Kein aus der Luft gegriffenes "+47% in 14 Tagen"-Versprechen. Hier steht genau, was passiert, wenn du ein Audit startest, und wie wir den ROI belegen.
Scrape der Seite + Erkennung von Elementor / Yoast / RankMath / SEOPress
Abruf aus der Google Search Console: letzte 28 Tage an Queries, Impressionen, Klicks, durchschnittliche Position
Abruf aus PageSpeed Insights + CrUX-Felddaten (echte Chrome-Nutzerdaten, keine Labordaten)
GPT-4o + DeepSeek-V3 analysieren parallel; semantisches Voting per Cosine-Embedding → Konsens, oder ein Gemini-Schiedsrichter bei Abweichung
Semantisches Zusammenfügen: jede Seite wird in narrative Abschnitte zerlegt (Überschrift + Absätze + Medien + CTAs zusammen), nicht in isolierte Widgets
Klassifiziert 10 Typen: Hero / Services / Belege / Preise / FAQ / Über uns / CTA / Feature / Inhalt / Footer-CTA — jeder Typ hat seine eigenen Google-AI-Kriterien von Mai 2026
Die Empfehlungen bewahren den bestehenden Blickwinkel und Ton jedes Abschnitts — das Badge „Blickwinkel bewahrt" garantiert, dass wir deine Botschaft nicht umschreiben
Design-sichere Längenbudgets: Titel ±15%, Absätze ±20%, CTAs ±10% — dein Elementor-Design bleibt intakt, kein Button bricht je auf zwei Zeilen um
Urteil pro Abschnitt oben im Editor sichtbar: Konform / Bereits optimiert / Zu verstärken / Zu überarbeiten / Nicht analysiert — du weißt genau, wo du deine Energie einsetzen musst
Für jede GSC-Query berechnen wir die Differenz zwischen deinem echten CTR und dem theoretischen CTR deiner Position (AWR-2024-Benchmarks Desktop/Mobile)
Wenn actualCTR < 0.6 × expectedCTR → Flag: Google sieht dich, zeigt dich, aber niemand klickt → schrittweise Abwertung
AIO-Ceiling-Heuristik: Frage-Queries in den Top 5 mit eingebrochenem CTR = wahrscheinliche AI Overview → Strategiewechsel zu „extrahierbarer Passage" statt Title-Umschreibung
Output: priorisierte Liste der zurückzugewinnenden Queries, mit geschätztem Lift in Klicks/Monat (computeExpectedLift auf dem Server, keine LLM-Halluzination)
Plugin SEO Master Connector auf deinem WP installiert (5 Min)
HMAC-Anti-Replay-Authentifizierung (Timestamp + Nonce + Signatur) — kein Passwort
Title / Meta / H1 / Schema / Alt direkt in die richtigen Meta-Keys gepusht (Yoast / RankMath / SEOPress) ODER in `_elementor_data` bei Elementor
Elementor-CSS-Cache wird nach jedem Push automatisch geleert
Snapshot vor dem Push (Tabelle page_snapshots) → Undo / Rollback mit 1 Klick bei Bedarf
Täglicher Cron, der GSC für die targetedQueries jeder angewandten Empfehlung erneut abruft
Misst Δ Klicks, Δ Position, Δ Impressionen gegenüber der beim Push erfassten Baseline
Gespeichert in recommendation_outcomes — du siehst die echten Daten, keine theoretische Schätzung
Wöchentlicher Regressions-Watchdog: verschwindet eine angewandte Empfehlung aus dem gerenderten HTML (Theme-Update / veralteter Cache), wechselt der Status auf `regressed` + Benachrichtigung
Warum wir noch keine „Case Studies" veröffentlichen
SEO Master geht öffentlich an den Start, nachdem es intern auf 21 WP-Seiten der Agentur MogaCode lief. Wir veröffentlichen Case Studies erst mit teilbaren GSC-Daten, sobald Agentur und Kunde damit einverstanden sind, ihren Namen zu nennen. Bis dahin sind die genannten Zahlen Schätzungen auf Basis der AWR/CrUX-Benchmarks — niemals Versprechen.
Ohne Kreditkarte. Verbinde dein WordPress und sieh, was das Dual-LLM auf deinen echten Seiten findet, mit echten GSC-Daten.
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