Claude Code für SEO: 3 Workflows mit SE Rankings MCP

SEO ist 2026 ein deutlich größerer Job als noch vor ein paar Jahren. Die Anforderungen steigen, aber Zeit und Ressourcen bleiben dieselben. Teams sollen mehr liefern, mit demselben Budget. Dazu kommt noch der Druck von Führungskräften, Kunden und Stakeholdern, KI endlich wirklich zu nutzen und Prozesse zu automatisieren.

Nur ist das leichter gesagt als getan. Wer KI wirklich in seinen Workflow integrieren will, muss experimentieren. Und das braucht Zeit.

Claude Code in Kombination mit SE Rankings MCP ist ein guter Startpunkt. Es macht das möglich, wofür ein Chatbot nicht gebaut ist. Die drei Workflows unten zeigen dir, wie das in der Praxis aussieht.

Wahrscheinlich machst du es dir mit Claude schwerer als nötig

Die meisten, die Claude für SEO-Arbeit einsetzen, nutzen es als Chatbot. Frage stellen, Antwort erhalten, irgendwo einfügen, nächste Frage stellen. Das funktioniert bis zu einem gewissen Punkt.

Das Problem liegt in der Nutzungsform. Chat-basierte KI ist für Gespräche gebaut, nicht für Ausführung. Und es gibt eine klare Grenze, wie viel du Prompt für Prompt erledigen kannst.

Das ist der entscheidende Unterschied:

• Claude Desktop ist eine Chat-Oberfläche mit Tool-Zugang. Du promptest, es antwortet. Eine Aufgabe nach der anderen. Irgendwann vergisst es, was du am Anfang gesagt hast, und du kopierst deine eigenen Ergebnisse wieder in den Chat, damit es den Faden nicht verliert. Für eine schnelle Frage reicht das, aber bei einem 10-stufigen SEO-Workflow bricht es zusammen.

• Claude Code ist ein terminal-basierter Ausführungsagent. Du gibst ein Ziel vor, und es plant die Schritte, führt sie aus, liest und schreibt Dateien dabei, ruft SEO APIs oder andere APIs auf und arbeitet, bis der Job erledigt ist. Zwischenergebnisse werden in Dateien gespeichert statt im Arbeitsspeicher gehalten, der Kontext geht nicht verloren. Du prüfst das Endergebnis.

Der Unterschied auf den Punkt: Desktop führt Gespräche. Code führt Aufgaben aus.

Anthropic hat außerdem Claude Cowork veröffentlicht. Es basiert auf demselben agentischen Fundament wie Claude Code, aber ohne Terminal. Du gibst ihm Zugriff auf einen Ordner auf deinem Rechner, und es kann Dateien lesen, bearbeiten und erstellen. Keine Kommandozeile nötig.

Wenn Claude Code zu technisch wirkt, ist Cowork der einfachere Einstieg in dieselben Fähigkeiten.

Was MCP eigentlich macht (und warum das wichtig ist)

MCP ist die Brücke zwischen Claude Code und Live-Daten. SE Rankings MCP-Server verbindet Claude Code mit deinem SE Ranking-Account und gibt dir Echtzeitzugriff auf Keyword-Daten, Backlink-Analysen, Wettbewerbsrecherche und KI-Sichtbarkeit.

Viele fragen sich, ob das auch ohne Programmierkenntnisse funktioniert, oder ob es letztlich ein Tool für Entwickler ist.

Der Prozess ist überschaubar, die Einrichtung dauert etwa 10 Minuten. Sobald alles verbunden ist, sprichst du mit Claude auf normalem Deutsch. Die Prompts in den Workflows unten enthalten keinen Code, nur Beschreibungen dessen, was du haben willst. Zum Beispiel: „Finde Keyword-Lücken. Schlage Artikel-Ideen vor. Speichere alles in Dateien.“ Claude und das MCP erledigen den Rest. Du musst nicht wissen, was ein API-Endpunkt ist.

Ein paar wichtige Details vorab:

Was SE Rankings MCP gerade besonders nützlich macht: Es kombiniert klassische SEO-Daten (Rankings, Backlinks, Keyword-Recherche, Wettbewerbsanalyse) mit Daten aus der KI-Suche, also Erwähnungsraten bei ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews und AI Mode. So bekommst du ein mehrschichtiges Bild der Performance im gesamten Such-Ökosystem und erkennst, ob Sprünge oder Einbrüche in einem Bereich mit Veränderungen im anderen zusammenhängen.

