Die Bestseller-​Kategorien in Microstock-​Bildagenturen: Das Spiel mit den Zahlen

Vor eini­gen Tagen gab es im Blog der Microstock-​Upload-​App Xpiks den Blogartikel mit dem Titel „Best-​selling micros­tock cate­go­ries: let the num­bers talk“.

Darin ana­ly­siert Taras Kushnir die Microstock-​Verkäufe des Fotografen und Bloggers Steve Heap vom Blog Backyard Silver, den eini­ge viel­leicht schon aus mei­nem Buch „Stockfotografie. Geld ver­die­nen mit eige­nen Fotos“ ken­nen.

Steve hat Taras vom Xpiks-​Blog sei­ne Verkaufszahlen von über 15 Jahren zur Verfügung gestellt und der Blog woll­te her­aus­fin­den, aus wel­chen Kategorien sich am bes­ten Bilder ver­kau­fen bei Shutterstock und Adobe Stock.

Industrie oder Natur: Was ver­kauft sich bes­ser? (KI-​Montage)

Dazu haben sie die Bildkategorien, wel­che beim Hochladen ange­ben wer­den müs­sen (zum Beispiel „Landschaft, Menschen, Technik, Transport, Tiere, …) gezählt und geschaut, wie viel Bilder Steve in jeder Kategorie hat und wie viel er davon ver­kauft hat.

Als über­ra­schen­de Erkenntnis stand dann fest:

Es ist leicht zu erken­nen, dass Parks/​Outdoor, Transportmittel, Gebäude/​Landmarken und Natur die abso­lu­ten Top-​Seller-​Kategorien sind. Der letz­te Punkt mag vie­le über­ra­schen: Jeder Microstock-​Leitfaden „Wie man Geld ver­dient“ beginnt mit der Empfehlung, KEINE Naturaufnahmen zu machen, weil die Agenturen so voll davon sind. Doch die Daten lügen nicht, und Steve ver­dient auch im Jahr 2023 noch mit Naturaufnahmen.“

Diese Aussage über­rasch­te mich tat­säch­lich und des­halb schau­te ich mir die Datenbasis und Analyse genau­er an. Schnell fand ich den Fehler.

Steve hat ca. 35% sei­nes Portfolios von ins­ge­samt ca. 12.000 Bildern vol­ler Naturbilder, da über­rascht es nicht, dass er davon – im Verhältnis gese­hen – viel ver­kauft. Ich selbst habe über­wie­gend Menschenbilder im Portfolio, wes­halb es wenig über­rascht, dass sich aus mei­nem Portfolio vor allem Menschenbilder verkaufen.

Sinnvoller wäre die Analyse gewe­sen, wenn die Prozentzahlen der Kategorien im Portfolio ver­gli­chen wor­den wären mit denen der Einnahmen der glei­chen Kategorie.

Für die Bildagentur Adobe Stock habe ich das mal gemacht, basie­rend auf den Zahlen des ver­link­ten Blogartikels.

Das Ergebnis sah dann so aus:

Wichtig ist hier die letz­te far­bi­ge Spalte: Hier wird gezeigt, um wie vie­le Prozentpunkte die Verkäufe abwei­chen von der Anzahl der Bilder in der glei­chen Kategorie.

Hier könnt ihr sehen, dass sich Bilder aus den Kategorien Wissenschaft, Tiere, Gebäude und Industrie bes­ser als erwar­tet ver­kauft haben, wäh­rend sich Kategorien wie Natur, Technologie oder Lebensmittel weni­ger gut ver­kauft haben.

(Kurzer Disclaimer: Für die vier unters­ten Kategorien wur­den im Blogartikel kei­ne abso­lu­ten Zahlen genannt, daher habe ich die­se geschätzt, glei­ches gilt für die Kategorien, wel­che in der Spalte „Portfolio %“ 1,2 ste­hen haben. Außerdem zeigt die Spalte „Sales abso­lut“ kei­ne Verkäufe, son­dern die Umsätze.)

Meine Analyse besagt qua­si das genaue Gegenteil von Taras‘ Analyse, obwohl wir die glei­chen Daten ver­wen­det haben.

Eine wei­te­re Mögliche Herangehensweise wäre der RPI-​Vergleich pro Kategorie gewe­sen. Dafür müs­sen wir wis­sen, wie vie­le Bilder Steve pro Kategorie abso­lut im Portfolio hat. Das kön­nen wir extra­hie­ren aus den Prozentzahlen sowie der Gesamtsumme von ca. 12.000 Bildern bei Adobe Stock.

Die Bilder pro Kategorie wer­den dann durch die Umsätze der glei­chen Kategorie geteilt. Je höher der Wert, des­to mehr Geld bringt ein Bild.

Hier das Ergebnis gra­fisch aufbereitet:

Wie ihr seht, ist das Ergebnis ähn­lich, aber nicht iden­tisch. Industriebilder erziel­ten den meis­ten Umsatz, gefolgt Wissenschaft und Tieren. (Drinks habe ich mal außen vor gelas­sen, weil da schon die nied­ri­ge geschätz­te Portfoliogröße das Ergebnis zu stark ver­fäl­schen kann). Am schlech­tes­ten schnit­ten hier wie­der Lebensmittel, Technologie, Sport und Landschaften ab.

Ich habe die­sen Artikel geschrie­ben, um zu zei­gen, dass es wich­tig ist, sich die Datenbasis genau anzu­se­hen, bevor basie­rend auf viel­leicht unge­nau­en Daten Geschäftsentscheidungen getrof­fen werden.

Wer an die­sem Thema inter­es­siert ist, dem emp­feh­le ich die­se bei­den Bücher, wel­che ich mehr­mals mit Gewinn gele­sen habe:

Letzte Aktualisierung am 4.03.2024 /​ Affiliate Links /​ Bilder von der Amazon Product Advertising API

3 Gedanken zu „Die Bestseller-​Kategorien in Microstock-​Bildagenturen: Das Spiel mit den Zahlen“

  1. Die Statistik spie­gelt vor allem die Kosten nicht. Manche Landschafts /​ Reisemotive von Steve sind teu­re Reisemotive auf Hawai die neben­bei auf sei­nen Reisen ent­stan­den sind.
    Von den Kosten her eher ein Verlustgeschäft, aber da neben­bei ent­stan­den OK.
    Für die aller­meis­ten Microstock Fotografen macht Statistik wahr­schein­lich null Sinn. Die meis­ten Bilder ent­ste­hen meist neben­bei oder spontan.
    Shot, upload, repeat, irgend­was ver­kauft sich schon.

  2. Taras (ori­gi­nal blog­post aut­hor) here. Just to clear the con­fu­si­on – in the blog­post we cal­cu­la­ted abso­lu­te inco­me num­bers, grou­ped by cate­go­ry. While here Robert is cal­cu­la­ting Return per cate­go­ry size. Those are 2 dif­fe­rent mea­su­res to track and in rea­li­ty the­re are no „dif­fe­rent con­clu­si­ons“ to arri­ve to – it depends what you’­re esti­mat­ing. Cheers

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