SEO Content Optimizer - Bestehende Artikel verbessern

Analysiert und optimiert bestehende Ratgeber-Artikel auf PferdeWert.de durch DataForSEO-Analyse mit automatischer Implementierung.

Purpose: Ranking-Verbesserung für bereits publizierte Inhalte durch datengetriebene Optimierung MIT direkter Content-Umsetzung.

When to use

• User möchte bestehenden Artikel SEO-optimieren
• User fragt "wie kann ich [article] verbessern"
• User erwähnt "ranking verbessern" oder "SEO optimieren"
• Article URL oder Datei-Pfad wird angegeben

Prerequisites

• DataForSEO MCP server verbunden
• URL oder Dateipfad des zu optimierenden Artikels
• Target Keyword bekannt (oder wird aus Artikel extrahiert)

Process Overview

Phase 1-2: Initial Analysis

• Artikel einlesen (URL via on_page_content_parsing oder Datei via Read)
• Primary Keyword aus H1/Title extrahieren
• On-Page SEO-Score via mcp__dataforseo__on_page_instant_pages
• Output: analysis/onpage-score.json

Phase 3-4: Rankings & Competition

• Aktuelle Rankings via dataforseo_labs_google_ranked_keywords (filter: rank ≤ 20)
• SERP-Analyse via seo-serp-analysis skill
• Competitor gap analysis (Top 3 vs. uns)
• Output: analysis/current-rankings.json, analysis/competitor-gap.json

Phase 5-6: Keyword Opportunities

• Keyword Ideas via dataforseo_labs_google_keyword_ideas
• Related Keywords via dataforseo_labs_google_related_keywords (depth: 2)
• Filter: Volume > 100, Quick Wins (rank 11-20), LSI keywords
• Content-Qualität re-use seo-quality-check logic
• Output: analysis/keyword-opportunities.json, analysis/content-gaps.json

Phase 7: Optimization Plan

Erstelle priorisierten Plan → recommendations/optimization-plan.md:

• Priority 0: Readability Fix (wenn Flesch <60 - MUSS ZUERST!)
• Priority 1: Quick Wins (Title, Meta, top 5 Keywords, Schema)
• Priority 2: Content Expansion (neue H2s, PAA-Fragen, Section-Erweiterungen)
• Priority 3: E-E-A-T (optional, nur auf Anfrage)
• Expected Impact: Ranking, Traffic, SEO Score projections

Phase 7.5: Readability Optimization (wenn Flesch <60)

🎯 Ziel: Flesch-Kincaid Score ≥60

Wenn der aktuelle Score <60 ist, MUSS dieser Schritt VOR allen anderen Optimierungen erfolgen!

Readability-Check durchführen:

mcp__dataforseo__on_page_instant_pages mit URL
→ meta.content.flesch_kincaid_readability_index extrahieren

Bei Score <60 - Systematische Überarbeitung:

1. Lange Sätze finden und kürzen:

   • Alle Sätze >20 Wörter identifizieren
   • Aufteilen in 2-3 kürzere Sätze (Ziel: 10-15 Wörter)
   • Nebensätze als eigenständige Sätze formulieren

2. Schachtelsätze auflösen:

   ❌ VORHER: "Wenn du ein Pferd kaufen möchtest, das für Anfänger
   geeignet ist und über eine solide Ausbildung verfügt, solltest du
   eine AKU durchführen lassen, die von einem erfahrenen Tierarzt
   durchgeführt wird."
   
   ✅ NACHHER: "Du suchst ein Anfänger-Pferd mit guter Ausbildung?
   Dann brauchst du eine AKU. Ein erfahrener Tierarzt prüft das Pferd
   gründlich durch."
   

3. Passive → Aktive Formulierungen:

   ❌ "Das Pferd wird untersucht" → ✅ "Der Tierarzt untersucht das Pferd"
   ❌ "Es wird empfohlen" → ✅ "Wir empfehlen dir"
   

4. Komplexe Wörter ersetzen:

   Komplex	Einfach
   Ankaufsuntersuchung	AKU
   Veterinärmedizinisch	tierärztlich
   Qualitätskriterien	Prüfpunkte
   entsprechend	passend
   hinsichtlich	wegen / für

5. Listen statt Fließtext:

   • Aufzählungen wo möglich einsetzen
   • Lange Absätze in Bulletpoints aufbrechen

6. Fragen einbauen:

   • "Was kostet das?" statt "Die Kosten betragen..."
   • Lockert den Text auf + verbessert Score

Nach Überarbeitung erneut prüfen:

• Readability-Check wiederholen
• Erst wenn Flesch ≥60: weiter mit Phase 8

Phase 8: Automatic Implementation

⚠️ AUTOMATIC - NO USER CONFIRMATION

Step 8.1: Git Safety Backup (CRITICAL!)

