What The Fluff Is Programmatic SEO?
Im Kern ist Programmatic SEO (kurz pSEO) nichts weiter als die Kunst, relevanten Content automatisch aus Daten zu generieren.
Und zwar viel davon, um einen möglichst großen Longtail zu erschließen. Mit dem Longtail meinen wir Suchanfragen, die selbst nur wenig Volumen haben aber in der Summe einen beträchtlichen Teil des Gesamtsuchvolumens ausmachen.
Ein gutes Beispiel dafür ist unter anderem Zapier, die ihrerseits einen sehr schönen Artikel dazu verfasst haben und uns hier als Beispiel dienen sollen.
Zapier ist eine Low-Code / No-Code-Lösung, die eine Vielzahl von Tools miteinander sprechen lässt, auch wenn diese selbst keine Integrationen anbieten.
Laut eigenen Angaben kennt Zapier mehr als 5.000 Tools, die es miteinander verknüpfen kann. Jede dieser Verknüpfungen ist eine potentielle Suchanfrage auf Google:
- Google Sheets Notion
- Google Sheets Jira
- Google Sheets Asana
- Google Sheets BigQuery
- Google Sheets Trello
- usw.
Da jedes Tool mit jedem anderen Tool verbunden werden kann, ergeben sich entsprechend viele Kombinationen, nämlich 12.497.500.
Nehmen wir spaßeshalber an, wir verfügen über ein extrem flinkes Copywriting-Team, das nicht länger als 15 Minuten pro Kombination benötigt, um einen Text zu erzeugen.
Dann wären wir in nur 357 Jahren damit fertig.
In dieser Zeit könnte locker ein fünfter Teil von Duke Nukem programmiert werden!
Um diese unsägliche Menge einzugrenzen, analysieren wir zuvor, nach welchen Kombinationen auch gesucht wird. Kombinationen, die keiner sucht, brauchen logischerweise auch keine Landing Page.
Templates everywhere
Zapier hat also diese ganzen Tools und diverse Informationen dazu. Nämlich:
- Mit welchen anderen Tools verknüpft werden kann
- Welche Aktionen möglich sind (Trigger & Actions)
- Kurze Beschreibungen der Tools
- Bereits fertige Automationen (sogenannte Zaps)
Durch clever geplante Templates für Meta-Daten und den Content selbst können nun unzählige Landing Pages generiert werden, wie diese hier.
Für Titles wird immer dieselbe Logik angewendet:
Connect your {{tool_a}} to {{tool_b}} Integration in 2 minutes | Zapier
Und daraus wird dann:
- Connect your Google Sheets to Notion integration in 2 minutes | Zapier
- Connect your Google Sheets to Asana integration in 2 minutes | Zapier
- Connect your Google Sheets to Trello integration in 2 minutes | Zapier
Ähnlich handhabt Zapier Descriptions und Headlines.
Dynamische & interaktive Content-Module verpassen dem Ganzen den letzten Schliff.
Laut Google sind ca. 11.200 solcher Seiten im Index. Und das nur für ein Tool.
Das Prinzip ist also verhältnismäßig simpel:
- Wir brauchen (gute) Daten.
- Wir brauchen clevere Templates.
- Wir brauchen Keyword Patterns, denen reales Suchvolumen gegenübersteht.
Und wir brauchen Entwickler-Power, um „auf Knopfdruck” unsere Landing Pages zu erstellen.
Wichtig ist hier eine saubere Keyword-Recherche und Planung der Page Templates. Die interne Verlinkung muss unbedingt berücksichtigt werden, um kein un-crawlbares Monstrum zu erschaffen, dass nur das Internet schwerer macht.
Ok, wir wissen nun, was wir für pSEO benötigen. Was soll uns jetzt noch aufhalten?
Woran die konkrete Umsetzung gern scheitert
Uns sind immer wieder Unternehmen begegnet, die auf einem Topf voller Daten-Gold sitzen, diesen aber nicht zu nutzen wussten. Zumindest nicht für SEO oder Marketing.
Dabei sind mir folgende Stolpersteine am häufigsten begegnet:
1. Kein Development fürs Marketing
Oft sind EntwicklerInnen im Unternehmen für die Weiterentwicklung des Produktes abgestellt. Die Marketing-Abteilung darf diese Ressourcen nicht nutzen, weil sie bereits vollständig verplant sind.
Anstatt Brücken zu bauen und Synergien zu schaffen, ist das Marketing auf sich allein gestellt und wird dazu verdonnert, Blogs & Landing Pages von Hand zu erstellen.
In meinen 10+ Jahren Agenturerfahrung habe ich es des öfteren erlebt, dass die Produktentwicklung keine Daten (bzw. Ressourcen) fürs Marketing zur Verfügung stellen durfte. Mit dem Ergebnis, dass wir (die Agentur) die Daten gescrapt haben, um sie dem Marketing zugänglich zu machen. Wir haben dem Unternehmen also die eigenen Daten besorgt.
