Methodik der doener.io-Bestenlisten

Score-Formel

Pro Laden berechnen wir einen aggregierten Score auf Basis von:

score = aggregateScore × log10(reviewCount + 1) × verificationWeight

aggregateScore: 0–10, Mittelwert aller approved Reviews
                pro Score-Kriterium (Brot, Fleisch, Sauce, Portion,
                Preis-Leistung, Frische — vertical-spezifisch).

reviewCount:    Anzahl approved Reviews. log-basiert um zu verhindern
                dass volume allein die Top-Plätze dominiert.

verificationWeight:
  - editorial          1.5  (hand-curated von doener.io)
  - tiktok-video       1.4  (Creator-Face-on-cam)
  - location (GPS)     1.3  (Foto-EXIF nahe Laden)
  - reddit-thread      1.1  (Reddit-Quellenangabe)
  - email              1.0  (Account verifiziert)
  - unverified         0.7

Datengrundlage

Drei Quellen fließen ein:

• User-Reviews: jede Review hat Foto-Pflicht und wird via Verifikations-Tier eingestuft (siehe oben). Review-Submit durchläuft Mod-Queue oder geht direkt live (für Trusted-Reviewer ab L5, Editorial-Reviewer immer).
• Editorial-Reviews: hand-curated von der doener.io-Redaktion, basierend auf eigenen Besuchen oder redaktionell aggregiertem Reddit-Konsens. Quelle wird transparent verlinkt (siehe „💬 Reddit-Diskussion“-Card auf Stadt-Pages).
• OSM-Daten: über 22.000 Place-Records aus OpenStreetMap (cuisine=kebab/burger/etc), wöchentlich aktualisiert. Adresse, Koordinaten, Hours.

Reddit-Konsens als Quelle

Für ~25 deutschlandweite Top-Adressen verlinken wir den Reddit-Diskussions-Thread direkt — wer dort namentlich mehrfach empfohlen wird, kommt in unsere Editorial-Pipeline. Wir aggregieren den Konsens redaktionell (kein Direkt-Zitat) und markieren den Eintrag als verificationTier: editorial mitredditUrl als Source.

→ das macht uns zu einem echten Meta-Aggregator: Reddit-Threads ranken oft hoch für „bester döner [stadt]“-Queries; wir kontextualisieren sie und machen die Empfehlungen strukturiert durchsuchbar.

Was wir NICHT tun

• Keine Bezahl-Plätze: Kein Laden kann sich in eine Bestenliste einkaufen. Werbung läuft über klar markierte Ad-Slots, nicht über Listen-Manipulation.
• Kein Scraping von Google/Tripadvisor/Yelp-Reviews: Copyright + ToS verbieten das, und es würde unser Wertversprechen zerstören. Wir verlinken Reddit, weil das Community-Diskussionen sind — keine Plattform-Reviews.
• Keine Sterne-Inflation: 4,3⭐ auf Google sagt nichts. Unser Score ist 0–10 mit klaren Per-Kriterium-Komponenten (Brot, Fleisch, Sauce einzeln).
• Keine Premium-Profile mit Score-Boost: Beanspruchen ist kostenlos und ändert den Score nicht. Verifizierte Inhaber können nur ihre Beschreibung + Bilder verwalten.

Aktualisierung

Bestenlisten werden alle Stunde neu berechnet (ISR, edge-cached). Neue Reviews fließen automatisch ein. Der Score eines einzelnen Ladens kann sich also tagsüber verschieben — auch nach unten, wenn neue kritische Reviews dazukommen.

Award-Methodik

Die jährliche doener.io Award -Verleihung folgt einer separaten, strikteren Methodik mit Doppel-Track (Publikumspreis + Jurypreis), Eligibility-Filtern und öffentlichem Konflikt-Screening. Erste Edition Oktober 2026.