Moin und willkommen zu einem neuen Snip zum Thema Suchmaschinenoptimierung.
Heute will ich dir einmal zeigen, wie du deine Seite, die On-Page-Maßnahmen deiner Seite analysieren kannst und direkt Verbesserungsvorschläge bekommen kannst.
Ich zeig dir auch, warum ich hier für diesen Fall mich auf Google verlasse und nicht auf ChatGPT, also auf Gemini besser gesagt,
ähm und was für Vorteile das dann hat.
Lass uns direkt einmal reinspringen.
Wir nehmen einfach mal als Beispiel eine beliebige Webseite, die wir haben. Wir nehmen jetzt hier einfach mal die snipKI-Startseite und ähm haben hier jetzt verschiedene Sachen
und auch verschiedene Überschriftenformate, verschiedene Bilder, ähm verschiedene interne Verlinkungen, alles Sachen, die relevant sind für, ja, ähm für 'ne vernünftige On-Page-Optimierung.
Und wenn du das jetzt hier mit ChatGPT machst und sagst, hier, analysiere doch bitte mal snipki.de, dann wird ChatGPT hier nicht in den Quellcode reingehen.
Und in dem Quellcode sind nämlich die ganzen HTML-Elemente versteckt und den brauchen wir nämlich hier zur Analyse.
Und das können wir relativ einfach machen, indem wir hier mit der rechten Maustaste draufgehen auf eine beliebige Seite,
und dann findest du hier bei jedem Browser den Punkt Seitenquelltext anzeigen.
Je nachdem, was für 'n Browser du benutzt, kann das anders heißen. In dem Beispiel benutze ich hier Google Chrome und kann hier den Seitenquelltext aufrufen.
Wenn ich draufdrücke, dann öffnet sich das in einem neuen Tab und ich habe hier den gesamten Quellcode meiner Webseite drin.
Ähm diesen kann ich jetzt äh quasi zur Verarbeitung nutzen und hier sind auch wirklich dann strukturiert alle Daten drin:
Die Meta-Beschreibung, die interne Verlinkung, ähm andere Metatitel oder Meta- äh Werte,
ähm was für Bilder verwendet werden und so weiter und so fort. Und wirklich sehr, sehr strukturiert.
Und wenn ich das jetzt hier alles mal nehme, alles markiere und mal kopiere und einfach mal zu ChatGPT gehe und das hier mal sage, äh mal ganz kurz: Mache eine SEO-Analyse.
Und dann füge ich hier diesen Inhalt ein.
Und jetzt merkst du, ähm es dauert 'n bisschen und am Ende haben wir den kompletten Inhalt drin.
Wenn ich jetzt auf Enter drücke, dann gibt's oben den großen roten Banner: Die Nachricht, die ich äh einschicken, ist definitiv zu lang,
dementsprechend kann ich hier keine Analyse fahren, doof. Aber ich will natürlich auch nicht erstmal alles raussortieren,
weil ja auch diese ganzen Strukturdaten für mich irgendwie interessant sind.
Das heißt, hier haben wir die Nachrichtenlänge bzw. das Kontextfenster von ChatGPT erstmal überfordert.
Also brauchen wir 'ne andere Alternative.
Und dafür springe ich sehr, sehr gerne in das AI Studio von Google. Das Ganze findest du unter ähm aistudio.google.com
und findest hier bei dem linken Part: Create Prompt.
Und du siehst, hier haben wir mit dem Gemini 1.5 Pro-Modell auf der rechten Seite ein Tokenfenster oder ein Kontextfenster von 2 Millionen Token, das ist ein Vielfaches mehr, als das ChatGPT hat.
Und deswegen nutzen wir hier Gemini und nicht ChatGPT, weil wir hier die Menge an Daten, die so eine Webseite an Quelltext hat, auch unterbekommen.
Und wir sehen gleich auch, wie viel das ist.
