Die Suchmaschinenoptimierer unter euch werden sie kennen, die einfachen Aufgaben, nennen wir sie mal “Standard-Aufgaben”, die viel Zeit in Anspruch nehmen, relativ stupide und trotzdem so unheimlich wichtig sind.
Genau um diese Aufgaben geht es in diesem Artikel und zwar zeige ich euch, wie die Analyse von drei solcher Standard-Aufgaben automatisiert werden kann. Umsetzen müsst ihr die Erkenntnisse weiterhin selbstständig, aber immerhin seht ihr auf einen Blick, wo der Schuh drückt.
Für folgende drei Problemstellungen wird die Umsetzung der automatisierten Analyse erläutert:
- Ankertext Analyse – Prüfe deine interne Verlinkung und analysiere, ob gleiche Keywords auf unterschiedliche URLs verlinken und somit eine unsaubere Linkstruktur vorhanden ist.
- Trailing Slash Problematik – Erkenne, ob und welche URLs mit und ohne Trailing Slash erreichbar sind, wodurch deine Domain mit Duplicate Content belastet wird.
- W-Fragen Analyse – Sieh auf einen Blick, mit welchen W-Fragen du bereits Rankings erzielst und daher ausbauen solltest, damit Position Zero in greifbare Nähe rückt.
Die interne Verlinkung verstehen
Das Thema “interne Verlinkung” wird häufig etwas blauäugig betrachtet, dabei ist sie seit diversen Google-Updates eine von wenigen sicheren Methoden, harte Ankertexte (Money-Keywords) zu setzen. Zusätzlich erhöht die interne Verlinkung die Benutzerfreundlichkeit der Webseite, da die Navigation auf der Webseite vereinfacht wird. Nutzer gelangen durch einen Klick, beispielsweise auf einen internen Link im Text, schneller zu ihrer gewünschten Zielseite, und auch den eigenen Ergebnissen wird zu besseren Rankings in den Suchmaschinen verholfen.
Mit der internen Verlinkung die wichtigen Webseiten mitteilen
Über das Schlagwort “Link Juice” wird jeder schon gestolpert sein, besonders im Zusammenhang mit externen Verlinkungen. Durch einen eingehenden Link wird das Vertrauen der Webseite gesteigert, da die linkgebende Webseite einen Teil des eigenen Vertrauens (Link Juice) vererbt.
Bei der internen Verlinkung ist dies nicht anders. Die linkgebende Webseite vererbt einen Teil ihres Vertrauens an eine andere Webseite der Domain. Die Domain insgesamt erhält dadurch zwar nicht mehr Autorität, aber die Verteilung der Autorität innerhalb der Domain wird verbessert.
Zusätzlich wird der Suchmaschine über die interne Verlinkung mitgeteilt, welches Keyword für welche Webseite innerhalb der Domain relevant ist. Über das verlinkte Keyword wird angezeigt, dass das Keyword nicht auf der aktuellen, sondern auf der verlinkten URL ranken soll. So kann das Problem der Kannibalisierung umgangen werden.
Interne Ankertexte automatisch analysieren
Mario Fischer, Herausgeber und Chefredakteur des Fachmagazins Website Boosting, präsentierte beim SEO-Day 2018 eine Möglichkeit, wie mit Hilfe des Tools “Screaming Frog” die internen Ankertexte analysiert werden können.
Mit dieser Analyse kann geprüft werden, ob gleiche Ankertexte auch immer die gleiche Zielseite besitzen. Ist dies nicht der Fall, wird der Suchmaschine unter anderem mitgeteilt, dass zwei Webseiten innerhalb der Domain für das entsprechende Keyword relevant sind.
Das Vorgehen bei der internen Ankertext Analyse
- Starte den Screaming Frog und crawle die Webseite, die du analysieren möchtest, oder öffne einen gespeicherten crawl. Der gespeicherte crawl sollte natürlich relativ aktuell sein, damit auch alle internen Ankertexte, die sich momentan auf der Webseite befinden, bereits erfasst sind.
- Ist der crawl abgeschlossen bzw. der gespeicherte crawl geöffnet, exportiere alle analysierten Ankertexte über die Exportfunktion.
