FakeReviewInspector - Fake oder Real. Sofort gecheckt!

Bewertungen: Fake oder Real? Jetzt mit KI prüfen!

Gib die vollständige URL zu einem Trustpilot- oder ProvenExpert-Profil ein:

Du kannst Dienstleister & Online-Shops überprüfen.

Einige bekannte Coachings:

Anbieter

Plattform: Trustpilot
Name: Masterclass
Durchsch. Bewertung: 2,5
Anzahl Bewertungen: 8
Entfernte Bewertungen: 3
Profil blockiert: Nein
Erwähnung von Scam/Betrug: Ja

Erwähnung von Scam/Betrug

In den Bewertungen tauchen Wörter wie Betrug, Abzocke & Co. auf. Schau Dir den Anbieter und die Bewertungen genauer an.

Endbewertung Manipulationsrisiko

HOCH

Basierend auf der als HOCH bewerteten sprachlichen Analyse (40 % Gewichtung) und den beiden anderen als MITTEL bewerteten Bereichen, liegt eine hohe Wahrscheinlichkeit für Manipulation vor.

Details zur Analyse

Wie hoch ist das Manipulationsrisiko bei diesen Bewertungen im Detail?

MITTEL

Veröffentlichungsdaten

Die Existenz von drei gelöschten Bewertungen und leichte Clusterbildung bei den Veröffentlichungsdaten deuten auf mögliche Unregelmäßigkeiten hin.

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MITTEL

Autorenmuster

Ein signifikanter Anteil generischer oder anonymer Namen unter den Autoren erreicht die kritische Schwelle und ist als auffällig zu bewerten.

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HOCH

Sprachstil

Die ausschließliche Nutzung extremer Bewertungen, inhaltliche Widersprüche und der marketingähnliche Stil der 5-Sterne-Bewertung sind deutliche Hinweise auf Manipulation.

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Veröffentlichungsdaten und Frequenz

Du analysierst die Veröffentlichungsdaten von 6 Bewertungen über rund ein Jahr. Es gibt längere Pausen und kürzere Cluster von 1-2 Tagen. Drei Bewertungen wurden bereits von der Plattform entfernt.

Positive Hinweise

  • Bewertungen sind über einen Zeitraum von etwa einem Jahr verteilt.
  • Keine massive Häufung von Bewertungen pro Stunde oder Tag.

Kritische Hinweise

  • Es wurden 3 Bewertungen von der Plattform entfernt, was auf Manipulationsversuche hindeuten kann.
  • Zwei Paare von Bewertungen wurden innerhalb von 2-3 Tagen veröffentlicht (10.-12. August 2025, 11.-13. Januar 2026).

Beispiele

  • Marius Domharg am 31.01.2025 23:35
  • emelie grube am 26.06.2025 21:54
  • Florian Henning am 10.08.2025 23:52
  • Markus am 12.08.2025 12:19
  • Unbekannt am 11.01.2026 11:39
  • Digital genial am 13.01.2026 20:13

Fazit

Die entfernten Bewertungen sind ein starkes Indiz. Die Verteilung über ein Jahr ist positiv, jedoch gibt es leichte Auffälligkeiten in der Frequenz der negativen Beiträge.

Zwischenbewertung

MITTEL

Mittleres Risiko

Autoren und Profilinformationen

Du prüfst Namen und Profile der 6 Autoren. Eine Mischung aus realistischen und generischen bzw. anonymen Namen ist vorhanden. Fast ein Drittel der Profile ist unkonkret.

Positive Hinweise

  • Drei Bewertungen stammen von realistisch klingenden Vor- und Nachnamen (Florian Henning, Marius Domharg, emelie grube).
  • Ein Autor verwendete einen realistischen Vornamen (Markus).

Kritische Hinweise

  • Ein Drittel der Bewertungen (2 von 6) stammt von generischen Namen wie "Digital genial" und "Unbekannt".

