SEO & Online Marketing Projekte

Dieses Projekt war mein Abschlussprojekt im Rahmen meiner Weiterbildung zum Online Marketing Manager mit KI bei der Cimdata Bildungsakademie. Darauf bin ich besonders stolz, da ich der Einzige im Kurs war, der ein reales Praxisprojekt umgesetzt hat.

Das Konzept basiert auf einem deutschen Paar, das in Kolumbien lebt und Motorradtouren organisiert. Ziel war es, selbstgeführte Motorradreisen für eine deutsche Zielgruppe in Deutschland anzubieten. Es existierte bereits eine mit WordPress und Elementor erstellte Website, jedoch mit zahlreichen technischen und inhaltlichen Optimierungspotenzialen. Zusätzlich wurden eine Instagram- und eine Facebook-Seite eingerichtet, allerdings ohne klare Strategie oder strukturierte Marketingplanung. Dieses Projekt diente mir als praxisorientiertes Fallbeispiel für die Module SEO, SEA und Social Media Marketing. Ziel war es, 6–10 qualifizierte Leads für die geplanten Kolumbien-Touren (u. a. August 2025) zu generieren und die digitale Sichtbarkeit in Deutschland messbar zu steigern.

Im Bereich SEO führte ich eine umfassende technische und inhaltliche Analyse durch. Dafür nutzte ich Tools wie Seobility, Google PageSpeed Insights, Sistrix, Semrush, Ahrefs und Screaming Frog. Ich identifizierte technische Schwachstellen, strukturelle Probleme sowie inhaltliche Optimierungspotenziale. Zudem entwickelte ich eine Keyword-Strategie und zeigte konkret auf, welche Suchbegriffe strategisch in den Content integriert werden sollten, um die organische Sichtbarkeit nachhaltig zu verbessern. Dabei analysierte ich insbesondere die Keywords „Motorradreise Kolumbien“ und „Motorradtour Kolumbien“, definierte realistische Ranking-Ziele (Top-10) und legte messbare KPIs wie Sichtbarkeitsindex, Backlink-Aufbau und Conversion-Rate fest. Zusätzlich überprüfte ich Meta-Titel, Meta-Descriptions, Heading-Struktur (H1–H3), interne Verlinkung, Bild-SEO (ALT-Tags), URL-Struktur sowie E-E-A-T-Faktoren zur Steigerung der Vertrauenswürdigkeit.

Im Bereich SEA konzipierte und startete ich mehrere Kampagnen, darunter zwei Suchkampagnen sowie eine Display-Kampagne im Google Display Netzwerk. Die Kampagnen wurden auf die Zielgruppe (25–55 Jahre, Deutschland, Motorrad- und Reiseinteressen) ausgerichtet. Ich definierte ein klares SMART-Ziel zur Lead-Generierung und implementierte Conversion-Tracking für Kontaktformular, Newsletter-Anmeldung und Infoabend-Registrierung. Für eine der Suchkampagnen führte ich zusätzlich ein kleines A/B-Testing durch, um unterschiedliche Anzeigenvarianten hinsichtlich Klickrate (CTR), Cost-per-Click (CPC) und Conversion-Potenzial zu vergleichen. Zudem analysierte ich Impression Share, Qualitätsfaktor und Cost-per-Lead (CPL), um datenbasierte Optimierungen vorzunehmen.

Im Social-Media-Bereich analysierte ich die bestehende Struktur der Kanäle und entwickelte Optimierungsvorschläge für Content, Hashtag-Strategie, Call-to-Actions und KPI-Tracking. Zusätzlich bewertete ich Reichweite, Engagement und Profilstruktur von Instagram, Facebook und YouTube. Ich identifizierte fehlende Verlinkungen, unklare CTAs sowie mangelndes Storytelling und entwickelte Empfehlungen für visuell stärkere Inhalte mit klarer Markenpositionierung. Zudem erstellte ich SEO- und GEO-optimierte Werbetexte sowie visuell angepasste Inhalte mit Bild- und Videobearbeitung, um sowohl die organische Reichweite als auch die KI-basierte Sichtbarkeit zu steigern.

Obwohl das ursprüngliche Konzept und die Website nicht perfekt waren, war dieses Projekt für mich ein äußerst wertvoller und praxisnaher Einstieg in die Bereiche SEO, SEA und Social Media und stellte meine erste echte Berufserfahrung im digitalen Marketing dar. Besonders wichtig war für mich, nicht nur theoretisch zu analysieren, sondern konkrete Optimierungsmaßnahmen abzuleiten, umzusetzen und anhand klar definierter KPIs messbar zu machen.