- Öffne die exportierte Excel-Datei. Zur besseren Übersicht färbe ich die Kopfzeile immer farbig ein und aktiviere die Filterfunktion, außerdem lösche ich zusätzlich unnötige Spalten, wie beispielsweis die Spalte “Alt-Text” und “Size (Bytes)”.
- Um nun die Duplikate zu entfernen, muss in Excel unter dem Reiter “Daten” die Funktion “Duplikate entfernen” gewählt werden.
Über die Funktion entfernen wir nun die doppelten Einträge. Am Ende erhalten wir dann eine Tabelle, die mehrfach vorkommende Ankertexte mit unterschiedlichen Zielseiten enthält. 
Wählt in der Funktion “Duplikate entfernen” lediglich die Spalten “Source”, “Destination” und “Anchor” aus. Bei allen anderen Spalten müsst ihr den Haken entfernen.
Mit dem Klick auf “OK” entfernt Excel die doppelten Einträge und gibt euch anschließend eine Rückmeldung, wie viele doppelte Einträge entfernt wurden.Zum Abschluss könnt ihr über die Filterfunktion die Spalte “Anchor” nach Alphabet sortieren, damit die gleichen Ankertexte untereinander aufgeführt werden. Über den Filter in der Spalte “Status Code” könnt ihr dann noch einstellen, dass ausschließlich Quell-URLs mit einem relevanten Status-Code angezeigt werden. Auf einer Quell-URL mit dem Status-Code 301 müsst ihr schließlich keine Ankertexte anpassen.
Über die Funktion entfernen wir nun die doppelten Einträge. Am Ende erhalten wir dann eine Tabelle, die mehrfach vorkommende Ankertexte mit unterschiedlichen Zielseiten enthält. 
Mit dem Klick auf “OK” entfernt Excel die doppelten Einträge und gibt euch anschließend eine Rückmeldung, wie viele doppelte Einträge entfernt wurden.Zum Abschluss könnt ihr über die Filterfunktion die Spalte “Anchor” nach Alphabet sortieren, damit die gleichen Ankertexte untereinander aufgeführt werden. Über den Filter in der Spalte “Status Code” könnt ihr dann noch einstellen, dass ausschließlich Quell-URLs mit einem relevanten Status-Code angezeigt werden. Auf einer Quell-URL mit dem Status-Code 301 müsst ihr schließlich keine Ankertexte anpassen.Der Trailing Slash
Der Trailing Slash – für alle, die mit diesem Begriff nichts anfangen können, – ist der Slash am Ende einer URL. Der Trailing Slash symbolisiert den Aufruf eines Verzeichnisses. Enthält die URL am Ende keinen Slash, handelt es sich um den Aufruf einer Datei.
Der Trailing Slash am Ende der URL hat sich im Laufe der Zeit als Standard durchgesetzt, jedoch ist dies keinesfalls eine Vorgabe, sondern nur eine Richtlinie.
Der Trailing Slash selbst hat nur eine geringe Aussagekraft, aber in der Suchmaschinenoptimierung spielt der Schrägstrich am Ende der URL eine wichtige Rolle. Wenn sich die URLs einer Domain nämlich mit einem, zwei oder auch ohne Slash aufrufen lassen, werten die Suchmaschinen dies immer als eigene URL, wodurch Duplicate Content produziert wird.
Behoben werden kann die Trailing Slash Problematik durch folgende “Rewrite”-Regel in der .htaccess-Datei des Webservers:
RewriteCond %{REQUEST_URI} ^(.*)//(.*)$
RewriteRule . %1/%2 [R=301,L]
Die Trailing Slash Problematik automatisch analysieren
Mit der Analyse des Trailing Slashes wird angezeigt, ob und wenn ja, welche URLs mit verschiedenen Varianten des Schrägstrichs aufrufbar sind.
Wir arbeiten mit dem Tool “Supermetrics”. Mit diesem Tool können unter anderem Datenansichten aus Google Analytics direkt mit Google Sheets verknüpft werden, wodurch die importieren Daten aus Google Analytics immer tagesaktuell sind.
Wer dieses Tool nicht besitzt und es sich jetzt auch nicht zulegen möchte, kann die benötigten Daten aus Google Analytics exportieren. So sind die Daten in der Tabelle zwar nicht immer aktuell und bei einem erneuten Check muss der Export wieder durchgeführt werden, aber für eine erste Bestandsaufnahme ist dies vollkommen ausreichend.
