Warum ist Yazio so ungenau?

Die "Ungenauigkeit" von Yazio resultiert hauptsächlich aus seiner crowdsourced Datenbank — nicht aus der Kalorienberechnung. Verifizierte Datenbank-Apps wie Cronometer und Nutrola beheben dies an der Wurzel.

Die Berechnungen, die Yazio mit den eingegebenen Zahlen anstellt, sind in Ordnung. Das Problem liegt jedoch in den Eingaben. Wenn die Lebensmittel, die Sie protokollieren, aus einem von der Community beigetragenen Eintrag stammen, der eine geschätzte Portionsgröße und keine Fotoüberprüfung hat, kann die Ausgabe nur so genau sein wie die Eingabe — und über einen ganzen Tag hinweg summieren sich die Fehler zu einem Kalorienbudget, das nicht mehr der Realität entspricht.

Dieser Beitrag erläutert genau, woher die Abweichungen kommen, warum so viele Nutzer dies innerhalb weniger Wochen ernsthaften Trackings bemerken und wie verifizierte Datenbank-Apps das Problem an der Stelle lösen, an der es entsteht. Wenn Sie jemals festgestellt haben, dass Yazio Ihnen sagt, dass ein selbstgekochtes Gericht die gleichen Kalorien hat wie eine Fast-Food-Version desselben Gerichts, wissen Sie bereits, dass das Problem nicht in der Arithmetik liegt.

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Die 5 Ursachen für die Ungenauigkeit von Yazio

1. Von der Community eingereichte Lebensmittel

Die Datenbank von Yazio, ähnlich wie die von MyFitnessPal, besteht größtenteils aus benutzereingereichten Einträgen. Wenn jeder Benutzer ein Lebensmittel mit beliebigen Kalorien- und Makrowerten hinzufügen kann, füllt sich die Datenbank mit Duplikaten, Tippfehlern und Schätzungen. Suchen Sie nach "Hähnchenbrust" in einer crowdsourced Datenbank, und Sie werden Dutzende von Einträgen sehen — einige genau, andere um den Faktor zwei daneben, einige ohne Makros und einige mit Werten, die offensichtlich nie gemessen wurden.

Die App weiß nicht, welcher Eintrag korrekt ist. Sie wissen nicht, welcher Eintrag korrekt ist. Sie tippen auf den ersten, der vernünftig aussieht, und diese Entscheidung wird zur Grundlage jedes nachfolgenden Protokolls. Über eine Woche hinweg wählen Sie vielleicht am Montag einen kalorienarmen Eintrag, am Mittwoch einen kalorienreichen Eintrag und am Freitag ein "Hausrezept", das jemand geschätzt hat — alles für dasselbe Lebensmittel. Die täglichen Summen sehen sauber aus; die zugrunde liegenden Daten sind jedoch Rauschen.

2. Manuelle Portionsschätzungen

Selbst wenn Sie einen perfekten Datenbankeintrag auswählen, müssen Sie immer noch schätzen, wie viel Sie tatsächlich gegessen haben. Ein "mittlerer Apfel", eine "Handvoll Mandeln", eine "Scheibe Brot", ein "Löffel Reis" — das sind keine Einheiten. Das sind Schätzungen, die als Maßeinheiten verkleidet sind. Yazio bietet voreingestellte Portionsbeschreibungen an, um das Protokollieren zu beschleunigen, was praktisch ist, aber eine zweite Fehlerquelle zusätzlich zur Datenbankebene einführt.

Forschungen zur Schätzung von Lebensmittelportionen zeigen, dass die meisten Menschen die Portionsgröße bei energiedichten Lebensmitteln um 20 bis 50 Prozent unterschätzen und bei lebensmitteldichten Lebensmitteln überschätzen. Ohne eine Waage oder einen visuellen Referenzpunkt ist Ihr "100g Pasta" fast sicher 130g oder 150g. Multiplizieren Sie das über drei Mahlzeiten, zwei Snacks und einen Kaffee mit Milch, und das Tagesprotokoll liegt um mehrere hundert Kalorien daneben, bevor spezifische Fehler der App hinzukommen.

