Was ist Pogo-Sticking?

Das Bild ist der Springstock: Der Nutzer hüpft auf eine Seite und landet gleich wieder in der Liste. In der Usability verwendete Jared Spool den Begriff für Nutzer, die in der Hierarchie einer Website auf und ab springen, ohne das Gesuchte zu finden (Vortrag „The Secret Lives of Links“, aufgenommen im November 2012). Im SEO behandelte Rand Fishkin ihn am 23. August 2013 im Moz-Whiteboard-Friday „Solving the Pogo-Stick Problem“. Nielsen Norman Group beschrieb das Muster 2015 und merkte an, dass es häufig im Zusammenhang mit der Rückkehr zur Suchmaschine besprochen wird.

Das Muster hat drei Schritte: Klick auf ein Ergebnis, schnelle Rückkehr zur SERP, Klick auf ein anderes Ergebnis.

Die genannten Ursachen liegen auf der Zielseite:

• Die Seite passt nicht zur Suchintention: Wer einen Preis sucht, findet einen Ratgeber, oder umgekehrt.
• Die Antwort steht weit unten und ist beim Einstieg nicht zu sehen.
• Die Seite lädt langsam oder ist mit Pop-ups und Werbung zugestellt.
• Titel oder Beschreibung im Suchergebnis versprechen etwas, das die Seite nicht hält. Der Extremfall ist Clickbait.

Nielsen Norman Group fasst das als Missverhältnis zwischen dem Versprechen des Links und dem, was der Nutzer beim Ankommen vorfindet.

Ein Fall sieht gleich aus und ist kein Fehler: Wer Preise, Bewertungen oder Datenblätter vergleicht, öffnet absichtlich mehrere Ergebnisse. John Mueller sagte das 2018 zu genau diesem Muster: Nutzer springen aus vielen Gründen hin und her.

Jemand sucht „Induktionskochfeld reinigen“. Das erste Ergebnis ist eine Shopseite für Reinigungsmittel ohne Anleitung, nach fünf Sekunden ist er zurück. Das zweite Ergebnis zeigt die Schritte gleich oben, dort bleibt er. Für das erste Ergebnis war das Pogo-Sticking, für das zweite ein erfolgreicher Besuch.

Ein anderer Fall: Jemand sucht „günstige Trailschuhe“ und öffnet nacheinander vier Shops, um zu vergleichen. Das Muster ist dasselbe, aber hier hat keine Seite versagt, Vergleichen war das Ziel.

Direkt gar nicht. Die Rückkehr zur Ergebnisliste sieht nur Google, und Google zeigt sie in keinem Werkzeug. Es gibt Hinweise:

• In der Search Console die organische CTR je Suchanfrage. Die Search Console zählt einen Klick, wenn das Ergebnis den Nutzer aus der Google-Suche hinausführt. Was er danach tut, steht nicht im Bericht.
• In Google Analytics 4 die Interaktions- und die Absprungrate der Einstiege aus der organischen Suche. Laut Google-Hilfe ist die Absprungrate „das Gegenteil der Interaktionsrate“. Eine Sitzung gilt unter anderem dann als Sitzung mit Interaktion, wenn sie länger als 10 Sekunden dauert.

Ein Rechenbeispiel mit runden Zahlen: Eine Seite bekommt im Monat 1.000 organische Besuche für eine Anfrage, 70 % der Sitzungen haben keine Interaktion. Das zeigt, dass viele Besuche schnell enden. Wie viele davon zu Google zurückgingen und ein anderes Ergebnis öffneten, zeigt es nicht.

Als Begriff ist Pogo-Sticking nützlich. Er beschreibt aus Nutzersicht, was an einer Seite hakt, die Klicks bekommt und nicht hält, und lenkt den Blick auf die Suchintention statt auf Keywords. Als Kennzahl taugt er wenig: Außerhalb von Google kann ihn niemand zählen, und absichtliches Vergleichen sieht genauso aus wie eine enttäuschende Seite.

