# Connected Papers vs Graph One

Connected Papers verzeichnet 750.576 monatliche Besuche mit +3,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Graph One verzeichnet 982 monatliche Besuche mit -30,4 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [Connected Papers](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers) | [Graph One](https://openaitools.app/de/tool/graph-one) |
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| Website-URL | https://www.connectedpapers.com | https://graph.one |
| Kategorien | KI-Research-Tool, KI-Wissensgraph, KI-Suchmaschine, KI-Tools für wissenschaftliche Paper | KI-Wissensgraph, KI-Leadgenerierung, KI-Investieren, KI für Datenanalyse |
| Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 750.576 | 982 |
| MoM-Wachstumsrate | +3,1 % | -30,4 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 308.439 | 384 |
| Bewertungsergebnis | 4,7 | 4,1 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 15 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Connected Papers

Das grundlegende Problem, das Connected Papers adressiert, ist die üblicherweise lineare Form der Literaturrecherche: Man findet eine Arbeit, folgt deren Zitaten, folgt deren Zitaten und verliert nach und nach den Blick auf das Ganze. Connected Papers berechnet stattdessen Ähnlichkeit über einen großen wissenschaftlichen Korpus – auf Basis von Quellen wie Semantic Scholar und Crossref – und ordnet die Ergebnisse räumlich an. Arbeiten, die häufig gemeinsam zitiert werden oder viele Referenzen teilen, liegen beieinander, und die Kanten zeigen die Stärke der Beziehung zweier Knoten. Das Layout wird konsistent erzeugt, sodass derselbe Graph bei späteren Besuchen wieder erscheint statt zufällig neu gemischt zu werden.

Die Oberfläche bietet zwei komplementäre Ansichten. Die Graphansicht dient der Orientierung: Welche Arbeiten sind zentral, welche sind neu, und welche Brücken verbinden getrennte Cluster. Die Listenansicht sortiert verwandte Publikationen nach Ähnlichkeit und Zitationssignalen, wenn Sie in etwas Konkretes eintauchen wollen. Typische Einstiegspunkte sind eine beliebige Arbeit, ein DOI, eine URL oder ein Link zu einem Tagungsband. Ansichten für Vorläufer- und Folgearbeiten sind besonders hilfreich, um die Ahnenreihe eines Feldes nachzuzeichnen oder zu sehen, was später auf einer Arbeit aufgebaut hat.

Das Angebot richtet sich an Doktorandinnen und Doktoranden, Postdocs und angewandte Wissenschaftler, die sich schnell in unbekanntem Terrain orientieren müssen – sei es beim Verfassen eines Related-Work-Kapitels, bei einem Förderantrag oder bei der Prüfung, ob eine Idee bereits publiziert wurde. Es ist ein unabhängiges Recherchewerkzeug, kein Verlag und kein Repositorium; die Graphen sind eine Entdeckungshilfe auf Basis vorhandener wissenschaftlicher Metadaten.

**Preise und Tarife:** Freemium-Modell: Der kostenlose Tarif reicht, um das Werkzeug an echten Rechercheaufgaben zu testen, tiefere Funktionen erfordern ein kostenpflichtiges Abonnement. Konkrete Limits und Stufen stehen auf der offiziellen Preisseite.

- **Visualisierung des Ähnlichkeitsgraphen:** Jeder Graph platziert den Ausgangsartikel zwischen den eng verwandten Arbeiten, gruppiert nach Ko-Zitation oder geteilten Referenzen.
- **Ansichten für Vorläufer- und Folgearbeiten:** Sie zeigen getrennt, worauf eine Arbeit aufbaut und was später auf ihr aufbaut – ideal, um eine Forschungslinie nachzuvollziehen.
- **Mehrere Sucheinstiege:** Starten Sie mit Titel, DOI, URL oder Tagungsband-Link und gelangen Sie mit dem bereits vorhandenen Material direkt in den Graphen.
- **Sortierte Liste neben dem Graphen:** Eine Listenansicht erlaubt es, verwandte Publikationen nach Relevanz zu durchsuchen, wenn Sie Konkretes statt Überblick brauchen.
- **Stabile, reproduzierbare Layouts:** Derselbe Graph wird bei späteren Besuchen erneut erzeugt, sodass sich die Karte eines Feldes speichern und beim Schreiben wieder aufrufen lässt.

