Wie ich mit SE Ranking API, MCP und Claude Domains und Wettbewerber deutlich schneller analysiere
Wettbewerbsanalysen gehören für mich ganz normal zum Marketing-Alltag. Wirklich kompliziert sind sie meistens nicht. Trotzdem kosten sie regelmäßig mehr Zeit, als sie eigentlich sollten.
Nicht, weil mir Daten fehlen. Sondern weil die Daten oft an zu vielen Stellen liegen. Ein paar Metriken im SEO-Tool, ein paar Wettbewerber-Signale hier, ein paar Notizen da, dann noch ein Blick auf Paid, zurück in ein anderes Interface, Copy-Paste in ein Doc, wieder neue Tabs aufmachen, Zahlen vergleichen, erste Hypothesen notieren.
Am Ende komme ich meistens schon zu einer brauchbaren Einschätzung. Aber der Weg dahin ist oft langsam, fragmentiert und unnötig umständlich.
Genau deshalb habe ich mir ein Setup gebaut, das ich inzwischen wirklich regelmäßig nutze: Ich habe die SE Ranking API über einen MCP-Server mit Claude verbunden und in Claude ein Projekt aufgesetzt, das mit klaren Vorgaben, Kontextdateien und einem gezielten Analyse-Prompt arbeitet.
Im besten Fall muss ich nur noch eine Domain eingeben, und Claude zieht sich die relevanten Daten direkt aus SE Ranking, ordnet sie ein und baut daraus eine erste brauchbare Analyse.
Natürlich ist das für mich keine fertige Wahrheit. Aber es ist ein sehr guter Ausgangspunkt für Wettbewerbsanalysen, erste strategische Überlegungen, Brainstormings und nächste Schritte.
Genau darum geht es mir: Ich will nicht, dass KI mir einfach irgendetwas formuliert. Ich will schneller zu brauchbaren Einschätzungen kommen, die auf echten Daten basieren – zum Beispiel auf Traffic-Daten, Domain-Daten, Keyword-Daten, AI-Search-Metriken oder Paid-Metriken.
Das Problem: Manuelle Wettbewerbsanalyse ist oft langsamer, als sie sein müsste
Wenn ich eine Domain oder einen Wettbewerber einschätzen will, brauche ich meistens relativ schnell Antworten auf ein paar einfache Fragen:
- Wie sichtbar ist die Domain organisch?
- Welche Themen und Keywords treiben die Sichtbarkeit?
- Welche Paid-Signale gibt es?
- Welche Muster fallen auf?
- Wo könnten Chancen, Lücken oder Schwächen liegen?
- Welche nächsten Schritte ergeben sich daraus?
Das Problem ist nicht, dass diese Fragen schwer zu beantworten wären. Das Problem ist der Weg dahin.
Im klassischen Workflow springe ich zwischen mehreren Ansichten, filtere Daten manuell, sammle Zahlen ein, vergleiche Screens, schreibe Notizen und versuche dann, daraus ein klares Bild zu bauen. Klar, ich kann mir das am Ende auch noch von ChatGPT oder Claude zusammenfassen lassen. Aber der größte Zeitverlust entsteht für mich nicht beim Denken, sondern davor: beim Zusammensuchen, Sortieren und Strukturieren.
Gerade in Agenturen, Inhouse-Teams oder in frühen Strategiephasen macht das den ganzen Prozess einfach unnötig langsam. In vielen Fällen brauche ich am Anfang noch keine komplette Detailanalyse. Ich brauche erstmal einen sauberen, datenbasierten Überblick.
Genau dafür funktioniert dieses Setup für mich sehr gut.
Mein Setup: SE Ranking API + MCP + Claude
Mein Workflow besteht im Grunde aus drei Bausteinen.
- SE Ranking ist die Datenquelle. Dort liegen die Metriken, mit denen ich arbeiten will.
- MCP ist die Verbindung dazwischen. Darüber kann Claude direkt auf diese Daten zugreifen, statt dass ich alles erst manuell zusammensuchen und in den Chat kopieren muss. Auf der offiziellen API-Seite beschreibt SE Ranking genau diesen Anwendungsfall: den Zugriff auf Keyword-, Backlink-, Domain-, Audit- und KI-Suchdaten sowie die Anbindung über MCP an Tools wie Claude.
- Claude ist für mich dabei nicht einfach nur ein Chatfenster, sondern die eigentliche Arbeitsumgebung. Dort habe ich mein Projekt aufgesetzt, dort liegen mein Kontext und meine Vorgaben, und dort startet am Ende auch die Analyse.
