Warum Domainpop oft aussagekräftiger ist als Linkpop
Geschrieben von Torsten Rückert am 18.05.2026Viele Backlinkanalysen beginnen mit einer einfachen Zahl: Wie viele Backlinks hat eine Domain?
Diese Zahl wirkt auf den ersten Blick eindeutig. In der Praxis ist sie aber oft weniger aussagekräftig, als man denkt. Denn eine Website kann sehr viele einzelne Links haben, ohne dass dahinter besonders viele unterschiedliche Empfehlungen stehen.
Ein typisches Beispiel sind sitewide Links. Wird eine Domain aus dem Footer, aus der Sidebar oder aus einer Navigation heraus verlinkt, kann daraus schnell eine sehr hohe Anzahl einzelner Backlinks entstehen. Technisch sind das viele Links. Inhaltlich stammen sie aber häufig nur von einer einzigen verlinkenden Domain.
Genau deshalb ist die Domainpop für viele Analysen oft wichtiger als die reine Linkpop.
Linkpop: Anzahl der gefundenen Links
Die Linkpop beschreibt vereinfacht gesagt die Anzahl der gefundenen Links auf eine Domain oder URL.
Wenn eine Website von 10.000 Unterseiten einer anderen Domain verlinkt wird, kann das die Linkpop stark erhöhen. Das kann relevant sein, zum Beispiel um große sitewide Verlinkungen, technische Verlinkungsmuster oder auffällige Linkquellen zu erkennen.
Für die Bewertung der Breite eines Linkprofils reicht diese Zahl allein aber nicht aus.
Denn 10.000 Links von einer Domain sind etwas anderes als 10.000 Links von 10.000 verschiedenen Domains.
Domainpop: Anzahl der verlinkenden Domains
Die Domainpop zählt dagegen, von wie vielen unterschiedlichen Domains Links gefunden wurden.
Damit beantwortet sie eine andere und häufig wichtigere Frage: Wie breit ist eine Domain im Web verlinkt?
Eine hohe Domainpop deutet in der Regel darauf hin, dass viele unterschiedliche Websites auf eine Domain verweisen. Das ist für viele SEO-Analysen aussagekräftiger als eine reine Summe einzelner Links.
Beispiel:
- Domain A hat 100.000 gefundene Backlinks von 80 Domains.
- Domain B hat 8.000 gefundene Backlinks von 1.200 Domains.
Rein nach Linkpop wirkt Domain A stärker. Betrachtet man die Domainpop, zeigt Domain B aber das deutlich breitere Linkprofil.
Warum beide Werte wichtig sind
Domainpop und Linkpop sollten nicht gegeneinander ausgespielt werden. Beide Kennzahlen beantworten unterschiedliche Fragen.
Die Linkpop hilft dabei, das Volumen einzelner Verlinkungen zu erkennen. Sie kann Hinweise auf sitewide Links, große Portale, automatisierte Verlinkungen oder technische Muster geben.
Die Domainpop zeigt dagegen, wie viele unterschiedliche Websites eine Domain verlinken. Sie ist deshalb oft besser geeignet, um die Breite und Unabhängigkeit eines Linkprofils einzuschätzen.
Besonders interessant wird es, wenn beide Werte stark voneinander abweichen.
Eine sehr hohe Linkpop bei niedriger Domainpop kann auf wenige sehr große Linkquellen hinweisen. Eine hohe Domainpop bei vergleichsweise niedriger Linkpop spricht eher für viele einzelne, unabhängige Verlinkungen.
IP-Pop und ClassC-Pop als zusätzliche Perspektive
Neben Linkpop und Domainpop können auch IP-Pop und ClassC-Pop hilfreich sein.
Die IP-Pop zeigt, von wie vielen unterschiedlichen IP-Adressen Links gefunden wurden. Die ClassC-Pop betrachtet zusätzlich unterschiedliche Class-C-Netze. Diese Werte können helfen, Linkprofile besser einzuordnen, etwa wenn viele verlinkende Domains auf derselben technischen Infrastruktur liegen.
Auch diese Kennzahlen sind nicht allein entscheidend. Sie liefern aber zusätzliche Hinweise darauf, ob ein Linkprofil breit verteilt ist oder ob viele verlinkende Domains technisch sehr nah beieinander liegen.
Fazit
Die reine Anzahl gefundener Backlinks ist oft nur ein erster Anhaltspunkt. Für viele Analysen ist die Domainpop deutlich aussagekräftiger, weil sie zeigt, wie viele unterschiedliche Domains tatsächlich verlinken.
Eine hohe Linkpop kann durch wenige große Linkquellen entstehen. Eine hohe Domainpop spricht dagegen eher für ein breites Linkprofil.
In SEOkicks lassen sich diese Kennzahlen gemeinsam betrachten. Gerade der Vergleich von Linkpop, Domainpop, IP-Pop und ClassC-Pop hilft dabei, Linkprofile realistischer einzuschätzen und auffällige Muster schneller zu erkennen.
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