diff --git a/admin-compliance/app/sdk/agent/_components/ComplianceCheckTab.tsx b/admin-compliance/app/sdk/agent/_components/ComplianceCheckTab.tsx
index b14cb5b3..4caa290e 100644
--- a/admin-compliance/app/sdk/agent/_components/ComplianceCheckTab.tsx
+++ b/admin-compliance/app/sdk/agent/_components/ComplianceCheckTab.tsx
@@ -331,7 +331,7 @@ export function ComplianceCheckTab() {
       {/* Submit button */}
       <button
         onClick={handleSubmit}
-        disabled={loading || filledCount === 0}
+        disabled={loading || filledCount === 0 || (tdmOverride && tdmOverrideReason.trim().length < 10)}
         className="w-full px-4 py-3 bg-purple-600 text-white rounded-lg font-medium hover:bg-purple-700 disabled:opacity-50 transition-colors text-sm flex items-center justify-center gap-2"
       >
         {loading ? (
diff --git a/backend-compliance/compliance/api/agent_compliance_check_routes.py b/backend-compliance/compliance/api/agent_compliance_check_routes.py
index 27de465b..18d8bffc 100644
--- a/backend-compliance/compliance/api/agent_compliance_check_routes.py
+++ b/backend-compliance/compliance/api/agent_compliance_check_routes.py
@@ -275,9 +275,73 @@ async def _run_compliance_check(check_id: str, req: ComplianceCheckRequest):
             if entry.get("text"):
                 doc_texts[entry["doc_type"]] = entry["text"]
 
+        # P15: Dedupe — wenn mehrere Doc-Types DASSELBE Dokument referenzieren
+        # (z.B. Safetykon: User gibt /datenschutz fuer dse + cookie + widerruf),
+        # behalten wir nur den primaeren Doc-Type. Andere: leeren + note.
+        # Priorität: dse > impressum > cookie > widerruf > agb > nutzungsbedingungen
+        _DOC_PRIORITY = ["dse", "impressum", "cookie", "widerruf", "agb",
+                         "nutzungsbedingungen", "social_media", "dsb"]
+        seen_text_hash: dict[int, str] = {}
+        for dt in _DOC_PRIORITY:
+            entry = next((e for e in doc_entries if e.get("doc_type") == dt
+                          and e.get("text")), None)
+            if not entry:
+                continue
+            text_hash = hash((entry.get("text") or "").strip()[:1000])
+            if text_hash in seen_text_hash:
+                primary = seen_text_hash[text_hash]
+                logger.info(
+                    "P15 dedup: doc_type=%s referenziert dasselbe Dokument "
+                    "wie %s (URL=%s) -> als Duplikat markiert.",
+                    dt, primary, entry.get("url", "")[:60],
+                )
+                entry["text"] = ""
+                entry["word_count"] = 0
+                entry["url"] = ""
+                entry["dup_of"] = primary
+                doc_texts.pop(dt, None)
+            else:
+                seen_text_hash[text_hash] = dt
+
         # Step 2: Detect business profile (35-40%)
         _update(check_id, "Geschaeftsmodell wird erkannt...", 37)
-        profile = await detect_business_profile(doc_texts)
+        # P16: Homepage-Text mit fuer Profile-Detection (no_direct_sales
+        # B2B-Indikatoren wie "CE-Zertifizierung" / "Schulungen" stehen oft
+        # nur im Homepage-Menue, nicht im Pflichttext).
+        profile_input = dict(doc_texts)
+        try:
+            base_url = ""
+            for e in doc_entries:
+                if e.get("url"):
+                    from urllib.parse import urlparse
+                    p = urlparse(e["url"])
+                    if p.scheme and p.netloc:
+                        base_url = f"{p.scheme}://{p.netloc}/"
+                        break
+            if base_url:
+                import re as _re
+                async with httpx.AsyncClient(
+                    timeout=8.0, follow_redirects=True,
+                    headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) "
+                             "AppleWebKit/537.36 HeadlessChrome/120.0.0.0"},
+                ) as _hc:
+                    _hr = await _hc.get(base_url)
+                    if _hr.status_code == 200 and "text/html" in _hr.headers.get(
+                            "content-type", ""):
+                        _html = _hr.text[:60000]
+                        _html = _re.sub(r"<script[^>]*>.*?</script>", " ",
+                                        _html, flags=_re.DOTALL | _re.IGNORECASE)
+                        _html = _re.sub(r"<style[^>]*>.*?</style>", " ",
+                                        _html, flags=_re.DOTALL | _re.IGNORECASE)
+                        _html = _re.sub(r"<[^>]+>", " ", _html)
+                        _html = _re.sub(r"\s+", " ", _html).strip()
+                        if len(_html.split()) > 30:
+                            profile_input["__homepage"] = _html[:20000]
+                            logger.info("P16 homepage merged for profile: %d words",
+                                        len(_html.split()))
+        except Exception as e:
+            logger.debug("homepage fetch for profile failed: %s", e)
+        profile = await detect_business_profile(profile_input)
         profile_dict = asdict(profile)
 
