KI-SEO-Playbook: Von null auf 4,6 Millionen Impressionen in 3 Monaten
Dieses GitHub-Repository enthält das komplette Playbook für eine KI-gestützte Content-Engine, die in drei Monaten 4,6 Millionen Impressionen erzielte. Es umfasst 14 Diagnose-Skripte, 9 Konfigurationen für Qualitätskontrollen und Agenten-Orchestrierung, sowie Feedback-Schleifen mit der Google Search Console. Die Methodik basiert auf Multi-Modell-Agenten (Opus, Sonnet, Haiku), Anti-KI-Erkennung, Keyword-Antizipation und automatisierten Qualitäts-Gates. Entwickelt von Trace Cohen für ValueAddVC.com.
Jede Woche wird das System intelligenter: GSC-Daten speisen Diagnose-Skripte, die aufdecken, was repariert werden muss, KI-Agenten beheben die Probleme durch Qualitäts-Gates, und die verbesserten Rankings erzeugen bessere GSC-Daten.