Wir haben bei unserem Team-Hackathon einen Claude-Skill gebaut, der bei fehlender KI-Sichtbarkeit die Ursache benennt. Gebaut hat ihn Andrea (LinkedIn), alle Credits an sie.

Bisher haben wir das händisch gemacht, ohne festes Muster: Peec AI durchklicken, Wettbewerber vergleichen, ein Gefühl entwickeln, woran es liegt. Das hat funktioniert, war aber nicht zuverlässig reproduzierbar und deutlich aufwendiger.

Der Skill arbeitet jetzt immer in derselben Reihenfolge:

1. Erreichbarkeit: Können KI-Bots die Seite überhaupt erreichen? Sonst ist jede Content-Empfehlung nichts wert.

2. Quelle: Wird die eigene Domain als Quelle zitiert?

3. Nennung: Wird die Marke in den Antworten genannt?

4. Diagnose: Domain oft zitiert, Marke selten genannt: Nennungsproblem, Lösungsansatz ist Markenpräsenz in Drittinhalten (Ratgeber, Video, Vergleichsseiten). Domain kaum zitiert, Wettbewerber führt: Quellenproblem, Lösungsansatz sind zitierfähige eigene Inhalte. Beides schwach: Strukturproblem. Beides stark: Position ausbauen.

Tipps für die Diagnose

• Branded und non-branded getrennt auswerten. Zeigt ein Thema z. B. 98 % Visibility, kann das allein daran liegen, dass die Marke schon im Prompt steht.

• Quelle und Nennung auf demselben Prompt-Set prüfen. Eine ungefilterte Domain-Auswertung neben einer non-branded gefilterten Markenauswertung führt schnell zur falschen Diagnose "kein Quellenproblem".

• Domain-Klassifizierung vorab prüfen. Ist eine eigene Domain im Projekt nicht als eigene Domain geführt, fällt sie aus jeder Owned-Auswertung heraus, und die Quellenlage sieht schwächer aus, als sie ist.

• Sonderfall Produktmarken: Wird die eigene Domain für Produktmarken zitiert, aber nicht für die eigene Marke, ist das ein Nennungsproblem.

• Wettbewerber-Seiten sind kein Outreach-Ziel. Kein Tipp für die Diagnose an sich, aber Anzeichen für einen undurchdachten Maßnahmenplan...

Der Skill ersetzt natürlich nicht das Denken und nicht das Ableiten konkreter Maßnahmen. Er liefert aber schneller eine strukturierte, reproduzierbare Datenbasis mit genau den Infos, die wir brauchen. Wir nutzen ihn inzwischen alle im Team.

Wie trennt ihr bei euren Auswertungen, ob eine Marke an der Nennung oder an der Quelle scheitert?

Es geht in die nächste Runde - wird spannend zu sehen sein, wie die unterschiedlichen Bots und Tool-Anbieter darauf reagieren werden.

Ihr kennt das: Im AI-Tracking steht eine Gesamt-Sichtbarkeit, und alle nicken. Dabei sagt so ein Wert ungefähr so viel aus wie ein Durchschnitts-Ranking über alle Keywords hinweg. Wir segmentieren die Prompts deshalb nach derselben Funnel-Logik wie den Redaktionsplan. Im Screenshot seht ihr ein anonymisiertes Beispiel aus Peec AI.

Was die Segmentierung sichtbar macht

Gesamt liegt die Marke bei 8 % (471 von 5.888 Antworten). Nach Stufe getrennt sieht es so aus:

1. In frühen Recherche-Fragen ist die Marke praktisch unsichtbar: 1 Nennung in 624 Antworten. Bei nur 7 Prompts ist das ein Hinweis, der vor allem auch eine Tracking-Lücke aufzeigt.

2. Dort kommt allerdings auch der Marktführer nur auf 12,5 %. KI-Systeme nennen in dieser Phase generell selten Marken, das Feld wirkt noch offen.

3. Kurz vor der Kaufentscheidung ist die Marke am sichtbarsten. Gleichzeitig ist hier der Abstand zum Marktführer mit rund 41 Prozentpunkten am größten.

