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.
Der Score wird durch einen zweiten, adversariellen KI-Gegen-Call gegengeprüft: Ein Modell versucht bewusst, die erste Einschätzung zu widerlegen, bevor ein hartes Urteil („Gefahr") fällt. So verhindern wir vorschnelle Fehlalarme durch KI-Halluzinationen.
Deutliche Betrugssignale – von einem Kauf wird abgeraten.
Unklare oder gemischte Signale – Vorsicht und weitere Prüfung geboten.
Keine relevanten Warnsignale gefunden – keine Garantie, aber ein gutes Zeichen.
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 community- und KI-gespeisten Listen bekannter Betrugs-Shops.
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.
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