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SEO

Auditieren, Planen und Umsetzen von SEO-Verbesserungen in den Bereichen technisches SEO, On-Page-Optimierung, strukturierte Daten, Core Web Vitals und Content-Strategie. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn der Nutzer bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen, SEO-Sanierung, Schema-Markup, Sitemap/Robots-Arbeiten oder Keyword-Mapping wünscht.

Was ist SEO?

Diese SEO-Fertigkeit verbessert die Sichtbarkeit in Suchmaschinen durch technische Korrektheit, Performance und Inhaltsrelevanz – ohne Tricks oder manipulative Muster. Sie unterstützt Entwickler und SEO-Experten bei der Prüfung von Crawlbarkeit und Indexierbarkeit, der Optimierung von Titel-Tags und Meta-Beschreibungen, der Implementierung strukturierter Daten (z. B. Article, Product, FAQPage), der Verbesserung der Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) sowie der Keyword-Recherche und internen Verlinkung. Die Fertigkeit stellt sicher, dass Empfehlungen seiten-spezifisch und umsetzbar sind und sich an Best Practices wie Mobile-First-Indexierung orientieren. Vermeiden Sie Anti-Patterns wie Keyword-Stuffing, dünne Duplikatseiten oder Schema-Markup ohne echten Inhalt – stattdessen wird für Nutzer geschrieben, echte Seiten geprüft und jede Empfehlung an eine konkrete URL oder Ressource gebunden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/seo

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Dokumentation

Was macht SEO?

Verbessern Sie die Sichtbarkeit in Suchmaschinen durch technische Korrektheit, Performance und Inhaltsrelevanz – ohne Tricks.

Wann verwenden

Verwenden Sie diese Fertigkeit, wenn:

  • Crawlbarkeit, Indexierbarkeit, Kanonikale oder Weiterleitungen geprüft werden sollen
  • Titel-Tags, Meta-Beschreibungen und Überschriftenstruktur verbessert werden sollen
  • Strukturierte Daten hinzugefügt oder validiert werden sollen
  • Core Web Vitals verbessert werden sollen
  • Keyword-Recherche durchgeführt und Keywords URLs zugeordnet werden sollen
  • Interne Verlinkung oder Sitemap/Robots-Änderungen geplant werden sollen

Funktionsweise

Grundsätze

  1. Beheben Sie technische Blockaden, bevor Sie Inhalte optimieren.
  2. Eine Seite sollte eine klare primäre Suchintention haben.
  3. Bevorzugen Sie langfristige Qualitätssignale gegenüber manipulativem Verhalten.
  4. Mobile-First-Annahmen sind wichtig, da die Indexierung Mobile-First ist.
  5. Empfehlungen sollten seiten-spezifisch und umsetzbar sein.

Technische SEO-Checkliste

Crawlbarkeit

  • robots.txt sollte wichtige Seiten erlauben und wertarme Oberflächen blockieren
  • Keine wichtige Seite sollte unbeabsichtigt noindex sein
  • Wichtige Seiten sollten in einer flachen Klickentfernung erreichbar sein
  • Vermeiden Sie Weiterleitungsketten länger als zwei Sprünge
  • Kanonische Tags sollten selbstkonsistent und nicht zirkulär sein

Indexierbarkeit

  • Das bevorzugte URL-Format sollte konsistent sein
  • Mehrsprachige Seiten benötigen korrektes hreflang, falls verwendet
  • Sitemaps sollten die beabsichtigte öffentliche Oberfläche widerspiegeln
  • Keine doppelten URLs sollten ohne kanonische Kontrolle konkurrieren

Performance

  • LCP < 2,5s
  • INP < 200ms
  • CLS < 0,1
  • Häufige Lösungen: Hero-Assets vorladen, render-blockierende Arbeit reduzieren, Layout-Platz reservieren, schweres JS beschneiden

Strukturierte Daten

  • Startseite: Organization- oder Business-Schema, wo angemessen
  • Redaktionelle Seiten: Article / BlogPosting
  • Produktseiten: Product und Offer
  • Innere Seiten: BreadcrumbList
  • Q&A-Bereiche: FAQPage nur, wenn der Inhalt wirklich dazu passt

On-Page-Regeln

Titel-Tags

  • Streben Sie etwa 50–60 Zeichen an
  • Setzen Sie das primäre Keyword oder Konzept an den Anfang
  • Gestalten Sie den Titel lesbar für Menschen, nicht vollgestopft für Bots

Meta-Beschreibungen

  • Streben Sie etwa 120–160 Zeichen an
  • Beschreiben Sie die Seite ehrlich
  • Fügen Sie das Hauptthema natürlich ein

Überschriftenstruktur

  • Eine klare H1
  • H2 und H3 sollten die tatsächliche Inhaltshierarchie widerspiegeln
  • Überspringen Sie keine Struktur nur aus visuellen Gründen

Keyword-Mapping

  1. Definieren Sie die Suchintention
  2. Sammeln Sie realistische Keyword-Varianten
  3. Priorisieren Sie nach Intent-Übereinstimmung, wahrscheinlichem Wert und Wettbewerb
  4. Ordnen Sie ein primäres Keyword/Thema einer URL zu
  5. Erkennen und vermeiden Sie Kannibalisierung

Interne Verlinkung

  • Verlinken Sie von starken Seiten auf Seiten, die ranken sollen
  • Verwenden Sie beschreibenden Ankertext
  • Vermeiden Sie generische Anker, wenn ein spezifischerer möglich ist
  • Fügen Sie Links von neuen Seiten zu relevanten bestehenden Seiten hinzu

Beispiele

Titel-Formel

Primäres Thema - Spezifischer Modifikator | Marke

Meta-Beschreibungs-Formel

Aktion + Thema + Nutzenversprechen + ein unterstützendes Detail

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Seitentitel hier",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Autorname"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Markenname"
  }
}

Audit-Ausgabeformat

[HIGH] Doppelte Titel-Tags auf Produktseiten
Ort: src/routes/products/[slug].tsx
Problem: Dynamische Titel fallen auf denselben Standard-String zurück, was die Relevanz schwächt und doppelte Signale erzeugt.
Behebung: Generieren Sie einen eindeutigen Titel pro Produkt unter Verwendung des Produktnamens und der primären Kategorie.

Anti-Patterns

Anti-PatternBehebung
Keyword-StuffingSchreiben Sie zuerst für Nutzer
Dünne, fast identische SeitenKonsolidieren oder differenzieren
Schema für nicht vorhandene InhalteSchema mit der Realität abgleichen
Inhaltsempfehlungen ohne Prüfung der tatsächlichen SeiteDie echte Seite zuerst lesen
Allgemeine „SEO verbessern“-AusgabenJede Empfehlung an eine Seite oder Ressource binden

Verwandte Fertigkeiten

  • seo-specialist
  • frontend-patterns
  • brand-voice
  • market-research

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

Verwandte Skills