Personal-KI-Assistenten in iMessage, WhatsApp und Agent-Apps werden zum neuen Interface für Kaufentscheidungen. Unser Backbone liefert ihnen per API, was ein Sprachmodell allein nicht hat: belastbare Produktempfehlungen auf Produktebene – mit TRUFL Score, aktuellen Daten und nachvollziehbarer Methodik.
„Welche Heißluftfritteuse soll ich kaufen?" ist eine der natürlichsten Fragen an einen persönlichen Assistenten – und eine der schwersten, sauber zu beantworten. Sprachmodelle erfinden Rankings, kennen keine aktuellen Preise und Verfügbarkeiten und können ihre Empfehlung nicht belegen. Der Assistent braucht eine Produktdatenquelle, die bewertet statt halluziniert.
Veraltete oder erfundene Modellempfehlungen, keine Preise, keine Verfügbarkeit, keine Quelle – und kein Erlösmodell für den Assistenten.
Kategorie-Ranking aus 7,6 Mio. analysierten Produkten, TRUFL Score je Produkt, aktuelle Angebotsdaten, nachvollziehbare Methodik – und ein Kauflink, an dem beide Seiten verdienen.
Der Assistent übergibt die Kauffrage per API – als Kategorie mit Anforderungen („Poolroboter, eingelassener Pool, bis 800 €") oder als freie Nutzerfrage.
Das Backbone löst die Anfrage gegen das bereinigte Produktuniversum der Kategorie auf – inklusive Varianten, Verfügbarkeit und aktueller Angebote.
Die passenden Produkte kommen mit TRUFL Score, Prädikat und den entscheidenden Vergleichskriterien zurück – deterministisch berechnet, nicht generiert.
Der Assistent antwortet mit einer belegbaren Empfehlung samt Quellenangabe und nachverfolgbarem Kauflink. Der Kauf wird dem Assistenten zugerechnet.
Jede beantwortete Produktanfrage wird als API-Call abgerechnet – planbar, volumenabhängig gestaffelt, unabhängig davon, ob ein Kauf zustande kommt.
Käufe über die ausgespielten Kauflinks werden getrackt; am vermittelten Umsatz werden Assistent-Anbieter und trufl.ai beteiligt.
Beide Komponenten sind kombinierbar und werden je Partner gewichtet – von rein transaktionsbasiert (Rev-Share) bis rein nutzungsbasiert (API-Call), abhängig von Volumen und Integrationsart.
Assistenten in iMessage, WhatsApp und RCS, die Alltagsaufgaben übernehmen – Kauffragen inklusive.
Anbieter, die Agenten bauen oder betreiben und Commerce-Antworten mit belastbarer Datenbasis ausspielen wollen.
Infrastruktur-Anbieter, die Business-Messaging-Kanäle betreiben und Produktempfehlungen als Baustein anbieten wollen.
Score-Integration zeigt den TRUFL Score dort, wo der Kunde schon ist: auf der Produktdetailseite eines Shops – lizenziert je Produkt. Das AI Assistant Backbone beantwortet die Kauffrage, bevor der Kunde in einem Shop ist: im Gespräch mit seinem Assistenten – vergütet je API-Call plus Umsatzbeteiligung.