2. Gatekeeping
Oft sperren sich KundInnen, ihre Daten zu „veräußern”. Immerhin soll man ja dafür bezahlen!
Das ist leider zu kurz gedacht.
Wer schenkt, verbindet. Alte Cialdini Weisheit.
Denn NutzerInnen, die auf hochgradig spezialisierten Landing Pages landen und dabei einen Einblick in die Möglichkeiten einer Lösung erhalten (siehe Zapier), werden mit einer deutlich höheren Wahrscheinlichkeit zu KundInnen, als solche, die man direkt nach der Kreditkarte fragt.
Oft braucht es nur einen kreativen Ansatz, um die eigenen Daten als Teaser zu verwenden.
3. Schlechte Datenqualität
Ein Online-Shop mit zehntausenden von Produkten hat erstmal viele Daten in Form von Produktnamen, SKUs, Beschreibungen und so weiter.
Wenn diese allerdings von Drittanbietern stammen, nur unzureichend aufbereitet sind und dann vom Shop-Betreiber 1:1 übernommen werden, entstehen vielleicht Duplikate, aber kein Mehrwert.
Die Kunst liegt darin, jene Daten um weiteren Kontext anzureichern. Stellen wir uns einen Kosmetik-Shop vor, der unter anderem Pflegeprodukte verkauft. Mit der entsprechenden Verschlagwortung in den Produktdaten ließen sich schnell Kategorien wie diese aufbauen:
- Top Pflegeprodukte für trockene Haut
- Top Pflegeprodukte für fettige Haut
- Top Pflegeprodukte für sensible Haut
- Top Pflegeprodukte gegen Akne
- Top Pflegeprodukte gegen Pickel
- Top Pflegeprodukte gegen Rosacea
You get the idea.
Jedoch wird oft nicht in die Datenaufbereitung investiert. Aus Mangel an Zeit, Geld oder Expertise. Wobei Geld dann wieder an anderer Stelle investiert werden muss, um Traffic oder KundInnen zu akquirieren.
Datenaufbereitung ist keine triviale Angelegenheit, daher verstehe ich die Scheu. Jedoch ist es dank AI, Low-Code- und No-Code-Tools einfacher den je.
4. Keine Daten
Ohne Daten, kein Programmatic SEO.
Das bedeutet aber nicht, dass man selbst ein Daten-Mogul sein muss, um mitzuspielen. Es gibt jede Menge freie Datasets im Netz. Wie man diese kreativ mit dem eigenen Angebot verknüpft, ist dann Aufgabe des Marketings.
Andererseits kann man auch selbst Daten „erheben”. Scraping ist eine gute Möglichkeit Daten zu extrahieren, die bereits vorhanden sind, um sie dann in neuer Form & Farbe zusammenzusetzen.
Herausforderungen von pSEO
Natürlich wächst der Pflege- & Wartungsaufwand einer Website mit ihrer Größe.
Wer also abertausende Seiten programmatisch erzeugt, sollte auch sicherstellen, dass diese immer noch gut gecrawlt werden können. Sei es durch Google oder die eigenen SEO Crawling Tools.
Auch die Analyse wird aufwendiger.
Je nachdem, welche Tracking-Lösung im Einsatz ist, sind ggf. Anpassungen oder Upgrades nötig.
Auch das Rank-Tracking wird nicht leichter / günstiger, je mehr Keywords man im Set hat.
Und die Search Console „verschluckt” gerne Performance-Daten zu Longtail Rankings, sodass man zwar aggregierte Klicks sieht, aber nicht die dafür verantwortlichen Keywords.
pSEO und AI – Chancen und Risiken
Mit den neuen GPT-Modellen kann das Ganze noch einen Schritt weiter gehen. Die oben genannten Beispiele sind im Grunde nur eine Art „Suchen und Ersetzen” auf Basis vieler Input-Variablen.
Diese können wir aber auch für unsere Prompts nutzen.
Denken wir wieder an unseren Kosmetik-Shop.
Neben Kategorie-Seiten mit optimierten Meta-Daten, Headlines und passenden Produkten könnten wir mittels AI auch direkt den passenden Beschreibungstext bis hin zu Pflegetipps generieren und auf den Seiten anbieten.
Da KI jedoch sehr anfällig für Halluzinationen sein kann, sollten die von ihr generierten Inhalte entsprechend überprüft werden. Das Fact Checking kann je nach Umfang ein komplexes Unterfangen sein.
Aber hey, irgendwas ist ja immer.
Das könnte dich noch interessieren:
SEO
SEA
CRO
Design
DEV