Rechne deine eigenen Zahlen dagegen
Fangen wir mit dem an, weshalb die meisten hier sind. Eine Impressionszahl allein sagt wenig – erst im Verhältnis zur Followerzahl wird sie lesbar, und dieses Verhältnis fällt, je größer ein Profil wird. Das Werkzeug legt die beiden großen Benchmark-Berichte übereinander, MagicPost und den Shield Index, und ordnet deine Zahlen darin ein. Nur persönliche Profile, keine Unternehmensseiten.
Wer wissen will, woher diese Zahlen kommen und warum es für den deutschsprachigen Raum keine eigenen gibt: Das steht unter dem Werkzeug.
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Deine Zahlen
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Auf einen Blick
Was ein normaler Beitrag erreicht
Median-Impressionen pro Beitrag je Followerklasse, MagicPost (Sept. 2026) und Shield Index (März 2026) direkt nebeneinander. Wo Shield feiner schneidet, stehen beide Teilwerte. Deine Klasse ist markiert.
| Follower | du | MagicPost · Median | Shield Index · Median | mittlere Hälfte (MagicPost) | Anteil der Follower (Shield) |
|---|
Die Quellen hinter dem Werkzeug
Nicht enthalten: Willow (misst nur Unternehmensseiten) und die Unternehmensseiten-Zeilen von AuthoredUp. Alle Daten stammen von Nutzern der jeweiligen Tools, also eher aktiven Creatorn. Impressionen zählen Mehrfachsichtungen, keine Personen. Beiträge sammeln nach Veröffentlichung wochenlang weiter Impressionen.
Alle Zahlen als Tabelle
| Follower | MagicPost untere 25 % | MagicPost Median | MagicPost obere 25 % | MagicPost Top 10 % ab | Shield Median | Shield in % der Follower | Shield Top 10 % in % |
|---|
Die Followerklassen der beiden Quellen sind verschieden geschnitten. Im Diagramm steht jede Klasse an ihrem geometrischen Mittel (unterste Klasse: halbe Obergrenze, „100K+“: 150.000), die X-Achse ist logarithmisch.
Ich bin nicht neutral. Am Ende dieses Artikels schlage ich vor, die beschriebene Datenlücke selbst zu schließen – mit Beitragsdaten aus meinen Kundenprojekten und aus WerkMomente, dem Werkzeug, das ich selbst entwickle. Ich habe also ein Interesse daran, dass dieses Thema als Lücke wahrgenommen wird. Was davor steht, ist trotzdem nachprüfbar: Jede Zahl hat eine verlinkte Quelle, und wo ich nichts gefunden habe, steht genau das.
Es wurde wieder viel gepostet zu Reichweite
Es wurde in letzter Zeit wieder viel gepostet zu Reichweite. Screenshots mit Balkendiagrammen, „Benchmarks 2026“ in fetten Zahlen, dazu die übliche Einordnung: Wer unter dem Wert liegt, macht etwas falsch. Ich lese das mit Interesse, weil ich die Frage in jedem Workshop bekomme. „Peter, was ist denn jetzt ein normaler Wert für uns?“
Also habe ich mich hingesetzt und den Zahlen nachgeschaut, die gerade herumgereicht werden – deutsch- und englischsprachig. Nicht um jemandem etwas nachzuweisen, sondern weil ich für einen Workshop einen Wert brauchte, den ich verteidigen kann. Bei den meisten Zahlen wurde ich nicht fündig. Nicht im Sinne von „schwer zu finden“, sondern im Sinne von: Die Quelle, auf die sich alle berufen, erhebt gar nichts für den deutschsprachigen Raum.
Bevor ich auflöse, was ich gefunden habe: Hier sind sechs Aussagen, die mir in den letzten Wochen begegnet sind. Drei stimmen, drei nicht. Probier es aus, bevor du weiterliest – das macht den Rest des Artikels konkreter.
Irrtum oder Fakt?
Sechs Aussagen zur LinkedIn-Reichweite im DACH-Raum. Tippe, was du glaubst. Daneben? Ein zweiter Versuch ist drin. Danach kommt die Auflösung mit Quelle.
Was es für DACH wirklich gibt
Vier Dinge habe ich gefunden. Mehr nicht.
1. Ein einziger Gesamtwert für Deutschland
Der September-Benchmark von MagicPost nennt für Deutschland 930 Impressionen pro Beitrag gegenüber 572 über alle Länder hinweg. Das ist die einzige Zahl in dieser Recherche, die wirklich ein Land im deutschsprachigen Raum ausweist – und sie ist ein einzelner Gesamtmedian. Keine Aufteilung nach Follower-Band, keine Branchen, kein Österreich, keine Schweiz.
Brauchbar ist sie trotzdem, aber nur für eine einzige Aussage: Deutsche Beiträge bekommen im Median mehr Impressionen als der globale Schnitt. Das ist der Beleg hinter dem Satz „DACH liegt eher darüber“. Es ist kein Beleg dafür, was ein Profil mit 1.500 Followern erwarten darf.
