Slop-Wortschatz
Wir analysieren über 300 überstrapazierte Vokabeln der Massenproduktion in drei Stufen.
AISlopScanner ist ein kritisches Bewertungssystem , das Ihnen hilft zu entscheiden: "Handelt es sich um wertlosen Slop und warum?"
Keine KI, keine Serveraufrufe, keine Blackbox. Fünf messbare Faktoren liefern einen transparenten Score.
Wir analysieren über 300 überstrapazierte Vokabeln der Massenproduktion in drei Stufen.
Floskelhafte Satzanfänge und Textbausteine wie "in der heutigen schnelllebigen Welt".
Künstlich symmetrische Satzlängen, permanente Bindestrich-Einschübe und Dreierlisten.
Menschliche Texte atmen. Wir messen die Type-Token-Ratio gegen eintönigen Textfluss.
Echte Texte enthalten Fakten, Zahlen und überprüfbare Aussagen statt vager Weichmacher.
Alle Faktoren fließen in einen Wert von 0 bis 100 ein. Je höher der Score, desto weniger lohnt das Lesen.
Der Slop-ScoreWir setzen uns für ein offenes, informatives Web ohne Fülltexte ein:
Diese Website läuft mit minimalen Infrastrukturkosten: ohne Server-Backend, ohne Cloud-KI. Reine statische Dateien und lokales JavaScript.
Wir fragen nicht nach Autorenschaft, sondern nach dem Wert: "Lohnt es sich, diesen Text zu lesen?"
Fünf Hauptkategorien für minderwertigen Online-Content.
Austauschbare Phrasen ohne konkreten Bezug.
Hauptmerkmal: Vage Einleitungen, null FaktenBeispiele ansehen →Klingt bedeutungsvoll, sagt aber bei genauer Betrachtung nichts.
Hauptmerkmal: Aufgebauschte KontrasteBeispiele ansehen →Erfundene Studien und willkürliche Statistiken ohne Quellen.
Hauptmerkmal: Unbelegte Behauptungen ("Experten bestätigen")Beispiele ansehen →Zusammenfassungen bekannter Fakten ohne eigene Stimme.
Hauptmerkmal: Stumpfes ListenformatBeispiele ansehen →Pseudomedizinische Versprechen und Vermarktung von Alltäglichem.
Hauptmerkmal: Selbstoptimierungs-FloskelnBeispiele ansehen →Reserviert für neue Internet-Phänomene.
In KürzeAlles Wissenswerte über die Erkennung von qualitativ minderwertigen Texten.
AI Slop sind Inhalte mit geringem Aufwand, die in Massen produziert werden – Texte, Bilder oder Videos –, großskalig generiert und für Reichweite statt für Wert veröffentlicht. Es liest sich plausibel, sagt aber wenig: vage, schablonenhaft, austauschbar. Der Begriff explodierte 2024 und war 2025 Kandidat für das Wort des Jahres.
KI-Detektoren raten, wer einen Text geschrieben hat – und scheitern oft: Die Gettysburg Address wurde schon als maschinell erzeugt markiert. Slop-Erkennung stellt eine andere Frage: Lohnt sich das Lesen? Eine hastig geschriebene menschliche Listicle kann hoch punkten, ein sorgfältig bearbeiteter KI-Entwurf niedrig. Wir bewerten Qualität, nicht Herkunft.
Es verdrängt menschliche Arbeit, verschmutzt Suchergebnisse und Feeds, untergräbt das Vertrauen in das, was wir lesen, und verbreitet im schlimmsten Fall gefährliche Fehlinformationen – falsche Gesundheitstipps, erfundene Nachrichten, Betrugsmaschen. Zudem trainieren sich künftige Modelle an der eigenen Ausgabe und verschlechtern sich dadurch.
Deterministische Heuristiken, komplett in Ihrem Browser: ein gestuftes Wörterbuch mit über 300 abgenutzten Wörtern, eine Liste von Klischee-Floskeln, Struktursignale (Übergangs-Anfänge, gleichförmige Satzlängen, Gedankenstrichdichte, Regel von drei), lexikalische Vielfalt und Substanzmaße. Keine KI. Eingefügter Text verlässt Ihren Browser nie; der optionale URL-Scan nutzt einen externen Extraktionsdienst, um den Artikel abzurufen.
Ja – und wir sagen es offen. Ein von einem Modell erzeugter Entwurf, den anschließend ein sachkundiger Mensch mit Konkretionen, Stimme und gelebter Erfahrung bearbeitet, kann die Hürde klar nehmen. Slop entsteht, wenn niemand diese Arbeit macht.
Abgenutzte Wörter („delve“, „tapestry“, „pivotal“), Fabrikphrasen („in der sich rasant entwickelnden Welt von heute“), gleichförmiger Satzrhythmus, Gedankenstriche überall, Regel-von-drei-Konstruktionen, Absicherung statt konkreter Angaben und null gelebte Erfahrung. Zwei oder mehr gleichzeitig sind das eigentliche Indiz.
„Slop“ ist das, was man an Schweine verfüttert: billiges, massenhaftes, nährstoffarmes Futter. Auf KI-Inhalte angewendet beschreibt es Ergebnisse, die in Massen für Quantität statt Qualität produziert werden. Die Metapher hat sich gehalten, weil sie sowohl die Produktionsmethode als auch den Nährwert trifft.
Shrimp-Jesus auf Facebook, gefälschte Häkelanleitungen, KI-Nachrichtensprecher, die erfundene Geschichten verlesen, „Experten“, die nicht existierende Studien zitieren, Pilzführer auf Amazon mit gefährlichen Fehlern und SEO-Blogs, die Fragen beantworten, die niemand gestellt hat. Den vollen Rundgang finden Sie in unserer Beispielgalerie.
Manuell: Lesen Sie die ersten drei Sätze und zählen Sie die Auffälligkeiten – Schabloneneinstiege, vage Behauptungen, keine konkreten Angaben. Automatisch: Fügen Sie den Text in unseren Detektor ein und erhalten Sie eine Bewertung von 0–100 mit einer Erklärung Faktor für Faktor.
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Leitfäden, Datenanalysen und Praxisberichte rund um die Slop-Epidemie.
How automated filler is degrading corporate memos, client emails, and resumes — with a practical 5-step editorial checklist for professional teams.
An inside look at why statistical AI checkers flag innocent writers, the non-native English penalty, and why transparent heuristics offer a fairer standard.
Why automated AI humanizers fail, and the 7 concrete editorial techniques that actually transform robotic drafts into clear, authentic human prose.
The AI words list: 120+ words and phrases ChatGPT overuses, each with why it reads as slop and a plain human swap. Backed by the engine dictionary.
Is the em dash an AI tell? We measured dash density in 702,939 words of human prose vs GPT-4. The gap is real — but smaller than the internet claims.
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