Florian Elbers
Optimieren großer Websites mit Screaming Frog & Excel
Florian Elbers
@macseoblog.de
http://www.florianelbers.de
2009 – 2011 seoFactory
2011 – 2013 The Reach Group
2013 – heuteComputerbild.de
Über mich
OptimierungAuswertungCrawlingIdentifikation
Verbesserung der
Crawlability durch interne
Verlinkung, etc.
Richtig einstellen des
Crawlers mit RegEx
Vergleich mit anderen
Seitentypen, Gesamtwebsite
oder Mitbewerbern
Festlegen der zu
optimierenden Seitentypen /
Ordner / Templates
Vorgehen
Crawling konzentrieren mit Regulären
Ausdrücken (RegEx)
Bestimmte Dateitypen, z. B.
• http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.doc
• http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.gif
• http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.jpg
• http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.ppt
• http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.pptx
• http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.txt
• http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.xml
Suchseiten / Seiten mit Parametern, etc.
• http://.*?.beispiel.de/suche/.*
• http://.*?.beispiel.de.*??.*?
Vollständige RegEx-Liste zum Download
• http://www.macseoblog.de/sf-regex.txt
Fallweise: CSV-Export bereinigen
Suchen nach:
• r+","
Ersetzen durch:
• ","
Suchen nach:
• r[^"]
Ersetzen durch nichts
Verteilung der Seitentypen
=ZÄHLENWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWENN(Blatt1!B:B;"2
00")
Beispiel Downloadseiten
Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags
Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level
Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1
Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2
Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4
Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4
Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4
Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
Alle Title-Tags befüllt?
=ZÄHLENWENNS(Blatt1!D:D;”<>0";Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENW
ENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")
Beispiel Downloadseiten
Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags
Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level
Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1
Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2
Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4
Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4
Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4
Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
Alle Meta-Descriptions befüllt?
=ZÄHLENWENNS(Blatt1!F:F;”<>0";Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWE
NNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")
Beispiel Downloadseiten
Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags
Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level
Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1
Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2
Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4
Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4
Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4
Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
Länge der Title-Tags und Meta-Descriptions
=SUMMEWENNS(Blatt1!F:F;Blatt1!B:B;Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!F:F;"<>0")/ZÄHLE
NWENNS(Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!F:F;"<>0")
Beispiel Downloadseiten
Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags
Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level
Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1
Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2
Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4
Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4
Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4
Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
Längenverteilung der Title-Tags
=SUMMEWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!D:D;">=30";Blatt1!D:D;"<=39";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/Z
ÄHLENWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")
Detailansicht Länge Title-Tags
Titles Kategorie Unterkategorie Download Hersteller Review Screenshots
<30 0% 0% 0% 0% 0% 0%
30-39 43% 0% 29% 0% 0% 0%
40-49 36% 2% 40% 14% 8% 26%
50-59 21% 24% 23% 75% 43% 43%
60-69 0% 37% 6% 10% 31% 21%
70-79 0% 19% 2% 1% 14% 8%
>79 0% 18% 0% 0% 4% 1%
Vorhandene Meta-Tags und Verteilung
=ZÄHLENWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!O:O;"noindex,follow")/ZÄHLENW
ENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")
Beispiel Downloadseiten
Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags
Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level
Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1
Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2
Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4
Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4
Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4
Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
Durchschnittliche Anzahl der internen Links auf die Zielseiten
=SUMMEWENNS(Blatt1!Q:Q;Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWENNS(
Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")
Beispiel Downloadseiten
Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags
Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level
Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1
Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2
Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4
Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4
Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4
Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
Mit wie vielen Klicks sind die Seiten durchschnittlich erreichbar?
