Automatisierter SEO-Audit & Slack-Workflow

Dieser Workflow automatisiert die SEO-Prüfung und den Audit-Prozess für Webseiten. Er analysiert den Seiteninhalt hinsichtlich SEO-Best Practices, führt Prüfungen mit der Google Search Console und auf Keyword-Kannibalisierung durch, erstellt einen umfassenden SEO-Bericht, speichert diesen in Google Docs und benachrichtigt das SEO-Team über Slack zur Freigabe und für weitere Schritte. Ideal für Marketing- und SEO-Teams, die Effizienz und Gründlichkeit bei Seitenprüfungen anstreben.

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So funktioniert der KI-Flow - Automatisierter SEO-Audit & Slack-Workflow

Flows

So funktioniert der KI-Flow

SEO-Review-Anfrage empfangen.
Wird ausgelöst, wenn eine neue Nachricht in Slack oder per Chat-Input eingeht, die einen SEO-Review für eine Webseite anfordert.
Automatisierter SEO-Audit.
Analysiert den Seiteninhalt mit KI, prüft Onpage-SEO-Elemente, Google Search Console Daten und mögliche Keyword-Kannibalisierung.
SEO-Bericht erzeugen und formatieren.
KI generiert einen strukturierten, detaillierten SEO-Bericht, der allgemeine SEO-Prüfpunkte, GSC-Analysen und Kannibalisierungsdaten vereint.
Bericht speichern & Team benachrichtigen.
Speichert den SEO-Review als Google Docs-Dokument und sendet eine formatierte Slack-Nachricht zur Benachrichtigung des SEO-Teams inklusive Link zur Prüfung und Freigabe.
Freigabe und Automatisierung der nächsten Schritte.
Nach der Freigabe durch das Team in Slack kann der Workflow die Seite indexieren oder weitere automatisierte SEO-Maßnahmen gemäß Teamentscheid einleiten.

In diesem Flow verwendete Prompts

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.

Prompt

Prompt für automatisierten SEO-Audit und strukturierten SEO-Bericht mit Empfehlungen.

                Analysiere den bereitgestellten Seiteninhalt und führe einen automatisierten SEO-Audit gemäß der untenstehenden Checkliste durch. Gib anschließend einen strukturierten SEO-Bericht mit umsetzbaren Empfehlungen aus.
Checkliste & Anforderungen:
    Prüfung der Onpage-Elemente (basierend auf bereitgestelltem Content):
        H1-Tag: Prüfe auf Vorhandensein, Einzigartigkeit und Integration des Hauptkeywords.
        Meta Title: Prüfe Länge (50–60 Zeichen), Vorhandensein des Hauptkeywords und Verständlichkeit.
        Meta Description: Prüfe Länge (150–160 Zeichen), Hauptkeyword und Überzeugungskraft.
        URL-Länge: Aus Input extrahieren; sicherstellen <75 Zeichen, beschreibend, keywordreich.
        Bildoptimierung: Prüfe, dass jedes Bild:
            Einen beschreibenden Dateinamen besitzt (kein generisches „image123.jpg“)
            Relevanten Alt-Text inkl. Hauptkeyword oder verwandter Begriffe enthält.
    Wortanzahl:
        Zähle alle sichtbaren Textwörter (HTML, Menüs, Footer ignorieren). Muss >800 Wörter sein.
    Interne Verlinkung:
        Erkenne Links zur Domain **https://www.flowhunt.io**. Es müssen mindestens 2 Links zu relevanten internen Artikeln mit beschreibendem Ankertext vorhanden sein.
    Keyword-Vorkommen prüfen:
        Sicherstellen, dass das Hauptkeyword enthalten ist in:
            H1-Tag
            Den ersten 100 Wörtern des Hauptteils/Auszugs
            URL-Slug
            Meta Title

=== PAGE HTML ===
{context}
===

Gib das Ergebnis als Review aus und strukturiere die Zusammenfassung des Reviews in einer Markdown-Tabelle mit passenden Icons, um hervorzuheben, ob erledigt, noch zu prüfen oder kritisch zu beheben ist. Füge für jede Aufgabe Emojis ein, die anzeigen, ob sie gut ist, verbessert werden sollte oder kritisch behoben werden muss.

