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Der große KI-​Upscaler-​Test: Vergleich von Bildqualität, Kosten und mehr

Was ist der aktu­ell bes­te KI-​Upscaler?
Vor weni­gen Tagen hat die KI-​Firma Midjourney einen neu­en Upscaler ver­öf­fent­licht, der deren KI-​Bilder um den Faktor 2 oder 4 ver­grö­ßern kann.

Da ich bis­her ein ande­res Tool genutzt habe, woll­te ich her­aus­fin­den, wie sich die Bildqualität unter­schei­det. Wo ich schon dabei war, habe ich noch paar ande­re Upscaler ver­gli­chen und die Ergebnisse bei Facebook und LinkedIn gepos­tet. Da gab es in den Kommentaren noch wei­te­re Vorschläge, wel­che Upscaler ich berück­sich­ti­gen sollte.

Na gut, dach­te ich mir, dann zie­he ich das eben grö­ßer auf und ver­öf­fent­li­che hier einen umfas­sen­den Test über die Bildqualität und Unterschiede der aktu­ell auf dem Markt erhält­li­chen Upscaler.

Alle Testausschnitte im direk­ten Vergleich (Klicken zum Vergrößern)

Der Testaufbau und das Ausgangsbild

Ich habe mir mit dem KI-​Tool Midjourney ein qua­dra­ti­sches PNG-​Bild einer blon­den Frau gene­rie­ren las­sen mit der Auflösung 1024x1024 Pixel (1,05 Megapixel):

Das Testbild

Dieses Bild habe ich dann mit ver­schie­de­nen Methoden um den Faktor 4 auf 4096x4096 Pixel (16,7 Megapixel) ver­grö­ßern lassen.

Da die Beurteilung der Ergebnisse sub­jek­tiv gefärbt ist und jeder ande­re Maßstäbe an sei­ne Bilder anlegt, ver­öf­fent­li­che ich hier auch die PSD-​Datei der ver­schie­de­nen Ergebnisse als Download, jede Ebene ist sau­ber nach der genutz­ten Upscaler-​Methode benannt.

DOWLOAD-​Link (Dropbox) als gepack­te .rar-​Datei (ACHTUNG: Datei ist 610 MB groß, ent­packt dann 889 MB!) BACKUP-​Link (Wetransfer).

Damit kann jede*r durch das Ein- und Ausblenden der Ebenen in der 100%-Ansicht selbst ent­schei­den, wel­ches Ergebnis ihm/​ihr am meis­ten zusagt.

Für die­sen Blogartikel habe ich einen Bereich des lin­ken Auges aus­ge­schnit­ten, damit hier die 100%-Ansicht (500x500 Pixel) gezeigt wer­den kann. Die Ausschnitte habe ich sau­ber benannt und als JPG (Qualität 10) abge­spei­chert. Der Ausschnitt ist in der Photoshop-​Datei auch als Pfad hinterlegt.

Der große Upscaler-​Test: Die Ergebnisse

1. Midjourney Upscaler

Beginnen wir mit dem Upscaler von Midjourney. Obwohl die­ser erst weni­ge Tage alt ist, gibt es schon zwei Versionen und Midjourney behält sich vor, den Upscaler auch in Zukunft zu verändern/​verbessern:

The ups­ca­ler is subt­le and tri­es to keep details as clo­se as pos­si­ble to the ori­gi­nal image (but may not fix glit­ches or issues with the old image)“

Midjourney Upscaler 4x V1 (18.10.2023)

Die ers­te Version (V1) des Midjourney-​Upscaler bügel­te die Hauttextur ziem­lich glatt, das gan­ze Bild wirkt ins­ge­samt sehr nach 1980er-Jahre-Airbrush-Retusche.

Das Entwickler-​Team nahm sich die Kritik der Community jedoch zu Herzen und schob zwei Tage spä­ter das ers­te Update hinterher:

We’re […] hea­ring everyone’s feed­back that the 4x ups­ca­ler is a bit soft and we’­re loo­king at impro­ve­ments which may fur­ther impro­ve things. This means the ups­ca­ler set­tings may chan­ge sud­den­ly over the next week wit­hout war­ning as we tweak things.
[…]
The V5 4x Upscale now fea­tures impro­ved sharp­ness, and in some cases smal­ler sca­le high fre­quen­cy details“

Dadurch sieht das Ergebnis deut­lich bes­ser aus, die Haare und Wimpern sehen täu­schend echt aus und auch die Hauttextur kann überzeugen:

Midjourney Upscaler 4x V2 (20.10.2023)

Der ers­te gro­ße Nachteil die­ses Upscalers ist logi­scher­wei­se, dass er nur auf KI-​Bilder anwend­bar ist, die direkt in Midjourney erstellt wurden.

Ein wei­te­rer Punkt sind die Kosten: Der 4x Upscaler kos­tet grob 6x soviel GPU-​Minuten wie die Generierung eines 4x4-​Bilder-​Grids. Diese Zeit wird von dem bezahl­ten Minutenkontingent abge­zo­gen, wel­ches die Nutzer je nach Abomodell zur Verfügung haben. Im Standard-​Plan sind das zum Beispiel 15 Stunden pro Monat.

Eine Stunde Rechenzeit kann aktu­ell für 4 USD dazu gekauft wer­den. Ich habe mal geschaut, wie viel Zeit für ein 4x-​Upscale von Midjourney berech­net wird. Beim obi­gen Bild waren das ca. 3 Minuten. Mit einer Stunde Rechenzeit könn­ten damit 20 Bilder hoch­ska­liert wer­den. Bei Kosten von 4 USD/​Stunde wür­de ein Upscale ca. 20 US-​Cent kos­ten. Wer die inklu­si­ven Stunden im Standard- oder Pro-​Plan nutzt, zahlt nur die Hälfte.

2. Topaz Photo AI

Der Upscaler von Topaz Labs war unse­re bis­he­ri­ge bevor­zug­te Upscale-​Methode. Getestet haben wir hier mit der Version 2.0.5.
Topaz Photo AI ist ein recht neu­es Tool, mit dem ver­schie­de­ne KI-​basierte Werkzeuge wie Topaz Gigapixel, Topaz Sharpen etc. zusam­men­ge­fasst wurden.

Topaz Photo AI V2 Upscaler 4x

Die Ergebnisse sehen sehr über­zeu­gend aus, vor allem die Hauttextur ist sehr rea­lis­tisch, die Details wie Wimpern und Haare sind jedoch etwas gröber.

