WhatsApp als Creator-Plattform: Wie Gen Alpha Marken nutzt (Report 2026)

WhatsApp gilt vor allem als Messenger. Öffentliche Kanäle machen die App jedoch auch zu einer Creator-Plattform für Jugendliche. Meine Analyse von 100 Kanälen und 5.727 Inhalten zeigt, wie dort Reichweite, Alltag und Konsum zusammenkommen. Die Methodik findet ihr weiter unten.

Das Wichtigste in Kürze

• 100 öffentliche WhatsApp-Kanäle wurden über 14 Tage beobachtet
• 7.966 Rohdatensätze wurden erfasst, 5.727 Inhalte ausgewertet
• Die Kanäle wuchsen zusammen von rund 83.000 auf 90.000 Follower
• Medien mit sichtbaren Kosmetikprodukten: 711
• Textbeiträge mit ausdrücklicher Markennennung: 42
• Sämtliche auswertbaren Bilder, Videos und Audios wurden manuell geprüft

Für wen dieser Report relevant ist

Diese Analyse ist keine klassische Jugendstudie, sondern eine explorative Sichtbarkeits- und Plattformanalyse. Sie richtet sich an:

• Marken & Agenturen (Youth Marketing): Um zu verstehen, wie “visuelle Brand-Visibility” bei der Gen Alpha funktioniert, ohne aufdringliches Product-Placement.
• Jugendforschung & Soziologie: Als Datengrundlage für die Evolution von Messengern zu öffentlichen Mikroprofilen.
• Tech-Policy & Regulierung: Um die Grauzone zwischen privatem Chat und öffentlichem Social-Media-Kanal (Stichwort: Minderjährigen-Schutzgesetze) einzuordnen.

Die Reichweite wuchs innerhalb kurzer Zeit

Zu Beginn des Beobachtungszeitraums kamen die untersuchten Kanäle zusammen auf rund 83.000 Follower. Am Ende waren es ungefähr 90.000. Das entspricht einem Wachstum von 8,43 Prozent.

Im Durchschnitt gewann ein Kanal etwa 70 Follower. Diese Zahl wird jedoch durch einzelne stark wachsende Kanäle beeinflusst. 28 Kanäle verloren Follower, 18 gewannen höchstens fünf neue Follower und 54 legten um mindestens sechs Follower zu.

Ein Kanal war ein deutlicher Ausreißer. Seine Reichweite stieg von 1.107 auf 4.684 Follower. Das entspricht einem Plus von 3.577 Followern beziehungsweise rund 323 Prozent.

Aus einem solchen Fall lässt sich nicht ableiten, dass ein bestimmtes Format zuverlässig Wachstum erzeugt. Er zeigt jedoch, dass öffentliche WhatsApp-Kanäle innerhalb kurzer Zeit eine relevante Reichweitendynamik entwickeln können.

Auch das Alter der Kanäle unterstreicht, wie jung dieses Feld ist.

• 11 der untersuchten Kanäle wurden 2024 erstellt
• 47 im Jahr 2025
• 42 im Jahr 2026

Aus Kanälen werden öffentliche Mikroprofile

Ein zentraler Befund betrifft die Art der Selbstdarstellung. Die untersuchten Kanäle funktionieren häufig nicht wie thematisch enge Newsletter. Sie ähneln öffentlichen Mikroprofilen, in denen unterschiedliche Teile des Alltags zusammengeführt werden.

Bereits die Kanalbeschreibungen enthalten Begriffe wie

• “kanal”
• “channel”
• “about”
• “content”
• “willkommen”
• “abo”
• “follower”

Dazu kommen Altersangaben, Hobbys, Reichweitenziele und Hinweise auf externe Dienste für anonyme Fragen.

Diese Sprache orientiert sich an Creator- und Plattformkultur. Die Betreiberinnen beschreiben nicht nur, worüber sie schreiben. Sie erklären, wer sie sind, welche Inhalte ihr Publikum erwarten kann und wie andere Personen mit ihnen interagieren sollen.

Auch die Emojis in den Kanalbeschreibungen folgen wiederkehrenden ästhetischen Mustern. Herzen, Schleifen, Sterne, Glitzer, Checklisten und Symbole für Nähe oder Zugehörigkeit prägen die Selbstdarstellung.

