- 05. August 2025
- Lesezeit: 5 Min.
Interview - SEO Automatisierungen im E-Commerce
Im heutigen Interview sprechen wir mit SEO-Experte Antonio Blago über die Rolle von Automatisierungen im E‑Commerce. Er zeigt, welche speziellen Herausforderungen und Chancen in diesem Bereich bestehen – und erklärt, wie Onlinehändler mit smarten SEO-Tools ihre Sichtbarkeit in Google nachhaltig steigern und sich im hart umkämpften Markt gezielt abheben können.
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Hallo Antonio, lass uns direkt einsteigen. Was verstehst Du unter SEO-Automatisierung im E-Commerce?
SEO-Automatisierung bedeutet für mich, repetitive, manuell fehleranfällige Prozesse zu standardisieren und mit Datenfeeds, APIs oder KI steuerbar zu machen. Das reicht von der automatisierten Generierung von Meta-Daten über das Clustern von Keywords bis hin zu Indexierungs-Checks. Der Vorteil: einmal aufgebaute Automatisierungen laufen dauerhaft im Hintergrund, liefern Daten und sparen jeden Monat viele Stunden manueller Arbeit.
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Welche SEO-Prozesse lassen sich im E-Commerce am effektivsten automatisieren?
- Redirect-Mapping bei Relaunches: Anstatt tausende alte URLs händisch auf neue Pfade zu leiten, können Skripte wie mein Shopify Redirect Automatisierungstool automatisch Weiterleitungen generieren und in Matrixify importieren. Das schützt Rankings und sichert Sichtbarkeit.
- Meta-Daten-Erstellung: Titles und Descriptions lassen sich aus Produktdaten, USPs und Keyword-Clustern automatisiert generieren – individualisiert genug, um Klicks zu steigern.
- Keyword-Clustering & Mapping: Mit KI, SEO APIs und Python können tausende Keywords in sinnvolle Kategorien geclustert und direkt auf Shop-Strukturen gemappt werden.
- Indexierungs-Überwachung: Mit meinem Indexing Checker sehe ich in Sekunden, welche Seiten indexiert sind und wo Google aussteigt.
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Wie hat sich Deine SEO-Strategie verändert, seitdem Du Automatisierungen einsetzt?
Früher war SEO ein Mix aus punktuellen Analysen und vielen manuellen Eingriffen. Heute habe ich ein System, das mir laufend Daten liefert und Handlungsempfehlungen gibt. Dadurch kann ich strategisch arbeiten: Welche Kategorien bringen wirklich Umsatz? Wo verschwenden wir Crawl-Budget? Welche Produktvarianten lohnen sich im Index? Ich treffe Entscheidungen datengetrieben und spare operative Zeit.
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Welche Voraussetzungen müssen im Shop oder Tech-Stack gegeben sein?
Automatisierung setzt auf Struktur. Ein Shop braucht:
- saubere Datenbasis (Produktinformationen, Varianten, Beschreibungen)
- API-Zugänge (z. B. zu Search Console, Analytics, Shopify)
- technische Standards wie funktionierende Canonicals, eine gepflegte Sitemap und konsistente URL-Strukturen
Ohne diese Basis ist Automatisierung wie ein Schnellzug auf kaputten Gleisen.
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Welche Tools oder Technologien nutzt Du aktuell zur Automatisierung deiner Prozesse?
- Python: für API-Abfragen (Search Console, DataForSEO, SISTRIX), für Clustering, Redirect-Mappings und Indexierungstests.
- NeuronWriter: um Content semantisch gegen Top-Konkurrenz zu prüfen und automatisch mit den richtigen Keywords anzureichern.
- ChromaDB: eine Vektor-Datenbank, mit der Content, Produkte und Keywords nach semantischer Nähe geclustert werden können.
- Google Apps Script & Notion/Asana: für Reporting- und Task-Automation, sodass auch Teams sofort mit den Ergebnissen arbeiten können.
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In welchen Bereichen siehst Du den größten Nutzen?
- Produktvarianten-Handling: Bei größeren Shops gibt es viele Produkte sowie Varianten. Automatisiert steuere ich, welche Varianten indexiert werden und welche über Filter & Canonicals gebündelt bleiben.
