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name: av-evidence-trust
description: Bewertet die Readiness-Dimension „Evidence & Trust" — verdient sich das Unternehmen sichtbar Vertrauen für seine Behauptungen (Autorschaft, Quellen, Aktualität, Transparenz, unabhängige Reputation)? Nutzen, wenn im 7-Dimensionen-Readiness-Audit die Vertrauenswürdigkeit einer Website als Trust-Audit bepunktet werden soll.
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> **EVN:** Dieser Skill misst die Eigenschaft (Stellhebel) **„Evidence & Trust"** → trägt zum Vorteil **Sichtbarkeit** bei → Nutzen **Auffindbarkeit**.

# av-evidence-trust — Dimension „Evidence & Trust"

Bewertet die fünfte Dimension des Search-&-AI-Readiness-Audits. Leitfrage: *Verdient sich das Unternehmen sichtbar Vertrauen für die Behauptungen, die es aufstellt?*

Score 0–100 als gewichtete Summe aus 5 Sub-Signalen, jedes gegen die 0/25/50/75/100-Rubrik. Das ist ein **Trust-Audit-Framework**, KEIN Google-Ranking-Faktor-Score.

## Wann nutzen

- Wenn ein 7-Dimensionen-Readiness-Audit läuft und die Vertrauens-/Evidenz-Dimension bepunktet werden muss.
- Bei regulierten/risikoreichen Themen (Gesundheit, Recht, Finanzen, Kinder) mit erhöhter Prüftiefe.

## Methode — Sub-Signale und Gewichte (aus 03_MEASUREMENT, Dim. E)

1. **Autor-/Reviewer-Verantwortlichkeit und Credentials** — 25 %
2. **Claim-Sourcing / Evidenz-Qualität** — 25 %
3. **Aktualität, Review-Prozess und Korrektur-/Update-Transparenz** — 15 %
4. **Unternehmens-Transparenz, Erreichbarkeit und Policy-Signale** — 15 %
5. **Relevante unabhängige Reputation oder verdiente Drittreferenzen** — 20 %

`Evidence & Trust Score = Σ (Sub-Score × Gewicht)`

Score-Anker: 0 = kein Nachweis · 25 = vereinzelt, schwach · 50 = teils, Lücken · 75 = stark, kleine Lücken · 100 = reif für Markt + Modell. **Nie 100 nur weil ein Element existiert.**

## Inputs

- Roh-HTML der Über-uns-/Autoren-/Impressum-/Kontakt-Seiten und inhaltstragender Seiten.
- Erkannte Fakten: Autoren-Byline + Credentials, Quellenangaben/Outbound-Citations, sichtbare „zuletzt aktualisiert"-Daten, Impressum/Kontakt/Policies, unabhängige Reviews/Auszeichnungen/Drittreferenzen.
- Regulated-Topic-Flag aus dem Intake (av-intake).

## Output-Format (JSON)

```json
{
  "axis_key": "evidence_trust",
  "score": 0,
  "sub_signals": {
    "authorship":     {"score": 0, "weight": 25, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"},
    "claim_sourcing": {"score": 0, "weight": 25, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"},
    "currentness":    {"score": 0, "weight": 15, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"},
    "transparency":   {"score": 0, "weight": 15, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"},
    "independent_rep":{"score": 0, "weight": 20, "reason": "", "evidence_label": "HYPOTHESIS"}
  },
  "confidence": "B",
  "regulated_topic": false,
  "measured_at": "YYYY-MM-DD"
}
```

## Guardrails

- **KEIN Google-Ranking-Faktor.** Google sagt ausdrücklich: E-E-A-T ist selbst KEIN Ranking-Faktor — Googles Systeme suchen aber Inhalte, die Aspekte von Experience/Expertise/Authoritativeness/Trustworthiness zeigen (SEO Starter Guide). Diese Dimension als Trust-Audit framen, nicht als Ranking-Score.
- Bei regulierten Themen (`regulated_topic: true`): erhöhte Prüftiefe, KEINE automatisierten Inhalts-Empfehlungen ohne Domänen-Review (Gate G4).
- Unabhängige Reputation oft nur per Off-Site-Recherche feststellbar → ehrlich als `HYPOTHESIS` labeln, wenn nicht verifiziert.
- Fehlt Datenzugriff: `MISSING_DATA` / „not measured" statt 0; Confidence auf C.
- Evidenz-Label je Sub-Signal, Mess-Datum immer ausweisen.

## Verwandte Skills

- **av-intake** — liefert das Regulated-Topic-Flag.
- **av-guardrails** — erzwingt Evidenz-Labels, Truth-Rules und Gate G4 für regulierte Themen.
- **av-gap-strategist** — nutzt den Dimensions-Score für die Gap-Strategie.