3 SEO-Workflows mit Claude Code und SE Rankings MCP

Wir experimentieren schon eine Weile mit Claude Code und haben diese drei Workflows als nützlich für SEO befunden. Hier erfährst du, was sie leisten, wie sie funktionieren und was am Ende dabei rauskommt.

Aber zuerst eine kurze Checkliste, was du zum Start brauchst:

• SE Ranking API-Schlüssel: Jeder SE Ranking-Plan mit API-Add-on oder ein separates API-Abo. Wenn du eingeloggt bist, geh in der linken Seitenleiste zu API, dann zum API Dashboard, und erstelle deinen Schlüssel.
• Claude Code: Anthropic Max (100 $/Monat) oder Claude Pro + API-Credits (20 $/Monat plus Nutzungskosten). Für diese Workflows gibt dir die Terminal-Version volle Kontrolle und zeigt dir genau, was passiert.
• SE Ranking MCP-Server: Es gibt Claude direkten Zugriff auf SE Rankings Daten. Du kannst ihn direkt in Claude über Konnektoren installieren.

Jetzt zu dem, was wir gemacht haben, und was du ebenfalls tun kannst.

Workflow 1: Content Brief erstellen

Das ist der Use Case, den Content- und SEO-Teams als Erstes greifen werden.

Das Ziel: Die beste Blog-Chance für eine Domain finden und ein Brief liefern, den ein Texter direkt nutzen kann, mit Titeloptionen, Keyword-Zielen, H2/H3-Struktur, Content-Lücken und Verlinkungsvorschlägen.

Zum Vergleich: Ein gründliches Content Brief mit Domain-Analyse, Wettbewerbsrecherche, Keyword-Gaps, SERP-Analyse und Content-Gap-Arbeit kostet einen erfahrenen SEO-Spezialisten drei bis vier Stunden. Mit Claude Code und SE Rankings MCP läuft dasselbe Brief in unter 10 Minuten.

Hier ist der Prompt, den wir verwendet haben. Das Ziel ist Notion.com, aber du kannst jede Domain und jeden Markt eintauschen:

Du bist ein erfahrener SEO-Content-Stratege. Notion (notion.com) möchte einen neuen Blogartikel veröffentlichen, um organischen Traffic zurückzugewinnen, den aktuell Wettbewerber abschöpfen. Deine Aufgabe: Finde die beste Themen-Opportunity und erstelle ein vollständiges Content-Brief, mit dem ein Texter morgen loslegen kann.

Nutze das SE Ranking MCP:

  1. Ruf Notions Domain-Überblick und die wichtigsten organischen Keywords im DE-Markt ab. Speichern unter: notion-content-brief/01-domain-ueberblick.md
  2. Identifiziere Notions fünf stärkste organische Wettbewerber. Speichern unter: notion-content-brief/02-wettbewerber.md
  3. Führe eine Keyword-Gap-Analyse durch: Finde Keywords mit hohem Potenzial, für die Wettbewerber ranken, Notion aber nicht. Fokus auf informationale Suchintention, Volumen >1.000/Monat, Keyword-Schwierigkeit <40. Speichern unter: notion-content-brief/03-keyword-gaps.md
  4. Wähle aus den Gaps das beste Themen-Cluster für einen Blogartikel aus. Begründe deine Wahl (Traffic-Potenzial, Schwierigkeit, Relevanz für Notions Produkt).
  5. Für das gewählte Thema:
     a. SERP-Ergebnisse abrufen: Wer rankt aktuell, und welcher Content-Typ gewinnt?
     b. Verwandte Keywords und Long-Tail-Varianten ermitteln
     c. Fragen abrufen, die Nutzer zu diesem Thema stellen
     d. KI-Suche prüfen: Werden Marken zu diesem Thema von LLMs erwähnt? 
Alle Rohdaten speichern unter: notion-content-brief/04-serp-und-keywords.md
  6. Analysiere die drei top-rankenden Artikel: Welche Unterthemen decken sie alle ab?
     Was fehlt? Wo kann Notions Artikel besser sein? Speichern unter: notion-content-brief/05-content-analyse.md
  7. Finde fünf bestehende Notion-Seiten oder -Artikel, die gut ranken und als interne Verlinkungsquellen für diesen neuen Artikel dienen könnten. Speichern unter: notion-content-brief/06-interne-links.md
  8. Erstelle ein finales Content-Brief unter notion-content-brief/BRIEF.md:
     - Empfohlener Titel (3 Optionen)
     - Haupt-Keyword + Neben-Keywords mit Suchvolumen
     - H2/H3-Struktur mit Hinweisen, was in jedem Abschnitt behandelt werden soll
     - Content-Gaps, die aktuelle Top-Ergebnisse nicht abdecken (Notions Ansatz)
     - Interner Verlinkungsplan (welche Seiten, mit Anchor-Text)
     - KI-Suche: Wie kann Notion von LLMs empfohlen werden?
     - Geschätzte Wortzahl und Traffic-Potenzial
     - Format: So aufbereitet, dass ein freier Texter sofort loslegen kann