3. Keine KI-Fotoüberprüfung

Dies ist die moderne Lücke. Wenn ein Benutzer nicht weiß, welcher Datenbankeintrag oder welche Portionsgröße richtig ist, ist die Lösung die KI-Fotoidentifikation — ein Foto machen, das Modell identifiziert die Lebensmittel und schätzt die Portionen anhand visueller Hinweise und Referenzobjekten und protokolliert verifizierte Daten. Apps, die dies gut machen, können sowohl die Datenbankauswahl als auch die Portionsschätzung in einem Schritt lösen, indem sie Referenzobjekte, Tiefenhinweise und trainierte Portionsmodelle verwenden.

Yazio bietet keinen starken KI-Foto-Logging-Weg. Die Benutzer sind auf manuelle Suche, manuelle Eingabe der Portionen und ihr eigenes Gedächtnis angewiesen. Bei selbstgemachten Mahlzeiten, Restaurantgerichten oder Lebensmitteln ohne sauberen Barcode liegt die Genauigkeitsgrenze dort, wo Sie sich erinnern und schätzen können. Diese Grenze ist niedrig, und jede Mahlzeit, die auf diese Weise protokolliert wird, erbt sowohl den Datenbankfehler als auch den Portionsfehler gleichzeitig.

4. Lücken bei Makro- und Mikronährstoffen

Einträge aus der Community enthalten in der Regel Kalorien und die drei Hauptmakros, weil dies die Angaben sind, nach denen gefragt wird. Ballaststoffe, Zucker, Natrium, gesättigte Fette und alle Mikronährstoffe — Vitamine, Mineralien, Spurenelemente — bleiben leer, werden als null markiert oder inkonsistent ausgefüllt. Die täglichen Summen von Yazio für alles, was über Kalorien und Makros hinausgeht, basieren daher auf einem Flickenteppich aus vollständigen und unvollständigen Einträgen.

Wenn Sie Natrium wegen Bluthochdruck, Eisen wegen eines Mangels oder Ballaststoffe für die Darmgesundheit verfolgen, können die Zahlen in Yazio nicht vertraut werden. Nicht, weil die App defekt ist, sondern weil die zugrunde liegenden Daten einfach nicht vorhanden sind. Die App zeigt eine saubere Summe "Natrium: 1.450mg", aber die Berechnung könnte fünf Einträge summieren, die Natrium berichteten, und sieben Einträge, die null berichteten — ohne anzugeben, welcher welcher ist.

5. Veraltete oder kopierte Etiketten

Lebensmittelhersteller ändern Rezepte. Restaurants aktualisieren Menüs. Länder überarbeiten die Vorschriften zur Lebensmittelkennzeichnung. Eine crowdsourced Datenbank wird selten gegen diese Änderungen gewartet — ein 2019 eingereichter Eintrag kann immer noch das Haupttreffer für ein Produkt sein, dessen Rezept 2023 reformuliert wurde. Etiketten werden auch über ähnliche Produkte hinweg kopiert (Eigenmarke vs. Markenname, alte Verpackung vs. neue Verpackung), sodass der Eintrag, den Sie auswählen, ein Produkt beschreiben kann, das in dieser Form nicht mehr existiert.

Für verpackte Lebensmittel bedeutet dies, dass Ihr Barcode-Scan möglicherweise ein veraltetes Etikett zurückgibt. Für Restaurantgerichte bedeutet es, dass der Community-Eintrag für ein Menüelement einer Kette möglicherweise das Rezept des letzten Jahres widerspiegelt. Für markenrechtlich geschützte Zutaten bedeutet es, dass die Makros, die Sie protokollieren, zwei Generationen hinter dem Produkt auf Ihrer Theke zurückliegen können. Nichts davon zeigt sich in der Benutzeroberfläche von Yazio; alles sieht gleich autoritativ aus.

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Wie verifizierte Datenbanken das Problem lösen

Verifizierte Datenbank-Apps ersetzen das Community-First-Modell durch ein von Ernährungswissenschaftlern überprüftes Modell. Jeder Eintrag wird mit autoritativen Quellen abgeglichen — USDA FoodData Central in den Vereinigten Staaten, NCCDB (Nutrition Coordinating Center Database) für Forschungsdaten, BEDCA (Base de Datos Espanola de Composicion de Alimentos) in Spanien, BLS (Bundeslebensmittelschlussel) in Deutschland und ähnlichen nationalen Datenbanken in Frankreich, dem Vereinigten Königreich und den nordischen Ländern. Einträge werden normalisiert, dedupliziert und überprüft, bevor sie die Benutzer erreichen.