Die Nutzer des Browsers “Google Chrome” können auf das Plug-in “Page Analytics” von Google zurückgreifen, um sich die Daten von ihren Webseiten aus Google Analytics schneller zugänglich zu machen.
Das Vorgehen bei der automatisierten Analyse der Trailing Slash Problematik
- Für die Analyse benötigen wir sämtliche Webseiten-Pfade aus Google Analytics und als zusätzliche Info die dazugehörigen Seitenaufrufe. Als Zeitraum wähle ich die letzten 30 Tage.In Supermetrics wähle ich außerdem als Metrik “pageviews”, die Zeilen lasse ich anhand des “PagePath” splitten. Sortiert wird die Ausgabe ebenfalls über den “PagePath”.
In Google Analytics muss das Verzeichnis “Verhalten > Websitecontent > Alle Seiten” gewählt werden. Dort kann der Export für Google Sheets mit den benötigten Daten gestartet werden.
- Zur besseren Übersicht lösche ich bei den exportierten Daten aus Google Analytics die Spalten, die nicht benötigt werden, sodass sich nur die Spalten “Seite” und “Seitenaufrufe” in meiner Tabelle befinden. Außerdem färbe ich, wie bei der Ankertext Analyse, die Kopfzeile immer farbig ein und aktiviere die Filterfunktion.
- Nun müssen zwei Spalten hinzugefügt werden, und zwar die Spalte “Duplikate” und die Spalte “Anzahl”.
In der Spalte “Duplikate” werden über folgende Formel alle Seitenpfade aus Spalte A ohne Trailing Slash am Ende dargestellt:
In Google Analytics muss das Verzeichnis “Verhalten > Websitecontent > Alle Seiten” gewählt werden. Dort kann der Export für Google Sheets mit den benötigten Daten gestartet werden.
In der Spalte “Duplikate” werden über folgende Formel alle Seitenpfade aus Spalte A ohne Trailing Slash am Ende dargestellt:=Arrayformula(IF((RIGHT(A2:A;1)="/");LEFT(A2:A;LEN(A2:A)-1);A2:A))
In der Spalte “Anzahl” wird über folgende Formel gezählt, wie oft die jeweiligen Seitenpfade in der Spalte “Duplikate” vorkommen:
=Countif($C$2:$C;C2)
Über die Filterfunktion in der Spalte “Anzahl” muss nun gewählt werden, dass die Zahl “1” ausgeblendet wird. Dadurch werden ausschließlich Seitenpfade angezeigt, die zwei- oder mehrfach vorkommen.
TIPP: Stellt sicher, dass in eurem Google Analytics kein Filter gesetzt ist, welcher die URLs ändert und somit die Daten verfälscht.
Die W-Fragen Analyse
Mit welchen W-Fragen erziele ich bereits Rankings und sollte sie daher ausbauen? Eine Frage, die sich seit dem Aufkommen der Featured Snippets und dem unaufhaltsamen Drang, Position Zero zu erreichen, vermutlich noch häufiger gestellt wird.
Mit Google Data Studio, dem kostenlosen Tool zur Erstellung von Reports in Kombination mit unterschiedlichen Datenquellen, ist dies leicht herauszufinden und darzustellen.
Google Data Studio kann über Datenverknüpfungen, die in Data Studio “Connectors” genannt werden, auf Daten des Google Konzerns zugreifen, die über dessen Produkte erhoben werden.
Google stellt unter anderem Verknüpfungen zu Google Analytics, Google Search Console, Google Ads, Google Sheets, Google Cloud SQL und Google Ad Manager zur Verfügung. Neben den Standard-Connectoren bieten auch immer mehr Drittanbieter eine Datenverknüpfung zu Google Data Studio an.
Das Vorgehen bei der W-Fragen Analyse
- Wir starten in Google Data Studio mit einem neuen Bericht. Wer noch keine Grundkenntnisse in Data Studio besitzt, findet in dem Artikel “Data Studio – So startest du richtig” einen guten Einführungsartikel.
- Als Datenquelle für die Tabelle muss nun “Website-Impression” gewählt werden. Der benötigte Connector, der unter “NEUE DATENQUELLE ERSTELLEN” gewählt werden kann, lautet “Search Console” unter den Google-Connectors. Nachdem die gewünschte Website gewählt ist, kann auch die Datenquelle “Website-Impression” hinzugefügt werden.