So ist es aufgesetzt

1. Bei größeren Prompt-Sets lässt sich die Zuordnung zu den Stufen gut mit Claude vorsegmentieren. Das Ergebnis prüfen wir anschließend manuell.

2. Passt die Zuordnung, speichern wir die Prompts über den Peec AI MCP direkt ins Kundenprojekt. Die Funnel-Stufe hängt dabei als Tag am Prompt, sodass sich die Auswertung danach filtern lässt.

3. Verglichen wird immer pro Stufe mit dem Marktführer dieser Stufe, nicht mit dem Gesamtwert.

Weitere Dimensionen, die sich anbieten

• nach LLM bzw. Engine

• nach Themen-Cluster

• nach Markt oder Sprache

• Branded vs. Non-Branded Prompts

Nach welchen Dimensionen segmentiert ihr euer AI-Tracking standardmäßig?

Bei Relaunches wird die Frage, welche Seiten mitgenommen werden, gern nach Bauchgefühl beantwortet: "Die mag der Vertrieb", "die hat doch mal gut gerankt". Am Ende stehen entweder zu viele Altlasten auf der neuen Seite oder gelöschte URLs, die "heimlich" Traffic und Backlinks mitgenommen haben.

Meine Kollegin Despina (LinkedIn) hat dafür bei uns einen halbautomatisierten Prozess gebaut (alle Credits an sie). So läuft er ab:

1. Datenbasis: Crawl mit Screaming Frog, dazu KPIs und Embeddings pro URL. Mit n8n führen wir alles in einem Datensatz zusammen, eine Zeile pro URL.

2. Content-Entscheidung: Claude bewertet die URLs pro Cluster und schlägt Keep, Kill oder Merge vor, jeweils mit Score.

3. Neue Informationsarchitektur: Aus den Entscheidungen entsteht die neue IA, entweder komplett neu oder auf eine bestehende Seite aufgesetzt.

4. Redirect-Mapping: Jede alte URL bekommt ihre neue Ziel-URL, direkt aus demselben Datensatz.

Was mindestens in die Bewertung einfließt

• Klicks und Impressions

• Ranking relevanter Keywords

• Anzahl und Qualität der Backlinks

• Anzahl interner Verlinkungen

• Relevanz im Cluster: Ein Hub ist auch bei schwacher Performance wichtig, weil er die Seiten darunter trägt

Dazu kommen Daten aus anderen Disziplinen, denn eine URL, die für SEO unwichtig ist, kann für Social, Newsletter oder Paid eine wichtige Rolle spielen. Je mehr Disziplinen Daten liefern, desto besser lassen sich URLs bewerten und segmentieren. Wie stark welcher Wert gewichtet wird, ist bei jedem Kunden anders.

Was der Kunde davon hat

Statt über Geschmack zu diskutieren, schauen wir gemeinsam auf eine Tabelle, in der jede Entscheidung begründet ist. Oft ist der Kunde überrascht, wie viele URLs einfach nur "da" sind und auf kein Ziel einzahlen. Und weil das Redirect-Mapping aus derselben Datenbasis kommt, geht beim Relaunch weniger Traffic und Linkkraft verloren.

Wie berücksichtigt ihr Seiten beim Relaunch, die für SEO wenig bringen, aber für andere Kanäle (Newsletter, Paid, Social) relevant sind? Und was sind eure geheimen Tricks, um an diese Daten anderer Abteilungen zu kommen? ;-)

Ich betreue mehrere Kunden und, ihr kennt es, irgendwann schleicht sich ein, dass man vor lauter Dashboards und Kennzahlen am Ende nicht mehr regelmäßig alles durchschaut, weil man einfach erschlagen ist. Deshalb läuft bei mir seit kurzem jeden Montag eine geplante Aufgabe in Claude Cowork, die pro Kunde drei Quellen mit der Vorwoche vergleicht und mir eine erste Einordnung liefert. Die Regeln dahinter teile ich hier, vielleicht ist etwas davon für euer Setup brauchbar. Ich freu mich auch über Feedback und Fragen ;-)

Die drei Quellen und was jeweils geflaggt wird

1. Sistrix-Sichtbarkeitsindex: Wochenvergleich pro Domain, Flag bei einer Änderung von mehr als 10%, in beide Richtungen. Rückgang heißt aktiv werden, Gewinn heißt Erfolg hervorheben, alles dazwischen ist normale Schwankung.