Dies beseitigt nicht den Fehler bei der Portionsschätzung — das ist ein separates Problem — aber es entfernt den Datenbankfehler vollständig. Wenn Sie nach "Hähnchenbrust" in einer verifizierten Datenbank suchen, gibt es einen kanonischen Eintrag pro Zubereitungsart (roh, gekocht, gegrillt, ohne Haut), mit Werten, die mit der Referenzdatenbank übereinstimmen, und einem vollständigen Nährstoffprofil, einschließlich Mikronährstoffen.

Cronometer ist seit Jahren der Standard für das Tracking mit verifizierten Datenbanken und bezieht hauptsächlich Daten von USDA und NCCDB. Nutrola erweitert diesen Ansatz auf über 1,8 Millionen Einträge, die über USDA, NCCDB, BEDCA, BLS und andere nationale Quellen abgeglichen werden — und fügt KI-Foto-Logging hinzu, um das Problem der Portionsschätzung im selben Prozess zu lösen.

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Wann Yazio ausreichend genau ist

Yazio ist keine schlechte App. Für viele Benutzer ist sie genau genug für das Ziel, das sie tatsächlich haben.

Wenn Sie ein Bewusstsein dafür entwickeln, was Sie essen, ist die Richtungsgenauigkeit von Yazio in Ordnung. Zu wissen, dass das Frühstück etwa 400 Kalorien und das Mittagessen etwa 600 Kalorien hatte, reicht oft aus, um den Snack zu bemerken, den Sie um 15 Uhr vergessen haben. Gewichtsverlust auf der Ebene der Allgemeinbevölkerung funktioniert, wenn Sie ein Kaloriendefizit schaffen, das Sie über eine Woche hinweg spüren können — und die Zahlen von Yazio, selbst mit Datenbank- und Portionsfehlern, bewegen sich normalerweise in die richtige Richtung, wenn Sie weniger essen.

Wenn Ihre Lebensmittel größtenteils verpackt, barcode-scanned und wöchentlich konsistent sind, tendiert der Datenbankfehler bei diesen spezifischen Artikeln dazu, sich zu stabilisieren. Dasselbe Joghurt, dasselbe Brot, dasselbe Proteinriegel — was auch immer der Eintrag sagt, Sie vergleichen Ähnliches mit Ähnlichem. Die Drift in diesem Teil der Lebensmittel ist gering.

Wenn Sie Yazio gelegentlich verwenden — ein paar Mahlzeiten pro Woche, kein strukturiertes Programm — ist das Rauschen in einzelnen Einträgen kleiner als das Rauschen in Ihrer eigenen Einhaltung. Die Datenbank ist nicht Ihr Engpass.

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Wann es problematisch wird

Yazio wird problematisch, wenn Genauigkeit entscheidend ist.

Wenn Sie in einer Diät sind und auf 100 Kalorien genau verfolgen, kann der Datenbankfehler plus der Portionsfehler plus die Etikettendrift die tatsächliche Summe leicht um 300 bis 500 Kalorien verschieben — genug, um ein kleines Defizit in Erhaltung oder ein kleines Überschuss in einen Stillstand zu verwandeln. Sie werden sich selbst als "langsame Metabolismus" diagnostizieren, wenn das eigentliche Problem darin besteht, dass die Zahlen, auf die Sie vertraut haben, nie genau waren.

Wenn Sie eine medizinische Erkrankung verwalten — CKD (Natrium, Kalium, Phosphor), Diabetes (Kohlenhydrate, Ballaststoffe, glykämische Last), Bluthochdruck (Natrium) oder einen Mikronährstoffmangel — werden die Lücken von Yazio klinisch relevant. Sie können einen Tag mit niedrigem Natrium nicht auf Summen basieren, die null-Natrium-Community-Einträge neben genauen summieren. Das Risiko ist nicht theoretisch.

Wenn Sie die meisten Ihrer Mahlzeiten aus ganzen Zutaten selbst zubereiten und Restaurantgerichte konsumieren, werden Ihre Einträge ständig aus dem Teil der Datenbank mit der höchsten Variabilität gezogen — von der Community beigetragene Rezepte und Restaurantabschätzungen. Der Schritt zur Portionsschätzung gilt auch für jede Mahlzeit, nicht nur für einige. Der Fehler summiert sich jeden Tag.

