Social Proof: Warum wir dem folgen, was andere tun

Dies ist die aktualisierte Fassung vom Oktober 2026.

Social Proof (deutsch soziale Bewährtheit) beschreibt, dass Menschen sich am Verhalten anderer orientieren, wenn sie unsicher sind. Was viele tun, halten wir für richtig. Der Psychologe Robert Cialdini hat das Prinzip 1984 in seinem Buch „Influence“ beschrieben. Im Onlineshop zeigt sich Social Proof als Bewertung, Kundenzahl, Bestseller-Label oder Kundenstimme.

Woher Social Proof kommt und warum er wirkt

An einem heißen Sonntag liegen in einer Fußgängerzone zwei Eisdielen direkt nebeneinander. Angebot und Preise sind gleich. Vor der einen stehen über 30 Menschen an, vor der anderen zwei. Jeder neue Gast stellt sich hinten an die lange Schlange. Die meisten sind Touristen und kennen keine der beiden Eisdielen. Die Schlange ist ihre einzige Information.

Dasselbe Muster kennst du aus dem Alltag. Kaum jemand setzt sich gern in ein leeres Restaurant, obwohl es dort ruhiger ist und das Essen schneller kommt. Ein volles Lokal wirkt wie eine Empfehlung von Menschen, die es schon ausprobiert haben.

Die Forschung dazu ist älter. Der Psychologe Solomon Asch ließ 1951 Studenten einschätzen, welche von drei Linien so lang ist wie eine Vergleichslinie. Allein machte fast niemand einen Fehler. Saßen im Raum aber mehrere Eingeweihte, die einstimmig eine falsche Antwort gaben, schlossen sich die Versuchspersonen in rund einem Drittel der Durchgänge der falschen Mehrheit an. Etwa drei Viertel taten das mindestens einmal.

Cialdini fasste das Prinzip 1984 so zusammen. Wir halten ein Verhalten in einer Situation in dem Maß für richtig, in dem wir es bei anderen beobachten. Zwei Bedingungen verstärken den Effekt. Die erste ist Unsicherheit. Je weniger wir über eine Situation wissen, desto stärker schauen wir auf andere. Die zweite ist Ähnlichkeit. Am stärksten wirkt das Verhalten von Menschen, die uns ähnlich sind.

Für den Onlinehandel gibt es inzwischen gute Daten. Das Spiegel Research Center der Northwestern University hat 2017 Kaufdaten von Onlineshops ausgewertet. Produkte mit fünf Bewertungen wurden mit einer um 270 % höheren Wahrscheinlichkeit gekauft als Produkte ohne Bewertung. Bei teuren Produkten war der Effekt größer als bei günstigen. Die Kaufwahrscheinlichkeit erreichte ihr Maximum bei einem Schnitt zwischen 4,0 und 4,7 Sternen und sank in Richtung 5,0 wieder. Zu perfekte Bewertungen wirken unglaubwürdig.

Ya You, Gautham Vadakkepatt und Amit Joshi haben 2015 in einer Metaanalyse 51 Studien zu Onlinebewertungen ausgewertet. Steigt die durchschnittliche Bewertung um 10 %, steigt der Absatz im Mittel um gut 4 %. Bei der Zahl der Bewertungen sind es gut 2 %. Am stärksten wirken Bewertungen bei Produkten, die man vor dem Kauf schlecht ausprobieren kann.

Die Formen von Social Proof im Onlineshop

Social Proof hat im Shop viele Gesichter. Sie unterscheiden sich darin, wessen Verhalten sichtbar wird und wie konkret es ist.

Wessen Urteil zählt

Die E-Commerce-Bloggerin Linda Bustos hat Social Proof in fünf Dimensionen eingeteilt. Viele mögen es. Jemand Wichtiges mag es. Menschen wie du mögen es. Deine Freunde mögen es. Und du selbst mochtest es schon einmal.

Die Einteilung hilft, weil sie fragt, wessen Urteil sichtbar wird. Die erste Dimension ist klassischer Social Proof. Die zweite gehört zu Authority. Die dritte wirkt besonders stark, wie das Hotel-Experiment weiter unten zeigt. Freunde spielen im Shop selten eine Rolle, seit Like-Buttons dort kaum noch vorkommen. Die fünfte zielt auf das eigene frühere Verhalten, etwa mit „Du hast das schon zweimal bestellt“.