Der Report interpretiert diese Muster nicht als psychologische Eigenschaften einzelner Personen. Sie zeigen jedoch, welche visuellen Codes in diesem öffentlich sichtbaren Ausschnitt der Plattform häufig verwendet werden.

Die Bildsprache wirkt überwiegend positiv, affirmativ und auf Zugehörigkeit ausgerichtet. Sie verbindet “cute”, “girly”, Beauty, Lifestyle und Creator-Branding zu einer wiedererkennbaren Ästhetik.

Die Postingzeiten passen zu einem schulgeprägten Tagesrhythmus

Die Beiträge waren nicht gleichmäßig über den Tag verteilt. Wiederkehrende Aktivitätsfenster lagen am frühen Morgen zwischen 6 und 8 Uhr, am Nachmittag zwischen 13 und 17 Uhr sowie am Abend zwischen 18 und 22 Uhr.

Anm.: Die meisten Beiträge erschienen am frühen Morgen, am Nachmittag und am Abend. Die Zeitstempel wurden auf Europe/Vienna normalisiert.

Diese Verteilung lässt sich vorsichtig als alltagsnaher beziehungsweise schulbezogener Rhythmus interpretieren. Beiträge entstehen möglicherweise vor Schulbeginn, nach Schulschluss und abends zu Hause.

Die Daten beweisen jedoch nicht, dass jede Aktivität tatsächlich mit einem konkreten Stundenplan zusammenhing. Sie zeigen lediglich zeitliche Cluster, die mit einem solchen Tagesablauf vereinbar sind.

Gerade diese Trennung zwischen Messung und Interpretation ist wichtig. Gemessen wurden Zeitstempel. Die Verbindung zum Schulalltag ist eine plausible Einordnung, keine direkt beobachtete Ursache.

Marken werden häufiger gezeigt als genannt

Der stärkste inhaltliche Befund betrifft die visuelle Sichtbarkeit von Marken. In den untersuchten Kanälen wurden Produkte wesentlich häufiger gezeigt als ausdrücklich benannt.

Kosmetik war die prägnanteste Produktgruppe. In 711 der 2.102 ausgewerteten Bilder und Videos war mindestens ein Kosmetikprodukt sichtbar. Insgesamt wurden 82 sichtbare oder genannte Kosmetikmarken identifiziert.

Die zehn häufigsten Marken kamen zusammen auf 444 der 711 Kosmetik-Vorkommen. Die Markenlandschaft war damit trotz ihrer grundsätzlichen Vielfalt deutlich konzentriert.

Sichtbar waren einerseits alltagsnahe Drogeriemarken wie

• Balea
• Essence
• Dove
• Garnier

Daneben traten stark von Social-Media-Ästhetik geprägte Marken wie

• The Ordinary
• Sol de Janeiro
• Gisou
• Rhode
• Glow Recipe

auf.

Die Mischung verbindet leicht verfügbare Alltagsprodukte mit einer aspirativen Beauty-Kultur. Entscheidend ist dabei nicht nur der Markenname. Verpackungen, Farben und charakteristische Produktdesigns machen diese Produkte auch ohne begleitenden Text erkennbar.

Der Unterschied zwischen Text und Bild ist deutlich. Unter 3.446 analysierten Textbeiträgen wurden Kosmetikmarken nur 42-mal ausdrücklich genannt. Das entspricht 1,22 Prozent der Texte.

Die Markenpräsenz entsteht somit nicht primär durch klassische Empfehlungen oder ausgeschriebene Produktnamen. Sie entsteht durch Badezimmerregale, GRWM-Videos, Selfcare-Routinen, Tascheninhalte und kurze Alltagsszenen.

Sichtbarkeit darf dabei nicht mit Werbewirkung verwechselt werden. Ein Produkt im Bild belegt weder eine bezahlte Kooperation noch eine bewusste Empfehlung. Der Report misst Brand Visibility, nicht Kaufabsicht, Markenloyalität oder kommerziellen Einfluss.

GRWM steht für “Get Ready With Me”. Dabei zeigen Creator in einem Video, wie sie sich für den Tag, die Arbeit, eine Party oder ein anderes Ereignis fertig machen, etwa beim Schminken, Anziehen oder Stylen.

Fashion funktioniert stärker über Stil

Bei Fashion zeigte sich eine andere Logik. Der Report erfasste 28 Marken und 155 markenbezogene Vorkommnisse. Gleichzeitig waren in mehr als 200 weiteren Fällen Kleidungsstücke oder Outfits sichtbar, ohne dass eine Marke eindeutig erkannt werden konnte.