Topaz hat auch eine Funktion namens „Recovering Face“, womit laut Hersteller die Ergebnisse von Gesichtern in gerin­ger bis mitt­le­rer Auflösung deut­lich ver­bes­sert wer­den kann:

Recover Faces dra­ma­ti­cal­ly impro­ves low-​medium qua­li­ty faces.“

Es gibt einen Regler, der stu­fen­los von 0 bis 100% ein­ge­stellt wer­den kann. Bei 25% sieht das Ergebnis so aus:

Topaz Photo AI V2 Upscaler 4x + 25% Recovering Face

Ich fin­de, dass das Gesicht dadurch ein­fach mat­schi­ger wird. Dieser Effekt nimmt mit der Stärke der Recover-​Funktion zu, bei 100% ist das Ergebnis deut­lich unbrauch­ba­rer als ganz ohne die Funktion. Vermutlich liegt das dar­an, dass die Bildqualität vom Ausgangsmaterial schon „zu gut“ für die­se Funktion ist, die der Verbesserung von „low qua­li­ty faces“ die­nen soll.

Ein wei­te­rer Vorteil von Topaz Photo AI ist, dass hier Bilder als Batch bear­bei­tet wer­den kön­nen und neben dem Hochskalieren im glei­chen Arbeitsgang wahl­wei­se auch geschärft, ent­rauscht, farb­lich ange­passt etc. wer­den können.

Mit 199 USD sind die Kosten initi­al recht hoch, dafür kön­nen damit unbe­grenzt Bilder bear­bei­tet wer­den und es gibt regel­mä­ßi­ge Updates. Für Vielnutzer preis­lich die bes­te Wahl. Weiterer Pluspunkt: Es gibt ein Photoshop-​Plugin.

3. Photoshop

Die frü­her übli­che und seit lan­gem ver­füg­ba­re Methode mit Photoshop-Bordmitteln war, ein­fach die Bildgröße hoch­zu­set­zen. Das Ergebnis, getes­tet mit Photoshop 2024 (V25.0), sieht dann so aus:

Photoshop-​Vergrößerung V25 (Berechnung: Automatisch)

Es ist damit sicht­bar mit Abstand das schlech­tes­te Ergebnis, was wenig ver­wun­dert, da hier noch kei­ne KI Hilfestellung leis­tet. Selbst mit dem bekann­ten Kniff, das Bild in 10%-Schritten hoch­zu­ska­lie­ren, war das Ergebnis nur mini­mal bes­ser und reicht trotz­dem nicht an die ande­ren Methoden heran.

In den Kommentaren zu mei­nem ers­ten Test gab es zwei Hinweise, wie ich die Ergebnisse ver­bes­sern könn­te. Der ers­te war, dass sich hin­ter dem Häkchen „Neu berech­nen“ noch eine Auswahlmöglichkeit für „Details erhal­ten 2.0“ verbirgt:

Photoshop-​Vergrößerung V25 (Berechnung: Details erhal­ten 2.0)

Das Ergebnis ist zwar „bes­ser“ und schär­fer, dafür aber mit sicht­ba­ren Artefakten über­sät. Wenn ich den Regler „Rauschen redu­zie­ren“ auf 50% set­ze, ver­schwin­den die Artefakte, aber das Bild sieht etwas weich­ge­zeich­net aus.

Kurz: Der schlech­tes­te Upscaler im Test. Es wun­dert mich etwas, dass hier die Adobe Sensei-​KI noch nicht Einzug gehal­ten hat, aber ver­mut­lich wird das ein Feature sein, was eher frü­her als spä­ter ver­öf­fent­licht wer­den wird.

Jemand mein­te noch, dass sich unter den „Neural Filters“ ein „Superzoom“-Filter ver­ber­ge. Das ist jedoch kein rich­ti­ger „Upscaler“, weil damit das Bild tat­säch­lich „ran­ge­zoomt“ wird, ich ver­lie­re also die Bildmotive am Rand.

Dafür sind die Kosten jedoch unschlag­bar, da jeder mit einem Photoshop-​Abo unbe­grenzt vie­le Bilder hoch­ska­lie­ren kann.

Kurzes Update 23.10.2023: (sam­ple images not included in down­load yet)
Einige Leser wie­sen mich dar­auf hin, dass die „Superzoom“-Funktion doch das gan­ze Bild anzeigt, wenn die Option „Bild > Alles ein­blen­den“ genutzt wird. Zusätzlich gibt es eini­ge Auswahlmöglichkeiten wie z.B. „Gesichtsdaten ver­bes­sern“ und „JPG Artefakte reduzieren“:

Photoshop Neural Filter „Superzoom“ mit „Gesichtsdaten ver­bes­sern“ und „JPG Artefakt-​Reduzierung“ aktiv

Das Ergebnis sieht schon bes­ser als mit der alten Photoshop-​Methode aus und ran­giert damit im obe­ren Mittelfeld. Für die Top-​Liga sind die Bereiche wie Haare oder Wimpern noch etwas zu matschig.

Außerdem bie­tet Adobe in Lightroom oder Camera Raw die „Verbessern“-Option, wel­che eben­falls hoch­ska­liert, aber nur bei Raw-​Dateien funk­tio­nie­ren soll.

4. Luminar Neo

Luminar Neo Hochskalieren 4x

Luminar Neo ist, ähn­lich wie Topaz Labs, ein wei­te­res KI-​gestütztes Tool-​Kit für die Fotobearbeitung mit vie­len Funktionen. Getestet wur­de hier mit der Version 1.14.1.12230 im Upscale Type „Universell“.

Gefühlt wür­de ich sagen, dass das Ergebnis irgend­wo zwi­schen Midjourney und Topaz liegt. Die Details sind etwas grö­ber als bei den ande­ren bei­den Upscalern, die Haut weich­ge­zeich­ne­ter als bei Topaz, aber weni­ger als bei Midjourney.

Luminar Neo Hochskalieren 4x + Gesichtsverstärker AI

Es gibt bei der Hochskalieren-​Funktion noch das optio­na­le Häkchen „Gesichtsverstärker AI“, wel­ches jedoch schlicht gesagt (bis­her) grau­sa­me Ergebnisse lie­fert. Es sieht so aus als wür­de hier ein Geisterbild über dem ande­ren lie­gen. Kurz: Finger weg von dem Häkchen.

