Tippgeber gegen KI, Algorithmen und Crowd: Wer erzielte Gewinne?

Wir haben 155 der 172 Fußball-Tippdienste im Tips.GG Accuracy Index danach sortiert, wer die Tipps erstellt: Menschen, KI, Algorithmen oder die Community. Zwei von fünf der von Menschen betriebenen Dienste schlossen mit Gewinn ab, während dies bei den auf einem Algorithmus basierenden Diensten weniger als einem von zehn gelang.

35 der von Algorithmen betriebenen Dienste veröffentlichten zwischen Januar und September 2026 jeweils mehr als 1.000 Tipps. Keiner von ihnen schloss mit einem positiven Ergebnis ab.

Die Tabellenspitze gehört größtenteils den Menschen. Vier der fünf Dienste, die mehr als 10% Rendite erzielten, werden von menschlichen Tippern betrieben.

Insgesamt liegt der Anteil der profitablen Dienste bei: Menschen 41.3%, KI 16.0%, Community 15.4% und Algorithmen 7.1%.

Dieser Artikel verwendet drei Kennzahlen: den Anteil der profitablen Dienste (wie viele Dienste eines Typs mit Gewinn abschlossen), den medianen ROI (wie der typische Dienst eines Typs abschnitt) und den ROI pro Einsatz (was das Setzen auf jeden Tipp eines Typs eingebracht hätte).

Das ist die Schlagzeile. Im Rest dieses Artikels geht es darum, warum die Sache weniger einfach ist, als sie aussieht.

Wer erstellt die Tipps?

In unserer ersten Untersuchung von Fußball-Tippdiensten haben wir sie nach ihren Ergebnissen eingestuft. Hier sortieren wir denselben Index danach, wer die Tipps erstellt.

Es gibt vier Typen.

Mensch: ein namentlich genannter Experte, ein Redaktionsteam oder ein einzelner Tipper, wie bei bets.co.za und wettfreunde.net.

KI: Der Dienst gibt an, dass künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder neuronale Netzwerke seine Tipps erstellen, wie StaTips auf X (Twitter) und betideas.com.

Algorithmus: Der Dienst beschreibt ein statistisches Modell oder einen Algorithmus und erhebt keinen KI-Anspruch, wie betimate.com und TheyScored (Twitter).

Community: Die Tipps werden von Nutzern aggregiert, etwa durch Abstimmungen wie bei sofascore.com, oder aus Community-Ligen von Tippern wie bei olbg.com und bettingexpert.com.

Die Regel ist einfach. Ein Dienst wird danach eingeordnet, was er über sich selbst sagt, wo seine Prognosen veröffentlicht werden: auf seiner Website, der Über-uns-Seite, im App-Store-Eintrag oder in der Profilbeschreibung. Für jede Zeile haben wir ein Zitat und einen Link festgehalten. Damit konnten wir 160 der 172 Dienste einordnen.

Zwölf Dienste sagen nichts darüber, wer oder was die von uns erfassten Tipps erstellt. Bei ihnen ist der Typ eine redaktionelle Entscheidung: Drei wurden als Mensch und neun als Algorithmus eingestuft und sind in der folgenden Tabelle mit einem Sternchen gekennzeichnet. Keiner der zwölf schloss mit Gewinn ab, und sie verändern das Ergebnis nicht. Lässt man sie außen vor, bleibt die Reihenfolge gleich: Der Anteil der profitablen menschlichen Dienste steigt auf 43.1% und der der Algorithmen-Dienste auf 9.1%.

17 Dienste sind nicht Teil des Vergleichs. Sie beschreiben eine Mischung von Methoden und erscheinen in der folgenden Tabelle als Gemischt. Sie einem einzigen Typ zuzuordnen, würde bedeuten, ihnen eine Methode zuzuschreiben, die sie selbst nicht behaupten.

Die Lücke öffnet sich bei kleinen Diensten

Der Unterschied zwischen Menschen und Algorithmen ist real. Er ist zugleich ein Unterschied beim Ausgabevolumen.

