Ranking-Volatilität August 2026: Was meine eigenen Zahlen sagen

Am Samstagmorgen habe ich mir die Search-Analytics-API der Search Console für seo-kreativ.de gezogen, weil in meinem News-Radar seit zwei Tagen Volatilitätsmeldungen lagen. Ich hatte mit einem Einbruch gerechnet. Herausgekommen ist das Gegenteil.

Die Tage vom 10. bis 13. August waren die impressionsstärksten im gesamten abgerufenen Zeitraum. Die Durchschnittsposition lag besser als in der Woche davor. Die Klicks blieben, wo sie waren.

Damit stehen vier Befunde nebeneinander, die sich nicht auflösen lassen. Die Community meldet Chaos. Ein unabhängiger Volatilitäts-Index zeigt für dieselben Tage einen Wert im Mittelfeld. Google bestätigt nichts. Meine Property steht besser da als in der Vorwoche. Diese Konstellation ist bei einer unbestätigten Welle nicht ungewöhnlich. Sie ist der Grund, warum die Frage „Hat es mich getroffen?“ nicht in einem Forum beantwortet wird.

Dieser Beitrag ist deshalb keine Chronik der Welle. Wie so eine Welle abläuft, habe ich bei der Volatilität im Februar 2026 mit neun Wellen und drei Fronten aufgeschrieben. Hier geht es um die Diagnose. Und um die unangenehme Frage, wie gut die Daten überhaupt sind, mit denen du sie stellst.

Search Engine Roundtable berichtete am 13. August über auffällige Ausschläge in mehreren Ranking-Trackern. Genannt werden unter anderem AWR, AccuRanker Grump, Mozcast, Semrush und Sistrix. Eine Bestätigung von Google nennt der Bericht nicht.

Was in solchen Berichten außerdem steht, sind Wortmeldungen aus SEO-Foren. Einbrüche von über 70 Prozent, Traffic-Sprünge von 200 Prozent, ein Minus von 25 Prozent gegenüber Januar. Ich habe diese Zahlen bewusst aus diesem Artikel herausgelassen. Keine davon hängt an einer nachvollziehbaren Messreihe. Keine davon sagt dir etwas über deine Site.

Ein Tracker misst eine Stichprobe von Keywords in einem Land auf einem Gerätetyp. Das ist eine legitime Größe. Sie ist nur nicht deine. Wie du den Ausschlag eines Sensors überhaupt liest, ohne ihn zu überinterpretieren, steht im Beitrag zum Deuten von SERP-Volatilität mit dem Semrush Sensor.

Statt die Ausschläge nur zu referieren, habe ich eine unabhängige Messreihe abgerufen. Der DataForSEO SERP Volatility Index ist frei zugänglich und lässt sich nach Land, Gerät und Suchmaschine filtern. Zur Methode schreibt DataForSEO: „DataForSEO checks Google and Bing SERPs for a fixed list of keywords and measures the volatility of results‘ changes daily.“ Die Skala reicht von 1 bis 10, wobei „one is characterized by minimal changes in search engine rankings and ten corresponds to dramatic changes in Google search algorithms and major updates to search engine algorithms“.

Berechnungsformel und Keyword-Liste sind proprietär und werden nicht offengelegt. Der Index taugt damit als Orientierung zur Marktlage. Er ist kein Maßstab für eine einzelne Site. Ich habe vier Schnitte gezogen. Deutschland und die USA, jeweils Desktop und Mobile, Kategorie „All Categories“, Google. Das sind die Werte um die gemeldeten Tage herum:

Der Anstieg gegenüber dem 11. August ist da, in allen vier Schnitten. Er ist nur klein. Gemessen am Median der letzten 30 Tage liegt der 12. August bei DE Desktop genau auf dem Median. Bei US Desktop liegt er darunter, bei US Mobile deutlich darunter. Für US Mobile war es der 29. Perzentilrang von 100, also ein ruhigerer Tag als gut zwei Drittel des Zeitraums.

Die Grafik zeigt den Punkt, den eine Tagesmeldung nicht zeigen kann. Vom 19. bis 29. Juli lagen alle vier Schnitte zehn Tage lang zwischen 8 und 10. Das ist der Bereich, den DataForSEO als „Significant changes in SERP rankings, might be caused by a major update to the Google or Bing search algorithm“ beschreibt. Gegen diese Wochen ist der 12. und 13. August unauffällig. Das eigentliche Ereignis lag drei Wochen früher.

