Key Message Pull-through: Definition, Herkunft und Berechnung
Wie PR-Teams messen, ob ihre Kernbotschaften in der Berichterstattung vorkommen, und was die Kennzahl nicht belegen kann.
Sascha KirsteinIn diesem Artikel
Key Message Pull-through zeigt, in welchem Anteil der untersuchten Medienbeiträge eine vorher definierte Kernbotschaft vollständig und sinngemäß korrekt vorkommt. Enthalten 44 von 80 relevanten Beiträgen eine Botschaft, beträgt ihr Pull-through 55 Prozent.
Die Kennzahl beantwortet eine konkrete Frage: Hat es die gewünschte Aussage in die Berichterstattung geschafft? Sie belegt nicht, dass die Zielgruppe den Beitrag gesehen, die Botschaft verstanden oder ihr geglaubt hat.
Was bedeutet Key Message Pull-through?
PR-Teams legen vor einer Kampagne fest, welche wenigen Aussagen bei der Zielgruppe ankommen sollen. Das können eine Position zu einem Thema, ein Produktvorteil oder eine sachliche Einordnung sein. Nach der Veröffentlichung prüfen sie jeden relevanten Beitrag darauf, ob diese Botschaften korrekt oder sinngemäß vorkommen.
Im Deutschen werden dafür auch Begriffe wie Botschaftstransport, Botschaftsdurchdringung oder Übernahme von Kernbotschaften verwendet. Im Englischen sind message pull-through, key message penetration und message delivery gebräuchlich. Die Begriffe werden in der Praxis nicht immer gleich definiert. Deshalb gehört die genaue Berechnung in jeden Report.
Eine brauchbare Definition lautet:
Key Message Pull-through ist der prozentuale Anteil der relevanten, untersuchten Medienbeiträge, die eine festgelegte Kernbotschaft enthalten.
Woher kommt die Kennzahl?
Für Key Message Pull-through gibt es keinen einzelnen Erfinder und kein allgemein verbindliches Einführungsdatum. Die Kennzahl stammt aus der Medieninhaltsanalyse. Kommunikationsfachleute codieren dabei Merkmale eines Beitrags, etwa Thema, Tonalität, Sprecher und das Vorkommen definierter Botschaften.
Ein 2012 veröffentlichter Vorschlag des Institute for Public Relations verwendet den Begriff Message Penetration für den Anteil der Beiträge, die mindestens eine Kernbotschaft enthalten. Eine 2017 veröffentlichte Studie spricht von Message Delivery und untersucht zusätzlich ausgelassene, negative oder fehlerhafte Botschaften. Message Pull-through ist eine heute verbreitete Praxisbezeichnung, aber keine Kennzahl mit einer einzigen verbindlichen Formel.
Das AMEC Integrated Evaluation Framework ordnet Kommunikationsmessung in aufeinander aufbauende Stufen ein. Ob eine Botschaft in einem Medienbeitrag vorkommt, beschreibt den erzeugten Output und dessen inhaltliche Qualität. Ob Menschen die Botschaft erinnern oder verstehen, ist ein Outtake. Eine Änderung von Haltung oder Verhalten wäre ein Outcome.
Diese Trennung ist wichtig. Im Alltag wird "die Botschaft ist angekommen" oft für zwei verschiedene Dinge verwendet:
| Frage | Messstufe | Geeignete Methode |
|---|---|---|
| Kam die Botschaft in der Berichterstattung vor? | Output | Inhaltsanalyse und Pull-through |
| Hat die Zielgruppe die Botschaft wahrgenommen und verstanden? | Outtake | Befragung, Recall- oder Verständnistest |
| Hat sich eine Haltung oder ein Verhalten verändert? | Outcome | Befragung, Verhaltensdaten oder andere zielbezogene Messung |
Pull-through beantwortet nur die erste Frage. Genau dafür ist die Kennzahl nützlich.
