SMX 2022: Do It Yourself SEO Data Warehouse - Lisa Stober

SMX München 2022 | Lisa Stober | SEO Data Warehouse © 2022 solute GmbH | Alle Rechte vorbehalten.
Do It Yourself SEO
Data Warehouse:
Potenziale finden &
Maßnahmen ableiten
© Nickelodeon/Viacom

Das bin ich! Lisa Stober
• 5 Jahre SEO
• Inhouse SEO bei solute GmbH
• billiger.de & shopping.de
• Burda Home
• daskochrezept.de
• einfachbacken.de
• eatbetter.de
• Mitglied BVDW
Expertenbeirat SEO
• Gründerin von SEO SOUL
• SEO-Mentoring &
Coaching
…großer Spongebob-Fan

Wieso bin ich
hier? 🙏

Welcome! © Nickelodeon/Viacom

Was euch
erwartet

Was schauen wir uns an?
1. Wofür brauchst man ein Data Warehouse?
2. Wo fängt man an?
3. Welche Tools verwendet man?
4. Wie sieht der Entwicklungsprozess aus?
5. Wie baut man die Reportings?
6. Welche Arbeitssichten & Views haben wir?
7. Geht das auch in einfach?

Was nehmt ihr aus diesem Vortrag mit?
Erste Schritte
für ein DW
Viele kostenlose
Tools für ein DW
Keine Angst
anzufangen!
Erstellung auch
in Eigenregie
möglich
Tipps für
interessante
Reports
Endlich ins Tun
kommen!

Was euch erwartet
Was euch NICHT erwartet
Tiefergehende
Analysen
Technische
Details
How To‘s
für die
Tools
Grobes
Grundgerüst
Einblicke ins
billiger.de
DW
Simple
Tipps für
Reportings
Erste
Schritte für
euer DW

1. Wofür ein
Data Warehouse?

SEO Data
Warehouse

2. Wo fängt
man an?

Hand aufs Herz:
Wieso habt ihr noch nicht
mit einem SEO Data
Warehouse angefangen?

Eisenhower Matrix
Wichtigkeit
Dringlichkeit
Wichtig /
Dringend
Wichtig /
Nicht Dringend
Nicht Wichtig /
Nicht Dringend
Nicht Wichtig /
Dringend

Eisenhower Matrix
Wichtigkeit
Dringlichkeit
Zu viel mit
solchen
Themen
beschäftigt
Wichtig /
Dringend
z.B. Server Ausfall /
URLs kaputt
Nicht Wichtig /
Nicht Dringend
z.B. Dokumentationen
anlegen
Nicht Wichtig /
Dringend
z.B. CM möchte an
Kategorie arbeiten.
Wichtig /
Nicht Dringend
z.B. Data Warehouse

Eisenhower Matrix
Wichtigkeit
Dringlichkeit
Wichtig /
Dringend
z.B. Server Ausfall /
URLs kaputt
Wichtig /
Nicht Dringend
z.B. Data Warehouse
Nicht Wichtig /
Nicht Dringend
z.B. Dokumentationen
anlegen
Hier spielt
die Musik!
Nicht Wichtig /
Dringend
z.B. CM möchte an
Kategorie arbeiten.

Nicht zu vergessen…

3. Welche Tools
verwenden?

3. Welche Tools verwenden?

Daten-Quellen

xtract ransform oad
Screaming Frog R-Skript
Crawler Skript
Daten
anreichern
Daten sammeln & extrahieren

• Wofür braucht man das Tool?
• Frontend Portal-Daten bekommen
• Technische Daten (Status Codes etc.)
• Was kann das Tool?
• Automatisiertes Crawling
• Custom Extractions
• Was kostet das Tool?
• ca. 178 € pro Jahr -> Sehr günstig
Screaming Frog

• Website Monitoring
• Tracken, ob Custom Extractions funktionieren
• Automatisiertes Tracking mehrfach am Tag
(bspw. alle 30 Minuten)
• Sicherstellen, dass Custom Extractions noch
stehen
• 40 URL Checks ab 19 $ pro Monat
Tipp: Testomato

