Manuel Porras

Alle Projekte / Audit der Suchsichtbarkeit

Fallstudie · Von Agenten betriebene Pipeline

Wo ein lokaler Betrieb bei Google unsichtbar ist — gemessen, nicht geraten

Eine US-Marketingagentur für Haustechnikbetriebe wollte jedem Interessenten echte Daten zu seiner Google-Sichtbarkeit zeigen statt eines allgemeinen SEO-Angebots — und nur Betriebe anschreiben, die wirklich zurückliegen. Die Pipeline führt ein Claude-Code-Agent aus; ein Mensch gibt frei.

Kurz gesagt: Eine US-Marketingagentur für Haustechnikbetriebe wollte jedem Interessenten echte Daten zu seiner Google-Sichtbarkeit zeigen und nur Betriebe anschreiben, die wirklich schlecht abschneiden. Auf einer bestehenden Such-Engine habe ich die Audit-Pipeline, die Domain-Zuordnung, die Genauigkeitsprüfungen und die Berichte gebaut; ein Claude-Code-Agent führt sie aus, ein Mensch gibt frei. Die Datenkosten liegen unter 0,10 USD pro Firmen-Audit, 330 Audits sind protokolliert, ungeklärte Einträge sanken von 70 % auf 20 %, und 41 von 44 angeschriebenen Adressen waren in der Nachprüfung korrekt.

< 0,10 $Datenkosten pro Firmen-Audit
330protokollierte Firmen-Audits
70 % → 20 %nicht zugeordnete Einträge nach dem Wechsel des Abgleichs
41 / 44Versandadressen im Nach-Audit korrekt

Der Auftrag

Die Agentur wollte jedem Interessenten sagen können: „Wir haben die Arbeit für Sie schon gemacht“ — mit echten Daten zur Google-Sichtbarkeit jeder Firma. Und sie wollte eine Briefkampagne, die nur Betriebe erreicht, die wirklich zurückliegen. Ein Brief „Sie sind unsichtbar“ an einen Betrieb auf Platz 1 wäre schlimmer als kein Brief.

Daraus entstanden zwei Einsätze: Stapel aus einer gekauften Liste mit rund 800 HVAC-Betrieben und Einzelberichte auf Zuruf, wenn die Agentur eine Firma nennt.

Die Pipeline baut auf einer bestehenden Such-Engine auf. Mein Teil ist die Audit-Pipeline darum herum: Domain-Zuordnung, Genauigkeitsprüfungen, Gates und die Berichte.

Die Pipeline

Firma + Website (oder eine Liste mit ~800) Google-Eintrag zuordnenDomain → Telefon · Name nur zur Prüfung DataForSEOorganisch · Maps30 + 8 Suchen SerpApiLSA-Listepro Stadt Mensch, 5 Min.Anzeigen im Markt+ Transparency SICHER · PRÜFEN · VERWERFEN Drei Gates A · nicht schon stark? B · Adresse passt zum Live-Eintrag? C · wirklich ein HVAC-Betrieb? → Ausbeute melden, nie die Kopfzahl Berichtsseite + Briefeine Seite, mobil zuerst · PIN → Termin frischer Audit vor dem Versand → zurück zur Messung Ausgeführt von einer Claude-Code-Agenten-Sitzung; parallele Agenten prüfen Adressen; ein Mensch gibt frei.
Rankings kommen aus dem Scan, Anzeigen aus dem Blick eines Menschen im Markt.
  1. Zuordnen. Die Firma wird ihrem Google-Unternehmensprofil zugeordnet — über die Domain, dann über die Telefonnummer. Ein reiner Namenstreffer geht nur zur Prüfung.
  2. Messen. DataForSEO für 30 organische und 8 Maps-Suchen pro Firma; SerpApi für die „Google Verified“-Liste (Local Services) pro Stadt; ein Screenshot der Startseite und eine Prüfung auf Anzeigen-Tags.
  3. Anzeigen von Hand prüfen. Fünf Minuten, über eine Verbindung im Bundesstaat des Interessenten, dazu das Ads Transparency Center.
  4. Filtern. Nicht schon stark · Adresse passt zum Live-Eintrag · wirklich ein HVAC-Betrieb.
  5. Bauen. Ein einseitiger Bericht, mobil zuerst — und für die Kampagne eine persönliche Landingpage, ein gedruckter Brief und eine PIN.