Was Claude Code damit macht:

• Phase 1: Domain-Überblick

Claude Code ruft Notions Domain-Überblick und die wichtigsten organischen Keywords ab. Dann identifiziert es die fünf stärksten organischen Wettbewerber. Beides wird als separate Markdown-Dateien gespeichert. Das ist das Fundament, auf dem alles weitere aufbaut, und weil es in Dateien gespeichert wird, kann Claude Code in jedem späteren Schritt darauf zurückgreifen, ohne das Kontextfenster zu belasten.

• Phase 2: Keyword-Gap-Analyse

Es führt eine Keyword-Gap-Analyse zwischen Notion und seinen Wettbewerbern durch, gefiltert nach informationaler Suchintention, monatlichem Volumen über 1.000 und einer Keyword-Schwierigkeit unter 40. Daraus entsteht eine Liste von Themen, bei denen Notion realistisch angreifen kann.

• Phase 3: Themenauswahl

Das ist der Schritt, den es sich lohnt, genau zu beobachten. Claude Code nimmt nicht einfach das Keyword mit dem höchsten Volumen aus der Gap-Liste. Es wägt Traffic-Potenzial gegen Schwierigkeit gegen Relevanz für Notions Produkt ab und erklärt die Entscheidung.

• Phase 4: Keyword-Analyse im Detail

Für das gewählte Thema werden verwandte Keywords, Long-Tail-Varianten und häufig gestellte Fragen gezogen. Außerdem prüft es die KI-Suche: Welche Marken nennen ChatGPT, Perplexity oder Gemini aktuell zu diesem Thema? Diese Daten liefert nur SE Rankings MCP. Und weil ein wachsender Teil der Suchanfragen heute über KI-Tools läuft, gehört dieser Schritt in jedes gründliche Brief.

• Phase 5: Content-Analyse

Es analysiert die drei top-rankenden Artikel: was sie alle abdecken, was sie auslassen und wo ein neuer Beitrag wirklich besser sein kann. Genau hier scheitern die meisten Briefs. Keywords finden kann jeder. Herauszufinden, was an bestehenden Inhalten fehlt oder falsch liegt, ist der Unterschied zwischen einem Brief und einem guten Brief.

• Phase 6: Interne Verlinkung

Es findet fünf bestehende Notion-Seiten, die gut ranken und auf den neuen Artikel verlinken könnten. Die meisten Briefs überspringen das komplett. Interne Verlinkung überträgt Authority und wenn sie bereits im Brief steht, wird sie auch tatsächlich umgesetzt.

• Phase 7: Finales Brief

Alles oben Genannte fließt in eine einzige BRIEF.md-Datei: drei Titeloptionen, Haupt- und Neben-Keywords mit Volumen, H2/H3-Struktur mit Hinweisen zu jedem Abschnitt, identifizierte Content-Gaps, ein interner Verlinkungsplan mit vorgeschlagenem Anchor-Text, Insights zur KI-Sichtbarkeit und eine Wortanzahl-Schätzung. Ein Freelance-Texter könnte diese Datei öffnen und sofort loslegen.

Claude Code produziert sieben separate Recherche-Dateien, organisiert in einem Projektordner, plus eine finale BRIEF.md, die ein Texter ohne Rückfragen direkt nutzen kann.

Die Dateistruktur spiegelt genau die Vorgehensweise eines erfahrenen Analysten wider: Domain-Überblick zuerst, dann Wettbewerber, dann Keyword-Gaps und so weiter. Jede Datei funktioniert als Gedächtnis, auf das Claude Code später zurückgreifen kann, ohne Kontext zu verbrennen.