Kundenstimmen als eigene Form

Kundenstimmen, oft Testimonials genannt, sind die persönlichste Form von Social Proof. Eine Sternebewertung zeigt die Masse. Eine Kundenstimme zeigt einen einzelnen Menschen mit Gesicht und Begründung. Sie wirkt besonders, wenn sich Leser in der Person wiedererkennen. Ihre Schwäche ist die Auswahl. Der Anbieter sucht die Stimmen aus, und das wissen die Leser. Echte Namen, Fotos und konkrete Gründe machen Kundenstimmen glaubwürdiger als glatte Lobsätze.

Social Proof, Authority, Ranking, Testimonials und Scarcity: der Unterschied

Diese Patterns werden oft in einen Topf geworfen, weil sie alle mit dem Urteil anderer arbeiten. Der Unterschied liegt darin, wer urteilt und was das Urteil auslöst.

Im Shop treten die Patterns oft gemeinsam auf. „12 Personen haben das im Warenkorb“ arbeitet mit Social Proof und Scarcity zugleich. Ein Testsieger-Siegel mit vielen Bewertungen verbindet Authority und Social Proof. Deshalb tragen viele unserer Tests mehrere Patterns.

Wann passt Social Proof? Die Einordnung im Behavior Pattern Model

Im Behavior Pattern Model ordnen wir jedes Pattern dem Kundenproblem zu, das es löst. Social Proof liegt auf der Ebene Vertrauen, in der Unterebene „Bestätigung durch unabhängige Quellen bieten“. Er hilft also, wenn Kunden zweifeln, ob ein Produkt hält, was es verspricht. Der Anbieter selbst kann diesen Zweifel kaum ausräumen. Andere Käufer können es.

Wenn deine Kunden dir längst vertrauen, löst Social Proof kein Problem. Fehlt ihnen dagegen ein Kaufgrund oder die Orientierung, brauchst du ein anderes Pattern. In derselben Unterebene stehen neben Social Proof auch Ranking, Authenticity, Illusion of Truth, der Nonsense Math Effect, Authority und Bonding. Wie du vom Problem zum Pattern kommst, beschreibt unser Artikel zum Behavior Pattern Model.

Was unsere Tests zu Social Proof zeigen

Social Proof haben wir oft getestet. Für diesen Artikel haben wir jeden Test einzeln geprüft und nach Form sortiert. Drei zeigen wir hier, aus drei Branchen und mit drei verschiedenen Formen. Zwei Mal hat Social Proof gewirkt, einmal hat er geschadet. Alle Kunden sind anonymisiert, die Scribbles zeigen nur das Prinzip.

Test 1: Beliebtheits-Badges auf der Produktdetailseite eines Technikhändlers

• Seitentyp: Produktdetailseite, Desktop und Mobile

• Branche: Technik-Onlinehandel

• Hypothese: Wenn wir Produkte mit Badges wie „Bestseller“ und „Kundenfavorit“ kennzeichnen, dann kaufen mehr Nutzer diese Produkte, weil sie auf den ersten Blick erkennen, wie gefragt sie sind.

• Ergebnis: +35,07 % Käufe der Produkte mit Badge, signifikant (über 99 % Konfidenz)

Die Badges erschienen nur bei Produkten, die laut Shopdaten viel und gut bewertet oder häufig verkauft wurden. Auch die Warenkorb-Aktionen für diese Produkte stiegen deutlich (+32,22 %). Gemessen wurde allerdings nur bei Produkten mit Badge. Ob die Kunden insgesamt mehr gekauft oder nur zu den markierten Produkten gewechselt haben, zeigt der Test nicht. Ein drittes neues Badge kennzeichnete Premiumhersteller. Das ist eher Authority als Social Proof.

Test 2: Spenderstimmen im Spendenformular einer Umweltorganisation

• Seitentyp: erster Schritt des Spendenformulars, Desktop und Mobile

• Branche: Umweltorganisation

• Hypothese: Wenn wir im Spendenformular echte Spenderinnen und Spender mit Foto, Name und ihrem persönlichen Grund zeigen, dann gehen mehr Nutzer zum nächsten Schritt, weil sie sehen, dass Menschen wie sie diese Entscheidung schon getroffen haben.

