SEO-Automatisierung mit KNIME – unser Weg zur smarteren Datenstrategie

Ihr habt bestimmt schonmal den Satz „SEO ist ein Marathon, kein Sprint“ gehört. Das ist absolut richtig. Trotzdem ist unser Agentur-Alltag schnelllebig und wir suchen ständig nach Wegen, unsere Prozesse effizienter zu gestalten. Mit KNIME haben wir ein Tool gefunden, das uns bei der Automatisierung von SEO-Aufgaben unterstützt – und das Beste: ihr könnt es auch! In diesem Artikel zeigen wir euch praxisnah, wie ihr KNIME nutzen könnt, um eure täglichen SEO-Prozesse zu automatisieren und eure Daten schneller zu analysieren. 

Was ist KNIME? 

KNIME ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalyse, die es uns ermöglicht, komplexe Workflows einfach zu erstellen. Wir lieben an KNIME besonders, dass es uns dank einfacher visueller Darstellung erlaubt, beeindruckende Automatisierungen ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu realisieren. Von der Datenintegration über die Vorverarbeitung bis hin zur Modellierung – alles lässt sich elegant miteinander verbinden. Wie genau das geht, erklären wir euch weiter unten.
Ein weiteres Plus: KNIME fühlt sich an wie Lego für Erwachsene. Das Zusammenbauen der vielen Bausteine (Nodes) und dem Erfolgserlebnis am Ende, wenn der Workflow funktioniert, motiviert uns – und nach den ersten Versuchen sicherlich auch euch – immer weitere und bessere Workflows zu bauen.  

Ein besonderer Vorteil: Ihr könnt auf zahlreiche kostenlose Community-Workflows zugreifen und sogar Python-Skripte über einen entsprechenden Node in eure Workflows integrieren. 

Warum KNIME für SEO? 

Wir stehen tagtäglich vor der Herausforderung, umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten: Keywords, Rankings, Backlinks, Traffic-Daten – die Liste ist lang. Mit KNIME können wir diese Datenquellen problemlos zusammenführen, filtern, clustern und analysieren. Das hat mehrere Vorteile: 

• Effizienz: Zeit sparen bei der manuellen Datenaufbereitung 

• Flexibilität: Workflows dynamisch an unsere aktuellen Anforderungen anpassen 

• Transparenz: Ergebnisse klar visualisieren, um datengetriebene Entscheidungen zu erleichtern 

Durch die Automatisierung dieser Prozesse können wir Fehlerquellen minimieren und sicherstellen, dass wir immer am Puls der Zeit bleiben.  

KNIME eignet sich besonders für sich wiederholende Aufgaben und Datenaufbereitungen, bei denen es deutliche Zeitersparnisse bringen kann. Bei regelmäßig anfallenden Analysen oder Reportings könnt ihr einmal einen Workflow erstellen und diesen dann immer wieder nutzen. 

Hands-On: euer erster SEO-Workflow in KNIME 

Wir führen euch Schritt für Schritt durch den Aufbau eines einfachen Workflows, der euch dabei hilft, SEO-Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, filtern und analysieren zu können. 

Schritt 1: Datenquelle einbinden 

Importiert eure SEO-Daten – zum Beispiel aus Google Analytics, der Search Console oder einer CSV-Datei. 

So geht’s: 

Nutzt den CSV-Reader oder den entsprechenden Connector in KNIME, um eure Datenquelle zu integrieren. Ihr könnt einzelnen Datei auch einfach per Drag-and-Drop in den Workflow ziehen. 

Verbindet den Reader mit dem nächsten Schritt eures Workflows. 

Über einen Doppelklick oder das kleine Rädchen-Symbol über den Nodes gelangt ihr in die Einstellungen des jeweiligen Nodes, wo ihr weitere Anpassungen vornehmen könnt. 

Schritt 2: Daten filtern und segmentieren 

Filtert die relevanten Daten, um euch auf wichtige Kennzahlen konzentrieren zu können. 

So geht’s: 

Fügt einen Row-Filter oder Rule-based Row-Filter hinzu, um z. B. nur Keywords mit einem bestimmten Suchvolumen, URLs mit definierten Klickzahlen oder Daten eines bestimmten Zeitraums zu extrahieren. 

Nutzt Rule Nodes, um eure Daten nach spezifischen Regeln zu segmentieren – zum Beispiel nach Seitentypen oder Keyword-Clustern. 

Schritt 3: Daten exportieren 

Um mit den Daten an anderer Stelle weiterzuarbeiten oder um die Daten zu verschicken, können diese am Ende z.B. in eine Excel überführt werden. 

So geht’s: 

Fügt den Node Excel Writer am Ende des Workflows ein und verbindet diesen mit dem Node, der die finalen Daten enthält (das muss übrigens nicht immer der letzte Node im Workflow sein). 

Es können auch mehrere Nodes an den Excel Writer angehängt werden. So lassen sich Inputs aus mehreren Nodes in mehrere Tabs einer Datei schreiben.  