Ein wichtiger Hinweis: Das Brief ist ein Ausgangspunkt, kein fertiges Produkt. Die Daten brauchen Überprüfung, die Struktur muss möglicherweise an deinen spezifischen Kontext angepasst werden, und der Inhalt selbst braucht noch menschliches Denken, um wirklich nützlich zu sein. Was der Workflow abnimmt, ist die Rechercheschicht. Die strategische und redaktionelle Einschätzung bleibt bei dir.

Workflow 2: Report zur KI-Sichtbarkeit erstellen

Das ist der Anwendungsfall, für den die meisten SEO-Teams noch kein gutes Tool haben.

Wenn jemand ChatGPT, Perplexity oder Gemini nach einem Website-Builder, einem Projektmanagement-Tool oder einer SEO-Plattform fragt, kommt eine Empfehlung zurück.  Manche Marken tauchen darin auf, andere nicht. Anders als bei Google-Rankings, wo du genau siehst, wo du stehst, ist die KI-Sichtbarkeit nicht so transparent.

Dieser Workflow vergleicht, wie sichtbar deine Marke und deine Wettbewerber in den großen LLM-Engines sind (ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews, AI Mode), wer welche Gespräche dominiert, wo die Gaps liegen und was nötig wäre, um sie zu schließen.

Sinnvoll ist das, wenn du einen neuen Kunden onboardest und ihm zeigen möchtest, wie er bei KI-Suche gegenüber Wettbewerbern dasteht. Oder wenn du vermutest, dass deine Marke bei KI-Empfehlungen Boden verliert, das aber nicht quantifizieren kannst. Oder wenn du die KI-Perspektive in einer Wettbewerbsstrategie aufbauen willst und dafür belastbare Daten brauchst.

Der folgende Prompt führt eine KI-Such-Analyse für Wix gegen vier Wettbewerber durch. Ersetze Marke und Wettbewerber, um ihn für jede Branche einzusetzen:

Vergleiche mithilfe des SEO-MCP die KI-Sichtbarkeit von Website-Buildern über alle großen LLM-Engines (ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews und AI Mode) im DE-Markt.

Ziel-Domain: wix.com (Marke: „Wix") 
Wettbewerber: 
- weebly.com (Marke: „Weebly") 
- hostinger.com (Marke: „Hostinger") 
- squarespace.com (Marke: „Squarespace") 
- webflow.com (Marke: „Webflow")
- jimdo.com (Marke: „Jimdo")

Verwende den base_domain-Scope. Ruf zuerst das Leaderboard ab und erstelle eine Heatmap. Ziehe dann für jede Domain (Ziel und alle Wettbewerber) 20 ChatGPT-Prompts: 10, bei denen die Domain als Quelle erscheint (Link-Erwähnung), und 10, bei denen die Marke namentlich genannt wird. Zeige den Fragetext und die Quellen zur Validierung. 

Analysiere die Themen über alle Prompts hinweg. Fasse zusammen: Wer dominiert die KI-Suche im Website-Builder-Bereich? Welche Themen-Cluster besitzt jede Marke? Wo ist jede Marke stark vertreten, und wo liegen die Gaps?

Was Claude Code damit macht:

• Leaderboard-Phase

Es zieht das KI-Such-Leaderboard über alle fünf LLM-Engines und zeigt dir, wie sichtbar jede Marke ist, wenn Menschen KI-Assistenten nach Website-Buildern fragen. Stell es dir als SERP-Ranking vor, aber für LLMs.

• Prompt-Analyse

Für jede Marke werden Prompts aus LLMs gezogen: solche, bei denen die Domain als Quelle erscheint (Link-Präsenz), und solche, bei denen die Marke namentlich erwähnt wird (Markenerwähnung). Das sind zwei verschiedene Signale. Eine Marke kann hohe Link-Präsenz in ChatGPT haben, aber schwache Markenbekanntheit, oder umgekehrt. Welche Lücke du hast, bestimmt, was du priorisierst.

• Topic-Clustering

Claude Code clustert die Prompts nach Thema und zeigt, welche Marke bei welchen Fragen auftaucht. Wenn ein Wettbewerber ein Thema dominiert, in dem du fehlst, weißt du, wo du mit Content ansetzen kannst.

