Plattformen für synthetische Befragte generieren Umfrage- oder Interviewantworten von KI-Befragten anstelle von rekrutierten Personen. Die zehn unten aufgeführten Anbieter unterscheiden sich vor allem in zwei Punkten: woher die Befragten stammen (öffentliche Quellen, Verhaltensdaten, eigene Umfragen oder eine kurze Zielgruppenbeschreibung) und wie man die Antworten mit echten Menschen abgleichen kann. Minds, unser Produkt, erstellt wiederverwendbare Audiences, mit denen Sie selbst Studies durchführen, und bewertet jede Audience anhand echter Umfragen; Aaru, Simile, Electric Twin und Artificial Societies sind Enterprise-Simulatoren mit eigenen veröffentlichten Benchmarks; Evidenza ist ein Managed B2B Service; Qualtrics Edge Audiences ist in Qualtrics integriert; Synthetic Users, SYMAR und Lakmoos decken speziellere Anwendungsfälle ab.
Preise und Genauigkeitswerte wurden Anfang Oktober 2026 auf den Websites der Anbieter überprüft und verlinken auf die jeweilige Quelle. Da es für diese Kategorie noch keine unabhängige Bewertungsinstanz gibt, bezieht sich "am besten bewertet" hier auf die Anbieter mit den am besten überprüfbaren Belegen, nicht auf eine Review-Note. Wenn Sie sich zunächst mit dem Konzept vertraut machen möchten, lesen Sie was synthetische Befragte sind. Eine breitere Übersicht über Forschungstools, einschließlich GWI, Fairgen und Yabble, finden Sie im Artikel über die besten Tools für synthetische Marktforschung.
| Wenn Sie Folgendes benötigen… | Auswahl | Warum |
|---|
| Self-Service Studies mit wiederverwendbaren Audiences, qualitativ und quantitativ, abgeglichen mit echten Umfragen | Minds | Pay-as-you-go ab 0,12 € pro Antwort und veröffentlichte Preise; jede Audience erhält einen Validierungsscore pro Umfrage |
| Verteilungen von Antwortanteilen auf Populationsebene für große strategische Entscheidungen, geliefert vom Anbieter | Aaru | Größtes veröffentlichtes Validierungsset: 2,993 Fragen aus 186 Studien |
| Verhaltenssimulation auf Individualebene mit Konfidenzschätzung pro Ergebnis | Simile | Basiert auf der Stanford-Studie mit 1,000 Personen; nur für Enterprise |
| Eine dauerhaft verfügbare synthetische Kopie der eigenen Umfragezielgruppe | Electric Twin | Modelliert eigene Umfragedaten und testet sie vor dem Produktivstart an einem Holdout-Datensatz |
| Analyse, wie sich Meinungen in einem Stakeholder-Netzwerk verbreiten | Artificial Societies | Vernetzte Persona-Netzwerke von 12 bis 3,500 Personas |
| Schwer erreichbare B2B-Führungskräfte als Managed Service | Evidenza | Ergebnisse innerhalb von 72 Stunden, keine Kundendaten erforderlich |
| Synthetische Antworten neben menschlichen Paneldaten in Qualtrics | Qualtrics Edge Audiences | Synthetische Antworten sind im selben Datensatz gekennzeichnet |
| Synthetische Interviews für Product Discovery | Synthetic Users | Interview-Transkripte plus Insights-Report |
| Kostengünstige synthetische Umfragen und Fokusgruppen für ein einzelnes Projekt | SYMAR | Self-Service ab 99 EUR pro Monat |
| Ein privates KI-Panel, trainiert auf eigenen Daten | Lakmoos | Individuelles Panel-Modell; Ausgaben pro Umfrage veröffentlicht |
Die Datenbasis eines synthetischen Befragten bestimmt, welche Fragen er präzise beantworten kann. Vier Ansätze dominieren:
- Populationsmodelle aus Verhaltens- und Ergebnisdaten. Aaru und Simile trainieren auf großen Datensätzen aus realem Verhalten, Transaktionen oder Umfrageantworten und simulieren eine Population. Stark bei Fragen auf Marktebene; die Argumentation einzelner Personas ist selten einsehbar.