Prompt

Prompt für Google Search Console Review und Verbesserungsvorschläge für den Blog.

                Es wird die URL und der Inhalt der Seite bereitgestellt. Suche zuerst die URL in der Google Search Console, um zu sehen, ob diese dort existiert. Falls ja, analysiere CTR, Position etc. und mache basierend auf dem Webseiteninhalt Vorschläge, was am Blog geändert werden sollte. Erstelle eine Liste der Verbesserungen.

=== PAGE CONTENT AND URL ===
{context}
===

Gib das Ergebnis als Review aus und strukturiere die Zusammenfassung des Reviews in einer Markdown-Tabelle mit passenden Icons, um hervorzuheben, ob erledigt, noch zu prüfen oder kritisch zu beheben ist. Füge für jede Aufgabe Emojis ein, die anzeigen, ob sie gut ist, verbessert werden sollte oder kritisch behoben werden muss.

Prompt

Prompt für Kannibalisierungsanalyse und Empfehlungen.

                Es wird die URL und der Seiteninhalt bereitgestellt. Ziel ist es, die Seite aus Perspektive der Keyword-Kannibalisierung zu analysieren. Suche die Suchanfragen, die für das gleiche Hauptkeyword ranken und prüfe, ob es weitere URLs gibt, die für das gleiche Keyword ranken. Falls ja, gib Empfehlungen, wie weiter vorzugehen und Verbesserungen umzusetzen sind.

=== PAGE CONTENT AND URL ===
{context}
===

Gib das Ergebnis als Review aus und strukturiere die Zusammenfassung des Reviews in einer Markdown-Tabelle mit passenden Icons, um hervorzuheben, ob erledigt, noch zu prüfen oder kritisch zu beheben ist. Füge für jede Aufgabe Emojis ein, die anzeigen, ob sie gut ist, verbessert werden sollte oder kritisch behoben werden muss.

Prompt

Prompt für Benachrichtigungsnachricht an Slack mit Review-Zusammenfassung und Link.

                Es wird ein Link zu einem Google-Dokument eines Reviews für einen Artikel übergeben. Das Review ist als REVIEW gegeben. Verfasse eine Nachricht an die SEO-Gruppe in Slack, in der du mitteilst, dass das Review abgeschlossen ist, gib eine freundliche Zusammenfassung, schildere das Gesamtgefühl des Reviews und stelle sicher, dass der REVIEW LINK in der Nachricht enthalten ist, damit sie ihn ansehen können. Bitte das Team am Ende, im selben Thread zu antworten, ob erneut geprüft oder mit dem nächsten Schritt zur Indexierung fortgefahren werden soll.

REVIEW LINK: {context}

=== REVIEW CONTENT===
{input}
===

GIB NUR DIE NACHRICHT AUS, DIE AN SLACK ALS MARKDOWN GESENDET WIRD

AI-Agent

SEO-KI-Agent mit 20 Jahren Erfahrung, führt detaillierten SEO-Audit durch und nutzt Tools.

                Input:

Vollständiges HTML/Content einer gegebenen URL. Dies ist die Quelle für alle Prüfungen. Verwende die bereitgestellten Keyword-Tools nur, wenn zusätzliche Keyword- oder SERP-Daten benötigt werden.

Ziel:

Analysiere den bereitgestellten Seiteninhalt und führe einen automatisierten SEO-Audit anhand der untenstehenden Checkliste durch. Gib anschließend einen strukturierten SEO-Bericht mit umsetzbaren Empfehlungen aus.

Checkliste & Anforderungen:

   Prüfung der Onpage-Elemente (aus bereitgestelltem Content):

       H1-Tag: Prüfe auf Vorhandensein, Einzigartigkeit und Integration des Hauptkeywords.

       Meta Title: Prüfe Länge (50–60 Zeichen), Vorhandensein des Hauptkeywords und Verständlichkeit.

       Meta Description: Prüfe Länge (150–160 Zeichen), Hauptkeyword und Überzeugungskraft.

       URL-Länge: Aus Input extrahieren; sicherstellen <75 Zeichen, beschreibend, keywordreich.

       Bildoptimierung: Prüfe, dass jedes Bild:

           Einen beschreibenden Dateinamen (kein generisches „image123.jpg“)

           Relevanten Alt-Text inkl. Hauptkeyword oder verwandter Begriffe.

