Integrated Marketing SEO/Content Execution Play: Hur vi byggde ett system för SERP-dominans med verkliga data

År 2019 skalade Dulé Stojnic och Axel Lavergne på Brevo, tidigare Sendinblue, SaaS-synlighet genom ett integrerat marketing-, SEO- och content execution play: att få varumärket att synas på många av de högst rankade sidorna för en sökning, inte bara försöka ranka en egen sida som #1. Frågan var enkel: tänk om ditt varumärke dök upp på varje sida i de 10 bästa resultaten?

De kallade det integrated marketing SEO/content execution play, och inom 6 månader av spårning av 600+ sökord uppnådde de 50% programpåverkade omnämnanden. Vi tog deras ramverk, byggde ett komplett automationssystem runt det och körde det på 3 222 sökord på 31 språk. Spåraren sattes upp för att mäta Brevo, varumärket som metoden byggdes för. Tajo lades till den 18 oktober 2026, så de flesta siffror om synlighet och omnämnanden nedan gäller Brevo, och varje tabell anger vems de är.

Det här inlägget är en komplett teknisk genomgång av arkitekturen, verktygen, databasdesignen och de verkliga data vi ser. Nedan hittar du interaktiva 3D-visualiseringar byggda med Three.js som visar de sparade synlighetspoängen, sökordslandskapet och outreach-pipelinen.

Uppdatering 2026-10-18

Den 18 oktober 2026 kontrollerade vi om 197 av de 284 sparade sökningarna i två omgångar, varav 181 av de 217 målsökorden. 316 av de 520 sökanropen kom tillbaka tomma, så de övriga 87 sökningarna behåller sina resultat från 3 oktober.

• Google har indexerat om startsidan. För “tajo.io” ligger tajo.io på #1 i USA och Frankrike och visar nu startsidans nya titel. Den 3 oktober visades fortfarande den gamla titeln.
• En ny varumärkesranking. tajo.io tog sig in på topp 20 för “tajo app”: #15 i USA och #14 i Frankrike.
• Fortfarande frånvarande för “tajo” på alla 7 kontrollerade marknader. Floden har kunskapspanelen i USA, Spanien, Tyskland och Frankrike, och en restaurang ligger först i Italien.
• Icke-varumärke: 0 av 182. tajo.io finns inte i resultaten för någon av de 182 uppdaterade kategori- och målsökningarna, samma som den 3 oktober.
• Synlighet. Tajo syns på 4 av de 197 uppdaterade sökorden, med en genomsnittlig poäng på 0,13. Brevo syns på 101, med ett genomsnitt på 11,31.

Efterfrågan på de termer som beskriver Tajo, uppmätt för första gången (månatlig volym i USA och sökordssvårighet, Ahrefs):

Den 3 oktober hade dessa termer ingen uppmätt volym, och 100 sökningar i månaden antogs för var och en.

Många sparade volymer var fel. En Ahrefs-uppdatering av 451 par av land och sökord ersatte sparad volym och svårighet, och de gamla värdena finns kvar i keyword_metric_snapshots. De icke-engelska siffrorna höll sämst. “integração shopify” (Brasilien) får 50 sökningar i månaden, inte de sparade 1 200. “integraciones zapier” (Mexiko) och “integration zapier” (Frankrike) har ingen mätbar volym alls. Vi räknade om möjlighetsrankningen med de verkliga volymerna och lät Jevs svar vara oförändrade. 17 poster föll till noll och försvann, vilket lämnar 533. Den nya topp fem:

Bara den femte vilar helt på en färsk siffra från Ahrefs.

Kärninsikten: var överallt, inte bara #1

Tänk på hur du faktiskt upptäcker produkter. Du söker “bästa mjukvaran för e-postmarknadsföring” och ser 10 resultat. Du klickar på 3-4 av dem. Om ett varumärke dyker upp i varje artikel du läser vinner det varumärket, även om det aldrig rankade #1 själv.