Wenn das sauber eingerichtet ist, läuft es im Alltag ziemlich einfach: Ich gebe eine Domain ein, Claude zieht sich die relevanten Daten aus SE Ranking und baut daraus eine strukturierte erste Einschätzung.
Für mich ist das ein komplett anderer Workflow, als einfach ein KI-Chatbot nach einer Domain zu fragen und zu hoffen, dass am Ende irgendetwas Brauchbares herauskommt.
Warum der eigentliche Unterschied nicht nur im Datenzugriff liegt
Ich glaube, genau da wird es spannend.
Ein guter Prompt allein reicht in den meisten Fällen nicht. Wenn keine saubere Datenbasis dahinterliegt, kommt schnell etwas heraus, das sich zwar gut liest, aber inhaltlich zu allgemein bleibt.
Andersherum reicht auch der reine API-Zugriff nicht. Nur weil Daten verfügbar sind, entsteht daraus noch keine gute Analyse. Claude muss ja trotzdem wissen, worauf es schauen soll, wie die Daten einzuordnen sind und in welcher Struktur das Ganze am Ende sinnvoll wird.
Für mich wird das Ganze erst dann wirklich nützlich, wenn drei Dinge zusammenkommen:
- direkter Zugriff auf belastbare Daten
- ein sauber aufgebautes Projekt in Claude
- ein Prompt, der die Analyse klar lenkt
Erst diese Kombination macht aus dem Setup für mich kein kurzes Experiment, sondern etwas, das ich im Alltag wirklich nutze.
So habe ich mein Claude-Projekt aufgebaut
Ich arbeite nicht in einem leeren Chat, sondern in einem eigenen Claude-Projekt.
Der Grund ist einfach: Ich wollte nicht bei jeder Analyse wieder von vorne erklären müssen, wie das Ergebnis aussehen soll, welche Bereiche berücksichtigt werden sollen und worauf ich am Ende eigentlich hinaus will.
Also habe ich mir in Claude eine wiederverwendbare Arbeitsumgebung gebaut.
Für mich sind dabei vor allem zwei Dinge wichtig:
1. Klare Projektanweisungen festlegen
Die Projektanweisungen in Claude geben dem Ganzen einen festen Rahmen. Darin halte ich zum Beispiel fest,
- wie die KI mit dem Prompt-Template arbeiten soll,
- dass sie mich bei Rückfragen oder Unklarheiten um zusätzliche Informationen bitten soll,
- dass sie Unsicherheiten, Annahmen und fehlende Daten klar kennzeichnen soll,
- dass es um Einordnung geht, nicht um möglichst viel Text,
- dass die KI keine leeren Floskeln oder generischen Formulierungen verwenden soll,
- uvm.
Das klingt erstmal nicht spektakulär, macht in der Praxis aber einen großen Unterschied. Ohne diesen Rahmen fallen die Ergebnisse schnell sehr unterschiedlich aus.
2. Ein Prompt-Template anhängen, das die Analyse leitet
Zusätzlich zu den Projektanweisungen habe ich einen Prompt gebaut, der die gesamte Analyse leitet. Er ist nicht besonders “fancy”, sondern einfach konkret.
Ich sage Claude damit ganz genau,
- auf welche Daten es in SE Ranking zugreifen soll,
- welche Bereiche wichtig sind,
- worauf bei der Einordnung zu achten ist,
- dass aus den Daten auch erste sinnvolle Ableitungen entstehen sollen,
- welche Fokusbereiche die Analyse haben soll, etwa SEO, Paid und/oder AI Search,
- wie die Auswertung aufgebaut sein soll, also welche Struktur sie haben soll,
- und vieles mehr…
Der Unterschied zu einem simplen „Analysiere diese Domain“ ist in der Praxis ziemlich groß. Je klarer der Auftrag, desto besser kann Claude die Daten aus SE Ranking nicht nur abrufen, sondern auch sinnvoll einordnen.
So läuft der Workflow bei mir konkret ab
Im Alltag ist der Ablauf bei mir ziemlich schlank.
Ich starte mit einer Domain, die ich mir anschauen will. Das kann eine eigene Domain sein, ein Wettbewerber oder auch einfach eine interessante Marktseite.
Dann läuft es bei mir meist in vier Schritten ab:
1. Ich gebe die Domain in mein Claude-Projekt ein
Mehr braucht es im besten Fall erstmal nicht. Der Rahmen steht durch das Projekt schon.
