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Bewertungsrichtlinie

Wie IndexFair Bewertungen handhabt

Diese Seite erläutert, was wir veröffentlichen, woher die Daten stammen, wie wir nach gefälschten Bewertungen filtern und wie man eine Bewertung anfechten kann.

Servicelevel-Vereinbarung (SLA)Erste Antwort · 14dAuflösung · 30dKalendertage · begründete Anfragen
§1

What we publish

IndexFair veröffentlicht pro Marke und Markt einen zusammengesetzten Score nach einer veröffentlichten Methodik. Jeder Score enthält Aufschlüsselungen nach Aspekten, die verwendete Methodikversion und die Anzahl der einbezogenen Bewertungssignale. Wir veröffentlichen weder einzelne Bewertungen noch kurze Auszüge daraus im Wortlaut. Öffentliche Aspektzeilen verwenden aggregierte Zahlen und Analysen von IndexFair; der zugrunde liegende Bewertungstext bleibt außerhalb der öffentlichen Antwort, wie beschrieben in unserer Methodik.

§2

Where reviews come from

Bewertungssignale werden aus einem kleinen Satz öffentlicher Quellen aggregiert. Wir betreiben kein Bewertungsformular auf indexfair.com und haben noch nie eine direkt von einem Verbraucher eingereichte Bewertung akzeptiert.

Bei Krypto-Börsen und Wallets wird das Bewertungssignal aus App-Store- und Verbraucherbewertungsplattformen gewonnen; die Registerspalte zeigt die FCA-Kryptoasset-(MLR-)Registrierung für Börsen. Verbraucherkrypto-Wallets halten keine Vermögensgelder und sind registerlos — ihr Vertrauenssignal ist ein Konsens mehrerquelliger Attestierungen, keine behördliche Lizenz.

IndexFair has no affiliate relationship with any VPN provider and takes no payment for placement or score. VPN scores are derived from independent audits and aggregated user reviews. A rated provider may purchase independent analytics of its own performance — that is data, not score movement, and any such relationship is published by name on our subscriber register.

CategoryWas wir erfassen
Review platformsVerbraucherbewertungen · Gesamtbewertung + Anzahl
Public forumsCommunity-Beiträge · aggregiertes Sentiment
Regulator complaintsRegulatorische Beschwerden · Fallakten
Corporate registersUnternehmensanmeldungen · Insolvenzindikatoren
App storesconsumer app reviews · aggregate rating + count (crypto apps)
Public registersregulator register · crypto-asset (MLR) registration status
Public forumsprivacy-community reports · aggregate sentiment

Für jede Quelle erfassen wir die aggregierte Bewertung, die Anzahl der einbezogenen Bewertungen und den Zeitpunkt der letzten Erfassung. Welche Quellenkategorien wir lesen und warum einige höher gewichtet werden, steht unter /sources. Die vollständige Quellenliste und ihre Gewichte veröffentlichen wir bewusst nicht, damit die Eingangsmischung nicht manipuliert werden kann. Einzelne Bewertungstexte bewahren wir nach der Extraktion nicht auf — nur kurze aspektbezogene Prüfauszüge von höchstens 200 Zeichen, die niemals veröffentlicht werden, sowie Metadaten, die zur Reproduktion des Aggregats genügen.

§3

How we detect fake reviews

Ein deterministischer Layer-1-Filter läuft über jede Bewertung, bevor sie in das Korpus eingegeben wird. Ein Layer-2-modellgestütztes Screening liest dann die Prosa der Bewertung auf Authentizität. Beide Ebenen entscheiden nur darüber, ob eine Bewertung vertrauenswürdig genug ist, um zu einem Score beizutragen — sie können Nachweise ausschließen, aber niemals den Score selbst anpassen — und die Anzahl ausgeschlossener Bewertungen wird auf jeder Brand-Seite angezeigt. Wir veröffentlichen die genauen Schwellwerte oder Prompts nicht.

Layer 1 · Heuristik · live
Wortgetreue doppelte Text-Fingerabdrücke (bei Bewertungen, die nach der Auslieferung dieses Filters erfasst wurden), Posting-Bursts desselben Autors, Längenanomalien und Inkongruenzen zwischen Sternbewertung und Sentiment. Wir verwenden das Alter des Kontos nicht — unsere Quellen geben es nicht zuverlässig preis.
Layer 2 · modellgestützt · live
Liest die Prosa jeder Bewertung auf Authentizität – Kohärenz, Konkretion von Faktenenansprüchen, Autorenabsicht (persönlich vs. kommerziell). Sie kann eine Bewertung von einer Bewertung ausschließen, niemals aber die Bewertung selbst anpassen, und jedes Urteil wird protokolliert. Genaue Schwellenwerte und Aufforderungen werden nicht veröffentlicht.
KI-Anbieter, die bei der Überprüfung von Bewertungen verwendet werden
Drittanbieter von KI-ModellenWir analysieren Rezensionstexte mit aktuellen großen Sprachmodellen von externen KI-Anbietern; Anbieter und Modell können sich im Laufe der Zeit ändern.

