Über den Autor: Michael Kienzler

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.

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Automatisierung im SEO mit Python-Skripten

Warum wird Python zur Automatisierung von SEO-Aufgaben eingesetzt?

Antwort: Python wird aus mehreren Gründen für die SEO-Automatisierung eingesetzt:

• →Umfangreiche Bibliotheken: Es existiert ein Ökosystem an Bibliotheken für Web-Crawling, Datenanalyse und API-Anbindungen.
• →Einfache Syntax: Die Syntax von Python ist relativ einfach zu erlernen.
• →Flexibilität: Python ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen und die Anbindung an diverse Datenquellen (APIs, Datenbanken, CSV-Dateien).
• →Skalierbarkeit: Skripte können für kleine einmalige Aufgaben oder für große, regelmäßig laufende Prozesse eingesetzt werden.

Welche Python-Bibliotheken sind für technische SEO-Audits fundamental?

Antwort: Für die Automatisierung von technischen Audits wird eine Kombination aus Bibliotheken eingesetzt:

• →Requests: Zum Senden von HTTP-Anfragen, um den Statuscode, die Header oder den HTML-Inhalt einer URL abzurufen.
• →Beautiful Soup oder lxml: Zum Parsen von HTML-Dokumenten, um spezifische Elemente wie Titel-Tags oder Canonical-Tags zu extrahieren.
• →Pandas: Eine Bibliothek für die Datenanalyse und -manipulation, um gecrawlte Daten in Tabellen (DataFrames) zu laden, zu filtern und zu exportieren.
• →Scrapy: Ein Framework für das Web-Crawling, das sich für das Crawlen ganzer Websites eignet, da es Anfragen asynchron verarbeitet.

Welche SEO-Aufgaben lassen sich mit Python automatisieren?

Antwort: Mit Python-Skripten lassen sich zahlreiche Aufgaben automatisieren:

• →On-Page-Audit: Automatisches Crawlen einer URL-Liste zur Überprüfung von Titel-Tags, Meta-Beschreibungen oder dem Vorhandensein von Canonical Tags.
• →Statuscode-Überprüfung: Regelmäßige Überprüfung einer URL-Liste, um sicherzustellen, dass sie den Statuscode 200 zurückgeben.
• →Sitemap-Analyse: Ein Skript kann eine XML-Sitemap parsen und alle darin enthaltenen URLs crawlen, um deren Indexierbarkeit zu validieren.
• →Interne Link-Analyse: Extraktion aller internen Links einer Website, um die Link-Struktur zu visualisieren oder "Orphan Pages" zu finden.

Wie geht man mit JavaScript-lastigen Websites beim Crawling um?

Antwort: Standard-Crawler wie Requests oder Scrapy führen kein JavaScript aus. Sie sehen nur das initiale HTML, das der Server sendet. Für das Crawling von Websites, die Inhalte client-seitig mit JavaScript rendern, sind andere Ansätze erforderlich:

• →Headless Browser: Tools wie Selenium oder Playwright steuern einen echten Browser (z.B. Chrome) im Hintergrund. Der Browser rendert die Seite inklusive JavaScript vollständig. Das resultierende HTML kann dann geparst werden. Dieser Ansatz ist ressourcenintensiver.
• →Rendering-Dienste: Nutzung von externen APIs, die das JavaScript-Rendering übernehmen und das fertige HTML zurückgeben.

Wie sieht ein einfacher Workflow für ein automatisiertes Audit aus?

Antwort: Ein grundlegender Workflow für ein On-Page-Audit mit Python folgt diesen Schritten:

1. →Input: Einlesen einer URL-Liste aus einer CSV-Datei.
2. →Crawling: Iteration über die URL-Liste. Für jede URL wird mit requests eine HTTP-Anfrage gesendet.
3. →Parsing: Der HTML-Inhalt wird mit Beautiful Soup geparst, um die gewünschten SEO-Elemente zu extrahieren.
4. →Datenspeicherung: Die extrahierten Daten werden für jede URL in einer strukturierten Form gespeichert.
5. →Analyse & Output: Alle Daten werden in einen Pandas-DataFrame geladen. Dieser ermöglicht die Filterung nach Problemen und den Export der Ergebnisse in eine CSV-Datei.

Wo liegen die Grenzen der SEO-Automatisierung?

Antwort: Die Automatisierung hat Grenzen. Sie kann quantitative Daten erheben und regelbasierte Prüfungen durchführen (z.B. "Ist ein Titel-Tag vorhanden?", "Ist der Titel länger als 60 Zeichen?"). Sie kann jedoch keine qualitative Bewertung vornehmen. Ob ein Titel-Tag gut formuliert ist, die Nutzerintention trifft oder ob der Inhalt einer Seite hochwertig ist, erfordert menschliche Interpretation und strategisches Urteilsvermögen. Automatisierung liefert die Daten, die menschliche Expertise interpretiert diese.

Was ist die Schlussfolgerung für eine fortgeschrittene technische SEO-Strategie?

Antwort: Die Automatisierung mit Python ermöglicht es, technische SEO-Audits zu skalieren und von standardisierten Tool-Funktionen auf individuelle, hypothesengestützte Analysen umzusteigen. Die Fähigkeit, eigene Skripte zu erstellen, ist eine Kompetenz im modernen, datengetriebenen technischen SEO.

Integration in die fortgeschrittene technische SEO-Strategie

Automatisierung mit Python ermöglicht die Skalierung und Individualisierung von technischen SEO-Analysen.

• →API-Schnittstellen für SEO-Daten - Python-Skripte sind das Werkzeug, um Daten aus APIs wie der Google Search Console API programmatisch abzurufen und weiterzuverarbeiten.
• →Logfile-Analyse - Die Verarbeitung von Millionen von Logfile-Zeilen wird durch skriptbasierte Automatisierung ermöglicht.