Der mediane Algorithmus-Dienst veröffentlichte in den neun Monaten etwa 5.500 Tipps. Der mediane von Menschen betriebene Dienst veröffentlichte 423. 35 der 42 Algorithmus-Dienste überschritten 1.000 Tipps; bei den 75 menschlichen Diensten waren es 20.

Die Profitabilität nimmt mit steigendem Volumen ab. Teilt man jede Gruppe bei 1.000 Tipps, schließt sich die Lücke an der Spitze, bleibt darunter aber bestehen.

Bei mehr als 1.000 Tipps verdient fast niemand Geld, unabhängig davon, wer oder was die Tipps erstellt: 5 der 73 verglichenen Dienste, und keiner davon war ein Algorithmus-Dienst. Drei der fünf waren menschliche Dienste, und keiner der drei schloss mit mehr als 0.85% Vorsprung ab. Unterhalb von 1.000 Tipps liegen die Menschen vorn. Von den menschlichen Diensten schlossen 50.9% mit Gewinn ab, gegenüber 3 von 7 Algorithmus-Diensten, 3 von 15 KI-Diensten und 1 von 5 Community-Feeds. Diese Gruppen sind klein, daher sollte man dies als Ergebnis dieses Datensatzes und nicht als allgemeingültige Regel verstehen.

Was diese Aufteilung nicht zeigt, ist, dass Menschen Fußball besser prognostizieren als Modelle. Ein Tipper, der 200 Tipps veröffentlicht, hat deutlich mehr Spielraum für eine Glückssträhne als ein Modell, das 9.000 Tipps veröffentlicht. Die meisten Algorithmus-Dienste entscheiden sich für ein Volumen, bei dem sich Glück und Pech ausgleichen, und die Marge des Buchmachers erledigt den Rest.

Die eigenen Prognosen von Tips.GG stammen von einem Redaktionsteam, daher zählt unsere Zeile als Mensch. Sie umfasst 5,836 Tipps, 53.9% Trefferquote und −4.05% ROI.

Damit gehören wir zu den 20 menschlichen Diensten mit hohem Volumen. Drei von ihnen schlossen mit einem positiven Ergebnis ab, keiner mit mehr als 0.85%. Bei der Veröffentlichung in großem Maßstab sehen menschliche Tipper den anderen am ähnlichsten.

KI ist eine breite Wette, keine bessere

25 Dienste beschreiben ihre Tipps als KI-gestützt. Vier davon schlossen mit Gewinn ab, also 16.0% – unter dem Wert des gesamten Index und nur knapp vor der Community.

Die Ergebnisse der Gruppe gehen in beide Richtungen. StaTips (Twitter) gibt an, dass sein Team KI-Prognosen entwickelt. Der Dienst erzielte bei 582 Tipps +10.11%. Am anderen Ende verlor Scorebet24 (Twitter), das seine Tipps als KI-gestützt beschreibt, bei 473 Tipps 17.66%.

Das Label selbst ist kein guter Anhaltspunkt. Sieben Dienste in der Tabelle haben „AI“ in ihrem Namen. Nur einer schloss mit einem positiven Ergebnis ab: Football Predictions AI (Twitter) mit +3.18%. footballpredictions.ai, das AI im Namen trägt und dessen Methodik wir nicht finden konnten, verlor 15.10% – das zweit schlechteste Ergebnis der Gruppe.

KI-Dienste sind auch nicht genauer als von Menschen betriebene Dienste. Der mediane KI-Dienst lag bei 51.0% korrekt vorhergesagter Tipps, gegenüber 54.5% bei von Menschen betriebenen Diensten und 50.0% bei Algorithmus-Diensten.

„Die Menschen fragen uns, ob die KI die Tipper endlich geschlagen hat. Die ehrliche Antwort lautet, dass das Label einer Prognose weit weniger aussagt als die dahinterstehende Bilanz. Bei einigen hundert Tipps kann fast jeder brillant wirken – eine Person, ein Modell oder eine Community. Bei Tausenden landet fast jeder bei der Marge des Buchmachers. Die entscheidende Frage an einen Dienst ist nicht, wer oder was seine Tipps erstellt. Entscheidend ist, wie lange er zu den vorgegebenen Quoten richtig lag.“

Anton Malyutin, CEO von Tips.GG

Die Community verliert langsam

Community-Feeds verhalten sich anders als Menschen und Modelle. Sie schlagen nur selten stark in die eine oder andere Richtung aus.

