Ich habe Read.ai und Sembly.ai 30 Tage lang in 47 verschiedenen Meetings parallel getestet. Hier sind die unverfälschten Genauigkeitswerte und welches Tool in realen Szenarien tatsächlich besser abschneidet.
🔬 Testaufbau: So habe ich die Genauigkeit gemessen
Um einen fairen Vergleich zu gewährleisten, habe ich beide Tools gleichzeitig verwendet in:
- 23 Zoom-Meetings (Mischung aus 2–8 Teilnehmenden)
- 15 Google Meet-Anrufe (einschließlich Kundenpräsentationen)
- 9 Microsoft Teams-Sitzungen (interne Meetings)
- Verschiedene Audioqualitätsbedingungen
- Unterschiedliche Sprecherakzente und -geschwindigkeiten
Jedes Transkript wurde manuell mit dem Originalaudio abgeglichen, um die prozentuale Wort-für-Wort-Genauigkeit zu berechnen.
📊 Die Zahlen: Gesamtergebnisse zur Genauigkeit
87.3%
- Beste Leistung: 94 % (klare Audioqualität, eine einzelne sprechende Person)
- Schlechteste Leistung: 76 % (starker Akzent, Hintergrundgeräusche)
- Am konsistentesten über verschiedene Besprechungstypen hinweg
- Ausgezeichnete Sprechererkennung
84.7%
- Beste Leistung: 92 % (strukturierte Geschäftsanrufe)
- Schlechteste Leistung: 72 % (schnell geführte Gespräche)
- Stark in formellen Besprechungsumgebungen
- Besser bei technischer Terminologie
🎯 Genauigkeit nach Meeting-Typ
Formelle Geschäftstreffen
89.2% | Sembly.ai. 88.1%
Sehr ähnliche Leistung in strukturierten Umgebungen. Beide glänzen bei agendabasierten Diskussionen.
Lockere Team-Check-ins
86.8% | Sembly.ai. 82.3%
Read.ai kommt mit informellen Gesprächen besser zurecht. Sembly hat Probleme mit sich überschneidenden Wortbeiträgen.
Kunden-/Verkaufsanrufe
88.5% | Sembly.ai. 85.9%
Read.ai gewinnt bei gemischter Sprecher-Dynamik. Beide gehen gut mit professionellem Vokabular um.
Technische/Ingenieurwesen-Meetings
85.1% | Sembly.ai. 86.2%
Leichter Vorteil für Sembly.ai bei technischem Fachjargon und Akronymen.
🔍 Wo jedes Tool glänzt
Stärken von Read.ai
- Überlegene Sprechererkennung (95 % vs. 88 %)
- Bessere Handhabung von Unterbrechungen und Übersprechen
- Genauere Zeitstempel
- Konsequente Leistung über alle Plattformen hinweg
- Besser mit nicht-muttersprachlichen Englischsprechern
Stärken von Sembly.ai
- Hervorragende Erkennung des technischen Wortschatzes
- Besser beim Erfassen von Zahlen und Daten
- Überlegene Integration mit CRM-Systemen
- Detailliertere Gesprächsanalysen
- Bessere Formatierung strukturierter Inhalte
🎧 Testen der Auswirkungen der Audioqualität
Kristallklare Audio
92.8% | Sembly.ai. 90.4%
Beide liefern bei hochwertigem Audio eine ausgezeichnete Leistung. Minimaler Unterschied.
Gute Audioqualität (typisches Büro)
87.9% | Sembly.ai. 85.2%
Read.ai behält die Genauigkeit mit standardmäßiger Audioqualität besser bei.
Schlechte Audioqualität (Echo, Rauschen)
79.5% | Sembly.ai. 76.8%
Beide haben erhebliche Schwierigkeiten. Read.ai ist etwas robuster gegenüber Rauschen.
🗣 Testen der Sprecherdiversität
Muttersprachler:innen Englisch
91.2% | Sembly.ai. 88.7%
Read.ai funktioniert besser mit verschiedenen regionalen Akzenten.
Nicht-englische Muttersprachler
83.1% | Sembly.ai. 79.3%
Erheblicher Vorteil von Read.ai für internationale Teams.
Gemischte Sprechgruppen
88.4% | Sembly.ai. 84.9%
Read.ai geht besser mit Akzentvielfalt innerhalb einzelner Meetings um.
⚡ Geschwindigkeit und Verarbeitung
Transkription in Echtzeit
- 2-3 second delay average
- 4-5 second delay average
- Read.ai ist schneller für das Live-Mitschreiben
Zusammenfassungserstellung
- 45 seconds post-meeting
- 90 seconds post-meeting
- Read.ai liefert Zusammenfassungen doppelt so schnell
💰 Analyse von Genauigkeit vs. Kosten
- Kostenlos: 5 Meetings/Monat
- Pro: 15 $/Monat (unbegrenzte Meetings)
- Genauigkeit pro Dollar: 5,82 Punkte/$
- Kostenlos: 4 Meetings/Monat
- Professional: 10 $/Monat (unbegrenzte Meetings)
- Genauigkeit pro Dollar: 8,47 Punkte/$
Gewinner: Sembly.ai bietet trotz geringerer Gesamtgenauigkeit ein besseres Verhältnis von Genauigkeit zu Kosten.
🔧 Fehleranalyse in der Praxis
Häufige Read.ai-Fehler
- Verpasst gelegentlich kurze Zwischenrufe (äh, aha)
- Manchmal teilt er einzelne Wörter in mehrere Wörter auf
- Kann Schwierigkeiten mit sehr schnellen Sprechern haben
- Weist in großen Gruppen gelegentlich falsche Sprecherlabels zu
Häufige Sembly.ai-Fehler
- Häufiger mit lockeren Umgangssprach‑Kontraktionen
- Hat Schwierigkeiten mit sich überschneidenden Gesprächen
- Fügt manchmal Wörter hinzu, die nicht gesagt wurden
- Weniger genau bei branchenspezifischem Slang
📈 Genauigkeitsverbesserung im Laufe der Zeit
Ergebnisse Woche 1–2:
- 85.8% (learning user speech patterns)