Dieses Projekt erhielt ich von meinem SEO-Dozenten Warren Laine-Naida im Rahmen meiner Weiterbildung, um weitere praktische SEO-Erfahrungen zu sammeln und in diesem Bereich professionell Fuß zu fassen. Ziel war es, ein reales B2B-Unternehmen datenbasiert zu analysieren und strategische Optimierungspotenziale im Bereich der organischen Sichtbarkeit zu identifizieren.

Im Rahmen des Projekts analysierte ich die Website eines B2B-Industrieunternehmens mit dem Fokus auf organische Sichtbarkeit, Seitenstruktur und Nutzerführung. Ziel war es, Optimierungspotenziale entlang zentraler Produkt- und Leistungsbereiche zu erkennen und eine nachhaltige Verbesserung der Auffindbarkeit in Suchmaschinen zu ermöglichen.

Die Analyse basierte auf der strukturierten Auswertung von Google Analytics 4-Daten, einschließlich Traffic-Quellen, Engagement-Rate, Interaktionsdauer und Seitenperformance. Ergänzend führte ich ein Keyword-Mapping sowie eine Suchintention-Analyse durch, um relevante Themencluster und transaktionale Suchbegriffe im B2B-Umfeld zu identifizieren. Zusätzlich wurden zentrale OnPage-Faktoren wie Seitenstruktur, interne Verlinkung, Content-Relevanz und strategische Platzierung von Landingpages überprüft.

Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse entwickelte ich konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung der Seitenarchitektur, zur klareren Strukturierung von Produktseiten sowie zur gezielten inhaltlichen Ausrichtung auf suchrelevante Keywords mit kommerzieller Intention. Ziel war eine verbesserte Nutzerführung entlang der Customer Journey, eine stärkere thematische Autorität in relevanten Produktsegmenten sowie eine langfristige Steigerung der organischen Reichweite im wettbewerbsintensiven B2B-Markt.


Da bestehende GEO-Tracking-Tools (Generative Engine Optimization) derzeit technisch instabil und gleichzeitig mit hohen monatlichen Kosten verbunden sind, entwickelte ich ein eigenes KI-Sichtbarkeits-Tracking-System auf Basis von Google Sheets. Ziel des Projekts war es, die Markenpräsenz innerhalb von KI-generierten Antworten strukturiert messbar zu machen und ein skalierbares Bewertungsmodell für zukünftige SEO- und GEO-Projekte zu schaffen. Das System wurde praxisnah am Beispiel der Website ziegler-nagold.de getestet und kontinuierlich weiterentwickelt.

Der Prozess basiert auf einem klar definierten Prompt-Workflow. Zunächst analysiert ein agentenbasierter Prompt eine Website und identifiziert automatisch zentrale Parameter wie Domain, Markenname, Zielgruppe und Sprache. Darauf aufbauend generiert ein weiterer Prompt 30 bis 50 realistische, nutzerorientierte Suchanfragen im Frageformat, die typische Informations- und Entscheidungsprozesse widerspiegeln.

Diese Suchanfragen werden manuell in separaten KI-Chat-Umgebungen getestet. Für jede generierte Antwort kommen zwei zusätzliche Evaluations-Prompts zum Einsatz, die sowohl den Antworttext als auch die verwendeten Quellen systematisch analysieren und strukturieren.

Auf Basis eines eigens entwickelten Scoring-Systems werden zentrale GEO-Metriken extrahiert und bewertet, darunter Brand Mention, Quellenverwendung, Empfehlungsstärke, Tonalität sowie Wettbewerber-Präsenz. Die Ergebnisse werden in ein strukturiertes Datensheet übertragen, das automatisch KI-Sichtbarkeitswerte und Wettbewerbsanteile berechnet.

Dadurch entsteht ein datengetriebenes AI-Visibility-Modell, das Transparenz in einem bislang schwer messbaren Bereich schafft. Das Projekt demonstriert meine Fähigkeit, eigenständig innovative Lösungen zu entwickeln, KI-Workflows strategisch einzusetzen und digitale Sichtbarkeit nicht nur für klassische Suchmaschinen, sondern auch für generative KI-Systeme systematisch analysierbar zu machen.

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