Also, ähm gehen wir nochmal in den Quelltext rein, ähm hier unseren ähm Quelltext, den wir nutzen. Ups, das ist der Prompt, hier ist der Quelltext.
Und dafür brauchen wir jetzt auch 'n Prompt. Und den findest du natürlich wieder unter dem Snip
und ähm kannst hier ähm kurz mal rübergesprungen äh einmal ablesen, was so passiert.
Wir analysieren hier den Metatitel. Wir wollen auch immer den Ist-Zustand erfassen, das heißt, erstmal 'ne Analyse: Was haben wir denn da eigentlich?
Wir wollen nochmal äh bewerten und nochmal Ideen erzeugen. Das Ganze bei der Metabeschreibung, bei der Überschriftenstruktur,
interne Links ähm und dann wollen wir quasi auch Optimierungsvorschläge generieren lassen.
Und das Ganze einfach hier in einem strukturierten Format. Und das kopieren wir jetzt einfach mal hier, den gesamten Prompt.
Kannst du natürlich dann auch machen.
Dann gehe ich in Gemini rein, füge das hier unten ein
und ähm gebe dann hier unten noch mal Quelltext ein
und dann nehme ich mir hier diesen langen Quelltext, den ich gerade von meiner Webseite habe, kopiere auch diesen Quelltext und füge ihn bei Gemini unten in den Prompt ein.
Und du siehst, warten mal kurz,
der Token-Count hier ist bei knapp 250.000. Also noch mal 'ne ganze Ecke mehr, als das ChatGPT überhaupt hat.
Und dementsprechend können wir hier eigentlich nur große Modelle wie in Gemini benutzen, weil alles andere würde den Rahmen sprengen.
Ähm, du hast zwar hier auch die Möglichkeit, Gemini 1.5 Flash zu nehmen, was 1 Million Token Kontextfenster hat, würde hier auch noch reichen.
Ich habe aber bei meinen Tests gemerkt, dass die Flash-Version öfters mal einen Fehler ausspuckt. Bei der Pro-Version hatte ich da weniger Probleme.
Also nehmen wir hier die Pro-Version, haben unseren Prompt und unser äh ganzen Quelltext reingepackt und klicken einfach mal auf Run und gucken, was passiert.
Und die Pro-Version ist 'n bisschen langsamer als die Flash-Version, deswegen auch der Name oder der Unterschied.
Ähm, aber du siehst, hier geht's schon los. Gemini analysiert hier schon den Ist-Zustand über den Metatitel, schon mit einer Zeichenanzahl.
Das müsste man natürlich noch mal ähm validieren, ob das soweit stimmt. Die Meta-Optimierung, dann Ist-Zustand der Meta-Beschreibung,
ähm die Meta-Beschreibung optimieren. Dann haben wir hier den Ist-Zustand der Überschriftenstruktur und hier ist zum Beispiel kein H1 vorhanden, da müssen wir noch mal ran.
Ähm, die H2s sind hier verschiedene, H3 äh bzw. mehrere H2s.
Ähm, Analyse der Überschriftenstruktur: gravierende Mängel auf, da kriege ich auf jeden Fall auf 'n Deckel von äh von Gemini.
Dann die Optimierung: noch mal 'ne H1 hinzufügen, die Überschriften für H2 überarbeiten. Wir sehen hier den Ist-Zustand der Alt-Texte und können hier wirklich
noch mal genau reingehen. Wir können jetzt zum Beispiel auch sagen: ähm, liste mir mal alle interne Links, ups, internen Links samt äh Linktext auf.
Und können hier wirklich mit diesem Quelltext, der ja im Kontext jetzt mit drin ist, chatten und entsprechende Analysen fahren.
Also wir bekommen jetzt gleich hier in wenigen Sekunden die Liste von allen internen Verlinkungen aus diesem Quelltext von in dem Falle die snipKI-Seite.
Und können hier wirklich mit ähm, ja, einer höheren Genauigkeit, als das jetzt einfach nur über eine ganz normale ChatGPT-Abfrage ist, noch mal reingehen.