2. Eine Übersicht, die ihre eigenen Grenzen benennt
Die Wiener Agentur Blck Alpaca hat eine umfangreiche Übersicht zur organischen Reichweite zusammengestellt, Stand Oktober 2026. Das Bemerkenswerte daran ist nicht die Sammlung, sondern der Hinweis, den sie sich selbst gibt: Alle Werte sind international erhoben und nicht DACH-spezifisch. Eine österreichische Agentur, die ausdrücklich dazuschreibt, dass ihre Zahlen nicht aus Österreich stammen – das ist seltener, als es sein sollte.
Auf derselben Seite steht noch etwas, das in der Diskussion gerne untergeht: Keine der dort ausgewerteten großen Studien findet eine saubere Reichweitenquote in Prozent der Follower. Eine Quelle hat sie trotzdem geläufig veröffentlicht – dazu unten mehr, samt der unangenehmen Pointe.
3. Eine Erhebung, die unterwegs ist
Der Erste Arbeitskreis Social Media in der B2B-Kommunikation führt eine eigene Erhebung für den deutschsprachigen Raum durch. Die Befragung von Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz lief bis Juli 2026. Das ist die ernsthafteste Spur, die ich gefunden habe – mit zwei Einschränkungen: Es ist eine Befragung, kein Impressions-Benchmark, und Ergebnisse habe ich bisher keine gefunden. Eine Selbstauskunft von Unternehmen beantwortet eine andere Frage als eine Auswertung echter Beitragsdaten.
4. Nutzerzahlen, keine Reichweitenwerte
Für Österreich nennt DataReportal 2,70 Millionen LinkedIn-Mitglieder, NapoleonCat kommt für Dezember 2025 auf 3,01 Millionen. Solche Zahlen sind leicht zu finden und werden deshalb gern zitiert, wenn jemand nach Reichweite fragt. Sie beantworten die Frage aber nicht: Wie viele Menschen auf einer Plattform sind, sagt nichts darüber, wie viele davon einen einzelnen Beitrag zu sehen bekommen.
Nutzerzahl ist, wie viele im Raum stehen. Reichweite ist, wie viele sich umdrehen, wenn du etwas sagst. Das eine lässt sich zählen, das andere hängt von Algorithmus, Thema, Zeitpunkt und davon ab, wie oft du vorher schon etwas Kluges gesagt hast.
Shield Index und MagicPost direkt gegenübergestellt
Zwei Quellen tauchen in fast jeder Reichweiten-Diskussion auf, und sie werden gern in einem Atemzug genannt. Das sind sie aber nicht: Sie messen Unterschiedliches, sie sind unterschiedlich aktuell, und nur eine von beiden existiert noch.
| Shield Index | MagicPost | |
|---|---|---|
| Stichprobe | 50.000 Beiträge pro Monat | 26.983 Beiträge (September 2026) |
| Letzter Stand | März 2026 | ✓ läuft monatlich weiter |
| Follower-Bänder | ✓ 12 Bänder | ✓ 7 Bänder |
| Länder einzeln | – keine Angabe zur Geografie | ✓ UK, DE, US, FR, IN |
| Österreich / Schweiz | – | – |
| Land × Follower-Band | – | – |
| Reichweite in % der Follower | ✓ pro Band | – nicht ausgewiesen |
| Status | ⚠ eingestellt am 22. Mai 2026 | aktiv, Aktualisierung um den 8. |
Was nach DACH aussieht, aber keins ist
Zwei Kategorien sind mir immer wieder begegnet, und beide sind der Grund, warum sich das Missverständnis so hält.
Deutschsprachige Benchmark-Seiten großer Tools. Socialinsider, outx.ai und ähnliche Anbieter betreiben lokalisierte Seiten. Die Sprache ist Deutsch, die Beispiele wirken vertraut, die Zahlen sind übersetzte globale Daten. Niemand täuscht hier aktiv – es steht meist sogar in der Methodik. Nur liest die kaum jemand, und zitiert wird am Ende der fette Wert aus der Grafik.
Einzelne Fallstudien deutscher Agenturen. „Wir haben für einen Kunden X erreicht.“ Das kann stimmen und trotzdem nichts bedeuten. Eine Fallstudie ist eine Anekdote mit guter Gestaltung. Ein Benchmark braucht eine Stichprobe, eine beschriebene Methodik und die Bereitschaft, auch die unangenehmen Werte zu zeigen.
Deutsche Sprache ist kein Hinweis auf eine deutsche Stichprobe. Das klingt banal, ist aber der häufigste Fehler in dieser Diskussion.
Die Prozent-der-Follower-Quote: Es gibt sie – und sie ist gerade gestorben
Die beliebteste Kennzahl in diesen Diskussionen ist „Reichweite in Prozent der Follower“. Sie wirkt vernünftig: Je mehr Follower, desto mehr Views, also normiert man. Hier muss ich eine Einschränkung machen, die ich beim ersten Schreiben dieses Artikels selbst falsch hatte: Diese Quote gibt es. Der Shield Index hat sie monatlich veröffentlicht, sauber nach Follower-Band – von 45 % bei Profilen unter 500 Followern bis auf 3 % jenseits einer halben Million.