13 Dienste aggregieren die Tipps ihrer Nutzer. Ihre Ergebnisse reichen von −5.02% bei Football Predictions Community Voting (Twitter) bis +5.20% bei betblog.com, und kein anderer Typ bleibt in einer derart engen Spanne. Nur zwei schlossen mit einem positiven Ergebnis ab: betblog.com und BetExplorer (Twitter) mit +2.22%.

Diese enge Spanne zeigt sich, wenn jeder Tipp gezählt wird. Zusammengefasst erzielten die Community-Tipps −3.27% pro Einsatz, der kleinste Verlust der vier Typen. Es bleibt jedoch ein Verlust: Wer auf die gesamte Community gesetzt hätte, hätte Geld verloren.

Die größten Communities verloren allesamt. sofascore.com, betclan.com und olbg.com kommen zusammen auf mehr als 35.000 Tipps, und keiner schloss mit einem positiven Ergebnis ab. Eine Abstimmung unter Tausenden Nutzern ist ein Durchschnitt, und Durchschnitte weichen nur selten stark von der Quote ab.

Über die Daten und ihre Grenzen

Der Tips.GG-Tracker erfasst Fußballprognosen zum Spielergebnis (1X2), die von Websites, Tipper-Organisationen und einzelnen Kanälen veröffentlicht werden. Diese Untersuchung umfasst den Zeitraum vom 1. Januar bis zum 30. September 2026. Jede Prognose wird mit einem festen Einsatz von $10 zu der von Tips.GG für dieses Spiel erfassten Quote abgerechnet, einschließlich der Buchmachermarge (durchschnittlich 8.33%), sodass ein Dienst die Marge schlagen muss, um mit einem positiven Ergebnis abzuschließen.

Die Trefferquote ist der Anteil der gewonnenen Prognosen. Der ROI ist der Gewinn als Prozentsatz der Gesamteinsätze, und ein Dienst gilt als profitabel, wenn sein ROI über null liegt. Für die Aufnahme benötigt eine Website 50 bewertete Tipps, während ein unter einer Plattform gelisteter Account 200 benötigt. Namen desselben Herausgebers werden zu einer Zeile zusammengeführt. Dadurch verbleiben 172 Dienste, von denen 43 Geld verdienten. Die vollständige Methodik ist unter Tips.GG Accuracy Index: Methodology veröffentlicht.

Der Typ ist eine Behauptung, keine von uns überprüfte Methode. Wir haben die Dienste danach sortiert, was sie über sich selbst sagen. Wir haben nicht geprüft, was im Hintergrund läuft. theanalyst.com beschreibt einen „KI-gestützten Opta-Supercomputer“, dessen Prognosen aus auf Opta-Bewertungen basierenden SpielsSimulationen stammen; er zählt als KI, weil er sich selbst so präsentiert. Derselbe Dienst kann an verschiedenen Stellen unterschiedlich erscheinen. Der App-Eintrag von forebet.com verweist auf künstliche Intelligenz, aber die Website, auf der die Prognosen veröffentlicht werden, beschreibt „mathematische Algorithmen und statistische Modelle“, daher zählt der Dienst als Algorithmus. Wir haben jeden Dienst anhand der Seiten eingeordnet, von denen seine Prognosen stammen.

Einige Zeilen enthalten mehr als eine Art von Tipps. Bei sechs verglichenen Diensten außerhalb des Typs Community ist ein Teil des Feeds als Community-Abstimmung gekennzeichnet: xgscore.io 41.6%, livetipsportal.com 41.0%, betmines.com 37.2%, sport.ua 13.5%, zagranie.com 7.9% und goal.pl 7.3%. Drei weitere enthalten einen Anteil von weniger als 1%. Jeder Dienst wird als Ganzes gezählt; wir haben den Abstimmungsanteil nicht vom restlichen Feed getrennt. Ein Kanal erscheint in zwei Zeilen. Matt SB (YouTube) betreibt den Kanal, und Sophie SB (YouTube) gibt in einer Videoserie auf diesem Kanal ihre eigenen Tipps ab; unser Tracker erfasst ihre Tipps separat unter ihrem Namen.