2. Claude zieht sich die relevanten Daten aus SE Ranking
Statt dass ich mich selbst durch zig Ansichten klicke, kann Claude die Daten direkt über das Setup abrufen.
3. Claude baut daraus eine strukturierte Einschätzung
Bei mir kommt dabei nicht einfach nur ein Metrik-Block heraus. Ich achte bewusst auf Struktur. Also nicht nur Zahlen, sondern eine geordnete Einschätzung mit Mustern, Auffälligkeiten, ersten Hypothesen und möglichen nächsten Schritten.
4. Ich prüfe, schärfe und priorisiere
Das ist mir wichtig: Ich übernehme das Ergebnis nicht blind. Ich nutze es als sehr guten Startpunkt. Die finale Bewertung, Priorisierung und strategische Einordnung bleibt bei mir.
Genau so funktioniert der Workflow für mich am besten.
Was das Ergebnis typischerweise liefert
Was ich an dem Setup besonders hilfreich finde: Das Ergebnis ist breit genug, um schnell ein klares Bild zu bekommen, aber fokussiert genug, um direkt weiterzuarbeiten.
Je nach Analyse schaue ich meistens auf drei Bereiche:
SEO-Metriken
Hier geht es für mich um die klassischen organischen Signale:
- Sichtbarkeit und grobe organische Entwicklung
- wichtige Keyword-Bereiche
- mögliche Themencluster
- Überschneidungen mit Wettbewerbern
- auffällige Muster in der organischen Präsenz
Paid-Search-Metriken
Gerade für Wettbewerbsanalysen finde ich Paid-Daten oft sehr hilfreich. Sie zeigen schnell, wo offensichtlich investiert wird, welche Themen kommerziell relevant sind und wo bestimmte Prioritäten liegen.
Das ist vor allem dann nützlich, wenn ich einen Konkurrenten nicht nur rein organisch, sondern aus einer breiteren Performance-Perspektive verstehen will.
AI-Search-Metriken
Das ist für mich auch ein sehr spannender Bereich im aktuellen Setup. Hier bekomme ich unter anderem Daten zur Domain- und Marken-Performance in führenden LLM-Systemen, inklusive Sichtbarkeit, Linkpräsenz, Share of Voice, Prompts und KI-Traffic-Trends.
Gerade in frühen Analysen ist das spannend, weil es eine zusätzliche Perspektive auf digitale Sichtbarkeit liefert, die in klassischen Workflows oft noch gar nicht mitgedacht wird.
Dazu kommen erste strategische Ableitungen
Oft ist genau das am Ende der wertvollste Teil.
Nicht, weil Claude plötzlich eine perfekte Strategie ausspuckt. Sondern weil ich viel schneller an den Punkt komme, an dem die richtigen Fragen auf dem Tisch liegen:
- Wo sollte ich tiefer reinschauen?
- Welche Themen sind wirklich relevant?
- Wo könnten Content- oder Wettbewerbschancen liegen?
- Welche Signale sprechen für bestimmte Prioritäten?
- Welche nächsten Prüfungen ergeben Sinn?
Für Brainstormings, Erstanalysen und strategische Vorarbeit ist das für mich extrem hilfreich.
Warum mir das im Alltag so viel Zeit spart
Der größte Vorteil ist für mich nicht, dass Claude „alles automatisch macht“.
Der eigentliche Gewinn ist, dass ein ganzer Block manueller Vorarbeit wegfällt.
Ich muss deutlich seltener
- zwischen Tools hin- und herspringen
- Daten manuell zusammensuchen
- Copy-Paste zwischen Tabs und Dokumenten machen
- mir erst selbst eine brauchbare Grundstruktur bauen
Dadurch komme ich schneller von „Ich brauche erstmal einen Überblick“ zu „Ich habe eine erste Einschätzung, mit der ich arbeiten kann“.
Und genau das macht im Alltag oft den Unterschied.
Besonders nützlich finde ich den Ablauf in Situationen wie:
- schnelle Wettbewerber-Checks
- erste Einschätzungen für Pitches
- Strategieworkshops
- Sparring mit Kunden oder internen Teams
- frühe Markt- und Themenanalysen
Es ersetzt keine tiefe Analyse. Aber es bringt mich deutlich schneller an einen guten Startpunkt.
Für wen sich dieser Workflow besonders lohnt
Aus meiner Sicht ist das Setup vor allem für drei Gruppen spannend:
- Agenturen, die schneller zu brauchbaren Erstanalysen kommen wollen, ohne jedes Mal den gleichen Recherche-Aufwand zu haben.
