Produktbewertungen sind ein starker Vertrauensfaktor im E-Commerce – und zugleich einer, der selten durchschaut wird. Wie Bewertungssysteme tatsächlich arbeiten, hat das Bundeskartellamt in einer Sektoruntersuchung erhoben: 25 % der befragten Portale setzen eine abgeschlossene Transaktion voraus, bevor jemand bewerten darf, und etwa 7 % aller Bewertungen werden aufgrund bestehender Filtermaßnahmen gar nicht erst angezeigt (Bundeskartellamt). Für Online-Shop-Betreiber heißt das: Wer Bewertungen nicht aktiv managt, überlässt Vertrauen und Sichtbarkeit dem Zufall. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Produktbewertungen systematisch sammeln, moderieren und für SEO sowie Conversion-Optimierung einsetzen.
Was Produktbewertungen für Ihren Shop bedeuten
Wer eine Bewertung abgeben darf, entscheidet über ihre Aussagekraft. Die Sektoruntersuchung des Bundeskartellamts zeigt eine große Spannweite: Bei 21 % der befragten Portale kann jeder Besucher ohne jede Voraussetzung bewerten, 46 % verlangen zumindest eine Registrierung und Anmeldung (Bundeskartellamt). Für E-Commerce-Betreiber ist das die erste Stellschraube – sie entscheidet, wie belastbar die eigenen Bewertungen überhaupt sein können.
Ohne Anreiz entstehen wenige Bewertungen, deshalb arbeiten Portale mit Gegenleistungen: Etwa 20 % der Befragten setzen Gutscheine ein, um eine Bewertung anzustoßen, 40 % greifen in diesem Bereich zumindest gelegentlich zu Gewinnspielen (Bundeskartellamt). Für Shops gilt dabei eine klare Grenze: Ein Anreiz darf für die Abgabe einer Bewertung gesetzt werden, nie für eine positive – sonst wird aus der Bewertung verdeckte Werbung. Wie stark Bewertungen auf die Conversion-Optimierung einzahlen, hängt vor allem davon ab, wie glaubwürdig die Sammlung bleibt.
| Voraussetzung oder Prüfschritt | Anteil der befragten Portale | Bedeutung für den Shop |
|---|---|---|
| Keine Voraussetzung | 21 % | Größte Reichweite, geringste Aussagekraft |
| Registrierung und Anmeldung | 46 % | Verfasser nachvollziehbar, Kaufbezug fehlt |
| Abgeschlossene Transaktion | 25 % | Kaufbezug belegt, dafür weniger Bewertungen |
| Wortfilter vor der Abgabe | 13 % | Sperrt Eingaben mit bestimmten Begriffen |
| Wortfilter nach der Abgabe | 46 % | Erkennt auffällige Rezensionen nachträglich |
| Komplexere Prüfverfahren | 41 % | Mustererkennung über den Wortlaut hinaus |
Aufschlussreich ist vor allem, was diese Unterschiede für Leserinnen und Leser bedeuten: Eine Bewertung ohne Kaufbezug ist schnell geschrieben, aber schwer zu überprüfen; eine Bewertung mit nachgewiesenem Kauf ist seltener und wiegt dafür schwerer. Authentische Inhalte von Kundinnen und Kunden – Texte, Fotos, Videos – wirken dabei anders als professionell produziertes Marketingmaterial, weil sie sichtbar nicht vom Anbieter stammen. Für Shop-Betreiber bedeutet das einen Perspektivwechsel: weg von der reinen Produktbeschreibung, hin zum strategischen Management von Kundenstimmen.
Sternebewertungen: Wie sie gelesen werden und was glaubwürdig wirkt
Nicht jede hohe Bewertung wirkt gleich. Wer Sterne ausgibt, sollte zuerst wissen, wie sie maschinenlesbar interpretiert werden. Für Rezensions-Snippets hält Google fest: „Standardmäßig wird eine 5-Punkte-Skala zugrunde gelegt, wobei 1 der niedrigste Wert und 5 der höchste Wert ist.“ (Google Search Central). Wer im Shop anders zählt, muss die Skalengrenzen ausdrücklich angeben. Für die Darstellung im Shop gilt außerdem: Ein durchgehend makelloses Bewertungsbild wirkt weniger glaubwürdig als eines mit Streuung, weil es den Eindruck einer vorsortierten Auswahl erzeugt.