Kosmetikprodukte lassen sich häufig über Verpackungen und Schriftzüge zuordnen. Bei Kleidung fehlen solche eindeutigen Merkmale oft. Fashion wird deshalb stärker über Stil, Körperinszenierung, Schnitte, Farben und Accessoires vermittelt.

Kknekki war in 27 der 100 Kanäle sichtbar und damit die am weitesten verbreitete Fashion-Marke beziehungsweise das am weitesten verbreitete Fashion-Accessoire. Adidas folgte mit Vorkommen in 20 Kanälen. Die übrigen Marken lagen deutlich dahinter.

Insbesondere der Adidas Samba zeigt, wie ein einzelnes wiedererkennbares Produkt eine stärkere visuelle Präsenz entwickeln kann als eine breitere Markenkommunikation.

Der Befund lautet deshalb nicht, dass Fashion unwichtig wäre. Kleidung und Outfits sind häufig sichtbar. Die Markenebene bleibt jedoch wesentlich schwerer erkennbar als im Beauty-Bereich.

Kknekki ist eine Marke für geflochtene Haargummis, die zugleich häufig als Armband getragen werden. Durch ihre auffällige Webstruktur und die große Auswahl an Farben sind die Produkte auch in Bildern und Videos vergleichsweise leicht wiederzuerkennen.

GRWM, Sport und Selfies dominieren

Für die Aktivitätsanalyse wurden 1.240 Codes vergeben.

• Am häufigsten trat GRWM mit 325 Vorkommen auf
• Es folgten Sport mit 297
• Selfies mit 167
• Dancing mit 147 Vorkommen

Diese vier Bereiche kamen zusammen auf 936 codierte Aktivitäten. Das entspricht rund drei Vierteln der erfassten Aktivitätscodes.

Weitere wiederkehrende Formate waren Vlogs mit 90 und schulbezogene Inhalte mit 75 Vorkommen. Obwohl die Kanäle mutmaßlich von Schülerinnen betrieben wurden, stand Schule damit nicht im Zentrum der öffentlichen Selbstdarstellung.

Dominant waren Formate, in denen Aussehen, Bewegung, Körperpräsenz, Routinen oder der eigene Alltag visuell aufbereitet wurden. Das passt zur Einordnung der Kanäle als hybride Mikroprofile.

Sie sind weder reine Beauty-Kanäle noch Sport-, Gaming- oder Tagebuchformate. Unterschiedliche Lebensbereiche werden in einem kontinuierlichen persönlichen Feed miteinander verbunden.

Matcha wird zum visuellen Lifestyle-Code

Auch bei Essen und Getränken zeigte sich die Bedeutung ästhetischer Routinen. In der Getränkekategorie wurden 108 Vorkommen codiert. Davon entfielen 83 auf Matcha.

Mit einem Anteil von 76,85 Prozent dominierte Matcha die Kategorie deutlich. Kaffee, Wasser, Tee und Bubble Tea lagen weit dahinter.

In diesem Kontext erscheint Matcha nicht nur als Getränk. Farbe, Zubereitung und Präsentation passen zu den ebenfalls häufig sichtbaren Beauty-, GRWM- und Selfcare-Formaten. Das Getränk wird damit Teil einer breiteren Lifestyle-Ästhetik.

Auch Essen war sichtbar, ohne dass zwingend eine Marke im Mittelpunkt stand. Insgesamt wurden 154 Bilder mit gekochten oder angerichteten Gerichten erfasst. Solche Inhalte erschienen in 46 Prozent der untersuchten Kanäle.

Fast jeder zweite Kanal zeigte damit zumindest einmal ein Gericht. Food funktioniert in dieser Stichprobe weniger als konzentrierte Markenwelt und stärker als visuell inszenierter Alltag.

Wachstum folgt keiner einzelnen Marke

Für eine zusätzliche Auswertung wurden jene Kanäle betrachtet, die im Beobachtungszeitraum stärker als der Durchschnitt von 8,43 Prozent gewachsen waren.

In dieser Gruppe traten Selfies, Vlogs, Sport, Dancing, GRWM und Food wiederholt auf. Dazu kamen sichtbare Beauty- und Trendmarker wie The Ordinary, Sol de Janeiro, Gisou und Matcha.