Die Kosten von Luminar Neo lie­gen bei 219 Euro für die lebens­lan­ge Nutzung, es gibt aber auch Abo-​Modelle ab 11,95 Euro/​Monat, was sich gut zum Testen eig­net. Dafür bekommt man aber nicht nur die Hochskalieren-​Funktion, son­dern ein brei­tes Bündel an Werkzeugen wie Entrauschen, Schärfen, Lichtmanipulationen, und vie­les mehr. Die Handhabung mit dem sepa­ra­ten Installieren der ver­schie­de­nen Plugins fin­de ich jedoch nicht ganz intuitiv.

5. Pixelcut

Pixelcut ist ein kos­ten­lo­ser Online-​Upscaler, wel­cher bequem via Drag & Drop funktioniert.

Pixelcut Upscaler 4x

Das Ergebnis ist rela­tiv grob, aber bes­ser als Photoshop. Dafür sind die Kosten gleich null. Für Gelegenheitsnutzer also sehr praktisch.

Es ist auch eine Batch-​Nutzung mög­lich, die dann jedoch im „Pixelcut Pro“ 9.99 USD pro Monat oder 59.99 USD im Jahr kos­tet. Dafür ist dann auch eine iPhone/​Android-​App-​Nutzung ent­hal­ten und unbe­grenz­te Hintergrundentfernung.

6. Neural.love

Neural.love ist ein online-​basierter AI-​gestützter HD Portrait-​Generator, der als Leserhinweis sei­nen Eingang in die­sen Test fand.

Der Leistungsumfang reicht von der direk­ten KI-​Bilderstellung über Image-​to-​Image Bildremixe, Portraitrestaurierungen etc. und eben auch ein Upscaler namens „Image Enhance/​Quality Enhance“.

Neural.love Upscaler 4x

Das Ergebnis ist etwas detail­lier­ter als bei Pixelcut, reicht aber von der Schärfe nicht an Topaz oder Midjourney heran.

Neural.love Upscaler 4x + Smart Noise

Es gibt noch die Option, „Smart Noise“ zu akti­vie­ren, was – wie der Name schon ver­mu­ten lässt – ein fei­nes Rauschen über das Bild liegt. In der 100%-Ansicht ist das recht auf­fäl­lig, beim Rauszoomen ist der Eindruck aber posi­ti­ver als ohne das Rauschen.

Das Online-​Tool erfor­dert eine Registrierung per Email und arbei­tet mit einem Credit-​System für die Kosten. Die ers­ten fünf Credits sind frei (also 5x Upscaling), danach kön­nen 300 Credits im Abo für 30 Euro/​Monat oder zeit­lich unbe­grenzt für 57 Euro gekauft wer­den. Das wären dann 10 bzw. 19 Cent pro Upscale.

7. Upscale.media

Upscale.media ist ein wei­te­rer Online-​Upscaler auf Credit-Basis:

Upscale.media 4x Upscaler

Das Ergebnis ran­giert soli­de im Mittelfeld und ist schon gut brauchbar.

Upscale.media 4x Upscaler + Qualität verbessern

Es gibt auch die Option, ein Häkchen bei „Qualität ver­bes­sern“ zu set­zen, doch das scheint das Gegenteil zu bewir­ken. Das Bild ver­liert an Details und die Konturen wer­den unna­tür­lich stark betont. Würde ich nicht empfehlen.

Kosten? Pro Tag sind zwei Uploads ohne Registrierung kos­ten­los mög­lich, nach Registrierung gibt es fünf kos­ten­lo­se Uploads. 100 Credits kos­ten im Abo 19 USD bzw. zeit­lich unbe­grenzt 49 USD, was 19 US-​Cent bzw. 49 US-​Cent pro Upscaling entspricht.

8. Stable Diffusion Upscaler

Auch im quell­of­fe­nen KI-​Generator Stable Diffusion gibt es gleich meh­re­re Upscaler. Hier öff­net sich aber auch die Büchse der Pandora, weil es neben den sie­ben ver­schie­de­nen Upscalern, die im Web-​UI von Automatic111 dabei sind, noch unzäh­li­ge wei­te­re gibt, die auch jeweils noch vie­le ver­schie­de­ne Settings haben.

Allein in der Datenbank OpenModelDB fin­den sich unter „General Upscaler“ 66 ver­schie­de­ne Modelle, die kos­ten­los her­un­ter­ge­la­den und instal­liert wer­den kön­nen und alle ihre Stärken und Schwächen haben.

Um die Sache noch kom­ple­xer zu machen, kön­nen Bilder auch mit­tels der „IMG2IMG“-Methode hoch­ska­liert wer­den, wobei hun­der­te ver­schie­de­ne KI-​Modelle zur Auswahl stehen.

Deshalb habe ich hier nur mal einen inter­nen Upscaler getes­tet, den Upscaler „ESRGAN_​4x“ mit einer GFPGAN visi­bi­li­ty von 0.5.

Stable Diffusion Upscaler ESRGAN_​4x (GFPGAN visi­bi­li­ty 0.5)

Das Ergebnis ist ca. dop­pelt so gut wie die Photoshop-​Methode, aber sicht­bar schlech­ter als die meis­ten ande­ren Upscaler im Test.

Dazu kommt, dass die Geschwindigkeit des Skalierens ganz stark von der lokal ver­wen­de­ten Hardware abhängt. Mit einer RTX 2080-​Grafikkarte dau­er­te das Hochskalieren über 15 Minuten. Wer die Settings noch etwas mehr hoch­dreht, muss expo­nen­ti­ell län­ger warten.

Auch die Bedienung gestal­tet sich kom­plex, da die Modelle gefun­den und run­ter­ge­la­den wer­den müs­sen und für die ver­schie­de­nen Settings kei­ne Anleitung exis­tiert. Ihr wer­det also auf etli­chen Webseiten rum­sur­fen, um euch die emp­foh­le­nen Einstellungen zusam­men­zu­su­chen.
Dafür sind die Kosten fast Null, da alle benö­tig­ten Tools kos­ten­los erhält­lich sind. Ihr zahlt also nur für euren Strom.

Wer mehr Stable Diffusion Upscaler im Vergleich sehen will, fin­det hier einen ähn­li­chen Test.

9. ChaiNNer Upscaler

ChaiNNer ist ein wei­te­rer Tipp aus den Kommentaren. Das ist ein OpenSource-​Projekt, wel­ches ursprüng­lich als KI-​Upscaler gestar­tet ist, mitt­ler­wei­le aber sehr umfang­rei­che Bildverarbeitungsfunktionen bietet.

