethische Zusatzforderung. Es ist die Arbeit.
Der vollständige Essay zu diesem Thema:
