SEO-Blueprint (intern) – Keyword-Recherche mit der Ahrefs-API für Strauss Finance (n8n-fähig)

Version: 1.0 • Stand: 08.10.2025 • Zielmarkt/-sprache: Deutschland / Deutsch • Datenquelle: Ahrefs API v3 (nur) – Referenzen: Ahrefs API Intro, Keywords Explorer Endpunkte, Management & Site Explorer. Siehe Quellenhinweise am Ende.

1) Ziele & Leitplanken

1.1 Strategische Ziele

• Ideengenerierung aus Seed-Begriffen und Wettbewerbsumfeldern (Keywords Explorer: Matching/Related Terms).
• Messung & Vergleich von Suchvolumen (DE), Keyword Difficulty (KD) und CPC/Clicks, um Chancen zu quantifizieren.
• Intent-Abgleich (informational / transactional / navigational) für Funnel-Mapping (Blog ↔ Leistungsseiten).
• Clustering in Themenhubs (z. B. „Haftpflicht“, „Sach & Alltag“, „Finanzierung“) für interne Verlinkung/Hub-Seiten.
• Priorisierung via Opportunity-Score (z. B. Volumen × Intent-Score ÷ KD) je nach Geschäftsrelevanz.
• Reporting/Output für Content-Briefings, CMS-Importe (Framer/Sheets) und Roadmaps.

1.2 Rolle der Ahrefs-API

Ahrefs API v3 stellt Endpunkte für Keywords Explorer (u. a. Overview, Matching Terms, Related Terms, Volume by Country), Site Explorer (u. a. Organic Keywords) und SERP Overview bereit. KD ist ein zentraler Ranking-Schwierigkeitsindikator (0–100), der aus den verlinkenden Domains der Top-10 abgeleitet wird (nicht linear). Quellenhinweise unten.

2) Workflow-Phasen (End-to-End)

Phase A – Input & Seeds

Phase B – Datenerhebung (Ahrefs API)

Für jeden Seed werden über die Keywords Explorer Endpunkte Ideen und Metriken geholt:

• Matching Terms – Keywords, die den Seed enthalten (Ideenbreite). [API: list-matching-terms]
• Related Terms – semantisch verwandte Begriffe (Ideentiefe). [API: list-related-terms]
• Overview – Metriken für Keyword-Set: KD, Klicks, CPC etc. [API: get-a-overview]
• Volume by Country – Länderspezifisches Volumen (z. B. DE). [API: get-a-volume-by-country]
• (Optional) Site Explorer → Organic Keywords – Wettbewerbsorientierte Ideensuche je Domain/URL.

Technik: Auth via Bearer Token im Header. Alle Endpunkte und Parameter siehe Quellen.

Phase C – Anreicherung

• Language/Location: Nur DE, deutschsprachige Terms behalten (Regex/Stopword-Heuristik).
• Intent-Heuristik (regelbasiert, später ML möglich):
  • Transactional: enthält „abschließen“, „angebot“, „tarif“, „kosten“, „rechner“, „jetzt“
  • Informational: enthält „was ist“, „wie“, „vergleich“, „checkliste“, „test“
  • Navigational: enthält Marken/Produktnamen
• Opportunity-Score (Beispiel): Opp = (Volumen_DE_normalisiert × IntentScore × BusinessScore) / (1 + KD_normalisiert)

Phase D – Filterung (Qualität & Machbarkeit)

• Min. Volumen (DE): z. B. ≥ 80
• Max. KD: z. B. ≤ 45 (non-linearer KD-Index; Quelle siehe unten)
• Serp-Reinheit (optional, per SERP Overview): zu „Job/Brand-Trap“ filtern
• Duplicate/Canonicals: Singular/Plural, diakritische Varianten zusammenführen

Phase E – Clustering (Themen & SERP-Nähe)

1. Lexikalische Vor-Cluster: Token-Jaccard ≥ 0.5, z. B. Gruppierung nach Stamm („haftpflicht“, „hausrat“, „bu“).
2. Intent-Kohärenz: gleiche Intent-Klasse zusammenhalten (separate Cluster für Info vs. Transaktion).
3. Head-/Mid-/Long-Tail: nach Volumen/KD stufen; Long-Tails oft schnellere Wins.

Phase F – Priorisierung & Routing

• Scores kombinieren: Opp-Score, Business-Score, Zeit-zu-Rank (aus KD), Wettbewerb/Nischenindikatoren.
• Routing:
  • Transaktionale Cluster → Leistungsseiten (z. B. BU/PKV)
  • Informationale Cluster → Blog-Hub/Guides (z. B. „was ist hausratversicherung“)

Phase G – Reporting/Export

• CSV/JSON mit Feldern: Keyword, Cluster, Intent, Volume_DE, KD, CPC, Clicks, OppScore, Ziel-Template, Interne-Links-Vorschläge
• Sheets für Framer-/CMS-Einbindung; separate Tabs pro Kategorie (Privat/Firma).

3) API-Endpunkte & n8n-Mapping

Offizielle Referenzen: API Intro & Endpunkte (Keywords Explorer/Overview/Related/Matching/Volume-by-country, Site Explorer Organic Keywords, Management Project Keywords). KD-Definition: Ahrefs KD-Seite.

4) Entscheidungslogik (Filter & Scoring)

// Schwellenwerte (Version 1 – konservativ, DE-Versicherung):
const MIN_VOL_DE = 80;        // unter 80 eher Long-Tail/Blog-only
const MAX_KD = 45;            // >45 häufig mittlere/schwere SERPs
const INTENT_WEIGHTS = { informational: 0.9, transactional: 1.2, navigational: 0.6 };
const BUSINESS_WEIGHTS = { BU: 1.3, PKV: 1.3, Haftpflicht: 1.0, Hausrat: 0.9, Finanzierung: 1.1 };

// Normalisierung (0..1) auf Batch-Basis:
normalize = (x, min, max) => (max === min) ? 0 : (x - min) / (max - min);

// Opportunity-Score:
Opp = (VolNorm * IntentWeight * BusinessWeight) / (1 + KDNorm);

// Drop-Regeln:
if (KD > MAX_KD) drop("zu schwer");
if (Volumen_DE < MIN_VOL_DE && intent !== "transactional") drop("zu gering");
if (brandtrap || jobtrap) drop("SERP ungeeignet");

5) Clustering-Verfahren (leichtgewichtige Umsetzung)

1. Vorverarbeitung: Kleinschreibung, Stemming (de-minimal), Entfernen von Stoppwörtern.
2. Token-Set-Signatur: für jedes Keyword Menge signifikanter Token.
3. Jaccard-Ähnlichkeit: Cluster, wenn J ≥ 0.5 und gleicher Intent.
4. Cluster-Label: häufigstes Token-2-gram (z. B. „hausrat versicherung“) + Intent Suffix.
5. Headword-Routing: Cluster-Label mappt auf Kategorie (BU, PKV, Haftpflicht, Hausrat, Finanzierung ...).

6) Flowchart (Mermaid, konzeptionell)

flowchart TD
  A[Seed-Liste (DE)] --> B{pro Seed}
  B --> C1[Keywords Explorer: Matching Terms]
  B --> C2[Keywords Explorer: Related Terms]
  C1 --> D[Merge & Dedupe]
  C2 --> D
  D --> E[Overview: KD, CPC, Clicks]
  D --> F[Volume by Country: DE]
  E --> G[Enrichment: Intent, BusinessScore]
  F --> G
  G --> H{Filter}
  H -->|KD>45| X1[Drop]
  H -->|Vol_DE<80 & not TX| X2[Drop]
  H -->|ok| I[Clustering: Jaccard + Intent]
  I --> J[OppScore berechnen]
  J --> K{Routing}
  K -->|Transactional| L[Leistungsseiten-Backlog]
  K -->|Informational| M[Blog-Backlog]
  L --> R[Export CSV/Sheets]
  M --> R

7) Reporting-Schema (CSV/JSON)

[
  {
    "keyword": "hausratversicherung kosten",
    "cluster": "hausratversicherung | transactional",
    "intent": "transactional",
    "volume_de": 5400,
    "kd": 38,
    "cpc_eur": 2.10,
    "clicks": 0.62,
    "opp_score": 0.73,
    "business_bucket": "Sach & Alltag",
    "route": "Leistungsseite",
    "internal_links": ["Hausrat-Guide", "Schadenservice", "Kosten-Faktoren"],
    "notes": "Preisorientiert; benötigt Rechner/CTA."
  }
]

8) Validierung, Grenzen & Qualitätssicherung

8.1 Validierung innerhalb Ahrefs

• Cross-Check von Ideenquellen: Matching vs. Related Terms vergleichen; nur Schnittmenge mit hohem Opp-Score priorisieren.
• Volumen-Plausibilität: Volume by Country ausschließlich für DE heranziehen; Abweichungen markieren.
• KD-Kontext: KD ist nicht linear; 40→50 ist ein stärkerer Sprung als 10→20. (Ahrefs KD-Definition beachten.)
• SERP-Sanity (optional): SERP Overview stichprobenartig prüfen (Brand/Job-Dominanz, YMYL-Einschläge).

8.2 Grenzen

• Single-Source Bias: Nur Ahrefs (gewünscht) → keine externen Volumen/KD-Vergleiche; durch heuristische Filter & manuelle SERP-Checks mitigieren.
• YMYL-Domänen: Versicherungs/Finanzthemen unterliegen Vertrauenssignalen – SERP kann volatiler sein.
• Intent-Heuristik: Regelbasiert → regelmäßig gegen SERP-Snippets validieren.

9) n8n Referenz-Implementierung (High-Level)

1. WF-01 Seed Intake: Webhook (Seeds, Kategorie-Prioritäten) → Set → Split In Batches.
2. WF-02 Ideas: pro Seed HTTP (Matching Terms) → HTTP (Related Terms) → Merge → Dedupe.
3. WF-03 Metrics: Chunk Keywords (50–100/Stück) → HTTP (Overview) → HTTP (Volume by Country) → Combine.
4. WF-04 Enrichment: Function (Intent-Rules, Business-Mapping, Normalisierung, OppScore).
5. WF-05 Filter: IF KD/Volumen/Serp-Flags → zwei Pfade (drop/keep).
6. WF-06 Clustering: Code Jaccard + Labeling.
7. WF-07 Routing: Split → Google Sheets (Blog/Leistung Tabs) + CSV Export.
8. WF-08 QA: (optional) HTTP SERP Overview für Stichprobe, Screenshot via externem Renderer, Versand per E-Mail/Slack.

10) Praktische Parameter-Empfehlungen (V1 für Versicherungs-/Finanzumfeld)

• Seeds je Kategorie: 5–8 Head-Terms (BU, PKV, Haftpflicht, Hausrat, Finanzierung/Baufinanzierung …)
• Volumen-Schwelle: 80 (Blog) / 120 (Leistung); für Long-Tail-Guides bewusst niedriger.
• Max. KD: 45 (Blog) / 40 (Leistung); spätere Stufen: bis 55 mit Backlink-Plan.
• Intent-Gewichte: TX 1.2, IF 0.9, NAV 0.6 – je nach Funnel anpassbar.
• Batching: 50–100 Keywords pro Overview-Call (Ratenlimit/Units beachten; Enterprise-Plan).

11) Risiken & Governance

• API-Units/Quota: Budgetieren; Nightly Runs; „Free Test Queries“ nur zu Dev-Zwecken.
• Versionierung: Jede Run-ID mit Datum/Seeds loggen; Delta-Reports (neu/entfernt/angepasst).
• Privacy & Compliance: Keine personenbezogenen Daten; nur SERP/Keyword-Daten.

12) Zusammenfassung – Top-5 Takeaways

1. Einheitliche Pipeline: Matching + Related → Overview + Volume(DE) → Heuristik → Filter → Cluster → Score → Routing.
2. Score statt Gefühl: OppScore (Volumen × Intent × Business ÷ (1+KD)) macht Priorisierung reproduzierbar.
3. Intent trennt Routen: Transactional → Leistungsseite; Informational → Blog. Verhindert Kannibalisierung.
4. KD ist nicht linear: 40→50 ist „teurer“ als 10→20 – Limits je Funnel-Stufe bewusst setzen.
5. Leichtes Clustering reicht: Jaccard+Intent ist robust & transparent – ideal für n8n & Audits.

13) Quellen & Hinweise

Offizielle Ahrefs-Dokumentation (API v3):

• API Einführung & Abdeckung: „Introduction | API“ (Site/Keywords Explorer, SERP Overview, Rank Tracker, Site Audit). Quelle: Ahrefs API Intro. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
• Keywords Explorer → Overview (Metriken je Keyword-Set). Quelle: Overview endpoint. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
• Keywords Explorer → Related Terms. Quelle: Related terms. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
• Keywords Explorer → Volume by Country (DE). Quelle: Volume by country. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
• Site Explorer → Organic Keywords (optional). Quelle: Organic keywords. :contentReference[oaicite:4]{index=4}
• Management → Project Keywords (kostenlose Listenabfrage). Quelle: Project keywords. :contentReference[oaicite:5]{index=5}
• Ahrefs KD-Definition & Skala (0–100, nicht linear; RD-basiert). Quelle: Keyword Difficulty. :contentReference[oaicite:6]{index=6}
• API v3 Überblick (Enterprise/Endpunkte) – Help Center. Quelle: About API v3. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

Hinweis: Dieses Blueprint setzt ausschließlich die Ahrefs-API ein (Vorgabe). Für spätere Reifegrade können zusätzliche interne Signale (z. B. Conversiondaten) die Priorisierung weiter verbessern.