Beispiele

  • Digital genial
  • Unbekannt
  • Markus
  • Florian Henning
  • emelie grube
  • Marius Domharg

Fazit

Der Anteil an generischen und anonymen Namen ist mit 33 % bemerkenswert und überschreitet die kritische Schwelle. Dies deutet auf mögliche Manipulation hin.

Zwischenbewertung

MITTEL

Mittleres Risiko

Sprachliche und Stilistische Analyse

Du analysierst Textmuster, Inhalt und Sterneverteilung. Es zeigen sich starke Kontraste und Auffälligkeiten in der Sprache sowie eine extrem polare Bewertungsverteilung. Dies deutet auf Manipulation hin.

Positive Hinweise

  • Die negativen Bewertungen enthalten teilweise spezifische Details und Bezugnahmen auf rechtliche Schritte.
  • Der Schreibstil der negativen Bewertungen variiert und wirkt nicht homogen kopiert.

Kritische Hinweise

  • Die Bewertungen zeigen ausschließlich extreme Wertungen (1-Sterne und 5-Sterne), ohne mittlere Bewertungen.
  • Die einzige 5-Sterne-Bewertung ist sehr detailliert, extrem positiv formuliert, nutzt Emojis und wirkt durch ihre Struktur und Wortwahl wie ein Marketingtext.
  • Die 5-Sterne-Bewertung steht im krassen inhaltlichen Widerspruch zu den fünf 1-Sterne-Bewertungen, die von "Abzocke", "Betrug" und mangelnder Erreichbarkeit sprechen.
  • Der Begriff "aufdringlich" wird in zwei negativen Bewertungen genannt.

Beispiele

  • Marius Domharg (5,0): "Herausragendes Coaching – Die Ecom Masterclass hat mein Business transformiert! ... Ich habe mich während des gesamten Coachings hervorragend betreut gefühlt. ...✅ Strukturierte und wertvolle Inhalte"
  • Digital genial (1,0): "Der letzte Abzocker. ... 6k Bezahlt in einem Herden/Massen Coaching gelandet. Null Ergebnis orientiert."
  • Unbekannt (1,0): "Betrug ! ... Klage eine Chance darauf habt euer Geld zurückbekommt. ... Es wurde bereits mindestens ein Urteil gesprochen !"
  • Markus (1,0): "Unhöflich, unfreundlich, aufdringlich. ... Gemäß Urteil des BGH Az. III ZR 109/24 vom 12. Juni 2025 werde ich rechtlich gegen dieses Unternehmen vorgehen."
  • Florian Henning (1,0): "Einfach nicht zu empfehlen!"
  • emelie grube (1,0): "Sehr aufdringlich und akzeptiert kein Nein!"

Fazit

Der extreme Gegensatz der marketingähnlichen 5-Sterne-Bewertung zu den kritischen 1-Sterne-Bewertungen und die rein polare Sterneverteilung sind sehr starke Hinweise auf Manipulation.

Zwischenbewertung

HOCH

Hohes Risiko

Kundenbewertungen mit KI auf Echtheit prüfen!

Dieser Review-Checker analysiert automatisiert mit KI, ob Kundenbewertungen manipuliert sein könnten.

Fake until you make it! Immer mehr tauchen überall Fake-Bewertungen auf. Von unseriösen Firmen, überteuerten Online-Kursen und Coaches, die sich mit gekauften oder selbstgeschriebenen Rezensionen Glaubwürdigkeit erschleichen.

Oder Online-Shop-Betreiber, die billigen Ramsch aus China überteuert weiterverkaufen.

Hier setzt der Review-Checker an: Per KI-Analyse werden Sprache, Muster, Zeitpunkte und Schlagworte wie "Abzocke, Betrug, China" ausgewertet, um verdächtige Bewertungen zu erkennen.

Technisches:

Die Analyse erfolgt vollständig automatisiert durch eine KI. Kein Mensch überprüft oder bewertet hier manuell. Nutze die Ergebnisse daher mit Vorsicht und gesundem Menschenverstand! Wir übernehmen keine Verantwortung für die Richtigkeit der Analysen.

* Die Daten werden von Google nicht für das Training verwendet (bezahlte API).

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