KI-generierte Fake-Bewertungen erkennen und vorbeugen: Trends 2026

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz hat in den vergangenen Jahren rasante Fortschritte gemacht. Mittlerweile ist es relativ einfach, damit eine natürlich klingende Rezension zu erstellen. Häufig ist diese kaum noch von Beiträgen echter Menschen zu unterscheiden. Findige Dienstleister nutzen die Technik und liefern auf Abruf ganze Serien scheinbar unabhängiger Bewertungen.  Im Jahr 2026 ist es schwierig, derartige Inhalte auf einen Blick zu erkennen. Es zählt das Gesamtbild: Sprache, wiederkehrende Muster und auffälliges Timing.

Gemini, ChatGPT, Grok und andere AI-Modelle sind in der Lage, innerhalb von wenigen Sekunden massentaugliche Rezensionen zu erzeugen. Eine neue Studie, durchgeführt von Panagram Labs im Jahr 2026, zeigt, dass drei Prozent von 30 000 analysierten Bewertungen auf Amazon mittels KI generiert wurden. 93 % davon trugen sogar das Label „Verifizierter Kauf“. Auch bei Google sind zahlreiche Rezensionen zu finden, die mittels künstlicher Intelligenz erzeugt wurden. 

Der Trick dahinter: echte Bestellungen mit Rückerstattungen oder Rabattcodes kombinieren. So wirkt ein Beitrag authentisch. Und schwache Produkte erscheinen dadurch besser, als sie in Wirklichkeit sind.

• Texte lassen sich billig und schnell in großer Zahl erzeugen.

• Dienstleister bieten fertige „Pakete“ an und variieren lediglich die Formulierungen.

• Echte Käufe plus Rückerstattung täuschen Glaubwürdigkeit vor.

• Die Plattformen prüfen stärker Verhaltensdaten anstelle des reinen Textes.

• „Verifizierter Kauf“ zählt, ist aber kein Beweis für Echtheit.

• Mehr Löschungen, Sperren und härteres Vorgehen gegen Anbieter von KI-Reviews.

• Verkäufer sollten neutral um Bewertungen bitten, Belege sichern und alle Auffälligkeiten konsequent melden.

Der Nachteil: Für Verkäufer erhöht sich das Risiko unbeabsichtigter Nebenwirkungen. Beispielsweise, wenn echte, aber sehr ähnlich klingende Bewertungen fälschlich auffallen und gelöscht werden.

Es gibt einige Anzeichen, an denen Sie Beiträge, die mittels künstlicher Intelligenz erzeugt wurden, erkennen können. Achten Sie besonders auf folgende Punkte:

Viele KI-Texte lassen sich mit geübtem Blick erkennen. Denn der Inhalt klingt glatt, aber leer. Häufig werden Begriffe wie „top“, „mega“ oder „perfekt“ erwähnt, ohne konkrete Verbindung zum Produkt oder zur Dienstleistung. Oft wirkt zudem der Content austauschbar und ist gespickt mit identischen Satzschablonen. Auch viele Smileys können ein Hinweis sein. 

Auch bei der Verteilung der Rezensionen kann es Auffälligkeiten geben. Zum Beispiel, wenn ein Artikel innerhalb kurzer Zeit viele 5-Sterne-Bewertungen erhält, die sich in Länge und Tonalität ähneln. Die Konten der Verfasser sind meist neu, rezensieren ohne Struktur und verschwinden relativ schnell wieder. Zwischen den Texten gibt es Ähnlichkeiten. Wie eine identische Struktur oder ähnliche Argumente.

Wenn Dienstleister dahinterstecken, erscheinen gefälschte Reviews oft in Wellen. Etwa während einer Rabattaktion, zum Produktstart oder unmittelbar nach öffentlichem Streit mit einem Kunden (z. B. in Kommentaren oder sozialen Medien). Die Abstände sind auffällig gleichmäßig, viele Einträge entstehen nachts in der Zielregion. Typisch ist auch, dass die Welle nach kurzer Zeit abrupt abflaut.

Sofern Bilder vorhanden sind, wirken sie häufig wie Stockmaterial oder KI-erstellt. Identische Motive tauchen oft in mehreren Kundenrezensionen auf. Die Texte übernehmen Formulierungen aus Produktbeschreibung oder Datenblatt, teils nahezu wortgleich. Das Label „Verifizierter Kauf“ ist übrigens kein Echtheitsbeweis. Denn bei organisierten Aktionen entstehen echte Bestellungen mit anschließender Erstattung. Auffällig sind zudem viele Rücksendungen und kaum Folgekäufe.