Wenn Sie mit einem Ernährungsberater oder Coach arbeiten, müssen die Daten, die Sie zu den Sitzungen mitbringen, vertrauenswürdig sein. Eine verifizierte Datenbank und KI-Foto-Logging verwandeln Ihr Protokoll von einer Schätzung in einen Datensatz — einen, den Ihr Coach tatsächlich verwenden kann, um den Plan anzupassen.

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Wie Nutrola die Genauigkeit an der Quelle verbessert

Nutrola basiert auf der Idee, dass Genauigkeit ein Datenproblem und kein Interface-Problem ist. Der Prozess beginnt mit verifizierten Daten und KI-unterstützter Eingabe, sodass die Zahlen in Ihrem Protokoll die Lebensmittel widerspiegeln, die Sie gegessen haben — nicht eine Schätzung aus der Community.

• Über 1,8 Millionen ernährungswissenschaftlich verifizierte Lebensmittel. Jeder Eintrag wird von Ernährungsprofis überprüft, bevor er in die Suchergebnisse gelangt. Keine anonymen Community-Einträge als Standardquelle.
• USDA, NCCDB, BEDCA, BLS Kreuzvergleiche. Einträge werden mit mehreren autoritativen nationalen Datenbanken abgeglichen, um Fehler zu erkennen, Lücken zu schließen und Werte aktuell zu halten.
• KI-Foto-Logging in unter 3 Sekunden. Machen Sie ein Foto von einer Mahlzeit, das Modell identifiziert die Lebensmittel und schätzt die Portionen anhand visueller Hinweise und Referenzskalen — wodurch sowohl die Datenbankauswahl als auch die Portionsschätzfehler in einem Schritt beseitigt werden.
• Sprachprotokollierung. Beschreiben Sie, was Sie gegessen haben, in natürlicher Sprache; die KI löst die Einträge gegen die verifizierte Datenbank auf, anstatt ein manuelles Suchformular zu öffnen.
• Barcode-Scannen mit verifizierten Etiketten. Scans liefern Werte aus der verifizierten Pipeline, nicht aus rohen crowdsourced Einträgen — wodurch das Risiko veralteter oder kopierter Etiketten verringert wird.
• Über 100 Nährstoffe verfolgt. Jeder Eintrag enthält ein vollständiges Mikronährstoffprofil: Vitamine, Mineralien, Ballaststoffe, Natrium, gesättigte Fette, Zucker, Cholesterin und mehr. Keine mit null gefüllten Lücken, die Ihre täglichen Summen stillschweigend nach unten ziehen.
• Rezept-URL-Import mit verifiziertem Breakdown. Fügen Sie einen Rezeptlink ein; die KI analysiert die Zutaten und berechnet die Nährstoffe aus verifizierten Daten, anstatt sie nach Gerichtebezeichnung zu schätzen.
• Hilfe bei der Portionsschätzung durch Fotos. Für selbstgemachte und Restaurantgerichte verwendet die KI Tellergröße, Besteckreferenzen und Tiefenhinweise, um Portionen zu schätzen — der Schritt, bei dem die meisten manuellen Aufzeichnungen fehlschlagen.
• 14 Sprachen mit lokalisierten Datenbanken. Benutzer in Spanien sehen BEDCA-unterstützte Einträge, Benutzer in Deutschland sehen BLS-unterstützte Einträge, Benutzer in den USA sehen USDA-unterstützte Einträge und so weiter.
• Keine Werbung in allen Stufen, einschließlich kostenlos. Keine Werbeanreize, um die Datenbank mit minderwertigen Einträgen zu füllen oder Premium-Zahlungswände über Genauigkeitsfunktionen zu drängen.
• Kostenlose Stufe für das grundlegende Protokollieren. Die verifizierte Datenbank ist ohne Abonnement verfügbar, sodass Genauigkeit kein kostenpflichtiges Feature ist.
• Premium ab €2,50/Monat. Vollständiges KI-Foto-Logging, Sprachprotokollierung, Rezeptimport und die vollständige Ansicht von über 100 Nährstoffen zu einem Preis, der unter den meisten Premium-Stufen von werbefinanzierten Alternativen liegt.