Google Search Console API
• KPIs: Clicks, Impressions, CTR, Position
• Querys
• Kombination aller Metriken über eine Tabelle
möglich
• Über die API alle Daten abfragen (nicht nur
Limit von 1.000 Zeilen)
• Kostenlos
https://bit.ly/3J7MGUH

Google Search Console API

R-Skript
• Wofür braucht man das?
• Die Daten müssen aus den Tools extrahiert und
anschließend in die richtige Form gebracht
werden
• Das Skript wandelt die Daten in entspr. Format
um, reichert sie an & lädt sie in Big Query
• kostenlos

R-Skript
Integer
String

Google Big Query
• Datenbank in der alle Daten zusammengeführt
werden
• Daten überall abrufbar  Vorteil zu lokal
• Sehr schnell, unkompliziert
• Abhängig davon wie viele Daten man abfragt
• Sehr günstig -> Momentan 25 €/Monat

Tipp: Begrenzt euer tägliches
Abfragevolumen bei Big
Query -> Sonst kanns teuer
werden.

KNIME
• Daten aus Big Query abfragen
• Daten abfragen, Daten anreichern
• Daten filtern, Daten exportieren
• Kostenlos in der Basis-Version

KNIME Abfragen für komplette DB Tabellen

Google Data Studio
• Reports & Arbeitssichten bauen
• Visualisierung der Daten
• Visualisieren
• Tabellen miteinander verbinden
• Autom. E-Mail Reportings schicken
• kostenlos

4. Entwicklungs-
prozess

4. Entwicklungsprozess

Zeitlicher Ablauf
ETL aufsetzen Erste Reports
November 2020
Oktober 2020
Daten QS
Februar 2021
Views
Konzeption & Aufsetzen = 80 % der Arbeit Reports = 20 % der Arbeit
Start der
Konzeption
Testomato
aufgesetzt
Custom
Extractions
definiert
Dezember 2020
Ab Januar 2021 März 2021
Finalisierung
Mai 2021
ab August 2021

Tipp: Nutzt ein Tool für agiles Projektmanagement
- JIRA oder ähnliches PM-Tool
- notion.so (kostenlos!) bietet Kanban-Funktion in der sich Tickets erstellen lassen
=> Kompletten Prozess dokumentiert & man kann sich Tickets hin und her schieben

Tipp: Erstellt Dokumentationen
- Doku kann man auch super in Notion erstellen
- Custom Extractions // Einstellungen für Tools etc.

Dimensionen des billiger.de Data Warehouse
52
Custom Extractions
15
Tabellen in Big Query
12
Views
16 Mio.
gefundene Link pro Woche
50
Data Studio Reports
27 h
Crawlzeit pro Woche

5. Wie Reports bauen?

5. Wie Reports
bauen?

Wo waren
wir stehen
geblieben?

Analyse Google
Updates pro
Themenfeld

Spam Update 1 & 2 haben uns
getroffen.
July Core hat wieder einen
kleinen Uplift gebracht

Aber fangen wir
ganz vorne an…

Schritt 1: Crawling mit Screaming Frog

Breadcrumb
rausziehen
Xpath-Funktion:
//div[@id =
`breadcrumbs`]/ul/li/a

Custom Extractions
anlegen

Xpath, um Breadcrumb-
Elemente zu extrahieren

Crawl starten &
prüfen, ob richtig
gezogen wird

Schritt 2: Upload des Crawls in Big Query
Ganz viel Magic mit R, um
Crawl in Big Query zu laden

Schritt 2: Upload des Crawls in Big Query
Daten in Big Query
sichten

Schritt 3: View anlegen
SQL-Statement
schreiben
Output
anschauen

Schritt 3: Daten in Data Studio visualisieren
1
2
3
7
Bericht
anlegen
4
5
6

Neue Tabelle
hinzufügen
Diagramm
hinzufügen

Daten-
Quelle
Daten-Quelle
auswählen

KPIs
KPIs wählen

Diagramm in
Zeitachsendiagramm
ändern
Zeitraum =
Benutzerdefiniert |
Datumsbereich
anpassen
Datums-
bereich

