Der neue LinkedIn-Algorithmus: Das Dwell-Time-Update

LinkedIn schaltet ein Algorithmus-Update und die ersten Fragen, die man sich stellt, sind erfahrungsgemäß: „Was hat sich verändert?“ und „Was muss ich jetzt anders machen?“ Auch für uns Social Media-Experten bringt jedes Update neue Infos und Erkenntnisse mit sich. Deswegen haben wir uns natürlich intensiv mit dem neuen LinkedIn-Algorithmus auseinandergesetzt und können die Fragen direkt beantworten.

Was hat sich durch das Algorithmus-Update geändert?

Bisher setzte LinkedIn bei der Ausspielung organischer Beiträge auf die aktiven Nutzerinteraktionen wie Likes, Kommentare oder Klicks. Bei dieser Methode haben jedoch User, die zwar interessiert mitlesen, aber nicht aktiv interagieren keinen Einfluss auf die Qualitätseinstufung eines Beitrags. Andererseits werden allerdings User berücksichtigt, die beispielsweise aktiv auf einen Beitrag klicken, ihn während des Ladeprozesses aber schon wieder schließen. Aus diesem Grund hat LinkedIn nun auch die Verweildauer in den Feed-Algorithmus integriert, damit die User die Beiträge angezeigt bekommen, bei denen die Verweildauer wahrscheinlich länger ist.

So erklärt LinkedIn die Verweildauer

Jede Aktualisierung, die im News-Feed angezeigt wird, erzeugt zwei Arten von Verweildauer. Es gibt zum einen eine Verweilzeit auf dem Feed. Sobald mindestens die Hälfte der Feed-Aktualisierungen sichtbar sind, fängt diese an die Zeit zu messen (engl. Dwell-Time on the feed). Zum anderen gibt es die Verweildauer nach dem Klick. Hier wird die Zeit gemessen, die nach dem Klicken auf eine Aktualisierung im Feed, verbracht wird (engl. After-Click Dwell-Time). Mit Hilfe der erfassten Verweildauer berechnet LinkedIn die Wahrscheinlichkeit, dass man das nächste Status-Update eines Users überscrollt und sozusagen überspringt. Im Zweifelsfall wird einem der Inhalt gar nicht erst angezeigt.

Schon gewusst? LinkedIn ist übrigens nicht die erste soziale Plattform, bei der die Verweildauer im Algorithmus berücksichtigt wird. Facebook erfasst diese nämlich auch.

Was bedeutet das Algorithmus-Update für User?

Wer bisher informative Beiträge und Inhalte veröffentlicht hat, wird durch das Dwell-Time-Update folgende Veränderungen feststellen:

  • Die Social Signals, also Likes, Kommentare und Shares, werden in absoluten Zahlen auf dem gleichen Level bleiben.
  • Die Reichweite sinkt jedoch deutlich bis drastisch, da den nicht interessierten Usern die Beiträge nicht mehr ausgespielt werden.
  • Aus der Kombination aus gleichbleibenden Social Signals und sinkender Reichweite resultiert natürlich eine entsprechend höhere Engagement-Rate.

Nützliche und spannende Beiträge für die Zielgruppe erstellt das Team unserer Social Media Agentur. Außerdem bauen wir  effektive Eye-Catcher und Scroll-Stopper ein. Eine ideale Option hierfür sind informative LinkedIn-Artikel, die nicht nur die Aufmerksamkeit der User auf sich ziehen, sondern diese auch für eine längere Zeit binden.

