Relevante Suchanfragen zu meiner Seite
Prompt-Vorlage zur Anzeige relevanter Suchanfragen in Bezug auf die analysierte Webseite.
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# Relevant Search Queries to my page:
{context}
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SEO-Content-Gap-Analyzer
Dieser KI-gestützte Workflow analysiert die Inhaltsstruktur Ihrer Webseite, vergleicht sie mit den bestplatzierten Wettbewerberseiten und liefert maßgeschneiderte Empfehlungen zur Verbesserung der SEO-Leistung Ihrer Seite. Durch die Nutzung der Google-Suche, fortschrittlicher Sprachmodelle und intelligenter Inhaltsextraktion hilft er, Content-Lücken zu schließen und Ihre Website für bessere Suchmaschinen-Rankings zu optimieren.
So funktioniert der KI-Flow
Webseiten-URL eingeben
Der Nutzer übermittelt die URL der zu analysierenden Webseite.Seiteninhalt extrahieren & analysieren
Der Workflow ruft die Struktur und Überschriften der eingegebenen Webseite ab.Wettbewerberseiten entdecken
Erstellt alternative Suchanfragen und verwendet die Google-Suche, um Top-Wettbewerberseiten zum gleichen Thema zu identifizieren.Inhaltsstrukturen vergleichen
Extrahiert die Strukturen der Wettbewerberseiten und nutzt KI, um sie mit der Seite des Nutzers zu vergleichen, Stärken und Inhaltslücken zu identifizieren.SEO-Verbesserungsvorschläge generieren
Die KI liefert umsetzbare Empfehlungen zur Optimierung der Seitenstruktur und Keywords des Nutzers, um das Suchmaschinenranking zu verbessern.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.
SEO-Bericht-Ausgabe
Prompt-Vorlage zur Erstellung eines strukturierten SEO-Berichts auf Basis des Kontextes.
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# SEO Report
{context}
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Optimierte Überschriftenstruktur und Keyword-Vorschläge
Prompt-Vorlage, die das LLM anweist, die Seitenstruktur des Nutzers mit Wettbewerbern zu vergleichen, Verbesserungen vorzuschlagen und Long-Tail-Keywords zu emp...
You are SEO specialist.
- Compare structure of my web page with competitor websites.
- Analyze what each competitor did better comparing to my page
- Suggest improved structure of headings for my page to rank higher as competitors
- Focus on keywords used in headings.
- Suggest 5-10 long tail keywords for each paragraph.
Don't return general well known SEO theory, be specific with each improvement, focus on details.
--- MY CURRENT PAGE CONTENT ---
{input}
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--- COMPETITORS:
{context}
Top-Wettbewerberseiten-Kontext
Prompt-Vorlage, um die Inhalte der Top-Wettbewerberseiten als Kontext einzufügen.
--- TOP COMPETITOR PAGES ---
{context}
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Systemanweisungen zur Query Expansion
Systemnachricht für die Query Expansion Komponente, die das LLM anweist, Anfragen zur Wettbewerbersuche zu generieren.
Generate 4 alternative queries user should ask to find competitor pages similar to input page on google.
One of queries could be H1 heading of the input page
Generate query for google search in the way, that it will not match page on domain of input page (prepend query with -site: <name of domain of input document>)
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.
Flow-Beschreibung
Zweck und Vorteile
Workflow-Beschreibung: Web-Content-Gap-Analyse
Dieser Workflow automatisiert und skaliert die Analyse der Inhaltsstruktur einer Webseite, vergleicht sie mit Top-Wettbewerbern und generiert umsetzbare SEO-Empfehlungen zur Verbesserung des Rankings und der Sichtbarkeit der Seite. Der Flow vereint Tools zur Web-Content-Extraktion, Wettbewerber-Recherche, KI-basierter Textgenerierung und strukturierten Berichterstellung.
Schritt-für-Schritt-Prozess
1. Nutzer-Onboarding & Eingabe
- Begrüßungsnachricht: Beim Öffnen des Chats erhält der Nutzer eine Nachricht, die den Zweck des Tools erklärt: Analyse der eigenen Webseite und Vergleich mit Wettbewerbern.
- URL-Eingabe: Der Nutzer gibt über ein Chat-Eingabefeld die URL der zu analysierenden Webseite ein.
2. Extraktion des Inhalts der eingegebenen Seite
- Inhaltsabruf: Der Workflow nutzt einen URL-Retriever, um strukturierte Inhalte (insbesondere Überschriften H1-H6) von der eingegebenen URL zu extrahieren. Dies gewährleistet ein klares Verständnis der Seitenstruktur und der Hauptthemen.
3. Wettbewerber-Ermittlung durch Query Expansion
- Content-Sampling für Query Expansion: Eine separate Extraktion fokussiert sich auf das H1 und relevante Metadaten der Eingabeseite.
- Alternative Suchanfragen: Mithilfe eines Query-Expansion-AI-Modells (OpenAI GPT-4o-mini) generiert das System verschiedene alternative Google-Suchanfragen. Diese sind so gestaltet, dass sie:
- Wettbewerberseiten mit ähnlichen Themen wie die Eingabeseite finden.
- Ergebnisse von der eigenen Domain der Eingabeseite ausschließen.
- Durch Paraphrasierung und Nutzung der H1-Überschrift eine größere Abdeckung ermöglichen.
4. Wettbewerber-Content-Aggregation
- Google-Suche: Die erweiterten Suchanfragen werden genutzt, um via Google die Top-Wettbewerber-URLs zu finden.