Datumspunkte der
Updates einfügen
(leider händisch)
Update-Datum
einfügen
Elemente
gruppieren hilft

Anzeige
optimieren
Anzahl der Reihen
erhöhen
*Achtung: Kann Aussagekraft der
einzelnen Graphen verschlechtern

Filterung
hinzufügen
Steuerfeld = KPI
auswählen
Steuerelement
hinzufügen

Title Varianten
Report

Crawl-Daten
Meta-Title, Address etc.
GSC-Daten
Clicks, Impressions, CTR
Anreicherung
um Title-
Varianten
+
+

Title Geddon
Filtern auf
1 URL

6. Arbeits-
sichten (Views)

Keyword
Kannibalisierung

6. Arbeitssichten / Views

Inkonstistente
Anker-Texte

Schritt 1: Unterschiedl. Anker identifizieren
15
unterschiedliche
Anchor-Texte

Schritt 2: All_inlinks-Abfrage in KNIME
Google Auth. &
Zugriff auf
BigQuery
SQL-Abfrage
Knoten
hinzufügen
Knoten
hinzufügen

Darauf achten,
dass man
sorgfältig vorfiltert
Nur Daten des
letzten Crawls
ziehen
SQL Statement
einfügen

Unnötige Spalten
& Zeilen entfernen
Tabelle
konfigurieren

Hierfür: Zwei weitere
Knoten ergänzen
Filter-Knoten
nutzen

Knoten konfigurieren
Zeilen & Spalten
entfernen

Schritt 3: Quelle identifizieren
Anchor stammen aus
Produktbeschreibung
Link_path
identifizieren

Schritt 3: Quelle identifizieren
Übeltäter
aufspüren ;-)

H1 ist nicht
Top Query

Crawling-
Reports

Extremer Anstieg
an 200ern (mehr
als verdoppelt)

Schritt 1: 200er Codes in Liste durchsuchen
Texte auf Paging-Seiten dupliziert
worden. Sprungmarken zu
Autoren daher vervielfältigt.

Schritt 2: Identifikation auf dem Portal

Nach Bugfix hat
sich normalisiert

E-Mail Reports

E-Mail Reportings einrichten

7. Geht das in
einfach?

Lest mal
hier rein!
7. Geht das auch in einfach?
https://bit.ly/37goMbo
https://bit.ly/3J7MGUH

10 Key
Takeaways

- 1 –
Legt endlich los!

- 2 –
Wichtig/Dringend bringt
euch nicht weiter!

- 3 –
Der Aufbau eines DW ist
kein Hexenwerk

- 4 –
Tools sind (fast) alle
kostenlos

- 5 –
Screaming Frog ist
mächtig

- 6 –
Investiert Zeit und lernt
KNIME

- 7 –
Holt euch intern/extern
Unterstützung

- 8 –
Seid mutig und legt los!

- 9 –
Hört auf zuzuhören und
FANGT AN!

- 10 –
Plant noch heute 1 h /
Woche in der ihr euch
mit DW beschäftigt.

Wollt ihr noch
mehr wissen?

Schaut euch meinen
Artikel zum Thema
SEO-Data-Warehouse an
https://bit.ly/3MKrq9D

Die solute GmbH
sucht SEOs…
https://karriere.solute.de/

Folien: schreibt mir eine Mail ;-)
E-Mail: lisa.stober@seosoul.de
SEO-Coachings: https://seosoul.de/
@seo.soul.official
@SEO_Soul_off
Kontakt
bspw. zum Thema wie erstelle ich ein Data Warehouse?

Fragen?
@SEO_Soul_off
seosoul.de/seo-
coachings
@seo.soul.official

Weiterführende Links
- KNIME Einführung: https://www.gettraction.de/blog/knime-fur-anfanger/
- Daten per KNIME aus GSC abfragen: https://www.gettraction.de/blog/google-
search-console-api-mit-knime-abfragen/
- Daten per KNIME in Big Query laden:
https://www.gettraction.de/blog/event/seokomm-2019-screamingfrog-knime-
und-google-bigquery/
- SEO Data Warehouse aufsetzen: https://www.seosoul.de/do-it-yourself-seo-
data-warehouse

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