ChaiNNER ist node-​basiert, was sehr unge­wohnt ist, für die, die es nicht ken­nen, aber wer das Prinzip ver­stan­den hat, kann auf die­se Weise sehr kom­ple­xe Workflow-​Ketten auf­bau­en, die dann mit einem Klick abge­ar­bei­tet wer­den. Der Workflow für das ein­fa­che Hochskalieren sieht dann so aus:

ChaiNNer-​Upscaling-​Workflow (Klicken zum Vergrößern)

Das Programm ist noch in der Alpha-​Phase (ich habe v0.20.2 genutzt) und kos­ten­los für Windows, Mac und Linux erhält­lich. Die Installation erfor­dert etwas Zeit, ist aber in der GitHub-​Anleitung gut beschrieben.

ChainNNer selbst ist genau genom­men gar kein Upscaler, son­dern dient als GUI (gra­fi­sche Benutzeroberfläche) für ande­re OpenSource-​Upscaler auf PyTorch-​Basis. Das heißt, fast alle Upscaler die bei Stable Diffusion inte­griert wer­den kön­nen, sind auch in ChaiNNer nutz­bar. Wie im Bereich „Stable Diffusion“ erwähnt, ste­hen euch also min­des­tens 66 ver­schie­de­ne Möglichkeiten zur Verfügung.

ChaiNNer 4x Upscaler mit Model „Remacri“

Getestet habe ich ChaiNNer mit dem belieb­ten „Remacri“-Modell, wel­ches eine über­zeu­gen­de Kombination aus Schärfe und Struktur lie­fert. Ebenfalls nicht ganz so gut wie Topaz oder Midjourney, dafür kos­ten­los und see­ehr flexibel.

ChaiNNer 4x Upscaler mit Model „UniScale-​Balanced“

Ich habe noch ein wei­te­res Modell getes­tet, das „UniScale-​Balanced“ auf Basis der ESRGAN-​Architektur. Das schnitt jedoch deut­lich schlech­ter ab als „Remacri“.

Noch mal zum Verständnis: In Stable Diffusion und ChaiNNer kön­nen die glei­chen Upscaler-​Modelle ein­ge­setzt wer­den, bei mir lief die Verarbeitung jedoch deut­lich schnel­ler bei ChaiNNer. Dafür gibt es bei Stable Diffusion etwas mehr Einstellmöglichkeiten, die ich auf die Schnelle nicht bei ChaiNNer gefun­den habe.

Das Resultat

Es gibt noch unzäh­li­ge wei­te­re Tools, vor allem online, aber die meis­ten davon ran­gie­ren im Mittelfeld und sind preis­lich ähn­lich angesiedelt.

Von der Bildqualität liegt Midjourney aktu­ell mei­ner Meinung nach stark vor­ne, hat eben aber den gra­vie­ren­den Nachteil, dass damit nur Midjourney-​Bilder hoch­ska­liert wer­den kön­nen. Auch preis­lich ist Midjourney kein Zuckerschlecken, wenn man nicht gera­de eh Stunden übrig hat in deren Abo-Modell.

Für Power-​User, die mehr als 1000 Bilder hoch­ska­lie­ren wol­len, bleibt die Wahl zwi­schen Topaz Photo AI und Luminar Neo preis­lich die bes­se­re Wahl, wobei Topaz in der Bedienung wegen der Automatisierungsmöglichkeiten etwas die Nase vorn hat.

Insgesamt ist die Qualität aber auch sub­jek­tiv behaf­tet und kann sich je nach Motiv oder mit einem Update eines Tools auch wie­der ändern.

Bei den gan­zen, teils kos­ten­lo­sen, Online-​Upscalern soll­tet ihr auch beden­ken, dass ihr eure Daten in frem­de Hände gebt und dem Anbieter ver­trau­en soll­tet, damit ver­trau­lich umzu­ge­hen. Vermutlich wer­den auch die meis­ten die­ser Anbieter unter der Haube eines der unzäh­li­gen OpenSource-​Upscaler lau­fen haben.

Welchen Upscaler nutzt ihr aktu­ell und wel­ches Ergebnis hat euch hier am meis­ten überzeugt?

Die Community-​Test-​Erweiterung

Wer den Test mit eige­nen Modellen oder ande­ren Anbietern erwei­tern will, hat in die­sem Artikel alle not­wen­di­gen Grundlagen: Das 1024x1024-​Ausgangsbild steht oben zum Download zur Verfügung sowie die Photoshop-​Datei mit den Ebenen der Upscaler und der Pfad-​Auswahl für die Ausschnittvergrößerung.

Ihr könnt also ger­ne wei­te­re Methoden tes­ten und das Ergebnis ger­ne in den Kommentaren pos­ten (Bilder bit­te als Link).

Vertikale Bilder sind tot! Über den Niedergang der Hochformat-Bilder

Gestern habe ich mir im Backend bei Adobe Stock mei­ne Bestseller der letz­ten drei Monate ange­schaut. Dabei fiel mir auf, dass bei den 100 best­ver­kauf­tes­ten Motiven kein ein­zi­ges ver­ti­ka­les Bild dabei war. Auf Platz 74 war ein qua­dra­ti­sches Bild, der Rest aus­nahms­los horizontal.

Dabei besteht mein Portfolio dort ziem­lich genau aus 68,09% hori­zon­ta­len Bildern, 23,12% ver­ti­ka­len Bildern und 8,79% qua­dra­ti­schen Bildern (Videos habe ich aus­ge­klam­mert, weil die­se alle hori­zon­tal sind). Statistisch gese­hen hät­te sich die­ses Verhältnis unge­fähr in den Verkäufen wider­spie­geln müs­sen, wenn…, nun ja, wenn sich die ver­schie­de­nen Bildformate gleich gut ver­kau­fen wür­den. Das ist aber offen­sicht­lich nicht der Fall.

Schematisch ver­än­der­te Darstellung mei­ner Bestseller

Dann schau­te ich bei Shutterstock. Hier ergab sich ein ähn­li­ches Bild. Von mei­nen hun­dert best­ver­kauf­ten Bildern in die­sem Jahr gab es nur auf Platz 48 und 68 ein ver­ti­ka­les Bild, der Rest waren hori­zon­ta­le Motive.

