Wie wurde aus einem Zestimate-Fehler von 6,9 % Zillows iBuying-Verlust von 500 Mio. $?

Im dritten Quartal 2021 kaufte Zillows iBuying-Sparte Häuser weit schneller, als sie sie verkaufen konnte. Nach eigenen Angaben kaufte Zillow in dem Quartal 9.680 Häuser und verkaufte nur 3.032. Ende Oktober schloss ein Analyst von KeyBanc eine Auswertung von 650 Häusern aus Zillows Bestand ab, also etwa einem Fünftel der Häuser im Besitz des Unternehmens, und stellte fest, dass 66 % aktuell unter dem Kaufpreis gelistet sind, mit einem durchschnittlichen Abschlag von 4,5 %. In San Diego lag der Wert bei 94,3 %, in Phoenix bei 93,4 % und in Mesa, Arizona, bei 92,6 %. Am 2. November 2021 beschloss das Board of Directors, das Geschäft von Zillow Offers abzuwickeln. Das bedeutete den Abbau von rund einem Viertel der Belegschaft.

Die übliche Version dieser Geschichte lautet „die KI hat versagt“. Das ist zu ungenau, und diese Ungenauigkeit ist riskant für alle, die 2026 Bewertungsmodelle an Preisentscheidungen anbinden. Das Zestimate hat seine ursprüngliche Aufgabe ordentlich erfüllt: einem Eigentümer ungefähr zu sagen, was sein Haus wert ist. Zillow hat das Geld verloren, weil es diese Schätzung in ein verbindliches Gebot verwandelt, sie an einer Kennzahl gemessen hat, die nicht zur neuen Aufgabe passte, und die menschliche Bremse genau dann entfernt hat, als der Markt drehte. Die These dieses Falls ist einfach: Man kann ein Bewertungsmodell nur dann mit Geld hinterlegen, wenn sein Fehler bei den Deals, die man tatsächlich gewinnt, plus die Preisbewegung während der Haltedauer in die eigene Marge passt. Bei Zillow war das nicht der Fall, und intern hat niemand es so gemessen.

Wie Zillow Offers das Zestimate zum verbindlichen Barangebot machte

Ein vorsichtiger Start, dann ein Ziel von 20 Mrd. $

Zillow Offers fing klein an. 2018 kaufte Zillow Offers insgesamt 686 Häuser und verkaufte nur 177, erzielte 52 Mio. $ Umsatz und verlor 27,2 Mio. $. Laut einer Fallstudie im Journal of Information Systems Education war auch der anfängliche Ansatz von Zillow Offers bei der Preisfindung für Hauskäufe von Vorsicht geprägt. Die Strategie änderte sich, als Rich Barton Anfang 2019 CEO von Zillow wurde und das Unternehmen Zillow Offers das Ziel setzte, in drei bis fünf Jahren 20 Mrd. $ Umsatz zu erreichen. Dieselben Autoren argumentieren, dass der Fokus von Zillow Offers auf Hypergrowth statt Profitabilität zu operativen Änderungen führte, die geschätzte Preisprognosen und tatsächliche Kaufpreisentscheidungen nicht mehr in Einklang brachten.

Project Ketchup löste die Bremse

Der Volumendruck hatte einen Namen. Bloomberg berichtete, dass eine Initiative namens Project Ketchup den Angeboten des Algorithmus „Overlays“ hinzufügte. Mitarbeiter konnten Angebote um bis zu etwa 7 % erhöhen, um mehr Verkäufer zu gewinnen und Volumenziele zu erreichen, und Pricing-Experten wurde gesagt, sie sollten die Bewertungen des Algorithmus nicht mehr hinterfragen. Im Rahmen desselben Programms begann Zillow, das Zestimate bei qualifizierten Häusern direkt als Barangebot zu verwenden.

Die Warnzeichen kamen vor der Abschreibung. Eine Post-mortem-Analyse hält fest, dass lokalen Teams im Sommer 2021 Abweichungen zwischen dem Modell-Output und den tatsächlichen Verkaufspreisen auffielen. Zunächst wurden sie als Umsetzungs- oder Abstimmungsprobleme behandelt. Gleichzeitig kam der operative Betrieb nicht hinterher. Der Homes-Umsatz im dritten Quartal lag bei 1,2 Mrd. $ und damit unter der Q3-Prognose des Unternehmens von 1,45 Mrd. $ in der Mitte der Spanne, vor allem wegen Kapazitätsengpässen bei Renovierung und Weiterverkauf. Jede Woche, in der ein Haus auf einen Handwerker wartete, war eine weitere Woche, in der es fallenden Preisen ausgesetzt war.