=SUMMEWENNS(Blatt1!N:N;Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWENN(B
latt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")
Beispiel Downloadseiten
Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags
Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level
Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1
Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2
Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4
Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4
Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4
Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
50% der Downloads erst mit 4 Klicks oder mehr erreichbar
=ZÄHLENWENNS(Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!N:N;"4")/ZÄHLENWENN(Blatt1!A:A;"htt
p://www.beispiel.de/kategorie/*")
Detailansicht Crawlability
Level Kategorie Unterkategorie Download Hersteller Review Screenshots
0 0% 0% 0% 0% 0% 0%
1 57% 0% 0% 0% 0% 0%
2 43% 100% 5% 1% 11% 1%
3 0% 0% 45% 12% 10% 6%
4 0% 0% 25% 54% 36% 48%
5 0% 0% 13% 20% 21% 24%
6 0% 0% 7% 7% 11% 12%
7 0% 0% 3% 4% 7% 6%
8 0% 0% 1% 2% 3% 2%
9 0% 0% 0% 1% 1% 1%
10 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Crawlability-”ABC”-Analyse
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
AnteildererreichtenUnterseiten
Klicks von der Startseite aus
Kategorie Unterkategorie Download Hersteller Review Screenshots
Optimierungsansatz
Ein Entfernen der Brand im Title derjenigen Seiten über 70 Zeichen verringert deren durchschnittliche
Länge in eine optimale Größenordnung
Optimierung der Title-Tags
Ø 79  Ø
63
Optimierung der Linktexte
0.84
2.24
1.79
-
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
Durchschnittliche Anzahl verschiedener Linktexte der auf untersuchte Seitentypen eingehenden Links
Sichtbarkeitsentwicklung
Interne Verlinkung + Crawlability + Linktexte

Optimieren großer Websites mit Screaming Frog & Excel - Campixx 2014

  • 1.
    Florian Elbers Optimieren großerWebsites mit Screaming Frog & Excel
  • 2.
    Florian Elbers @macseoblog.de http://www.florianelbers.de 2009 –2011 seoFactory 2011 – 2013 The Reach Group 2013 – heuteComputerbild.de Über mich
  • 3.
    OptimierungAuswertungCrawlingIdentifikation Verbesserung der Crawlability durchinterne Verlinkung, etc. Richtig einstellen des Crawlers mit RegEx Vergleich mit anderen Seitentypen, Gesamtwebsite oder Mitbewerbern Festlegen der zu optimierenden Seitentypen / Ordner / Templates Vorgehen
  • 4.
    Crawling konzentrieren mitRegulären Ausdrücken (RegEx) Bestimmte Dateitypen, z. B. • http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.doc • http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.gif • http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.jpg • http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.ppt • http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.pptx • http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.txt • http://.*?.beispiel.de/.*?/.*?.xml Suchseiten / Seiten mit Parametern, etc. • http://.*?.beispiel.de/suche/.* • http://.*?.beispiel.de.*??.*? Vollständige RegEx-Liste zum Download • http://www.macseoblog.de/sf-regex.txt
  • 5.
    Fallweise: CSV-Export bereinigen Suchennach: • r+"," Ersetzen durch: • "," Suchen nach: • r[^"] Ersetzen durch nichts
  • 6.
    Verteilung der Seitentypen =ZÄHLENWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWENN(Blatt1!B:B;"2 00") BeispielDownloadseiten Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1 Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2 Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4 Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4 Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4 Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
  • 7.
    Alle Title-Tags befüllt? =ZÄHLENWENNS(Blatt1!D:D;”<>0";Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENW ENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*") BeispielDownloadseiten Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1 Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2 Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4 Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4 Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4 Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
  • 8.
    Alle Meta-Descriptions befüllt? =ZÄHLENWENNS(Blatt1!F:F;”<>0";Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWE NNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*") BeispielDownloadseiten Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1 Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2 Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4 Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4 Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4 Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
  • 9.
    Länge der Title-Tagsund Meta-Descriptions =SUMMEWENNS(Blatt1!F:F;Blatt1!B:B;Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!F:F;"<>0")/ZÄHLE NWENNS(Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!F:F;"<>0") Beispiel Downloadseiten Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1 Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2 Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4 Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4 Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4 Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
  • 10.
