KI-Agenten für jeden Workflow
- Automatisieren Sie jeden Workflow – von Kundenservice bis hin zu erweiterten Datenanalysen.
- Nahtlose Integration mit über 1.500 Plattformen und Tools (CRM, ERP, Chat).
Betrügerische Online-Anbieter und Phishing-Webseiten verursachen Unternehmen Millionenschäden pro Jahr – von kompromittierten Zugangsdaten bis hin zu betrügerischen Zahlungen an vermeintliche Lieferant:innen. Manuelle Website-Prüfungen sind langsam, uneinheitlich und beruhen häufig auf subjektiven Einschätzungen statt auf belastbaren Daten.
Der WebsiteLegitChecker-Workflow von GPTBots fungiert als fortschrittlicher Website Legit Checker und automatisiert diesen Prozess mithilfe eines Multi-Agenten-Systems, das auf GPT-4o und SerpAPI basiert. Er analysiert die Domain, den Inhalt, die Preisgestaltung und Reputationssignale einer Seite, um zu bewerten, ob es sich um eine Betrugswebseite handelt – und liefert Unternehmen in Sekundenschnelle eine datengestützte Vertrauensbewertung, auf die sie sich verlassen können.
Der Zweck des Website Legit Checker ist klar: Teams sollen schnell erkennen können, ob eine Website vertrauenswürdig ist – bevor jemand klickt, bezahlt oder Informationen teilt.
Konkret bedeutet das:
Kurz gesagt: Ein einfaches, aber leistungsstarkes Werkzeug, das sowohl technischen als auch nicht-technischen Teams dabei hilft, zu erkennen, ob eine Website sicher ist.
Der Website Legit Checker richtet sich in erster Linie an Organisationen, die digitale Interaktionen in großem Umfang managen:
Kurzum: Jedes Unternehmen, das auf externe URLs angewiesen ist, kann diesen Workflow zur Steigerung von Sicherheit und Effizienz integrieren.
| Herausforderung | Lösung |
|---|---|
| Unverifizierte oder verdächtige Webseiten | Der Website Legit Checker markiert risikoreiche Domains durch Analyse technischer Details, Domainalter und TLD-Vertrauenswürdigkeit. |
| Zeitaufwändige manuelle Prüfungen | Der Workflow automatisiert Website-Prüfungen durch koordinierte GPT-4o-Agenten mit Echtzeit-Webdaten. |
| Einschränkungen statischer Blacklists | Dynamische Multi-Agenten-Bewertung passt sich neuen Betrugsmaschen an, indem sie Live-Such-, Preis- und Inhaltsdaten interpretiert. |
| Fehlende Transparenz bei Vertrauensbewertungen | Der Workflow liefert einen strukturierten Bericht mit Risikoscore und Nachweisen, was die Entscheidungsfindung nachvollziehbar macht. |
Automatisieren Sie das Vorscreening von Lieferanten- oder Partner-Webseiten, um deren Legitimität vor der Aufnahme zu prüfen und so Betrugsanbieter:innen vom Beschaffungsprozess fernzuhalten.
Kontinuierliches Scannen externer Domains, die mit Geschäftsprozessen verknüpft sind, um betrügerische oder kopierte Webseiten zu identifizieren, die Markenimage oder Kund:innenvertrauen gefährden könnten.
Bewertung von Drittanbieter-Shops auf E-Commerce- oder Marktplatz-Plattformen, um gefälschte Shops oder irreführende Angebote zu erkennen, bevor sie live gehen.
Integration des Workflows in Browser, Slack-Bots oder interne Portale, um Mitarbeitenden sofortige Scam-Website-Erkennung bei verdächtigen Links zu bieten.
Einbindung des Workflows in Chatbots oder CRM-Systeme, um von Nutzer:innen geteilte URLs automatisch zu prüfen und so Support- und Sicherheitsteams zu entlasten.
Der Website Legit Checker prüft jeweils ein anderes Element der Webseiten-Seriosität durch eine koordinierte Bewertung von fünf GPT-4o-Agenten in Verbindung mit SerpAPI:
Sammelt WHOIS-Daten, SSL-Zertifikate und Informationen zum Domainalter, um verdächtige oder neu registrierte Domains zu erkennen, die oft mit Betrugsversuchen in Verbindung stehen.
Durchsucht Suchergebnisse, Foren und soziale Medien nach Nutzer:innen-Beschwerden oder Betrugsmeldungen und erstellt so ein umfassenderes Vertrauensprofil für die Domain.
Vergleicht gelistete Preise, Aktionen und Produktversprechen mit vertrauenswürdigen Quellen, um unrealistische Rabatte oder gefälschte Angebote zu identifizieren.
Überprüft Texte, Layout und Kontaktinformationen der Website, um Inkonsistenzen, KI-generierte Inhalte oder fehlende Unternehmensangaben als Risikosignale zu erkennen.
Fasst alle Ergebnisse zu einem einzigen, nachvollziehbaren Vertrauensscore mit Risikotags (z. B. Phishing, Betrugsshop, ungeprüfte:r Anbieter:in) zusammen, sodass Geschäftsanwender:innen die Bewertung leicht interpretieren können.
Das finale Ergebnis ermöglicht Unternehmen, sofort das Betrugsrisiko zu erkennen und gezielt zu handeln, bevor Schaden entsteht.
Die Implementierung dauert weniger als 10 Minuten – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Um das Beste aus dem „WebsiteLegitChecker“-Template herauszuholen, wenden Sie sich bitte an unser Solutions-Team. Sie erhalten eine geführte Einrichtung und Unterstützung bei der Integration in Ihren Workspace.
Fügen Sie einfach den Link der zu prüfenden Website ein – egal, ob es sich um eine neue Lieferantenseite, einen Onlineshop oder eine von Partnern geteilte Landingpage handelt.
Nach dem Absenden analysieren vier KI-Agenten, basierend auf GPT-4o und SerpAPI, die Domain, den Ruf, Preisstrukturen und die Inhaltsqualität der Seite.
Ein fünfter Agent fasst alle Ergebnisse in einem übersichtlichen, datenbasierten Bericht zusammen. Dieser zeigt den Scam-Wahrscheinlichkeitswert der Seite sowie die jeweiligen Belege für jeden untersuchten Faktor.
Lassen Sie den Workflow automatisch neue oder von Lieferanten eingereichte Websites täglich oder wöchentlich scannen – ideal für Einkaufs-, Compliance- oder Betrugspräventionsteams.
Die Effektivität von WebsiteLegitChecker beruht auf seinem Multi-Agenten-Design – jeder Agent ist auf einen entscheidenden Aspekt der Webseiten-Legitimität spezialisiert. Anstatt nur eine oberflächliche Ja/Nein-Antwort zu liefern, erhalten Sie mehrschichtige Nachweise und einen Vertrauenswert, basierend auf Echtzeitdaten und Websignalen. Egal, ob Sie einen Scam Website Checker für Ihre persönliche Sicherheit oder für die professionelle Überwachung benötigen – dieser Workflow bietet eine intelligente, konsistente und transparente Möglichkeit, Online-Risiken zu bewerten.
Obwohl WebsiteLegitChecker eine wahrscheinlichkeitsbasierte Scam-Bewertung liefert, sollten Nutzer:innen das Ergebnis als Empfehlung betrachten. Ein niedriger Wert garantiert keine Legitimität, ein hoher Wert bestätigt keinen Betrug. Für kritische Entscheidungen sollten stets zusätzliche Prüfmethoden genutzt werden.