Zwei Dinge stehen trotzdem daneben. Erstens: Diese Zahlen sind global, zur Geografie der Stichprobe sagt der Index nichts. Zweitens, und das ist die unangenehme Pointe: Der Shield Index wurde am 22. Mai 2026 eingestellt. Die letzte Ausgabe mit Follower-Bändern stammt vom 9. April und wertet den März aus. Wer diese Quote heute zitiert, zitiert eine Momentaufnahme, die ein halbes Jahr alt ist und nie wieder aktualisiert wird.
Und selbst wenn es sie noch gäbe, bliebe ein konzeptioneller Haken, der mit Statistik wenig zu tun hat.
LinkedIn spielt Beiträge längst nicht mehr primär an die eigenen Follower aus, sondern an Menschen, bei denen die Plattform Interesse am Thema vermutet. Deine Followerzahl ist damit eine Obergrenze für eine Gruppe, die ohnehin nur einen Teil deiner Leser stellt. Wer seine Reichweite daran misst, misst ein Verhältnis zu einer Bezugsgröße, die der Algorithmus kaum noch verwendet. Zwei Profile mit je 2.000 Followern können um den Faktor zehn auseinanderliegen, ohne dass einer von beiden etwas falsch macht.
Die ehrliche Antwort
Wenn mich im Workshop jemand nach dem Wert für sein Team fragt, sage ich inzwischen das hier, und ich halte es für das Belegbarste, was derzeit geht:
Die Werte, die du findest, sind global erhoben. Für den deutschsprachigen Raum deutet der eine vorhandene Datenpunkt darauf hin, dass wir eher darüber liegen. Mehr gibt die Datenlage nicht her.
Das ist unbefriedigend, und genau deshalb funktioniert es. Eine Zahl, die man nicht verteidigen kann, fällt spätestens in der zweiten Nachfrage um – und dann steht nicht die Zahl in Frage, sondern du. Ein ehrliches „das wissen wir für unseren Markt nicht genau“ hat mir in Workshops noch nie geschadet. Im Gegenteil: Es ist meistens der Moment, in dem die Runde anfängt, über die eigenen Zahlen zu reden statt über fremde.
Praktisch heißt das: Nehmt die globalen Werte als Größenordnung, nicht als Ziel. Und baut euch parallel die einzige Vergleichsgröße auf, die wirklich zählt – euren eigenen Verlauf. Was eure Beiträge vor drei Monaten gebracht haben und was sie heute bringen, ist aussagekräftiger als jeder fremde Median.
Die Lücke – und was ich damit vorhabe
Beim Schreiben ist mir aufgefallen, dass das hier keine Klage sein muss. Es ist eine offene Flanke, und sie ist füllbar.
Über Kundenprojekte und über WerkMomente sehe ich Beitragsdaten aus dem deutschsprachigen Raum. Schon einige hundert Beiträge, sauber nach Follower-Band gruppiert und mit offengelegter Methodik, wären der erste DACH-Benchmark dieser Art. Nicht perfekt, nicht repräsentativ für die ganze Plattform – aber belegbar, und vor allem: vorhanden.
Das ist kein Versprechen mit Datum. Es ist der Grund, warum ich diesen Artikel geschrieben habe, statt die nächste globale Grafik weiterzureichen. Wenn ihr Lust habt, eure Daten beizusteuern – anonymisiert, aggregiert, mit eurer Freigabe – schreibt mir. Je mehr Beiträge, desto weniger Anekdote.
- Follower-Anzahl des Profils zum Zeitpunkt des Beitrags – als Band genügt: unter 1.000, 1.000–3.000, 3.000–10.000, darüber.
- Impressionen des Beitrags und das Veröffentlichungsdatum.
- Format: Text, Bild, Dokument/Karussell oder Video.
- Land des Profils – ohne das ist es wieder ein globaler Wert.
Namen, Firmen und Beitragstexte brauche ich nicht. Vier Felder pro Beitrag reichen.
★ Key Takeaways
- Reichweiten-Benchmarks nach Follower-Band für DACH gibt es öffentlich nicht. Wer sie zitiert, zitiert globale Daten.
- Der einzige echte DACH-Datenpunkt: 930 gegenüber 572 Impressionen – ein Gesamtmedian für Deutschland, mehr nicht.
- Beide großen Quellen haben Follower-Bänder, eine hat Länder – aber niemand kreuzt beides. Und der Shield Index ist seit Mai 2026 eingestellt.
- Deutsche Sprache heißt nicht deutsche Stichprobe. Prüft die Methodik, nicht die Sprache der Seite.
- Die Quote Reichweite in Prozent der Follower misst eine Bezugsgröße, die der Algorithmus kaum noch verwendet.
- Euer eigener Verlauf schlägt jeden fremden Median. Globale Werte als Größenordnung nehmen, nicht als Ziel.