Zur Frage nach einem Update hält die Seite selbst fest: „No major Google updates have been reported in the last 30 days.“ Das deckt beide Zeiträume ab. Auch der Juli-Ausschlag war also unbestätigt.

Das Google Search Status Dashboard ist Googles eigene Chronik der Ranking-Updates. Für 2026 stehen dort vier Einträge. Zu jedem davon habe ich die Auswertung verlinkt:

Der jüngste Eintrag ist damit das June 2026 Spam Update. Zwischen ihm und dem 15. August 2026 als Stand dieser Auswertung liegen rund sieben Wochen ohne offizielle Meldung.

Daraus folgt allerdings nicht, dass in diesen sieben Wochen nichts verändert wurde. Laut Googles Leitfaden zu den Ranking-Systemen verbessert Google die Ranking-Systeme regelmäßig und weist auf Updates hin, „when those might be useful to content creators and others“. Die Ankündigung ist damit an eine Nützlichkeitsbedingung geknüpft. Vom leeren Dashboard auf einen unveränderten Algorithmus zu schließen, geht deshalb nicht.

Praktisch heißt das: Das Dashboard beantwortet die Frage nach einer offiziellen Kommunikation und nicht die Frage nach einer tatsächlichen Veränderung.

Deutet das auf ein Google-Update im August 2026 hin?

Das ist die naheliegende Frage. Beantworten lässt sie sich nicht mit den Trackern, sondern mit dem Kalender. In jedem der drei Vorjahre steht ein August-Update im selben Dashboard:

Ein viertes August-Update ist damit gut möglich. Nur passt keines der drei zum 12. August. Der früheste Start war der 15., zwei der drei kamen im letzten Monatsdrittel. Das August 2025 Spam Update begann am 26. August, vierzehn Tage nach dem Tag, um den es hier geht. Wer die Ausschläge vom 12. und 13. August als Vorboten liest, verschiebt das Muster um zwei Wochen.

Ob Spam oder Core, lässt sich ebenfalls nicht ableiten: zweimal Core, einmal Spam. Google hält in der Doku zu den Spam Updates fest, dass die Systeme permanent laufen und „we occasionally make notable improvements to how they work“. Occasionally ist kein Kalender.

Die Antwort ist deshalb zweiteilig. Ein Update im August 2026 ist nach der Historie plausibel. Das Zeitfenster dafür beginnt mit dem 15. gerade erst. Ein Signal dafür sind die Ausschläge vom 12. und 13. August trotzdem nicht. Kommt in den nächsten zwei Wochen ein Eintrag ins Dashboard, ändert das an der Diagnose unten nichts. Man hätte dann nur eine bestätigte Ursache, gegen die man die eigene Kurve halten kann.

Alle folgenden Werte stammen aus der Search-Analytics-API der Google Search Console für die Property https://www.seo-kreativ.de/, abgerufen am 15. August 2026 mit dataState=all und type=web. Verglichen werden zwei Fenster von Montag bis Donnerstag, damit die Wochentage sich decken.

Die vier Tageswerte im Ereignisfenster lauten 16.250, 17.183, 16.743 und 17.162 Impressionen. Unter den 34 vollständigen Tagen des Zeitraums belegen sie die Ränge 1, 2, 4 und 5. Dazwischen liegt der 13. Juli mit 16.834 Impressionen, ein Tag ohne jede Volatilitätsmeldung. Der 14. und 15. August bleiben aus dem Vergleich draußen, weil die Daten dort noch unvollständig waren.

Auf Query-Ebene sieht es ähnlich aus. Beim Vergleich der beiden Fenster stehen 436 Verbesserungen um mindestens drei Positionen gegen 326 Verschlechterungen. Mit einem Rauschfilter von 20 Impressionen bleiben davon 22 Verbesserungen gegen 9 Verschlechterungen übrig. Von diesen 31 Einträgen liegen 27 auf englischsprachigen Seiten. 19 der 31 bewegen sich im Bereich zwischen Position 20 und 45.