# Check status, create backup commit
git add {ARTICLE_FILE_PATH}
git commit -m "backup: SEO optimization starting for '{PRIMARY_KEYWORD}'"
git branch backup/seo-optimizer-{keyword_slug}-{timestamp}

Save backup info → implementation/backup-info.json

Step 8.2: Implement Priority 1 & 2

Priority 1: Quick Wins

• Update Title & Meta in Next.js metadata export
• Integrate top 5 missing keywords in appropriate H2 sections
• Add/Update Schema Markup (FAQ + Article schemas)

Priority 2: Content Expansion

• Add missing H2 sections (150-200 words each)
• Expand short sections (< 150 words)
• Integrate PAA questions as H3s

Brand Compliance Check:

• ✅ Use "KI" not "AI"
• ✅ "2 Minuten" duration
• ✅ PAID service (never "kostenlos")

Step 8.3: Quality Validation

• Run seo-quality-check on modified article
• Compare before/after scores
• Save → implementation/quality-comparison.json

Step 8.4: Git Commit Changes

git add {ARTICLE_FILE_PATH}
git commit -m "seo: optimize '{PRIMARY_KEYWORD}' article

Implemented:
- Title & Meta optimized
- Keywords: +{X} keywords (+{Y} vol/mo)
- Content: +{Z} sections, +{A} words
- Schema: FAQ + Article updated
- Score: {before}/100 → {after}/100

Expected: Position {current} → {target}
Traffic: +{X}% projected"

Step 8.5: Implementation Report

Generate → implementation/IMPLEMENTATION-REPORT.md:

• Before/After comparison table
• All implemented changes
• Expected impact (rankings, traffic)
• Rollback instructions
• Monitoring plan

Phase 9: Design Review (Automatic)

Auto-trigger ratgeber-builder skill for design validation:

Input: Modified article file path
Purpose: Validate design compliance, component usage, layout props
Output: Design review recommendations (if any issues found)

Output Structure

SEO/SEO-OPTIMIZATION/{keyword-slug}/
├── analysis/
│   ├── onpage-score.json
│   ├── current-rankings.json
│   ├── competitor-gap.json
│   ├── keyword-opportunities.json
│   └── content-gaps.json
├── recommendations/
│   └── optimization-plan.md
└── implementation/
    ├── backup-info.json
    ├── quality-comparison.json
    └── IMPLEMENTATION-REPORT.md

Critical Rules

Safety First:

• ALWAYS create Git backup BEFORE any changes
• NEVER skip backup commit
• Save rollback info for easy recovery

Brand Compliance:

• "KI" not "AI" in all content
• "2 Minuten" evaluation duration
• PAID service (never "kostenlos")

Implementation Guidelines:

• Use Edit tool for precise modifications
• Natural keyword integration (not forced)
• Maintain existing writing style and tone
• Update "Zuletzt aktualisiert" date

Quality Standards:

• E-E-A-T Score ≥ 7.0
• Keyword Density 0.8-1.5%
• All schemas valid JSON-LD
• Word count vs. competitors competitive

Quality Checks

Post-implementation validation:

• ✅ SEO Score improved
• ✅ E-E-A-T Score ≥ 7.0
• ✅ Keyword density optimized
• ✅ Git backup created
• ✅ Brand compliance verified
• ✅ Design review completed

Token Efficiency

Total Process: ~45k tokens

• Phase 1-7 (Analysis): ~27k tokens
• Phase 8 (Implementation): ~15k tokens
• Phase 9 (Design Review): ~3k tokens

vs. Manual: 95k+ tokens → 55% savings

Error Handling

URL nicht erreichbar: Try with/without www, ask user for alternative Keine Rankings: Article not indexed yet, recommend waiting API Timeout: Retry with increased timeout, use cached data if available

Integration

Uses these skills:

• seo-serp-analysis - SERP competitor analysis
• seo-quality-check - Content quality validation
• ratgeber-builder - Design review (auto-triggered)

Related to:

• seo-full-workflow - For NEW content creation
• seo-metadata-optimization - For metadata-only optimizations

Notes

• Auto-Implementation: Changes are applied automatically after analysis
• Git Safety: Backup commit + branch created BEFORE changes
• Data-Driven: All recommendations based on DataForSEO data
• Quick Wins Focus: Prioritize rank 11-20 → Top 10 improvements
• Rollback Support: Easy rollback via Git backup branch
• Design Validation: Automatic design review after implementation
• Re-usable: Run quarterly for continuous optimization