• Ergebnis: +8,64 % Klicks auf „Weiter“, signifikant

Die Stimmen haben vor allem den Einstieg erleichtert. Mehr Nutzer gingen vom ersten zum zweiten Schritt. Der Effekt lag bei den Einmalspenden (+13,41 %). Bei Dauerspenden war kein belastbarer Effekt messbar. Unsere Erklärung ist, dass eine Kundenstimme Zweifel im Moment ausräumt. Für eine langfristige Bindung brauchen Spender offenbar mehr als das Beispiel anderer.

Test 3: Bewertungsteaser above the fold auf der Produktdetailseite eines Softwareanbieters

• Seitentyp: Produktdetailseite, Desktop

• Branche: Software

• Hypothese: Wenn wir Expertenmeinungen, Kundenbewertungen und Nutzerumfragen am Seitenende bündeln und oben einen Bewertungsteaser zeigen, dann legen mehr Nutzer das Produkt in den Warenkorb, weil die Bewertungen besser sichtbar sind.

• Ergebnis: −7,28 % Warenkorb-Aktionen in der Kaufbox, signifikant

Die Bewertungen wurden in der Variante deutlich mehr gelesen. Gekauft wurde trotzdem weniger. Über alle Wege in den Warenkorb lag die Variante 3,42 % unter der Kontrolle, allerdings nicht signifikant. Auch Umsatz pro Besucher und Warenkorbwert lagen niedriger. Wir sehen zwei Gründe. Der Teaser hat die Produkt-Highlights verdrängt, die in früheren Tests bei diesem Kunden gewonnen hatten. Außerdem haben Bewertungen manche Nutzer offenbar zum Vergleich mit günstigeren Versionen gebracht. Social Proof an der falschen Stelle ist kein neutrales Extra. Er kann den stärkeren Kaufgrund verdrängen.

Was unsere Metaanalyse über Social Proof sagt

In unserer Metaanalyse aller Tests aus unserem Archiv liegt Social Proof über alle Projekte im oberen Mittelfeld. Vom Durchschnitt hebt sich das Pattern statistisch nicht ab. Je nach Seitentyp und Branche verschiebt sich die Rangfolge. Im Modehandel liegt Social Proof weiter vorne als im Schnitt, auf Landingpages und bei Finanzen und Versicherungen weiter hinten.

Solche Verschiebungen entstehen bei uns aber meist auch in Zufallsstichproben gleicher Größe. Belastbar ist vor allem, dass es keine feste Rangliste gibt, die überall gilt. Gleichzeitig unterscheiden sich unsere Kunden untereinander mindestens so stark wie die Patterns. Die Metaanalyse liefert deshalb Hypothesen, keine Regeln.

Aus den drei Tests lernen wir vor allem eines. Social Proof wirkt, wenn er einen Zweifel genau dort ausräumt, wo er entsteht. Der Badge hilft bei der Produktwahl, die Spenderstimme beim ersten Schritt. Der Bewertungsteaser stand dagegen dort, wo vorher ein stärkerer Kaufgrund stand.

Social Proof Beispiele aus der Praxis

Hotel-Handtücher: Was andere Gäste in diesem Zimmer tun

Noah Goldstein, Robert Cialdini und Vladas Griskevicius haben 2008 in einem US-Hotel Hinweiskarten im Bad getestet. Die Standardkarte bat darum, der Umwelt zuliebe Handtücher mehrfach zu nutzen. Eine andere Karte sagte, dass die Mehrheit der Gäste genau das tut. Die Wiederverwendung stieg von 35,1 % auf 44,1 %. In einem zweiten Experiment wirkte der Hinweis am stärksten, wenn er sich auf Gäste im selben Zimmer bezog (49,3 % gegenüber 37,2 %). Je näher die Bezugsgruppe, desto stärker der Effekt.

Steuerbriefe: Die Mehrheit zahlt pünktlich

Die britische Steuerbehörde hat mit Forschern um Michael Hallsworth Mahnschreiben an über 100.000 Steuerzahler getestet. Einige Briefe enthielten den Satz, dass neun von zehn Menschen ihre Steuern pünktlich zahlen. Die stärkste Version ergänzte, dass der Empfänger zur kleinen Minderheit gehört, die noch nicht gezahlt hat. Sie erhöhte den Anteil der Zahlungen innerhalb von 23 Tagen um 3,8 bis 5,1 Prozentpunkte, je nach Berechnung im Paper. Die Studie erschien 2017 im Journal of Public Economics.

