Interaction to Next Paint (INP)

Definition von Interaction to Next Paint (INP)

Interaction to Next Paint (INP) ist eine Core Web Vitals-Kennzahl, die misst, wie schnell eine Webseite auf Nutzerinteraktionen reagiert, indem sie die Zeitspanne zwischen dem Auslösen einer Aktion durch den Nutzer (z. B. Klicken eines Buttons, Tippen auf dem Touchscreen oder Drücken einer Taste) und dem Rendern des nächsten visuellen Updates im Browser verfolgt. Eingeführt vom Chrome-Team von Google im Mai 2022 als experimentelle Metrik und offiziell im März 2024 als stabiles Core Web Vital etabliert, hat INP First Input Delay (FID) als wichtigste Responsivitäts-Metrik zur Bewertung der Seitenerfahrung abgelöst. Im Gegensatz zu FID, das nur die Verzögerung der ersten Interaktion auf einer Seite gemessen hat, bietet INP eine umfassende Bewertung der Reaktionsfähigkeit, indem alle Interaktionen während der gesamten Nutzersitzung erfasst werden. Dieser Wandel spiegelt einen ganzheitlicheren Ansatz zur Messung der Nutzererfahrung wider, da 90 % der Nutzungszeit eines Nutzers auf einer Seite nach deren Laden stattfinden und eine konsistente Reaktionsfähigkeit während der gesamten Sitzung entscheidend für Zufriedenheit und SEO-Leistung ist.

Historischer Kontext und Entwicklung der Responsivitäts-Metriken

Die Einführung von INP stellt eine bedeutende Weiterentwicklung für die Messung und Bewertung der Reaktionsfähigkeit von Webseiten durch Google dar. Über Jahre hinweg diente First Input Delay (FID) als primäre Responsivitäts-Metrik innerhalb der Core Web Vitals und konzentrierte sich ausschließlich auf die Eingabeverzögerung der ersten Nutzerinteraktion. Forschungen und Praxistests zeigten jedoch erhebliche Einschränkungen des FID-Ansatzes. Die Metrik erfasste nur die Verzögerung, bevor Event-Handler ausgeführt wurden, und ignorierte die Zeit für die tatsächliche Verarbeitung der Interaktion sowie das Rendern der visuellen Rückmeldung. Zudem führte der Fokus auf die erste Interaktion dazu, dass Seiten mit schlechter Reaktionsfähigkeit im weiteren Verlauf der Sitzung dennoch gute FID-Werte erzielen konnten – das Bild der Gesamtreaktionsfähigkeit wurde so verzerrt. Als Reaktion begann das Chrome-Team von Google 2021 mit der Entwicklung alternativer Metriken und kündigte INP im Mai 2022 als experimentelle Kennzahl an. Nach fast zwei Jahren Community-Tests und Feedbacksammlung wurde INP am 12. März 2024 offiziell als stabiles Core Web Vital eingeführt und hat FID vollständig ersetzt. Dieser Übergang unterstreicht Googles Engagement für genauere, nutzerzentrierte Leistungskennzahlen, die reale Surferlebnisse besser abbilden.

Funktionsweise von Interaction to Next Paint: Technische Aufschlüsselung

INP misst die Reaktionsfähigkeit, indem drei eigenständige Phasen einer Nutzerinteraktion verfolgt werden: Eingabeverzögerung, Verarbeitungszeit und Präsentationsverzögerung. Die Eingabeverzögerung beschreibt die Zeitspanne zwischen dem Auslösen der Aktion durch den Nutzer und dem Beginn der Ausführung der entsprechenden Event-Handler im Browser – verursacht durch lange Aufgaben oder Hintergrundprozesse, die den Hauptthread blockieren. Die Verarbeitungszeit umfasst die Dauer, die alle Event-Handler-Callbacks für die Bearbeitung der Aktion benötigen, einschließlich JavaScript-Code zur Reaktion auf die Nutzereingabe. Die Präsentationsverzögerung ist die Zeit vom Abschluss der Event-Handler bis zum Zeichnen des nächsten Frames durch den Browser, was Layout-Berechnungen, Stilaktualisierungen und Rendering-Arbeiten beinhalten kann. Der gesamte INP-Wert ist die Summe dieser drei Komponenten für eine einzelne Interaktion. Wichtig: INP wird als 98. Perzentil aller Interaktionen auf einer Seite berechnet – bei vielen Interaktionen werden die schlechtesten 2 % als Ausreißer ignoriert und die Reaktionsfähigkeit gemessen, die die große Mehrheit der Nutzer erlebt. Bei weniger als 50 Interaktionen wird in der Regel die schlechteste beobachtete Interaktion herangezogen. Dieser Perzentil-basierte Ansatz stellt sicher, dass gelegentliche Performance-Ausreißer Seiten mit ansonsten guter Reaktionsfähigkeit nicht überproportional benachteiligen.