   Wortanzahl:

       Zähle alle sichtbaren Textwörter (HTML, Menüs, Footer ignorieren). Muss >800 Wörter sein.

   Interne Verlinkung:

       Erkenne Links zur gleichen Domain. Es müssen mindestens 2 Links zu relevanten internen Artikeln mit beschreibendem Ankertext vorhanden sein.

   Keyword-Vorkommen prüfen:

       Sicherstellen, dass das Hauptkeyword enthalten ist in:

           H1-Tag

           Den ersten 100 Wörtern des Hauptteils/Auszugs

           URL-Slug

           Meta Title

   SERP Position & CTR Review:

       Falls verfügbar aus Google Search Console Daten (oder separat bereitgestellt), vergleiche Ranking-Position für das Hauptkeyword mit dessen CTR.

       Wenn die CTR niedriger ist als für diese Position zu erwarten, schlage Anpassungen an Meta Title/Description vor.

   Kannibalisierungsprüfung:

       Nutze Get Keywords for Site, um die Domain-Keywords für Kannibalisierungsprüfungen zu ermitteln.

       Prüfe, ob mehr als eine URL für das Hauptkeyword rankt. Wenn ja, liste konkurrierende URLs auf und gib Empfehlungen zur Konsolidierung/Abgrenzung.

Verfügbare Tools:

   Get Keywords for Site – ruft Domain-Keywords für Kannibalisierungsprüfungen ab.

   Get Keywords for Keywords – findet verwandte Keywords zur semantischen Optimierung.

   Get Keywords Search Volume – prüft Keyword-Volumen und Trends.

**STELLE SICHER, DASS DER BERICHT SEHR DETAILLIERT IST UND ALLE DATEN SOWIE HOCHWERTIGE EMPFEHLUNGEN ENTHÄLT**

AI-Agent

Agent zur Koordination des Reviews, nutzt Tool zum Abrufen des Reviews und handelt gemäß Admin-Freigabe.

                Nutze das review_content_tool, um den Review-Inhalt abzurufen. Sende diesen als flow_variable "seo_review".

Basierend auf der Antwort und den Anweisungen des Users, gehe wie folgt vor und antworte dem Admin:

1. Falls der Admin das Review freigibt und die Indexierung der Webseite genehmigt, fahre fort und verwende die dir zur Verfügung stehenden Tools, um die Seite in der Google Search Console zu indexieren.

* Sende die URL automatisch an die Google Search Console Index API
* Weise eine Priorität zu (z. B. Artikel mit hohem CPC oder saisonalen Keywords = höhere Priorität)

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

ChatInput

Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.

Sehen ChatInput

Prompt-Komponente in FlowHunt

Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.

Sehen Prompt-Komponente in FlowHunt

Generator

Entdecken Sie die Komponente Generator in FlowHunt – leistungsstarke, KI-gesteuerte Textgenerierung mit Ihrem gewählten LLM-Modell. Erstellen Sie mühelos dynamische Chatbot-Antworten, indem Sie Prompts, optionale Systemanweisungen und sogar Bilder als Eingabe kombinieren. So wird es zu einem zentralen Werkzeug für den Aufbau intelligenter, konversationeller Workflows.

Sehen Generator

LLM Gemini

FlowHunt unterstützt Dutzende von KI-Modellen, einschließlich Google Gemini. Erfahren Sie, wie Sie Gemini in Ihren KI-Tools und Chatbots verwenden, zwischen Modellen wechseln und erweiterte Einstellungen wie Tokens und Temperatur steuern.

Sehen LLM Gemini

Daten erstellen

Die Komponente 'Daten erstellen' ermöglicht das dynamische Generieren strukturierter Datensätze mit einer anpassbaren Anzahl an Feldern. Ideal für Workflows, die das Erstellen neuer Datenobjekte in Echtzeit erfordern – mit flexibler Feldkonfiguration und nahtloser Integration in weitere Automatisierungsschritte.

