Von null auf Seite 1: ein SEO-Autopilot aus KI-Agenten

Ausgangslage

Ich wollte in der Praxis prüfen, wie weit sich SEO in Deutschland heute mit KI automatisieren lässt: eine neue Domain, ohne Werbebudget und ohne gekaufte Links, in einem Markt mit etablierten Ratgeberportalen.

Das Thema habe ich über Google Trends gewählt: Schädlinge, Hygiene und Gesundheitsrisiken im Haushalt, mit nachweisbarer Nachfrage in Bayern. Daraus entstand wohnschutz.com, ein Ratgeber für Menschen in Deutschland, die ein konkretes Problem im Haus, im Garten oder mit der Gesundheit lösen wollen.

Meine Rolle

Ich habe das Projekt allein umgesetzt, vom ersten Konzept bis zum laufenden Betrieb:

• Themenwahl, Informationsarchitektur und eigene SEO-Methodik
• Design und Entwicklung der Website
• Konzeption und Aufbau des KI-Agentensystems, das die Website weitgehend selbstständig betreibt
• Webanalyse, Tracking und automatische Auswertungen
• Impressum, Datenschutz und rechtliche Vorgaben für Gesundheits- und Produktinhalte

Das Agentensystem

Kern des Projekts ist ein System aus neun spezialisierten KI-Agenten. Jeder Agent hat eine klar beschriebene Rolle, feste Eingaben, ein prüfbares Ergebnis und eine eigene Checkliste. Claude Code steuert die Agenten und beauftragt OpenAI Codex mit Texten und Bildern: Codex schreibt nach festem Plan und erzeugt die Bilder, Claude Code prüft die Ergebnisse und veröffentlicht sie.

• Planung und Analyse: Projektmanager (Redaktionsplan und Prioritäten), SEO-Analyst (Lücken und Maßnahmen), Analytik (Kennzahlen ohne Interpretation)
• Inhalte: SEO-Texter für deutsche Ratgeber, Bildgenerator, Agent für Produktempfehlungen
• Qualität und Betrieb: Kannibalisierungswächter, Betreuer der Themenseiten, Administrator für Build, Prüfungen und Veröffentlichung

So entsteht ein neuer Ratgeber

1. Der Kannibalisierungswächter prüft, ob das Thema bereits abgedeckt ist, und gibt Grün, Gelb oder Rot. Bei Rot entsteht kein neuer Artikel, stattdessen wird der bestehende ausgebaut.
2. Texter und Bildgenerator arbeiten parallel. Der Text folgt einem festen Aufbau mit Kurzantwort, Quellen und FAQ, jedes Bild wird einzeln erzeugt und geprüft.
3. Der Produktagent ergänzt passende Empfehlungen.
4. Der Artikel wird seinem Themencluster zugeordnet. Navigation und Themenseiten aktualisieren sich daraus automatisch.
5. Vor jeder Veröffentlichung laufen 122 automatische Prüfungen. Schlägt eine fehl, wird die Änderung blockiert.

Jeder Fehler wird zur Regel

Das System lernt aus seinen eigenen Daten. Wiederholt sich ein Fehler, entsteht daraus eine Regel oder eine automatische Prüfung. Zwei Beispiele:

• Kannibalisierung. Drei Artikel zum selben Schädling konkurrierten um dieselben Suchanfragen, keiner kam unter die ersten 20 Ergebnisse. Ich habe sie zu einem Hauptartikel zusammengeführt und den Kannibalisierungswächter als Pflichtschritt vor jedem neuen Artikel eingeführt.
• Falscher Suchintent. Sieben Artikel zur Gartengestaltung brachten nach 27 Tagen 127 Impressionen und keinen einzigen Klick. Die Auswertung zeigte: Die Domain wird bei Problemen gefunden („bekämpfen“, „erkennen“, „loswerden“), nicht bei Inspiration („gestalten“, „Ideen“). Die Artikel wurden mit Weiterleitungen entfernt. Seitdem prüft ein Intent-Gate jedes neue Thema, bevor ein einziges Wort geschrieben wird.

SEO-Methodik

• Hubs und Cluster. 302 Ratgeber in 39 Themenübersichten. Jede Themenseite bündelt ihre Artikel, die interne Verlinkung wird aus den Daten erzeugt.
• Intent vor Keyword. Die Themenformel lautet: Lebewesen, konkretes Problem, Rechtslage. Neue Themen werden zuerst gegen die eigenen Suchdaten geprüft.
• Technik. Statische Seiten mit Astro, strukturierte Daten nach Schema.org (Article, FAQPage, BreadcrumbList, Organization, Person, WebSite), Sitemap mit echten Änderungsdaten, IndexNow nach jeder Veröffentlichung, responsive WebP-Bilder und eine schnelle Volltextsuche.
• Sichtbarkeit in KI-Antworten. llms.txt und llms-full.txt, eine zitierfähige Kurzantwort am Anfang jedes Artikels und offener Zugang für KI-Crawler.
• Vertrauen. Quellenangaben in jedem Artikel (RKI, UBA, BfR und weitere), medizinische Hinweise bei Gesundheitsthemen, ein namentlich genannter Autor.
• Laufende Kontrolle. Eigene Auswertungen über die Search-Console-API: Positionsverluste, Klickrate im Vergleich zur Position, Themenlücken, saisonale Trends und Indexierungsstatus. Titel und Beschreibungen werden anhand dieser Daten nachgeschärft.
• Mobil zuerst. Die Website ist für alle Geräte optimiert, vom Smartphone bis zum großen Bildschirm.

