Integrated Marketing SEO/Content Execution Play: Wie wir ein SERP-Dominanz-System mit echten Daten aufgebaut haben

2019 haben Dulé Stojnic und Axel Lavergne bei Brevo, früher Sendinblue, SaaS-Sichtbarkeit durch ein integriertes Marketing-, SEO- und Content-Execution-Play skaliert: die Marke auf vielen der bestplatzierten Seiten zu einer Suchanfrage sichtbar machen, statt nur eine eigene Seite auf #1 bringen zu wollen. Die Frage war einfach: Was wäre, wenn deine Marke auf jeder Seite in den Top-10-Ergebnissen erscheinen würde?

Das nannten sie die integrated marketing SEO/content execution play, und innerhalb von 6 Monaten, in denen sie 600+ Keywords trackten, erreichten sie 50% programmbeeinflusste Erwähnungen. Wir haben ihr Framework übernommen, ein Full-Stack-Automatisierungssystem darum gebaut und es auf 3.222 Keywords in 31 Sprachen angewandt. Der Tracker wurde eingerichtet, um Brevo zu bewerten, die Marke, für die das Play gebaut wurde. Tajo kam am 18. Oktober 2026 hinzu. Die meisten Sichtbarkeits- und Erwähnungszahlen unten gehören deshalb zu Brevo, und jede Tabelle sagt, wessen Zahlen sie zeigt.

Dieser Beitrag ist eine vollständige technische Aufschlüsselung der Architektur, des Toolings, des Datenbankdesigns und der echten Daten, die wir sehen. Unten findest du interaktive 3D-Visualisierungen, die mit Three.js erstellt wurden und die gespeicherten Sichtbarkeitswerte, die Keyword-Landschaft und die Outreach-Pipeline zeigen.

Aktualisierung vom 2026-10-18

Am 18. Oktober 2026 haben wir in zwei Durchläufen 197 der 284 gespeicherten Suchanfragen erneut geprüft, darunter 181 der 217 Ziel-Keywords. 316 der 520 Suchabfragen kamen leer zurück, daher behalten die übrigen 87 Suchanfragen ihre Ergebnisse vom 3. Oktober.

• Google hat die Startseite neu indexiert. Für „tajo.io“ steht tajo.io in den USA und in Frankreich auf #1 und zeigt jetzt den neuen Titel der Startseite. Am 3. Oktober zeigte Google noch den alten Titel.
• Ein neues Marken-Ranking. tajo.io ist für „tajo app“ in die Top 20 gekommen: #15 in den USA und #14 in Frankreich.
• Für „tajo“ weiterhin nicht vorhanden, in allen 7 geprüften Märkten. Der Fluss hält das Knowledge Panel in den USA, Spanien, Deutschland und Frankreich, und in Italien steht ein Restaurant auf Platz eins.
• Non-Brand: 0 von 182. tajo.io erscheint bei keiner der 182 aktualisierten Kategorie- und Ziel-Suchanfragen, genau wie am 3. Oktober.
• Sichtbarkeit. Tajo ist bei 4 der 197 aktualisierten Keywords sichtbar, mit einem mittleren Score von 0,13. Brevo ist bei 101 sichtbar, mit einem Mittelwert von 11,31.

Die Nachfrage nach den Begriffen, die Tajo beschreiben, wurde zum ersten Mal gemessen (monatliches US-Volumen und Keyword-Schwierigkeit, Ahrefs):

Am 3. Oktober hatten diese Begriffe kein gemessenes Volumen, und für jeden wurden 100 Suchanfragen im Monat angenommen.

Viele gespeicherte Volumen waren falsch. Eine Ahrefs-Aktualisierung von 451 Paaren aus Land und Keyword hat die gespeicherten Werte für Volumen und Schwierigkeit ersetzt, und die alten Werte bleiben in keyword_metric_snapshots erhalten. Am schlechtesten hielten die nicht englischen Zahlen. „integração shopify“ (Brasilien) kommt auf 50 Suchanfragen im Monat, nicht auf die gespeicherten 1.200. „integraciones zapier“ (Mexiko) und „integration zapier“ (Frankreich) haben überhaupt kein messbares Volumen. Wir haben das Chancen-Ranking mit den echten Volumen neu berechnet und Jevs Antworten unverändert gelassen. 17 Einträge fielen auf null und sind herausgefallen, es bleiben 533. Die neuen Top fünf:

Nur der fünfte Eintrag stützt sich vollständig auf eine frische Ahrefs-Zahl.