Stromrechnung: Der Blick auf die Nachbarn

Der Energiedienstleister Opower schickte Haushalten in den USA Berichte, die ihren Stromverbrauch mit dem ähnlicher Nachbarn verglichen. Der Ökonom Hunt Allcott hat das 2011 an rund 80.000 Haushalten ausgewertet. Die Haushalte mit Vergleich verbrauchten im Schnitt rund 2 % weniger Strom. Das klingt wenig. Für eine Maßnahme, die nur aus einem Stück Papier besteht, ist es viel.

So setzt du Social Proof ein: Checkliste

• Kundenproblem prüfen: Zweifeln deine Kunden an der Qualität oder am Anbieter? Nur dann hilft eine Bestätigung durch andere. Fehlt ein Kaufgrund, brauchst du ein anderes Pattern.

• Die passende Form wählen: Sterne für die Masse, Badges für die schnelle Wahl in der Liste, Kundenstimmen für persönliche Zweifel.

• Ähnliche Menschen zeigen: Je näher die Bezugsgruppe am Kunden ist, desto stärker wirkt der Hinweis. „Käufer dieses Modells“ schlägt „alle Kunden“.

• An den Ort des Zweifels setzen: Social Proof gehört dorthin, wo die Frage entsteht. Er darf stärkere Kaufargumente nicht verdrängen.

• Nur echte Daten verwenden: Jede Zahl, jedes Label und jede Stimme muss stimmen und nachprüfbar sein.

• Konkrete und aktuelle Zahlen nennen: „Über 100.000 zufriedene Kunden“ ist eine Floskel, wenn die Zahl seit Jahren gleich bleibt. Eine aktuelle Zahl aus einer echten Kundenbefragung ist ein Beleg.

• Bis zum Umsatz messen: Werte nicht nur Klicks auf Bewertungen aus, sondern auch Warenkorb, Bestellungen und Umsatz pro Besucher.

• Mobile und Desktop getrennt ansehen: Ein Element, das auf dem Desktop daneben steht, kann auf dem Smartphone den Kaufbutton nach unten schieben.

Testidee: Wenn wir auf der Kategorieseite Produkte mit „Bestseller in dieser Kategorie“ kennzeichnen, dann klicken mehr Nutzer auf diese Produkte und kaufen sie, weil sie ohne Lesen erkennen, was andere in genau dieser Kategorie wählen.

Typische Fehler bei Social Proof

• Social Proof verdrängt den Kaufgrund: Im Software-Test schob der Bewertungsteaser die Produkt-Highlights nach unten. Die Warenkorb-Aktionen in der Kaufbox sanken deutlich.

• Zu wenige Bewertungen: Ein Produkt mit zwei Bewertungen wirkt schlechter als eines ohne Sterne. Bei einem Sportfachhändler haben wir die Bewertungen deshalb mobil ausgeblendet. Der Umsatz stieg in der Tendenz (+2,93 %), der Warenkorbwert signifikant (+3,71 %).

• Negativer Social Proof: Wer betont, wie viele etwas Falsches tun, macht das Falsche normal. Im Petrified Forest National Park in Arizona wurden mit dem Schild „Viele frühere Besucher haben versteinertes Holz mitgenommen“ 7,92 % der markierten Holzstücke gestohlen. Mit einem klaren Verbot waren es 1,67 % (Cialdini und Kollegen 2006).

• Die falsche Bezugsgruppe: „Über eine Million Kunden“ sagt wenig, wenn der Kunde wissen will, ob das Produkt für Menschen wie ihn passt.

• Die Masse bei exklusiven Produkten: Wer etwas Besonderes sucht, will nicht dasselbe wie alle. Der Ökonom Harvey Leibenstein hat das 1950 als Snob-Effekt beschrieben. Bei Luxusartikeln oder Einzelstücken kann „Bestseller“ den Reiz deshalb senken.

• Ein Ergebnis wird zur Regel: Die Badges haben bei einem Technikhändler gewirkt. Ob sie in deinem Shop genauso wirken, zeigt nur ein eigener Test.