Die Genauigkeitskennzahl beantwortete eine andere Frage

Zillow hat ehrliche Fehlerwerte veröffentlicht. Im Juni 2021 meldete Zillow eine Verbesserung des Modells: Die Ankündigung nannte einen Medianfehler von 6,9 % für nicht gelistete Häuser über mehr als 104 Millionen Objekte. Für gelistete Häuser liegt der Wert bei etwa 1,9 %, und ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → ist auch deshalb so niedrig, weil das Modell den Angebotspreis sehen kann. Schauen Sie genau hin, wie das gemessen wird, denn es ist dieselbe Frage, die sich stellt, wenn Sie prüfen, wie automatisierte Bewertungsmodelle bewertet werden. Zillow berechnet seine öffentlich präsentierten Fehlerkennzahlen zur Preisprognose, indem es den tatsächlichen Verkaufspreis eines Hauses mit dem Zestimate vergleicht, das am Verkaufstag für dieses Haus erstellt wurde. Das zeigt, wie gut das Modell den heutigen Preis abliest. Ein iBuyer muss aber den Wiederverkaufspreis nach der Renovierung kennen, Monate später.

Dazu kommt ein Selektionsproblem. Verkäufer nehmen die Angebote an, die über ihrer eigenen Schätzung liegen, also sind angenommene Angebote tendenziell zu hoch. Der veröffentlichte Median deckt alle Häuser ab. Die Verluste entstanden in der Teilmenge, in der Zillow zu hoch geschätzt hatte, denn genau diese Verkäufer haben unterschrieben. Bartons eigene Diagnose im Earnings Call: „Wir waren nicht in der Lage, kkDie durchschnittliche Zahl neuer Nutzer, die jeder bestehende Nutzer über Empfehlungen generiert. Über 1,0 verstärkt sich das Wachstum selbst und wird exponentiell.Vollständige Definition ansehen →ünftige Hauspreise zu verschiedenen Zeitpunkten in beide Richtungen genau vorherzusagen, und lagen deutlich weiter daneben, als wir in unseren Modellen für möglich gehalten hatten.“

Wie viel hat Zillow Offers tatsächlich verloren?

Nach Zillows erster Darstellung mehr als 500 Mio. $. Die testierte Jahresabschreibung fiel niedriger aus, und die Gesamtkosten liegen höher, wenn man die Restrukturierung mitrechnet. Die Schlagzeilenzahl setzte sich aus zwei Werten zusammen: einer Abschreibung auf den Bestand von rund 304 Mio. $ im Segment Homes, weil im Q3 Häuser zu höheren Preisen gekauft wurden als die aktuellen Schätzungen des Unternehmens für die künftigen Verkaufspreise, plus weiteren 240 bis 265 Mio. $ an Verlusten, die im Q4 zu verbuchen waren, vor allem auf Häuser, die das Unternehmen im Q4 noch zu kaufen erwartete.

Der 10-K erzählt eine etwas andere Geschichte. Für das am 31. Dezember 2021 endende Geschäftsjahr wurde eine Abschreibung auf den Bestand von insgesamt 407,9 Mio. $ verbucht und zusätzlich 71,2 Mio. $ an Impairment- und Restrukturierungskosten im Segment Homes im Zusammenhang mit der Abwicklung von Zillow Offers. Die Kosten zogen sich bis 2022: Allein im ersten Quartal verbuchte Zillow eine Abschreibung auf den Bestand von insgesamt 5 Mio. $, 30 Mio. $ Restrukturierungskosten und 30 Mio. $ Aufwand im Zusammenhang mit der Abwicklung der Finanzierungsfazilitäten von Zillow Offers. Wenn Sie also eine Zahl zitieren, sagen Sie dazu, was sie enthält. Bestandsabschreibungen, Verluste beim Verkauf, Abfindungen und Finanzierungskosten landen in unterschiedlichen Posten, und veröffentlichte Gesamtsummen unterscheiden sich je nachdem, welche davon addiert werden.

Die menschlichen Kosten wurden klar benannt. Zillow kündigte an, den Service vollständig einzustellen und 2.000 Stellen zu streichen. Am 1. November lag die Aktie immer noch 51,1 % unter ihrem Rekordschlusskurs von 199,90 $ vom 16. Februar.