- Redirects bei Relaunches: Für große Relaunches mit über 50.000 URLs habe ich Skripte entwickelt, die 404-Fehler verhindern und alte SEO-Signale auf neue Shopify-Strukturen überführen.
- Content-Automatisierung: Erfahrungsberichte, FAQs und Blogartikel lassen sich über Datenfeeds, Schema-Markup und KI unterstützen – ohne Qualitätseinbußen.
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Wie gehst Du bei der automatisierten Erstellung von Meta-Daten vor?
Ich arbeite mit Prompt Templates, die zur Markensprache passen und sich aus Produktdaten und Keyword-Clustern speisen.
Beispiel: „[Produktname] aus [Material] – jetzt [USP] entdecken.“ KI sorgt für Variationen und testet Formulierungen, sodass nicht jede Seite gleich klingt. Die CTR-Daten aus der Search Console zeigen mir, welche Version am besten funktioniert – diese Infos fließen zurück in den Prozess.
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Wie vermeidest Du Duplicate Content bei automatisierter Content-Erstellung?
Duplicate Content ist eine der größten Gefahren, wenn man Prozesse automatisiert. Mein Ansatz ist deshalb zweistufig:
- Human in the Loop
Automatisierung erstellt Vorschläge, clustert Inhalte oder generiert Meta-Daten – aber die finale Kontrolle übernimmt immer ein Mensch.
So stellen wir sicher, dass Texte einzigartig bleiben und sich sinnvoll in die Markenbotschaft einfügen. - SERP Overlap Analyse
Mit Tools und eigenen Skripten prüfe ich regelmäßig, ob mehrere Seiten derselben Domain auf das gleiche Keyword
ranken und sich gegenseitig kannibalisieren. Wenn ja, konsolidiere ich Inhalte oder steuere Canonicals und interne Links gezielt. - Praxisbeispiele aus Branchen
- Fashion:
Farb- und Größenvarianten indexiere ich nur dann, wenn Suchvolumen vorhanden ist.
Andernfalls setze ich Canonicals oder nutze Filter-Logiken.
So bleibt der Shop nutzerfreundlich, ohne dass Google unnötig viele ähnliche Seiten crawlt. - Health:
Bei Nahrungsergänzungsmitteln entstehen ähnliche Texte durch unterschiedliche Packungsgrößen.
Hier differenziere ich semantisch – z. B. mit Benefits („Einstiegspack“ vs. „Vorratspack“),
Anwendungshinweisen oder FAQs. So wird jede Variante einzigartig und relevant.
- Fashion:
Auf diese Weise kombiniere ich Automatisierung und Qualitätskontrolle.
Das Ergebnis: Skalierbare Content-Erstellung ohne Duplicate-Content-Fallen –
und eine klare Differenzierung dort, wo es SEO-technisch und für den Nutzer am meisten Sinn macht.
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Wie überwachst Du automatisiert die Auswirkungen deiner SEO-Maßnahmen?
Hierzu nutze ich API-basierte Dashboards. Die GSC API liefert Klicks, Impressionen, CTR und Positionen pro Keyword. Mit meinem Indexing Checker tracke ich zusätzlich, welche Seiten im Index sind. SISTRIX liefert Sichtbarkeitswerte, die ich mit Umsatzdaten korreliere. So sehe ich, welche SEO-Maßnahmen Umsatz heben.
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Welche KPIs trackst Du regelmäßig?
Um den Erfolg von SEO-Automatisierungen im E‑Commerce messbar zu machen, eignen sich vor allem diese Kennzahlen:
- Klickveränderung pro Cluster: um Gewinner und Verlierer zu identifizieren
- Indexierungsquote: wie viel % der Seiten sind im Google-Index?
- CTR-Veränderungen: zeigt Erfolg von Meta-Optimierungen
- Anteil rankender Produkte: pro Kategorie
- Crawl-Budget: wird es effizient auf die wichtigsten Seiten verwendet?
- Umsatzkorrelation: welche Seiten bringen echten Umsatz, nicht nur Traffic
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Gab es Fälle, in denen Automatisierung Probleme gemacht hat?
Ja, Automatisierung ist kein Freifahrtschein.
Ich habe in Projekten erlebt, wie schnell Fehler im großen Maßstab eskalieren können,
wenn keine Kontrollmechanismen eingebaut sind.
Beispiele aus der Praxis:
Eine fehlerhafte Redirect-Liste hat über 100 Seiten in eine Endlosschleife geschickt.