Grenzen, Risiken und Dark Patterns

Social Proof hat eine Schwäche. Er verstärkt sich selbst, auch wenn die Masse irrt. Lev Muchnik, Sinan Aral und Sean Taylor haben 2013 auf einer Nachrichtenseite einzelnen Kommentaren zufällig eine positive Bewertung gegeben. Diese Kommentare bekamen danach mit 32 % höherer Wahrscheinlichkeit weitere positive Bewertungen. Ihre Gesamtbewertung lag am Ende im Schnitt 25 % höher. Ein früher Vorsprung wird also größer, ohne dass sich die Qualität ändert. Für Shops heißt das, dass neue Produkte ohne Bewertungen einen Nachteil haben, der nichts mit ihrer Qualität zu tun hat.

Auch einzelne Klassiker halten nicht überall. Das Hotel-Experiment, das wir weiter oben beschreiben, ließ sich in deutschen Hotels nicht bestätigen. Bohner und Schlüter fanden 2014 keinen Unterschied zwischen dem Hinweis auf andere Gäste und dem reinen Umweltappell. Eine gemeinsame Auswertung aller Studien zu den Hotel-Handtüchern von Benjamin Scheibehenne und Kollegen spricht 2016 insgesamt für einen Effekt. Er fällt aber kleiner aus als im ersten Experiment.

Weil Social Proof so stark wirkt, wird er oft gefälscht. Gekaufte Bewertungen, Fantasiezahlen und erfundene Live-Zähler wie „23 Personen sehen sich das gerade an“ gehören zu den häufigsten Dark Patterns im Onlinehandel. Viele solcher Zähler zeigen Zufallswerte, die mit echten Besuchern nichts zu tun haben.

Das Muster ist älter als das Internet. Manche Clubs lassen vor dem Eingang eine Schlange entstehen, obwohl drinnen kaum jemand ist. Ein erfundener Live-Zähler ist die digitale Version dieser Schlange.

Rechtlich ist das klar geregelt. Seit dem 28. Mai 2022 gelten in Deutschland neue Regeln aus der Omnibus-Richtlinie der EU (Richtlinie (EU) 2019/2161). Die schwarze Liste im Anhang des Gesetzes gegen den unlauteren Wettbewerb verbietet seitdem ausdrücklich, gefälschte Bewertungen einzureichen oder in Auftrag zu geben (Nr. 23c). Ebenso verboten ist die Behauptung, Bewertungen stammten von echten Käufern, ohne dass der Händler das angemessen prüft (Nr. 23b). Wer Bewertungen zeigt, muss außerdem angeben, ob und wie er ihre Echtheit sicherstellt (§ 5b Abs. 3 UWG). Erfundene Kundenzahlen und Live-Zähler sind unwahre Angaben und damit irreführend nach § 5 UWG.

Online-Plattformen verbietet der Digital Services Act der EU zudem manipulative Gestaltung (Art. 25). Die EU-Kommission plant mit dem Digital Fairness Act weitere Regeln gegen Dark Patterns. Das ist keine Rechtsberatung. Für die Praxis reicht eine Regel. Jede Zahl und jede Stimme muss echt sein.

Auch ohne Rechtsfolgen schaden falsche Signale. Kunden lernen schnell, einen Zähler zu durchschauen, der bei jedem Neuladen eine andere Zahl zeigt. Danach glauben sie auch den echten Bewertungen weniger. Wo die Grenze zur Manipulation liegt, beschreibt unser Artikel zu Dark Patterns.

Häufige Fragen zu Social Proof

Was versteht man unter Social Proof?

Social Proof bedeutet, dass wir ein Verhalten für richtig halten, wenn wir es bei vielen anderen sehen. Robert Cialdini hat das Prinzip 1984 beschrieben. Es wirkt am stärksten, wenn wir unsicher sind und die anderen uns ähneln. Im Onlineshop zeigt es sich als Bewertung, Bestseller-Label, Kundenzahl oder Kundenstimme.

Was ist Social Proof auf Deutsch?

Auf Deutsch heißt Social Proof soziale Bewährtheit. Wörtlich übersetzt bedeutet der Begriff sozialer Beweis. Gemeint ist, dass uns das Verhalten anderer als Beleg dafür dient, was richtig ist. Im Marketing und in der Conversion-Optimierung ist der englische Begriff gebräuchlicher.