“Ju oftare någon hör om din produkt från flera källor, desto mer sannolikt är det att de köper din produkt.”

Det här är integrated marketing SEO/content execution-effekten. Som en cocktailparty där alla rekommenderar samma bok.

Matematiken bakom det

Visibility Score, det enklaste måttet:

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

Om ditt varumärke dyker upp på 8 av de 20 bästa resultaten för “best CRM software” är din synlighetspoäng 40%.

Positionsviktad synlighet, eftersom position 1 betyder mer än 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, var du ska fokusera dina insatser:

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

Ett sökord med 35 000 månatliga sökningar och 5% synlighet = opportunity score på 33 250. Det är där du pitchar först.

Systemarkitektur

Här är den kompletta stacken vi byggde för att automatisera integrated marketing SEO/content execution-arbetsflödet:

Teknologisk stack

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    │
└─────────────────┘     └──────────────────┘     └───────────────────┘

Databasdesign

Vår PostgreSQL-databas har 14 tabeller som spårar allt från råa sökord till outreach-prospektens status. Här är datan vi arbetar med:

Huvudtabeller

Schemahöjdpunkter

Tabellen keywords stöder spårning för flera länder och språk:

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)
);

Tabellen visibility_scores spårar varumärkessynlighet per sökord över tid:

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()
);

Sökordslandskap: 9,8 miljoner månatliga sökningar

Vi följer 3 222 sökord i 45 innehållssilor, vilket motsvarar omkring 9,8 miljoner sökningar i månaden. Så här ser fördelningen ut:

Topp-silos efter sökvolym

Raden Support är ett enda sökord, “help desk solutions”, som Ahrefs anger till 3 010 000 sökningar i månaden: nästan en tredjedel av totalen. Läs den som en avvikare, inte som en silo. Diagrammet utelämnar den. Genomsnittlig volym räknar bara sökord med uppmätt volym.

Genomsnittlig sökordssvårighet: 23,6/100

Det är medelvärdet för de 2 499 sökord som har en svårighetspoäng. Det optimala läget för integrated marketing SEO/content execution är sökord med svårighet 20-50 och volym över 1 000. 615 av våra sökord ligger där.

Verkliga synlighetsdata

Här blir strategin verklig. Spåraren byggdes för att mäta Brevo, och Tajo lades till den 18 oktober 2026. Vid den dagens uppdatering av 197 sökord var Tajos genomsnittliga synlighet 0,13% och Brevos 11,31%. Tajo syns på fyra sökord, alla sökningar på det egna namnet:

Där Tajo syns (2026-10-18)

Där de största möjligheterna finns

Det här är sökorden med högst volym i uppdateringen den 18 oktober. Tajo finns inte på något av dem:

Poängsätt möjligheter med Jev

Tabellen ovan hade fel om oss, och det dröjde till den 3 oktober 2026 innan vi såg det. Rankat efter (100% - synlighet) × volym ser breda söktermer som “crm” med 193 000 sökningar i månaden, eller “newsletter” med 69 800 i kandidatlistan från 3 oktober, ut som de bästa ställena att lägga en vecka på. Tajo är en agentisk integrationsbyggare: reverse ETL, MCP-servrar och -verktyg och ett MCP UI för att bygga synkroniseringar mellan SaaS-appar. Shopify och Brevo är de första kopplingarna. En läsare som letar efter tips om nyhetsbrev försöker inte koppla ihop två verktyg. Det ser inte volymen. En modell gör det.

Så vi placerade Jev, TypeSafes modell för typade bedömningar, mellan sökordsdatabasen och att göra-listan. Den skriver ingenting. Den svarar på fyra frågor om varje möjlighet och returnerar ett typat svar med en säkerhet för vart och ett. Koden sköter resten.

De fyra frågorna

Varje förfrågan innehåller samma stycke som beskriver Tajo, plus de fakta vi har om just den posten: volym, sökordssvårighet, den sparade topp 10 med kända domain ratings, hur många forum och listicles som finns där, och vår befintliga artikel (antal ord, dagar sedan senaste uppdatering, sidvisningar) eller tredjepartssidan.