Die Kernerkenntnis: Überall präsent sein, nicht nur #1

Denke darüber nach, wie du tatsächlich Produkte entdecken. Du suchst „beste E-Mail-Marketing-Software” und sehen 10 Ergebnisse. Du klickst auf 3-4 davon. Wenn eine Marke in jedem einzelnen Artikel erscheint, den du liest, gewinnt diese Marke, selbst wenn sie nie selbst #1 gerankt hat.

„Je häufiger jemand von deinem Produkt aus mehreren Quellen hört, desto wahrscheinlicher ist es, dass er dein Produkt kauft.”

Das ist der integrated marketing SEO/content execution-Effekt. Wie eine Cocktailparty, auf der jeder dasselbe Buch empfiehlt.

Die Mathematik dahinter

Visibility Score, die einfachste Metrik:

Visibility Score % = (mentions in top 20 ÷ 20) × 100

Wenn deine Marke bei 8 der Top-20-Ergebnisse für „beste CRM-Software” erscheint, beträgt dein Sichtbarkeitswert 40%.

Positionsgewichtete Sichtbarkeit, weil Position 1 wichtiger ist als Position 20:

Weighted Score = Σ(Position Weight where mentioned) / Σ(All Position Weights) × 100

Position Weights: #1 = 20pts, #2 = 19pts, ... #20 = 1pt (total 210)

Opportunity Score, wo du deinen Aufwand fokussieren solltest:

Opportunity = (100% - Visibility Score) × Monthly Search Volume

Ein Keyword mit 35.000 monatlichen Suchanfragen und 5% Sichtbarkeit = Opportunity Score von 33.250. Dort pitchst du zuerst.

Systemarchitektur

Hier ist der vollständige Stack, den wir gebaut haben, um den integrated marketing SEO/content execution-Workflow zu automatisieren:

Technologie-Stack

Die Pipeline

┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌───────────────────┐
│  Keyword         │────▶│  SERP Analyzer    │────▶│  Mention Checker  │
│  Research        │     │  (Top 20 per KW)  │     │  (Scrape + Match) │
│  keyword_        │     │  serp_            │     │  mention_         │
│  research.py     │     │  analyzer.py      │     │  checker.py       │
└─────────────────┘     └──────────────────┘     └───────────────────┘
                                                          │
                                                          ▼
┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌───────────────────┐
│  Outreach        │◀────│  Opportunity      │◀────│  Visibility       │
│  Pipeline        │     │  Scoring          │     │  Calculator       │
│  (3,964 targets) │     │  (Gap Analysis)   │     │  visibility_      │
│                  │     │                   │     │  calculator.py    │
└─────────────────┘     └──────────────────┘     └───────────────────┘

Datenbankdesign

Unsere PostgreSQL-Datenbank hat 14 Tabellen, die alles von rohen Keywords bis zum Outreach-Prospect-Status verfolgen. Hier sind die Daten, mit denen wir arbeiten:

Kerntabellen

Schema-Highlights

Die keywords-Tabelle unterstützt Multi-Country, Multi-Language-Tracking:

CREATE TABLE keywords (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    keyword VARCHAR(500) NOT NULL,
    silo VARCHAR(100),           -- Content silo grouping
    volume_ahrefs INTEGER,       -- Monthly search volume
    difficulty INTEGER,          -- Keyword difficulty (0-100)
    cpc NUMERIC(10,2),          -- Cost per click
    search_intent VARCHAR(50),   -- informational, commercial, transactional
    country VARCHAR(5),          -- us, de, fr, etc.
    language VARCHAR(5),         -- en, de, fr, etc.
    UNIQUE(keyword, country, language)
);

Die visibility_scores-Tabelle verfolgt die Markensichtbarkeit pro Keyword über die Zeit:

CREATE TABLE visibility_scores (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    keyword_id INTEGER REFERENCES keywords(id),
    brand_name VARCHAR(100),
    visibility_score NUMERIC(5,2),  -- 0-100%
    mention_count INTEGER,
    pages_with_mentions INTEGER,
    total_pages_checked INTEGER,
    calculated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

Keyword-Landschaft: 9,8 Mio. monatliche Suchanfragen

Wir tracken 3.222 Keywords über 45 Content-Silos, die etwa 9,8 Millionen monatliche Suchanfragen repräsentieren. Hier ist die Verteilung:

Top-Silos nach Suchvolumen

Die Zeile Support ist ein einziges Keyword, „help desk solutions“, das Ahrefs mit 3.010.000 Suchanfragen im Monat ansetzt: fast ein Drittel der Summe. Lies sie als Ausreißer, nicht als Silo. Das Diagramm lässt sie weg. Das durchschnittliche Volumen zählt nur Keywords mit gemessenem Volumen.

