diff --git a/duplicate_checker.py b/duplicate_checker.py
index ab5f822f..0f272f07 100644
--- a/duplicate_checker.py
+++ b/duplicate_checker.py
@@ -414,35 +414,39 @@ def main(job_id=None):
             results.append({'Match':'', 'Score': best_score, 'Match_Grund': f"{best_comp} | {reason} TH={applied_threshold}"})
             logger.info(f" --> Kein Match (Score={best_score}) {best_comp} | {reason} TH={applied_threshold}")
 
-    # Ergebnisse zurückschreiben
-    update_status(job_id, "Läuft", "Schreibe Ergebnisse zurück ins Sheet...")
-    logger.info("Schreibe Ergebnisse ins Sheet (SAFE in-place, keine Spaltenverluste)…")
-    res_df = pd.DataFrame(results, index=match_df.index)
-    write_df = match_df.copy()
-    write_df['Match'] = res_df['Match']
-    write_df['Score'] = res_df['Score']
-    write_df['Match_Grund'] = res_df['Match_Grund']
+    # --- Ergebnisse zurückschreiben ---
+    logger.info("Matching-Prozess abgeschlossen. Bereite Ergebnisse für den Upload vor...")
+    update_status(job_id, "Läuft", "Schreibe Ergebnisse zurück ins Google Sheet...")
 
-    drop_cols = ['normalized_name','normalized_domain','block_key','Effektive Website','domain_use_flag']
-    for c in drop_cols:
-        if c in write_df.columns:
-            write_df.drop(columns=[c], inplace=True)
+    result_df = pd.DataFrame(results)
+    
+    # Füge die Ergebnisse zu den Originaldaten hinzu
+    # original_matching_df ist die saubere Kopie von Anfang an
+    output_df = pd.concat([original_matching_df.reset_index(drop=True), result_df], axis=1)
 
+    # Backup-Logik
     now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M")
     backup_path = os.path.join(Config.LOG_DIR, f"{now}_backup_{MATCHING_SHEET_NAME}.csv")
     try:
-        write_df.to_csv(backup_path, index=False, encoding='utf-8')
-        logger.info(f"Lokales Backup geschrieben: {backup_path}")
+        # Stelle sicher, dass das Log-Verzeichnis existiert
+        os.makedirs(Config.LOG_DIR, exist_ok=True)
+        output_df.to_csv(backup_path, index=False, encoding='utf-8-sig', sep=';')
+        logger.info(f"Lokales Backup der Ergebnisse wurde in '{backup_path}' geschrieben.")
     except Exception as e:
-        logger.warning(f"Backup fehlgeschlagen: {e}")
+        logger.warning(f"Backup der Ergebnisse konnte nicht geschrieben werden: {e}")
 
-    data = [write_df.columns.tolist()] + write_df.fillna('').values.tolist()
-    ok = sheet.clear_and_write_data(MATCHING_SHEET_NAME, data)
+    # Konvertiere in Liste von Listen für den Upload
+    data_to_write = [output_df.columns.tolist()] + output_df.fillna('').values.tolist()
+    
+    logger.info(f"Versuche, {len(data_to_write) - 1} Ergebniszeilen in das Sheet '{MATCHING_SHEET_NAME}' zu schreiben...")
+    
+    ok = sheet.clear_and_write_data(MATCHING_SHEET_NAME, data_to_write)
+    
     if ok:
-        logger.info("Ergebnisse erfolgreich geschrieben")
+        logger.info("Ergebnisse erfolgreich in das Google Sheet geschrieben.")
         update_status(job_id, "Abgeschlossen", f"{total} Accounts erfolgreich geprüft.")
     else:
-        logger.error("Fehler beim Schreiben ins Google Sheet")
+        logger.error("Fehler beim Schreiben der Ergebnisse ins Google Sheet.")
         update_status(job_id, "Fehlgeschlagen", "Fehler beim Schreiben ins Google Sheet.")
 
     # Summary