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Micro-SaaS

Betreiben Sie ein Bewertungs- oder Testimonial-Programm? Wissen Sie, was die Praxis riskant macht, bevor sie live geht.

Fügen Sie Ihren Bewertungstext ein. Erhalten Sie einen nach Schwere graduierten Pre-Check gegen die veröffentlichte FTC-Regel — gefälschte oder gekaufte Bewertungen, nicht offengelegte Anreize, Bewertungen von Insidern, Filterung und Unterdrückung, unternehmenseigene Websites — bevor ein Bewertungsprogramm zum FTC-Problem wird.

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Kernaussagen

  • Bewertungstext vs. veröffentlichte Part-465-Faktoren, nach Schwere graduiert.
  • Umsetzbare Korrekturliste — niemals ein stiller Umbau oder Auto-Veröffentlichen.
  • Ehrlichkeit: ein heuristischer Pre-Check — keine Verbraucher­bewertungs-Zertifizierung.
ReviewPrecheck interface overview
Framework-Mapping

Erst der Bewertungstext. Dann die Part-465-Faktoren.

Entscheidungshilfe-Ränge zu Verbraucher­bewertungen — keine Zertifizierung und kein Rechtsaudit.

Bewertungs- und Offenlegungsscan
Schweregrade
Korrekturliste
Menschliche Prüfung
Was es ist

ReviewPrecheck — Definition

ReviewPrecheck pre-checks how a business uses consumer reviews and testimonials against the FTC Rule on the Use of Consumer Reviews and Testimonials (16 CFR Part 465) — fake or bought reviews, incentivized and insider reviews that omit a material-connection disclosure, review suppression or gating, and company-controlled review sites presented as independent — returning a scored, severity-ranked report with concrete edits before the reviews go live.

Was dies NICHT ist

  • Keine Verbraucher­bewertungs-Zertifizierung, kein Kontoverbinder und keine Genehmigungs-Garantie.
  • Kein Identitätsprüfer für Bewertende — ob eine Bewertung echt oder eine Offenlegung auffällig ist, ist ein Orientierungspunkt der Checkliste, niemals abgefragt.
  • Kein Ersatz für eine rechtliche Prüfung von FTC- oder Verbraucherrechtspflichten.

Verantwortlicher / Auftragsverarbeiter — Wenn Pakete Datenschutzrollen erwähnen, verwenden wir die Begriffe aus Art. 4 DSGVO: Verantwortlicher und Auftragsverarbeiter (nur Entscheidungshilfe).

Warum Bewertungspraktiken angefochten werden

Bewertungen veröffentlicht. Bewertungspraxis angefochten.

Gefälschte oder gekaufte Bewertungen

Erfundene Bewertungen oder Bezahlen/Verschenken von Ware für eine Bewertung ohne Offenlegung sind genau das, was 16 CFR 465.2 und § 465.4 ins Visier nehmen — und die FTC kann sie ohne vorherige Warnung verfolgen.

Insider-Bewertungen als Kunden ausgegeben

„Unser Team liebt es“ in einem Block „Kundenbewertungen“ ohne Offenlegung der Beziehung ist ein Insider-Bewertungsproblem nach § 465.5 — es liest sich wie unabhängiges Feedback, das es nicht ist.

Filterung und Unterdrückung negativer Stimmen

Nur zufriedene Kunden anzusprechen oder Sterne-bewertungen mit niedriger Punktzahl herauszufiltern ist genau die nach § 465.7 verbotene Unterdrückungspraxis, selbst wenn anderswo einige negative erscheinen.

Eine unternehmenseigene „unabhängige“ Website

Ihr eigenes Bewertungsportal, das unvoreingenommen wirkt, aber Ihnen gehört und von Ihnen kuratiert wird, muss das sagen — § 465.6 verlangt eine klare Offenlegung der Unternehmenskontrolle, sonst wird die Unabhängigkeit falsch dargestellt.

Was Sie erhalten

Einfügen. Scannen. Korrigieren.

Nach Schwere graduierte Befunde aus Ihrem Bewertungstext gegen die veröffentlichten Part-465-Faktoren — inklusive, welche Praxis eine Offenlegung braucht oder beendet werden muss.

Befunde zu Verbraucher­bewertungen

Gefälschte/gekaufte Bewertungen, nicht offengelegte Anreize, Insider-Bewertungen, Unterdrückung/Filterung und unternehmenseigene Websites, jeweils mit zitierter Evidenz.

Schweregrade

Hoch / mittel / niedrig, damit Sie zuerst die FTC-reifen Lücken beheben.

Korrekturliste

Umsetzbare Bearbeitungen — den endgültigen Text besitzen weiterhin Sie.

Kopierfertiger Bericht

Markdown, das Sie in ein Ticket oder einen Kampagnen-Thread einfügen können.

Warum ReviewPrecheck

Alles, was Sie für einen Verbraucher­bewertungs-Pre-Check brauchen

Gebaut für Marken und Teams, die wöchentlich Bewertungs- und Testimonial-Programme betreiben.

Erkennung von Bewertungssignalen und Offenlegungen

Gefälschte/gekaufte Bewertungen, nicht offengelegte Anreize, Insider-Bewertungen, Unterdrückung/Filterung und unternehmenseigene Websites, jeweils mit zitierter Evidenz.

Nach Schwere graduierte Ausgabe

Hoch / mittel / niedrig, damit Sie zuerst die FTC-reifen Lücken beheben.

Korrekturliste enthalten

Umsetzbare Bearbeitungen — den endgültigen Text besitzen weiterhin Sie.