Und genau da liegt die erste Einschränkung. Position 20 bis 45 ist in meinen Daten ohnehin der Bereich mit der größten Schwankung, weshalb ich aus diesen Bewegungen keine Wirkung ableiten würde, weder in die eine noch in die andere Richtung. Was ich ableite, ist schwächer und dafür belastbar: In diesem Fenster ist auf dieser Property nichts eingebrochen.

Plus 24 Prozent klingt nach einer Menge. Die Frage ist nur, wieviel diese Reihe an einem beliebigen Wochenpaar ohnehin schwankt. Solange ich das nicht weiß, kann ich den Wert nicht einordnen. Die Zahl in meiner eigenen Überschrift ist davon genauso betroffen wie jede fremde.

Die Rechnung dafür ist simpel. Ich bilde alle Paare aus zwei sich nicht überschneidenden Vier-Tage-Fenstern, die in meinem Zeitraum möglich sind. Danach sehe ich mir an, wie deren Veränderungen verteilt sind. Dann suche ich meinen beobachteten Wert in dieser Verteilung. Liegt er in der Mitte, habe ich nichts gemessen.

Zuerst Google, also meine eigene Zahl. Aus 34 vollständigen Tagen ergeben sich 378 solcher Paare. Ihr Median liegt bei plus 4,5 Prozent, das Band zwischen dem 10. und dem 90. Perzentil reicht von minus 22,8 bis plus 29,5 Prozent. Mein Anstieg von 23,9 Prozent landet im 86. Perzentil. Er ist damit hoch, aber kein Ausreißer. Rund jeder siebte beliebige Wochenvergleich in meinen eigenen Daten fällt größer aus.

Dann Bing, das als Kontrollgruppe gedacht war. Eine einzelne Property beantwortet nicht, ob der Anstieg an Google lag oder an der Nachfrage. Dafür braucht es eine zweite Suchmaschine. Sauber ist dieser Vergleich ohnehin nicht: Bing hat ein anderes Volumen, eine andere Indexierungstiefe und eine andere Nutzerschaft, misst also nie exakt dasselbe wie Google. Ich habe deshalb den Bericht zur Suchleistung aus den Bing Webmaster Tools für dieselben Tage exportiert.

Das sind die Tageswerte beider Quellen nebeneinander, für dieselben acht Tage:

Bing fiel um 17,4 Prozent, während Google zulegte. Zwei Kurven laufen auseinander. Das wäre ein Hinweis auf etwas Google-spezifisches. Nachgerechnet hält das nicht. Bing liefert hier im Mittel 258,6 Impressionen am Tag bei einer Standardabweichung von 99,9. Der Median aller 253 Fenster-Paare liegt bei minus 15,0 Prozent. Die beobachteten minus 17,4 Prozent landen im 47. Perzentil. Ein beliebiger Vier-Tage-Vergleich in diesen Daten liefert ungefähr dasselbe Ergebnis.

Als Kontrollgruppe hat Bing damit nichts geliefert. Die Frage, ob der Anstieg Google-spezifisch war, bleibt offen. Der Test hat etwas anderes geliefert, nämlich die Einordnung meiner eigenen Zahl. Das ist der Teil, der bleibt.

Und genau da wird die ganze Rechnerei praktisch. Ein Ausschlag in den Trackern muss für deine Domain nichts bedeuten. Für dieselben Tage erzählen meine eigenen Zahlen eine andere Geschichte als die Meldung. Es ist nichts eingebrochen. Es gab nichts zu reparieren. Wer nach einer Volatilitätsmeldung in seine Daten sieht und dort nichts findet, hat nicht schlecht gemessen. Er hatte eine ruhige Woche.

Beim Auswerten ist mir aufgefallen, dass zwei Zahlen aus derselben API nicht zusammenpassen. Auf Tagesebene summiert mein Ereignisfenster 67.338 Impressionen und 165 Klicks. Frage ich dieselben vier Tage nach Suchanfrage und Seite ab, komme ich auf 34.170 Impressionen und 28 Klicks.

Das ist kein Fehler in der Abfrage. In der Search-Console-Hilfe zu den Dimensionen steht dazu: „Some queries are omitted from the report to protect user privacy.“ Und weiter: „They’re included in chart totals, unless a query filter is applied.“ Die Gesamtsumme enthält also alles. Die Tabelle nach Suchanfragen enthält es nicht.