Quelle: Google-Analytics-Hilfe, „Interaktions- und Absprungrate“; Bing Webmaster Blog, 2. August 2011 (abgerufen 10.11.2026).

Ob Google Pogo-Sticking für das Ranking nutzt, darauf geben zwei Arten von Quellen verschiedene Antworten.

Google hat es verneint. In einem Webmaster-Hangout im Juli 2018 antwortete John Mueller auf eine Frage zu diesem Muster: „We try not to use signals like that when it comes to search“ (wir versuchen, solche Signale in der Suche nicht zu nutzen). Es gebe viele Gründe für das Hin und Her, daraus lasse sich schwer ein Rankingfaktor machen. So steht es in der Abschrift von Search Engine Journal vom 16. Juli 2018. Gary Illyes ging am 8. Februar 2019 in einer Fragerunde auf Reddit weiter und tat Dwell Time und CTR als haltlose Theorien ab.

Dem steht ein Urteil gegenüber. Im Kartellverfahren United States v. Google LLC stellte Richter Amit Mehta am 5. August 2024 fest, gestützt auf Aussagen von Zeugen, darunter Google-Mitarbeiter: Das Rankingsystem Navboost merkt sich, welche Dokumente Nutzer nach einer Suchanfrage angeklickt haben, und wird mit 13 Monaten Nutzerdaten trainiert, vor 2017 mit 18 Monaten. Auch Google selbst schreibt heute unter „How Search Works“, dass es aggregierte und anonymisierte Interaktionsdaten nutzt, um die Relevanz der Ergebnisse zu bewerten.

Beides kann zugleich stimmen. Google verwendet Klicks in seinen Rankingsystemen, aber keine Primärquelle sagt, ob die schnelle Rückkehr zur Liste dort als eigenes Signal zählt. Die im Mai 2024 geleakten internen Dokumente enthalten in einem Navboost-Modul Felder wie „goodClicks“ und „badClicks“. Google warnte am 29. Mai 2024, das seien „out-of-context, outdated, or incomplete“ Informationen, und ein Feldname sagt nichts darüber, wie das Feld verwendet wird.

• Such die Anfrage selbst und sieh nach, welcher Seitentyp oben steht: Ratgeber, Vergleich, Produktseite oder Shop.
• Prüf, ob deine Seite dieser Typ ist oder ob die Anfrage eine eigene Seite braucht.
• Stell die Antwort in den Bereich, den man beim Einstieg ohne Scrollen sieht.
• Lies Titel und Beschreibung so, wie der Nutzer sie in der SERP sieht, und prüf, ob die Seite hält, was sie versprechen.
• Prüf die Ladezeit auf dem Handy und entfern, was den Inhalt beim Einstieg verdeckt.

• Such in der Search Console nach Anfragen mit guter Position und niedriger CTR und in GA4 nach organischen Einstiegen mit wenig Interaktion. Das sind die Kandidaten.
• Bewerte jede Anfrage einzeln, denn eine Vergleichssuche erzeugt Hin und Her, auch wenn die Seite gut ist.
• Verbessere die Seite für die Besucher, nicht für ein Signal, das du nicht messen kannst.

• Die Absprungrate aus GA4 für Pogo-Sticking halten.
• Behaupten, Google bestrafe Pogo-Sticking: Keine Primärquelle sagt das.
• Das Gegenteil behaupten, Google nutze keinerlei Klickdaten: Das Urteil von 2024 sagt etwas anderes.
• Den Text verlängern, um Nutzer länger zu halten, statt die Antwort früher zu geben.

Dieser Eintrag entstand im November 2026 mit KI-Unterstützung. Die Fakten stammen aus dem Urteil in United States v. Google LLC, aus der Hilfe von Google Analytics und Search Console, aus der Abschrift von Search Engine Journal und aus Kopien von Reddit und dem Bing-Blog im Internet Archive. Er wurde vor der Veröffentlichung geprüft und enthält keine Kundendaten.