Formeln bor i koden

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   (redo att sätta upp 1.0, jämför 0.9,
                                        lär sig 0.6, navigering 0.3; eget varumärke 1.0)

Volymen räknas på logaritmisk skala, så ett sökord som är tio gånger större ger en poäng till, inte tio gånger så många poäng. Närliggande relevans ger noll: vi betalar inte för trafik som aldrig kan nå en synkronisering. Vinnbarheten blir aldrig noll, så ett sökord med perfekt relevans stannar på listan även när det är svårt. Avsikten viktas med hela Jevs sannolikhetsfördelning, så tvivel om avsikten krymper poängen i stället för att tvinga fram en gissning.

Sedan spärrarna. Varje svar om relevans eller vinnbarhet med en säkerhet under 0,6 går till en människa, inte in i rankningen.

Vad som ändrades

Första körningen delade relevansen med tre och lät volymen bära resten. En portugisisk listicle om “bästa nyhetsbreven” hamnade på plats 16. Närliggande relevans, 25 000 sökningar, och volymen gjorde hela jobbet. Den körningen motsade det vi säljer. Så formeln ändrades för att nolla närliggande relevans, och allt poängsattes på nytt.

I den slutliga körningen handlar hela topp tio om integration och synkronisering:

“newsletter” slutade på plats 543 av 550. Efter volymuppdateringen den 18 oktober ligger den på plats 526 av 533, och “integração Shopify” föll från plats 1 till plats 8 med sin verkliga volym på 50.

Körningen hittade också något som ingen formel skulle ha hittat: 97% av våra lokaliserade artiklar bär fortfarande det engelska primära sökordet. Den portugisiska Shopify-artikeln skrevs på portugisiska och siktade på en engelsk sökning.

Vad det kostar

Att poängsätta 1 866 poster tog 2,77 miljoner input-tokens: ungefär elva cent. När vi ställde samma 19 poster två gånger flyttade sig poängen i snitt 0,034, och 2 av 38 valsvar slog om. Två prioriteringar som ligger inom 0,1 från varandra är alltså oavgjorda. Bedömningarna blir aldrig bättre än de fakta som matas in. De flesta av våra sparade sökresultat är från februari 2026 (6 802 av 8 921), och körningen den 3 oktober saknade resultat för sina icke-engelska sökord, så vinnbarheten där vilade enbart på sökordssvårigheten. Uppdateringen den 18 oktober lade till 338 resultat för 37 icke-engelska sökord. Jev har inte poängsatt något på nytt sedan dess.

Detektering av varumärkesomnämnanden

Vår omnämnandekontroll har hittills skannat 8 898 sidor. Brevo, eller dess gamla namn Sendinblue, förekommer på 1 248 av dem (14,0% omnämnandegrad), totalt 34 010 omnämnanden. Bara 215 av de sidorna innehåller en länk. Tajo förekommer på 4 sidor, alla på tajo.io. Sidor som lades till den 18 oktober kontrollerades utifrån sökresultatets utdrag, inte hela sidan, vilket ger en underskattning.

Omnämnandekontrollern fungerar genom att:

1. Hämta sidinnehåll via web scraping scraping-API (hanterar botdetektering och CAPTCHA)
2. Regex-matchning för varumärkesnamn och alias (skiftlägesokänslig, med kontextextrahering)
3. Länkdetektering för att avgöra om omnämnanden inkluderar bakåtlänkar
4. Kontextextrahering för att fånga meningen runt varje omnämnande

# 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 prospekt

Outreach-systemet hittar sidor som rankar för våra målsökord men som ännu inte nämner det spårade varumärket. Varje sådan sida blir ett prospekt.

Pipelinefördelning

Inget prospekt har kvalificerats eller kontaktats än: databasen innehåller inga Go- eller No-Go-beslut.

