1000KB+ JavaScript korreliert in unseren Daten mit den meisten Impressionen. Die Spannweite liegt bei ca. 87%. Große Bundles sind oft ein Proxy für reichere Seiten, die mehr Keywords abdecken.
Fazit: Nicht die JS-Menge rankt, sondern was die Seite damit liefert und wie schnell sie nutzbar ist.
Das Balkendiagramm zeigt JS-Payload-Klassen auf der x-Achse und relative Impressionen auf der y-Achse. Der höchste Balken liegt bei 1000KB+ JS. Die Differenz zwischen niedrigster und höchster Klasse liegt bei rund 87%. Lies das als Korrelation, nicht als Beweis für Ursache.
Viele SEOs sehen viel JavaScript und erwarten schlechtere Rankings. Der Gedanke: mehr JS heißt langsamer, schlechter crawlbar, schlechter bewertet. Unsere Daten zeigen das Gegenteil. Seiten mit 1000KB+ JS bekommen die meisten Impressionen. Der Effekt ist groß, aber er ist keine Freigabe für schlechte Performance.
Baue 4 Gruppen (z. B. <250KB, 250–500KB, 500–1000KB, 1000KB+) und vergleiche Impressionen und CWV.
Teste 10 URLs je Template in der URL-Prüfung und vergleiche gerendertes DOM mit dem Soll.
Entferne oder verzögere die 3 teuersten Skripte nach CPU-Zeit und Blocking.
Splitte nach Route und halte das Initial-Bundle für SEO-Landingpages so klein wie möglich.
Miss ungenutztes JS pro Template. Entferne Libraries und Features ohne messbaren Beitrag zu Conversions.
Lade Above-the-fold Content serverseitig oder als HTML-First. Schiebe nicht-kritisches JS nach hinten.
Nutze Code-Splitting für Seitenarten. Halte das Initial-Bundle klein und lade den Rest bei Bedarf.
Teste mit URL-Prüfung in der Search Console. Stelle sicher, dass Title, H1, Text und Links nach Render da sind.
Du optimierst KB statt LCP, INP und echte Nutzbarkeit.
Du riskierst verzögerten Content, schwache interne Verlinkung und mehr Render-Friktion.
Du bezahlst mit mehr Blocking, schlechter INP und mehr Tracking-Fehlern.
Nutze JS-Größe als Diagnose, nicht als Ziel. Wenn 1000KB+ Seiten gut ranken, prüfe zuerst: kommt der Hauptcontent ohne Interaktion, und bleiben LCP und INP stabil unter Last. Danach erst Bytes sparen.
Alle Daten stammen von echten Websites, die von SEOJuice erfasst werden. Wir verwenden den neuesten Snapshot pro Seite, sodass jede Seite einmal zählt. Wir filtern nach Seiten mit mindestens 10 Google Search Console Impressionen und gültigen Ranking-Positionen (1-100).
Die Daten werden wöchentlich aktualisiert. Korrelation bedeutet nicht Kausalität — diese Erkenntnisse zeigen Zusammenhänge, keine garantierten Ergebnisse.
Wir haben Lesbarkeitswerte mit relativen Impressionen über 17.000+ einzigartige Seiten verglichen.
Wir haben Wortzahlen auf 35.000+ уникalen Seiten analysiert und relative Impressions verglichen.
Wir haben gemessen, wie die Konsistenz zwischen Description und Inhalt mit der CTR zusammenhängt.
SEOJuice erfasst alle diese Metriken automatisch und hilft Ihnen, sie zu verbessern.
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