Es gibt keine eine beste Posting-Zeit, die für jeden Account funktioniert — und Buffer sagt das selbst, nachdem es zig Millionen Posts analysiert hat. Frag vier Forschungsteams, wann man veröffentlichen soll, und du bekommst vier verschiedene Antworten, denn jedes misst andere Accounts mit anderen Audiences und sogar anderen Metriken. Diese Uneinigkeit ist kein Rauschen, sondern die ehrliche Form der Daten.
Diese Heatmap bringt die großen 2026er-Studien — Sprout Social, Buffer, Later und Hootsuite — für jede der 11 Plattformen in ein lesbares Raster, mit jeder Aussage zurückverfolgt auf die Studie, aus der sie stammt. Und dann tut sie das eine, was kein Wettbewerber ehrlich tut: Weil diese Peaks in der Ortszeit deiner Audience berichtet werden, kann sie jeden davon in deine eigene Veröffentlichungs-Uhr umrechnen, sodass du genau weißt, wann du auf „Veröffentlichen“ drückst.
Diese Zeitfenster werden in der Ortszeit deiner Zielgruppe angegeben. Die Aktivität wird als Spitze / Gut / Okay / Ruhig dargestellt — nie als erfundener Prozentwert.
| Tag | 5–8 Uhr | 8–11 Uhr | 11–2 Uhr | 2–5 Uhr | 5–8 Uhr | 8–11 Uhr |
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| Montag | ||||||
| Dienstag | ||||||
| Mittwoch | ||||||
| Donnerstag | ||||||
| Freitag | ||||||
| Samstag | ||||||
| Sonntag |
Best-Time-Studien geben Spitzen in der Ortszeit deiner Zielgruppe an, nicht in deiner. Dieses Tool rechnet diese Spitzen in deine eigene Zeit um, damit du genau weißt, wann du veröffentlichen solltest. Studien widersprechen sich, weil sie unterschiedliche Konten und Metriken messen — betrachte dies als Ausgangsraster und bestätige es mit deinen eigenen Zielgruppendaten.
Instagram-Zeiten Stand June 2026. Kombiniert aus den obigen Studien; SocialKit ist mit keiner davon verbunden.
Guide
Jede Tag-mal-Slot-Zelle ist eine redaktionelle Mischung der meistzitierten veröffentlichten Studien für diese Plattform: Sprout Socials Analyse von rund zwei Milliarden Interaktionen, Buffers zig Millionen Posts, Laters Engagement-Rate-Studie und Hootsuites Fenster pro Tag. Die Hitze ist ordinal — Peak, Gut, Mittel, Ruhig —, niemals ein erfundener Prozentwert, denn die zugrundeliegenden Studien berichten Richtungen und Fenster, nicht einen präzisen Score pro Stunde.
Was das Raster weglässt, ist genauso bewusst. Es gibt keinen Branchenfilter, weil keine öffentliche Studie die Zahlen nach deiner genauen Branche aufschlüsselt, ohne dass wir sie erfinden müssten. Ein Dropdown, das „beste Zeit für Fitness-Marken“ verspräche, wäre geraten — also liefern wir keins aus. Jede Zahl, die du hier siehst, existiert in einer Studie, die du anklicken kannst.
Das Wichtigste zum Verstehen: Diese Peaks werden in der Ortszeit deiner Audience berichtet. „Mittwoch gegen Mittag“ heißt Mittag dort, wo deine Follower sind, nicht dort, wo du bist. Die meisten Tools rechnen ihr Raster still auf die Zeitzone des Besuchers um, was die Bedeutung heimlich verfälscht, wenn die Daten audience-lokal sind.
Deshalb gibt dir die Heatmap zwei klar beschriftete Modi. „Audience-Uhr“ ist die Voreinstellung und die Quelle-der-Wahrheit-Ansicht — das Raster genau so, wie die Studien es verfasst haben. „Meine Veröffentlichungs-Uhr“ verschiebt jeden Slot um die Differenz zwischen deiner Zeitzone und der deiner Audience, mit Wochentags-Übertrag, sodass ein Peak am späten Abend, der in deiner Zone auf den vorigen Kalendertag fällt, korrekt wandert. Stell ein, wo der Großteil deiner Audience lebt, stell deine eigene Zone ein, und das Raster beantwortet die einzige Frage, die beim Veröffentlichen zählt: Welche Uhrzeit auf meiner Uhr landet auf dem Peak meiner Audience.