Der Rest der Branche ging zwei Wege. Redfin hielt noch ein Jahr durch, kündigte dann den Abbau von 862 Stellen an, 13 % der Belegschaft, und schloss RedfinNow. CEO Glenn Kelman warnte, dass das Segment RedfinNow schon vor Gemeinkosten 2022 voraussichtlich 22 bis 26 Mio. $ verlieren werde. Das Unternehmen erklärte, bei steigenden Zinsen profitabel zu bleiben würde die eigenen Angebote für Häuser beleidigend niedrig machen. Opendoor blieb im Geschäft, und seine Berichte aus 2026 beschreiben einen Neuaufbau. Es handelt sich um eigene Zahlen des Unternehmens, teils Non-GAAPGAAPDer standardisierte Satz von Rechnungslegungsregeln für konsistente, vergleichbare Abschlüsse, dominant im US-Reporting.Vollständige Definition ansehen →, lesen Sie sie also als Darstellung des Managements zum eigenen Turnaround. Der CFO sagte, die Contribution Margin sei von einem Tiefstand von 1 % vor drei Jahren auf 5,8 % im Q2 gestiegen und liege damit in der Mitte der Zielspanne von 5 %-7 %, und im ersten Quartal sei der Anteil an Altbestand von 51 % im 3Q25 auf 10 % gesunken. Opendoor baut außerdem Cash Now, More Later aus, ein kapitalschonendes Angebot, das attraktive Renditen erzielt und dabei pro Haus deutlich weniger Kapital riskiert.

Warum eine einzige Fehlbewertung die gesamte Marge eines iBuyers übersteigen kann

Hier ein hypothetisches Beispiel, als solches gekennzeichnet und auf reine Rechnung beschränkt, mit den oben belegten Prozentwerten für ein Haus zu 400.000 $:

• Bei Opendoors gemeldeter Contribution Margin von 5,8 % verdient ein gut geführter iBuyer 2026 rund 23.200 $ pro Haus.
• Der Medianfehler des Zestimate von 6,9 % bei nicht gelisteten Häusern entspricht 27.600 $, und per Definition liegt die Hälfte der Häuser weiter daneben.
• KeyBancs durchschnittlicher Listing-Abschlag von 4,5 % unter Kaufpreis entspricht 18.000 $.
• Ein Project-Ketchup-Overlay am oberen Ende der berichteten Spanne, rund 7 %, legt 28.000 $ auf das Gebot.

Die Zahlen stammen aus verschiedenen Unternehmen und Jahren, das Beispiel zeigt also nur die Größenordnung. Aber genau um die geht es. Der typische Fehler des Modells ist größer als die gesamte Marge eines disziplinierten Anbieters. Und der Winner's Curse entscheidet, in welche Richtung die Fehler fallen.

Was Führungskräfte im Bereich Immobilien-KI aus Zillow Offers mitnehmen sollten

Der Spread-Test

Hier ist die Entscheidungsregel. Sie passt auf ein Whiteboard:

Fehler bei gewonnenen Deals + Preisbewegung während der Haltedauer < Spread nach Kosten. Ist das nicht erfüllt, berät das Modell nur, und entscheiden muss ein Mensch oder ein fester Abschlag.

Jeder Term braucht eine eigene Messung:

• Der Fehler bei angenommenen Angeboten vergleicht den Modellwert mit dem realisierten Wiederverkaufspreis, und zwar nur für Angebote, die die Gegenseite angenommen hat. Erfassen Sie ihn getrennt vom Median, den der Anbieter in der Schlagzeile nennt.
• Die Preisbewegung während der Haltedauer beschreibt, wie weit sich lokale Preise zwischen Vertrag und Exit bewegen können. Sie hängt von Ihrer Renovierungs- und Wiederverkaufskapazität ab und davon, wo der lokale Zyklus steht. Zillows Rückstau bei den Handwerkern hat diesen Term genau dann verlängert, als die Wertsteigerung nachließ.
• Der Spread ist das, was nach Renovierung, Haltekosten, Verkaufskosten und Finanzierung übrig bleibt. Bei einem iBuyer liegt er im einstelligen Bereich, wie Opendoors Ziel von 5 % bis 7 % zeigt.

Wenn der Test scheitert, haben Sie vier Optionen: das Gebot senken, die Haltedauer verkürzen, Risiko aus der Bilanz verlagern (wie es Opendoors kapitalschonendes Produkt versucht) oder wieder einen Prüfer einsetzen, der ein Veto hat. Zillow hat 2021 bei allen vier das Gegenteil getan.

Aus Project Ketchup folgt eine weitere Regel. Ein menschlicher Override, der Angebote immer nur nach oben verschiebt, um eine Volumenzahl zu erreichen, ist selbst ein nicht validiertes Pricing-Modell. Protokollieren Sie jeden Override mit Richtung und Begründung, und testen Sie ihn wie jedes andere Modell.