Nun war mein Ehrgeiz geweckt und ich woll­te sehen, ob ich ein Sonderfall bin oder die­ses Muster System hat.

Von einer gro­ßen inter­na­tio­na­len Bildagentur ließ ich mir nur die Bilder des letz­ten Jahres, wie­der ohne Videos, zu ver­schie­de­nen Schlagwörtern sor­tiert nach Ausrichtung anzeigen.

Hier das Ergebnis als Diagramm:

Klicken zum Vergrößern

Ihr seht die Ergebnisse für die sie­ben Suchbegriffe „busi­ness, woman, food, christ­mas, tree, por­trait, archi­tec­tu­re“ und als letz­tes die Durchschnittswerte aller sie­ben Keywords zusammen.

Die ers­ten Suchbegriffe habe ich will­kür­lich gewählt, weil die­se uni­ver­sel­le Bestseller-​Suchbegriffe sind. Die Begriffe „tree, por­trait, archi­tec­tu­re“ waren Vorschläge mei­ner Facebook-​Follower auf die Frage, für wel­che Begriffe sie am meis­ten ver­ti­ka­le Ergebnisse erwar­ten würden.

Portrait“ war zwar tat­säch­lich der Suchbegriff von den sie­ben, bei dem es am meis­ten ver­ti­ka­le Ergebnisse gab, aber trotz­dem ver­kau­fen sich die­se genau­so schlecht wie die anderen. 

Durchschnittswerte über die sie­ben Suchbegriffe hinweg

Durchschnittlich ver­kau­fen sich die Portraitbilder nur 44% so gut wie es die Häufigkeit nahe­le­gen wür­de, im Gegensatz zu den hori­zon­ta­len Bildern, wel­che sich mit 111% bes­ser ver­kau­fen als die Häufigkeit sug­ge­riert. Selbst die qua­dra­ti­schen Bilder ste­hen mit 103% deut­lich bes­ser da als die ver­ti­ka­len Motive.

Auch wenn wir uns den jewei­li­gen Topseller für jeden Suchbegriff anschau­en, wird sicht­bar, um wie viel bes­ser sich hori­zon­ta­le Bilder verkaufen.

Im Diagramm zei­ge ich, um wie viel Mal der hori­zon­ta­le Bestseller sich bes­ser ver­kauft hat als der ver­ti­ka­le Bestseller im glei­chen Zeitraum. Spitzenreiter ist hier „food“ mit 24x mehr Verkäufen, am „aus­ge­gli­chens­ten“ ist es tat­säch­lich noch bei „por­trait“ mit 6x mehr Verkäufen. Aber selbst das ist ein beträcht­li­cher Unterschied.

Woher kommen diese Unterschiede?

Ich ver­mu­te ver­schie­de­ne Gründe für die­se star­ke „Under-​Performance“ ver­ti­ka­ler Bilder. Zum einen wur­den ver­ti­ka­le Bilder bevor­zugt für die Titelseiten von Zeitschriften und Büchern ver­wen­det, bei­des Bereiche, die in den letz­ten Jahren star­ke Auflagenrückgänge zu ver­zeich­nen hat­ten. Und selbst hier braucht jedes Buch und jede Zeitschrift meist nur ein ver­ti­ka­les Bild für die Titelseite, im Heft- bzw. Buch-​Inneren wer­den eben­falls lie­ber hori­zon­ta­le Fotos ein­ge­setzt, weil sie den Lesefluss weni­ger stö­ren. Das gilt beson­ders für Webseiten, weil die Computerbildschirmen in der Regel hori­zon­tal jus­tiert sind und sich so hori­zon­ta­le Bilder bes­ser ins Layout einpassen.

Einen wei­te­ren Grund sehe ich aber in der Darstellung auf den Bildagenturseiten selbst. Mit dem Verzicht auf qua­dra­ti­sche Platzhalter für jedes Bild und der Einführung der dyna­mi­schen Layouts bekom­men aktu­ell ver­ti­ka­le Bilder – auch bei iden­ti­scher Pixelgröße des Originalbilds – viel weni­ger Thumbnail-​Größe als ihre hori­zon­ta­len Pendants.

Zwei Beispiele: Bei Adobe Stock wird die­ses ver­ti­ka­le Bild mit 29x194 Pixel (= 25.026 Pixel) ange­zeigt, das hori­zon­ta­le dane­ben mit 291x194 Pixel (=56.454). Die hori­zon­ta­len Bilder neh­men als mehr als dop­pelt so viel Fläche ein.

Thumbnail-​Darstellung bei Adobe Stock

Bei Shutterstock ist es sehr ähn­lich: 134x217 Pixel (=29.078 Pixel) für ver­ti­ka­le Bilder gegen­über 306x220 Pixel (= 67.320 Pixel) für hori­zon­ta­le Motive: Ebenfalls mehr als dop­pelt so viel. Im Vergleich zu Panorama-​Formaten ver­lie­ren die ver­ti­ka­len Bilder sogar noch mehr Fläche.

Thumbnail-​Darstellung bei Shutterstock

Außerdem fällt es Designern in der Regel oft deut­lich leich­ter, aus einem hori­zon­ta­len Foto einen ver­ti­ka­len Ausschnitt zu crop­pen als anders­rum. Bei den heu­ti­gen Bildgrößen (mei­ne Canon 5Ds lie­fert mehr als 50 Megapixel) ist das ja auch pro­blem­los selbst für Printmotive noch möglich.

Was bedeutet das für Fotografen?

Ich habe aus die­sen Zahlen für mich die ein­fa­che Erkenntnis gezo­gen: Vertikale Bilder sind tot! Mein Team hat jetzt die Anweisung, ver­ti­ka­le Bilder nur noch in begrün­de­ten Ausnahmefällen zu pro­du­zie­ren, ansons­ten set­zen wir voll auf hori­zon­ta­le Motive.

Wie seht ihr das?

Die 6 wichtigen Unterschiede zwischen dem Smartphone und einer DSLR-Kamera

Schon vor einem Jahr habe ich an die­ser Stelle eine Lanze für das pro­fes­sio­nel­le Fotografieren mit dem Smartphone gebrochen.

Da ich trotz­dem wei­ter­hin mit mei­ner „rich­ti­gen“ digi­ta­len Spiegelreflexkamera foto­gra­fie­re, fal­len mir die Unterschiede zwi­schen bei­den Welten deut­lich auf.