Durchschnittliche Keyword-Schwierigkeit: 23,6/100

Das ist der Mittelwert über die 2.499 Keywords mit einem Schwierigkeitswert. Der Sweet Spot für integrated marketing SEO/content execution sind Keywords mit Schwierigkeit 20-50 und Volumen über 1.000. 615 unserer Keywords liegen dort.

Echte Sichtbarkeitsdaten

Hier wird die Strategie real. Der Tracker wurde gebaut, um Brevo zu bewerten, und Tajo kam am 18. Oktober 2026 hinzu. Bei der Aktualisierung an diesem Tag mit 197 Keywords lag Tajos mittlere Sichtbarkeit bei 0,13%, die von Brevo bei 11,31%. Tajo taucht bei vier Keywords auf, alle davon Suchen nach dem eigenen Namen:

Wo Tajo sichtbar ist (2026-10-18)

Wo die größten Chancen liegen

Das sind die Keywords mit dem höchsten Volumen in der Aktualisierung vom 18. Oktober. Tajo ist bei keinem davon vertreten:

Chancen mit Jev bewerten

Die Tabelle oben lag bei uns falsch, und wir haben es erst am 3. Oktober 2026 gesehen. Sortiert nach (100% − Sichtbarkeit) × Volumen sehen Head-Terms wie „crm“ mit 193.000 Suchanfragen im Monat oder „newsletter“ mit 69.800 im Kandidatensatz vom 3. Oktober wie die besten Orte aus, um eine Woche zu investieren. Tajo ist ein agentischer Integrations-Builder: Reverse ETL, MCP-Server und -Tools sowie eine MCP UI, mit der du Synchronisierungen zwischen SaaS-Apps baust. Shopify und Brevo sind die ersten Konnektoren. Wer nach Newsletter-Tipps sucht, will keine zwei Tools verbinden. Das Volumen sieht das nicht. Ein Modell schon.

Deshalb haben wir Jev, das Modell von TypeSafe für typisierte Urteile, zwischen die Keyword-Datenbank und die To-do-Liste gesetzt. Es schreibt nichts. Es beantwortet vier Fragen zu jeder Chance und liefert für jede eine typisierte Antwort mit einer Konfidenz. Alles andere erledigt Code.

Die vier Fragen

Jede Anfrage enthält denselben Absatz, der Tajo beschreibt, plus die Fakten, die wir zu diesem Eintrag haben: Volumen, Keyword-Schwierigkeit, die gespeicherten Top 10 mit bekannten Domain-Ratings, wie viele Foren und Listicles darin stehen, und unseren bestehenden Artikel (Wortzahl, Tage seit dem letzten Update, Seitenaufrufe) oder die Seite des Drittanbieters.

Die Formel steckt im Code

priority = log10(1 + volume) × fit_norm × win_norm × intent_weight

fit_norm      = clamp((fit − 1) / 2, 0, 1)
win_norm      = (winnability + 1) / 5
intent_weight = Σ P(intent) × weight   (bereit zur Einrichtung 1.0, vergleichend 0.9,
                                        lernend 0.6, navigational 0.3; eigene Marke 1.0)

Das Volumen geht logarithmisch ein, ein zehnmal größeres Keyword bringt also einen Punkt mehr, nicht das Zehnfache an Punkten. Angrenzende Passung ergibt null: Wir zahlen nicht für Traffic, der nie bei einer Synchronisierung ankommt. Die Gewinnbarkeit fällt nie auf null, deshalb bleibt ein perfekt passendes Keyword auf der Liste, auch wenn es schwer ist. Die Suchintention wird mit Jevs gesamter Wahrscheinlichkeitsverteilung gewichtet. Zweifel an der Intention verkleinern also den Score, statt eine Vermutung zu erzwingen.

Dann die Schranken. Jede Antwort zu Passung oder Gewinnbarkeit mit einer Konfidenz unter 0,6 geht an einen Menschen, nicht ins Ranking.

Was sich geändert hat

Der erste Durchlauf teilte die Passung durch drei und ließ das Volumen den Rest tragen. Ein portugiesisches Listicle über die „besten Newsletter“ landete auf Platz 16. Angrenzende Passung, 25.000 Suchanfragen, und das Volumen erledigte die ganze Arbeit. Dieser Durchlauf widersprach dem, was wir verkaufen. Also haben wir die Formel so geändert, dass angrenzende Passung null ergibt, und alles neu bewertet.