Für das Review-Management hat das konkrete Folgen: Vereinzelte kritische Bewertungen sind kein Problem, sie erhöhen die wahrgenommene Echtheit. Bewertungen mit geschriebenem Text tragen mehr Information als eine reine Sternvergabe und lassen sich von Leserinnen und Lesern besser einordnen. Entscheidend ist, dass Shops auf kritisches Feedback sichtbar und lösungsorientiert reagieren. Die Kombination aus überwiegend positiven Bewertungen, vereinzelter konstruktiver Kritik und professionellen Antworten schafft das höchste Vertrauensniveau.
25 % der vom Bundeskartellamt befragten Portale machen den Abschluss einer Transaktion zur Voraussetzung für eine Bewertung (Bundeskartellamt). Für einen Shop ist das der direkteste Weg zu belastbaren Bewertungen: Nur wer bestellt hat, darf schreiben, und der Kaufbezug wird sichtbar gekennzeichnet. Der Preis dafür ist eine geringere Zahl an Bewertungen; der Gewinn ist, dass jede einzelne überprüfbar bleibt.
Review-Strategie: Bewertungen systematisch sammeln
Die eigentliche Herausforderung für viele Online-Shops ist nicht die Moderation von Bewertungen, sondern deren Generierung. Kunden hinterlassen von sich aus selten Feedback – es sei denn, die Erfahrung war extrem positiv oder negativ. Ein strukturierter Ansatz zur Bewertungsgewinnung ist daher essenziell.
Post-Purchase-E-Mails
Automatisierte Review-Anfragen 7–14 Tage nach Lieferung versenden. Der Zeitpunkt ist entscheidend: Zu früh hat der Kunde das Produkt noch nicht getestet, zu spät sinkt die Bereitschaft. Die E-Mail-Automation lässt sich direkt in den Bewertungsprozess integrieren.
Incentivierte Reviews
Kleine Anreize wie Rabattcodes oder Treuepunkte für abgegebene Bewertungen können die Response-Rate steigern. Wichtig: Incentives für die Abgabe einer Bewertung anbieten – nicht für eine positive Bewertung. Diese Unterscheidung ist rechtlich und ethisch relevant.
Einfache Bewertungsprozesse
Jeder zusätzliche Klick reduziert die Abschlussrate. One-Click-Sternebewertungen als Einstieg anbieten, optionalen Freitext ermöglichen und Foto-Uploads mit einem Tap zulassen. Mobile-Optimierung ist dabei Pflicht – ein großer Teil der Bestellungen entsteht am Telefon.
Multi-Channel-Sammlung
Bewertungen nicht nur im Shop sammeln, sondern auch über Google und branchenspezifische Portale. Die Zusammenführung aller Bewertungsquellen in einem zentralen Dashboard ermöglicht effizientes Management und verhindert, dass negative Bewertungen unbemerkt bleiben.
Ein häufig unterschätzter Faktor sind Inhalte von Kundinnen und Kunden in Form von Fotos und Videos. Ermutigen Sie ausdrücklich zum Upload – ein sichtbarer Beweis wiegt schwerer als jede Textbewertung. Für Shopware-basierte Shops lassen sich Foto- und Video-Bewertungen direkt an den Bewertungsprozess anbinden. Ein SEO-Audit deckt dabei auf, welche Produktseiten noch ganz ohne Bewertungen sind und wo das größte Potenzial liegt.
Review-Management: Auf Bewertungen professionell reagieren
Wie viel Kritik überhaupt gemeldet wird, lässt sich beziffern: Nach den Angaben der Portale werden im Durchschnitt 4,8 % aller veröffentlichten Produkt- und 2,9 % aller veröffentlichten Unternehmensbewertungen als kritisch gemeldet (Bundeskartellamt). Der weit überwiegende Teil läuft also ohne Beanstandung durch – was die wenigen gemeldeten Fälle umso wichtiger macht. Eine sichtbare, lösungsorientierte Antwort richtet sich dabei nie nur an den Verfasser, sondern an alle, die die Bewertung später lesen.
Was nach einer Meldung geschieht, entscheidet über die Glaubwürdigkeit des Systems: Bei vielen Plattformen werden etwa 80 % der gemeldeten Produktbewertungen nach der Prüfung weiterhin unverändert dargestellt (Bundeskartellamt). Wird eine Bewertung doch entfernt, geschieht das in 60 % der Fälle allein deshalb, weil der Verfasser innerhalb der gesetzten Frist nicht reagiert (Bundeskartellamt). Für den eigenen Shop heißt das: Ein Meldeweg ohne feste Zuständigkeit und ohne Reaktionsfrist bleibt wirkungslos.