Sehen Daten erstellen

Daten parsen

Die Komponente 'Daten parsen' wandelt strukturierte Daten mithilfe anpassbarer Vorlagen in Klartext um. Sie ermöglicht eine flexible Formatierung und Konvertierung von Dateneingaben für die weitere Verwendung im Workflow und hilft, Informationen zu standardisieren oder für nachgelagerte Komponenten vorzubereiten.

Sehen Daten parsen

Flow-Variable setzen

Verwalten Sie Ihren Workflow mühelos, indem Sie mit der Komponente Flow-Variable setzen Variablen spontan festlegen oder aktualisieren. Mit diesem Tool können Sie benannten Variablen innerhalb Ihres Flows Werte zuweisen, was eine dynamische Datenverarbeitung und flexible Flow-Logik ermöglicht.

Sehen Flow-Variable setzen

Flow-Variable abrufen

Die Komponente „Flow-Variable abrufen“ ermöglicht Ihnen den Zugriff auf Variablen und Parameter innerhalb Ihres Workflows und erleichtert das Abrufen zuvor gespeicherter Daten im Flow. So steht essenzielle Information für nachfolgende Schritte bereit und unterstützt dynamische, kontextbezogene Automatisierung.

Sehen Flow-Variable abrufen

KI-Agent

Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.

Sehen KI-Agent

MCP-Client

Integrieren Sie mühelos mehrere Tools mit Ihrem KI-Agenten über die MCP-Client-Komponente. Entwickelt für nahtlose Konnektivität, dient sie als Brücke zwischen Ihrer KI und verschiedenen externen Tools und erweitert so Automatisierung und Fähigkeiten.

Sehen MCP-Client

Slack-Nachricht empfangen

Diese Komponente stellt den Beginn eines Slack-Gesprächs mit FlowHunt dar. Sie ermöglicht es Ihnen, zu steuern, wann, wo und wie Flos Slack-Antworten ausgelöst werden.

Sehen Slack-Nachricht empfangen

Slack-Nachricht senden

Diese Komponente repräsentiert FlowHunts Slack-Nachrichten an Sie. Sie ermöglicht es Ihnen, zu steuern, wohin und wie FlowHunt Nachrichten sendet und wen es benachrichtigt.

Sehen Slack-Nachricht senden

Google Docs erstellen

Erstellen Sie mühelos neue Google Docs-Dokumente innerhalb Ihrer automatisierten Workflows. Die Komponente 'Google Docs erstellen' ermöglicht es Ihnen, den Dokumenteninhalt und den Dateinamen festzulegen und so die Dokumentenerstellung nahtlos in KI-gesteuerte Prozesse zu integrieren. Perfekt zur Automatisierung von Dokumentenerstellung, Berichterstattung und kollaborativen Aufgaben.

Sehen Google Docs erstellen

Chat-Ausgabe

Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.

Sehen Chat-Ausgabe

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Dieser Workflow ist darauf ausgelegt, den Prozess des SEO-Audits für Webseiten zu automatisieren, strukturierte Review-Berichte zu generieren und die Teamkommunikation sowie Folgeaktionen über Slack und Google Docs zu vereinfachen. Er nutzt mehrere KI-Agenten, LLMs, Datenorchestrierungs-Schritte und Integrationen mit Slack und Google Docs, um einen robusten, skalierbaren und wiederholbaren SEO-Review-Prozess zu schaffen.

Überblick über den Ablauf auf hoher Ebene

  1. Inputs & Trigger:
    • Der Workflow kann ausgelöst werden, wenn eine Nachricht in einem bestimmten Slack-Channel eingeht (wenn der Bot erwähnt wird) oder über manuellen Chat-Input.
  2. KI-gestützter SEO-Review:
    • Der Workflow nutzt fortschrittliche Prompt-Templates und Google Gemini LLM-Modelle, um Seiteninhalte zu analysieren und einen SEO-Audit anhand branchenüblicher und individueller Checklisten durchzuführen.
  3. Spezialisierte Teil-Audits:
    • Zusätzliche Agenten analysieren Google Search Console (GSC)-Daten und führen Kannibalisierungsprüfungen mit speziellen Prompts und Tools durch.
  4. Datenaggregation & -formatierung:
    • Ergebnisse aus jedem Audit werden zu strukturierten Daten aggregiert, geparst und für Menschen lesbar aufbereitet.
  5. Bericht & Benachrichtigung:
    • Das Ergebnis wird als permanenter Eintrag in Google Docs gespeichert und eine Zusammenfassung (inklusive Review-Link und Highlights) an den SEO-Team-Slack-Channel gesendet.
  6. Automatisierte Folgeaktionen:
    • Das System fordert das Team auf, zu genehmigen, weitere Prüfungen anzufordern oder mit den nächsten Schritten fortzufahren. Die Seitenindexierung kann automatisch nach Admin-Freigabe erfolgen.