Vergleichstabelle: INP vs. FID vs. andere Performance-Kennzahlen

Performance-Schwellenwerte und realweltliche Statistiken

Google definiert INP-Performance-Schwellen am 75. Perzentil der Seitenladevorgänge, aufgeschlüsselt nach Gerätetyp (mobil und Desktop). Ein INP unter 200 Millisekunden steht für gute Reaktionsfähigkeit – die Seite reagiert schnell auf Nutzerinteraktionen und liefert unmittelbares visuelles Feedback. Ein INP zwischen 200 und 500 Millisekunden gilt als „verbesserungswürdig“ – die Seite ist zwar funktionsfähig, aber Nutzer könnten spürbare Verzögerungen wahrnehmen, die die Zufriedenheit beeinträchtigen. Ein INP über 500 Millisekunden wird als schlecht eingeordnet, was auf erhebliche Probleme mit der Reaktionsfähigkeit hindeutet, die Nutzer frustrieren und die Conversion-Rate negativ beeinflussen können. Laut Web Almanac 2024 (HTTP Archive) erreichen 74 % der mobilen und 97 % der Desktop-Websites gute INP-Werte – ein erheblicher Unterschied von 23 Prozentpunkten zwischen mobilen und Desktop-Erlebnissen. Dieses Gefälle unterstreicht die anhaltenden Herausforderungen bei der Optimierung der Reaktionsfähigkeit für Mobilgeräte, die in der Regel weniger Rechenleistung und instabilere Netzbedingungen als Desktop-Computer aufweisen. Die Daten verdeutlichen, warum INP-Optimierung für Mobile-First-Entwicklung besonders kritisch ist, da mobile Nutzer für die meisten Seiten die Mehrheit des Traffics ausmachen.

Die Rolle von INP bei Core Web Vitals und der Einfluss auf SEO

INP ist eine von drei Core Web Vitals-Kennzahlen, die Google zur Bewertung der Seitenerfahrung und zur Bestimmung des Suchrankings heranzieht – neben Largest Contentful Paint (LCP) für Lade-Performance und Cumulative Layout Shift (CLS) für visuelle Stabilität. Google hat ausdrücklich erklärt, dass Core Web Vitals Rankingfaktoren sind – Seiten mit schlechten INP-Werten können also geringere Sichtbarkeit in den Suchergebnissen erfahren. INP-Optimierung ist damit nicht nur eine Frage der Nutzererfahrung, sondern ein zentrales SEO-Thema. Der Geschäftsnutzen der INP-Optimierung zeigt sich in Praxisbeispielen: RedBus, eine Online-Busticket-Plattform, steigerte ihren Umsatz um 7 %, indem sie ihre INP-Werte von 870–900 ms auf 350–370 ms verbesserte – durch Techniken wie Debouncing von Scroll-Event-Handlern, Optimierung des Zustandsmanagements von Eingabekomponenten und Reduzierung unnötiger Re-Renders. Das Beispiel zeigt: Verbesserungen beim INP stehen in direktem Zusammenhang mit besseren Geschäftsergebnissen, darunter mehr Conversions, geringere Absprungraten und höhere Nutzerbindung. Für E-Commerce-Seiten, SaaS-Plattformen und alle Unternehmen mit nutzergetriebenen Interaktionen ist INP-Optimierung eine Investition mit hohem ROI – sowohl für die Nutzererfahrung als auch für die Sichtbarkeit in der Suche.