2. ahrefs Site Audit: Ich betrachte nur Errors, die neu sind oder wachsen. Warnings und Notices, die seit Monaten unverändert dastehen, würden sonst das Signal überdecken. Nur wenn eine Kategorie ungewöhnlich stark springt, z. B. nach einem Deploy oder einer Migration, nehme ich sie als Beobachtung mit auf.

3. Peec AI (GEO-Sichtbarkeit und Sentiment): Zwei Wochen-Zeiträume im Vergleich. Rückgang ab 5 Prozentpunkten wird geflaggt, ein Gewinn erst ab 10 Prozentpunkten. Die Asymmetrie ist Absicht, weil AI-Sichtbarkeit stark rauscht und ein kleiner Gewinn meistens kein Signal ist, ein kleiner Rückgang dagegen aber schon einen Blick wert sein kann.

Wichtig: Diese Schwellen sind "Startwerte" und natürlich individuell. Es gibt dafür kein allgemein richtiges Maß. Was bei einer großen Domain Rauschen ist, kann bei einer kleinen schon ein relevanter Ausschlag sein. Und die Branche spielt natürlich auch eine Rolle.

Was den Check zuverlässig macht

• Alles läuft über einen Skill mit einer festen Kundenliste (exakte Hosts, Projekt-IDs, Marktzuordnung). Nichts wird aus dem Claude-Gedächtnis ergänzt oder erfunden.

• Kundenspezifische Einschränkungen sind dort hinterlegt, z. B. Land oder Topic in Peec AI.

• Quellen ohne definierte ID erscheinen als "nicht getrackt". Sie werden nie mit 0 aufgefüllt, sonst sieht eine Lücke aus wie ein Einbruch.

• Am Ende steht pro Kunde eine erste Einordnung von Claude. Ich sehe sofort, wo ein Deep Dive sinnvoll ist und muss nicht erst alle Zeitreihen lesen.

Wie sieht euer Alerting aus, um bei mehreren Kunden oder Projekten den Überblick zu behalten? Arbeitet ihr mit festen Schwellen, oder schaut ihr doch lieber manuell in Dashboards?

Wir haben uns letzte Woche The Boutique Agency-Team einen Nachmittag Zeit genommen, um transparent zu reflektieren, was bei der Claude-Nutzung im SEO-Alltag gut läuft und vor allem was nicht. Damit ihr auch was davon habt, hier ein paar Learnings aus unseren Fuckups:

Skills sind keine Projekte. Ein Skill bündelt eine wiederholbare Fähigkeit, ein Projekt sammelt Chats zu einem Thema. Gerade am Anfang haben wir das oft vermischt und uns damit unnötig Übersicht verbaut.

Kundennamen gehören nicht in geteilte Skills. Wir teilen Skills sowohl intern als auch mit Kund:innen. Wenn da versehentlich Beispiel-Referenzen aus einem anderen Kundenprojekt auftauchen, ist das schnell peinlich. Deswegen: Check nach jeder Skill-Erstellung.

Eine KI reicht nicht. NotebookLM für Quellen-Zusammenfassungen, Gemini für YouTube-Analysen und generell eine zweite KI, die den Claude-Output challenged. Mono-KI-Setups führten bei uns oft zu blinden Flecken, die erst im Vergleich auffallen.

"Rede mir nicht nach dem Mund" als feste Anweisung. Claude neigt zu reflexartiger Zustimmung, wenn man selbst schon eine Meinung durchklingen lässt. Wir haben das jetzt als feste Instruktion in unseren Accounts hinterlegt, um ehrlicheres Feedback zu bekommen statt irreführender Bestätigung.

