Michael Kienzler ist Partner und Gründer von OLDSCHOOLSEO. Seine Arbeit beginnt bei der Analyse der technischen Architektur und der Daten, um daraus die Potenziale für die redaktionelle und strategische Weiterentwicklung abzuleiten.
Backlink-Analyse: Forensik des Link-Graphen
Definition und Zielsetzung
Die Konkurrenz-Analyse dekonstruiert den Link-Graphen einer Nische. Sie extrahiert die Verlinkungsmuster erfolgreicher Marktteilnehmer. Das Verfahren liefert empirische Daten zu existierenden Kanten zwischen Knoten. Ziel ist die Generierung einer validen Quell-Liste für den Outreach.
Technische Infrastruktur
Die Extraktion erfolgt über externe Datenbanken. Suchmaschinen maskieren ihre vollständigen Link-Indizes. Tools und API-Schnittstellen liefern die Rohdaten:
- →Ahrefs / Semrush / Majestic: Lieferanten der Graphen-Daten (Nodes und Edges).
- →Python / Pandas: Verarbeitung großer Datensätze durch automatisierte Skripte, bereitgestellt durch die technische Leitung.
Identifikation der Vektoren (Wettbewerber)
Die Analyse erfordert valide Ziel-Domains. Relevanz besitzen ausschließlich Akteure mit Ranking-Sichtbarkeit für transaktionale Keywords. Der SERP-Overlap identifiziert diese Entitäten. Eine hohe Schnittmenge in den Top-10 definiert den Standard des Link-Profils.
Kern-Methode: Link Intersection
Die Link Intersection (Schnittmengen-Analyse) filtert Domains mit Verweisen auf mehrere Wettbewerber (A + B + C). Die eigene Domain dient als Negativ-Filter.
- →Logik: Mehrfach verlinkende Domains fungieren als Hubs, Listen-Aggregatoren oder Fachmedien.
- →Wahrscheinlichkeit: Die Akquise-Chance korreliert positiv mit der Anzahl der bereits verlinkten Wettbewerber.
Identifikation von Linkable Assets (Best by Links)
Die Auswertung des Reports "Best by Links" isoliert Content-Formate mit hoher Resonanz. Der Graph zeigt Präferenzen für:
- →Statistiken / Studien (Daten-Referenzen)
- →Kostenlose Tools / Rechner
- →Technische Dokumentationen Die strategische Planung nutzt diese Muster zur Konzeption eigener Assets mit Information Gain.
Qualitative Validierung
Algorithmische Filter bereinigen die Rohdaten vor der Kontaktaufnahme. Kriterien der Validierung:
- →Traffic: Die Link-Quelle besitzt eigene organische Sichtbarkeit.
- →Themen-Relevanz: Der Topical Trust Flow der Quelle entspricht der eigenen Nische.
- →Link-Typ: Die Klassifizierung trennt redaktionelle Links (Dofollow) von User Generated Content (Foren/Kommentare).
Operative Ableitung
Die bereinigten Datensätze steuern den Outreach.
- →Reklamation: Hinweis an Hub-Seiten auf die eigene Ressource.
- →Substitution: Angebot aktueller Daten für veraltete Quellen (Broken Link Building).
- →Gast-Beiträge: Nutzung existierender Gastautoren-Strukturen auf Fachportalen.
Fazit zur Datennutzung
Die Backlink-Analyse ersetzt Intuition durch Empirie. Sie fokussiert Ressourcen auf Quellen mit hoher Wahrscheinlichkeit. Ein Link-Profil resultiert aus der Exegese von Datenpunkten.
Mit Thematischem Bezug
- →Datengetriebene Link-Architektur – Interne Verteilung der Linkkraft
- →Automatisierung im SEO mit Python – Skalierung der Analyse
- →Link-Velocity-Analyse – Zeitliche Dynamik des Linkaufbaus