Genauigkeit als Ingenieursarbeit

  • Der Namensabgleich hat gelogen. Im Probelauf hätte er einem Betrieb auf Platz 1 seiner eigenen Map-Box geschrieben, er sei unsichtbar. Seitdem gilt: nur Domain oder Telefon; Namen gehen zur Prüfung.
  • Erst zuordnen, dann messen. Der Wechsel zum Abgleich über Maps senkte die nicht zugeordneten Einträge von 70 % auf 20 %, 80 % wurden eindeutig zugeordnet.
  • Eine zweite Engine, wo es darauf ankommt. SerpApi rettete 13 von 25 offenen Fällen und fand rund 20 „Google Verified“-Anbieter pro Stadt statt rund 8 — darunter 6 Werbetreibende, die die erste Engine übersehen hatte.
  • Ein Werkzeug, gemessen und nicht eingesetzt. Ein automatischer Extraktor für Stadt und Leistungen aus der Website erreichte im Test mit 35 Fällen nur 32 % bei der Stadt und 3 % bei den Leistungen. Deshalb bleiben die Suchbegriffe agentengestützt, aus der Website.

Leer in einer Engine heißt nicht abwesend.

Was die Maschine nicht sehen kann

Lokale Anzeigen werden meist nur Menschen gezeigt, die sich im Markt befinden. Ein Scan von außen sah 0 Anzeigen in 22 Suchen; eine Prüfung aus dem Markt heraus sah 4 bezahlte Platzierungen.

Statt so zu tun, als ob, hat die Pipeline einen bewusst schmalen menschlichen Schritt: fünf Minuten, nur für Anzeigen. Die Regel: Rankings aus dem Scan, Anzeigen mit eigenen Augen. Und im Bericht steht „keine Anzeigen beobachtet“, nie „keine Anzeigen“.

Gebaut heißt nicht versandfertig

  • Drei Gates vorab sortieren starke Betriebe, falsche Adressen und Nicht-HVAC-Firmen aus. Von 544 Kandidaten qualifizierten sich 213 (39 %) — gemeldet als Ausbeute, nie als Kopfzahl.
  • Ein Frische-Gate kurz vor dem Versand nahm 7 Betriebe heraus, bei denen die neuen Zahlen den Brief falsch gemacht hätten.
  • Ein Nach-Audit nach dem Versand, bei dem parallele KI-Agenten jeden Betrieb gegen Web, Verzeichnisse und die eigene Website prüften: 41 von 44 Adressen korrekt. Aus den 3 Fehlern — alte Einträge nach Umzug oder Übernahme — wurde eine Regel: drei unabhängige Quellen.

So sieht ein Bericht aus

Eine Seite: ein Urteil, vier Bereichskarten (organisch, Map-3er-Box, Anzeigen, Google Verified), die Map-Box für eine wichtige Suche mit der eigenen Position, das vollständige Suchbegriff-Raster, die Prüfung des Google-Eintrags und der Vergleich der Bewertungen mit den Gewinnern der Map-Box. Keine nachgebauten Suchergebnis-Screenshots, keine geschätzten Umsätze.

BereichSuchen auf Seite 1 / in der BoxUrteil
Organisch3 / 22Gap
Map-3er-Box1 / 22Gap
Anzeigenkeine beobachtetChance
Google Verifiednicht gesehenGap
Map-Box für „ac repair phoenix az“BewertungRezensionen
1 · Competitor A4,91.212
2 · Competitor B4,8864
3 · Competitor C4,7530
… #9 · Acme Heating & Air4,896
Beispielbericht mit erfundenen Daten: „Acme Heating & Air (Phoenix, AZ)“ gibt es nicht; Wettbewerber und Zahlen sind erfunden. Echte Berichte nennen echte Firmen und sind nicht öffentlich.

Kosten und ehrliche Grenzen

Unter 0,10 $ Datenkosten und im Median 113 Sekunden Maschinenzeit pro Firmen-Audit; 330 Audits protokolliert, zusammen 32,33 $. Rund 200 persönliche Berichtsseiten gebaut, rund 100 Briefe in fünf Stapeln versandt und 11 Einzelberichte auf Zuruf — je etwa 0,07 $ plus rund 10 Minuten menschliche Prüfung.

Was sie nicht kann:

  • Keine Ergebnisdaten in den Unterlagen — diese Fallstudie handelt deshalb von Prozess, Genauigkeit und Kosten, nicht vom ROI.
  • Suchbegriffe und Einzugsgebiet sind agentengestützt, nicht automatisch abgeleitet.
  • Ein Ort pro Bericht, Desktop-Rankings; kein Geo-Raster.
  • Die Anzeigen-Prüfung ist bewusst manuell; eine Umsatzschätzung gibt es nicht.
  • Kein Ein-Befehl-Orchestrator: eine Reihe von Kommandozeilen-Skripten, die der Agent Schritt für Schritt ausführt.

Technik

Claude-Code-AgentenPythonDataForSEO (SERP, Maps, Business Data)SerpApi (Local Services)PlaywrightGoogle Ads Transparency Center (manuell)HTML-Berichte