Wer die­se Unterschiede kennt und zur rich­ti­gen Zeit ein­zu­set­zen weiß, kann sei­ne Fotos deut­lich verbessern.

Immer dabei

Der wohl wich­tigs­te Punkt. Das Smartphone habe ich immer in der Hosentasche, die min­des­tens zwei Kilo schwe­re DSLR nicht. Motive wie die­sen vol­len Mülleimer* in einer öffent­li­chen Toilette hät­te ich sonst nicht aufgenommen.

Gewicht und Größe

Die Smartphone-​Kamera ist leich­ter und klei­ner. Paradoxerweise führt eine leich­te­re und klei­ne­re Kamera zu unschär­fe­ren Bildern durch mehr Verwackelungen, weil das Kameragewicht die Körperbewegungen nicht mehr aus­glei­chen kann. Das bedeu­tet: Beim Fotografieren das Smartphone bewusst ruhig halten.

Smartphones sind unauffällig

Das gerin­ge­re Gewicht und die kom­pak­te Bauweise der Smartphones bringt als Vorteil jedoch die Unauffälligkeit. Manchmal hät­te ich mich ein­fach nicht getraut, mei­ne rie­si­ge Kamera aus­zu­pa­cken, das dicke Objektiv anzu­schrau­ben, um dann erst fünf Minuten mit Leuten dis­ku­tie­ren zu müs­sen, die mei­nen, mir das Fotografieren ver­bie­ten oder ein­fach fach­sim­peln zu wollen.

Als ich mit einem Model unter­wegs war, um test­wei­se bewusst nur Smartphone-​Fotos zu machen, war ich erstaunt, wie wenig wir bei­de wahr­ge­nom­men wur­den, wäh­rend die glei­chen Situationen mit mei­ner DSLR oft eine klei­ne Menschentraube erzeu­gen würden.

Ungewöhnlichere Perspektiven möglich

Größe und Gewicht der Smartphones ermög­li­chen mir auch unge­wöhn­li­che Perspektiven, die aus ver­schie­de­nen Gründen mit einer DSLR nicht oder nur schwer umsetz­bar wären.

Beim Foto die­ser Seerose* von oben habe ich mei­ne Hand am Teichrand so weit aus­ge­streckt, dass mein Handy fast ein Meter in den Teich rein rag­te, so hät­te ich die DSLR nie hal­ten können.

Seerose von obenBei der Aufnahme die­ses Wollschweins* habe ich durch einen eng­ma­schi­gen Zaun foto­gra­fie­ren müs­sen, das ging nur, weil die Linse der Smartphone-​Kamera deut­lich klei­ner ist. Bei der DSLR hät­te ich unscharf den Zaun mit auf dem Foto gehabt.

WollschweinÄhnlich schwie­rig wäre die­se Aufnahme aus dem Flugzeugfenster* mit einer DSLR weil durch die grö­ße­re Linse die Gefahr viel höher wäre, Kratzer oder Reflexionen des Fensters mit auf das Bild zu bekommen.

Über den Wolken von Texas, USA

Verstehe den kleinen Sensor

Der Bildsensor in einem iPhone 6 ist ca. 4,9 x 3,7 mm groß. Zum Vergleich: Meine Canon 5 D Mark III hat einen Bildsensor, der 36x 24 mm groß ist. Damit hat die­ser eine mehr als 47x grö­ße­re Fläche.

Mehr Fläche heißt oft auch: Der Sensor ist licht­emp­find­li­cher, weil mehr Platz da ist, auf den das Licht fal­len kann.

Im Umkehrschluss heißt es: Bei ungüns­ti­gen Lichtverhältnissen muss das Smartphone immer noch oft genug kapi­tu­lie­ren. Vor allem, wenn die Fotos ver­kauft wer­den sol­len, weil die Bildagenturen streng gegen zu viel Bildrauschen sind. Will ich also abends auf einer Party foto­gra­fie­ren oder in einem Raum ohne Tageslicht, las­se ich das Smartphone ste­cken und bemü­he doch die DSLR.

Der Vorteil des klei­ne­ren Sensors ist jedoch die deut­lich gerin­ge­re Naheinstellgrenze. Während das „Standardobjektiv“ 24–70mm f.2.8 von Canon erst ab 38 cm scharf stel­len kann, sind es beim iPhone 6 nur 8 cm. Übersetzt: Ich kann fast fünf mal dich­ter an das Motiv ran­ge­hen. Das ist ide­al für Makroaufnahmen.

Auch die Schärfentiefe ändert sich deut­lich mit der Sensorgröße. Bei den Mini-​Smartphone-​Sensoren ist viel mehr vom Hintergrund scharf. Auch das kommt Makro-​Fotografen ent­ge­gen. Ungünstig ist es hin­ge­gen für Portraits. Hier heißt es, beson­ders stark auf einen ruhi­gen Hintergrund* zu ach­ten, der nicht vom Gesicht der foto­gra­fier­ten Person ablenkt.

Mobiler Workflow

Wenn ich von einem Fotoshooting mit mei­ner DSLR unter­wegs nach Hause fah­re, kann ich auf dem Weg höchs­tens schon mal eini­ge Fotos löschen oder als beson­ders gut mar­kie­ren, um sie spä­ter zu Hause am Computer wei­ter bear­bei­ten zu können.

Habe ich hin­ge­gen mit mei­nem Smartphone Fotos gemacht, bear­bei­te die­se manch­mal mit eini­gen Apps und lade ich das Foto oft schon Sekunden spä­ter über Apps wie Fotolia Instant oder EyeEm zum Verkauf hoch.

Fazit

Ich bin weit davon ent­fernt, mei­ne DSLR ein­stau­ben zu las­sen, nur weil ich immer mein Smartphone bei mir habe. Je nach Situation ent­schei­de ich mich jedoch auch mal bewusst für das Handyfoto, wenn es, wie oben beschrie­ben, Vorteile mit sich bringt.

Welche Vorteile sieht ihr bei Smartphone-Fotos?

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Die Tücken der Statistik

Im Februar hat­te ich hier im Blog eine kur­ze Statistik über mei­ne durch­schnitt­li­chen Erlöse pro Fotoverkauf und Bildagentur im letz­ten Jahr veröffentlicht.

Ausdrücklich schrieb ich dazu, dass die­ser Wert, der soge­nann­te „Revenue per Download“-Wert (kurz RPD) nichts dar­über aus­sagt, wie erfolg­reich eine Agentur ist.