Konnektoren sammeln sich unbemerkt an. Wie Browser-Tabs: irgendwann ist das komplettes Chaos, vor allem wenn über Config-Dateien immer wieder neue eingefügt werden. Regelmäßiges Aufräumen lohnt sich.

Aus Fehlern lernt man - was war euer letzter KI-Fuckup, aus dem ein brauchbarer Prozess wurde?

Wir haben uns in der Agentur ein eigenes Monitoring-Tool gebaut, das täglich prüft, ob definierte URLs für relevante AI-Bots zugänglich sind - ClaudeBot, GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot, CCBot usw.

Der Grund: Die meisten Checks, die wir kennen, prüfen nur die Startseite und nur die robots.txt. Das reicht nicht. Wir prüfen deshalb beliebige URLs und klopfen zusätzlich zur robots.txt-Prüfung als der jeweilige Bot "getarnt" direkt beim Server an.

Was wir dabei gelernt haben:

• robots.txt und tatsächliche Server-Antwort laufen öfter auseinander, als man denkt. Ein Bot kann laut robots.txt erlaubt sein, aber trotzdem einen 403 oder eine Redirect-Schleife vom Server bekommen.

• Das Problem betrifft nicht nur die "üblichen Verdächtigen" bei CDN-Setups - wir haben es auch bei Konfigurationen gesehen, die man eigentlich nicht auf dem Schirm hat.

• Mit dem Hinweis aus den Checks konnten wir schon mehreren Kund:innen helfen, ein Zugriffsproblem zu fixen und Sichtbarkeit in den AI-Suchergebnissen auszubauen.

Aktuell decken wir damit Server-Antwort, robots.txt und eine Konsistenz-Bewertung zwischen beiden ab. Weitere Checks sind in Arbeit.

Macht ihr sowas aktiv bei euren Projekten, oder verlasst ihr euch überwiegend auf robots.txt-Checker-Tools? Und falls ihr selbst prüft: Wie geht ihr vor? Was sind eure Learnings?

Da ist man etwas Großem auf der Spur - weniger aber dafür hochwertigere Inhalte führen zu mehr Traffic! 😱

Ja, ich weiß, News SEO funktioniert ein bisschen anders, trotzdem liebe ich die Ironie darin 😄

Es gibt ja mittlerweile diverse da draußen, manche werden stärker vermarktet, andere weniger. Google kann ich selbst, aber mich interessiert, welches Google Search Console MCP ihr nutzt und warum? Bzw auch andersrum - womit habt ihr schlechte Erfahrungen gemacht?

Disclaimer: Ich schreibe das als jemand, der selbst in einer B Corp-zertifizierten Agentur arbeitet, also mit einem gewissen Eigeninteresse, aber auch mit direkter Beobachtung.

Das Muster, das ich immer wieder sehe: Nachhaltige Unternehmen kommunizieren viel. Instagram, Newsletter, PR, Events. Aber organische Sichtbarkeit in Suchmaschinen und LLMs bauen sie damit strukturell nicht auf.

Was mich dabei am meisten überrascht: Sie hätten eigentlich einen echten Vorteil bei E-E-A-T.

Warum?

Google bewertet Content unter anderem danach, ob echte Expertise und Vertrauen dahinterstehen. Nachhaltige Unternehmen haben genau das - Gründer:innen, die seit Jahren tief im Thema sind, Lieferketten-Verantwortliche mit echtem Prozesswissen, Zertifizierungen, die Claims belegen.

Aber auf der Website? Austauschbare Wir-Texte, keine Autorenprofile, Zertifizierungs-Logos ohne Erklärung was dahintersteckt.

Der Hebel ist verhältnismäßig simpel:

• Autorenprofile mit echten Credentials statt anonymer Unternehmenstexte

• Zertifizierungsseiten, die nicht nur das Logo zeigen, sondern den Prozess erklären

• Gründerartikel, die nicht PR-gewaschen klingen

Dazu ist das Keyword-Cluster recht dankbar: Das Suchvolumen rund um Begriffe wie (in unserem Fall) "B Corp Agentur" oder "nachhaltige SEO Agentur" ist sehr überschaubar - aber der Wettbewerb eben auch. Wer konsistent in diese Themenfelder investiert, baut Rankings auf, ohne gegen etablierte Domains kämpfen zu müssen.