Detaillierte Schritt-für-Schritt-Beschreibung

1. Trigger & Input-Sammlung

  • Slack-Nachrichten-Trigger:
    Wenn der Bot in einem bestimmten Slack-Channel erwähnt wird, wird die Nachricht als Input erfasst, sodass nur relevante Anfragen verarbeitet werden.
  • Manueller Input (optional):
    Das System unterstützt auch manuelle Eingaben über eine Chat-Oberfläche und bietet somit Flexibilität und Testmöglichkeiten.

2. Haupt-SEO-Audit (Allgemeiner Check)

  • Der Workflow verwendet ein Prompt-Template mit einer detaillierten SEO-Checkliste, die folgende Punkte abdeckt:

    • H1, Meta Title, Meta Description
    • URL-Struktur
    • Bildoptimierung
    • Wortanzahl
    • Interne Verlinkung
    • Hauptkeyword-Vorkommen

  • Das Google Gemini LLM (auf deterministischen, niedrigen Temperaturmodus eingestellt) analysiert den Seiteninhalt und erstellt einen strukturierten Markdown-Bericht mit umsetzbaren Empfehlungen und visuellen Hinweisen (Emojis/Icons).

  • Der Generator-Knoten verarbeitet Prompt und LLM-Modell, um das allgemeine Audit-Ergebnis zu erzeugen.

3. Spezialisierte Audits (GSC- & Kannibalisierungs-Prüfung)

  • GSC-Check:

    • Ein KI-Agent mit Tools zum Abfragen von Google Search Console-Daten überprüft die Position der Seite, CTR und gibt Verbesserungsvorschläge, falls die Seite in der GSC existiert.
    • Der Prompt sorgt für eine strukturierte und umsetzbare Ausgabe.

  • Kannibalisierungs-Check:

    • Ein weiterer KI-Agent mit Tools für Keyword-/Domain-Analysen prüft, ob andere URLs derselben Domain für dasselbe Hauptkeyword konkurrieren.
    • Es werden Empfehlungen zur Konsolidierung oder Differenzierung gegeben.

  • Jeder spezialisierte Audit-Schritt nutzt eigene Prompts und KI-Agenten für Modularität und gezielte Analysen.

4. Aggregation und Formatierung der Ergebnisse

  • Create Data Node:

    • Fasst das allgemeine Audit, den GSC-Check und die Kannibalisierungs-Prüfung in einem strukturierten Datenobjekt mit drei Hauptfeldern zusammen:
      FeldQuelle
      generalAllgemeiner SEO-Audit
      gsc_checkGSC-Analyse
      cann_checkKannibalisierungs-Check

  • Parse Data Node:

    • Wandelt die aggregierten Daten mit einer Vorlage in ein lesbares Markdown-Format um und erstellt separate Abschnitte für jede Analyseart.

  • Set Flow Variable:

    • Speichert das geparste, menschenlesbare Review als Flow-Variable (seo_review) zur einfachen Wiederverwendung in späteren Schritten.

5. Berichtsauslieferung: Google Docs und Slack

  • Google Docs Integration:

    • Das fertige Review wird automatisch als Google Doc (seo_review) gespeichert und steht somit als permanenter, teilbarer Eintrag zur Verfügung.

  • Slack-Benachrichtigung:

    • Eine Nachrichtenvorlage wird verwendet, um eine Benachrichtigung an den Slack-Channel des SEO-Teams zu verfassen, die das Review zusammenfasst, den Google Docs-Link enthält und das Team um Feedback oder nächste Schritte bittet.

  • Slack Send Message Node:

    • Sendet die formatierte Nachricht an Slack und folgt im Thread für fortlaufende Diskussionen.