Zentrale Optimierungsstrategien zur Verbesserung des INP

Entwickler können verschiedene, evidenzbasierte Methoden anwenden, um den INP zu reduzieren und die Seitenreaktionsfähigkeit zu verbessern. Reduzieren Sie die Eingabeverzögerung, indem Sie Hintergrundprozesse minimieren, die den Hauptthread blockieren – z. B. durch Aufteilen langer Aufgaben mit der scheduler.yield()-API, das Verzögern nicht-kritischer JavaScript-Ausführung und die Optimierung des Ladens von Drittanbieter-Skripten. Optimieren Sie die Verarbeitungszeit, indem Sie Event-Handler-Callbacks auf das Wesentliche beschränken, Techniken wie Debouncing und Throttling zur Begrenzung der Ausführungsfrequenz anwenden und Frameworks wie React für Memoisierung und Vermeidung unnötiger Re-Renders nutzen. Reduzieren Sie die Präsentationsverzögerung durch geringere DOM-Komplexität, CSS-Containment zur Eingrenzung des Rendering-Bereichs und das Zurückstellen nicht-kritischer visueller Updates. Außerdem sollten Interaktionen mit Chrome DevTools profiliert werden, um Funktionen und Skripte zu identifizieren, die am meisten zu INP-Verzögerungen beitragen, und die Optimierungen mit dem größten Effekt zu priorisieren. Real User Monitoring (RUM)-Lösungen liefern wertvolle Daten, welche Seitenelemente am häufigsten genutzt und welche Interaktionen am langsamsten sind – so können Optimierungen datenbasiert erfolgen. Die web-vitals-JavaScript-Bibliothek ermöglicht die programmgesteuerte Messung des INP und das Senden der Daten an Analyse-Plattformen – für kontinuierliche Überwachung und Verbesserung.

Messung von INP: Werkzeuge und Methoden

INP lässt sich sowohl über Felddaten als auch im Labor messen, wobei Felddaten realer Nutzer die genaueste Darstellung der tatsächlichen Performance liefern. Google PageSpeed Insights zeigt INP-Werte auf Basis der Daten aus dem Chrome User Experience Report (CrUX) – das 75. Perzentil realer Nutzererfahrungen für Seiten mit ausreichend Traffic. Die Google Search Console enthält einen INP-Bericht im Core Web Vitals-Bereich, mit dem Website-Betreiber Seiten mit schlechter Reaktionsfähigkeit identifizieren und Verbesserungen über die Zeit nachverfolgen können. Mit dem Performance-Tab in Chrome DevTools können Entwickler einzelne Interaktionen aufzeichnen und analysieren, einschließlich der Aufschlüsselung in Eingabeverzögerung, Verarbeitungszeit und Präsentationsverzögerung. Die web-vitals-JavaScript-Bibliothek ermöglicht die programmgesteuerte Messung des INP in Produktivumgebungen und das Versenden der Daten an eigene Analyse-Backends. Real User Monitoring (RUM)-Lösungen wie DebugBear, Datadog und New Relic bieten detaillierte INP-Insights, inklusive Attributionsdaten, welche Skripte und Komponenten zu Verzögerungen beitragen. Das INP Debugger Tool erkennt automatisch anklickbare Elemente und simuliert Interaktionen, um langsame Interaktionen im Labor zu identifizieren. Für umfassende INP-Optimierung sollten Entwickler mehrere Messansätze kombinieren: CrUX-Daten für den Performance-Baseline, RUM zur Identifikation problematischer Interaktionen in der Produktion und DevTools zur Ursachenanalyse und Validierung von Verbesserungen.