Im finalen Durchlauf sind die Top 10 ausnahmslos Suchanfragen zu Integration und Synchronisierung:

„newsletter“ landete auf Platz 543 von 550. Nach der Volumen-Aktualisierung vom 18. Oktober steht es auf Platz 526 von 533, und „integração Shopify“ fiel mit seinem echten Volumen von 50 von Platz 1 auf Platz 8.

Der Durchlauf brachte außerdem etwas ans Licht, das keine Formel gefunden hätte: 97% unserer lokalisierten Artikel tragen noch das englische Haupt-Keyword. Der portugiesische Shopify-Artikel wurde auf Portugiesisch geschrieben und zielte auf eine englische Suche.

Was es kostet

1.866 Einträge zu bewerten kostete 2,77 Millionen Input-Tokens: etwa elf Cent. Als wir dieselben 19 Einträge zweimal abfragten, verschoben sich die Scores im Schnitt um 0,034, und 2 von 38 Auswahlantworten kippten. Zwei Prioritäten, die weniger als 0,1 auseinanderliegen, sind also ein Gleichstand. Die Urteile sind nur so gut wie die Fakten, die hineingehen. Die meisten unserer gespeicherten Suchergebnisse stammen aus dem Februar 2026 (6.802 von 8.921), und der Durchlauf vom 3. Oktober hatte keine für seine nicht englischen Keywords. Dort stützte sich die Gewinnbarkeit allein auf die Keyword-Schwierigkeit. Die Aktualisierung vom 18. Oktober hat 338 Ergebnisse für 37 nicht englische Keywords hinzugefügt. Jev hat seitdem nichts neu bewertet.

Markenerwähnungs-Erkennung

Unser Mention Checker hat bisher 8.898 Seiten gescannt. Brevo oder der alte Name Sendinblue erscheint auf 1.248 davon (14,0% Erwähnungsrate), insgesamt 34.010 Erwähnungen. Nur 215 dieser Seiten enthalten einen Link. Tajo erscheint auf 4 Seiten, alle auf tajo.io. Seiten, die am 18. Oktober hinzukamen, wurden anhand des Such-Snippets geprüft, nicht der ganzen Seite, was zu niedrig zählt.

Der Mention Checker funktioniert durch:

1. Seiteninhalt abrufen über web scraping Scraping-API (handhabt Bot-Erkennung und CAPTCHAs)
2. Regex-Matching für Markennamen und Aliase (case-insensitive, mit Kontextextraktion)
3. Link-Erkennung um festzustellen, ob Erwähnungen Backlinks enthalten
4. Kontextextraktion um den Satz um jede Erwähnung herum zu erfassen

# Simplified mention detection logic
def find_brand_mentions(content, brand_names):
    mentions = []
    for brand in brand_names:
        pattern = re.compile(
            rf'\b{re.escape(brand)}\b',
            re.IGNORECASE
        )
        for match in pattern.finditer(content):
            # Extract surrounding context (200 chars)
            start = max(0, match.start() - 100)
            end = min(len(content), match.end() + 100)
            context = content[start:end]
            mentions.append({
                'brand': brand,
                'position': match.start(),
                'context': context,
                'has_link': check_for_link(content, match)
            })
    return mentions

Outreach-Pipeline: 3.964 Prospects

Das Outreach-System identifiziert Seiten, die für unsere Ziel-Keywords ranken und die getrackte Marke noch nicht erwähnen. Jede wird zum Prospect.

Pipeline-Aufschlüsselung

Noch kein Prospect wurde qualifiziert oder kontaktiert: Die Datenbank enthält keine Go- oder No-Go-Entscheidungen.

Prospect-Typen

Die 397 Listicle-, Vergleichs-, Forum- und Videoseiten stammen aus der Aktualisierung vom 18. Oktober. Einige sind von Anbietern geschrieben und brauchen deshalb eine Triage vor jedem Pitch.

Content-Plan-Status

Wir haben 585 Content-Stücke im Plan. 525 sind fertig. Die 60 geplanten Stücke sind 35 neue Artikel und 25 Überarbeitungen, die Content-Maschine, die die integrated marketing SEO/content execution-Strategie antreibt.

Das Tooling: MCP-gesteuerte Automatisierung

Das gesamte System wird über Model Context Protocol (MCP)-Server orchestriert, die KI-unterstützte Ausführung jedes Workflow-Schritts ermöglichen.