Prospekttyper

De 397 listartiklarna, jämförelsesidorna, forumen och videorna kom från uppdateringen den 18 oktober. En del är skrivna av leverantörer, så de behöver triage innan någon pitch.

Status för innehållsplan

Vi har 585 innehållsdelar i planen. 525 är färdigställda. De 60 planerade är 35 nya artiklar och 25 omarbetningar, innehållsmotorn som driver maskinen för integrated marketing SEO/content execution.

Verktygen: MCP-driven automatisering

Hela systemet orkestreras genom Model Context Protocol (MCP)-servrar, som möjliggör AI-assisterad exekvering av varje steg i arbetsflödet.

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

Arbetsflöde: från sökord till outreach

Här är ett verkligt arbetsflöde som vi kör regelbundet:

Steg 1: Sökordsresearch

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

Steg 2: SERP-analys

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

Steg 3: Omnämnandekontroll

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

Steg 4: Synlighetsberäkning

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

Lärdomar (hittills)

1. Börja med konkurrenters sökord

I silon “Competitor” ligger Brevos senaste synlighet i snitt på 26,8% över 166 sökord, mot 24,1% över alla 795 poängsatta sökord, eftersom jämförelsesidor naturligt nämner flera varumärken. Sökord som “mailchimp alternatives” eller “hubspot vs brevo” är lågt hängande frukt.

2. Recensionssajter är guld

Sajter som G2, Capterra och PCMag rankar för nästan allt och listar dig om du uppfyller deras kriterier. De 173 sparade resultat som har ett domain rating har i snitt DR 87,3. Du kan inte slå dem i rankingen, men du kan finnas på dem.

3. Volym ≠ Möjlighet

“crm” har 193 000 sökningar i månaden i USA, och de flesta av de läsarna försöker inte koppla ihop två verktyg. Relevans för det du faktiskt säljer slår volym. Därför är möjlighetspoängen nu en bedömning från Jev som multipliceras i koden, inte rå volym gånger ett glapp.

4. Omnämnande ≠ Länk

Av 1 248 sidor som nämner Brevo innehåller bara 215 en länk. Det är en länkgrad på 17,2%. Varje olänkat omnämnande är en enkel outreach-vinst, du kan artigt be om en länk eftersom de redan rekommenderar dig.

5. Flerspråkighet multiplicerar allt

Sökordsuppsättningen täcker 31 språk, och sex av dem (EN, ES, PT, DE, FR, IT) står för 2 892 av de 3 222 sökorden. Varje språk multiplicerar din möjlighetsyta. Ett sökord med 1 000 sökningar på engelska kan ha 500 på franska och 300 på tyska, det är 1 800 från ett koncept.

Vad kommer härnäst: 90-dagarsmål

Testa själv

integrated marketing SEO/content execution-metodiken fungerar för alla varumärken. Så här börjar du:

1. Välj 20 sökord, fokusera på formaten “best X”, “X alternatives”, “X vs Y”
2. Granska SERP:arna, för varje sökord, kolla vem som rankar på position 1-20
3. Kontrollera omnämnanden, dyker ditt varumärke upp på dessa sidor?
4. Beräkna synlighet, använd formlerna ovan
5. Prioritera efter relevans, inte volym, poängsätt varje möjlighet för relevans, avsikt och vinnbarhet och multiplicera sedan i koden (formeln står ovan)
6. Pitcha luckorna, kontakta sidor som rankar men inte nämner dig

Det fina med integrated marketing SEO/content execution är att det ackumuleras. Varje nytt omnämnande förbättrar din synlighetspoäng, och varje synlighetsförbättring gör nästa omnämnande lättare att få.

Siffrorna i det här inlägget kommer från frågor mot vår spårningsdatabas för integrated marketing SEO/content execution den 18 oktober 2026. Three.js-visualiseringarna visar samma data: 3 222 sökord, 8 921 SERP-resultat och 3 964 outreach-prospekt.