Technisches SEO für KMU — Open-Source-Stack, KI-datengetrieben
SEO ohne Agentur-Buzzwords. Daten aus deinem Stack — Google Search Console, Matomo oder GA4, Logfiles — durch KI-Analyse zu konkreten Maßnahmen. Sichtbare Verbesserungen in 4–8 Wochen. Vor Ort in Tirol, remote im DACH-Raum.
Was technisches SEO hier bedeutet
Core Web Vitals
LCP, CLS, INP — die Performance-Signale, die Google direkt ins Ranking einrechnet. Messen, Engpässe finden, beheben.
Schema-Markup
Service, LocalBusiness, FAQPage, HowTo — strukturierte Daten, damit Google Rich Snippets ausspielt und AI-Suchen (Google AI Overviews, Perplexity) deine Seite zitierfähig finden.
Crawl-Budget & Indexierung
robots.txt, sitemap.xml, Noindex-Strategie für dünne Pages. Google soll deine Money-Pages crawlen, nicht 3.000 Tag-Archive.
Internal Linking
Architektur, die Page-Authority gezielt auf Money-Pages bündelt. Zombie-Pages identifizieren und konsolidieren statt zu hoffen.
hreflang für DACH
Wenn du Inhalte für Österreich, Deutschland, Schweiz oder Südtirol hast — korrekte hreflang-Tags verhindern dass sich deine Versionen gegenseitig kannibalisieren.
AI-Search-Era
Wie Google AI Overviews und LLM-basierte Suchen (ChatGPT, Perplexity, Claude) deine Inhalte erfassen. Citation-Worthiness als neue SEO-Disziplin.
KI-datengetrieben: wie das aussieht
Statt 30-seitiger Reports, die niemand liest:
- Datenquellen zusammenführen via n8n — Google Search Console API, Analytics (Matomo oder GA4), Server-Logfiles, optional Backlink-Tools. Alles in eine Pipeline, keine manuellen Excel-Exporte.
- LLM-Analyse — je nach Use-Case ein lokales Modell (Ollama mit Llama, Qwen oder Mistral) oder die Claude API. Cluster-Erkennung, Intent-Mismatches, Content-Lücken, Title-CTR-Anomalien — Dinge, die in 5.000 GSC-Zeilen verborgen liegen.
- Wöchentlicher Aktions-Report — 3 bis 5 konkrete Maßnahmen mit Aufwand/Impact-Schätzung. Keine 50 Charts, sondern: „Diese Page hat 3.000 Impressionen aber Position 43 — folgender Title-Refactor wäre meine Empfehlung …“
Auf welchem Stack das läuft
Pragmatisch, nicht ideologisch — wir nehmen was zu deinem Use-Case passt.
| Layer | Optionen |
|---|---|
| CMS | WordPress + AIOSEO (KMU-Standard), oder statisch via Astro/Hugo |
| Analytics | Matomo (self-hosted, DSGVO ohne Cookie-Banner) oder Google Analytics 4 (wenn du eh schon drin bist) |
| Search Data | Google Search Console API direkt — keine „Tool dazwischen“-Abos |
| Automation | n8n self-hosted — verbindet GSC, Analytics, CRM, E-Mail, Logfiles |
| KI-Analyse | Lokales LLM via Ollama (Privacy-kritisch) oder Claude API (für komplexere Analysen) |
| Deployment | Plesk, Coolify, Hetzner, netcup — was du eh schon hast |
Ablauf
- Erstgespräch (30 Min, kostenlos) — Scope klären, deine aktuelle Setup-Situation verstehen.
- Audit-Woche — technischer Check, Content-Inventur, GSC-Cluster-Analyse. Ergebnis: priorisierte Maßnahmen-Liste mit Aufwand/Impact-Schätzung.
- Umsetzung (2–4 Wochen) — die Top-5-Maßnahmen mit höchstem ROI, dokumentiert, nachvollziehbar.
- Laufend (optional) — monatlicher KI-Report mit konkreten Folge-Maßnahmen.
Passt das zu dir?
Für wen das passt
- KMU mit eigener Website, ungefähr 10–100 Pages
- Wer Datenschutz und DSGVO ernst nimmt
- Wer Open-Source und Self-Hosting bevorzugt (oder zumindest nicht ablehnt)
- Wer „Daten verstehen statt Budget in Ads pumpen“ als Strategie sieht
- Lokal in Tirol oder remote im DACH-Raum
Für wen das nicht passt
- Wer nur Google Ads schalten will (kann ich empfehlen, mache ich nicht)
- Wer ein Enterprise-CMS mit 24/7-Hotline-Support braucht
- Wer „garantiert Position 1 in 4 Wochen“ sucht — gibt es seriös nicht
- Reine Webshop-Großprojekte (>500 Produkte, dynamische Variantenlogik)
Sichtbarkeit verbessern?
Im Erstgespräch analysieren wir deine aktuelle Sichtbarkeit und definieren die nächsten Schritte.