    Längenverteilung der Title-Tags =SUMMEWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!D:D;">=30";Blatt1!D:D;"<=39";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/Z ÄHLENWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*") DetailansichtLänge Title-Tags Titles Kategorie Unterkategorie Download Hersteller Review Screenshots <30 0% 0% 0% 0% 0% 0% 30-39 43% 0% 29% 0% 0% 0% 40-49 36% 2% 40% 14% 8% 26% 50-59 21% 24% 23% 75% 43% 43% 60-69 0% 37% 6% 10% 31% 21% 70-79 0% 19% 2% 1% 14% 8% >79 0% 18% 0% 0% 4% 1%
  • 11.
    Vorhandene Meta-Tags undVerteilung =ZÄHLENWENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!O:O;"noindex,follow")/ZÄHLENW ENNS(Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*") Beispiel Downloadseiten Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1 Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2 Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4 Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4 Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4 Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
  • 12.
    Durchschnittliche Anzahl derinternen Links auf die Zielseiten =SUMMEWENNS(Blatt1!Q:Q;Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWENNS( Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*") Beispiel Downloadseiten Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1 Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2 Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4 Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4 Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4 Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
  • 13.
    Mit wie vielenKlicks sind die Seiten durchschnittlich erreichbar? =SUMMEWENNS(Blatt1!N:N;Blatt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*")/ZÄHLENWENN(B latt1!B:B;"200";Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*") Beispiel Downloadseiten Vorhanden Durchschn. Länge Meta-Tags Typ Anteil Titles Descriptions Titles Descriptions NOODP noindex,follow Inlinks Level Kategorie 0% 100% 100% 42 144 100% 0% 2.408 1 Unterkategorie 5% 100% 100% 68 159 100% 0% 70 2 Download 52% 100% 100% 44 130 100% 0% 27 4 Hersteller 6% 100% 100% 55 68 0% 100% 5 4 Review 20% 100% 15% 60 165 0% 100% 8 4 Screenshots 18% 100% 100% 55 141 100% 0% 11 5
  • 14.
    50% der Downloadserst mit 4 Klicks oder mehr erreichbar =ZÄHLENWENNS(Blatt1!A:A;"http://www.beispiel.de/kategorie/*";Blatt1!N:N;"4")/ZÄHLENWENN(Blatt1!A:A;"htt p://www.beispiel.de/kategorie/*") Detailansicht Crawlability Level Kategorie Unterkategorie Download Hersteller Review Screenshots 0 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1 57% 0% 0% 0% 0% 0% 2 43% 100% 5% 1% 11% 1% 3 0% 0% 45% 12% 10% 6% 4 0% 0% 25% 54% 36% 48% 5 0% 0% 13% 20% 21% 24% 6 0% 0% 7% 7% 11% 12% 7 0% 0% 3% 4% 7% 6% 8 0% 0% 1% 2% 3% 2% 9 0% 0% 0% 1% 1% 1% 10 0% 0% 0% 0% 0% 0%
  • 15.
    Crawlability-”ABC”-Analyse 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 1 23 4 5 6 7 8 9 10 11 AnteildererreichtenUnterseiten Klicks von der Startseite aus Kategorie Unterkategorie Download Hersteller Review Screenshots
  • 16.
    Optimierungsansatz Ein Entfernen derBrand im Title derjenigen Seiten über 70 Zeichen verringert deren durchschnittliche Länge in eine optimale Größenordnung Optimierung der Title-Tags Ø 79  Ø 63
  • 17.
    Optimierung der Linktexte 0.84 2.24 1.79 - 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 DurchschnittlicheAnzahl verschiedener Linktexte der auf untersuchte Seitentypen eingehenden Links
  • 18.