Die SEO-Branche hat ein großes Problem: einen überwältigenden Mangel an Ressourcen und verfügbaren Talenten.

Dies wird auf Unternehmensebene deutlicher, wo Datensätze riesig, dicht und komplex sind, was es schwierig macht, die Daten nicht nur zu verstehen, sondern auch darauf zu reagieren.

Ganz zu schweigen von den zahlreichen SEO-Tools, die fortschrittlich und großartig darin sind, SEOs auf Probleme hinzuweisen, aber nicht in der Lage sind, tatsächlich „SEO zu betreiben“.

Die Automatisierung von SEO ermöglicht es Marketern, die Zeit von Daten über Erkenntnisse bis hin zu Maßnahmen zu verkürzen, sodass sie schneller implementieren und Ergebnisse sehen können.

Die größte Herausforderung, die wir von Unternehmens-SEOs hören, besteht darin, Dinge zu erledigen.

Tatsächlich ergab eine Studie von Distilled aus dem Jahr 2016, dass die Mehrheit der SEOs ihre Empfehlungen „fast 6 Monate nach ihrer Anfrage“ nicht umgesetzt sah.

Falsch ausgerichtete Prioritäten können die Implementierung selbst kleinster Änderungen erschweren – eine einfache Optimierung der Metadaten kann Monate dauern, bis sie in der Produktion bereitgestellt werden!

Ramesh Singh, Head of SEO bei Great Learning, wiederholt diesen Punkt als Antwort auf die Frage: „Welche SEO-Funktion/Aufgabe wünschen Sie sich am meisten, Sie könnten sie schneller und in größerem Umfang erledigen, als Sie es jetzt können?“

Gleichzeitig wird Google immer intelligenter und nutzt maschinelles Lernen und KI, um den Nutzern die relevantesten Informationen auf die effektivste Weise bereitzustellen. Die SERPs sind komplexer denn je, wobei Google-Einheiten zur direkten Konkurrenz werden.

Es gibt zu viele Daten, auf die ein menschlicher Agent allein reagieren könnte. Die Automatisierung arbeitet jedoch rund um die Uhr und kann Erkenntnisse generieren, die sonst Stunden dauern würden.

SEOs stoßen natürlich auf menschliche Grenzen in ihrer Fähigkeit, Daten zu sortieren und Erkenntnisse auf dem Niveau zu nutzen, das heute erforderlich ist – KI und maschinelles Lernen können die Lücken schließen und die Ausführung beschleunigen.

Um die Vorteile der Automatisierung zu nutzen, ist es wichtig, mit den Grundlagen zu beginnen, bevor Sie zu automatisierten Erkenntnissen und schließlich zur automatisierten Ausführung übergehen.

Die Automatisierung hat sich im Laufe der Jahre verändert und weiterentwickelt. Lassen Sie uns also aufschlüsseln, wie die SEO-Automatisierung in der Vergangenheit im Vergleich zu ihrem aktuellen Zustand aussah.

#1. Anfänger: Datenerhebung

Die Automatisierung auf Anfängerniveau beginnt mit dem Zusammentragen von Datensätzen und dem Erlernen des Autofahrens, sozusagen.

Die Datenaggregation und -sammlung ist ein wichtiger Schritt in Ihrer SEO-Reife. Wenn Sie Daten immer noch manuell herunterladen und aggregieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, gibt es einfachere Möglichkeiten, dies zu tun.

Es beinhaltet Dinge wie:

1. Rangverfolgung
2. Berichte und Dashboards
3. Backlinks
4. Website-Crawling-Daten

Wenn Sie neu in der Automatisierung sind, müssen Sie hier anfangen! Die Automatisierung setzt sich zusammen, sodass Sie nicht davon profitieren können, wenn Sie nicht mit den Grundlagen beginnen.

Die gute Nachricht ist, dass die Datenerfassung und -aggregation eine Ware ist. Hunderte von SEO-Tools bieten dies zu einem Bruchteil der Kosten an, die es früher kostete.

Unternehmensorganisationen müssen jedoch zusätzliche Überlegungen zu Sicherheit, Stabilität, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und SLAs anstellen, die bei der Arbeit mit Automatisierungstools berücksichtigt werden sollten.

Eine SEO-Plattform wie seoClarity konsolidiert Daten aus Rankings, Links und Website-Crawling-Daten für Ihre Website und alle Mitbewerber und automatisiert die Berichterstellung in großem Maßstab mit Unternehmenssicherheit.

Ich habe die Grundlagen gemacht. Sagen Sie mir, was es Neues in der SEO-Automatisierung gibt.