• Gap-Analyse

Es sammelt Themen, bei denen eine Marke in KI-Empfehlungen komplett fehlt. Im Grunde ist das eine Keyword-Gap-Analyse, nur für die KI-Suche.

Am Ende bekommst du eine Heatmap über alle Engines, Topic Cluster pro Marke und einen Prompt-Level Deep Dive. All das manuell zu sammeln, indem du KI-Antworten scrapst und kategorisierst, würde einen Analysten einen ganzen Tag kosten. Claude Code erledigt es mit Live-Daten aus SE Rankings API in wenigen Minuten und gibt es als teilbare HTML-Datei oder strukturierte Analyse aus, auf die dein Team sofort reagieren kann.

Eine Erweiterung, die sich lohnt: Du kannst tiefer in die Markenwahrnehmung gehen. Nicht nur wo du erwähnt wirst, sondern auch wie: welche Sprache LLMs verwenden, wenn sie über dich schreiben, welche Adjektive am häufigsten auftauchen, ob du als günstig, premium oder als Einsteiger-Option positioniert wirst, und das im Vergleich zu deinen Wettbewerbern. Das geht schneller als jede Umfrage.

Workflow 3: Backlink-Analyse automatisieren und Kundenpräsentation generieren

Dieser Workflow zeigt, dass Claude Code und das MCP funktionierende Code gegen eine Live-API schreiben können, ohne dass du einen einzigen Endpoint oder Parameter angibst, und aus dem Output etwas machen, das du direkt mit Kunden teilen kannst.

Das Ergebnis ist ein Python-Skript, das Backlink-Daten auf Abruf zieht, plus eine Präsentation, die die Erkenntnisse zusammenfasst. Betrachte das als Daten- und Präsentationsebene, auf dem du später ein kundenseitiges Tool aufbauen könntest.

Nützlich ist das immer dann, wenn du schnell wissen willst, wie es um das Backlink-Profil einer Domain steht, ob für einen potenziellen Kunden, eine Wettbewerbsanalyse oder als Vorbereitung auf ein Gespräch.

Hier ist der Prompt:

Nutze den SEO Data API MCP-Server: 

1. Prüfe zuerst die verfügbaren MCP-Tools, um den Backlinks-Summary-Endpoint zu finden. 
2. Rufe die Backlinks-Zusammenfassung für notion.com ab. 
3. Schreibe ein Python-Skript, das die Ergebnisse übersichtlich ausgibt: Domain Authority, Gesamtanzahl der Backlinks, Referring Domains und alle weiteren wichtigen Metriken. Speichere das Skript als backlinks-analysis.py und führe es aus. 
4. Erstelle auf Basis der zurückgegebenen Daten eine PowerPoint-Präsentation mit folgenden Folien: 

- Titelfolie: Domain-Name und Datum der Analyse 
- Überblicksfolie: Wichtigste Kennzahlen (Domain Authority, Gesamtanzahl Backlinks, Referring Domains) 
- Backlink-Profil-Folie: Aufschlüsselung nach Typ oder Kategorie, sofern verfügbar 
- Top-Referring-Domains-Folie: Quellen mit der höchsten Authority, die auf die Domain verlinken 
- Zusammenfassungsfolie: 3 Beobachtungen auf Basis der Daten und empfohlene nächste Schritte. Speichere die Präsentation als backlinks-report.pptx

Optional: Deinen Brand-Stil anwenden. Wenn du das für Kunden baust, kannst du einen Schritt weitergehen. Lade eine Branding-Präsentation hoch (dein Agentur-Template oder ein bestehendes Deck des Kunden) und füge dem Prompt hinzu:

Verwende die hochgeladene Präsentation als Stil-Referenz. Übernimm Schriften, Farben und Folienlayout in das Ergebnis.

Claude Code wendet den visuellen Stil automatisch auf die generierten Folien an. Das ist nützlich für Agenturen, die jedes Dokument einheitlich aussehen lassen wollen, ohne die Gestaltung jedes Mal manuell anzupassen.

Was Claude Code damit macht:

• Es liest das MCP, versteht welche Tools verfügbar sind, findet den Backlinks-Endpoint und prüft die Parameter, ohne dass du irgendetwas davon angeben musst.
• Es schreibt ein Python-Skript, führt es aus und baut aus den zurückgegebenen Daten eine strukturierte PowerPoint-Präsentation.