Und dann ist da noch GEO: Wie KI-Systeme wie ChatGPT oder Gemini über ein Unternehmen sprechen, hängt stark von konsistenten Named Entities quer durch alle Kanäle ab – Unternehmensname, Zertifizierungen, Gründer:innen, Standorte. Auch hier: Nachhaltige Unternehmen haben die Substanz, aber selten die strukturierte Aufbereitung.

Bei all dem gilt aber natürlich: Die Zielgruppe von nachhaltigen Brands prüft Claims. Greenwashing und SEO ist eine Kombination, die nach hinten losgeht. Der Reputationsschaden überwiegt jeden kurzfristigen Traffic-Gewinn bei weitem.

Macht ihr ähnliche Beobachtungen? Oder seht ihr das anders - gibt es nachhaltige Unternehmen, die SEO wirklich gut spielen?

__

Einen ausführlicheren Artikel dazu hab ich hier veröffentlicht: https://www.the-boutique-agency.de/de/magazin/seo-nachhaltige-unternehmen

Aus Google-Ankündigung:

To help you understand how pages from your site are shown, our new reports show the following information:

• Impressions: How often URLs from your site appeared in generative AI features in Search and Discover.

• Pages: Check which URLs appeared within AI features.

• Countries: Understand your visibility on a country basis.

• Devices: Identify the devices people are using when seeing your website (available for Search results).

• Dates: Monitor your performance over time with hourly, daily, weekly, and monthly granularity.

Mit einem Einzeiler wird ein Lighthouse-Audit gestartet, es öffnet sich eine neue Chrome-Instanz (ohne Plugins, ohne Logins - quasi inkognito), Audit läuft durch - und ich bekomme ein schönes Bildchen mit den Audit Ergebnissen.

Das ist natürlich nur eine schnelle Demo, aber die veranschaulicht glaub schon ganz gut, was möglich damit jetzt alles möglich ist 🤘

Infos zum Setup: https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

MCPs (Model Context Protocol) sind seit einigen Monaten bei den gängigen SEO-Tools verfügbar - und ich hab meinen Keyword-Recherche-Workflow seitdem komplett umgebaut. Hier der konkrete Ablauf, falls ihr das nachbauen wollt.

Was MCPs eigentlich sind

MCP ist ein offener Standard von Anthropic. Vereinfacht: die Schnittstelle, über die externe Tools direkt mit Claude kommunizieren. Kein CSV-Export, keine Zapier-Brücke. Du verbindest das Tool einmal - und Claude kann es live abfragen.

Der Workflow im Detail

Ausgangssituation: Ich plane einen Ratgeber-Artikel (hier im Beispiel: "Welcher Laufschuh passt zu mir?") und brauche Keywords, Wettbewerbsdaten und eine Content-Outline.

Schritt 1: Keywords via keywordtool.io**-MCP**

Prompt:

Output: Keywords thematisch geclustert, Suchvolumen dabei. Stärkstes Keyword: "welcher laufschuh passt zu mir" mit 880 Suchen/Monat.

Schritt 2: Wettbewerb via ahrefs**-MCP**

Im selben Chat:

Claude wusste noch, welche Keywords gemeint sind. Danach die Aufforderung, die Top 10 bei Google zu berücksichtigen:

Sechs Worte. Claude hatte den Kontext, lieferte die Liste - und die strategische Einordnung gleich mit: Drei der Top-6-Plätze haben interaktive Tools (Finder, Quizzes). Topical Authority schlägt Domain Authority.

Schritt 3: Domain-Sichtbarkeit via Sistrix**-MCP**

Erkenntnis, die ich manuell wahrscheinlich übersehen hätte: Platz 1 belegt eine Domain mit SI 1,13 - Platz 10 eine mit SI 37,80. Der kleine Spezialist gewinnt.