- Inhouse-SEOs, die Wettbewerber, Themenfelder und Marktbewegungen effizienter einordnen wollen.
- Performance Marketer und digitale Strategen, die SEO, Paid und zunehmend auch AI-Search-Signale zusammen denken wollen, statt jede Perspektive für sich zu betrachten.
Immer dann, wenn ein Team schneller zu einer ersten soliden Einschätzung kommen will, ist dieser Workflow interessant.
So kann man das selbst nachbauen
Der technische Teil wirkt am Anfang oft größer, als er am Ende ist.
Es gibt bereits Grundlagen und Dokumente dafür, wie sich SE Ranking per API und über MCP in solche Abläufe einbinden lässt. Mein Fokus hier ist deshalb bewusst nicht eine technische Schritt-für-Schritt-Anleitung bis auf Endpoint-Ebene, sondern eher die Praxisfrage: Wie setzt man das so auf, dass es im Alltag wirklich nützlich wird?
Wenn du das selbst nachbauen willst, würde ich es ungefähr so angehen:
- die technische Verbindung zwischen SE Ranking, MCP und Claude sauber einrichten. Hier ein Link zum SE Ranking SEO MCP Artikel, der dir zeigt, wie du das machen kannst.
- in Claude ein eigenes Projekt für diese Art von Analysen anlegen. Wichtig ist es, klare Instructions hinterlegen, damit die Ergebnisse konsistent werden.
- Kontextdateien ergänzen, die bei Struktur und Bewertung helfen.
- einen Prompt bauen, der nicht nur Daten abfragt, sondern auch Einordnung verlangt. Hier ein Beispiel-Prompt, der helfen kann.
Das macht den Einstieg aus meiner Sicht relativ einfach, gerade wenn man so ein Setup erstmal selbst ausprobieren will.
Wenn du dir die Grundlagen anschauen willst, ist die SEO API von SE Ranking ein guter Startpunkt. Dort findest du die API-Dokumentation, die MCP-Anbindung und die verschiedenen Datenbereiche. Aktuell kannst du bei SE Ranking mit einer 14-tägigen Testphase starten und erhältst dabei bis zu 100.000 kostenlose API-Credits.
Was das Setup nicht ersetzt
Damit das hier nicht zu gut klingt: Natürlich hat auch dieser Ansatz Grenzen.
Das Ergebnis ist nicht automatisch perfekt. Der Prompt muss sauber sein. Die Instructions im Projekt müssen sitzen. Und die menschliche Einordnung bleibt wichtig.
Ich würde so ein Setup nie als Ersatz für Erfahrung verkaufen.
Für mich ist es eher ein sehr effizienter Startpunkt.
Claude nimmt mir in diesem Ablauf viel manuelle Extraarbeit ab. Die eigentliche Bewertung – also Priorisierung, Kontext, Business-Relevanz und strategische Entscheidung – bleibt aber bei mir.
Genau deshalb funktioniert das für mich so gut: nicht als Autopilot, sondern als Werkzeug auf einer sauberen Datenbasis.
Mein Fazit
Für mich ist die Kombination aus SE Ranking API, MCP und Claude eines der praktischsten Setups, die ich aktuell im Marketing-Alltag nutze.
Nicht, weil damit plötzlich alles automatisch läuft. Sondern weil einer der nervigsten Teile der Arbeit deutlich kleiner wird: das manuelle Zusammensuchen, Sortieren und Vorsortieren von Daten.
Entscheidend sind für mich drei Dinge:
- direkter Zugriff auf belastbare Daten
- ein sauber aufgebautes Claude-Projekt
- ein Prompt, der mehr macht als nur „mach mal eine Analyse“
Wenn das zusammenkommt, ist Claude für mich kein Ersatz für Erfahrung, aber ein sehr nützliches Tool.
Ich komme schneller zu einer ersten Einschätzung, mit der ich weiterarbeiten kann, habe einen besseren Ausgangspunkt für strategische Überlegungen und verliere deutlich weniger Zeit in Tool-Wechseln und Copy-Paste.
Wenn du mit Claude arbeitest und deine Wettbewerbsrecherche effizienter machen willst, lohnt es sich aus meiner Sicht definitiv, das einmal selbst zu testen.
Hier kannst du die kostenlose Testversion von SE Ranking starten → und erhältst dabei direkt bis zu 100.000 API-Credits zum Ausprobieren.