Die Formel
Berechnet den Pull-through für jede Kernbotschaft getrennt:
Key Message Pull-through = Relevante Beiträge mit vollständiger, korrekter Botschaft ÷ relevante Beiträge, für die diese Botschaft gilt × 100
Der Zähler zählt Beiträge, in denen die jeweilige Botschaft mindestens einmal mit ihrer notwendigen Bedeutung vorkommt. Der Nenner umfasst nur Beiträge, für die diese Botschaft inhaltlich gilt. Eine Botschaft zu einem bestimmten Produkt gehört zum Beispiel nicht in den Nenner einer Berichterstattung über ein anderes Produkt desselben Unternehmens.
Für einen Überblick über die gesamte Kampagne könnt ihr zusätzlich den Anteil aller relevanten Beiträge angeben, die mindestens eine vollständige Kernbotschaft enthalten. Nennt diesen Wert ausdrücklich Any-message Pull-through oder Message Penetration, damit er nicht mit dem Ergebnis einer einzelnen Botschaft verwechselt wird.
Wiederholt ein Artikel dieselbe Botschaft fünfmal, zählt er bei einer beitragsbasierten Auswertung trotzdem einmal. Wenn ihr stattdessen einzelne Aussagen oder Absätze zählt, messt ihr die Häufigkeit einer Botschaft. Das ist eine andere Kennzahl und braucht einen anderen Nenner.
Ein Rechenbeispiel
Ein fiktiver Anbieter wertet 80 bereinigte Medienbeiträge zu einer Produkteinführung aus. Vor Kampagnenstart hat das Team drei Kernbotschaften festgelegt.
| Kernbotschaft | Beiträge mit Botschaft | Pull-through |
|---|---|---|
| PR-Reports führen klassische Clippings und KI-Sichtbarkeit zusammen. | 44 von 80 | 55 % |
| Die zitierten Quellen hinter KI-Antworten lassen sich auswerten. | 28 von 80 | 35 % |
| Die Ergebnisse lassen sich über einen festen Zeitraum vergleichen. | 12 von 80 | 15 % |
Das Team sieht sofort, welche Aussage in der Berichterstattung häufig vorkam und welche kaum aufgegriffen wurde. Der Vergleich erklärt aber noch nicht, warum. Dafür muss das Team die Beiträge lesen und mögliche Ursachen prüfen: War die dritte Aussage zu abstrakt? Stand sie nur im unteren Teil der Pressemitteilung? Haben Sprecher sie in Interviews nicht verwendet? War sie für Journalisten schlicht nicht relevant?
Ein zusätzlicher Wert wie "65 Prozent der Beiträge enthielten mindestens eine Kernbotschaft" kann sinnvoll sein. Er ersetzt die Auswertung pro Botschaft nicht. Sonst verdeckt eine starke Botschaft die schwachen.
So wird die Messung nachvollziehbar
Die Formel ist einfach. Die eigentliche Arbeit steckt in den Regeln vor der Auswertung.
1. Die Botschaften vorher festlegen
Schreibt jede Kernbotschaft als eindeutige Aussage auf. Ein einzelnes Schlagwort wie "Innovation" reicht nicht. Zwei Personen müssen entscheiden können, ob ein Beitrag die Aussage enthält oder nicht.
2. Den Nenner definieren
Legt Zeitraum, Märkte, Sprachen, Medientypen und Themenbezug fest. Entscheidet auch, wie ihr Agenturmeldungen, syndizierte Texte, aktualisierte Artikel und Dubletten behandelt. Der Pull-through verändert sich, wenn der Nenner wechselt.
3. Ein Codebuch anlegen
Das Codebuch enthält für jede Botschaft:
- die vollständige Aussage,
- zulässige sinngemäße Formulierungen,
- Beispiele, die zählen,
- ähnliche Aussagen, die nicht zählen,
- Regeln für teilweise, fehlerhafte und widersprüchliche Wiedergaben,
- die Themen und Beitragstypen, für die die Botschaft gilt.
Eine Botschaft muss nicht wörtlich übernommen werden. Eine sinngemäße Wiedergabe kann zählen, wenn der Kern der Aussage erhalten bleibt. Bloße Themennähe reicht nicht. Teilweise oder fehlerhafte Wiedergaben sollten sichtbar bleiben, aber nicht in den gleichen Wert wie vollständige Botschaften eingehen.