- Monitoring einrichten: Tägliche Benachrichtigungen für neue Bewertungen auf allen Kanälen aktivieren – Shop, Google und Branchenportale
- Antwortvorlagen erstellen: Professionelle Templates für häufige Szenarien vorbereiten – positive Bestätigung, konstruktive Kritik und Beschwerdemanagement
- Eskalationsprozesse definieren: Klare Zuständigkeiten und Zeitvorgaben für verschiedene Bewertungstypen festlegen (positiv: 48 h, negativ: 24 h, kritisch: sofort)
- Lösungsorientiert antworten: Bei negativen Bewertungen öffentlich Verständnis zeigen und eine konkrete Lösung anbieten – weitere Details dann im direkten Dialog klären
- Feedback intern nutzen: Systematische Auswertung wiederkehrender Kritikpunkte zur Produkt- und Serviceoptimierung – Bewertungen als kostenlose Marktforschung betrachten
- Erfolge messen: Antwortrate, durchschnittliche Reaktionszeit und Sentiment-Entwicklung als KPIs tracken
Bewertungen und SEO: Rezensions-Snippets richtig auszeichnen
Produktbewertungen sind nicht nur ein Conversion-Hebel, sondern auch ein SEO-Instrument. Über strukturierte Daten lassen sich Bewertungsdaten so auszeichnen, dass Suchmaschinen Sterne direkt im Ergebnis anzeigen können – das Rezensions-Snippet. Die Skalenangaben sind dabei optional, aber folgenreich: „Wird bestRating weggelassen, nimmt Google als höchsten Wert 5 an.“ und „Wird worstRating weggelassen, nimmt Google als niedrigsten Wert 1 an.“ (Google Search Central). Wer intern anders zählt, muss beide Werte setzen, sonst erscheint eine falsche Sternzahl im Suchergebnis.
Damit ein Snippet überhaupt mit Autorennennung erscheint, müssen die Angaben zum Rezensenten die Vorgaben einhalten: „Wenn du eine Rezension für das Produkt hinzufügst, muss der Name des Rezensenten ein für eine Person oder ein Team gültiger Name sein.“ (Google Search Central). Für das Namensfeld gilt zusätzlich: „Der Wert in diesem Feld muss weniger als 100 Zeichen enthalten.“ (Google Search Central) – andernfalls kommt die Seite für ein Rezensions-Snippet mit Nennung des Autors nicht infrage. Wer Bewertungen mit Kürzeln, Platzhaltern oder Systemnamen ausgibt, verschenkt die Darstellung also an einer Stelle, die sich in Minuten korrigieren lässt.
Für die technische Umsetzung ist das AggregateRating-Schema entscheidend. Dieses Schema.org-Markup teilt Google die durchschnittliche Bewertung und die Anzahl der Reviews maschinenlesbar mit. Für Shopware-Shops lässt sich dieses Markup in die Produktseitenvorlagen integrieren. Wichtig: Google prüft, ob die im Markup angegebenen Bewertungsdaten auch auf der sichtbaren Seite vorhanden sind – Diskrepanzen führen zu einer Ablehnung der Rich Snippets.
Jede neue Kundenbewertung erzeugt frischen, thematisch passenden Text auf der Produktseite – ohne redaktionellen Aufwand. Regelmäßig aktualisierte Seiten werden häufiger abgerufen, und die Formulierungen der Kundinnen und Kunden treffen oft genau die Suchbegriffe, die im eigenen Text fehlen. Bewertungen liefern diesen Inhalts-Nachschub automatisch und dauerhaft.
Fake-Reviews erkennen und verhindern
Dass Bewertungen gefälscht werden, ist kein Randphänomen. Das Bundeskartellamt hält in seiner Sektoruntersuchung fest: „Daher kommt es regelmäßig zu Fälschungen und Manipulationen.“ (Bundeskartellamt). Messbar wird der Gegendruck an den Filtern der Portale: Etwa 7 % aller Bewertungen werden aufgrund bestehender Filtermaßnahmen nicht dargestellt, und ca. 80 % der befragten Portale veröffentlichen Bewertungsrichtlinien, an denen sich Verfasser orientieren können (Bundeskartellamt).
