Die meisten Page-Grader liefern dir eine Zahl. Wir liefern dir eine strukturierte Diagnose: Was kaputt ist, warum es dich Conversions kostet und die genauen Worte, die du stattdessen verwenden solltest.
Conversion ist nicht subjektiv. Dieselben Probleme tauchen auf Landingpage nach Landingpage auf — schwaches Value Prop, vage CTAs, fehlende Belege, Mobile-Friktion. Unser Framework katalogisiert sie.
Jeder Score ist begründet. Wir liefern nicht ‘72/100’. Wir liefern ‘Hero-Klarheit: 5/10 — deine H1 nennt das Produkt, aber nicht das Ergebnis. Versuch: [Beispiel]’.
Aufgebaut auf Mustern aus tausenden Landingpages — analysiert über SaaS, E-Commerce, Services, Coaching und Infoprodukte hinweg.
Ist die H1 spezifisch genug, dass ein Besucher in 5 Sekunden das Ergebnis versteht? Verstärkt die Subline sie oder wiederholt sie sie nur?
Die H1 nennt die Produktkategorie statt des Ergebnisses: ‘KI-gestützte Marketing-Plattform’.
Artikuliert die Seite einen klaren, differenzierten Nutzen? Kann ein Besucher erklären, was das von Alternativen unterscheidet?
Generisches oder fehlendes Wertversprechen: ‘Die beste Lösung für dein Unternehmen’.
Ist der primäre CTA aktionsspezifisch und nutzenorientiert? Gibt es einen klaren nächsten Schritt, keine drei konkurrierenden Buttons?
CTA ist vage oder passiv: ‘Senden’ oder ‘Mehr erfahren’.
Gibt es sichtbare Vertrauenssignale — Logos, Zertifikate, Sicherheits-Badges? Sind sie nahe der Entscheidungsstelle platziert?
Vertrauenssignale sind im Footer vergraben oder ganz abwesend.
Enthält die Seite Testimonials, Case Studies oder Nutzungsstatistiken? Sind sie spezifisch (Namen, Zahlen, Ergebnisse) oder generisch?
Testimonial ohne Zuschreibung oder vage: ‘Tolles Produkt!’ — J.
Antizipiert die Seite die Top-2-3-Einwände und beantwortet sie? Gibt es eine FAQ oder einen Vergleich, der die Kaufangst reduziert?
Keine FAQ, keine Preis-Transparenz, keine Erwähnung von Verträgen oder Kündigung.
Wie viele Felder hat das Formular? Sind optionale Felder markiert? Ist das Formular auf Mobile above the fold?
Lead-Formular fragt nach Telefon, Unternehmensgröße und Budget, bevor der Besucher überhaupt Wert gesehen hat.
Ist der CTA daumenerreichbar? Passt der Hero-Text ohne horizontales Scrollen? Sind Tap-Targets mindestens 44px groß?
CTA-Button liegt drei Screens unter dem Text auf Mobile; Hero-Bild schiebt die H1 unter den Fold.
Ist das Angebot konkret — was bekommt der Besucher genau, bis wann, für wie viel? Oder ist es abstrakt und offen?
Angebot ist vage: ‘Jetzt starten’ ohne Hinweis, was als Nächstes passiert.
Gibt es einen legitimen Grund, jetzt zu handeln? Oder nutzt die Seite Fake-Countdowns und künstliche Knappheit?
Fake-Countdown, der bei Seitenneuladen zurückgesetzt wird.
Zeigt die Seite messbare Ergebnisse — vorher/nachher, ROI, eingesparte Zeit? Werden Behauptungen durch Daten oder Case Studies belegt?
Behauptet Ergebnisse ohne Beleg: ‘10x dein Umsatz’ ohne Case Study.
Gibt es offensichtliche Tempo-Killer — unkomprimierte Bilder, render-blockierende Skripte, übermäßig viele Drittanbieter-Tags?
Hero-Bild ist ein unkomprimiertes 4MB-PNG; 14 Drittanbieter-Skripte laden vor dem First Paint.
Der Gesamtscore (0–100) folgt denselben Bändern, × 10:
Neben den zwölf bewerteten Bereichen liest unser Code das HTML und den Text der Seite selbst und wendet diese Regeln an. Jede erscheint im bezahlten Report mit dem, was sie gefunden hat, in diesen Worten. Eine Regel, die auf eine Seite nicht zutrifft (kein Formular, keine Preise), fehlt in deren Report.
Basiert auf CRO-Frameworks aus der Optimierung von SaaS-Landingpages. Methodik, Bewertungsrubrik und Empfehlungsvorlagen sind Eigentum von Landing Doctor.
Was andere sagen
“The advice was straightforward and easy to implement without redesigning everything. Big fan of the prioritized fix list — knew exactly where to start.”
“Landing Doctors helped us understand why our expensive traffic wasn't converting. The audit was direct, practical, and surprisingly detailed. We rewrote the hero section, simplified the messaging, and improved trust…”
Unser System nutzt branchenübliche Sprachmodelle, um diese proprietäre Scoring-Methodik in großem Maßstab anzuwenden. Das Framework, die Scoring-Rubrik und die Rewrite-Vorlagen sind unsere eigene Arbeit — keine generische Modell-Ausgabe.