- Twins der eigenen Umfragezielgruppe. Electric Twin und Qualtrics Edge Audiences lernen aus Umfragedaten (den eigenen oder denen von Qualtrics) und beantworten neue Fragen innerhalb derselben Zielgruppe. Stark bei umfangreicher Umfragehistorie; schwächer bei Zielgruppen, die noch nie befragt wurden.
- Wiederverwendbare Audiences auf Basis öffentlicher Quellen und eigener Daten. Minds erstellt jede Audience aus Kontextinformationen öffentlicher Quellen, hochgeladenen Dateien und Briefings sowie einem anpassbaren demografischen Mix. Diese Minds bleiben für jede spätere Study erhalten. Stark für regelmäßige Tests von Konzepten, Texten und Prototypen über viele Zielgruppen hinweg.
- Prompt-basierte Personas aus einer Zielgruppenbeschreibung. Evidenza, Synthetic Users, SYMAR und viele kleinere Tools starten mit einer beschriebenen Zielgruppe. Schnell einzurichten, doch die Qualität hängt davon ab, wie gut der Anbieter die Ergebnisse validiert.
| Plattform | Datenbasis der Befragten | Interaktionsform | Einstiegspreis | Veröffentlichte Genauigkeit / Validierung |
|---|
| Minds | Öffentliche Quellen plus eigene Dateien und Briefings | 1:1-Interviews, Gruppendiskussionen, Fragebögen, 11 Methoden | Pay-as-you-go ab 0,12 $/Antwort | Validierungsscore bis 100 pro Audience im Abgleich mit echten Umfragen |
| Aaru | Verhaltens- und Ergebnisdaten | Populationssimulation, Kreuztabellen | Nicht veröffentlicht (Quelle) | Pearson 0.970 über Antwortanteile, 186 Studien (Quelle) |
| Simile | Proprietäre Studien und Verhaltensdaten | Verhaltenssimulationen mit vorhergesagter Konfidenz | Nicht veröffentlicht (Quelle) | 83% bis 86% der menschlichen Retest-Konsistenz in der zugrunde liegenden Studie (Quelle) |
| Electric Twin | Eigene Umfragedaten | Fragen, Creative-Tests, Fokusgruppen | Nicht veröffentlicht (Quelle) | 92% bei der eigenen Verteilungsmessung gegenüber 94% Obergrenze beim menschlichen Retest (Quelle) |
| Artificial Societies | Öffentliche Daten realer Personen, vernetzt | Gesellschaftssimulationen, Umfragen | Nicht veröffentlicht (Quelle) | 86% Verteilungsgenauigkeit über 1,000 Umfragen (Quelle) |
| Evidenza | Zielgruppenbeschreibung | Managed Umfragen und Interviews | Nicht veröffentlicht (Quelle) | 88% Ähnlichkeitswert über 100+ Tests, Metrik nicht definiert (Quelle) |
| Qualtrics Edge Audiences | Qualtrics-Umfragedaten | Synthetische Panels von 50 bis 10,000 Antworten | Credits über Vertrieb (Quelle) | 0.07 SD durchschnittliche Abweichung bei 8 Likert-Items (Quelle) |
| Synthetic Users | Zielgruppenattribute plus eigene Daten | Synthetische Interviews | Ab $12,500/Jahr (Quelle) | 85% bis 92% Themenübereinstimmung in Anbieterstudien (Quelle) |
| SYMAR (ehemals OpinioAI) | Persona- und Segmentdefinitionen | Synthetische Umfragen, Fokusgruppen, Interviews | Ab 99 EUR/Monat (Quelle) | Nicht veröffentlicht |
| Lakmoos | Proprietäres Modell plus eigene private Daten | KI-Panel-Umfragen und Interviews | $200 bis $500 pro Umfrage, typische Kundenausgaben (Quelle) | Anbieter berichtet über 98% in 20 Benchmark-Studien, Metrik nicht definiert (Quelle) |
Die Genauigkeitsangaben der Anbieter messen unterschiedliche Aspekte (Korrelation, Verteilungsüberlappung, thematische Abdeckung, Standardabweichung). Vergleichen Sie Plattformen daher nicht direkt anhand dieser Zahlen. Lesen Sie Validierung und Genauigkeit synthetischer Zielgruppen im Vergleich, bevor Sie Prozentwerte gewichten.