Einige Gruppen sind klein. Die Community umfasst 13 Dienste. Ein einzelnes Ergebnis, das die Nulllinie überschreitet, verändert ihre Quote um fast acht Prozentpunkte.

Jeder Tipp wird auf dieselbe Weise abgerechnet. Der feste Einsatz dient als Vergleichsgrundlage und ist keine Aussage darüber, wie jemand tatsächlich gesetzt hat; auch die einzelne von Tips.GG für ein Spiel erfasste Quote war nicht unbedingt für jeden Leser verfügbar.

Wer verdiente also Geld?

Kein Typ als Ganzes. Ob man jeden Tipp zusammenfasst oder den typischen Dienst betrachtet: Alle vier Typen schlossen hinter dem Buchmacher ab. Geld verdienten einzelne Dienste: 43 der 172 im Index, die meisten davon kleine, von Menschen betriebene Angebote.

Die drei Kennzahlen zeigen, wo die einzelnen Typen stehen:

• Anteil der profitablen Dienste: Die Menschen liegen vorn: 41.3% der von Menschen betriebenen Dienste schlossen mit einem positiven Ergebnis ab, gegenüber 16.0% bei KI, 15.4% bei der Community und 7.1% bei Algorithmen.
• Medianer ROI: Auch hier liegen die Menschen vorn: Der typische von Menschen betriebene Dienst erzielte −1.22%, vor der Community mit −2.67%, KI mit −3.76% und Algorithmen mit −4.89%.
• ROI pro Einsatz: Die Community liegt mit −3.27% knapp vorn, gefolgt von Menschen mit −3.74%, KI mit −4.35% und Algorithmen mit −4.91%.

Bei der niedrigsten Platzierung stimmen die Kennzahlen überein: Algorithmus-Dienste landen bei allen drei auf dem letzten Platz. An der Spitze teilen sich Menschen und Community die Positionen, und beim ROI pro Einsatz liegen die beiden weniger als einen halben Prozentpunkt auseinander.

Die Antwort auf die Schlagzeile lautet also nicht: ein bestimmter Typ. Ein Dienst, der die Marge geschlagen hat, ist am wahrscheinlichsten ein menschlicher Tipper mit einigen hundert Tipps. Doch ein Typ ist keine Erfolgsbilanz: Bevor du einem Dienst folgst, prüfe, wie viele Tipps er veröffentlicht hat und wie er zu den vorgegebenen Quoten abgeschnitten hat.

Wiederverwendung der Daten

Die vollständige Tabelle folgt unten und enthält alle 172 Dienste, den Typ jedes Dienstes, die Prognosen, die Trefferquote und den ROI. Sie darf unter Nennung von Tips.GG und mit einem Link zurück zu dieser Untersuchung kostenlos zitiert und weiterverwendet werden. Der Typ jeder Zeile sowie das zugrunde liegende Zitat und der entsprechende Link sind auf Anfrage verfügbar, ebenso Fragen zur Methodik und die Daten in anderen Formaten: [email protected].

Alle 172 Dienste nach Typ

Alle 172 Dienste, nach ROI geordnet. Vorhersagen zu Fußballspielergebnissen vom 1. Januar bis zum 30. September 2026, abgerechnet mit einem festen Einsatz von $10. Die Trefferquote ist der Anteil der gewonnenen Vorhersagen. Der ROI ist der Gesamtgewinn als Prozentsatz der Gesamteinsätze. Der Typ entspricht der jeweiligen öffentlichen Beschreibung des Dienstes; 12 Zeilen wurden redaktionell eingeordnet, wie oben erläutert. Mit „Gemischt“ gekennzeichnete Zeilen sind nicht Teil des Typvergleichs. * Der Typ wurde von den Redakteuren von Tips.GG festgelegt; der Dienst beschreibt nicht, wie seine Tipps erstellt werden.

Du kannst alle Recherchen von Tips.GG hier ansehen.