Nichtsdestotrotz wir­ken die ers­ten Plätze in einer Rangliste immer sehr befrie­di­gend, sodaß die bei­den Spitzenreiter Coverpicture und Zoonar in ihren Blogs stolz auf mei­nen Beitrag verwiesen.

Coverpicture schrieb sogar:

Der Verkauf eines ein­zel­nen Bildes bei Coverpicture ist damit im Vergleich genau­so viel Wert wie 80 Verkäufe in einer der letzt-​platzierten Microstock-Agenturen!“

Genau da kom­men wir auch zu den Tücken der Statistik. So eine Aussage beein­druckt bran­chen­frem­de Leser viel­leicht, weil sie zum Beispiel nicht wis­sen, dass mei­ne „letz­plat­zier­te“ Microstock-​Agentur 123rf 2012 aber 312 mal soviel abso­lu­te Verkäufe erzielt hat­te. Oder anders for­mu­liert: Mit 123rf hat­te ich letz­tes Jahr ca. vier mal so viel Geld ver­dient wie mit Coverpicture.

Den Fehler hat­te neu­lich auch die DPA gemacht, wel­che in einem Artikel über das „Hobby Stockfotografie“ im letz­ten Absatz die RPD-​Zahlen nann­te, aber die­se als „Einnahmen pro Bild“ ausgab:

Im Fachslang heißt das: Die Presseagentur hat den RPD mit dem RPI ver­wech­selt. Dabei hät­te eine ein­fa­che Kopfrechnung stut­zig machen kön­nen: Bei Coverpicture habe ich über 13.000 Bilder online. Das wür­de bedeu­ten, dass ich 2012 über eine hal­be Million Euro allein mit der einen Agentur ver­dient hät­te und im Monat immer­hin noch über 45.000 Euro. Schön wäre es, stimmt aber lei­der nicht.

Ein Anruf beim Chef vom Dienst bei der DPA half aber, die­sen Irrtum schnell zu berich­ti­gen und die meis­ten Webseiten haben den Fehler im Artikel dann auch korrigiert.

Wer übri­gens auf den Geschmack gekom­men ist, Zahlen zu sei­nem Vorteil zu dre­hen oder im Gegenteil ler­nen möch­te, sol­che Versuche bes­ser zu erken­nen, dem emp­feh­le ich das unter­halt­sa­me Buch „So lügt man mit Statistik“ von Walter Krämer.

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Der typische Umsatz-​Zyklus eines Microstock-Bildes

Zahlen sind eine wich­ti­ge Sache. Die meis­ten Stockfotografen, die ich ken­ne, foto­gra­fie­ren nicht für Bildagenturen, weil sie sich da künst­le­risch beson­ders gut aus­drü­cken kön­nen, son­dern weil sie mit ihren Fotos Geld ver­die­nen wol­len. Umso wich­ti­ger ist es, eini­ge Kennzahlen zu ken­nen, mit denen der eige­ne Umsatz bes­ser ana­ly­siert und damit auch pro­gnos­ti­ziert wer­den kann.

Ein sehr hilf­rei­ches Tool in die­ser Hinsicht ist Stock Performer, ein Analysedienst, der mitt­ler­wei­le die Verkäufe, Umsätze und ande­re wich­ti­ge Kennzahlen eines Fotografen für fünf Microstock-​Agenturen (Shutterstock, Fotolia, iStockphoto, Dreamstime und 123rf) aus­wer­tet und den ich hier aus­führ­lich getes­tet habe.

Luis Alvarez, einer der bei­den Köpfe hin­ter Stock Performer, hat vor weni­gen Wochen anhand sei­nes eige­nen Portfolios den typi­schen Lebenszyklus eines Microstock-​Bildes vor­ge­stellt. Jedes Portfolio ist aber anders und da Luis zum Beispiel exklu­siv bei iStockphoto ist, wäh­rend ich die­se Agentur nicht mehr belie­fe­re, sehen mei­ne Zahlen viel­leicht ganz anders aus. Luis war so freund­lich, basie­rend auf den rea­len Verkäufen und mei­nen bis­he­ri­gen Umsätzen den typi­schen Umsatzzyklus mei­ner Microstock-​Bilder zu berech­nen. Das Ergebnis sieht gra­fisch so aus:

In der Grafik sehr ihr, wie viel ich im Durchschnitt mit einem Microstock-​Bild bei den vier Agenturen pro Monat ver­die­ne, gerech­net vom Zeitpunkt des Hochladens. Nach einem star­ken Einstieg im zwei­ten Monat errei­chen mei­ne Bilder ihre finan­zi­el­le Hochzeit vom 9. bis zum 16. Monat. Danach geht es kon­ti­nu­ier­lich berg­ab und das Bild pen­delt sich bei ca. einem hal­ben Euro pro Monat ein. Grundsätzlich ist die Kurve ver­gleich­bar mit der von Luis, auch wenn sei­ne höher ansteigt, aber auch schnel­ler abfällt. Im Grunde wer­den aber die meis­ten Microstock-​Fotografen eine ähn­li­che Kurve bei ihren Bildern vor­fin­den, je nach Motiv höchs­tens unter­schied­lich hoch.

Der Lebenszyklus in Zahlen

Wer die Werte oben zusam­men­zählt, soll­te auf ins­ge­samt 61 US-​Dollar kom­men, die ein Bild pro Jahr bei den vier genann­ten Agenturen zusam­men bringt. Im Schnitt macht das pro Bild und Monat 1,65 US-​Dollar. Interessant ist auch das Absacken im drit­ten Jahr. Während der RPI (Revenue per Image/​Umsatz pro Bild) pro Monat für die vier Agenturen bei ca. 2 US-​Dollar liegt, hal­biert er sich im drit­ten Jahr auf einen US-​Dollar. Die bran­chen­üb­lich ange­nom­me­ne Halbwertszeit von zwei Jahren für ein Microstock-​Bild bestä­tigt sich hier.

Der durch­schnitt­li­che RPI von 1,65 USD ist bei mir jedoch sehr ungleich ver­teilt. Fast ein Dollar ent­fällt auf Fotolia, gefolgt von einem hal­ben Dollar von Shutterstock, elf US-​Cent von Dreamstime und sechs Cent von 123rf. Ich habe iStockphoto nicht in mei­ne Analyse auf­ge­nom­men, weil ich dort ers­tens nur höchs­tens ein Fünftel mei­nes gesam­ten Portfolios habe und zwei­tens nichts mehr dort hoch­la­de. Hätte ich iStockphoto mit in den Grafiken drin gehabt, wäre der Gesamt-​RPI um 10 Dollar höher und der Durchschnitt-​RPI um 0,28 USD.

