05.06.2020

Google Trends-Studie zeigt auf, was der Internet-Gigant alles nicht kann

Eine deutsche Studie zu Google Trends attestiert dem Statistik-Dienst zu Suchanfragen erhebliche Schwächen. Die dabei festgestellte Unzuverlässigkeit des Tools zeigt auf, dass einige auf den US-Tech-Riesen projizierten Ängste wohl übertrieben sind.
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Alphabet: Google-Mutter nun über eine Billion US-Dollar wert - Google Trends - Analytics-Urteil
(c) Adobe Stock/Andrei - Die Google-Zentrale in Mountain View

Google Trends liefert unzuverlässige Ergebnisse. Das ist – stark zusammengefasst – das Ergebnis einer Studie des deutschen Analyse- und Beratungsunternehmens  Hase & Igel, der Abteilung Very Large Business Applications der Uni Oldenburg, des L3S Research Centers der Uni Hannover und des Radio- und Fernsehsenders NDR. Aufbauend auf der Beobachtung, dass ein und die selbe Abfrage zum selben Suchbegriff, Zeitraum und geographischen Raum zu unterschiedlichen Zeitpunkten mitunter stark divergierende Ergebnisse liefert, fand eine systematische Untersuchung statt. In der wurde genau dieser Umstand bestätigt.

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Google Trends-Stichproben scheinbar nicht repräsentativ

Der Claim des Internet-Giganten, mit dem das beliebte Tool auch beworben wird, Google Trends bilde die Suchabfragen der User repräsentativ ab, trifft somit nicht zu. Google berechnet die dargestellten Werte anhand von Stichproben. Doch für ein repräsentatives Ergebnis braucht man bekanntlich auch eine Repräsentative Stichprobe. Dieser Umstand scheint nicht gegeben zu sein, Google beteuert freilich das Gegenteil.

Gegen-Argument von Google stimmt nur bedingt

Isabelle Sonnenfeld, Leiterin des Google News Lab für die DACH-Region, meint gegenüber dem NDR: „In der Google-Suche werden jeden Tag Milliarden von Suchanfragen bearbeitet, deshalb ist die in Google Trends verwendete Stichprobe ausreichend“. Die Schwankungen bei den Ergebnissen erklärt sie so: „Wenn ein Suchbegriff in der betrachteten Periode nur ein sehr geringes Suchvolumen aufweist, kann es hier zu kleinen Abweichungen auch in abgeschlossenen Zeiträumen kommen“. Laut Studie gilt dieses Argument aber nur bedingt. Zwar stellte man einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Suchvolumen und Datenqualität fest. Doch damit ließen sich nur etwa die Hälfte der Widersprüche in den Daten erklären.

Was der Internet-Riese alles nicht weiß und kann…

Neben ihrer formellen Aussage zur Qualität von Google Trends zeigt die Studie unbeabsichtigt einen anderen Umstand auf: Sie zeigt, was der Internet-Gigant alles offenbar nicht kann. Das offensichtliche Unvermögen Googles, eine repräsentative Stichprobe aus seinen Usern zu ziehen, zeigt, dass der Tech-Riese scheinbar auf gar nicht so viel Wissen über diese zugreifen kann. Vereinfacht gesagt: Sind in der einen Stichprobe zufällig 20 Prozent mehr Teenager und in der anderen 20 Prozent mehr Pensionisten, verwundert eine starke Divergenz im Ergebnis kaum. Würde Google „alles über uns wissen“ und könnte dieses Wissen auch nutzen, würde das aber nicht passieren.

Eine weitere Aussage von Sonnenfeld gegenüber dem NDR wirkt erhellend: „Würden wir in Google Trends nicht mit Stichproben sondern dem gesamten Datensatz aller Suchanfragen arbeiten, wäre eine Verarbeitung aufgrund der Datenmenge nicht mehr möglich“. Dieser Aussage überrascht zwar nicht, zeigt aber nochmal deutlich, dass auch Google nicht allmächtig ist. Und dass der Internet-Riese vielleicht doch nicht soviel mit unseren Daten anrichten kann, wie vielfach befürchtet. Einige der (auch von nicht-Verschwörungstheoretikern) auf Google projizierten (Privacy-)Ängste sind also wohl einfach schon deswegen übertrieben, weil der Konzern das ihm Vorgeworfene technisch nicht umsetzen kann. Das man von Mountain View aus vielleicht auch gar nicht die Menschheit unterjochen will, sondern einfach nur Geschäft machen will, sei an dieser Stelle nur der Vollständigkeit halber erwähnt.