Und wir sehen hier: Die Navigation im Hauptmenü wird erkannt, das passt auch soweit, die Navigation Dropdown-Menü, ähm Mobile, das heißt, er hat auch hier über den Quelltext die mobile Ansicht noch mal
entsprechend analysiert, dann den Login-Button, ähm
die Loop-Carousels, das heißt, wir haben hier auch die Carousels, die wir aktiviert haben, auch da wurde das entsprechend alles korrekt erfasst, was ähm ich sehr, sehr spannend finde,
ähm weil ich ähm ja das gar nicht so auf dem Schirm hatte, die auch mitzunehmen, die interne Verlinkung. Und hier haben wir dann die Möglichkeit, auch zu schauen: Was haben wir denn für interne Verlinkungen? Was macht denn da Sinn?
Sollte der Ankertext anders gesetzt werden? Je nachdem, was du für 'ne Webseite hast, ähm spielt das natürlich eine große Rolle, um hier auch entsprechende
ähm, ja, ähm Verlinkung oder interne Verlinkung bzw. die Keywords auf den Ankertext zu legen.
Ähm, so. Das heißt, wir haben hier die internen Verlinkungen einmal komplett gesichtet und können hier noch mal in die Analyse reingehen und Verbesserungsvorschläge erfragen.
Also auch z.B.: Ähm, sind die Ankertexte alle korrekt gesetzt? Ähm, muss ich hier noch mal nachlegen? Das Gleiche kannst du mit der Meta-Beschreibung machen, mit äh anderen Faktoren.
Und hier hast du aber mit Gemini – und deswegen auch hier der Vorteil und deswegen auch hier das der Snip zu diesem Thema – ähm halt einfach den großen Vorteil,
dass du hier dieses riesige Kontextfenster hast und hier sehr wahrscheinlich jede Seite ähm vernünftig hinbekommst, außer es ist wirklich eine gigantische Webseite oder eine gigantische Seite, äh HTML-Seite, dann wird's schwierig.
Aber du siehst, ich bin jetzt hier mit einer schon recht langen Seite bei knapp 250.000, das heißt, ich habe hier noch ähm 'ne 'ne gute Menge nach oben, was die 2 Millionen Token-Count angeht,
und bis dahin kann ich das auf jeden Fall ausnutzen und hiermit arbeiten. Aber das sollte jetzt hier einfach mal ein erster Snip oder eine erste Idee sein, um dir auch mal zu zeigen,
dass du auch selber noch mal Daten anders strukturiert in diesen ähm in Gemini in dem Falle reingeben kannst, um hier vernünftige Analysen zu fahren. Und ähm das könnte man so über ChatGPT nicht machen,
weil ChatGPT guckt sich nicht den HTML-Quelltext ganz genau an. Das heißt, hier werden wir immer ein Stück weit Halluzinierung haben. Ähm als Beispiel: Ich habe das über ChatGPT gemacht
und ChatGPT hat fest behauptet, ich habe eine H1-Überschrift auf der Webseite. Hatte ich nicht. Also ähm hier lieber den Quelltext nehmen
ähm und dann in ein Modell wie Gemini packen. Vielleicht werden dann andere Modelle auch, was die Größe des Kontextfensters nachziehen. Ähm hier würde ich bei 250.000 auch bei Claude nicht an die äh an die Möglichkeiten kommen, weil Claude bei 200.000 liegt.
Also hier ist Gemini aktuell die einzige Möglichkeit, die wirklich einfach und vor allen Dingen auch kostenlos bei Gemini im AI Studio ähm diese Möglichkeit bietet.
Ja, und bei der Analyse und bei dem Sparring mit dem SEO-Experten, den du hier dann mit Gemini bekommst für die On-Page-Optimierung, wünsche ich dir ganz viel Spaß und wir sehen uns beim nächsten Snip. Ciao!