Warum haben Bilder einen Zyklus?

Aufstieg, Höhepunkt und Verfall: Warum durch­le­ben alle Stockfotos eine sol­che Kurve? Einerseits liegt es an den Motiven selbst. Die gezeig­te Technik wie Fernseher, Telefone oder Computer ver­än­dern sich, wer­den klei­ner, dün­ner, run­der, schi­cker oder glän­zen­der. Bei Fotos von Menschen ändern sich die Vorlieben beim Schnitt der Kleidung, den Farben und den Frisuren. Bei Reise- und Architekturfotos ändern sich die Gebäude, die Skyline, das Design der Autos und so wei­ter. Andererseits tra­gen auch die Algorithmen der Bildagenturen eben­so zum Abstieg der Fotokarriere bei. Neue Bilder wer­den in den Suchergebnissen bevor­zugt, weil sie die oben genann­ten aktu­el­len Trends inne­ha­ben, aber auch die Bestandskunden (vor allem im Abo-​Bereich) immer fri­sches Material sehen wol­len. Als drit­ter Punkt kom­men die kon­kur­rie­ren­den Fotografen hin­zu, die eben­falls nicht ruhen und bestän­dig neue Bilder pro­du­zie­ren, die mit den eige­nen alten Fotos um Käufer konkurrieren.

Was nützen mir diese Zahlen?

Es gibt meh­re­re Möglichkeiten, die genann­ten Zahlen für sich nutz­bar zu machen. Eine Möglichkeit ist, sie als Vergleichsbasis zu neh­men, um ande­re Portfolios zu bewer­ten. Die zwei­te Möglichkeit ist, Umsatzprognosen zu erstel­len. Wie viel wür­de ich ver­die­nen, wenn ich jeden Monat 10, 100 oder 500 Bilder hoch­la­de? Bei 100 Bildern wür­de mei­ne Kurve so aussehen:

Zwei Jahre lang wür­den die Umsatz rela­tiv sta­bil anstei­gen, dann wür­de die Kurve aber fla­cher wer­den und ein Umsatzzuwachs lässt sich nur noch schwer erzie­len. Oder was wür­de pas­sie­ren, wenn ich nur ein Jahr lang jeden Monat 300 Bilder hoch­la­de und danach kei­ne neu­en Bilder mehr liefere?

Im ers­ten Jahr wür­de die Kurve logi­scher­wei­se gleich­mä­ßig und stark anstei­gen, dann aber ca. ein Jahr lang sta­gnie­ren, ein Jahr lang flach abfal­len und sich dann lang­sam auf dem Niveau das zwei­ten Monats einpendeln.

Am liebs­ten nut­ze ich die Zahlen aber, um Entscheidungen für neue Shootings zu tref­fen. Mit Stock Performer kann ich mit sowohl den monat­li­chen als auch den Gesamt-​RPI für jedes mei­ner Shootings ein­zeln anzei­gen und sor­tie­ren las­sen. So habe ich bei­spiels­wei­se 90 Shootings bei Shutterstock in der Liste, davon lie­gen „nur“ 36 Fotosessions über dem durch­schnitt­li­chen monat­li­chen RPI von 52 Cent, das bes­te Shooting liegt mehr als fünf Mal dar­über. Nun kann ich schau­en, ob die­se über­durch­schnitt­lich abschnei­den­den Shootings etwas gemein­sam haben und wei­te­re Shootings in die­ser Richtung pla­nen. Oder wenn mich ein Model fragt, ob ich noch mal mit ihr shoo­ten möch­te, schaue ich mir an, wie das letz­te Shooting im Vergleich zum Durchschnitt liegt und kann so basie­rend auf Fakten eine Zusage oder Absage machen.

Der Vergleich mit Macrostock-Zahlen

Nachdem Luis sei­nen Artikel im Blog der Microstockgroup ver­öf­fent­licht hat­te, ver­öf­fent­lich­te Gerald Staufer, Chef der Macrostock-​Agentur Westend61, im Macrostock-​Blog einen Artikel über den Lebenszyklus von Macrostock-​Bildern. Den emp­feh­le ich sehr als Ergänzung zu Luis‘ und mei­nem Artikel und auch die Kommentare zu den Artikeln lie­fern noch vie­le span­nen­de Informationen. Aber mal grob gerech­net. Gerald zeigt die Umsätze von fünf guten People-​Fotografen und Fotografen mit ande­ren Themenschwerpunkten.

Ich kon­zen­trie­re mich jetzt auf die People-​Zahlen, weil sich die­se eher mit mei­nem People-​Portfolio ver­glei­chen las­sen. Diese fünf Fotografen haben der Agentur in vier Jahren ca. einen Umsatz von ca. 138.000 Euro. Bei einem Fotografenanteil von 50% wären das ca. 69.000 Euro. Die fünf Fotografen haben zusam­men 1011 Bilder im Portfolio. Das macht einen Gesamt-​RPI von 68 Euro. Verglichen mit mei­nem Gesamt-​RPI von 45 Euro (bzw. 52 Euro inklu­si­ve iStock) lie­ge ich ziem­lich genau 50% drunter.

Zwei wich­ti­ge Faktoren müs­sen jedoch eben­falls berück­sich­tigt wer­den. Die Annahmekriterien sind bei Macrostockagenturen meist stren­ger, sodass man in der Regel von ver­gleich­ba­ren Shootings weni­ger Bilder in die Agentur bekommt. Das zei­gen auch die rela­tiv nied­ri­gen Portfolio-​Größen der aus­ge­wähl­ten Fotografen, die im Durchschnitt nur 202 Bilder bei der Agentur online haben. Wenn ich dort 50% weni­ger Bilder eines Shootings frei­ge­schal­tet bekom­me als bei den Microstock-​Agenturen, wür­de das den RPI auf den glei­chen Wert heben. Auf der ande­ren Seite der Waage ist die Lebenszeit bei den Macrostock-​Bildern län­ger, sodass sich nach den vier Jahren bestimmt noch eini­ge Umsätze ein­stel­len werden.

Welche Kennzahlen für euer Portfolio wer­tet ihr aus? Wie macht ihr das und was habt ihr davon?