Content für Google + AI optimieren

Du hast bestehende Artikel, Landingpages oder Shop-Texte und willst sie für moderne Suche fit machen — gleichzeitig für Google und für ChatGPT/Perplexity. Der Content Optimizer scannt, bewertet und schlägt konkrete Änderungen vor.

Was ist der Content Optimizer?

Anders als der AI Content Editor, der Artikel von Grund auf generiert, arbeitet der Optimizer auf bestehendem Material. Er holt sich die URL (oder einen Plain-Text-Block), analysiert SEO-Faktoren (Title, Meta, H-Struktur, Keyword-Density, interne Links, Schema), GEO-Faktoren (Zitierfähigkeit für LLMs, Faktendichte, Quellenangaben) und Lesbarkeit. Output: priorisierte Vorschläge, die du einzeln annehmen oder ablehnen kannst.

Analyse starten

In der UI: Content → Content Optimizer → Neue Analyse. Per API entweder mit URL:

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/analyze \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://meinedomain.de/blog/vegane-proteine"}'

…oder mit Rohtext + Ziel-Keyword:

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/analyze \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_TOKEN" \
  -d '{"text": "Lorem ipsum…", "keyword": "vegane proteine"}'

Kostenpunkt: 5 Credits. Asynchron — antwortet mit HTTP 202 und einer Analyse-ID.

Status pollen

Eine Analyse braucht typisch 10–20 Sekunden (Scraping + Score-Berechnung + Suggestion-Generation). UI pollt automatisch. Per API:

curl https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/{id} \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_TOKEN"

Wenn status: completed, sind Score und suggestions[] gefüllt.

Vorschläge prüfen

Eine Analyse liefert üblicherweise 15–25 Suggestions, jeweils mit:

• Kategorie — title, meta, h1, keyword_density, semantic, faq, schema, citation, …
• Priorität — high, medium, low
• Diff — Vorher/Nachher-Vergleich (Side-by-Side in der UI)
• Begründung — warum der Vorschlag deinen Score hebt

Geh die High-Priority-Vorschläge zuerst durch. Häufige Volltreffer: Title zu lang/zu generisch, fehlende H2-Hierarchie, kein FAQ-Schema, zu wenig externe Quellen-Zitate (für GEO entscheidend).

Vorschläge anwenden

Markiere die Suggestions, die du übernehmen willst, und schick sie zurück:

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/content-optimizer/{id}/apply \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_TOKEN" \
  -d '{"suggestion_ids": ["sug_123", "sug_124", "sug_125"]}'

Kostenpunkt: 5 Credits. Antwort enthält den optimierten Text/HTML, fertig zum Übernehmen ins CMS.

Best Practices

• Title — Hauptkeyword im ersten Drittel, max 60 Zeichen, klares Versprechen.
• Meta-Description — 140–160 Zeichen, aktiv formuliert, mit CTA.
• H1 — eindeutig, einmalig pro Seite, enthält das Hauptkeyword.
• Semantische Keywords — die Begriffe aus related[] deiner Keyword-Recherche durchstreuen (Keyword-Recherche mit dem Explorer).
• FAQ-Schema — strukturierte Daten + sichtbare FAQ-Sektion. Beides: Google liebt's, LLMs zitieren es überproportional gerne.
• Citations — externe seriöse Quellen mit Link, eigene Aussagen mit Daten unterfüttern. Erhöht GEO-Score deutlich.

Content-Freshness als Folgeschritt

Optimieren ist kein Einmal-Job. Märkte ändern sich, SERPs auch. Plane einen Refresh-Rhythmus (z.B. quartalsweise für Top-Artikel). Der AI Content Editor unterstützt automatische Freshness-Checks und kann optimierte Versionen generieren — siehe AI Content Editor und Artikel-API.

Wer beides kombiniert — neue Artikel via Erster Artikel mit dem AI Content Editor und alte URLs via Optimizer — baut systematisch eine Site, die in Google-SERPs und in AI-Antworten präsent ist.