Die Portale arbeiten dabei gestaffelt: 13 % der befragten Portale setzen einen Wortfilter ein, der die Abgabe bei bestimmten Wörtern von vornherein verhindert, 46 % identifizieren auffällige Rezensionen erst nach der Abgabe, und 41 % verwenden zusätzlich einen Filter mit komplexeren Prüfungen (Bundeskartellamt). Für einen Shop lässt sich dieses Prinzip übernehmen: eine harte Sperre für eindeutige Fälle und eine nachgelagerte Prüfung für alles Übrige.
Verified-Purchase-System
Nur verifizierte Käufer können Bewertungen hinterlassen. Dieser einfache Filter eliminiert einen Großteil der Fake-Reviews automatisch und stärkt die Glaubwürdigkeit aller Bewertungen.
Automatische Mustererkennung
KI-basierte Tools analysieren Sprachmuster, Timing und Bewertungsverhalten. Unnatürlich gleichförmige Texte, zeitliche Cluster oder extreme Bewertungen werden automatisch markiert.
Manuelle Moderation
Trotz Automatisierung bleibt die menschliche Prüfung essenziell. Geschulte Mitarbeiter erkennen Kontextfehler und subtile Anzeichen, die Algorithmen übersehen.
Rechtlich ist die Lage eindeutig. Nach § 5b Abs. 3 UWG gelten als wesentlich „Informationen darüber, ob und wie der Unternehmer sicherstellt, dass die veröffentlichten Bewertungen von solchen Verbrauchern stammen, die die Waren oder Dienstleistungen tatsächlich genutzt oder erworben haben“ (UWG). Unzulässig ist es zudem, Bewertungen als von Käufern stammend darzustellen, „ohne dass angemessene und verhältnismäßige Maßnahmen zur Überprüfung ergriffen wurden, ob die Bewertungen tatsächlich von solchen Verbrauchern stammen“ (UWG, Anhang zu § 3 Abs. 3). Shops, die Bewertungen veröffentlichen, ohne über ihre Prüfung zu informieren, riskieren eine Abmahnung. Die Abstimmung mit Datenschutz und AGB gehört dazu.
Negative Bewertungen als Chance: Professionelles Beschwerdemanagement
Negative Bewertungen sind für Shop-Betreiber unangenehm – aber sie sind wertvoller als ihr Ruf. Wie bereits gezeigt, erhöhen vereinzelte kritische Stimmen die Glaubwürdigkeit des gesamten Bewertungsprofils. Der entscheidende Unterschied liegt im Umgang damit: Eine professionelle, lösungsorientierte Antwort auf eine negative Bewertung kann den unzufriedenen Kunden zurückgewinnen und gleichzeitig potenzielle Käufer überzeugen.
Eine durchdachte Reaktion kann die Meinung mitlesender Interessenten über ein Unternehmen verändern. Das bedeutet: Die öffentliche Antwort auf eine negative Bewertung ist Marketingkommunikation – sie richtet sich nicht nur an den unzufriedenen Kunden, sondern an alle, die diese Bewertung lesen. Jede Antwort sollte daher empathisch, sachlich und lösungsorientiert formuliert sein.
- Empathie zeigen: Den Kunden beim Namen ansprechen und Verständnis für die Frustration ausdrücken – ohne die Berechtigung der Kritik zu bewerten
- Verantwortung übernehmen: Wenn ein Fehler vorliegt, diesen eingestehen. Ausreden und Relativierungen wirken defensiv und verstärken den negativen Eindruck
- Konkrete Lösung anbieten: Nicht nur bedauern, sondern einen konkreten nächsten Schritt vorschlagen – Ersatzlieferung, Rückerstattung, persönlicher Kontakt
- Kanal wechseln: Detaillierte Problemlösung im direkten Dialog (E-Mail, Telefon) fortsetzen. Öffentliche Kommentarketten mit Hin-und-Her vermeiden
- Nachfassen: Nach der Problemlösung höflich um eine aktualisierte Bewertung bitten. Viele Kunden passen ihre Bewertung nach positivem Service-Erlebnis freiwillig an
Systematisch ausgewertete Bewertungsdaten sind eine der wertvollsten Quellen für Produktoptimierung. Wenn mehrere Kundinnen und Kunden dieselbe Schwäche erwähnen, ist das ein klares Signal für die Produktentwicklung. Shops, die Bewertungstrends aktiv in die Sortimentsplanung einfließen lassen, profitieren doppelt: durch verbesserte Produkte und durch steigende Bewertungsschnitte.