Minds
Am besten geeignet für: Insights-, Marketing- und Produktteams, die synthetische Studies selbst durchführen und jede Audience mit realen Daten abgleichen möchten.
Minds ist die End-to-End-Plattform für kommerzielle synthetische Forschung. Sie erstellen eine Audience - eine wiederverwendbare Gruppe von Minds (KI-Personas), die über Minds PRISM in öffentlichen Quellen und Ihren eigenen Forschungsmaterialien verankert sind. Anschließend führen Sie Studies durch: Einzelinterviews, moderierte Diskussionen oder Fragebögen mit offenen Fragen, Single Choice, Multiple Choice und Skalenfragen. Elf deterministische Methoden laufen direkt in einer Study, darunter MaxDiff, NPS, Key-Driver-Analyse, TURF, Van Westendorp, Kano und Conjoint. Sie können Werbetexte, Websites, Bilder, Videos, Präsentationen und freigeschaltete Figma-Dateien testen, Segmente vergleichen sowie Ergebnisse exportieren oder per API und MCP abrufen.
Preise: Pay-as-you-go ab 0,12 $ pro synthetischer Antwort; Pro für $199 pro Seat und Monat mit 5.000 geteilten Antworten pro Seat und Monat; Enterprise individuell.
Validierung: Audience Validation bewertet eine Audience im Abgleich mit veröffentlichten Umfragen oder Ihren eigenen Umfragedateien. Sie liefert einen Score bis 100 mit einem 95%-Konfidenzintervall pro Umfrage und listet ausgeschlossene Fragen auf. Siehe Methodik.
Einschränkungen: Antworten sind richtungsweisend und stellen keine repräsentative Stichprobe dar; es gibt kein rekrutiertes Panel; die Validierung erfordert mindestens 10 Minds und ausreichend passende Umfragefragen, was bei speziellen B2B-Rollen an Grenzen stößt.
Aaru
Am besten geeignet für: Unternehmen, die eine Population durch den Anbieter simulieren lassen möchten, um Entscheidungen zu Preisen, Produkten oder Kommunikation abzusichern.
Aaru simuliert Populationen von Agenten auf Basis von Verhaltens- und Ergebnisdaten. Am 30. September 2026 kündigte EY eine Allianz mit Aaru an, um Verhaltenssimulationen für eigene Kunden bereitzustellen, nachdem Aaru die Global Wealth Study von EY in einer Blindstudie repliziert hatte (Quelle). Die Validierungsstudie von September 2026 umfasst 2,993 Fragen und 13,727 Antwortanteile aus 186 Studien (Quelle).
Einschränkungen: Vertriebsgeführt, kein Self-Service-Zugang und der Benchmark wurde vom Anbieter selbst veröffentlicht. Vergleich siehe Minds vs Aaru.
Simile
Am besten geeignet für: Unternehmen, die Kunden- oder Populationsverhalten simulieren und eine Konfidenzschätzung pro Ergebnis benötigen.
Simile trainiert ein Modell menschlichen Verhaltens auf großen proprietären Studien und weist jeder Simulation eine Konfidenzschätzung zu. Das Unternehmen hat über 200 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 2 Milliarden Dollar aufgenommen und nennt CVS Health, Wealthfront, Deloitte und Gallup als Kunden (Quelle). Die zugrunde liegende Forschung reproduzierte Antworten des General Social Survey mit 83% bis 86% der 2-Wochen-Retest-Konsistenz der Teilnehmer selbst (Quelle). Dabei handelt es sich um einen akademischen Benchmark, nicht um einen Test des kommerziellen Produkts.
Einschränkungen: Nur für Enterprise, Preise nicht veröffentlicht. Vergleich siehe Minds vs Simile.
Electric Twin
Am besten geeignet für: Unternehmen mit eigenen Umfragedaten, die eine dauerhaft verfügbare synthetische Version ihrer Zielgruppe aufbauen wollen.
Electric Twin erstellt synthetische Audiences aus Umfragedaten der Kunden und führt vor dem Produktivstart eine Holdout-Evaluation auf diesen Daten durch. Der Anbieter berichtet über 92% bei seiner normierten Verteilungsgenauigkeit gegenüber einer Obergrenze von 94% beim menschlichen Test-Retest (Quelle).