Der Layer-2-Authentizitätsprüfer kann Reviews ausschließen oder ihren Beitrag verringern, ihn jedoch nicht erhöhen, und kann die Bewertung selbst niemals anpassen. Ein Anbieterwechsel durchläuft eine dokumentierte Prüfung mit Vergleich. Der historische Modellvergleich verwendet eine Toleranz von höchstens fünf Prozentpunkten. Von unserer Bereinigung erkannte personenbezogene Daten werden vor der Analyse entfernt; die Verarbeitung kann außerhalb der EU und des Vereinigten Königreichs erfolgen.

Layer-1-Urteile werden im Markendatensatz als Kennzeichen für gefälschte Bewertungen und als Begründungscode erfasst. Bewertende werden nie genannt. Wir lesen öffentliche Foren — dort stehen ungelöste Beschwerden, die keine Bewertungsplattform erreichen —, schließen aber anonyme Foren ohne Angaben zum Kontoalter oder Beitragsverlauf aus, weil koordinierte Kampagnen dort nicht erkennbar sind. Die ausgeschlossenen Quellen und die Gründe stehen unter /sources.

Wir analysieren Rezensionstexte mit aktuellen großen Sprachmodellen von externen KI-Anbietern; Anbieter und Modell können sich im Laufe der Zeit ändern. Von unserer Bereinigung erkannte personenbezogene Daten werden vor der Analyse entfernt; die Verarbeitung kann außerhalb der EU und des Vereinigten Königreichs erfolgen.

§4

What we do NOT do

Defensive Verpflichtungen. Falls ein Verhalten, das Sie von einer Bewertungsbehandlungsplattform erwarten würden, hier nicht aufgeführt ist, gehen Sie davon aus, dass wir es nicht tun.

  • Wir beauftragen, erbitten oder werben bei niemandem Bewertungen ein.
  • Wir belohnen bewertende Personen nicht — keine Zahlung, keine Geschenke, keine Punkte und keine sonstige Gegenleistung.
  • Wir nehmen von keinem bewerteten Unternehmen Zahlungen für Platzierung, Rangfolge oder eine Änderung seiner Bewertung an.
  • Wir veröffentlichen keine Aussage über ein Unternehmen, die nicht an den konkreten sie stützenden Datensatz gebunden ist — jede Zahl auf einer Markenseite lässt sich auf ein benanntes Feld in den Daten dieser Marke zurückführen.
  • Wir speichern keine wortgetreuen Bewertungstexte. Kurze aspektbezogene Prüfauszüge von höchstens 200 Zeichen sind der einzige Text, der nach der Extraktion bestehen bleibt, und keiner davon wird jemals veröffentlicht.
§5

How to dispute a rating

Betreiber, Mitglieder der Öffentlichkeit und Aufsichtsbehörden können eine Bewertung anfechten oder eine Korrektur beantragen über unser Kontaktformular in der Kategorie „Einen Tatsacheneintrag anfechten“. Inhaltliche Streitfälle — zu einer konkreten Markentatsache, einer Aussage zum regulatorischen Status oder einem veröffentlichten Score — werden innerhalb von 14 Kalendertagen bestätigt und so schnell geklärt, wie es die zugrunde liegenden Belege erlauben. Ergebnisse mit Scoreänderung, veröffentlichter Korrektur oder Methodikklärung werden in einem öffentlichen Offenlegungsregister protokolliert, das auf dieser Seite erscheint, sobald mehr als ein Eintrag vorliegt; das Register wird administrativ gepflegt, nicht automatisiert.

Kontaktformular öffnen →

Streitfälle zur Methodik selbst — etwa zur Wahl einer Gewichtung oder einer Halbwertszeit —werden an das öffentliche Methodik-Änderungsprotokoll weitergeleitet unter /changelog; keine Methodologieänderung wird ohne einen versionierten Eintrag vorgenommen.

§6

Updates to this policy

Inhaltliche Änderungen dieser Richtlinie werden zusammen mit der Methodik versioniert im öffentlichen changelog. Kleinere redaktionelle Korrektionen werden direkt vorgenommen, ohne eine Versionsnummer zu erhöhen.

Zuletzt aktualisiert2026-06-19·policy v1.0.0 · revision: AI-provider disclosure added

Die dieser Richtlinie zugrunde liegende Scoreberechnung steht unter /methodology. Die Liste der vorgelagerten Quellen steht unter /sources.