6. Outputs & Team-Feedback

  • Chat Outputs:

    • Mehrere Chat-Outputs stehen für Playground/Tests oder zur Weiterverarbeitung durch andere Systeme zur Verfügung.

  • Team-Entscheidungsschleife:

    • Die Slack-Benachrichtigung fordert das Team auf, im Thread zu antworten, ob die Seite erneut geprüft oder ob der Workflow mit der Indexierung fortfahren soll.

  • Automatisierung der nächsten Schritte:

    • Nach Genehmigung durch das Team/Admin kann der Workflow automatisch Tools (via MCP-Client-Integration) auslösen, um die Seiten-URL an die Google Search Console zur Indexierung zu senden und nach Business-Logik (z. B. CPC, Saisonalität) zu priorisieren.

Zentrale Komponenten und Integrationen

KomponenteZweck
Prompt-TemplatesStandardisieren Audit-Anweisungen für LLMs/Agenten
Google Gemini LLMKI-gestützte Inhalts- und SEO-Analyse
KI-AgentenModulare, zielgerichtete Teil-Audits (allgemein, GSC, Kannibalisierung)
MCP-Client-ToolIntegration mit externen SEO-/Google-Tools
Slack-IntegrationAutomatisiert Team-Benachrichtigungen und Feedback-Sammlung
Google DocsPermanente, teilbare Review-Dokumentation
Data NodesAggregieren und formatieren Ergebnisse aus mehreren Quellen

Warum ist dieser Workflow nützlich für Skalierung und Automatisierung?

  • Konsistenz:
    Jede Seite wird nach denselben detaillierten Kriterien und Templates geprüft, was menschliche Fehler und Verzerrungen reduziert.

  • Geschwindigkeit:
    Reviews, Benachrichtigungen und Indexierung erfolgen in Minuten statt Tagen.

  • Zusammenarbeit:
    Team-Feedback wird in Slack-Threads kanalisiert – mit automatisch bereitgestelltem Kontext und Links.

  • Audit Trail:
    Jedes Review wird als Google Doc gespeichert und schafft eine durchsuchbare Historie für Compliance und Wissensaufbau.

  • Erweiterbarkeit:
    Der modulare Ansatz erlaubt die Integration zusätzlicher Tools, spezialisierterer Audits oder die Anpassung auf andere Content-Typen.

  • Automatisierung repetitiver Aufgaben:
    Vom Content-Review bis zur GSC-Indexierung kann das System Routineaufgaben ohne manuelles Eingreifen übernehmen und Experten für höherwertige Tätigkeiten freisetzen.

Beispielhafter Workflow in Aktion

  1. SEO-Manager erwähnt den Bot in Slack:

  2. Workflow wird ausgelöst:

    • Erfasst den Input, führt den allgemeinen Audit, GSC- und Kannibalisierungs-Check über LLMs und Agenten durch.

  3. Bericht wird erstellt:

    • Zusammengetragen, formatiert und in Google Docs gespeichert.

  4. Slack-Benachrichtigung:

    • Das SEO-Team erhält eine detaillierte Nachricht mit Review-Zusammenfassung und Google Docs-Link und wird zu Feedback aufgefordert.

  5. Team antwortet:

    • Bei Freigabe kann der Workflow die Indexierung automatisieren und das Review als abgeschlossen markieren.

Eingebettete Notizen & Checklisten

  • Allgemeine SEO-Checkliste (aus In-Flow-Notizen):

    • H1, Meta Title/Description, URL, Bilder, Wortanzahl, interne Links, Keyword-Nutzung.

  • GSC-Check:

    • Existiert die URL in der GSC, prüfe Position/CTR und mache Verbesserungsvorschläge.

  • Kannibalisierungs-Check:

    • Prüfe, ob andere URLs für das gleiche Keyword konkurrieren; gib Konsolidierungsvorschläge.

Fazit

Dieser Workflow bietet eine End-to-End, KI-gestützte Lösung für SEO-Audits, Berichterstellung und Teamkommunikation. Durch die Automatisierung repetitiver Schritte, Integration externer Tools und Zentralisierung von Feedback und Dokumentation ermöglicht er SEO-Teams, ihre Arbeit zu skalieren, die Qualität zu erhöhen und schneller auf Veröffentlichungs- und Optimierungschancen zu reagieren.

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