#2. Mittelstufe: Automatisierte Einblicke

Mit fortschreitender Automatisierung können SEOs ihre Zeit dort priorisieren, wo es darauf ankommt, und die Technologie standortspezifische, umsetzbare Erkenntnisse für sie ans Tageslicht bringen lassen.

Dies beginnt mit KI-basierten Warnungen: Erhalten Sie eine Benachrichtigung, wenn die KI eine größere Rangänderung erkennt oder wenn ein kritisches Seitenelement geändert oder gelöscht wird.

In diesem Fall arbeitet die Automatisierung als Mitglied Ihres Teams und überwacht kontinuierlich Tausende von Seiten, sodass Sie dies nicht tun müssen.

Sobald die Benachrichtigungen automatisiert sind, können SEOs ihre Aufmerksamkeit auf die erweiterten und benutzerdefinierten Erkenntnisse richten, die von der KI geliefert werden. Diese Einblicke helfen, Chancen und Probleme zu identifizieren, damit Sie Strategie und Umsetzung priorisieren können.

Einige Beispiele hierfür sind Empfehlungen und Maßnahmen innerhalb von:

1. Technische Audits
2. Inhaltsanalyse
3. Logfile-Analyse
4. Backlink-Analyse (Identifizieren von Linkpartnern, qualitativ hochwertigen Backlinks, toxischen Links)
5. Keyword-Recherche (Mitbewerber analysieren, Keyword-Muster und Themen identifizieren)
6. Warnungen bei Seiten- und Rangänderungen

Vermarkter müssen verstehen, dass die Ausgereiftheit der Automatisierung in Bezug auf das, was SEO-Software bieten kann, sehr unterschiedlich ist.

Fortschrittliche KI und maschinelles Lernen sind erforderlich, um diese Erkenntnisse speziell basierend auf den Ranking-, Crawl- und Linkdaten Ihrer Website anzuzeigen und anzupassen. Nicht nur generisches und grundlegendes On-Page-SEO, das die meisten Tools bieten.

Sogar Lily Ray, eine angesehene SEO-Beraterin und Influencerin, sagt hier:

Umsetzbare Erkenntnisse von seoClarity analysieren Daten in Echtzeit, um benutzerdefinierte, standortspezifische Möglichkeiten und Probleme für Inhalt, Seitengeschwindigkeit, Indexierbarkeit, Schema, interne Links und mehr aufzudecken.

Diese Erkenntnisse basieren auf den Ranking-, Crawl- und Linkdaten Ihrer Website, sodass die Technologie Ihre Website tatsächlich so analysiert, als wäre sie ein Mitglied Ihres internen SEO-Teams.

Vermarkter brauchen Einblicke, die auf ihre Website und Daten zugeschnitten sind – wenn der Cookie-Cutter-Ansatz funktionieren würde, würde jeder auf Seite eins ranken.

#3. Erweitert: Skalierungsausführung

Der nächste Schritt in der SEO-Automatisierung ist die Ausführung, Implementierung und das Testen.

Alle sind sich einig, dass die größte Herausforderung in der Unternehmens-SEO die Geschwindigkeit der Ausführung und Implementierung in großem Maßstab ist!

Egal, ob es darum geht, monatelang auf die Implementierung einfacher Updates zu warten oder an einer Prognose zu arbeiten, um ein Projekt zu priorisieren, es verlangsamt das, von dem wir WISSEN, dass es implementiert werden sollte, während Google (und die Konkurrenz) voranschreiten.

JC Connington, Head of SEO bei Cancer Research UK, kommentiert die Implementierung von Schemas in großem Maßstab auf einer großen Website.

Das Fazit ist, dass keine Ergebnisse erzielt werden, es sei denn, Google kann die Änderungen auf Ihrer Website sehen.

Die neueste Entwicklung in der Automatisierung versetzt SEO-Teams in die Lage, die Hindernisse zu beseitigen, die ihnen im Weg stehen, und Änderungen an einer Website in Echtzeit vorzunehmen, ohne dass Entwickler, UX-Teams und andere Beteiligte erforderlich sind.

Die meisten Unternehmen und SEO-Teams haben dieses Automatisierungsniveau in SEO noch nicht implementiert … noch.

Wieso den? Vielleicht ist es nicht zugänglich oder es scheint zu kompliziert zu sein.

Obwohl dies die häufigste Beschwerde und Hürde ist, die wir von SEO-Teams hören, haben Unternehmen Schwierigkeiten, die Umsetzung zu skalieren.

Mit seoClarity können Sie noch heute Ihre Reise zur Skalierung der SEO-Ausführung beginnen.

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