Was bedeutet soziale Bewährtheit?

Soziale Bewährtheit bedeutet, dass sich etwas bewährt hat, weil viele andere es schon gewählt haben. Je mehr Menschen ein Produkt kaufen oder empfehlen, desto eher halten wir es für gut. Der Begriff stammt aus der deutschen Übersetzung von Cialdinis Buch.

Welche Beispiele gibt es für Social Proof?

Bekannte Beispiele sind die Hotelkarte, die zeigt, dass die meisten Gäste ihre Handtücher mehrfach nutzen, und der Steuerbrief mit dem Hinweis, dass neun von zehn Menschen pünktlich zahlen. Im Onlineshop gehören Sterne, „Bestseller“-Labels und Kundenstimmen dazu. In einem unserer Tests stiegen die Käufe markierter Produkte mit Beliebtheits-Badges um 35,07 %.

Was ist der Unterschied zwischen Social Proof und Testimonials?

Testimonials sind eine Form von Social Proof. Social Proof ist der Oberbegriff für alle Hinweise auf das Verhalten anderer, von der Sternebewertung bis zur Kundenzahl. Ein Testimonial ist die Stimme eines einzelnen Kunden mit Namen, oft mit Foto und Begründung.

Warum funktioniert Social Proof manchmal nicht?

Meist steht er an der falschen Stelle, zeigt die falsche Bezugsgruppe oder wirkt unglaubwürdig. In einem unserer Tests verdrängte ein Bewertungsteaser die Produkt-Highlights, die Warenkorb-Aktionen sanken. Wenige oder schlechte Bewertungen können ebenfalls schaden. Und wer zeigt, dass viele etwas Falsches tun, macht genau das normal.

Weiterlesen

Wenn Experten statt Kunden empfehlen sollen, lies den Artikel zu Authority. Wie eine Rangfolge die Wahl erleichtert, zeigt der Artikel zum Ranking. Social Proof ist eines der Prinzipien, die Cialdini beschrieben hat. Die übrigen findest du im Artikel Cialdini reloaded.

Über den Autor und Quellen

Marcel Licht ist Vorstand der konversionsKRAFT AG. Die Testergebnisse in diesem Artikel stammen aus dem Testarchiv von konversionsKRAFT.

• Leibenstein, H. (1950): Bandwagon, Snob, and Veblen Effects in the Theory of Consumers' Demand. Quarterly Journal of Economics, 64(2), 183–207.

• Asch, S. E. (1951): Effects of Group Pressure upon the Modification and Distortion of Judgments. In H. Guetzkow (Hrsg.), Groups, Leadership and Men. Carnegie Press.

• Cialdini, R. B. (1984): Influence: The Psychology of Persuasion. William Morrow.

• Cialdini, R. B., Demaine, L. J., Sagarin, B. J., Barrett, D. W., Rhoads, K. & Winter, P. L. (2006): Managing Social Norms for Persuasive Impact. Social Influence, 1(1), 3–15.

• Goldstein, N. J., Cialdini, R. B. & Griskevicius, V. (2008): A Room with a Viewpoint: Using Social Norms to Motivate Environmental Conservation in Hotels. Journal of Consumer Research, 35(3), 472–482.

• Allcott, H. (2011): Social Norms and Energy Conservation. Journal of Public Economics, 95(9–10), 1082–1095.

• Muchnik, L., Aral, S. & Taylor, S. J. (2013): Social Influence Bias: A Randomized Experiment. Science, 341(6146), 647–651.

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• Scheibehenne, B., Jamil, T. & Wagenmakers, E.-J. (2016): Bayesian Evidence Synthesis Can Reconcile Seemingly Inconsistent Results: The Case of Hotel Towel Reuse. Psychological Science, 27(7), 1043–1046.

• Hallsworth, M., List, J. A., Metcalfe, R. D. & Vlaev, I. (2017): The Behavioralist as Tax Collector: Using Natural Field Experiments to Enhance Tax Compliance. Journal of Public Economics, 148, 14–31.

• Spiegel Research Center (2017): How Online Reviews Influence Sales. Northwestern University, Medill.

• Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG), § 5, § 5b Abs. 3 und Anhang Nr. 23b und 23c, in der Fassung seit 28. Mai 2022.