Meine KI-SEO-Analyse: Warum mehr Daten nicht automatisch helfen

30.378 Impressionen. 26 Klicks. Und eine durchschnittliche Position, die fast fünf Plätze besser geworden war.

Mein erster Gedanke war: Da läuft etwas schief. Das stimmte auch, aber nicht so, wie ich zuerst dachte. Meine Website wurde häufiger bei Google angezeigt und stand im Durchschnitt weiter oben. Trotzdem klickten 38 Prozent weniger Menschen auf ein Ergebnis. Mehr Daten hätten mir in diesem Moment nicht geholfen. Ich hatte schon genug davon. Was mir fehlte, war eine sinnvolle Reihenfolge.

Genau dafür habe ich mir einen eigenen Claude-Skill gebaut. Er prüft meine SEO-Daten jede Woche nach demselben Ablauf, verbindet Search Console, Technik, Ladezeit und Analytics und zeigt mir, wo ich zuerst genauer hinschauen sollte. Am Ende bekomme ich keine Liste mit 30 Warnungen, sondern wenige begründete nächste Schritte. Die KI kennt dabei keinen geheimen SEO-Trick. Sie ist einfach ziemlich gut darin, viele Messwerte gleichzeitig zu betrachten und Widersprüche zu finden, die ich zwischen mehreren Berichten leicht übersehen würde.

Mehr SEO-Daten lösen das eigentliche Problem nicht

Die Google Search Console liefert mir Klicks, Impressionen, Klickrate und die durchschnittliche Position. Ich kann nach Seiten und Suchanfragen filtern und Zeiträume miteinander vergleichen. Dazu kommen Daten aus der URL-Prüfung, PageSpeed, Analytics und meinem technischen Website-Crawl.

Jede einzelne Quelle ist hilfreich. Zusammen werden sie aber schnell unübersichtlich.

Eine Seite kann bei Google steigen und gleichzeitig weniger Klicks bekommen. Ein Artikel kann viele Impressionen sammeln, obwohl die Suchabsicht gar nicht zum Inhalt passt. Eine technisch saubere Seite kann trotzdem kaum Klicks bekommen, wenn der Titel in den Suchergebnissen abgeschnitten wird. Und eine hohe Absprungrate muss nicht bedeuten, dass der Inhalt schlecht ist. Vielleicht hatte der Besucher seine Antwort einfach sofort.

Wenn ich diese Zahlen einzeln betrachte, finde ich überall irgendeine Baustelle. Dann optimiere ich schnell das, was gerade auffällt, und nicht das, was am meisten bringt.

Die Zahlen waren also nicht das Problem. Ich musste rausfinden, was ich zuerst angehe.

Mein Skill sammelt deshalb nicht nur Befunde. Er muss erklären, wie die Werte zusammenhängen, welche Ursache plausibel ist und welche Änderung im Verhältnis zum Aufwand am meisten Sinn ergibt. Die Entscheidung bleibt bei mir. Aber ich muss nicht jedes Mal bei null anfangen.

Was mein erster Wochencheck wirklich gezeigt hat

Der erste feste Report für BlackForest WebCraft sah auf den ersten Blick widersprüchlich aus. Die Impressionen stiegen im Vergleich zur vorherigen Periode um 9,4 Prozent. Die durchschnittliche Position verbesserte sich von 37,2 auf 32,5. Das klingt erstmal gut, wobei Position 32 im Durchschnitt immer noch weit von der ersten Seite entfernt ist und viele unterschiedliche Suchanfragen vermischt. Gleichzeitig fielen die Klicks von 42 auf 26.

Ich hätte daraus vorschnell schließen können, dass meine Inhalte schlechter geworden sind. Der Skill legte aber die einzelnen Seiten, Suchanfragen und technischen Befunde daneben. Danach war klarer, was wirklich los war: Google kannte meine wichtigen Seiten und die Technik war sauber.

Die größere Baustelle lag bei Klickrate und Suchabsicht.

Mein Artikel über Bento-Grid-Design sammelte mehr als 600 Impressionen auf Positionen zwischen 4 und 10, bekam aber fast keine Klicks. Der Seitentitel war 85 Zeichen lang und wurde in den Suchergebnissen wahrscheinlich gekürzt. Das beweist nicht, dass der Titel die Ursache war. Er ist aber ein sinnvoller erster Test: kürzen und in den nächsten Wochen beobachten, ob sich die Klickrate verändert. Eine andere Seite hatte eine Beschreibung mit 202 Zeichen und zusätzlich einen kleinen Darstellungsfehler im Text.

Noch interessanter war eine Gruppe ähnlicher Suchbegriffe rund um „Website analysieren“ und „Webseite testen“. Dafür bekam meine Website viele Einblendungen, aber kaum Klicks. Der Grund war ziemlich logisch: Viele Menschen suchen bei diesen Begriffen vermutlich ein Werkzeug, das ihre Website direkt prüft. Mein Blogartikel liefert Wissen, aber kein solches Tool.

Aus einer schlechten Klickrate wurde dadurch eine konkrete Produktidee. Statt den bestehenden Artikel immer weiter umzuschreiben, könnte ein kleines Audit-Tool die Suchabsicht viel besser bedienen.