Technische Implementierung: Review-System im Shop aufbauen
Die technische Umsetzung eines professionellen Bewertungssystems umfasst mehrere Komponenten, die aufeinander abgestimmt sein müssen. Für Shopware-basierte Shops reicht die Spannweite von nativen Bewertungsfunktionen bis zu eigenständigen Bewertungsmodulen, die an Bestell- und Kundendaten angebunden werden und den Kaufbezug jeder Bewertung sichern.
- Review-Widget integrieren: Bewertungsanzeige direkt auf der Produktseite einbinden – oberhalb des Folds mit Gesamtbewertung, unterhalb mit Einzelbewertungen und Filtermöglichkeiten
- Schema.org-Markup implementieren: AggregateRating und Review-Schema in die Produktseitenvorlage integrieren für Rich Snippets in den Suchergebnissen
- Automatisierte Sammlung einrichten: Post-Purchase-E-Mail-Flow mit Review-Anfrage konfigurieren – idealerweise 7–14 Tage nach Lieferung über die E-Mail-Automation
- Moderations-Dashboard aufbauen: Zentrales Cockpit für alle eingehenden Bewertungen mit Antwortfunktion, Eskalationsregeln und Reporting
- UGC-Upload ermöglichen: Foto- und Video-Upload für Kunden freischalten – inklusive automatischer Größenanpassung und Content-Moderation
- Google Seller Ratings aktivieren: Bewertungsdaten an Google für die Anzeige von Verkäuferbewertungen in Google Ads und der organischen Suche übermitteln – die Verknüpfung erfolgt über das Konto für Google Shopping Ads
Bei der Wahl des Bewertungssystems ist die Integrationstiefe entscheidend: Native Shopware-Bewertungen sind schnell eingerichtet, bieten aber begrenzte Funktionalität. Eine eigene Lösung ermöglicht dagegen die Sammlung über mehrere Kanäle, an den Kauf gebundene Bewertungen und automatisierte Bewertungsanfragen – erfordert aber eine sorgfältige Schnittstellen-Integration. Die Entscheidung hängt von Shopgröße, Budget und der gewünschten Funktionstiefe ab.
Bewertungen im B2B-E-Commerce: Besonderheiten und Strategien
Im B2B-E-Commerce spielen Bewertungen eine andere, aber ebenso wichtige Rolle. Kaufentscheidungen sind hier komplexer, involvieren mehrere Beteiligte und stützen sich stärker auf technische Anforderungen. Dennoch recherchieren auch Einkäufer online, bevor sie eine Entscheidung vorbereiten. Produktbewertungen von anderen Geschäftskunden – insbesondere mit Branchenbezug – haben dabei hohes Gewicht.
Erfolgreiche B2B-Review-Strategien setzen auf detaillierte Bewertungen mit Anwendungskontext: Welches Problem wurde gelöst? Wie ist die Integration verlaufen? Wie sieht der Support aus? Diese qualitative Tiefe übertrifft einfache Sternebewertungen in ihrer Wirkung. Case Studies und Erfahrungsberichte von Bestandskunden erfüllen im B2B-Segment eine ähnliche Funktion wie Produktreviews im B2C – sie liefern Social Proof für komplexe Kaufentscheidungen.
KPIs und Erfolgsmessung im Review-Management
Ein datengetriebenes Review-Management erfordert klare Kennzahlen. Diese KPIs ermöglichen eine systematische Optimierung der Bewertungsstrategie und machen den ROI von Review-Investitionen messbar.
| KPI | Was zu beobachten ist | Zielrichtung |
|---|---|---|
| Durchschnittliche Sternebewertung | Verlauf über die letzten zwölf Monate | Stabil oder steigend |
| Bewertungsquote | Anteil der Bestellungen mit Bewertung | Von Quartal zu Quartal steigend |
| Antwortrate | Anteil der beantworteten Bewertungen | Möglichst vollständig |
| Reaktionszeit bei Kritik | Zeit zwischen Eingang und Antwort | Möglichst am selben Werktag |
| Anteil mit Kundenfotos | Bewertungen mit Bild oder Video | Steigend |
| Abdeckung mit Rezensions-Markup | Produktseiten mit gültiger Auszeichnung | Alle Produktseiten |
Der Umsatzeffekt eines professionellen Bewertungsmanagements entsteht aus drei Richtungen zugleich: aus der höheren Abschlussbereitschaft auf der Produktseite, aus der besseren Darstellung im Suchergebnis und aus dem Vertrauensgewinn, den nachvollziehbar geprüfte Kundenstimmen erzeugen. In Summe gehören Bewertungen zu den investitionseffizientesten Maßnahmen im E-Commerce-Marketing – sie kosten vor allem Prozessdisziplin, nicht Mediabudget.