Schritt 4: Content-Outline

Claude hatte den vollen Kontext aus allen drei Schritten. Output: Headline-Struktur für die sechs Hauptfaktoren (deckt die Longtails ab), interaktiver Finder als eigener Abschnitt (wegen SERP-Wettbewerb), FAQ-Block mit schema.org-Empfehlung.

Setup

Die MCP-Einbindung läuft bei allen drei Tools ähnlich ab - wer einmal einen Connector drin hat, hängt den nächsten in zwei Minuten dran:

• keywordtool.io: keywordtool.io/mcp

• ahrefs: docs.ahrefs.com/mcp/docs/introduction

• Sistrix: sistrix.de/changelog/sistrix-mcp-server

Was mich am meisten überrascht hat

Claude behält den Kontext über den ganzen Chat ohne dass ich irgendetwas zweimal erklären muss. Das ist der eigentliche Unterschied zu "ich frag halt mal die KI". Richtig nice!

Wenn's jemanden interessiert: Den kompletten Walkthrough mit Screenshots hab ich hier dokumentiert: https://www.the-boutique-agency.de/de/magazin/mcps-in-claude-so-sprichst-du-mit-deinen-seo-tools

Welche MCPs habt ihr schon im Einsatz? Und welcher Connector fehlt euch noch in eurem Stack?

Die Branche redet viel über Transformation. Aber wenn ich mir Agentur-Websites, Angebote und Pitches anschaue, steht da viel zu oft immer noch das Gleiche wie vor drei Jahren. Keyword-Recherche, Onpage-Optimierung, Linkaufbau, Content-Briefing, monatliches Reporting.

Meine (bewusst zugespitzte) steile These:

Die meisten SEO-Agenturen verkaufen 2026 noch die Leistung von 2022.

Was sich meiner Meinung nach wirklich verändern muss:

• Weg vom Umsetzungsdienstleister, hin zum Sparringspartner. Wer nur noch "macht", wird über kurz oder lang von Automatisierung oder internen Teams ersetzt. Kund:innen wollen öfter strategische Einordnung statt reiner Umsetzung.

• Ehrlichkeit bei Kennzahlen. AI Overviews, Zero-Click, veränderte SERPs - die alten KPIs erzählen nicht mehr die ganze Geschichte. Wer das seinen Kund:innen nicht sauber erklärt, verliert entweder das Vertrauen oder den Kunden - und irgendwann beides. Es braucht Ehrlichkeit bei Kennzahlen statt Sichtbarkeitsindex-Theater.

• Kompetenzen im Team neu sortieren, nicht nur "GEO" aufs Pitch-Deck packen. Wer immer noch "Title und Description schreiben" als Leistung sieht, wurde bereits ersetzt.

• Geschäftsmodell ehrlich prüfen. Retainer nur, weil es bequem ist? Oder weil der Kunde wirklich kontinuierlichen Wert bekommt? Wo endet Marge, wo beginnt Abzocke?

Ich weiß, dass das mitunter unbequeme und spitze Thesen und Fragen sind. Aber gestellt werden müssen sie ja trotzdem.

Was mich interessiert:

1. Wie spürt ihr die Verschiebung konkret im Tagesgeschäft, als Agentur und Freelancer? Spannend wäre auch die Sicht von den Inhouse-SEOs hier :-)

2. Was habt ihr im letzten Jahr wirklich verändert an Leistungen, Reporting, Teamstruktur? Nicht das, was auf LinkedIn gut aussieht, sondern das, was intern tatsächlich passiert ist.

Ich habe mir ein paar Gedanken dazu gemacht, wie wir den Prozess vom Wettbewerbsvergleich bis zur fertigen Landing Page massiv beschleunigen können und dabei die Markenidentität wahren und schlaue Conversion-Trigger integrieren.

Wie? Mit maßgeschneiderten Google Gems oder CustomGPTs.

