Methodik & Datenquellen

So prüft crawlix SEO-Audits

Crawlix kombiniert automatisierte Crawls, API-Daten und manuelle Bewertung. Diese Seite erklärt, welche Datenquellen genutzt werden, welche Module geprüft werden, wo Grenzen liegen und wann Aussagen als [SCHÄTZUNG] markiert werden.

Audit ansehen Beispiel-Report

Abstrakte Datenquellen laufen auf einem Monitor zu einem SEO-Audit-Report zusammen

Kurzantwort

Was macht crawlix anders als ein reines SEO-Tool?

Ein SEO-Tool liefert Daten. Crawlix macht daraus einen priorisierten Audit-Report: automatisierte technische Messung, manuelle Einordnung, Business-Priorisierung, GEO-/AI-Search-Bewertung, Quellenbedarf und konkrete Done-Kriterien. Messbare Fakten, externe Daten und [SCHÄTZUNG]-Annahmen werden im Report getrennt.

Ablauf

Vom URL-Briefing zum fertigen Report

URL & Kontext

Zielmarkt, Website-Typ, Paket, Sprache, optionaler GSC-Zugang und bekannte Ziele werden erfasst.

Crawl & APIs

Seiten, Statuscodes, Canonicals, Sitemap, robots.txt, Lighthouse-Daten, SERP- und Keyworddaten werden gesammelt.

Modul-Scoring

Technik, Inhalt, Schema, Performance, Bilder, GEO, interne Links und Wettbewerbsdaten werden je Modul bewertet.

Manuelle Priorisierung

Findings werden nach Risiko, Business Value, Aufwand, Suchintention, Umsetzbarkeit und Kundenverständlichkeit sortiert.

Report & DoD

Der Audit wird als Executive Summary, technische Umsetzung, Roadmap, Quellenbedarf und Done-Kriterien ausgeliefert.

Datenquellen

Welche Daten in den Audit einfließen

Audit-Prozess von URL-Eingabe bis Report-Uebergabe als abstrakte Arbeitsflaeche

Quelle	Wofür genutzt	Grenze
Google Search Console	Optional für echte Suchanfragen, Impressionen, Klicks, CTR, Indexierungsstatus und Striking-Distance-Seiten.	Nur verfügbar, wenn Zugriff gewährt wird. Niedrige Datenmengen können stark schwanken.
Lighthouse / PageSpeed	Performance, technische Best Practices, SEO-Basischecks und Accessibility-Indikatoren.	Lab-Daten sind Momentaufnahmen. Sie ersetzen keine langfristigen Real-User-Daten.
DataForSEO	Keyworddaten, SERP-Kontext, Wettbewerber-Signale, Backlink- und OnPage-Daten je nach Paket.	Suchvolumen, CPC und Wettbewerb sind Drittanbieter-Daten und werden als Richtwerte behandelt.
Eigener Crawler	Statuscodes, interne Links, Seitentypen, Sitemap-Abdeckung, Canonicals, Meta-Daten und Thin-Content-Indikatoren.	Private Bereiche, blockierte Ressourcen und nicht verlinkte Seiten werden nur geprüft, wenn sie bekannt oder zugänglich sind.
Schema.org	Strukturierte Daten, Entitäten, Rich-Result-Eignung und JSON-LD-Empfehlungen.	Schema erhöht maschinenlesbare Klarheit, garantiert aber keine Rich Results.
axe-core	Automatisierte Accessibility-Hinweise für häufige WCAG- und HTML-Probleme.	Automatisierte Accessibility-Checks finden nicht alle Barrieren. Manuelle Prüfung bleibt nötig.

Module

Was geprüft wird und was daraus entsteht

Technical SEO

Prüfung: Crawlability, Statuscodes, Redirects, Canonicals, robots.txt, Sitemap, HTTPS, Header.

Output: Fehlerliste, Priorität, Ursache, empfohlene technische Umsetzung.

Indexierung & Snippets

Prüfung: Indexierungsstatus, Title/Meta, Canonicals, hreflang, CTR-Potenziale, GSC-Nähe.

Output: Snippet-Empfehlungen nur dort, wo Position und Datenlage sinnvoll sind.

Content & E-E-A-T

Prüfung: Suchintention, Content-Tiefe, Entitäten, Quellenbedarf, dünne Inhalte, Kannibalisierung.

Output: Ausbauplan je URL, interne Links, Quellenbedarf und Risiko für Überschneidungen.

GEO / AI Search

Prüfung: Antwortstruktur, Zitierbarkeit, Definitionen, Tabellen, Quellen, llms.txt, AI-Crawler-Zugang.

Output: Answer-Capsules, strukturierte Abschnitte, Quellenblöcke und Entity-Klarheit.

Performance & UX

Prüfung: Lighthouse, Core-Web-Vitals-Indikatoren, Bildgrößen, Render-Blocking, Layout-Stabilität.

Output: Priorisierte Performance-Fixes mit messbaren Validierungsschritten.

Wettbewerb & Keywords

Prüfung: SERP-Kontext, Keywordcluster, Wettbewerbsseiten, Suchvolumen, CPC, Rankingnähe.

Output: Keyword-Mapping, Content-Lücken, keywordbasierte Seitentitel, H1/H2-Strukturen, Vergleichsseiten und Roadmap-Priorisierung.

Bewertung

Automatisiert, manuell oder [SCHÄTZUNG]?

Automatisiert

Crawl, Statuscodes, Canonicals, Sitemap-Abgleich
Lighthouse-, Performance- und Basis-SEO-Checks
Keyword-, SERP- und Wettbewerbsdaten über APIs
Schema-Erkennung und technische Meta-Auswertung

Manuell geprüft

Business Value und Priorität je Maßnahme
Suchintention, Kannibalisierung und Seitenrolle
GEO-Zitierbarkeit, Quellenbedarf und Answer-Capsules
Ob eine Empfehlung für den Kunden verständlich und umsetzbar ist

Als [SCHÄTZUNG] markiert

Aufwand, TCO, potenzieller Effekt und Zeit bis Wirkung
Suchvolumen-Interpretation bei sehr kleinen oder lokalen Märkten
AI-Search-Potenzial, wenn keine direkte Messung möglich ist
Prioritätsannahmen ohne belastbare GSC- oder Umsatzdaten

Grenzen

Was ein Audit nicht leisten kann

Ein Audit ist keine Ranking-Garantie und ersetzt keine langfristige SEO-Umsetzung.
Ohne GSC-Zugriff sind echte Query-, CTR- und Striking-Distance-Daten eingeschränkt.
Drittanbieter-Metriken wie Suchvolumen, CPC, Wettbewerb und Backlinkdaten sind Richtwerte.
AI-Search- und GEO-Sichtbarkeit verändern sich schnell und kann nicht sicher vorhergesagt werden.
Rechtliche, medizinische oder finanzielle Aussagen werden nicht ohne belastbare Quelle empfohlen.
Private Bereiche, Login-Seiten und blockierte Ressourcen werden nur geprüft, wenn Zugriff möglich ist.

Qualitätssicherung

Done-Kriterien bevor ein Report rausgeht

Fakten und Schätzungen sind getrennt.

Jede priorisierte Maßnahme hat Problem, Wirkung, Aufwand und Done-Kriterium.

Technische Empfehlungen enthalten Validierungsschritte.

Neue Content-Ideen werden gegen bestehende Seiten und Kannibalisierung geprüft.

GEO-Empfehlungen enthalten mindestens Antwortstruktur, Entität, Quelle oder Formatvorschlag.

Unklare Datenlage wird als offene Frage markiert, nicht als Tatsache verkauft.

Quellen