Das gemeinsame Muster besteht nicht in einer einzelnen Marke. Überdurchschnittlich stark gewachsene Kanäle kombinierten unterschiedliche Elemente zu einer wiedererkennbaren Content-Logik.

Alltag wurde visuell aufbereitet, mit Bewegung, Körperpräsenz, Beauty-Routinen, Essen und digitalen Freizeitinteressen verbunden. Marken waren Teil dieser Inhalte, standen aber selten allein im Mittelpunkt.

Auch der am stärksten gewachsene Kanal folgte diesem Prinzip. Dort kamen Sport, Dancing, GRWM, Vlogs, Gaming, Schule, Essen und verschiedene Produkte zusammen.

Diese Beobachtung zeigt einen Zusammenhang innerhalb der Stichprobe. Sie beweist keine Kausalität. Aus den Daten lässt sich nicht ableiten, dass ein bestimmtes Produkt oder Format automatisch zu mehr Followern führt.

Was sich aus den Ergebnissen ableiten lässt

Der Report zeigt einen bislang wenig sichtbaren Teil der digitalen Gesellschaft. Öffentliche WhatsApp-Kanäle sind nicht nur ein zusätzlicher Verbreitungsweg für Nachrichten. Sie können als persönliche Medienräume funktionieren, in denen junge Nutzerinnen Reichweite, Alltag und Selbstdarstellung miteinander verbinden.

Für die Medien- und Plattformanalyse ist besonders relevant, dass Öffentlichkeit hier innerhalb einer Anwendung entsteht, die viele Erwachsene weiterhin primär mit privaten Chats verbinden.

Die untersuchten Kanäle übernehmen dabei erkennbare Muster anderer Plattformen. Dazu gehören Followerziele, kurze Vlogs, GRWM-Formate, Q&A-Dienste, ästhetische Routinen und eine stark visuelle Form der Produktpräsenz.

Für Marken bedeutet der Befund nicht, dass mutmaßlich Minderjährige gezielt angesprochen werden sollten. Der Report sollte ausdrücklich nicht als Grundlage für direktes Targeting dieser Altersgruppe verstanden werden.

Er zeigt vielmehr, wie Marken in bereits vorhandenen öffentlichen Jugendkulturen sichtbar werden. Wiedererkennbare Verpackungen und Produkte können Teil nutzergenerierter Inhalte werden, ohne dass eine Marke erwähnt oder aktiv beworben wird.

Damit entstehen auch Fragen nach Verantwortung. Unternehmen, Plattformen und Medien sollten Jugendkultur nicht ausschließlich kommerziell interpretieren. Konsumdruck, öffentliche Selbstdarstellung, Datenschutz und die Sichtbarkeit mutmaßlich Minderjähriger müssen Teil der Einordnung bleiben.

Warum WhatsApp für Marken zum “Dark Social”-Phänomen wird

Im Marketing spricht man bei Kanälen wie WhatsApp oft von Dark Social – also Konversationen und Einflüssen, die sich für Marken nicht über klassische Tracking-Tools oder öffentliche Hashtags messen lassen.

Die untersuchten Kanäle zeigen: Die Gen Alpha baut ihre Markenpräferenzen und Ästhetiken in Räumen auf, die sich der klassischen Social-Media-Analyse (wie auf TikTok oder Instagram) weitgehend entziehen. Produkte werden nicht verlinkt, sondern gezeigt. Für Brands und Agenturen bedeutet das: Wer verstehen will, wie visuelle Brand-Visibility bei unter 16-Jährigen heute funktioniert, muss diese semi-öffentlichen Messenger-Räume analysieren, da hier das eigentliche Trendscouting stattfindet.

Eine Analyse zwischen Technik und Journalismus

Öffentliche WhatsApp-Kanäle werden häufig noch als Erweiterung eines Messengers betrachtet. Die untersuchten Inhalte zeigen jedoch einen Kommunikationsraum, der in vielen Punkten stärker an TikTok, Instagram oder kleine öffentliche Creator-Profile erinnert als an einen privaten Chat.

In den Kanalbeschreibungen stehen Hobbys, Alter, Ziele, gewünschte Followerzahlen und Hinweise auf Interaktionsmöglichkeiten. Bilder und Videos zeigen Routinen, Produkte, Outfits, Sport, Essen und kurze Ausschnitte aus dem Alltag. Die Kanäle sind abonnierbar, über die Plattform auffindbar und teilweise an ein Publikum von mehreren Tausend Menschen gerichtet.

