Neuere Fortschritte in der Analyse von 3D-Punktwolken haben eine Vielzahl unterschiedlicher Netzwerkarchitekturen hervorgebracht. Allerdings fehlt es an einem einheitlichen Rahmen zur Interpretation dieser Netzwerke, was systematische Vergleiche, Gegenüberstellungen oder Analysen erschwert und praktisch die gesunde Entwicklung des Forschungsfeldes einschränkt. In diesem Artikel greifen wir die Initiative auf, einen einheitlichen Rahmen namens PointMeta vorzustellen, in den sich gängige Ansätze zur Analyse von 3D-Punktwolken integrieren lassen. Dieser Ansatz bringt drei wesentliche Vorteile mit sich. Erstens ermöglicht PointMeta einen fairen Vergleich verschiedener Ansätze und erlaubt es, durch kurze Experimente empirische Beobachtungen oder Annahmen, die sich aus solchen Vergleichen ergeben, schnell zu überprüfen. Zweitens bietet der übergeordnete Blickwinkel von PointMeta die Möglichkeit, über verschiedene Komponenten hinweg zu denken und gängige Annahmen sowie zentrale Designentscheidungen der etablierten Ansätze neu zu bewerten. Drittens basierend auf den Erkenntnissen aus den ersten beiden Analysen, gelingt es durch einfache Anpassungen an bestehenden Ansätzen, einen grundlegenden Baustein namens PointMetaBase zu entwickeln. Dieser zeigt in umfangreichen Experimenten auf anspruchsvollen Benchmark-Datenmengen eine außerordentlich hohe Effizienz und Effektivität, was die Notwendigkeit und den Nutzen einer hochwertigen Interpretation, Gegenüberstellung und Analyse wie bei PointMeta belegt. Insbesondere übertrifft PointMetaBase die bisherige State-of-the-Art-Methode auf den S3DIS-Datenmengen um 0,7 % / 1,4 % / 2,1 % mIoU, wobei lediglich 2 % / 11 % / 13 % des Rechenaufwands erforderlich sind.