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Vergleich: Yazio vs. Verifizierte Datenbank-Apps

Faktor	Yazio	Cronometer	Nutrola
Datenbankquelle	Community + teilweise Markendaten	USDA, NCCDB (verifiziert)	USDA, NCCDB, BEDCA, BLS + Überprüfung durch Ernährungswissenschaftler
Datenbankgröße	Groß, hohe Duplikation	Kleiner, verifiziert	Über 1,8 Millionen, verifiziert
Eintragsüberprüfung	Minimal	Überprüfung durch Ernährungswissenschaftler	Überprüfung durch Ernährungswissenschaftler
KI-Foto-Logging	Keine Kernfunktion	Keine Kernfunktion	Ja, in unter 3 Sekunden
Sprachprotokollierung	Eingeschränkt	Eingeschränkt	Ja
Mikronährstoffe	Inkonsistente Abdeckung	Über 80 Nährstoffe	Über 100 Nährstoffe
Rezept-URL-Import	Eingeschränkt	Nein	Ja, verifizierter Breakdown
Sprachlokalisierung	Starke europäische Abdeckung	Englisch zuerst	14 Sprachen mit lokalen Datenbanken
Werbung	Ja in kostenlos	Ja in kostenlos	Nie, in jeder Stufe
Eintragspreis	Kostenlos + Premium	Kostenlos + Premium	Kostenlos + €2,50/Monat Premium

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Welche App sollten Sie verwenden?

Am besten, wenn Sie ein lockeres Bewusstsein und hauptsächlich verpackte Lebensmittel wünschen

Yazio. Für barcode-lastiges Protokollieren von konsistenten verpackten Lebensmitteln stabilisiert sich das Datenbankrauschen bei den Artikeln, die Sie wiederholt essen, und die Richtungsgenauigkeit reicht aus, um ein Bewusstsein zu schaffen. Akzeptieren Sie, dass selbstgemachte und Restaurantgerichte grobe Schätzungen sein werden.

Am besten, wenn Sie verifizierte Ernährung ohne KI benötigen

Cronometer. Der ursprüngliche Tracker mit verifizierten Datenbanken. Starke Abdeckung durch USDA und NCCDB, über 80 Nährstoffe und ein Workflow, der Benutzer belohnt, die präzise Daten wünschen und bereit sind, mehr manuelle Eingaben zu leisten. Eingeschränkte KI und weniger europäische Datenbankintegrationen als Nutrola.

Am besten, wenn Sie verifizierte Daten + KI-Foto-Logging + lokale Datenbanken benötigen

Nutrola. Verifizierte Datenbank mit über 1,8 Millionen Einträgen, die über USDA, NCCDB, BEDCA, BLS und andere nationale Quellen abgeglichen werden. KI-Foto-Logging in unter 3 Sekunden löst das Problem der Portionsschätzung, das manuelles Tracking nicht kann. Über 100 Nährstoffe, 14 Sprachen, keine Werbung und eine Premium-Stufe ab €2,50/Monat, die niedriger ist als die meisten werbefinanzierten Wettbewerber für ihre Premium-Pläne verlangen.

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Häufig gestellte Fragen

Ist die Lebensmitteldatenbank von Yazio tatsächlich ungenau oder fühlt es sich nur so an?

Sie ist strukturell ungenau für selbstgemachte Mahlzeiten, Restaurantgerichte und Mikronährstoffverfolgung, da sie stark auf von der Community eingereichten Einträgen mit inkonsistenter Überprüfung beruht. Für barcode-scanned verpackte Lebensmittel, die sich über die Zeit nicht ändern, ist sie jedoch vernünftig genau. Das "Gefühl" der Ungenauigkeit spiegelt normalerweise die Mischung der Lebensmittel wider, die Sie protokollieren — eine barcode-lastige Ernährung wird konsistent erscheinen, eine Ernährung mit ganzen Lebensmitteln oder Restaurantgerichten wird unruhig erscheinen.

Sind Yazios Kalorienberechnungen falsch?

Die Berechnungen sind nicht falsch. Yazio summiert die Zahlen, die Sie ihm geben, korrekt. Die Ungenauigkeit liegt in den Zahlen selbst — den Datenbankeinträgen, die Sie auswählen, und den Portionsgrößen, die Sie schätzen. Garbage in, garbage out, egal wie sauber die Arithmetik ist.

Warum unterscheidet sich Yazio so sehr von Cronometer oder Nutrola für dieselbe Mahlzeit?

Weil die zugrunde liegende Datenbank unterschiedlich ist. Cronometer bezieht Daten von USDA und NCCDB mit Überprüfung durch Ernährungswissenschaftler. Nutrola fügt BEDCA, BLS und andere nationale Datenbanken mit einem verifizierten Eintragssatz von über 1,8 Millionen hinzu. Die Datenbank von Yazio besteht größtenteils aus Community-beigetragenen Einträgen. Dasselbe "gegrillte Hähnchenbrust" kann in jeder App unterschiedliche Werte zurückgeben, und die verifizierten Apps sind näher an den im Labor gemessenen Referenzen.

