Erstellen Sie ein lokales SEO-Audit mit KI Exportieren Sie dann die Google Maps-Daten Lass ChatGPT und Claude Code es bewerten

Füttern Sie Ihre KI mit echten Geschäftsdaten

Ein lokales SEO-Audit beantwortet eine zentrale Frage: Wie sichtbar ist ein Unternehmen auf Google Maps und wo verliert es an Ranking? Alle Daten sind öffentlich zugänglich. Kategorien, Anzahl der Bewertungen, durchschnittliche Bewertung, ob das Profil mit einer Website verlinkt ist, Adresskonsistenz und Anzahl der Fotos - all das ist direkt auf der Karte sichtbar.

Der zeitaufwändigste Teil war schon immer die Erfassung dieser Daten in großem Umfang und deren Auswertung. Genau das ist die Stärke von KI, vorausgesetzt, man gibt ihr strukturierte Daten anstelle von Screenshots. Der Arbeitsablauf ist also einfach: Die Karte auslesen, eine Datei exportieren und das Modell diese einlesen lassen.Die.

Die Vonsel-Erweiterung übernimmt die Erfassung. Sie öffnen Google Maps und führen eine Suche durch, zum Beispiel so Zahnärzte in Austin, Die Erweiterung sammelt alle Einträge in einer Tabelle, die Sie exportieren können. Diese Datei dient dann als Grundlage für die KI Ihrer Wahl. Das ist der Kern der Füttern Sie Ihre KI mit Geschäftsdaten Idee.

Welche Felder benötigt Ihr Audit

Bevor die KI eine Bewertung vornehmen kann, muss die Datei die richtigen Spalten enthalten. Ein lokales SEO-Audit stützt sich auf einige wenige Felder, die die Erweiterung direkt aus jedem Eintrag extrahiert. Je sauberer der Export, desto genauer die Analyse. Achten Sie daher darauf, dass die Spalten bei jeder Erfassung einheitlich sind.

Google selbst erklärt in seinem Leitfaden, wie diese Elemente das lokale Ranking beeinflussen Verbesserung Ihres lokalen Rankings bei Google. Relevanz, Distanz und Bekanntheit sind die drei Säulen, wobei Rezensionen, Kategorien und die Online-Präsenz maßgeblich beeinflussen. Ihr Export liefert der KI einen Anhaltspunkt für alle drei. Die Funktionsweise der Datei selbst finden Sie hier Exportoptionen für CSV, XLSX und JSON.Die.

Die No-Code-Prüfung in ChatGPT

ChatGPT ist der ideale Einstieg, da es nur einen Datei-Upload und eine einfache Spracheingabe erfordert. Ziehen Sie Ihre CSV- oder Excel-Exportdatei in den Chat und beschreiben Sie anschließend das gewünschte Audit. Keine Skripte, keine Einrichtung erforderlich.

Eine gut funktionierende Eingabeaufforderung sieht folgendermaßen aus: Sie sind ein lokaler SEO-Berater. Bewerten Sie jedes Unternehmen in dieser Datei anhand der Google Maps-Sichtbarkeit (0 bis 100) unter Berücksichtigung der Kategoriezugehörigkeit, der Anzahl der Bewertungen, der durchschnittlichen Bewertung, der Website-Präsenz und der Vollständigkeit der NAP-Daten. Erstellen Sie eine Tabelle mit der Bewertung, der größten Schwäche und einer empfohlenen Lösung pro Unternehmen.

ChatGPT liest die Spalten, wendet eine einheitliche Logik auf jede Zeile an und liefert eine Rangliste. Sortieren Sie die Tabelle aufsteigend, und Sie sehen sofort, welche Unternehmen am schwächsten abschneiden - genau die Unternehmen, die eine SEO-Agentur ansprechen möchte. Sie können die Datei noch weiter analysieren: Lassen Sie den Bewertungstext ein zweites Mal durchlaufen, um Beschwerden aufzudecken, und gleichen Sie diese anschließend mit unserem Leitfaden ab Stimmungsanalyse von Google-Rezensionen. Wenn Sie weitere Vorlagen für Listenarbeiten benötigen, finden Sie hier eine Anleitung dazu Analysieren Sie Lead-Listen mit ChatGPT behandelt die weiterführenden Fragen, die es wert sind, gestellt zu werden.

