KI-Systeme für die Suchmaschinenoptimierung
Wie eine Skill.md die Auswertung von Search Console Daten strukturiert
Klare Regeln für präzise Ergebnisse
Warum ungesteuerte KI im SEO-Betrieb nicht ausreicht
Ohne definierte Leitplanken liefert KI häufig allgemeine oder unpräzise Antworten, denen der Bezug zu realen Klicks und Impressionen fehlt. Eine Skill.md löst dieses Problem durch strikte Systematik:
Das Resultat ist keine vage Beratung, sondern eine operativ umsetzbare Task-Liste, die den Website-Betrieb kontinuierlich verbessert.
- Sie definiert einen festen Analyseprozess für Segmente wie Striking-Distance, CTR-Wins oder Decliners.
- Sie gibt klare Entscheidungskriterien vor, beispielsweise die Priorisierung von Positionen.
- Sie erzwingt ein einheitliches Output-Format, mit dem Teams direkt arbeiten können.
Das Resultat ist keine vage Beratung, sondern eine operativ umsetzbare Task-Liste, die den Website-Betrieb kontinuierlich verbessert.
Die Struktur der SEO-Analyse
Ein Standard Operating Procedure (SOP) für Search Console Daten
Unsere Skill.md für die Auswertung der Search Console basiert auf drei systematischen Bausteinen:
1. Input-Definition: Festlegung der benötigten Exporte, Spalten (Clicks, Impressions, CTR, Position) und Zeiträume.
2. Analyse-Workflow: Der Agent erstellt Pflichtsegmente wie Striking Distance (Position 8–20), Snippet Wins (hohe Impressionen bei niedriger CTR), Decliners zur Verlustprävention sowie Analysen zur Kannibalisierung.
3. Handlungsoptionen: Jede datenbasierte Erkenntnis wird in eine konkrete Änderung übersetzt. Dazu gehören das Neuschreiben von Title und Meta-Angaben, die Anpassung der H-Struktur, das Setzen interner Links oder die Bereinigung von Doppelrankings.
Der Agent liefert abschließend einen priorisierten Backlog nach Impact und Effort, den das Team umgehend abarbeiten kann.
1. Input-Definition: Festlegung der benötigten Exporte, Spalten (Clicks, Impressions, CTR, Position) und Zeiträume.
2. Analyse-Workflow: Der Agent erstellt Pflichtsegmente wie Striking Distance (Position 8–20), Snippet Wins (hohe Impressionen bei niedriger CTR), Decliners zur Verlustprävention sowie Analysen zur Kannibalisierung.
3. Handlungsoptionen: Jede datenbasierte Erkenntnis wird in eine konkrete Änderung übersetzt. Dazu gehören das Neuschreiben von Title und Meta-Angaben, die Anpassung der H-Struktur, das Setzen interner Links oder die Bereinigung von Doppelrankings.
Der Agent liefert abschließend einen priorisierten Backlog nach Impact und Effort, den das Team umgehend abarbeiten kann.
Integration in den täglichen Betrieb
Die Skill.md als dauerhafter Arbeitsstandard in KI-Projekten
In Umgebungen wie ChatGPT oder Claude Projects hinterlegen wir die Skill.md als beständigen Arbeitsstandard. Zusätzlich integrieren wir relevante Assets wie SEO-Checklisten, Brand-Vorgaben und Zielseitenlisten direkt in das System.
Dadurch arbeitet der Agent wie eine verlässliche Komponente, die unsere Regeln kennt und anwendet. Erlaubt die Konfiguration zudem einen Web-Zugriff, prüft der Agent nicht nur die Rohdaten, sondern analysiert direkt auf der Zielseite, warum Rankings schwanken. Er erstellt regelkonform neue Title-Varianten oder Inhalts-Outlines – streng begrenzt auf freigegebene URLs und ohne unerwünschtes Domain-Crawling.
Dadurch arbeitet der Agent wie eine verlässliche Komponente, die unsere Regeln kennt und anwendet. Erlaubt die Konfiguration zudem einen Web-Zugriff, prüft der Agent nicht nur die Rohdaten, sondern analysiert direkt auf der Zielseite, warum Rankings schwanken. Er erstellt regelkonform neue Title-Varianten oder Inhalts-Outlines – streng begrenzt auf freigegebene URLs und ohne unerwünschtes Domain-Crawling.