Der Check fand außerdem vier tote Quellen in älteren Blogartikeln. Alle vier Links waren ursprünglich von einer KI vorgeschlagen worden. Ein bisschen ironisch war das schon: Mein neuer KI-Check hat den Müll gefunden, den eine andere KI vorher mit reingebracht hatte.

Die KI fand also nicht unbedingt mehr Probleme. Sie zeigte mir, welche davon zusammenhängen und was ich zuerst angehen sollte. Plötzlich war klar, dass ich nicht zuerst an Schema Markup oder Technik arbeiten musste. Titel, Suchabsicht und interne Verlinkung waren in diesem Lauf wichtiger.

Bei einer Praxis könnte das eine häufig gesuchte Behandlung sein, die auf der Website nicht klar erklärt wird. Bei einem Handwerksbetrieb vielleicht eine Leistung plus Ort, für die Google die falsche Seite zeigt. Dann geht es nicht um schönere Kennzahlen, sondern darum, häufiger von den Menschen gefunden zu werden, die wirklich eine Anfrage stellen könnten.

So arbeitet mein KI-Wochencheck

Ein Claude-Skill ist im Kern eine feste Arbeitsanweisung, die Claude jede Woche gleich abarbeitet. Darin steht, welche Daten er braucht, welche Prüfungen nacheinander stattfinden und wie das Ergebnis aussehen soll. Solche Skills können laut Anthropic neben Anweisungen auch Referenzen, Vorlagen und Skripte enthalten.

Für meinen SEO-Check hinterlege ich unter anderem:

• die Domain und die passende Search-Console-Property
• den aktuellen Zeitraum und einen Vergleichszeitraum
• Markenbegriffe, damit bekannte und allgemeine Suchanfragen getrennt werden
• die wichtigsten Seiten, Leistungen und Regionen
• den Ablageort für den aktuellen Report und den Verlauf
• bei Bedarf relevante Wettbewerber
• besondere Grenzen, zum Beispiel rechtliche Vorgaben bei medizinischen Websites

Danach läuft die Analyse jede Woche in derselben Reihenfolge.

Zuerst holt der Skill die echten Suchdaten aus der Search Console. Er vergleicht, wie oft Google meine Seiten zeigt, wie viele Menschen klicken und auf welchen Positionen die Seiten stehen. Besonders spannend sind Begriffe auf Position 5 bis 20. Dort liegt eine Seite oft schon in Reichweite der ersten Google-Seite. Ein besserer Titel, ein passender Abschnitt oder ein sinnvoller interner Link kann dann mehr bringen als ein komplett neuer Beitrag.

Anschließend prüft die URL Inspection API, ob Google die wichtigsten Seiten kennt und wie sie eingeordnet werden. Dazu gehören unter anderem Indexierungsstatus, Canonical, robots.txt, Sitemap und mögliche Probleme bei Rich Results. Die Grundlagen dahinter habe ich auch in meinem Beitrag über technisches SEO erklärt.

Danach folgt der technische Crawl. Der Skill kontrolliert Seitentitel, Beschreibungen, Überschriften, Canonicals, robots.txt, Sitemap, strukturierte Daten und Links. Das ähnelt meiner normalen Webseiten-Analyse, läuft aber jedes Mal nach denselben Regeln.

Für die Geschwindigkeit nutzt der Check PageSpeed und, wenn verfügbar, separate CrUX-Daten. Dabei ist mir wichtig, dass Labordaten und echte Nutzerdaten nicht vermischt werden. In meinem ersten Report fiel dieser Teil sogar aus, weil das Kontingent der PageSpeed API erschöpft und die CrUX API noch nicht aktiviert war. Der Skill durfte an dieser Stelle nichts schätzen. Im Report stand deshalb schlicht: keine Daten vorhanden.

Zum Schluss kommen auf Wunsch Analytics-Daten dazu. Search Console zeigt mir, wie Menschen über Google auf die Website kommen. Google Analytics 4 zeigt, was danach passiert. Erst dort sehe ich Engagement, wichtige Ereignisse oder Seiten, auf denen Sitzungen enden. Das darf man nicht durcheinanderwerfen, weil die Search Console keine Absprungrate liefert.

Eine Konkurrenzanalyse kann ich zusätzlich anstoßen. Der Skill beobachtet dann öffentlich sichtbare Veränderungen, zum Beispiel neue Seiten, andere Seitentitel oder neue Themenbereiche. In die internen Daten eines Wettbewerbers kann er natürlich nicht schauen.

Wie aus Messwerten eine Reihenfolge wird

Der wichtigste Teil meines Skills kommt erst nach den Prüfungen. Jeder Befund muss in eine Entscheidung übersetzt werden.

Dafür lasse ich drei Fragen beantworten:

1. Was zeigen die Daten tatsächlich?
2. Welche Erklärung passt zu mehreren Datenquellen gleichzeitig?
3. Welche Änderung hat wahrscheinlich den größten Nutzen bei vertretbarem Aufwand?

