Per KI könnt Ihr mit den Daten einer Website aus der Google Search Console und Google Analytics zielgenaue Contentanalysen durchführen. Ihr erkennt damit, welche Inhalte der Website besonders zum Erfolg beitragen und welche Inhalte Ihr zukünftig optimieren und erstellen solltet.
Für Websitebetreiber und SEOs gibt es kaum etwas Wertvolleres als die Daten, die sie aus erster Hand von Google bekommen:
Besonders spannend wird es, wenn man diese beiden Datenquellen verbindet und sie von einer KI auswerten lässt. Weil es hier insbesondere auf Mustererkennung ankommt, kann die KI ihre Stärken voll ausspielen.
Für eine Datenauswertung per KI benötigt man einen Export aus dem Leistungsbericht der Google Search Console und einen Export der Landing Pages aus Google Analytics. Die Daten der Google Search Console geben an, wie viele Impressionen und wie viele Klicks die Seiten der Website erzielt haben, sowie jeweils die durchschnittliche Position und die erzielte Klickrate.
Die Daten aus der aus Google Analytics geben darüber Auskunft, welche Seiten die meisten Nutzerinteraktionen bzw. das meiste Engagement ausgelöst haben. Dabei ist es besonders hilfreich, wenn man sogenannte Key Events hinterlegt hat: Das können Aktionen sein wie zum Beispiel das Hinzufügen eines Produkts zum Warenkorb oder der Kauf eines Produkts. Auch das Bestellen eines Newsletters kann als Key Event dienen.
Nachdem man die beiden Tabellen aus den Tools heruntergeladen hat, müssen sie noch zu einer einzigen Tabelle zusammengefügt werden, so dass es pro URL eine Zeile gibt, in der alle Kennzahlen wie im Passion Klicks und Events zusammengefasst sind. Anstatt diese Tabelle mühsam über Verweise zu kombinieren, kann man auch diese Aufgabe die KI erledigen lassen.
Abbildung: Daten aus der Google Search Console und Google Analytics in einer Tabelle verbunden
Die Tabelle kann man dann der KI wie zum Beispiel Claude oder Google Gemini übergeben und die KI dazu auffordern, eine Analyse vorzunehmen. Der große Vorteil der KI liegt wie beschrieben darin, dass sie besonders gut und effizient Muster erkennen kann. Das ist genau das, was wir zur Analyse der Daten benötigen.
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Nachfolgend ein paar Beispiele, was man per KI analysieren kann:
1. Top-Performer identifizieren
Finde heraus, was bereits exzellent funktioniert, um Muster zu erkennen.
Prompt: "Analysiere diesen Datensatz aus GSC und GA4. Identifiziere die Seiten, die nicht nur viel Traffic aus der Suche bringen, sondern auch die Nutzer am längsten auf der Seite halten. Welche gemeinsamen Themen, Formate oder Suchintentionen haben diese Artikel?"
Finde Inhalte, die schnell verbessert werden können.
Prompt: "Zeige mir Suchanfragen, die hohe Impressionen, aber eine sehr niedrige CTR (unter 2%) oder eine Position zwischen 11 und 20 haben. Mache konkrete Vorschläge, wie ich die Meta-Titel und Snippets dieser Seiten anpassen kann, um die Klicks zu steigern."
Wo suchen Nutzer, aber dein Inhalt liefert nicht ab?
Prompt: "Finde URLs, die zwar Traffic generieren, bei denen die Nutzer aber sofort wieder abspringen oder nicht interagieren. Zeigt das, dass die Suchintention nicht erfüllt wird? Was fehlt auf diesen Seiten?"
Man kann die Analyse auch offener gestalten und die KI einfach anweisen, die Leistung der Seiten zu vergleichen, um auf dieser Grundlage Cluster zu bilden: Was funktioniert gut, wo gibt es Potenziale, wo sollte nachgeschärft werden, welche Lücken bestehen etc.
Die Ergebnisse können wir dann verwenden, um die Optimierung bestehender Inhalte oder das Erstellen neuer Inhalte zu planen. Besonders interessant sind hier die sogenannten Low Hanging Fruits: Die KI erkennt z.B welche Beiträge mit nur wenigen Anpassungen wahrscheinlich mehr Klicks oder mehr Engagement auslösen können, indem wir etwa den Titel oder die Meta Description anpassen, um die Klickrate auf der Suchergebnisseite zu erhöhen. Auch das Hinzufügen eines Call-to-Actions zu bestimmten Seiten kann Vorteile bringen, und das vor allem für Seiten, die zwar schon viele Besucher erhalten, die aber erst wenig zu den Konversionen der Website beitragen.
Noch ein paar Tipps:
Probiert es am besten selbst mal aus. Alles, was Ihr dazu benötigt, ist ein Zugang zur Google Search Console, zu Google Analytics oder einem ähnlichen Tool wie Matomo und eine KI Eurer Wahl.
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