Am Ende hast du zwei Dateien: ein wiederverwendbares Skript, das du für jede Domain einsetzen kannst, und eine Präsentation, die du öffnen, durchsehen und direkt an Kunden schicken kannst – mit oder ohne leichte Anpassungen.

Die Präsentation zeigt außerdem, wie ein vollständig ausgebautes Kunden-Tool aussehen würde. Du könntest es zu einem internen Tool für dein Team oder einem Lead-Magneten für potenzielle Kunden machen, indem du es in ein Web-Interface verpackst. Auch dabei hilft Claude.

Tipps für bessere Prompts

Wenn du die Prinzipien hinter unseren Prompts verstehst, kannst du sie leichter anpassen und eigene bauen.

• Ergebnisse beschreiben, nicht Schritte vorgeben

Wenn dein Prompt Formulierungen wie „Ruf den Domain-Overview-Endpoint mit diesen Parametern auf, dann den Keywords-Endpoint mit Filter X“ enthält, machst du Claude Code seine eigene Arbeit. Eine bessere Version: „Ich will fünf Artikel-Chancen finden, bei denen meine Wettbewerber ranken und ich nicht. Fokus auf niedrige Difficulty. Speichere alles in Dateien.“ Du beschreibst, was du willst und warum. Claude Code findet das Wie.

• Deinen eigenen Prozess einbauen

Es gibt einen Unterschied zwischen API-Endpoints angeben und die eigene Workflow-Logik einbauen. Wenn du normalerweise erst Wettbewerbsrecherche machst, dann Keyword-Recherche, dann SERP-Analyse – bau diese Reihenfolge ein. Das gibt Claude Code eine Qualitätsbasis, die widerspiegelt, wie ein erfahrener SEO tatsächlich vorgeht.

• CLAUDE.md als Team-Standard

CLAUDE.md ist eine Datei in deinem Projektordner, die Claude zu Beginn jeder Session liest. Hier legst du die Basis fest: „Immer DE-Markt verwenden“, „Dateien immer in dieser Ordnerstruktur speichern“, „immer KI-Such-Daten einbeziehen.“ Der Prompt handhabt die spezifische Anfrage. CLAUDE.md setzt den Qualitätsstandard. Jeder im Team bekommt konsistente Ergebnisse, ohne jedes Mal an Kontext erinnern zu müssen.

• Ein Ordner pro Kunde

Claude Code arbeitet innerhalb des Verzeichnisses, aus dem du es startest. Jeder Kunden-Ordner kann eine eigene CLAUDE.md mit kundenspezifischen Anweisungen haben: Domain, Wettbewerber, Zielmarkt. Der Ordnerwechsel wechselt den Kontext. Nichts überträgt sich zwischen Sessions, außer du legst es bewusst dort ab.

• Einfacher anfangen als du denkst

Fang mit einem Domain-Überblick an. Verbinde das MCP, tippe „Gib mir einen vollständigen Überblick über [deine Domain] im DACH-Markt“ und schau, was zurückkommt. Zwei Minuten, ein echtes Ergebnis. Von da läuft es logisch weiter: Wettbewerbsvergleich, Keyword-Gap-Analyse, Content Brief. Aber nicht alles auf einmal. An Tag eins keinen 15-Schritte-Workflow anfassen.

• Modellauswahl für Kostenkontrolle

Claude Code gibt dir Zugriff auf Opus, Sonnet und Haiku. Nicht jede Aufgabe braucht das stärkste Modell. Opus eignet sich am besten für die Planung, weil es komplexere Zusammenhänge besser versteht. Für die reine Ausführung reicht Sonnet oder Haiku vollkommen.

Zum Abschluss

Keiner dieser Workflows ersetzt das Denken. Claude Code übernimmt die Recherche. Was du damit machst, hängt weiterhin von jemandem ab, der den Kunden, die Marke, die Zielgruppe und den Moment versteht.

Suche dir einen Workflow aus, trage deine eigene Domain ein und schau, was zurückkommt. Dann iteriere. Und teile deine Erkenntnisse mit uns.

Geschrieben von

Olha Honcharova

Olha ist Content Marketer und Übersetzerin bei SE Ranking. Sie liebt alles rund um SEO und digitales Marketing – vor allem, wenn sie komplexe Themen in spannende, leicht verständliche Geschichten verwandeln kann. Abseits des Bildschirms ist sie meist mit einem Buch, auf Reisen oder beim Tennisspielen zu finden.