Kopierfertig

Markdown, das Sie in ein Ticket oder einen Kampagnen-Thread einfügen können.

Vom Einfügen zum Pre-Check-Bericht in 3 Schritten

Vom Einfügen zum Pre-Check-Bericht in 3 Schritten

1

Text einfügen

Der exakte Bewertungsanfrage-, Testimonial-Block- oder Bewertungsseiten-Text — plus Art der Praxis, Kanal und Offenlegung.

2

Scannen

Eine deterministische Engine reiht die Befunde nach Schwere und prüft jedes Bewertungssignal auf die von der Regel erwartete Offenlegung oder Praxis.

3

Prüfen

Sie bearbeiten den Text. ReviewPrecheck schreibt nie um und veröffentlicht nie.

Was Sie erhalten

Einfügen. Scannen. Korrigieren.

Nach Schwere graduierte Befunde aus Ihrem Bewertungstext gegen die veröffentlichten Part-465-Faktoren — inklusive, welche Praxis eine Offenlegung braucht oder beendet werden muss.

Gefälschte oder gekaufte Bewertungen

Erfundene Bewertungen oder Bezahlen/Verschenken von Ware für eine Bewertung ohne Offenlegung sind genau das, was 16 CFR 465.2 und § 465.4 ins Visier nehmen — und die FTC kann sie ohne vorherige Warnung verfolgen.

Befunde zu Verbraucher­bewertungen — Gefälschte/gekaufte Bewertungen, nicht offengelegte Anreize, Insider-Bewertungen, Unterdrückung/Filterung und unternehmenseigene Websites, jeweils mit zitierter Evidenz.

Vertrauensmodell

Part-465-Faktoren · deterministische Offenlegungslogik · menschliche Prüfung

Fügen Sie Ihren Bewertungstext mit Art der Praxis, Kanal und Offenlegung ein. Zuerst deterministische Schweregrade, jedes Bewertungssignal geprüft auf die von der Regel erwartete Offenlegung oder Praxis. Optionale KI erfindet nie Befunde. Sie prüfen vor dem Veröffentlichen.

Die Methodik lesen →
Positionierung

Pre-Check-Berichte zu Verbraucher­bewertungen per Einfügen — keine Compliance-Suite

#ReviewPrecheckManuelles Part-465-Lesen / Verbotswort-Listen
1Text vs. Faktoren der Bewertungspraxis in einem EinfügenStunden Lesen von Regelerklärungen
2Nach Schwere graduierte Korrekturliste mit OffenlegungslogikVerstreute Checklistenotizen oder ein FTC-Schreiben
3Self-Serve ab $19/Mon.Compliance-Suiten für Unternehmen
4Nur EntscheidungshilfeVerspricht womöglich Genehmigungs-Garantien
Trust

Methodology before you ship

AI draft · human review · decision-support only.

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Gebaut für Marken, Growth- und CX-Teams

Die Fähigkeitskarten beschreiben das Studio. Keine erfundenen Kundenzahlen.

Fähigkeit
Befunde zu Verbraucher­bewertungen

Ein eingefügtes Bewertungsprogramm wird zu rangierten Befunden gegen die veröffentlichten Part-465-Faktoren.

Fähigkeit
Kontextpassung

Art der Praxis, Kanal und Offenlegung bestimmen, wie aggressiv Risiken bei gefälschten Bewertungen und fehlender Offenlegung hochgestuft werden.

Fähigkeit
Korrekturliste

Jeder Befund liefert einen Bearbeitungsvorschlag — entscheiden tun weiterhin Sie.

Einfache, skalierbare Pläne

Alle kostenpflichtigen Pläne enthalten

  • Studio für Verbraucher­bewertungs-Pre-Checks
  • Nach Schwere graduiertem Export
  • Regelbasierte Checks (Entscheidungshilfe)
  • E-Mail-Support in kostenpflichtigen Plänen — keine versteckten Add-ons für die Kern-Studio-Nutzung
Free
$0
  • Begrenzte KI-Checks: 3/Tag · 15/Mon. (faire Nutzung)
  • Studio-Demo (keine zusätzliche LLM-Gebühr)
Am beliebtesten
Pro
$19/mo
  • KI inklusive: 40 Läufe/Tag · 300/Mon. (faire Nutzung)
  • Kein separates ChatGPT-Abo erforderlich
  • Priorisierter Support · 2 Monate gratis bei jährlicher Zahlung
Pro holenOder jährlich zahlen — $16/Mon.
Enterprise
Individuell
  • Team-Sitze · API-Zugriff (Roadmap)
  • Optionales BYOK (Ihr OpenAI-Key)
BYOK konfigurieren

Feature comparison

What each plan includes — quotas reflect the enforced fair use limits.

DimensionFreeProEnterprise
Usage
AI runs3/day · 15/mo40/day · 300/mo200/day · 3,000/mo
Report exportWatermarkedClean exportClean export
Audit logNot included✓ Included✓ Included
Product
Fake / bought reviews: “we pay for 5-star reviews,” fabricated or no-experience testimonials caught against § 465.2✓ Included✓ Included✓ Included
Undisclosed incentives: “leave a review for a gift card / discount / free product” with no clear material-connection disclosure (§ 465.4)✓ Included✓ Included✓ Included
Insider reviews: “our team says…” presented as customer feedback without a relationship disclosure (§ 465.5)✓ Included✓ Included✓ Included
Suppression & gating: only posting positive reviews or filtering out negatives (§ 465.7)✓ Included✓ Included✓ Included
BYOK (your LLM key)Not includedNot included✓
SSONot includedNot includedRoadmap
Support & compliance
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