         # Step 3: Check each document
@@ -323,6 +387,15 @@ async def _run_compliance_check(check_id: str, req: ComplianceCheckRequest):
             _update(check_id, f"Pruefen {i+1}/{n_entries}: {label}...", pct)
 
             if not text or len(text) < 50:
+                # P15: duplicate doc that was deduped against a primary doc
+                if entry.get("dup_of"):
+                    results.append(DocCheckResult(
+                        label=label, url="", doc_type=doc_type,
+                        error=f"Nicht separat vorhanden — wird im Dokument "
+                              f"'{_doc_type_label(entry['dup_of'])}' "
+                              f"mit-geprueft.",
+                    ))
+                    continue
                 # Empty entry — either from auto-discovery padding (no URL
                 # to fetch) or from a fetch that returned nothing. If there
                 # was a URL we keep the error so the user knows the fetch
diff --git a/backend-compliance/compliance/services/business_profiler.py b/backend-compliance/compliance/services/business_profiler.py
index cf127614..8cfdc464 100644
--- a/backend-compliance/compliance/services/business_profiler.py
+++ b/backend-compliance/compliance/services/business_profiler.py
@@ -335,9 +335,10 @@ async def detect_business_profile(documents: dict[str, str]) -> BusinessProfile:
     return profile
 
 
-# Indikatoren: Site verweist primaer auf Vertragshaendler/Niederlassungen
-# statt einen eigenen Checkout-Vertragsabschluss zu bieten.
-_NO_DIRECT_SALES_POSITIVE = [
+# P14: drei Cluster die jeweils unabhaengig no_direct_sales=True triggern.
+
+# Cluster A: OEM-Konfigurator-Pattern (Auto-Hersteller mit Vertragshaendler-Netz)
+_OEM_POSITIVE = [
     "vertragshaendler", "vertragshändler", "vertragspartner",
     "vertragswerkstatt", "haendlersuche", "händlersuche",
     "niederlassung", "vertretung", "autorisierter haendler",
@@ -347,27 +348,80 @@ _NO_DIRECT_SALES_POSITIVE = [
     "anfrage an haendler", "anfrage an händler",
     "konfigurator", "fahrzeug konfigurieren",
     "ihre individuelle anfrage",
-    # OEM-Markennamen — sind Hersteller-Marken die ueblicherweise via
-    # Haendler vertreiben.
     "bmw vertriebs", "audi vertriebs", "mercedes-benz vertriebs",
     "volkswagen vertriebs", "porsche zentrum",
+    # OEM-Markennamen im Pflichttext (Datenschutz erwaehnt Hersteller)
+    "bmw ag", "audi ag", "mercedes-benz ag", "volkswagen ag",
+    "porsche ag", "opel automobile gmbh",
 ]
 