Für die Update-Diagnose hat das eine unbequeme Folge. Wenn du nach einer Volatilitätsmeldung den Leistungsbericht öffnest, nach Suchanfragen gruppierst und dort keine Auffälligkeit siehst, hast du bei einer Deckung wie meiner die Hälfte deiner Impressionen nicht angesehen. Bei den Klicks war es in meinem Fall deutlich mehr.

Wie stark die Lücke bei dir ausfällt, musst du selbst nachrechnen. Sie hängt davon ab, wie viele deiner Suchanfragen selten genug sind, um anonymisiert zu werden. Meine Faustregel dafür: Ich rechne die Deckung einmal pro Quartal nach und beginne jede Diagnose auf der Tages- und Seitenebene, nicht auf der Query-Ebene. Für die Auswertung darunter helfen die RegEx-Kopiervorlagen für die Search Console.

Schritt 1: Tagesebene, gleiche Wochentage. Vergleiche das Ereignisfenster mit demselben Wochentagsblock der Vorwoche. Nicht mit dem Vormonat und nicht mit dem Vorjahr. Wochentage haben in den Projekten meiner SEO-Beratung regelmäßig ein eigenes Muster. Ein Montag gegen einen Samstag erzeugt dann einen Einbruch ohne Ursache. Die letzten zwei bis drei Tage lässt du weg. Google gibt in der Dokumentation zu den Search-Console-Daten an: „Normally, however, collected data should be available in 2-3 days.“

Schritt 2: Klicks und Impressionen getrennt lesen. Fallen beide, ist es plausibel ein Sichtbarkeitsthema. Fallen nur die Impressionen, während die Klicks stehen, ist die Ursache eher in der Auslieferung oder in der Zählung zu suchen als in einem Ranking-Verlust. Genau diesen Fall habe ich für seo-kreativ.de im Juli auseinandergenommen, nachzulesen unter Impressionen eingebrochen? So grenzt du die Ursache ein.

Schritt 3: Seitenebene vor Query-Ebene. Die Dimension page ist von der Query-Anonymisierung nicht betroffen. Sortiere nach Impressions-Differenz und sieh dir die zehn größten Verlierer an. Erst wenn du eine betroffene Seite hast, lohnt der Blick auf ihre Suchanfragen.

Schritt 4: Erst jetzt nach draußen sehen, diesmal mit Zahlen. Wenn deine eigenen Daten eine Auffälligkeit zeigen, ist die Frage nach einem Update sinnvoll. Vorher ist sie es nicht. Prüfe das Status-Dashboard auf einen offiziellen Eintrag und hole dir einen Volatilitäts-Index für deinen Markt und dein Gerät, statt eine Schlagzeile zu lesen. Die entscheidende Frage lautet nicht, ob der Index gestiegen ist, sondern wo der Wert im Vergleich zu den letzten 30 Tagen liegt.

Am 12. und 13. August 2026 haben mehrere Tracker ausgeschlagen, der DataForSEO-Index lag für diese Tage im Mittelfeld seiner letzten 30 Tage, das Status-Dashboard hat kein Update verzeichnet. Meine Property stand besser da als in der Woche davor, wenn auch nur im 86. Perzentil ihrer eigenen Schwankung. Alle vier Sätze sind gleichzeitig wahr. Sie widersprechen sich nur, wenn man annimmt, dass eine Volatilitätsmeldung eine Aussage über die eigene Site enthält.

Was mich an der Index-Reihe am meisten überrascht hat, ist nicht der 12. August. Es sind die zehn Tage vom 19. bis 29. Juli, in denen alle vier geprüften Schnitte zwischen 8 und 10 lagen. Diese Wochen habe ich damals nicht als Ereignis wahrgenommen. In meinem Nachrichtenstrom lagen sie auch nicht.

Was mich an dieser Auswertung mehr beschäftigt als die Welle selbst, ist die Deckungslücke. Ich arbeite seit Jahren mit der Query-Ebene der Search Console und hatte den Anteil nie beziffert. In diesem Fenster waren es 50,7 Prozent der Impressionen. Das ändert nichts an den Daten. Es ändert, in welcher Reihenfolge ich sie ansehe.