Mich interessierte deshalb nicht die private Kommunikation einzelner Jugendlicher. Die zentrale Frage war, welche wiederkehrenden Muster in diesen öffentlich sichtbaren Content-Räumen entstehen. Dazu gehören Selbstdarstellung, Reichweitenlogik, Postingrhythmen, visuelle Ästhetik und die Präsenz von Marken.

Gerade bei einem Thema, das mutmaßlich Minderjährige betrifft, reicht eine technisch funktionierende Datenerhebung nicht aus. Es braucht eine nachvollziehbare Methode, eine zurückhaltende Sprache und einen verantwortungsvollen Umgang mit öffentlich zugänglichen, aber dennoch sensiblen Inhalten.

Methodik

Der Report verbindet eine technische Datenerhebung mit quantitativer Auswertung und manueller Inhaltsanalyse.

Was der Report untersucht

Der Report ist als explorative Inhalts- und Sichtbarkeitsanalyse angelegt. Er untersucht einen begrenzten Ausschnitt öffentlich auffindbarer WhatsApp-Kanäle und erhebt keinen Anspruch darauf, die Nutzung der Plattform durch alle Kinder und Jugendlichen abzubilden.

Im Mittelpunkt standen mehrere Analyseebenen. Erfasst wurden die Merkmale der Kanäle, ihre Beschreibungen, Followerzahlen, Wachstumsraten, Postingzeiten und verwendeten Nachrichtenformate. Auf Inhaltsebene wurden sichtbare Aktivitäten, Produkte, Marken, Trendmuster und ästhetische Routinen codiert.

Die Untersuchung verbindet damit quantitative und qualitative Zugänge. Zahlen zeigen beispielsweise, wie häufig ein bestimmtes Format oder eine Marke vorkam. Die manuelle Inhaltsanalyse war notwendig, um zu erkennen, in welchem Kontext diese Elemente sichtbar wurden.

Ein sichtbares Kosmetikprodukt kann Teil einer Morgenroutine sein. Ein Getränk kann als ästhetisches Requisit auftreten. Ein Outfit kann einen bestimmten Stil transportieren, obwohl keine Marke erkennbar ist. Diese Zusammenhänge lassen sich nicht allein über Wortfrequenzen oder eine automatisierte Texterkennung erfassen.

Der Report untersucht deshalb nicht nur, was erwähnt wurde. Er berücksichtigt auch, was in Bildern und Videos sichtbar war und wie diese Inhalte in wiederkehrende Content-Muster eingebettet waren.

Wie die Kanäle ausgewählt wurden

Die Stichprobe umfasst 100 öffentliche WhatsApp-Kanäle. “Öffentlich” bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Kanäle grundsätzlich über WhatsApp gefunden und von Personen mit einem Account abonniert werden konnten. Private Chats, WhatsApp-Gruppen und andere geschlossene Kommunikationsräume wurden nicht untersucht.

Die Kanäle wurden innerhalb eines Zeitfensters von 72 Stunden über die Explore-Funktion von WhatsApp gesucht und geprüft. Die Identifikation erfolgte vom 6. bis 8. März 2026 mit einer deutschsprachig eingestellten WhatsApp-Oberfläche.

Damit handelt es sich nicht um eine zufällige Stichprobe aller existierenden öffentlichen Kanäle. Die Auswahl bildet jene Inhalte ab, die unter den verwendeten Sprach-, Account- und Regionseinstellungen innerhalb der Plattformoberfläche auffindbar waren.

Das ist eine wichtige Einschränkung. WhatsApp legt nicht vollständig offen, nach welchen Kriterien Kanäle in Explore angezeigt oder sortiert werden. Region, Sprache, Account-Historie und weitere Plattformsignale können die Auffindbarkeit beeinflusst haben.

Die Zuordnung zur untersuchten Gruppe erfolgte anhand öffentlich sichtbarer Hinweise. Dazu zählten Selbstauskünfte zum Alter, Angaben in Kanalbeschreibungen, verwendete Sprache, sichtbare Inhalte und thematische Muster. Auf dieser Grundlage wurden die ausgewählten Kanäle mutmaßlich Mädchen im Alter von 10 bis 15 Jahren zugeordnet.

