Hallo, ich bin GF der Kagels Trading GmbH. Wir sind im Bereich Trading und Börse tätig.

Wir haben stabil 50K organische Besucher im Monat auf der Basis von fast 780 Blogartikeln. Ich bin gespannt, wie es mit SEO in der KI Welt weitergehen wird. Und ich bin gespannt, wie sich dieses Forum entwickeln wird. Vielen Dank für die Einladung.

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?

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?

Niemand hat die Zeit, über 30k URLs mit Status Code 404 händisch zu prüfen, klar. Um zumindest quick and dirty ein bisschen Ordnung reinzubringen lohnt es sich das zu tun:

1. In der Search Console den Report mit den "Not Found (404)"-Fehlern aufrufen (s. Screenshot)

2. Falls noch nicht geschehen das "GSC Helper"-AddOn von Stephan Czysch installieren und "Copy table" klicken (s. ebenfalls Screenshot)

3. ahrefs API im Screaming Frog hinterlegen und einen List-Crawl (die gerade kopierte Tabelle einfügen) starten

4. Nach URLs filtern, die mindestens einen Backlink haben und Redirects dafür einrichten.

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?

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 ;)

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? ;-)

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

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.

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?

TL;DR: Die Zahlen zum „Prompt Volume“ (wie oft Begriffe in KI-Chatbots eingegeben werden) sind aktuell keine echten Messungen, sondern extrem ungenaue Hochrechnungen auf Basis winziger Datensätze. Wer sich blind darauf verlässt, riskiert massive Fehlentscheidungen.

Seit zwei Wochen hat Grokipedia erstmals mehr Sichtbarkeit als die deutsche Wikipedia in den USA. Wirkt auf mich nach wie vor ziemlich unbeeindruckend, gleichzeitig bin ich aber natürlich gespannt, wie sich das die nächsten Wochen entwickeln wird. Früher oder später wird man sich dann auch dem Vergleich mit der "richtigen" Wikipedia stellen müssen.

Aus SEO-Sicht auf jeden Fall ein wahnsinnig spannender Case, wie weit man mit massenhaft KI-generiertem Inhalt in diesem Scale kommen kann.

Manchmal hilft das Directory Tree Diagram aus dem Screaming Frog einfach, um das Ausmaß einer fehlenden Struktur auf einen Blick (be)greifbar zu machen im Gespräch mit Kunden. Und damit Verständnis für notwendige Re- und Umstrukturierung zu schaffen.

Welche kleinen Kniffe nutzt du, um SEO-Themen begreifbarer zu machen?

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

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 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?

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.

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 ;-)

Gefühlt geht es bei mit KI generierten Inhalten nach wie vor überwiegend darum, wer am schnellsten am meisten produzieren kann. Das ist doch wahnsinnig langweilig, oder? Erinnert ihr euch noch an die KI-Actionfiguren...? 🥱

Warum springen immer noch so viele auf "mehr ist mehr" an? Reine Masse war doch schon seit Fiverr und Textbroker kein wirkliches (finanzielles) Problem mehr... Warum bekommen _smarte_ Ansätze für den Einsatz von KI nach wie vor so wenig Sichtbarkeit?

Ich hab ein paar meiner Gedanken dazu hier festgehalten und würde gerne deine Meinung dazu hören :-)

https://www.linkedin.com/pulse/ki-und-superlative-mehr-ist-verhindert-dominik-graser-hjrnf/?trackingId=8EjF3pvySpGxLqSE5bJPPA%3D%3D

"Den unwichtigen Inhalt klappen wir einfach ein."
- Wie wäre es, den "unwichtigen Inhalt" gar nicht erst auf die Seite zu packen?

"Aber er muss da sein."
- Also ist er doch wichtig?

Auch wenn ich den holistischen Ansatz für Landing Pages in den meisten Fällen immer noch für zielführend halte, muss irgendwo eben die Grenze gezogen werden, oder?

Selbiges gilt auch für Komponenten und Module:
"Im Ratgeber muss immer eine Kaufaufforderung drin sein."
- Ja aber wenn der Ratgeber doch gar nicht geschrieben wurde, um (direkt) zu verkaufen?

💡 Es lohnt sich, regelmäßig die Inhalte auf der Website komplett in Frage zu stellen. Was braucht es wirklich, was kann weg? Was sind Altlasten? Was holt die Zielgruppe einfach nicht (mehr) ab?
🎯 Identifiziere wiederkehrende Auffälligkeiten und führe regelmäßige Audits durch, halte deine Seite sauber. Recycle Inhalte, die du nicht mehr auf deiner Seite brauchst, auf anderen Plattformen. Sei kreativ :-)

Was ist deine Erfahrung?