INP und KI-Suchintegration: Bedeutung für AmICited-Nutzer

Da KI-basierte Suchsysteme wie ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude immer häufiger Web-Inhalte referenzieren und zitieren, wird die Seitenreaktionsfähigkeit ein Faktor bei der Bewertung und Zitationspraxis von KI-Systemen. Auch wenn INP nicht direkt bestimmt, ob ein KI-System Ihre Inhalte zitiert, können Seiten mit schlechter Responsivität niedrigere Engagement-Metriken (Absprungrate, Verweildauer, Interaktionstiefe) erzielen, die indirekt die Qualitätsbewertung beeinflussen. Zudem legen KI-Systeme zunehmend Wert auf Signale zur Nutzererfahrung bei der Bewertung von Quellenglaubwürdigkeit und Relevanz. Eine Seite, die schnell auf Nutzerinteraktionen reagiert, demonstriert technische Kompetenz und Professionalität – das kann Einfluss darauf haben, wie KI-Systeme Inhalte für Zitate auswählen und bewerten. Für Organisationen, die AmICited nutzen, um ihre Marke und Domain-Präsenz in KI-Antworten zu verfolgen, wird das Verständnis von INP Teil einer ganzheitlichen Content-Optimierungsstrategie. Seiten, die sowohl reaktionsschnell (guter INP) als auch inhaltlich hochwertig und autoritativ sind, werden mit höherer Wahrscheinlichkeit von KI-Systemen zitiert. Da KI-Systeme immer ausgefeilter Nutzererfahrungs-Signale bewerten, könnte das Halten guter INP-Werte zunehmend Einfluss auf KI-Zitationsmuster gewinnen – INP-Optimierung wird damit nicht nur für traditionelle SEO, sondern auch für Sichtbarkeit in KI-Suchen relevant.

Zukunftsentwicklung und neue Überlegungen zu INP

Die Web-Performance-Landschaft entwickelt sich stetig weiter – und auch INP kann sich im Zuge neuer Browser-Fähigkeiten und steigender Nutzererwartungen verändern. Google pflegt ein detailliertes INP-Änderungsprotokoll, das Anpassungen bei der Berechnung der Metrik über verschiedene Chrome-Versionen dokumentiert und fortlaufende Verbesserungen und Fehlerbehebungen widerspiegelt. Zu den aktuellen Entwicklungen zählt die Einführung der Long Animation Frames (LoAF) API, die detaillierte Attributionsdaten liefert, welche Skripte zu Rendering-Verzögerungen beitragen – für noch gezieltere INP-Optimierung. Zudem wurden Alert- und Confirm-Dialoge ab Chrome 127 aus den INP-Berechnungen ausgeschlossen, was die Definition sinnvoller Nutzerinteraktionen weiter schärft. Für die Zukunft ist mit einer fortlaufenden Weiterentwicklung der Messverfahren für Responsivität zu rechnen. Die Einführung von interaktionsspezifischen Performance-Budgets und Framework-Optimierungen deutet darauf hin, dass INP-Optimierung zunehmend integraler Bestandteil des Entwicklungsworkflows wird, statt ein nachträglicher Schritt zu bleiben. Da mobile Geräte weiterhin den Web-Traffic dominieren und die Erwartungen an Responsivität steigen, bleibt das Halten guter INP-Werte ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Organisationen sollten INP nicht als temporäre Kennzahl betrachten, sondern als grundlegenden Aspekt nutzerzentrierter, performanter Web-Erlebnisse – für Menschen wie für KI-Systeme.

Unverzichtbare INP-Optimierungs-Checkliste

• Aktuellen INP-Status prüfen mit PageSpeed Insights, Search Console und Real User Monitoring, um Basiswerte zu erfassen
• Langsame Interaktionen identifizieren mit RUM-Daten und Chrome DevTools, um problematische Seitenelemente und Nutzeraktionen zu erkennen
• Lange Aufgaben aufteilen mittels scheduler.yield() und asynchronen Patterns, um Eingabeverzögerungen beim Laden und in Hintergrundprozessen zu vermeiden
• Event-Handler optimieren durch Reduktion der Verarbeitungszeit, Debouncing häufiger Events und das Verzögern nicht-kritischer Aufgaben
• DOM-Komplexität minimieren zur Verringerung der Präsentationsverzögerung und Renderzeit nach Abschluss der Event-Handler
• Code-Splitting und Lazy Loading einsetzen, um initiale JavaScript-Ausführung und Hintergrundverarbeitung zu reduzieren
• Drittanbieter-Skripte optimieren, indem Sie nicht-kritische Skripte verzögern, Web Worker z. B. via Partytown nutzen oder unnötige Integrationen entfernen
• Frameworkspezifische Optimierungen nutzen, wie React.memo, Vue-Computed Properties und Next.js-Code-Splitting, um unnötige Re-Renders zu vermeiden
• Kontinuierliches Monitoring mit RUM-Lösungen, um INP-Verbesserungen zu verfolgen und Regressionen frühzeitig zu erkennen
• Auf echten Geräten testen, insbesondere auf leistungsschwachen Mobilgeräten, um Reaktionsfähigkeit auf der gesamten Nutzerhardware sicherzustellen

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