- In dem Bericht muss nun eine Tabelle erstellt werden. Die Größe der Tabelle ist erstmal zweitrangig. Ich ziehe die Diagramme immer erst nach Hinzufügen der Dimensionen und Messwerte auf die benötigte Größe.
- Das Feld “Query” muss in der Tabelle als Dimension angegeben werden. In den Messwerten der Tabelle hinterlege ich immer die Felder “Impressions”, “Clicks”, “Site CTR” und “Average Position”. Für eine schönere Ansicht benenne ich das Feld “Average Position” immer in “Position” um.
- Um nun die Querys entsprechend als W-Fragen zu deklarieren, muss ein neues Feld zur Datenquelle hinzugefügt werden. Dafür muss die Datenquelle bearbeitet werden. Dies funktioniert mit einem Klick auf den Stift vor der entsprechenden Datenquelle.
- Mit einem anschließenden Klick auf “Feld hinzufügen” öffnet sich die Möglichkeit ein neues Feld anzulegen. Als Feldname vergebe ich dort “W-Fragen”. In das Textfeld “Formel” muss nun folgende Formel eingetragen werden:
CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*wer .*') THEN "Wer?"
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*wie .*') THEN "wie?"
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*was .*') THEN "Was?"
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*wieso .*') THEN "Wieso?"
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*weshalb .*') THEN "Weshalb?"
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*warum .*') THEN "Warum?"
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*womit .*') THEN "Womit?"
WHEN REGEXP_MATCH(Query, '.*wofür .*') THEN "Wofür?"
ELSE "keine Frage"
END
Mit dem Klick auf “Speichern” wird die Formel überprüft und anschließend als verfügbares Feld hinzugefügt. Über den Button “Fertig” wird die Ansicht geschlossen.
Das neue Feld muss nun in der Tabelle unter “Dimensionen” hinzugefügt werden. Die neu entstandene Spalte enthält die Info, um welche Art von W-Frage es sich handelt. - Damit die Spalte “W-Fragen“ gefiltert werden kann, wird eine zweite Tabelle benötigt. Diese nutzt als Datenquelle ebenfalls die “Website-Impressions” der GSC. Es muss also keine neue Datenquelle hinzugefügt werden. Die Dimension ist bei dieser Tabelle das Feld “W-Fragen” und der Messwert “Impressions”.In der Tabelle werden nun alle möglichen Arten von W-Fragen angezeigt, die wir in der Formel hinterlegt haben und wie viele Impressions die jeweiligen W-Fragen zusammen haben. Um diese Tabelle nun als Filter zu nutzen, muss unter den “Daten”-Einstellungen der Tabelle unter “Interactions” der Haken bei “Filter anwenden” gesetzt werden.
Das neue Feld muss nun in der Tabelle unter “Dimensionen” hinzugefügt werden. Die neu entstandene Spalte enthält die Info, um welche Art von W-Frage es sich handelt.
Fazit
Ich hoffe, ihr könnt mit diesen Tricks eure “Standard-Aufgaben” im SEO-Alltag schneller erledigen und eventuell zusätzlich noch schöner aufbereiten, damit auch eure Vorgesetzten oder Kunden etwas davon haben.
Weitere Tipps, um häufig aufkommende SEO-Doings schneller zu erledigen, findet Ihr in dem Artikel “SEO-Automatisierung – Spare Zeit für die wichtigen SEO-Aufgaben”.
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Zu der Formel für die W-Fragen folgt eine Fehlermeldung “Syntaxfehler: Unzulässiges Zeichen in der Eingabe. Überprüfen Sie, ob die Formel typografische Anführungszeichen enthält.”
Hallo Sabrina,
in der Box wurden leider die Zeichen, wie z.B. das Semikolon, anders formatiert und Data Studio hat diese als falsche Zeichen angesehen.
Wir haben dies schnell im Artikel angepasst. Nun kannst du den Code kopieren und in Google Data Studio ohne Probleme nutzen.
Vielen Dank das du uns geschrieben und auf den Fehler aufmerksam gemacht hast.
Viele Grüße und entschuldige den Umstand!
Daniel
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