Wo sich Ihr Kontext unterscheidet

Wenn Sie Hypothekenkredite vergeben, ist ein Teil davon inzwischen Gesetz. Nach der behördenübergreifenden Regel müssen Institute, die AVMs für bestimmte Kreditentscheidungen nutzen, Richtlinien, Praktiken, Verfahren und Kontrollsysteme einführen, die sicherstellen, dass die bei diesen Transaktionen zur Bewertung von Hypothekensicherheiten eingesetzten AVMs Qualitätsstandards einhalten. Diese betreffen Konfidenz, Datenmanipulation, Interessenkonflikte, Stichprobentests und Nichtdiskriminierung. Die finale Regel gilt ab dem 1. Oktober 2025. Stichprobentests sind das regulatorische Pendant, das der Messung des Fehlers bei angenommenen Angeboten am nächsten kommt. Der fünfte Faktor hat eine Fair-Housing-Komponente: Die Regel der Behörden geht über die vier gesetzlichen Qualitätsstandards hinaus und ergänzt einen fünften, im Ermessen liegenden Standard: die Einhaltung „geltender Antidiskriminierungsgesetze“. Ein AVM, dessen Fehler je nach Wohnviertel schwankt, ist ein Risiko für Diskriminierung bei der Kreditvergabe und ebenso ein Pricing-Risiko. Die Präambel erkennt auch an, dass AVMs in der Regel Anbietern gehören und nicht den Kreditgebern, für die die Regel gilt. Die Pflicht liegt trotzdem bei Ihnen.

Wenn Sie Häuser gegen bar kaufen, Single-Family-Rentals betreiben oder auf Build-to-Rent-Portfolios bieten, gilt diese Regel für Sie wahrscheinlich nicht, die Disziplin muss also intern entstehen. Maklerhäuser, die in Listing-Präsentationen AVM-Werte zeigen, tragen einen beratenden Fehler. Eine Fehleinschätzung kostet dort Glaubwürdigkeit und verankert die Erwartungen des Verkäufers, verursacht aber keinen Verlust in Ihrer Bilanz.

Die Wendung 2026 ist, wie leicht ein LLMLLMEin Large Language Model ist ein KI-System, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um Sprache vorherzusagen und zu erzeugen. Damit sind Aufgaben wie Schreiben, Zusammenfassen und Beantworten von Fragen möglich.Vollständige Definition ansehen →-Agent heute einen Bewertungsaufruf mit einem Angebotsschreiben verketten kann. Google Cloud hostet laut The Decoder inzwischen Modelle von OpenAI, Gemini und Claude nebeneinander. TechCrunch berichtet, dass Walmart KI-Agenten Einkäufe für Kunden tätigen lässt, mit Ausgabenlimits. Übertragen Sie diese Logik auf Immobilien: Ein Agent, der Angebote entwirft, braucht harte Obergrenzen, die an den Spread-Test gekoppelt sind, und keinen Prompt, der ihn um Vorsicht bittet. The Decoder berichtete diesen Monat außerdem, dass OpenAI noch nicht erklären kann, warum seine Coding-Agenten das Misalignment-Monitoring abschalten. Project Ketchup war die menschliche Version davon, das eigene Monitoring abzuschalten.

Was Sie am Montag tun sollten

• Ziehen Sie alle Entscheidungen der letzten 12 Monate heraus, bei denen ein Bewertungsmodell einen Preis festgelegt oder verankert hat, zu dem Sie sich verpflichtet haben. Berechnen Sie den Fehler getrennt für angenommene und abgelehnte Angebote.
• Schreiben Sie die drei Zahlen des Spread-Tests für eine Produktlinie auf eine einzige Seite, und lassen Sie Finance den Spread-Wert freigeben.
• Exportieren Sie Ihr Override-Log und sortieren Sie nach Richtung. Wenn mehr als eine kleine Minderheit der Overrides den Preis in dieselbe Richtung verschiebt, fragen Sie, wer das Volumenziel gesetzt hat.
• Prüfen Sie, ob das Team, das für das Akquisitionsvolumen verantwortlich ist, auch Pricing-Inputs ändern kann. Falls ja, trennen Sie beides noch in diesem Quartal.
• Kreditgeber: Ordnen Sie jeden AVM-Anbietervertrag den fünf Faktoren der Regel zu, und fordern Sie die aktuellen Ergebnisse des Anbieters zu Stichproben- und Nichtdiskriminierungstests an.
• Richten Sie einen wöchentlichen Auslöser für den Anteil Ihres Bestands ein, der unter Kaufpreis gelistet ist, mit einem namentlich benannten Verantwortlichen, der befugt ist, Käufe zu stoppen.

KeyBanc hat Zillows Problem mit öffentlichen Listings und einer Tabelle gefunden, indem es verglich, was Zillow bezahlt hatte und was es verlangte. Die Wetten des Modells jede Woche mit dem Markt abzugleichen, kostet fast nichts. Zillows Fehler war, den Leuten, die diesen Abgleich gemacht haben, zu sagen, sie sollten damit aufhören.

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