Im Excel-Writer-Node könnt ihr noch ein paar Einstellungen in Bezug auf den Umgang beim Speichern vornehmen. Beispielsweise könnt ihr entscheiden, ob die Daten überschrieben werden sollen, sofern die Datei schon existiert, oder ob sie einfach unter die bestehenden Daten eingefügt werden sollen. Auch die Option „Fail if exists“ ist verfügbar. Diese verhindert, dass eine neue Datei erstellt wird, falls bereits eine Datei mit demselben Dateinamen vorhanden ist.  

Wichtig: Zum Starten und Zurücksetzen von Nodes und Workflows könnt ihr die entsprechenden Funktionen in der Toolbar verwenden. Macht dafür einen Rechtsklick auf den Node und klickt „Reset“. Dies ermöglicht euch, eure Workflows zu testen und bei Bedarf anzupassen.  

Ein besonders praktisches Feature in KNIME ist übrigens das integrierte Ampelsystem, das auf einen Blick den Status jedes Nodes im Workflow anzeigt. Rote Nodes signalisieren Fehler oder fehlende Konfigurationen, die behoben werden müssen. Gelbe Nodes sind korrekt konfiguriert, wurden aber noch nicht ausgeführt oder warten auf Daten von vorgelagerten Nodes. Grüne Nodes zeigen erfolgreiche Ausführungen an und bestätigen, dass die Datenverarbeitung wie geplant funktioniert.  

Dieses visuelle Feedback erleichtert die Fehlersuche erheblich und hilft besonders Einsteigern, komplexe Workflows zu verstehen und zu debuggen. Durch die farbliche Kennzeichnung könnt ihr sofort erkennen, wo im Workflow Handlungsbedarf besteht und gezielt Anpassungen vornehmen. 

Unsere Erfahrungen mit KNIME in der SEO-Automatisierung

1. Datenintegration leicht gemacht

Ein wesentlicher Bestandteil unserer SEO-Arbeit ist die Zusammenführung und Auswertung verschiedenster Datenquellen. Ob es sich um Google Analytics, die Search Console oder externe Tools handelt – KNIME ermöglicht uns, all diese Daten in einem zentralen Workflow zu vereinen. So haben wir stets einen klaren Überblick über unsere Performance und können Trends schneller erkennen. 

2. Performance-Monitoring in Echtzeit

Ein weiterer großer Vorteil von KNIME ist die Möglichkeit, Monitorings zu erstellen, die uns sofortige Einblicke in unsere SEO-Maßnahmen geben. Wir können individuelle Metriken visualisieren, Trends analysieren und bei Bedarf sofort Anpassungen vornehmen. Dadurch wird unsere SEO-Strategie nicht nur effektiver, sondern auch flexibler. 

Weitere Praxisbeispiele und Inspirationen 

Automatisierte Monitorings 

Für einige Kunden erstellen wir regelmäßige, individualisierte und große Monitorings, um technische Fehler stetig im Blick zu haben und konsistent zu bereinigen. Durch den Einsatz von KNIME werden wiederkehrende Aufgaben wie die Zusammenstellung und Segmentierung von Daten (teil-)automatisiert. Unser Team kann dadurch Zeit wertschöpfender investieren – in die Analyse statt in die Datenaufbereitung. 

API-Abfragen 

Manchmal kann es sinnvoll sein, zu monitoren wie viele Keywords pro Artikel oder URL in den Top 10 ranken. Hier konnten wir mit KNIME und der API-Anbindung Daten aus Sistrix ziehen. So können wir regelmäßig und ohne großen Aufwand die Anzahl der Keywords für wichtige URLs tracken.  

Top-Artikel 

Wie gut laufen eigentlich Blogartikel auf der eigenen Website und werden diese regelmäßig geklickt? Auch das sind Fragen, die im SEO-Alltag immer wieder auftauchen – und auch hier kann KNIME helfen. Mit einem Workflow prüfen wir anhand von GSC-Daten, wann ein Artikel das erste Mal geklickt wurde, wie regelmäßig er seitdem geklickt wird und wie lange der letzte Klick zurückliegt. Dadurch erhalten wir einen guten Überblick über Artikel, die gut performen und regelmäßig geklickt werden. Auf der anderen Seite sehen wir auch, welche Artikel nicht funktionieren und ggf. angepasst werden sollten.  

Python-Einbindung 

KNIME ermöglicht über einen entsprechenden Node auch eine einfache Einbindung von Python-Skripten. Mithilfe von Tools wie ChatGPT, Claude und Co. können einfache Skripte auch ohne tiefergehende Programmierkenntnisse erstellt werden. Wir nutzen Python-Skripte in Workflows u.a. für automatische Auswertungen, die vorher über verschiedene Formeln in Excel oder über mehrere einzelne Nodes abgebildet wurden. 

Fazit: Auf zu neuen Ufern! 

Wir sind überzeugt: Mit KNIME haben wir ein mächtiges Werkzeug an der Hand, das uns dabei unterstützt, die Herausforderungen der modernen SEO zu meistern. Die Automatisierung bringt nicht nur Effizienz, sondern auch einen klaren Wettbewerbsvorteil. Wir freuen uns darauf, weiter zu experimentieren, zu optimieren und gemeinsam mit euch die Zukunft der SEO zu gestalten.