Einschränkungen: Die Genauigkeit hängt von der Menge der bereitgestellten Seed-Daten ab; Preise nur nach Demo. Vergleich siehe Minds vs Electric Twin.
Artificial Societies
Am besten geeignet für: Teams aus Unternehmenskommunikation, Reputation und Investor Relations, die analysieren wollen, wie Meinungen entstehen und sich verbreiten.
Artificial Societies verknüpft Personas, die auf öffentlichen Daten realer Personen basieren, zu sozialen Netzwerken von 12 bis 3,500 Personas. Die Evaluation von Januar 2026 berichtet über 86% Verteilungsgenauigkeit über 1,000 reale Umfragen hinweg, verglichen mit einer menschlichen Selbstreplikations-Obergrenze von 91% (Quelle).
Einschränkungen: Die Abdeckung konzentriert sich auf Personen mit digitalem Fußabdruck; prüfen Sie, welche Netzwerkverbindungen beobachtet und welche abgeleitet sind.
Evidenza
Am besten geeignet für: B2B-Go-to-Market-Teams, die schwer erreichbare Führungskräfte im Rahmen eines Managed Service befragen möchten.
Evidenza erstellt synthetische Kopien von Zielkunden, führt Befragungen und Interviews durch und liefert innerhalb von 72 Stunden nach Projektstart einen Go-to-Market-Plan, ohne dass Kundendaten erforderlich sind (Quelle). Der Anbieter berichtet über einen Ähnlichkeitswert von 88% in über 100 Vergleichstests, veröffentlicht jedoch nicht, wie der Wert gemessen wird (Quelle).
Einschränkungen: Managed Service statt Self-Service. Vergleich siehe Minds vs Evidenza.
Qualtrics Edge Audiences
Am besten geeignet für: Bestehende Qualtrics-Kunden, die synthetische Antworten neben menschlichen Panel-Antworten nutzen wollen.
Ein auf Qualtrics-Umfragedaten trainiertes Modell erzeugt synthetische Panels von 50 bis 10,000 Antworten, derzeit für die US-Gesamtbevölkerung auf Englisch, die im Datensatz als synthetisch markiert sind (Quelle). Qualtrics berichtet über eine durchschnittliche Abweichung von 0.07 SD von den menschlichen Mittelwerten bei acht Einstellungsfragen auf Likert-Skalen (Quelle).
Einschränkungen: Nur ein veröffentlichter Benchmark mit acht Fragen; derzeit nur für US-Englisch verfügbar.
Synthetic Users
Am besten geeignet für: Produkt- und UX-Teams, die frühe synthetische Interviews durchführen.
Synthetic Users führt Interviews mit KI-Teilnehmern und erstellt einen Insights-Report. Die Studien können mit eigenen Transkripten und Support-Tickets angereichert werden. Jahrespläne beginnen bei $12,500 pro Jahr mit einem Research-Token-Pool. Anbieterstudien berichten über 85% bis 92% Übereinstimmung mit echten Interviews bei thematischen Schnittmengen (Quelle).
Einschränkungen: Themenübereinstimmung entspricht keiner Verteilungsgenauigkeit; reiner Interview-Fokus. Siehe Synthetic Users Alternativen.
SYMAR (ehemals OpinioAI)
Am besten geeignet für: Einzelne Marktforscher und kleine Teams, die ein einzelnes synthetisches Projekt umsetzen möchten.
SYMAR erstellt synthetische Personas sowie Segmente und führt synthetische Umfragen, Fokusgruppen, Interviews und Kreativtests durch. Der Project-Plan beginnt bei 99 EUR pro Monat (Quelle).
Einschränkungen: Keine veröffentlichten Validierungsdaten. Siehe SYMAR Alternativen.
Lakmoos
Am besten geeignet für: Enterprise- und Agentur-Teams, die ein privates KI-Panel auf Basis eigener Daten trainieren möchten.
Lakmoos, ein europäisches Forschungsunternehmen, bindet die privaten Daten eines Kunden in sein Modell ein, erstellt ein individuelles Reasoning-Panel und beantwortet daraus Umfragen sowie Interviews. Nach Angaben des Anbieters geben Kunden typischerweise $200 bis $500 pro Umfrage aus. In 20 Benchmark-Studien erzielten die Panels über 98%, ohne dass die Metrik genauer definiert wird (Quelle).
