Das Internet erlebt eine wahre Flut an Informationen, die über verschiedene Kommunikationskanäle verbreitet werden. Wer da den Überblick behalten will, der ist auf Dienste und Technologien angewiesen, die die ausufernden Informationen filtern und vorsortieren. Einer dieser Dienste ist ReadBurner. Der News-Aggregator nutzt dabei, ähnlich wie der Konkurent RSSmeme, die Shared Items des Google RSS-Readers und erstellt daraus ein Ranking. News, die häufig von den Usern empfohlen werden, erscheinen im Ranking weit oben. Das Konzept erinnert an TechMeme, einem Aggregator von Webcontent aus dem Bereich Technologie, dessen Nachrichtenübersicht automatisiert zusammengestellt wird.

ReadBurner wurde vor kurzem von Adam Ostrow (Mashable), Drew Olanoff und Thomas Connors übernommen, nachdem der Gründer von ReadBurner Alex Marktl den Dienst aus Zeitmangel einstellen musste. ReadBurner erscheint jetzt in einem komplett überholtem Design, das wesentlich eigenständiger wirkt und nicht mehr so sehr an Google erinnert.

Neben der optischen Aufwertung wurde auch kräftig am Funktionsumfang geschraubt. Das Interface hält neben den Hauptkategorien "Popular", "Upcoming" und "Most Recent" zusätzlich die Subkategorien "All", "Web", "Desktop", "Mobile" und "Apple" zur Sortierung der täglichen News bereit. Die Statistik der populärsten News der letzten Zeit wird auf der rechten Seite präsentiert. Darüber lässt sich durch einen Klick auf "Stats" Einblick in die Top 50 Quellen der Shared Items nehmen. Neu ist auch die Funktion "Related Items", mit der ähnliche News zu sogenannten "Stories" zusammengefasst dargestellt werden. Neben der Implementierung des Kommentarsystems Disqus wurde außerdem "Descriptive URLs" eingeführt, mit denen alle Items eines Autors oder einer Quelle angezeigt werden. Außerdem wurde der Google Reader integriert, der jetzt über einen Tab aufgerufen werden kann.

Für die Zukunft planen die Entwickler von ReadBurner Daten in andere Dienste übernehmen zu können und, wie es sich für einen Web 2.0-Dienst gehört, die Erstellung von Nutzerprofilen.