**Stärken:** Verwandelt lineares Zitatverfolgen in einen räumlichen Überblick; Vorläufer- und Folgeansichten machen Forschungslinien explizit; Funktioniert ab Titel, DOI oder URL – der Einstieg ist reibungslos; Der kostenlose Tarif reicht, um es an echten Rechercheaufgaben zu testen

**Einschränkungen:** Benötigt JavaScript und lässt sich daher nicht als einfache Seite lesen oder auslesen; Die Graphqualität hängt davon ab, wie gut das Feld im zugrunde liegenden Korpus indexiert ist; Die tiefsten Forschungsfunktionen stecken in kostenpflichtigen Tarifen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers.md)

## Graph One

Graph One, betrieben von der Borg Collective GmbH, adressiert ein vertrautes Problem in Beratungen, Kanzleien und Investmentteams: Beziehungswissen liegt in individuellen Postfächern und halb gefüllten CRMs. Wenn ein Partner geht oder ein Kontakt die Rolle wechselt, verschwindet dieses institutionelle Gedächtnis. Graph One liest Metadaten aus E-Mail, Kalender, CRM-Systemen und öffentlichen Quellen ein, löst doppelte Personen und Organisationen zu eindeutigen Entitäten auf und zeichnet die Verbindungen dazwischen.

Das Ergebnis ist eine Netzwerksicht auf Firmenebene. Teammitglieder suchen eine Person und erhalten einen autoritativen Datensatz statt verstreuter Threads, und sie können fragen, wer die stärkste echte Verbindung zu einem Ziel hat. Warme Wege werden nach tatsächlicher Evidenz — gemeinsamen Meetings und Threads — gereiht und nicht nach selbst berichteter Vertrautheit, wodurch Empfehlungen belastbar sind.

Das Produkt ist beim Datenschutz ausdrücklich: Graph One liest nach eigener Aussage nur Metadaten und niemals Nachrichteninhalte, und der entstehende Graph bleibt Eigentum der Firma, ohne kundenübergreifende Zusammenführung. Die Einführung ist begleitet: Da jede Firma eine andere Datenlage hat, wird Graph One gemeinsam mit Ihnen auf Ihren eigenen Systemen konfiguriert, statt als Self-Service. Derzeit wird das Produkt als Beta präsentiert, der Zugang läuft über ein Demogespräch.

**Preise und Tarife:** Graph One veröffentlicht keine Preise. Die Website setzt auf einen demo-basierten Prozess und bezeichnet das Produkt als Beta, sodass kommerzielle Konditionen direkt vereinbart werden.

- **Einheitliche Personen- und Organisationsdatensätze:** Daten aus E-Mail, Kalender, CRM und öffentlichen Quellen werden zu je einem sauberen Datensatz pro Person oder Firma aufgelöst und Duplikate beseitigt.
- **Evidenzbasierte warme Wege:** Empfehlungsrouten werden aus tatsächlich geteilten Meetings und Threads bewertet, inklusive der zugrunde liegenden Belege.
- **Netzwerksuche über die gesamte Firma:** Durchsuchen Sie den ganzen Graphen und erhalten Sie eine Antwort pro Person, statt Postfächer und CRM-Tabs zu durchforsten.
- **Teamgedächtnis, das Wechsel übersteht:** Kontext bleibt an Person und Organisation gebunden, sodass Beziehungen bei Rollen- und Personalwechsel bestehen bleiben.
- **Nur Metadaten, Daten im Firmenbesitz:** Es werden ausschließlich Metadaten verarbeitet — nie Inhalte — und der Graph bleibt als Asset der Firma erhalten.