Studien, die die Gesamt-Interaktion zählen, bevorzugen die Stunden, in denen die meisten Menschen online sind, was ihre Antwort Richtung Mittag und Abend schiebt. Studien, die für Reichweite normalisieren — also Engagement-Rate statt rohes Volumen messen —, bevorzugen Stunden mit wenig Konkurrenz, weshalb eine große Analyse beim frühen Morgen landet. Beide Effekte sind real; welcher mehr zählt, hängt davon ab, ob dein Engpass die Aufmerksamkeit der Audience oder die Konkurrenz im Feed ist.
Klick auf eine beliebige Zelle, um Tag, Slot, die Hitzestufe in Worten und die zugeordnete Notiz für diese Plattform zu sehen. Lies den Top-Fenster-Hinweis für die schnelle Antwort und behandle dann das ganze Raster als Ausgangspunkt. Deine Follower sind nicht der globale Durchschnitt, also ist die verlässliche Methode: Wähl zwei Kandidaten-Fenster, wechsle ein paar Wochen lang zwischen ihnen ab und behalte das, das deine eigene Analytics belohnt. Das Raster bringt dich viel schneller zu einer vernünftigen ersten Schätzung, als blind zu raten.
Es gibt keine — und irgendeine einzelne Zeit als universell zu behandeln, ist genau der Fehler, den dieses Tool vermeiden soll. Veröffentlichte Studien sind uneins, weil sie andere Accounts und andere Metriken messen: Manche zählen die Gesamt-Interaktion und bevorzugen Mittag und Abend, andere messen die Engagement-Rate und bevorzugen ruhige frühe Morgenstunden. Die Heatmap zeigt für jede Plattform die gemischten Fenster mit der Quelle für jede Aussage, und der klügste Einsatz ist: Nimm ein Fenster aus dem Raster, teste es gegen deine eigene Analytics und behalte, was gewinnt.
Weil jede hier zitierte Studie Peaks in der Ortszeit der Audience berichtet — „Mittwoch Mittag“ heißt Mittag dort, wo deine Follower sind. Der voreingestellte Modus „Audience-Uhr“ zeigt das unverändert, was die ehrliche Quelle der Wahrheit ist. Wechsle zu „Meine Veröffentlichungs-Uhr“, und das Tool rechnet jeden Peak in deine eigene Zeitzone um (mit Wochentags-Übertrag), sodass du genau weißt, wann du planen sollst. Still auf deine Zeitzone umzurechnen, wie es die meisten Tools tun, würde die Bedeutung audience-lokaler Daten verfälschen.
Sie verschiebt jeden Drei-Stunden-Slot um die Differenz zwischen dem UTC-Offset deiner Zeitzone und dem deiner Audience, berechnet für die laufende Woche, sodass Sommerzeit-Umstellungen korrekt behandelt werden. Die Verschiebung trägt über Tagesgrenzen hinweg — ein Peak, der in deiner Zone auf den vorigen Kalendertag fällt, wandert auf den richtigen Tag — und rastet auf den nächstgelegenen Slot ein. Stimmt deine Zeitzone mit der deiner Audience überein, sind beide Modi identisch, und das Tool sagt das.
Jede Zelle, jeder Top-Fenster-Punkt und jede Zahl lässt sich auf eine benannte, datierte Studie zurückführen — Sprout Social, Buffer, Later oder Hootsuite —, vollständig unter dem Raster aufgeführt, mit Stichprobengröße und Methode sowie einem „Stand“-Datum. Die Hitze wird als ordinale Stufen gezeigt (Peak, Gut, Mittel, Ruhig), niemals als erfundener Prozentwert oder Score. Nichts an diesem Tool ist erfunden, und es gibt keine Sternebewertung, weil wir keine Bewertungen zu melden haben.
Nein, und das ist eine bewusste Entscheidung. Keine öffentliche Studie schlüsselt diese Zeiten nach deiner spezifischen Branche auf, ohne dass wir raten müssten — ein Branchen-Dropdown hieße also, Zahlen zu erfinden. Nutze stattdessen das gemischte Raster als Ausgangspunkt und bestätige es dann an deiner eigenen Audience: Deine echte beste Zeit ist das, was deine eigene Analytics zeigt, nicht ein Durchschnitt über Hunderttausende nicht verwandter Accounts.
Ja, es ist komplett gratis, und es gibt keine Anmeldung, keine E-Mail-Schranke und keine Paywall. Plattformen wechseln, Zeitzonen einstellen, Zeiten kopieren oder die ganze Heatmap auf deiner eigenen Seite einbetten — alles ohne Konto. Wenn du willst, dass ein Scheduler die Audience-zu-Veröffentlicher-Zeitrechnung automatisch über alle 11 Plattformen für dich erledigt, bietet SocialKit eine 7-Tage-Testphase.
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Kostenlos — füge diesen Code in eine beliebige Seite ein. Er bleibt automatisch aktuell und verlinkt zu SocialKit.
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