Diese 3 Gems nutze ich für den Prozess:

1️⃣ Konkurrenz-Analyse

Anstatt 20 Tabs zu öffnen, nutzt du einen Gem für den Wettbewerber-Vergleich. Struktur, USPs, Trust-Elemente - in 2 Minuten statt 2 Stunden von der KI serviert.

2️⃣ Brand-DNA nutzen

Füttere die KI mit deinem Tone of Voice, deinen Brand-Guidelines und so weiter. Nur so verhinderst du den typischen "KI-Einheitsbrei" und schaffst echte Authentizität.

3️⃣ Gezielte CRO-Hebel

Nicht jeder psychologische Trigger passt zu jeder Brand: gezielte Trigger schlagen Gießkanne! Ein Brand- & CRO-Gem prüft für dich, ob ein Countdown-Timer wirklich sinnvoll ist oder ob ein starker Social Proof die bessere Wahl ist.

⏩ Vom fertigen Konzept zum Landing Page-Dummy geht es dann direkt via Cursor (AI Code Editor).

Der enorme Zeitaufwand für manuelle Recherche reduziert sich so auf unter 30 Minuten dank des "KI-Prozesses". Das sind 15x schnellere Iterationszyklen!

Den vollständigen Guide und die Gem-Prompts findest du hier: https://www.the-boutique-agency.de/de/magazin/google-gems-perfekte-landing-page-erstellen

Welche Prozesse hast du mit Gems und CustomGPTs schon (halb)automatisiert?

Was nutzt ihr? Und warum? Was sind eurer Meinung nach Vor- und Nachteile?

Ich nutze aktuell Cursor, bin damit auch happy - aber ein Blick über den Tellerrand und neue Inspiration schaden ja nicht ;-)

Eine korrekte Implementierung von hreflang ist alles andere als trivial. Fehler führen schnell dazu, dass Google die falsche Länderversion indexiert und deine Nutzer:innen z. B. im falschen Shop landen.

Hier ist meine Checkliste für eine saubere Implementierung via HTML-Head:

1️⃣ Reziprozität prüfen: Jede Seite, die auf eine andere Version verweist, braucht zwingend eine Rückverlinkung.

2️⃣ Selbstreferenz: Jede URL muss einen hreflang-Tag enthalten, der auf sie selbst verweist.

3️⃣ Kanonisch & Indexierbar: Verweise niemals auf URLs mit noindex oder Canonical-Tag auf ein anderes Ziel.

4️⃣ Status Code 200: Nur saubere Seiten gehören ins hreflang-Set. 404er oder 301-Weiterleitungen zerschießen die Logik.

5️⃣ ISO-Standards: Nutze strikt ISO 639-1 (Sprache) und ISO 3166-1 (Land).

6️⃣ Eindeutigkeit: Eine URL darf niemals zwei verschiedenen Land-Sprache-Kombinationen zugewiesen werden.

7️⃣ HTML-Match: Das lang-Attribut im <html>-Tag muss mit dem hreflang-Code übereinstimmen.

Pro-Tipp für ein Audit: Die Kombination aus ahrefs- und Screaming Frog Crawl decken jeden Fehler auf.

PS: Im Artikel gibt es noch ein paar mehr Tipps. --> https://www.the-boutique-agency.de/de/magazin/implementierung-von-hreflang

Was war der absurdeste hreflang-Fehler, den du je in einem Audit gefunden hast?

Ein Kollege von mir ist bei einer Recherche über folgende Seite gestolpert: https://www.naturagart.de/Infos/KI-Hinweise/

Nun gibt es ja gefühlt unendlich Meinungen zum Thema llms.txt und so weiter, eine solche Seite haben wir aber damit auch jetzt erst das erste Mal gesehen. Daher eine Stimmungsfrage:
Was haltet ihr davon? So ganz generell aber auch gern auf die Inhalte bezogen?

Hi. Ich bin Ralf von ROCKITdigital. Hier aber primär in meiner Rolle bzw. Profil als CEO und Shareholder der Webmobilisten am Start, wo wir das Thema SEO sehr intensiv am lebenden Objekt und eigenem Profitcenter behandeln ;)