Was KI empfiehlt Erhebung: 2026-08-26

Methodik

Ein Ranking ist nur so gut wie seine Erhebung. Hier steht genau, wie die Daten zustande kommen — reproduzierbar, ohne Interpretationsspielraum.

Schritt 1

Fest definierter Fragenkatalog

Pro Kategorie existiert genau eine Nutzerfrage mit kaufnahmer Intention, z. B. „Welche Buchhaltungssoftware ist am besten für Kleinunternehmer in Deutschland?". Der Wortlaut bleibt über alle Erhebungen hinweg identisch.

Schritt 2

Mehrfache Abfrage eines Chatmodells

Pro Kategorie stellen wir dieselbe Nutzerfrage 3× hintereinander an Google Gemini 3.7 Flash (kostenloses API-Kontingent, strukturierte JSON-Antworten). Das Modell nennt typischerweise mehrere konkrete Anbieter. Wir notieren alle genannten Anbieter in ihrer Reihenfolge — über alle Läufe hinweg.

Eine erste Vergleichserhebung mit ChatGPT (GPT-Klassen-Modell, 1 Lauf) liegt als Rohdaten im Repository (src/data/raw-benchmark-2026-08-25.json). Geplant: parallele Abfragen weiterer Assistenten, um Unterschiede zwischen den Modellen sichtbar zu machen.

Schritt 3

Punktevergabe nach Position

Platz 1 erhält 5 Punkte, Platz 2 vier, Platz 3 drei, Platz 4 zwei, Platz 5 einen Punkt. Bei mehreren Nennungen desselben Anbieters werden die Punkte addiert. Gleichstand: bessere Einzelplatzierung gewinnt.

Abgrenzung

Was dieses Ranking nicht ist

Kein Testbericht, keine Redaktionsmeinung, keine Kaufempfehlung. Es zeigt ausschließlich, welche Anbieter ein Sprachmodell spontan nennt. Genau diese Sichtbarkeit entscheidet heute aber zunehmend darüber, welche Anbieter Nutzer überhaupt kennenlernen — deshalb dokumentieren wir sie.

Bezahlte Plätze sind immer klar als „Anzeige" gekennzeichnet und fließen nie in die Punktzahl ein.