- Content Scraping: Der Workflow extrahiert dann die Inhalte der Wettbewerberseiten für die weitere Analyse. Dieser Schritt aggregiert einen Vergleichsdatenbestand an Top-Strukturen und Schlüsselwörtern.
5. Kontextuelle Aufbereitung
- Wettbewerber-Kontext-Formatierung: Die Wettbewerberinhalte werden formatiert und in einem Prompt (“TOP COMPETITOR PAGES”) für die weitere Verarbeitung konsolidiert.
- Input- & Wettbewerber-Paketierung: Der Workflow stellt einen umfassenden Prompt für die KI zusammen, der Folgendes enthält:
- Den aktuellen Inhalt der Nutzungsseite.
- Den Wettbewerber-Kontext.
6. SEO-Gap-Analyse & Vorschlagserstellung
- KI-gestützte Analyse: Ein OpenAI-Sprachmodell (o1-preview) erhält den vorbereiteten Prompt, der es anweist:
- Die Seitenstruktur des Nutzers mit der der Wettbewerber zu vergleichen.
- Herauszustellen, was die Wettbewerber besser machen.
- Eine verbesserte Überschriftenstruktur vorzuschlagen.
- Den Fokus auf die Keyword-Verwendung in Überschriften zu legen.
- Für jeden Absatz 5–10 Long-Tail-Keywords zu empfehlen.
- Spezifische, praxisnahe Hinweise zu geben (keine allgemeinen SEO-Theorien).
7. Berichterstellung & Ergebnisanzeige
- SEO-Berichtsformatierung: Die KI-Ausgabe wird in ein strukturiertes SEO-Berichtsformat eingebettet, um die Klarheit zu erhöhen.
- Ergebnispräsentation: Der Bericht und die unterstützenden Dokumente werden dem Nutzer über Chat-Output-Widgets präsentiert; relevante Dokumente werden über ein Dokument-Widget zur weiteren Prüfung bereitgestellt.
Zusätzliche Ausgabe-Features
- Relevante Suchanfragen: Der Workflow stellt auch die generierten alternativen Suchanfragen bereit, damit der Nutzer versteht, welche Begriffe für seine Seite besonders relevant sind und wofür Wettbewerber ranken.
- Wettbewerberinhalte als Referenz: Die Inhalte der Wettbewerberseiten stehen für eine tiefere Einsicht zur Verfügung, was Transparenz ermöglicht und eine manuelle Prüfung unterstützt.
Warum dieser Workflow für Skalierung und Automatisierung nützlich ist
- Automatisiert manuelle SEO-Recherche: Klassischerweise ist die Wettbewerbsanalyse und SEO-Optimierung mit viel manueller Arbeit verbunden. Dieser Workflow automatisiert den gesamten Prozess – von Query Expansion, Google-Suche, Scraping, Analyse bis zum Reporting.
- Sorgt für Konsistenz: Durch den Einsatz von KI für Query Expansion und Vergleichsanalyse werden menschliche Fehler minimiert und ein gleichbleibender Standard gewährleistet.
- Spart Zeit und Ressourcen: Mehrere Arbeitsschritte, die sonst unterschiedliche Tools benötigen (Suche, Scraping, Prompt Engineering, Vergleichsanalyse), werden zusammengeführt, was die Bearbeitungszeit drastisch senkt.
- Unterstützt großangelegte Audits: Die modulare, automatisierte Struktur ermöglicht die Wiederverwendung für viele URLs – ideal für Agenturen, interne SEO-Teams oder große Websites mit hunderten Seiten.
- Umsetzbare und detaillierte Empfehlungen: Durch den Fokus auf Überschriften, spezifische Wettbewerberaktionen und Long-Tail-Keywords sind die Ausgaben direkt einsetzbar – nicht nur theoretisch.
- Transparenz und Anpassbarkeit: Der Nutzer kann sowohl die vorgeschlagenen Suchanfragen als auch die Wettbewerberinhalte einsehen, wodurch der Prozess kein “Black Box” bleibt und individuelle Anpassungen oder manuelle Eingriffe möglich sind.
Übersichtstabelle
| Schritt | Beschreibung |
|---|---|
| Nutzereingabe | Nutzer reicht seine URL ein. |
| Inhaltsextraktion | Überschriften und Struktur der Eingabeseite werden extrahiert. |
| Query Expansion | KI generiert Suchanfragen zur Wettbewerbersuche, ausgeschlossen wird die eigene Seite. |
| Wettbewerber-Erfassung | Google-Suche + Scraping, um Wettbewerberinhalte zu erhalten. |
| Kontext-Formatierung | Wettbewerberdaten werden für die KI aufbereitet. |
| KI-Analyse | LLM vergleicht Strukturen, schlägt Verbesserungen und neue Keywords vor. |
| Reporting | Strukturierter SEO-Bericht und Referenzmaterialien werden dem Nutzer präsentiert. |
| Unterstützende Ausgabe | Relevante Suchanfragen und Wettbewerberinhalte werden als Referenz angezeigt. |
Wer profitiert davon
- SEO-Profis, die Website-Audits und Seitenoptimierung skalieren möchten.
- Content-Strategen, die umsetzbare, datenbasierte Empfehlungen wünschen.
- Agenturen, die mehrere Kundenseiten effizient und wiederholbar betreuen wollen.
- Webmaster, die Rankings mit weniger manuellem Aufwand verbessern möchten.
Dieser Workflow schlägt die Brücke zwischen manueller SEO-Recherche und skalierbarer, KI-gestützter Content-Optimierung – und macht Site Audits handlungsorientierter, effizienter und transparenter.
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