**Stärken:** Trifft ein echtes Problem beratungs- und dealgetriebener Firmen, in denen Beziehungswissen fragmentiert ist; Empfehlungen für warme Wege beruhen auf messbarer Interaktionsevidenz statt auf Selbstauskunft; Metadaten-only-Verarbeitung und Graph im Firmenbesitz sind klare Datenschutzversprechen; Ein autoritativer Datensatz pro Person beseitigt das Duplikatchaos in den meisten CRMs

**Einschränkungen:** Keine öffentlichen Preise und begleitete, demo-basierte Einführung erschweren eine Bewertung ohne Verkaufsgespräch; Noch als Beta gekennzeichnet, daher können Funktionstiefe und Stabilität weiter reifen; Der Nutzen hängt stark davon ab, wie viel Kommunikation tatsächlich über angebundene Systeme läuft

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/graph-one.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Connected Papers und Graph One beim monatlichen Traffic?

Connected Papers hat 750.576 monatliche Besuche, während Graph One 982 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Connected Papers verzeichnet eine Wachstumsrate von +3,1 % gegenüber dem Vormonat; Graph One verzeichnet -30,4 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Connected Papers: Freemium. Freemium-Modell: Der kostenlose Tarif reicht, um das Werkzeug an echten Rechercheaufgaben zu testen, tiefere Funktionen erfordern ein kostenpflichtiges Abonnement. Konkrete Limits und Stufen stehen auf der offiziellen Preisseite. Graph One: Preise auf Anfrage. Graph One veröffentlicht keine Preise. Die Website setzt auf einen demo-basierten Prozess und bezeichnet das Produkt als Beta, sodass kommerzielle Konditionen direkt vereinbart werden.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar) | 8.198.672 | +5,8 % | Kostenlos | Bietet umfassendere Zitationsdaten für Millionen von Papiern, lässt aber die proprietäre grafische Beziehungsansicht von Connected Papers vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar.md) |
| 2 | [Consensus](https://openaitools.app/de/tool/consensus) | 6.014.388 | -1,2 % | Freemium | Konzentriert sich darauf, spezifische Forschungsfragen mit extrahierten Beweisen zu beantworten, anstatt visuelle Zitationsgraphen zu erkunden. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/consensus.md) |
| 3 | [SciSpace](https://openaitools.app/de/tool/scispace) | 4.464.111 | +8,6 % | Freemium | Integrates deep PDF reading and analysis workspaces, but lacks dedicated visual citation network mapping capabilities. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scispace.md) |
| 4 | [Elicit](https://openaitools.app/de/tool/elicit) | 1.751.507 | +3,1 % | Freemium | Ist hervorragend bei der Automatisierung von systematischen Reviews und Datenextraktion, bietet jedoch keine interaktive grafische Exploration von Zitationsbäumen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/elicit.md) |
| 5 | [Clay](https://openaitools.app/de/tool/clay-2-0) | 1.267.465 | -2,7 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | GTM-Systeme aufbauen, die Daten in Umsatz verwandeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/clay-2-0.md) |
| 6 | [Scite](https://openaitools.app/de/tool/scite) | 841.974 | +1,1 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Verfolgt die Zitierzuverlässigkeit und den Kontext über Smart Citations, bietet aber eine weniger visuelle, graphenbasierte Literatursuche. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scite.md) |
| 7 | [ResearchRabbit](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit) | 831.571 | +3,1 % | Kostenlos | Bietet eine ähnlich ausgefeilte visuelle Literaturkartierungsoberfläche, ergänzt diese jedoch um kollaborative Sammlungsfunktionen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit.md) |
| 8 | [Success.ai](https://openaitools.app/de/tool/success-ai) | 547.073 | +6,3 % | Freemium, Kostenlose Testversion | Success.ai is an AI sales and B2B lead generation platform that gives you access to 700M+ verified contacts, plus unlimited email outreach, warmup, a unified inbox, and AI writing to help teams book more meetings. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/success-ai.md) |
| 9 | [Paperguide](https://openaitools.app/de/tool/paperguide) | 371.972 | -2,9 % | Freemium | Streamlines literature search and reference management, but does not provide an interactive visual citation graph. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/paperguide.md) |
| 10 | [Deep Search](https://openaitools.app/de/tool/deep-search) | 359.001 | -52,7 % | Kostenpflichtig | KI-gestützte Personenprofile aus dem offenen Web – mit prüfbaren Quellen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-search.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/connected-papers-vs-graph-one

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