⇒ zur Studie

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2024 von Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic gemeinsam mit Storebox-Co-Founder Johannes Braith gestartet (brutkasten berichtete damals), ist aus dem Side-Project whoranks vergangenes Jahr eine FlexCo geworden. Anfang 2026 verkündete man einen Relaunch und ein sechsstelliges Investment. Nun folgte der Launch von „whoranks for Teams“.

whoranks: Performance analysieren

Die Plattform für messbare LinkedIn-Performance und Personal-Brand-Rankings richtet sich mit dem neuen Produkt erstmals gezielt an Unternehmen, die LinkedIn nicht länger nur als Social-Media-Kanal, sondern als strategischen Reichweiten-, Employer-Branding- und Sales-Kanal verstehen. Über whoranks for Teams können Unternehmen die LinkedIn-Performance ihrer Mitarbeiter:innen in einer gemeinsamen Ansicht analysieren, Personal Brands miteinander vergleichen, Watchlists erstellen und über Rollen- und Berechtigungsmodelle steuern, wer welche Daten sieht.

„In vielen Unternehmen entsteht die stärkste Reichweite längst nicht mehr nur über die Corporate Page, sondern über Menschen: Founder, Sales-Leader, Expertinnen, Führungskräfte oder Mitarbeitende, die konstant sichtbar sind. Genau diese Wirkung machen wir mit whoranks for Teams messbar“, sagt Emir Selimovic, Co-Founder von whoranks.

Side-by-Side-Vergleiche

Das neue Produkt bietet unter anderem Team Analytics, Side-by-Side-Vergleiche von Personal Brands, Watchlists für ausgewählte Gruppen sowie Rollen- und Rechteverwaltung. Damit sollen Unternehmen erkennen können, welche Personen tatsächlich Reichweite, Engagement und Wachstum erzeugen – und wo noch ungenutztes Potenzial liegt.

Parallel dazu öffnet whoranks zentrale Analysefunktionen für noch mehr Nutzer:innen: Performance Analytics sind ab sofort kostenlos in jedem Personal-Brand-Plan enthalten. User:innen können dadurch unter anderem verfolgen, wie sich ihr whoranks-Score über die Zeit entwickelt, wie sich Engagement-Qualität, Konsistenz und Wachstumsdynamik verändern und welche Faktoren die eigene Reichweite tatsächlich treiben. Damit möchte das Startup einen weiteren Schritt in Richtung seiner Mission setzen: LinkedIn-Performance transparenter, vergleichbarer und umsetzbar zu machen. Denn ein Score sei erst dann wirklich wertvoll, wenn Nutzer:innen verstehen, was ihn bewegt und wie sie ihre Personal Brand gezielt weiterentwickeln können.

whoranks-Ranking in Österreich & Deutschland

Zum Halbjahr zeigt auch das aktuelle „Juni-2026-Ranking Austria & Germany“ die gleiche Spitze: Mike Leber, Nana Janashia und Leila Gharani halten die Top 3 bereits den fünften Monat in Folge. Gleichzeitig zeigt das Ranking, wie eng das Feld dahinter ist: Neu in den österreichischen Top 10 ist unter anderem Sebastian Kurz, der im Juni auf Platz 5 eingestiegen ist.

In Deutschland hingegen kam wieder Bewegung in das Ranking der reichweitenstärksten LinkedIn-Persönlichkeiten. Bundeskanzler Friedrich Merz stieg neu auf Platz drei ein. Florian Palatini kehrt auf Rang sechs zurück und verfügt mit 704.751 Follower über die größte Community innerhalb der gesamten Top 10. Ebenfalls deutlich verbessern konnte sich Thomas Müller, der auf Platz zwei vorrückte. An der Spitze blieb weiterhin Carsten Maschmeyer, der seine Führungsposition behauptet und seinen Vorsprung auf einen Indexwert von 8,4 ausbaut.

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AI Summaries

Google Trends-Studie zeigt auf, was der Internet-Gigant alles nicht kann

  • Google Trends liefert unzuverlässige Ergebnisse – das ist – stark zusammengefasst – das Ergebnis einer deutschen Studie.
  • Aufbauend auf der Beobachtung, dass ein und die selbe Abfrage zum selben Suchbegriff, Zeitraum und geographischen Raum zu unterschiedlichen Zeitpunkten mitunter stark divergierende Ergebnisse liefert, fand eine systematische Untersuchung statt.
  • Diese bestätigte den Umstand, der auf die Nutzung nicht repräsentativer Stichproben zurückzuführen ist.
  • Neben ihrer formellen Aussage zur Qualität von Google Trends zeigt die Studie unbeabsichtigt einen anderen Umstand auf: Sie zeigt, was der Internet-Gigant alles offenbar nicht kann.
  • Einige der (auch von nicht-Verschwörungstheoretikern) auf Google projizierten (Privacy-)Ängste sind also wohl einfach schon deswegen übertrieben, weil der Konzern das ihm Vorgeworfene technisch nicht umsetzen kann.

AI Kontextualisierung

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