Photofeeler Anleitung

Photofeeler ist eine Online-Plattform, die unvoreingenommenes Feedback zu Profilfotos für geschäftliche, soziale und Dating-Zwecke durch crowdsourced Bewertungen und KI-Analyse bietet.
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Wie man Photofeeler verwendet

Registrieren Sie sich für ein Konto: Gehen Sie zu Photofeeler.com und erstellen Sie ein kostenloses Konto, indem Sie auf die Schaltfläche 'Anmelden' klicken.
Wählen Sie einen Testtyp: Wählen Sie aus, ob Sie Fotos für geschäftliche, soziale oder Dating-Zwecke testen möchten.
Laden Sie ein Foto hoch: Klicken Sie auf die Schaltfläche 'Neuer Test' und laden Sie das Foto hoch, zu dem Sie Feedback erhalten möchten.
Legen Sie die Testparameter fest: Wählen Sie die demografische Gruppe von Wählern, von denen Sie Feedback erhalten möchten (Altersspanne, Geschlecht usw.).
Starten Sie den Test: Klicken Sie auf 'Test starten', um Ihr Foto für die Wähler sichtbar zu machen.
Warten Sie auf die Ergebnisse: Warten Sie, bis die Wähler Ihr Foto bewertet haben. Dies kann einige Stunden bis einige Tage dauern, je nachdem, ob Sie kostenlose oder kostenpflichtige Credits verwenden.
Ergebnisse anzeigen: Sobald der Test abgeschlossen ist, sehen Sie die Bewertungen Ihres Fotos zu den wichtigsten Eigenschaften sowie etwaige Feedbacknotizen von Wählern.
Vorschläge anwenden: Nutzen Sie das Feedback, um Ihr Foto gegebenenfalls zu verbessern.
Erneut testen, wenn gewünscht: Laden Sie eine verbesserte Version Ihres Fotos hoch und testen Sie erneut, um zu sehen, ob Ihre Bewertungen steigen.
Bewerten Sie andere Fotos: Um kostenlose Credits zu verdienen, bewerten Sie die Fotos anderer Benutzer, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Photofeeler FAQs

Photofeeler nimmt den Datenschutz der Nutzer ernst und verwendet bewährte Datenbankpraktiken, um die Nutzerdaten vertraulich zu halten. Sie haben strenge Maßnahmen ergriffen, um nicht-nutzerbezogene Interaktionen und Abstimmungen abzuhalten. Während einige Nutzer von Inkonsistenzen bei den Bewertungen berichtet haben, zielt Photofeeler insgesamt darauf ab, objektives Foto-Feedback durch eine Kombination aus Nutzerabstimmungen, angestoßenem Feedback und KI, die unzuverlässige Abstimmungen herausfiltert, bereitzustellen.

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