Ahrefs MCP-Integration

keywords-explorer-overview    → Keyword metrics (volume, difficulty, CPC)
keywords-explorer-matching    → Related keyword discovery
serp-overview                 → SERP position data for any keyword
site-explorer-organic-keywords → Competitor keyword analysis
batch-analysis                → Bulk domain metrics

web scraping MCP-Integration

search_engine       → Live SERP scraping (Google, Bing, Yandex)
search_engine_batch → Batch SERP scraping
scrape_as_markdown  → Full page content extraction
scrape_batch        → Batch content scraping

Workflow: Vom Keyword zum Outreach

Hier ist ein realer Workflow, den wir regelmäßig ausführen:

Schritt 1: Keyword-Recherche

python3 keyword_research.py --stats
# Returns: 3,222 keywords, 45 silos, 9.8M total volume

Schritt 2: SERP-Analyse

python3 serp_analyzer.py --keyword-id 1 --summary
# Keyword 1 in the database: 7 stored results, 7 unique domains

Schritt 3: Erwähnungsprüfung

python3 mention_checker.py --stats
# Returns: 8,898 pages checked, 1,248 with Brevo, 34,010 mentions

Schritt 4: Sichtbarkeitsberechnung

python3 visibility_calculator.py --overall --report
# 2026-10-18 refresh: Tajo 0.13%, Brevo 11.31% mean visibility

Bisherige Erkenntnisse

1. Mit Wettbewerber-Keywords beginnen

Im „Competitor”-Silo liegt Brevos aktuelle Sichtbarkeit im Schnitt bei 26,8% über 166 Keywords, gegenüber 24,1% über alle 795 bewerteten Keywords, weil Wettbewerbsvergleichsseiten natürlich mehrere Marken erwähnen. Keywords wie „Mailchimp Alternativen” oder „HubSpot vs Brevo” sind niedrig hängende Früchte.

2. Bewertungsseiten sind Gold wert

Seiten wie G2, Capterra und PCMag ranken für fast alles und listen dich, wenn du ihre Kriterien erfüllst. Die 173 gespeicherten Ergebnisse mit Domain Rating haben im Schnitt DR 87,3. Du kannst sie nicht übertrumpfen, aber du kannst auf ihnen sein.

3. Volumen ≠ Chance

„crm” hat 193.000 monatliche Suchanfragen in den USA, und die meisten dieser Leser wollen keine zwei Tools verbinden. Die Passung zu dem, was du tatsächlich verkaufst, schlägt das Volumen. Deshalb ist der Chancen-Score jetzt ein Urteil von Jev, das im Code multipliziert wird, statt rohes Volumen mal Lücke.

4. Erwähnung ≠ Link

Von 1.248 Seiten, die Brevo erwähnen, enthalten nur 215 einen Link. Das ist eine Link-Rate von 17,2%. Jede Erwähnung ohne Link ist ein einfacher Outreach-Gewinn: Du kannst höflich nach einem Link fragen, da die Seite dich bereits empfiehlt.

5. Mehrsprachigkeit multipliziert alles

Das Keyword-Set umfasst 31 Sprachen, und sechs davon (EN, ES, PT, DE, FR, IT) halten 2.892 der 3.222 Keywords. Jede Sprache multipliziert deine Chancenoberfläche. Ein Keyword mit 1.000 Suchanfragen auf Englisch könnte 500 auf Französisch und 300 auf Deutsch haben, das sind 1.800 von einem Konzept.

Was kommt als Nächstes: 90-Tage-Ziele

Probiere es selbst aus

Die integrated marketing SEO/content execution-Methodik funktioniert für jede Marke. So beginne:

1. Wähle 20 Keywords, fokussiere dich auf „beste X”, „X Alternativen”, „X vs Y”-Formate
2. Analysiere die SERPs, prüfe für jedes Keyword, wer auf den Positionen 1-20 rankt
3. Prüfe auf Erwähnungen, erscheint deine Marke auf diesen Seiten?
4. Berechne die Sichtbarkeit, verwende die obigen Formeln
5. Priorisiere nach Passung, nicht nach Volumen, bewerte jede Chance nach Passung, Suchintention und Gewinnbarkeit und multipliziere dann im Code (die Formel steht oben)
6. Pitche die Lücken, kontaktiere Seiten, die ranken, aber dich nicht erwähnen

Das Schöne am integrated marketing SEO/content execution ist, dass es sich aufbaut. Jede neue Erwähnung verbessert deinen Sichtbarkeitswert, und jede Sichtbarkeitsverbesserung macht die nächste Erwähnung leichter zu erreichen.

Die Zahlen in diesem Beitrag stammen aus Abfragen gegen unsere integrated marketing SEO/content execution-Tracking-Datenbank vom 18. Oktober 2026. Die Three.js-Visualisierungen rendern dieselben Daten: 3.222 Keywords, 8.921 SERP-Ergebnisse und 3.964 Outreach-Prospects.