Das führte dazu, dass Google diese URLs immer wieder crawlen wollte,
was das Crawl-Budget massiv belastet hat und gleichzeitig Nutzer in Sackgassen gelotst wurden.
Ein anderes Beispiel: Zu generische Meta-Templates führten zu Keyword-Stuffing.
Auf den ersten Blick wirkte alles korrekt, aber die Titles waren am Ende zu unnatürlich
und haben CTR sowie Rankings eher geschadet als genutzt.
Die wichtigste Lehre: Automatisierung braucht ein „Safety Net“ aus Monitoring:
- Jede große Änderung wird mit Testläufen im sicheren Umfeld geprüft.
- Redirect-Listen lasse ich automatisiert validieren, bevor sie live gehen.
- Meta-Daten werden auf Einzigartigkeit und Länge hin überwacht.
- Indexierungsraten und SERP-Performance tracke ich kontinuierlich über die GSC API.
Am Ende geht es darum, Automatisierung mit Human in the Loop zu kombinieren:
Maschinen übernehmen die Masse, Menschen kontrollieren die Qualität.
Nur so lassen sich Fehler früh erkennen und korrigieren, bevor sie große Schäden anrichten.
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Wie stellst Du sicher, dass alles konform mit Google bleibt?
Ich halte mich an Googles Richtlinien bzw. was bei Konkurrenten gut funktioniert. KI-Texte werden semantisch geprüft, Duplicate Content ausgeschlossen, strukturierte Daten validiert. Automatisierung darf nie gegen Nutzerinteresse oder Richtlinien laufen – sonst ist der Schaden größer als der Nutzen.
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Wohin entwickelt sich SEO-Automatisierung im E-Commerce aus deiner Sicht?
SEO-Automatisierung steckt aktuell noch in den Kinderschuhen.
Viele Unternehmen experimentieren mit KI-Tools, Skripten oder Automatisierungen,
aber oft fehlen noch die Basics: saubere Datenfeeds, klare URL-Strukturen oder ein durchdachtes Tracking.
Ohne dieses Fundament kann Automatisierung mehr Chaos als Nutzen stiften.
Trotzdem ist die Richtung klar:
- Conversational Search & AI Overviews:
Inhalte müssen automatisiert so aufbereitet werden, dass sie auch in Antwortmaschinen und Chatbots sichtbar sind. - Indexierungssteuerung:
Systeme müssen entscheiden, welche Seiten in den Index gehören und welche besser konsolidiert oder ausgefiltert werden. - Human in the Loop:
Automatisierung darf nicht blind laufen, sondern braucht Kontrolle und Feintuning.
Wir stehen also an einem spannenden Punkt: Die Technologie ist schon da,
aber viele Prozesse sind noch experimentell.
In den nächsten Jahren wird sich zeigen, wer es schafft, aus Tests stabile, skalierbare Workflows zu bauen –
und damit echten Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
In meinem Mitgliederbereich im Kurs SEO-Automationen zeige ich dir,
wie du Python für Keyword-Clustering, Redirect-Mappings, Indexierungs-Checks und GSC-Reporting nutzt.
Du bekommst fertige Skripte, Vorlagen und Videos, damit du alles sofort in deinem Shop anwenden kannst.
Gerne!
Experte: Antonio Blago
Antonio Blago ist SEO- und Datenanalyst mit Fokus auf Automatisierung im E-Commerce. Mit seinem Neuro-SEO System® entwickelt er datengetriebene Strategien, die weit über klassische Suchmaschinenoptimierung hinausgehen. Er arbeitet mit Marken wie u.a. PURELEI, Merz b. Schwanen oder Doktor Health und kombiniert technische SEO, Content-Architektur und KI-Automatisierung, um Wachstum skalierbar und nachhaltig zu machen.
Seine Website findest Du unter antonioblago.de.
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Interviewer: Andreas Schudey
Andreas ist der Gründer von Dein SEO Kurs. Auf der Plattform hast Du verschiedene Möglichkeiten, selber SEO zu lernen, beispielsweise mit dem SEO Online Kurs oder einem SEO Webinar.
Im Fokus steht dabei immer, die wichtigsten SEO Strategien und Rankingfaktoren praxisnah und verständlich zu vermitteln.
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