Diese Formulierung ist bewusst vorsichtig. Der Report hat keine Identitäten überprüft und keine amtlichen Altersnachweise erhoben. Er analysiert öffentliche Content-Räume, die anhand der sichtbaren Hinweise der definierten Zielgruppe zugeordnet wurden.

Aufgenommen wurden nur Kanäle mit eigenständigen und semantisch auswertbaren Inhalten. Ausgeschlossen wurden unter anderem Kanäle, die:

• überwiegend fremde Inhalte oder Reposts verbreiteten
• keinen eigenständigen semantischen Inhalt enthielten
• nicht ausreichend der untersuchten Gruppe zugeordnet werden konnten
• ausschließlich als Push- oder Weiterleitungskanal dienten

Die Stichprobe sollte nicht nur besonders große oder auffällige Kanäle enthalten. Sie wurde über drei empirisch gebildete Reichweitenklassen verteilt.

• 34 Kanäle mit 681 bis 11.257 Followern
• 33 Kanäle mit 157 bis 666 Followern
• 33 Kanäle mit 5 bis 143 Followern

Dadurch konnten kleine, mittlere und bereits vergleichsweise reichweitenstarke Kanäle nebeneinander betrachtet werden.

Wie die Daten technisch erfasst wurden

Für die Erhebung entwickelte ich eine eigene Software mit dem Namen Unit-00. Da für die systematische Auswertung öffentlicher WhatsApp-Kanäle keine geeignete offizielle API zur Verfügung stand, setzte ich auf 100 nebenläufige WebSocket-Verbindungen. Jeder Verbindung war einer der untersuchten öffentlichen Kanäle zugeordnet.

Ein WebSocket ist eine dauerhafte technische Verbindung, über die neue Inhalte fortlaufend übertragen werden können. Dadurch musste nicht in regelmäßigen Abständen manuell geprüft werden, ob ein Kanal neue Beiträge veröffentlicht hatte. Die Software konnte eingehende öffentliche Inhalte während des Beobachtungszeitraums kontinuierlich erfassen.

Die technische Erhebung lief vom 9. bis 22. März 2026. Zeitstempel wurden für die Auswertung einheitlich auf die Zeitzone Europe/Vienna normalisiert. Das war besonders für die Analyse der Postingzeiten notwendig.

Gespeichert wurden Nachrichtentypen, Zeitstempel, Kanalzuordnungen, Textinhalte, Medienverweise und technische Metadaten. Bilder, Videos und Audiodateien wurden getrennt nach ihrem Inhaltstyp für die weitere Analyse vorbereitet.

Als lokale Datenbasis diente SQLite. Die Auswertung erfolgte anschließend mit meinem SQLite-Editor SQLite Hub. Darin wurden die gespeicherten Daten geprüft, gefiltert, bereinigt, aggregiert und in reproduzierbare Abfragen überführt.

Dieser technische Aufbau war für die Untersuchung zentral. Die Rohdaten mussten nicht in verschiedene Cloud-Dienste oder Tabellenkalkulationen übertragen werden. Erhebung, Bereinigung und Auswertung ließen sich in einer kontrollierten lokalen Umgebung durchführen.

Der Workflow verbindet damit Privacy mit praktischer Datenanalyse. Sensible Inhalte wurden nicht unnötig zwischen Plattformen verschoben, während die einzelnen Verarbeitungsschritte nachvollziehbar blieben.

Von 7.966 Rohdaten zu 5.727 Inhalten

Die technische Rohdatenbasis umfasste 7.966 gespeicherte Nachrichten. Nicht jeder technisch erfasste Eintrag war jedoch für eine inhaltliche Analyse geeignet.

WhatsApp verwendet unterschiedliche Nachrichtentypen und Sonderformate. Neben Texten, Bildern, Videos, Audios und Umfragen wurden unter anderem technische Fehlerkategorien, nicht eindeutig interpretierbare Payloads, gelöschte Inhalte, weitergeleitete Nachrichten, Kontaktinformationen und Standortformate erfasst.

Für die inhaltliche Auswertung wurden nur semantisch belastbare Daten berücksichtigt. Einträge ohne ausreichend interpretierbaren Inhalt wurden ausgeschlossen. Kontakt- und Standortinformationen flossen ausdrücklich nicht in die Analyse ein.

Nach dieser Bereinigung blieben 5.727 relevante Inhalte. Davon waren 3.446 Textbeiträge, 1.072 Videos, 1.014 Bilder, 179 Umfragen und 16 auswertbare Audionachrichten.