Dieser Beitrag stützt sich auf: Bundeskartellamt, Sektoruntersuchung Nutzerbewertungen, Abschlussbericht vom 06.10.2020 (Zugangsvoraussetzungen, Anreize, Filter- und Meldequoten, Bewertungsrichtlinien); Google Search Central, Dokumentation zu Rezensions- und Produkt-Snippets (Bewertungsskala, bestRating und worstRating, Vorgaben für die Rezensentenangabe); Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, § 5b Abs. 3 und Anhang zu § 3 Abs. 3. Die genannten Anteile beziehen sich auf die vom Bundeskartellamt befragten Portale und nicht auf den Markt insgesamt.
Häufige Fragen zu Produktbewertungen im Online-Shop
Das entscheidet der Shop selbst, und die Entscheidung wirkt sich direkt auf die Glaubwürdigkeit aus. 25 % der vom Bundeskartellamt befragten Portale machen den Abschluss einer Transaktion zur Voraussetzung für eine Bewertung (Bundeskartellamt). Für einen Shop ist das ein belastbarer Weg: Nur wer bestellt hat, darf schreiben. Wer stattdessen jeden bewerten lässt, bekommt mehr Bewertungen, muss die Echtheit aber auf anderem Weg sicherstellen und darüber informieren.
Für Rezensions-Snippets hält Google fest: „Standardmäßig wird eine 5-Punkte-Skala zugrunde gelegt, wobei 1 der niedrigste Wert und 5 der höchste Wert ist.“ (Google Search Central). Wer im Shop anders zählt, etwa von null bis zehn, muss die Skalengrenzen im Markup ausdrücklich angeben – sonst wird die Wertung falsch umgerechnet dargestellt.
Rezensions-Snippets beruhen auf dem AggregateRating-Schema von Schema.org. In der Produktseitenvorlage wird ein JSON-LD-Block ausgegeben, der Durchschnittswertung, Anzahl der Bewertungen sowie bestRating und worstRating maschinenlesbar enthält. Die beiden letzten Felder sind optional: „Wird bestRating weggelassen, nimmt Google als höchsten Wert 5 an.“ und „Wird worstRating weggelassen, nimmt Google als niedrigsten Wert 1 an.“ (Google Search Central). Nach der Umsetzung die Ausgabe mit dem Testwerkzeug für Rich-Suchergebnisse prüfen.
Typische Warnsignale sind gleichförmige Texte, zeitliche Häufungen, extreme Wertungen ohne konkreten Produktbezug und Bewertungen ohne Kaufbezug. Wie viel Filter tatsächlich auffangen, zeigt die Sektoruntersuchung des Bundeskartellamts: Über alle befragten Portale hinweg werden etwa 7 % aller Bewertungen aufgrund bestehender Filtermaßnahmen nicht dargestellt (Bundeskartellamt). Ergänzend hilft ein System, in dem nur nachgewiesene Käufer bewerten können.
Eine Antwortpflicht gibt es nicht, strategisch ist die Antwort aber dringend zu empfehlen – sie richtet sich an alle späteren Leser, nicht nur an den Verfasser. Wichtig ist ein fester Ablauf mit Zuständigkeit und Frist: Bei den vom Bundeskartellamt befragten Portalen wird eine gemeldete Bewertung in 60 % der Fälle allein deshalb entfernt, weil der Verfasser innerhalb der gesetzten Frist nicht reagiert (Bundeskartellamt). Ohne festen Ablauf verstreicht diese Frist unbemerkt.
Nach § 5b Abs. 3 UWG gelten Informationen darüber, ob und wie ein Unternehmer sicherstellt, dass veröffentlichte Bewertungen von tatsächlichen Käufern stammen, als wesentlich (UWG). Unzulässig ist außerdem „die Übermittlung oder Beauftragung gefälschter Bewertungen oder Empfehlungen von Verbrauchern“ (UWG, Anhang zu § 3 Abs. 3). Zusätzlich gelten die Vorgaben der DSGVO für personenbezogene Daten in Bewertungen. Das Löschen rechtlich unzulässiger Bewertungen – etwa Beleidigungen oder unwahrer Tatsachenbehauptungen – bleibt zulässig.