Ein interner SEO-Audit bewertet die Website mit 81 von 100 Punkten, im Juni waren es 65. Technisches SEO erreicht 92 Punkte, die strukturierten Daten sind auf allen 354 Seiten fehlerfrei.

Mobile Ansicht: Startseite, Ratgeber und Bestimmungshilfe

KI direkt auf der Website

• Tierbestimmung per Foto. Leser laden ein Foto hoch, ein Bildmodell (Llama 4 Scout über Cloudflare Workers AI) erkennt Tiergruppe und Farbe, und ein Filter grenzt die Auswahl unter 114 Arten ein. Die bewusste Entscheidung dahinter: Das Modell nennt selbst keine Art. So kann es keine geschützte Art falsch zuordnen, die ein Leser dann bekämpfen würde. Das Foto wird nicht gespeichert.
• Eigene Bilder. Über 1.100 Artikelbilder, erzeugt mit Google Gemini und OpenAI. Jedes Bild wird einzeln auf fachliche Fehler geprüft und mit einem Wasserzeichen versehen.
• Produktempfehlungen über die Amazon-API. Im Testbetrieb: Preise werden zweimal täglich automatisch aktualisiert, damit sie nie älter als 24 Stunden sind, wie Amazon es verlangt. Fällt die Schnittstelle aus, zeigt die Seite Suchlinks statt veralteter Preise. Arzneimittel werden grundsätzlich nicht beworben, Pflichthinweise zu Bioziden setzt die Website automatisch.

Messung und Automatisierung

• Google Analytics 4 mit Einwilligungsverwaltung, eigenen Ereignissen, Zielen und benutzerdefinierten Dimensionen: Produktklicks, Fotobestimmung, Suche, Teilen, Kostenrechner und Klicks zu Fachbetrieben. Berichte und Auswertungen zeige ich Ihnen gern im persönlichen Gespräch.
• GitHub Actions prüfen jede Änderung mit Build und allen Tests, stoßen die Preisaktualisierung an und übertragen alle zehn Tage Daten aus der Search Console auf die Website, etwa für die Sortierung nach Beliebtheit.
• Umfang. Seit Mai 2026 über 1.200 dokumentierte Änderungen im Repository und 59 eigene Skripte für Analyse, Bilder und Qualitätssicherung.

Technischer Stack

• Website: Astro 4, TypeScript, MDX, Tailwind CSS 3, Pagefind
• Hosting und Serverfunktionen: Cloudflare Pages, Pages Functions, Workers AI
• KI: Claude Code mit neun Subagenten, OpenAI Codex für Texte und Bilder, Google Gemini für Bilder, Llama 4 Scout für die Fotoerkennung
• Daten und Schnittstellen: Google Search Console API, Google Analytics 4, Bing Webmaster Tools, Amazon Product Advertising API, IndexNow
• Automatisierung und Qualität: GitHub Actions, Git-Hooks, 122 automatische Prüfungen, Skripte in Node.js und Python

Ergebnis

Alle Zahlen stammen aus der Google Search Console, Stand 19. September 2026.

• 6.170 Klicks und 525.000 Impressionen in der Google-Suche in drei Monaten (17. Juni bis 16. September 2026).
• Stetiges Wachstum: Die Klicks pro 28 Tage stiegen von 60 am 1. Juni auf über 4.200 am 19. September. Zuletzt kamen rund 270 Klicks am Tag.
• Seite 1 bei Google: 93 der 100 klickstärksten Suchanfragen stehen im Schnitt unter den ersten zehn Ergebnissen, zum Beispiel „nachtfalter in der wohnung“ (Position 4,7) oder „kreuzspinne giftig“ (6,8).
• Sichtbar in KI-Antworten: 67.100 Impressionen in den KI-Funktionen der Google-Suche, seit Anfang September täglich rund 3.400 bis 5.100.
• 329 Seiten im Google-Index.
• 94 % der Klicks kommen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Impressionen in den KI-Funktionen der Google-Suche, Juni bis September 2026

Links: Meilensteine in der Search Console, 4.000 Klicks pro 28 Tage am 15. September. Rechts: 329 indexierte Seiten

Fazit

Das Projekt zeigt, wie ich arbeite: Ich baue Systeme statt Einzelmaßnahmen. KI-Agenten übernehmen wiederkehrende Arbeit, klare Regeln und automatische Prüfungen sichern die Qualität, und jede Entscheidung stützt sich auf Daten aus Search Console und Analytics.

Diese Arbeitsweise lässt sich direkt auf Content-Marketing, SEO und die Automatisierung von Marketing- und Vertriebsprozessen in Ihrem Unternehmen übertragen.