• 3.446 Texte, 60,17 Prozent
• 1.072 Videos, 18,72 Prozent
• 1.014 Bilder, 17,71 Prozent
• 179 Umfragen, 3,13 Prozent
• 16 Audionachrichten, 0,28 Prozent

Die Verteilung zeigt dennoch, dass diese Kanäle nicht als rein textbasierte Räume verstanden werden können. Mehr als ein Drittel der auswertbaren Beiträge bestand aus Bildern oder Videos. Für die Untersuchung waren visuelle Inhalte daher keine Ergänzung, sondern ein wesentlicher Teil der Datenbasis.

Warum automatische Auswertung nicht genügte

Eine Analyse dieser Inhalte kann nicht allein über automatisierte Schlagwortsuchen erfolgen. Markennamen werden häufig nicht in den Begleittext geschrieben. Produkte erscheinen im Hintergrund eines Videos, werden kurz in die Kamera gehalten oder stehen auf einem Badezimmerregal.

Alle auswertbaren Bilder, Videos und Audios wurden deshalb vollständig gesichtet beziehungsweise angehört. Das audiovisuelle Material hatte eine Gesamtdauer von rund 12,54 Stunden.

Das Kategoriensystem war explorativ angelegt und wurde während der Auswertung erweitert. Wenn eine Aktivität, ein Produkt oder eine Marke erstmals eindeutig sichtbar wurde, konnte dafür eine neue Kategorie angelegt und auf weitere Vorkommen geprüft werden.

Bei Marken unterschied die Analyse zwischen textueller Nennung und visueller Sichtbarkeit. Eine textuelle Codierung erfolgte nur, wenn eine Marke ausdrücklich in einem Text, einer Kanalbeschreibung oder einem verständlichen transkribierten Inhalt genannt wurde.

Eine visuelle Codierung setzte voraus, dass Logo, Schriftzug, Verpackung, Produktdesign oder andere charakteristische Merkmale ausreichend klar erkennbar waren.

Ein Beitrag konnte mehrere Codes erhalten. Ein Video mit einer Morgenroutine, sichtbaren Kosmetikprodukten und einer klar erkennbaren Verpackung von The Ordinary konnte beispielsweise als GRWM, Kosmetik, The Ordinary und Beauty-Routine codiert werden.

Das bedeutet nicht, dass dieses Video mehrfach als eigener Beitrag gezählt wurde. Die Auswertungseinheit blieb der einzelne Inhalt. Mehrfachcodierung bildete lediglich ab, dass ein Beitrag mehrere analytisch relevante Elemente enthalten konnte.

Besondere Sorgfalt galt Kosmetikprodukten. Jede kosmetikbezogene Produktsichtung wurde ein zweites Mal kontrolliert. Bei unklaren Verpackungen oder Produktdesigns kam ergänzend eine Google Reverse Image Search zum Einsatz. Nicht ausreichend plausible Zuordnungen wurden verworfen.

Auch mehrdeutige Markennamen wurden manuell geprüft. Begriffe wie “ONLY”, “fa”, “ILIA” oder “Chanel” können je nach Kontext eine Marke, einen Namen, ein allgemeines Wort oder eine fehlerhafte Schreibweise darstellen. Ohne Kontextprüfung hätten solche Begriffe zu falschen Treffern geführt.

Ethik und Datenschutz als Teil der Methode

Die Untersuchung betrifft öffentliche Inhalte einer sensiblen Altersgruppe. Öffentlich zugänglich bedeutet nicht, dass jedes Detail ohne Einschränkung reproduziert oder einzelnen Personen zugeordnet werden sollte.

Der Report veröffentlicht deshalb keine Klarnamen, Profilbilder, Kanalnamen, Handles, Telefonnummern, Standorte, Geodaten oder Kontaktinformationen. Auch direkte Zitate, Bilder, Videos und Audios aus einzelnen Kanälen wurden nicht übernommen.

Auffällige Einzelfälle wurden ausschließlich anonymisiert oder auf einer aggregierten Ebene beschrieben. Der Report bewertet keine einzelnen Kanalbetreiberinnen und erstellt keine Rangliste konkreter Personen.

Private Kommunikation wurde nicht erfasst. Untersucht wurden ausschließlich Inhalte, die als Beiträge in öffentlichen Kanälen erschienen und grundsätzlich über die Plattformoberfläche auffindbar waren.