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OpenAI betreibt einen eigenen Suchindex. Eine aktuelle Analyse von RESONEO zeigt, dass der interne Index mit dem Codenamen labrador bereits den Großteil der Suchergebnisse in der kostenlosen Version von ChatGPT liefert. In den Bezahlversionen stützt sich das Unternehmen zwar nach wie vor stark auf gescrapte Google-Ergebnisse, doch die Gewichte verschieben sich. Für Website-Betreiber ändern sich damit die Regeln für Sichtbarkeit.
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Ein einzelner Modellwechsel verändert, welche Inhalte in KI-Antworten auftauchen. Nach dem Rollout von GPT-5.6 sank der Anteil von Listicles in den ChatGPT-Citations um die Hälfte, der Anteil von Vergleichsseiten um knapp ein Drittel. Gleichzeitig zitiert das Modell Marken häufiger direkt von deren eigenen Websites.
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Google verändert den Aufbau der AI Overviews. Bei einzelnen Suchanfragen entfällt der gewohnte „Mehr anzeigen“-Button, stattdessen erscheint die vollständige KI-Antwort mit einem Eingabefeld für den AI Mode. Google hat das Vorgehen bestätigt und erklärt, dass es bei bestimmten Suchanfragen sinnvoller sei als das bisherige Setup. Die organischen Suchergebnisse rutschen dadurch weiter nach unten.
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Die Google Search Console schließt eine Lücke, die viele Content-Ersteller lange beschäftigt hat: Wie schneiden Beiträge auf Plattformen wie Instagram, TikTok, X oder YouTube eigentlich in der Google-Suche ab? Mit dem neuen Property-Typ Platform Properties lässt sich das ab sofort direkt in der Search Console nachvollziehen. Wer bislang auf plattforminterne Statistiken angewiesen war, erhält damit erstmals eine Sicht auf die Suchperformance seiner Social- und Videoinhalte.
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ChatGPT griff lange Zeit vor allem auf Google zurück, um seine Antworten mit aktuellen Informationen anzureichern. Ein neues Datenfeld in der Kommunikation zwischen ChatGPT und dem Browser deutet nun darauf hin, dass sich das ändert. Das Feld heißt „result_source“ und weist dort in bestimmten Fällen den Wert „bing“ auf, ein Verweis auf die Suchmaschine von Microsoft als Quelle. Wer die Entwicklertools im Browser öffnet, kann diesen Hinweis selbst nachvollziehen.
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Was in der klassischen Google-Suche längst etabliert ist, setzt sich nun auch bei KI-Antworten durch: die Bewertung von Quellen nach Vertrauenswürdigkeit. Perplexity führt dafür vier Vertrauensstufen ein, die von keiner Auszeichnung bis zur Bestnote „Authoritative“ reichen. Fachspezifische Blogs und Nischen-Websites können sich als „Trusted“ qualifizieren, während anerkannte Autoritäten wie Google-Inhalte die höchste Stufe erreichen. Die Einordnung zeigt, dass EEAT-Signale auch für generative KI-Suchsysteme zunehmend an Bedeutung gewinnen.
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Die Anforderungen an die Suchmaschinenoptimierung (SEO) für Blogs und Content-Plattformen haben sich mit der Verbreitung KI-basierter Suchfunktionen (wie Google AI Overviews und AI Mode) grundlegend verändert. Die rein mechanischen SEO-Taktiken der Vergangenheit, wie das sture Anstreben einer hohen Wortzahl, das Anhäufen von Schlüsselwörtern oder die künstliche Aktualisierung von Daten („Fake Freshness“), verlieren zunehmend an Wirksamkeit.
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Im Rahmen der Veröffentlichung der Quartalsergebnisse (Q2 2026) gab Alphabet bekannt, dass die Werbefunktion AI Max für Suchkampagnen offiziell die Beta-Phase verlassen hat. Laut Philipp Schindler, Senior Vice President und Chief Commercial Officer bei Google, nutzen bereits über 500.000 Werbetreibende diese Technologie. Das System ermöglicht es Google, Anzeigen für äußerst komplexe und lange Suchanfragen zu schalten, die bisher durch die herkömmliche Ausrichtung auf Suchbegriffe nicht effizient abgedeckt werden konnten.
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Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity stützen sich bei der Generierung von Antworten auf ein strukturiertes Verständnis von Entitäten. Daher reicht es im Zeitalter der KI für Unternehmen nicht mehr aus, sich nur anhand von Schlüsselwörtern zu positionieren – was wirklich zählt, ist, wie genau KI-Systeme die eigene Marke, die Produkte und die Kernkompetenzen als eigenständige Entität erfassen und klassifizieren.
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Die auf ChatGPT basierende Werbeplattform erhält ein umfassendes Update, das Werbetreibenden mehr Kontrolle und Effizienz bei der Verwaltung ihrer Kampagnen bieten soll. OpenAI erweitert das System speziell für leistungsorientierte Werbetreibende und führt wichtige Funktionen ein, die aus etablierten Werbenetzwerken bekannt sind.
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Bei der Erstellung von Inhalten mithilfe künstlicher Intelligenz stehen viele Unternehmen vor dem Problem wiederkehrender manueller Korrekturen. Oft müssen Redakteure dieselben stilistischen, inhaltlichen oder strukturellen Fehler mehrfach korrigieren. Ein systematischer Ansatz zur Lösung dieses Problems sind KI-basierte Content-Workflows, die sich selbst aufrechterhalten und optimieren und auf geschlossenen Feedbackschleifen basieren.
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Eine Adressänderung im Google-Business-Profil (GBP) zählt zu den heikelsten Eingriffen im Bereich des lokalen SEO. Obwohl ein Umzug oder eine Korrektur der Standortdaten aus organisatorischer Sicht oft notwendig ist, führt die Adressänderung in der Praxis häufig zu unerwarteten Ranking-Einbußen oder wiederholten Verifizierungsprozessen.
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