Nehmen wir den Bento-Grid-Artikel. Die Seite rankte bereits auf der ersten Google-Seite. Das Thema hatte sichtbar Nachfrage. Die Klickrate blieb trotzdem niedrig und der Titel war zu lang. Hier wäre es wenig sinnvoll, zuerst einen neuen Artikel zum selben Thema zu schreiben. Der sinnvollere nächste Schritt ist, den bestehenden Titel zu kürzen, den Nutzen früher zu zeigen und passende interne Links aufzubauen.

Bei den Suchanfragen rund um „Webseite testen“ sieht die Entscheidung anders aus. Viele Impressionen und keine Klicks klingen zunächst ebenfalls nach einem schwachen Titel. Wenn die Menschen aber ein direktes Tool erwarten, löst eine bessere Formulierung das Grundproblem nicht. Dann muss ich entscheiden, ob sich ein eigenes Audit-Tool lohnt oder ob ich das Thema erstmal liegen lasse.

Genau an solchen Stellen hilft mir KI. Sie erkennt wiederkehrende Muster. Sie ist nicht unfehlbar, aber sie zwingt mich dazu, jede Empfehlung mit echten Zahlen zu begründen.

Ich lasse die Aufgaben anschließend nach Wirkung und Aufwand sortieren. So entsteht keine Liste mit 30 Warnungen, sondern eine kurze Reihenfolge. In meinem ersten Lauf waren das unter anderem der Bento-Grid-Titel, die unpassende Suchabsicht bei „Website analysieren“, überlange Meta-Daten, interne Links für einen Artikel zu Handwerker-Websites und die vier toten Quellen.

Das ist für mich viel wertvoller als ein pauschaler SEO-Score von 82 oder 91 Punkten. Ein Score fühlt sich eindeutig an, sagt mir aber selten, womit ich morgen anfangen soll.

Wo KI bei einer SEO-Analyse an ihre Grenzen kommt

So ein Wochencheck funktioniert nur, wenn Daten und Regeln sauber sind. Die Search Console liefert nicht garantiert jede einzelne Datenzeile und aktuelle Werte können sich noch verändern. Automatische Crawls werden manchmal blockiert. Analytics kann falsch eingerichtet sein. Bei kleinen Datenmengen sieht eine zufällige Bewegung schnell wie ein Trend aus.

Auch die KI selbst kann falsche Zusammenhänge herstellen. Eine steigende Position beweist nicht automatisch, dass eine bestimmte Textänderung dafür verantwortlich war. Eine hohe Absprungrate beweist nicht, dass eine Seite schlecht ist. Und vier gefundene Konkurrenzartikel bedeuten noch lange nicht, dass ich dieselben Themen kopieren sollte.

Deshalb gelten in meinem Skill drei feste Regeln:

1. Keine Zahlen erfinden oder schätzen.
2. Fehlende Daten deutlich als fehlend markieren.
3. Jede Empfehlung mit einem konkreten Befund begründen.

Klingt simpel, wird aber erstaunlich oft falsch gemacht. Besonders wichtig ist für mich die zweite Regel. Ein ausgefallener PageSpeed-Test ist kein schlechter PageSpeed-Wert. Er ist ein ausgefallener Test. Mehr darf die KI daraus nicht machen.

Der Skill nimmt mir auch nicht die fachliche Entscheidung ab. Er kennt meine Ziele nur so gut, wie ich sie beschrieben habe. Ob ein kostenloses Audit-Tool zu BlackForest WebCraft passt, wie viel Zeit ich investieren will und welche Kunden ich damit ansprechen möchte, muss am Ende immer noch ich beurteilen.

Was mir der Wochencheck wirklich bringt

Mit dem Skill prüfe ich SEO nicht jedes Mal anders. Einmal pro Woche laufen dieselben Bereiche durch. Die Ergebnisse landen in einem Report und wichtige Kennzahlen zusätzlich im Verlauf. Wenn sich etwas verändert, kann ich zurückschauen und muss mich nicht auf mein Gefühl verlassen.

Mir geht es gar nicht in erster Linie um die Automatisierung. Ich will aus tausenden Impressionen, Dutzenden Suchbegriffen, Meta-Daten, technischen Prüfungen und Analytics-Signalen eine klare Reihenfolge bekommen.

Mal muss nur ein Titel kürzer werden, mal fehlt ein interner Link. Bei den Suchanfragen rund um „Webseite testen“ könnte sogar ein eigenes Tool sinnvoll sein. Und wenn Daten fehlen, ändere ich erstmal gar nichts.

So nutze ich KI am liebsten. Sie übernimmt nicht mein Urteil, sondern bereitet es vor. Ähnlich arbeite ich auch beim Programmieren mit meinem Ping-Pong-Prinzip: Die KI arbeitet vor, ich prüfe, gebe Kontext und entscheide über den nächsten Schritt.

Wenn du wissen willst, was die Daten deiner Website gerade sagen, schreib mir mit deiner Website-Adresse an ivo@blackforest-webcraft.de. Dann schauen wir gemeinsam drauf und sortieren, was als Nächstes Sinn macht.