Die Auswertung folgt dem Prinzip, so wenig personenbezogene Informationen wie möglich zu verwenden. Im Zentrum stehen wiederkehrende Content-, Plattform- und Sichtbarkeitsmuster, nicht die Identifikation einzelner mutmaßlich minderjähriger Nutzerinnen.

Diese Abgrenzung ist auch für die journalistische Einordnung wesentlich. Die gesellschaftliche Relevanz liegt nicht darin, einzelne Jugendliche öffentlich vorzuführen. Relevant ist, dass sich auf einer ursprünglich als Messenger wahrgenommenen Plattform neue öffentliche Formen von Social Media entwickeln.

Was der Report nicht beweisen kann

Der Report erlaubt keine Aussagen über

• alle Minderjährigen auf WhatsApp
• private Chats oder Gruppen
• Markenloyalität oder Werbewirkung
• persönliche Motive einzelner Kanalbetreiberinnen
• verifizierte Alters- oder Geschlechtsangaben

Die Analyse ist keine repräsentative Jugendstudie. Sie beschreibt Muster innerhalb einer gezielt zusammengestellten Stichprobe von öffentlich auffindbaren Kanälen.

Sie erlaubt keine Aussagen über private Chats, WhatsApp-Gruppen oder die gesamte Nutzung der Plattform. Ebenso wenig lässt sich aus sichtbaren Produkten ableiten, welche Marken tatsächlich gekauft, bevorzugt oder bewusst empfohlen wurden.

Auch persönliche Motive bleiben unbekannt. Ein Selfie kann Selbstdarstellung, Kommunikation mit Freundinnen, kreative Beschäftigung oder etwas völlig anderes sein. Der sichtbare Inhalt allein erlaubt keine verlässliche Aussage über die innere Motivation.

Die Alters- und Geschlechtszuordnung basiert auf öffentlichen Selbstauskünften und sichtbaren Hinweisen. Sie ist keine verifizierte Identitätsfeststellung. Deshalb verwendet der Report konsequent Formulierungen wie “mutmaßlich minderjährig”.

Der Report ist daher als Momentaufnahme zu lesen. Sein Wert liegt nicht in einer Verallgemeinerung auf alle Jugendlichen, sondern in der strukturierten Beschreibung eines öffentlich sichtbaren und bislang wenig untersuchten Plattformphänomens.

Warum öffentliche WhatsApp-Kanäle regulatorisch relevant werden

Die Ergebnisse gewinnen auch vor dem Hintergrund aktueller Social-Media-Beschränkungen für Minderjährige an Bedeutung. Australien verpflichtet seit Dezember 2025 ausgewählte Plattformen dazu, Konten von Personen unter 16 Jahren zu verhindern.

Messenger-Dienste wie WhatsApp sind von dieser Regelung jedoch ausdrücklich ausgenommen. Das ist insofern relevant, als öffentliche WhatsApp-Kanäle inzwischen Funktionen übernehmen können, die klassischen sozialen Netzwerken ähneln: Sie sind abonnierbar, auf Reichweite ausgerichtet und dienen der öffentlichen Verbreitung persönlicher Inhalte.

Eine regulatorische Einordnung allein nach der ursprünglichen Hauptfunktion einer Anwendung kann deshalb zu kurz greifen. Entscheidend ist auch, welche öffentlichen Kommunikationsräume innerhalb eines Dienstes tatsächlich entstanden sind.

Premium-Report & Datensatz erwerben

Dieser Blogpost fasst die Kernergebnisse der explorativen Analyse zusammen. Die vollständige Auswertung wurde als Auftragsarbeit für den B2B-Bereich konzipiert.

Was den Premium-Report (495 €) auszeichnet:

• Kontext-Analysen: Detaillierte Tabellen, welche Marken in welchen Formaten (GRWM, Sport, Vlog) überproportional oft auftauchen.
• Methodik-Transparenz: Deep-Dive in die WebSocket-Architektur (Unit-00) und die Datenbereinigung (SQLite).
• Lizenz zur Nutzung: Die Daten und Grafiken dürfen (unter Quellenangabe) für interne Strategy-Decks, Pitches und Marktforschungs-Präsentationen verwendet werden.

Hinweis: Der Zugang zum Report und den Rohdaten-Tabellen ist aktuell limitiert 14/15.

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