RIGA / BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Zwei Fellows bauen in zehn Wochen eine Restaurant-Empfehlungs-App, die nicht auf anonymen Sterneketten basiert. Stattdessen setzen sie auf private Freundesgruppen, kuratierte Local-Experts und einen „WhatsApp-ähnlichen“ Social-Ansatz für vertrauenswürdige Vorschläge. Als technisches Herzstück planen sie eine semantische KI-Suche, die auch ohne perfekte Schlagworte passende Orte findet. Gleichzeitig bremst sie laut eigener Aussage aktuell noch die Google-Verifikation für den Listen-Import, bevor der Launch zügig Fahrt aufnehmen kann.
Zwischen Riga und Berlin drehen zwei Fellows ihre Wochenpläne konsequent nach dem Produkt: Freitag geht es für eine Workation ins Baltikum, Sonntag zurück in die Hauptstadt, dazwischen liegen Straßengespräche und schnelle Iterationen am Prototyp. Das Ziel klingt zugleich simpel und heikel: Wer Restaurants oder Bars sucht, landet heute oft in einem Kreis aus massenhaft generierten Bewertungen. Die Gründer wollen diesem Gatekeeper-Mechanismus nicht mit noch mehr Daten, sondern mit einem anderen Vertrauensmodell begegnen – und positionieren die App als Gegenentwurf zu anonymen Bewertungsschleifen, bei denen echte lokale Erfahrung schwer von manipulierbaren Kommentaren zu trennen ist.
Im Zentrum steht „Circle Recs“, eine Consumer-App, die Empfehlungen für Restaurants und Bars aus dem eigenen sozialen Umfeld liefern soll. Nutzer bekommen Vorschläge von Freunden, Creatorn und „Locals“, also Menschen, die sich in einer Stadt auskennen – kostenlos, personalisiert und so, dass die Empfehlung nicht wie ein Werbetext wirkt. Der Tonfall ist dabei bewusst auf Situation und Stimmung ausgerichtet: Nicht „das beste Restaurant“ wird priorisiert, sondern der passende Ort für den Moment, etwa für ein romantisches Date oder für einen Abend, bei dem das „Gefühl“ zählt. Die Gründer formulieren das als Abkehr von einer starren Suche hin zu einer sozialen Orientierung, bei der nicht das Objekt, sondern der Kontext den Ausschlag gibt.
Damit verschiebt sich das Produkt auch technisch aus dem reinen Ranking heraus. Der von den Gründern genannte „Social Layer“ soll verhindern, dass ein Algorithmus allein entscheidet. Nutzer legen Freundesgruppen an und teilen Empfehlungen innerhalb dieser Kreise. So entsteht ein System, in dem der Ausgangspunkt sozialer Nähe ist – und in dem Vertrauen bereits in der Datenquelle steckt. Für den Startup-Ansatz ist das mehr als UX-Thema: Ein Gruppenmodell kann den Bedarf an „Ersatzbeweisen“ reduzieren, weil die Empfehlung im selben Netzwerk entsteht, in dem auch Rückfragen, Diskussionen und Wiederverwendung stattfinden. Gleichzeitig bleibt die App nach der Vorstellung der Gründer erweiterbar, etwa durch Creators oder besonders aktive Nutzer, die in passende Gruppen integriert werden sollen.
Technisch adressieren die beiden das zweite große Problem klassischer Empfehlungs-Apps: die Abhängigkeit von genauen Schlagworten. Als „zweites Alleinstellungsmerkmal“ nennen sie eine KI-Suche mit semantischem Verständnis. Die App soll Reviews und Freitext so auswerten, dass Nutzer auch dann gute Ergebnisse erhalten, wenn sie ihre Intention nicht über die perfekten Keywords beschreiben. Wer etwa nach einem Ort mit bestimmter Stimmung sucht oder einen romantischen Spot sucht, soll nicht zwingend auf feste Filter angewiesen sein. Stattdessen sollen aus vielen einzelnen Beiträgen relevante Empfehlungen herausgearbeitet werden, ohne dass der Nutzer erst lernen muss, wie „Suchanfragen“ in einer Datenbank exakt zu formulieren sind.
Die Monetarisierung planen die Gründer dabei bewusst nicht als klassischen Bewertungsmarkt. Die Nutzung soll für Endkunden kostenlos bleiben; Geld soll eher über eine Affiliate-Mechanik und Gutscheincodes fließen. Die Logik: Eine ausgewählte Location zahlt einen Betrag an die App, wenn über die Plattform ein Besuch gebucht wurde. Daneben arbeiten die Fellows bereits an exklusiven Restaurant- und Barpartnerschaften, um die Kette vom Empfehlungszeitpunkt bis zum Umsatzversprechen für Gastgeber nachvollziehbar zu machen. Das ist nicht nur Go-to-Market, sondern wirkt auch auf den Datenbestand zurück: Wenn Promotions an echte Buchungen geknüpft sind, sinkt der Anreiz für „Sterneschummel“ als Nebeneffekt der Vergütung, sofern die Plattform sauber trackt und die richtigen Ereignisse auswertet.
Der Engpass liegt laut eigener Einschätzung allerdings zunächst außerhalb der App-Logik: Für den geplanten Import gespeicherter Listen über Google wartet das Projekt noch auf die Verifikation der Import-Funktion. Genau diese Schnittstelle ist für das Onboarding entscheidend, weil Nutzer so nicht alle Orte manuell neu anlegen müssten. In der Argumentation der Gründer ist das der erste Nutzungsmoment: Mit einem Klick sollen persönliche Listen in die App übertragen werden und damit sofort soziale und semantische Empfehlungen starten. Bis dahin haben sie zwar bereits versucht, den Prozess zu beschleunigen, doch der Launch bleibt gebremst, solange die externe Freigabe nicht durch ist.
Sobald das Problem gelöst ist, soll das Wachstum über zwei Kanäle laufen: erstens über Freundesgruppen, zweitens über Creator und Micro-Influencer. Dabei setzen sie nicht auf maximale Reichweite, sondern auf Glaubwürdigkeit in einer Nische – etwa Food-Influencer, Travel-Creator oder lokale Insider. Entscheidend ist der Netzwerkeffekt: Freunde können per Link eingeladen werden, und aus einzelnen Empfehlungen wird dadurch eine dynamische Gruppe, die neue Mitglieder schneller „abholt“. Für Unternehmen in diesem Umfeld bedeutet das eine klare Konsequenz für die Produktentwicklung: Wenn der Wert nicht nur im Modell, sondern im sozialen Graphen entsteht, dann wird die technische Qualität der KI-Suche nur dann dauerhaft relevant, wenn die Einbettung in Gruppen- und Creator-Workflows früh mitwächst.
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