Bietet Yazio KI-Foto-Logging an?

Yazio bietet kein KI-Foto-Logging als Kernfunktion an, die mit Nutrola vergleichbar ist und weniger als drei Sekunden dauert. Ohne einen starken Foto-zu-verifizierten-Daten-Pfad müssen Benutzer manuell Datenbankeinträge auswählen und Portionsgrößen schätzen — die beiden Schritte, bei denen die meiste Tracking-Genauigkeit verloren geht.

Ist Nutrola genauer als Yazio?

Ja, auf der Datenebene. Nutrola's über 1,8 Millionen verifizierte Datenbank, die gegen USDA, NCCDB, BEDCA und BLS abgeglichen wird, beseitigt den Datenbankauswahlfehler, der die meisten Yazio-Abweichungen verursacht. Das KI-Foto-Logging in unter drei Sekunden adressiert gleichzeitig den Fehler bei der Portionsschätzung. Für Benutzer, deren Genauigkeit wichtig ist — in Diätphasen, bei medizinischen Bedingungen, in coach-gesteuerten Programmen — ist der Unterschied bedeutend.

Wie viel kostet Nutrola im Vergleich zu Yazio Premium?

Nutrola's Premium-Stufe beginnt bei €2,50/Monat, was typischerweise niedriger ist als Yazio Premium, abhängig von Region und Promotion. Nutrola hat auch eine kostenlose Stufe mit Zugang zur verifizierten Datenbank, keine Werbung in irgendeiner Stufe und 14-sprachige Lokalisierung. Die Preisgestaltung erfolgt über den App Store oder Google Play gemäß den Standardplattform-Abrechnungen.

Kann ich von Yazio zu einer verifizierten Datenbank-App wechseln, ohne meine Historie zu verlieren?

Sie können Gewichtshistorie und einige Protokolldaten in Apple Health oder Google Fit importieren und dann in einen neuen Tracker übertragen, obwohl die spezifischen Importwege je nach App variieren. Für die meisten Benutzer ist der sauberere Ansatz, mit verifizierten Daten ab dem Wechseldatum neu zu beginnen. Historische Ungenauigkeit ist es nicht wert, bewahrt zu werden, wenn das Ziel eine genaue Verfolgung in der Zukunft ist.

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Fazit

Die Ungenauigkeit von Yazio ist kein Fehler in der App — sie ist eine Folge des Datenmodells. Eine crowdsourced Datenbank, manuelle Eingaben von Portionsgrößen und das Fehlen einer KI-Fotoüberprüfung garantieren, dass die Zahlen, die Sie sehen, eine Schätzung einer Schätzung einer Schätzung sind. Für lockeres Bewusstsein und barcode-lastiges Protokollieren ist das normalerweise in Ordnung. Für Diätphasen, medizinische Bedingungen oder jeden Anwendungsfall, bei dem das Protokoll der Realität entsprechen muss, ist es das nicht.

Verifizierte Datenbank-Apps beheben dies, indem sie mit USDA-Qualitätsquellen beginnen, jeden Eintrag überprüfen und KI-Foto-Logging verwenden, um manuelle Portionsschätzungen durch visuelle Schätzungen zu ersetzen. Cronometer hat dies seit Jahren mit englischsprachigen USDA-Daten getan. Nutrola erweitert den Ansatz auf über 1,8 Millionen Einträge aus USDA, NCCDB, BEDCA, BLS und anderen nationalen Datenbanken, fügt KI-Foto-Logging in unter drei Sekunden hinzu, verfolgt über 100 Nährstoffe, läuft in 14 Sprachen und zeigt in keiner Stufe Werbung an. Premium beginnt bei €2,50/Monat, und es gibt eine kostenlose Stufe für Benutzer, die verifizierte Genauigkeit ohne Abonnement wünschen.

Wenn Yazio Ihnen Zahlen geliefert hat, denen Sie nicht mehr vertrauen, liegt das Problem nicht an Ihrer Disziplin oder Ihrem Stoffwechsel. Es sind die Daten. Beheben Sie die Daten, und das Protokoll beginnt wieder, mit der Waage übereinzustimmen.