Organisieren Sie Ihren Bewertungsprozess, um Fake- und Fehlbewertungen weniger Angriffsfläche zu bieten. Unabhängig davon, ob das Augenmerk auf Bewertungs- oder Verkaufsplattformen liegt. 

• Legen Sie Zuständigkeiten fest. Welcher Mitarbeiter prüft täglich neue Reviews, wer meldet und wer antwortet?

• Definieren Sie intern eine Reaktionszeit für die Beiträge. Bewährt haben sich dabei maximal 24–48 h.

• Erfassen Sie Verdachtsfälle an einem zentralen Ort. Wenn es Beanstandungen gibt, sollte der Inhalt für Sie leicht zugänglich sein. Dazu gehören der Link zur Bewertung, Screenshots, Datum, Uhrzeit und ein kurzer Grund.

• Bewahren Sie Belege zum Kauf bzw. Termin auf. Notieren Sie Bestell-/Auftragsnummer, Rechnungsbeleg, Versanddaten.

• Kommunikationsverlauf sichern. Wie E-Mails, Chatverläufe, Telefonnotizen und interne Tickets.

• Produktbezug herstellen: Artikelfotos, Serien-/Chargennummer und evtl. technische Logfiles. 

• Saubere Beweissicherung: Original-URL, Vollbild-Screenshots, Datum und Uhrzeit. Nichts nachträglich bearbeiten!

• Bitten Sie nur neutral um Reviews. Ohne Vorgaben zur Sterne-Anzahl und ohne Gegenleistung. Das verstößt gegen die Richtlinien der Bewertungsplattformen.

• Versenden Sie maximal eine Anfrage pro Kauf bzw. Projekt. 

• Plattform- und rechtskonform einladen. Opt-in-Funktion beachten, Einwilligungen protokollieren und bei Bedarf schnell zur Hand haben.

• Behalten Sie das Timing im Auge. Erst nach Lieferung bzw. Leistung um Bewertung bitten.

• Stellen Sie Fragen, deren Beantwortung echte Erfahrung verlangt. Wie: „Wofür genutzt?“ „Was würden Sie verbessern?“

• Geben Sie kurze Hinweise, beispielsweise: „Bitte beschreiben Sie, wofür Sie das Produkt genutzt haben“. Diktieren Sie aber keine Textbausteine. Der Kunde soll den Inhalt in eigenen Worten verfassen.

• Definieren Sie Alarme. Beispielsweise, wenn es ungewöhnliche Bewertungswellen gibt, Beiträge mit identischer Formulierung auftauchen oder viele Rücksendungen plötzlich auftreten.

• Pausieren Sie die Rezensionseinladungen vorübergehend, wenn es zu Auffälligkeiten kommt. Prüfen und dokumentieren Sie alles akribisch.

Mit diesen Tipps bekommen Sie glaubwürdige, überprüfbare Reviews. Und im Ernstfall haben Sie alle Unterlagen für eine fundierte Löschmeldung griffbereit.

Viele „normale“ Bewertungen werden mittlerweile mit AI vorformuliert. Dies ist zulässig, solange der Text auf echter Erfahrung beruht. Und nicht manipuliert ist. Verboten bleiben gekaufte oder irreführende Inhalte. Diese Fälle ahnden sowohl Amazon als auch Google.

Was besonders auffällig ist: Ein großer Teil der gefälschten KI-Rezensionen erscheint als 5-Sterne-Serie, oft bei Artikeln, die sonst selten Spitzenbewertungen sammeln. Analysen zeigen, dass es eine steigende Anzahl solcher Beiträge gibt. 

Wichtig zu wissen: Nicht jeder KI-geschriebene Beitrag wird gelöscht. Entscheidend sind seine Echtheit und ob der Inhalt gegen Richtlinien oder geltendes Recht verstößt. 

Von künstlicher Intelligenz erstellte Rezensionen klingen immer natürlicher und sind dadurch zunehmend schwerer zu erkennen. Einzelne Hinweise reichen schon lange nicht mehr aus, um einen derartigen Beitrag auf den ersten Blick zu erkennen. Entscheidend ist es, Sprache, Muster, Timing und Aufbau gemeinsam zu bewerten. Sichern Sie Belege und melden Sie die Reviews regelkonform. Auch im Jahr 2026 ist es wichtig, dass echte Erfahrungen im Vordergrund bleiben, sodass manipulierte Rezensionen an Wirkung verlieren.