Wiederholbare Audits mit Claude Code

ChatGPT eignet sich perfekt für eine einzelne Datei. Wenn Sie jedoch eine ganze Stadt prüfen oder monatlich dieselbe Prüfung für einen Kunden durchführen, benötigen Sie ein wiederholbares System. Genau hier setzt ChatGPT an Claude Code verdient seinen Platz.

Weisen Sie Claude Code auf Ihre exportierte JSON-Datei zu und beschreiben Sie die Bewertungsregeln einmalig. Claude Code erstellt daraufhin ein kleines Skript, das die Datei liest, die Gewichtungen anwendet und eine bewertete Tabelle oder einen formatierten Bericht ausgibt. Da die Logik im Code implementiert ist, werden beim nächsten Export exakt dieselben Regeln angewendet, sodass Ihre Audits vom März und Juli direkt vergleichbar sind.

JSON ist hier das bessere Format. Es erhält verschachtelte Felder wie die Aufschlüsselung der Rezension und bewahrt die Datentypen, was wichtig ist, wenn ein Skript die Daten liest und nicht ein Chatfenster. Der zugehörige Artikel befasst sich mit … Lead-Analyse mit Claude Code zeigt das gleiche Muster, angewendet auf die Kundengewinnung. Man kann noch einen Schritt weiter gehen und Erstellen Sie ein Lead-Dashboard mit Claude Code Dadurch wird das Audit zu einer dynamischen Karte der Stärken und Schwächen.

Eine typische Claude-Code-Anfrage: Richten Sie sie auf austin-dentists.json, Weisen Sie das Programm an, alle Unternehmen ohne Website, mit weniger als 25 Bewertungen oder einer Bewertung unter 4,0 zu kennzeichnen und die Ergebnisse nach Schweregrad gruppiert anzuzeigen. Das Programm übernimmt den gesamten Vorgang, und Sie überprüfen das Ergebnis.

Codex, lokale Modelle und strukturierte Ausgabe

Das Vonsel-Dashboard schließt den Kreislauf

Eine Ergebnistabelle ist ein Befund, kein Verkaufsangebot. Ziel eines lokalen SEO-Audits ist in der Regel der Verkauf einer Dienstleistung: eine neue Website, Bewertungsmanagement, Optimierung des Google-Unternehmensprofils. Das bedeutet, dass die Unternehmen mit den schlechtesten Ergebnissen Ihre vielversprechendsten Leads sind.

Hier befindet sich die Vonsel-Dashboard Die Daten werden direkt aus der Rohdatei übernommen. Dieselben Daten werden live in einem zugeordneten CRM-System erfasst, sodass eine Liste potenzieller Kunden mit schwachem Profil sichtbar wird. Email Intelligence erstellt für jedes Unternehmen eine maßgeschneiderte Nachricht, die auf dessen tatsächlichen Lücken basiert. Sie können Bewertungen zu erfassten Unternehmen hinzufügen oder einen Datenabruf später wiederholen, um die Daten anzureichern. Das Audit ist nicht länger nur eine PDF-Datei, sondern eine nutzbare, kontextbezogene Datenbank mit potenziellen Kunden, die ein Kaufinteresse haben.

Das ist der gesamte Ablauf. Die Erweiterung ist das Mittel zum Zweck, die KI der Analyst und das Dashboard der Ort, an dem die Ergebnisse in Umsatz umgewandelt werden. Weitere solcher Lösungen finden Sie hier KI-Workflows Nabe.