Wie Fakeshop AI den Vertrauens-Score berechnet
Kein Blackbox-Rätselraten: Wir legen offen, welche Signale wir prüfen, wie sie gewichtet werden und woher unsere Daten stammen. Der Score dient der Orientierung – er ist eine automatisierte Einschätzung, keine Rechtsberatung.
Wie der Vertrauens-Score entsteht
Jede Prüfung startet bei 100 Punkten. Für jedes geprüfte Merkmal gibt es gewichtete Zu- oder Abschläge – schwere Warnsignale (z. B. fehlendes Impressum, ausschließlich Vorkasse, Treffer auf einer Warnliste) senken den Score deutlich, positive Signale stabilisieren ihn. Am Ende steht eine einzige, nachvollziehbare Zahl von 0 bis 100, plus eine Begründung für jedes einzelne Signal.
Ein zweiter KI-Gegencheck kann Widersprüche in der ersten Einschätzung aufdecken. Auch damit sind Fehler und fehlende Daten möglich. Deshalb zeigen wir die geprüften Signale und die Grenzen der Bewertung.
Deutliche Betrugssignale – von einem Kauf wird abgeraten.
Unklare oder gemischte Signale – Vorsicht und weitere Prüfung geboten.
Weniger Warnsignale in den verfügbaren Daten – keine Sicherheitsgarantie.
Warum wir automatisiert prüfen
Eine von Hand geprüfte Liste ist eine Momentaufnahme. Sie sagt, wie ein Shop an dem Tag aussah, an dem jemand ihn angesehen hat – und in diesem Feld ändert sich das schnell: Domains werden weiterverkauft, Impressen ausgetauscht, ganze Shops unter neuem Namen fortgeführt. Ein Eintrag ohne Datum ist deshalb schwer einzuordnen.
Auf einem Shop-Bericht steht, wann die letzte Prüfung stattfand. Ein älterer Befund kann den heutigen Shop-Zustand verfehlen; vor einer Kaufentscheidung solltest du aktuelle Angaben und Quellen prüfen.
Automatisiert heißt: Die Prüfung wertet verfügbare Signale aus und nennt Gründe. Quellen und Datenlücken sollen sichtbar sein. Wenn eine Einstufung falsch erscheint, kannst du sie über die Richtigstellung melden; wir prüfen den Hinweis.
Die Signale, die wir prüfen
Über 30 Merkmale fließen in jede Bewertung ein. Die wichtigsten Gruppen:
Vollständigkeit nach § 5 DDG: Firma, Anschrift, Handelsregister, USt-IdNr. Fehlende Pflichtangaben senken den Score deutlich.
Sehr junge Domains (Tage bis wenige Wochen) sind ein starkes Warnsignal für kurzlebige Fake-Shops.
Ausschließlich Vorkasse ist eines der stärksten Einzelsignale. Käuferschutz-Optionen wirken stabilisierend.
Bündelung mehrerer unabhängiger Quellen, um gefälschte Bewertungswellen von echtem Feedback zu unterscheiden.
Wir prüfen, ob ein Siegel-Bild tatsächlich zu einem gültigen, offiziellen Zertifikat verlinkt – nicht nur, ob es angezeigt wird.
Unrealistisch hohe Dauerrabatte auf Markenware sind ein typisches Lockmittel und Warnsignal.
Verschlüsselung ist Pflicht, aber allein kein Vertrauensbeweis; auffällige Hosting-Muster fließen ein.
Abgleich mit externen Quellen. Ein Eintrag als „problematisch" ist nicht dasselbe wie eine bestätigte Betrugswarnung.
Woher unsere Daten stammen
Wir werten ausschließlich öffentlich zugängliche Signale aus: das Impressum und die Website selbst, öffentliche Handelsregister-Daten, WHOIS/Domain-Informationen, SSL-Zertifikate, öffentlich einsehbare Bewertungen (u. a. Trustpilot, Trusted Shops) sowie öffentliche Fake-Shop-Warnlisten von Verbraucherschutz-Stellen. Wir kaufen keine intransparenten Datentöpfe und erfinden keine Kennzahlen.
Kostenlos, werbefrei, unabhängig
Für Verbraucher:innen ist Fakeshop AI kostenlos und werbefrei. Wir verdienen nichts daran, einen Shop gut oder schlecht zu bewerten – finanziert wird der Betrieb über das kostenpflichtige Markenschutz-Monitoring für Unternehmen und dient primär der Kostendeckung der Server. Es gibt keine bezahlten „Freikauf"-Optionen für bewertete Shops.
Fehler gefunden? Widerspruch möglich
Automatisierte Einschätzungen können falsch liegen. Betroffene Shop-Betreiber können einer Einstufung jederzeit widersprechen – wir prüfen jeden Hinweis.
Zur Richtigstellung