Einschränkungen: Die Genauigkeitsangabe lässt sich nicht mit den Werten anderer Anbieter vergleichen, solange die Metrik nicht offengelegt wird.
Frühere Versionen dieser Übersicht führten Perspective AI auf. Perspective AI (getperspective.ai) wandelt statische Webformulare in KI-geführte Unterhaltungen mit echten Menschen um, etwa zur Lead-Qualifizierung, für Bewerbungen oder beim Onboarding (Quelle). Das Tool erfasst echte Antworten, anstatt Befragte zu simulieren, und wird daher hier nicht mehr verglichen.
Gehen Sie vor einer Demo vier Fragen durch:
- Wen müssen Sie simulieren? Wenn Sie über jahrelange Umfragedaten zu Ihrer Zielgruppe verfügen, ist ein auf Umfragedaten trainierter Twin naheliegend. Wenn Sie viele unterschiedliche Zielgruppen testen, darunter auch solche ohne bisherige Befragungshistorie, sind wiederverwendbare Audiences auf Basis öffentlicher Quellen und eigener Dateien praktischer.
- Wofür wird das Ergebnis verwendet? Das Vorfiltern von zehn Konzepten auf zwei toleriert richtungsweisende Ergebnisse. Ein Investitionsantrag für den Vorstand erfordert die Validierung des Anbieters zum eigenen Thema sowie eine Absicherung durch echte Probanden oder In-Market-Tests.
- Können Sie die Belege prüfen? Bitten Sie um Einblick in die Persona-Definition, das vollständige Transkript oder den gesamten Antwortdatensatz und die Berechnung der Verteilungen. Ein Diagramm ohne zugrunde liegende Rohantworten lässt sich nicht auditieren.
- Wer führt die Arbeit durch? Managed Services (Evidenza, Aaru) eignen sich für gelegentliche, strategisch hochrelevante Fragestellungen. Self-Service-Plattformen (Minds, SYMAR, Synthetic Users) passen zu wöchentlichen Tests durch das Team, das die Entscheidung verantwortet.
Fragen zu Datenherkunft und Beschaffung behandeln die Artikel Datenquellen synthetischer Zielgruppen im Vergleich sowie Sicherheit und Beschaffung synthetischer Forschung.
- Finale Go/No-Go-Entscheidungen bei großen Produkteinführungen. Mit einer Human-Studie oder einem In-Market-Test absichern.
- Statistisch repräsentative Schätzungen wie Marktgröße oder Marktanteil, die als Fakten zitiert werden sollen.
- Physische und sensorische Produkte, bei denen Geschmack, Geruch, Haptik oder Passform entscheidend sind.
- Regulierte Claims wie Gesundheits- oder Finanzversprechen, die rechtlich belegt werden müssen.
- Messung tatsächlichen Verhaltens wie Klicks, Conversion-Raten oder reale Käufe.
- Zielgruppen mit geringer Datenbasis in öffentlichen Quellen, etwa seltene Krankheitsbilder oder Nischen-B2B-Rollen, sofern keine eigenen Forschungsdaten ergänzt werden können.
Eine bewährte Faustregel: Wiederholen Sie eine frühere Studie, deren reale Ergebnisse Sie bereits kennen. Vergleichen Sie das synthetische Resultat und nutzen Sie die Plattform erst dann für vergleichbare Entscheidungen, wenn die Ergebnisse belastbar übereinstimmen.
Wir haben jede Plattform anhand der Datenbasis der Befragten, der Interaktionsmodi, der veröffentlichten Validierung und deren Messmethodik, der Preistransparenz sowie des Bereitstellungsmodells (Self-Service vs. Managed Service) verglichen. Jeder Preis und jeder Genauigkeitswert verlinkt auf die Website oder Studie des Anbieters mit Stand Anfang Oktober 2026. "Nicht veröffentlicht" bedeutet, dass keine verlässlichen Angaben auffindbar waren. Kein Anbieter hat für eine Platzierung bezahlt. Minds ist unser eigenes Produkt; wir führen es an erster Stelle auf, wo es passt, und benennen die Grenzen transparent. Der Minds Research Hub fasst unsere eigenen Validierungsarbeiten zusammen.