4. Die Analyseeinheit festhalten
Für PR-Reporting ist der Medienbeitrag meist die sinnvollste Einheit. Codiert pro Beitrag und Kernbotschaft ein Ja oder Nein. Wenn mehrere Botschaften vorkommen können, nutzt ein Mehrfachauswahlfeld statt einer einzigen Auswahl.
5. Uneindeutige Fälle prüfen
Lasst bei wichtigen Auswertungen eine Stichprobe von zwei Personen unabhängig codieren. Unterschiede zeigen, wo das Codebuch zu vage ist. Automatische oder KI-gestützte Klassifikation kann die Arbeit beschleunigen, sollte aber dieselben Regeln nutzen und an einer manuell geprüften Stichprobe kontrolliert werden.
Wie lässt sich ein Pull-through-Wert bewerten?
Es gibt keinen seriösen, branchenübergreifenden Sollwert. Ob 55 Prozent gut sind, hängt von Ziel, Botschaft, Medienmix und Ausgangswert ab. Eine kurze, für Journalisten relevante Botschaft wird eher aufgegriffen als eine erklärungsbedürftige Unternehmensposition.
Nützliche Vergleiche sind:
- dieselbe Botschaft vor und nach einer Kampagne,
- mehrere Botschaften innerhalb derselben Kampagne,
- Zielmedien gegenüber der gesamten Coverage,
- Interviews und Hintergrundgespräche gegenüber Pressemitteilungs-Pickups,
- Märkte oder Sprachen mit identischen Codierregeln.
Gebt neben dem Prozentwert immer die absoluten Zahlen an. "44 von 80 Beiträgen" ist aussagekräftiger als 55 Prozent ohne Stichprobengröße.
Was die Kennzahl nicht zeigt
Ein hoher Pull-through ist kein automatischer Kommunikationserfolg.
- Keine belegte Reichweite: Das Vorkommen einer Botschaft sagt nicht, wie viele Menschen den Beitrag gesehen haben.
- Kein Verständnisnachweis: Nur eine Befragung oder ein vergleichbarer Test zeigt, ob die Zielgruppe die Botschaft verstanden hat.
- Keine Zustimmung: Eine Botschaft kann in einem kritischen oder ablehnenden Kontext erscheinen. Messt Tonalität und Framing getrennt.
- Keine Verhaltenswirkung: Leads, Bewerbungen, Spenden oder politische Unterstützung brauchen eigene Outcome-Metriken.
- Keine Ursache: Ein höherer Wert beweist nicht allein, welche PR-Maßnahme die Veränderung ausgelöst hat.
Die Barcelona Principles 4.0 fordern qualitative und quantitative Analyse und eine Messung über Outputs hinaus. Pull-through ist darin ein nützlicher Baustein, aber kein Ersatz für Outtakes, Outcomes oder Impact.
Key Message Pull-through mit aclipp messen
In aclipp könnt ihr eine Mehrfachauswahl-Metrik namens "Kernbotschaften" anlegen. Jede vorher definierte Botschaft wird eine Auswahloption. Beim Prüfen eines Clippings markiert ihr alle Botschaften, die nach eurem Codebuch vorkommen.
Für den Report braucht ihr dann zwei Werte je Botschaft:
- die Anzahl der relevanten Clippings mit dieser Botschaft,
- die Gesamtzahl der relevanten Clippings im gleichen Filter.
Haltet Zeitraum, Kampagne, Quellen und Dublettenregeln konstant. Dann lässt sich der Pull-through über Zeit oder zwischen Teilgruppen vergleichen.
Vier Angaben gehören in jeden Report
Wenn ein Report einen Pull-through von 55 Prozent nennt, sollten Leser vier Dinge finden können: die genaue Botschaft, den Nenner, die Analyseeinheit und die Codierregel. Fehlt eine dieser Angaben, lässt sich die Zahl nicht reproduzieren.
Eine breitere Einordnung findet ihr in unserem Leitfaden zu PR-Kennzahlen 2026. Die Sentiment-Analyse trennt Botschaftspräsenz vom Ton. Die Messung von AI Visibility überträgt die Prüfung der Botschaftsgenauigkeit auf generierte Antworten.
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