+# Cluster B: B2B-Dienstleister (Beratung / Compliance / Schulung / CE)
+_B2B_SERVICE_POSITIVE = [
+    "ce-zertifizierung", "ce zertifizierung",
+    "ce-konformitaet", "ce-konformität",
+    "ce-kennzeichnung", "ce kennzeichnung",
+    "compliance-beratung", "compliance beratung",
+    "arbeitssicherheit", "product compliance",
+    "produktsicherheit", "produkthaftung",
+    "auditierung", "auditor", "auditierungen",
+    "schulungen", "workshops", "akademie",
+    "beratungsleistungen", "consultingleistungen",
+    "consulting services", "managementsystem",
+    "datenschutzbeauftragter (extern)",
+    "externer datenschutzbeauftragter",
+    "datenschutz-audit", "tisax", "iso 27001",
+    "iso 9001", "iso 14001", "iso 45001",
+    "gefaehrdungsbeurteilung", "gefährdungsbeurteilung",
+    "betriebsbeauftragter", "fachkraft fuer arbeitssicherheit",
+    "fachkraft für arbeitssicherheit",
+]
+
+# Cluster C: NGO / Verein / oeffentliche Verwaltung
+_NONPROFIT_PUBLIC_POSITIVE = [
+    "spendenkonto", "vereinsregister", "gemeinnuetzig",
+    "gemeinnützig", "ehrenamtlich", "foerderverein",
+    "förderverein", "stiftung", "buergeramt", "bürgeramt",
+    "landratsamt", "kommunalverwaltung",
+]
+
+# Backwards-compat
+_NO_DIRECT_SALES_POSITIVE = (
+    _OEM_POSITIVE + _B2B_SERVICE_POSITIVE + _NONPROFIT_PUBLIC_POSITIVE
+)
+
 # Indikatoren GEGEN no_direct_sales: echte Online-Shop-Funktionen.
 _DIRECT_SALES_NEGATIVE = [
     "in den warenkorb", "warenkorb hinzu", "zur kasse",
     "jetzt kaufen", "kostenpflichtig bestellen",
     "zahlungspflichtig bestellen", "sofort-kauf",
     "online bestellen", "lieferadresse", "rechnungsadresse",
+    "versandkosten", "lieferzeit", "lieferbedingungen",
+    "checkout", "stueckpreis", "stückpreis",
 ]
 
 
 def _detect_no_direct_sales(full_text: str) -> bool:
-    """Heuristik: erkennt OEM-Konfigurator-Sites die nicht direkt verkaufen."""
+    """Heuristik: True wenn Site keinen Direkt-Vertrieb mit B2C-Kunden hat.
+
+    Trifft fuer 3 Cluster zu (jeweils mind. 2 Treffer im Cluster):
+      A) OEM-Konfigurator (Auto-Hersteller)
+      B) B2B-Dienstleister (Beratung/Compliance/Schulung)
+      C) NGO / oeffentliche Verwaltung
+
+    Negativ-Signale (echte Shop-Funktionen) zaehlen gegen den Cluster:
+    nur True wenn pos > neg.
+    """
     text = full_text.lower()
-    pos = sum(1 for k in _NO_DIRECT_SALES_POSITIVE if k in text)
+    oem = sum(1 for k in _OEM_POSITIVE if k in text)
+    b2b = sum(1 for k in _B2B_SERVICE_POSITIVE if k in text)
+    npg = sum(1 for k in _NONPROFIT_PUBLIC_POSITIVE if k in text)
     neg = sum(1 for k in _DIRECT_SALES_NEGATIVE if k in text)
-    # Mindestens 3 Haendler-Indikatoren UND weniger Shop-Indikatoren als
-    # Haendler-Indikatoren. Vermeidet false-positive fuer Shops die
-    # zusaetzlich "Haendlersuche" als Filiale-Finder anbieten.
-    return pos >= 3 and pos > neg
+    # Jeder Cluster ist eigenstaendig: 2 Treffer + weniger Negativ-Signale
+    # als Cluster-Treffer.
+    if oem >= 2 and oem > neg:
+        return True
+    if b2b >= 2 and b2b > neg:
+        return True
+    if npg >= 2 and npg > neg:
+        return True
+    return False