{ "name": "GSC Bi-Weekly SEO-Report mit Claude", "nodes": [ { "parameters": { "rule": { "interval": [ { "field": "cronExpression", "expression": "0 7 1,15 * *" } ] } }, "name": "Cron – 1. und 15.", "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger", "typeVersion": 1, "position": [ -1168, 144 ], "id": "6fabf25e-4b7b-42c0-854c-2b4b74deddb1" }, { "parameters": { "jsCode": "// PASSE AN: deine GSC-Property (Domain-Property: 'sc-domain:...', URL-Property: 'https://www.deine-domain.de/')\nconst PROPERTY = 'sc-domain:deine-domain.de';\n\nfunction fmt(date) {\n return date.toISOString().split('T')[0];\n}\nconst today = new Date();\nconst delay = 3;\nconst endCurrent = new Date(today); endCurrent.setDate(today.getDate() - delay);\nconst startCurrent = new Date(endCurrent); startCurrent.setDate(endCurrent.getDate() - 29);\nconst endPrev = new Date(startCurrent); endPrev.setDate(startCurrent.getDate() - 1);\nconst startPrev = new Date(endPrev); startPrev.setDate(endPrev.getDate() - 29);\nconst startYoy = new Date(startCurrent); startYoy.setDate(startCurrent.getDate() - 365);\nconst endYoy = new Date(endCurrent); endYoy.setDate(endCurrent.getDate() - 365);\nreturn [{ json: {\n property: PROPERTY,\n domain: PROPERTY.replace('sc-domain:', ''),\n current: { start: fmt(startCurrent), end: fmt(endCurrent) },\n prev_month: { start: fmt(startPrev), end: fmt(endPrev) },\n prev_year: { start: fmt(startYoy), end: fmt(endYoy) }\n}}];" }, "name": "Datumsbereiche berechnen", "type": "n8n-nodes-base.code", "typeVersion": 1, "position": [ -944, 144 ], "id": "1c821911-be3d-4a7c-8dd5-63c3ffc1b981" }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "=https://searchconsole.googleapis.com/webmasters/v3/sites/{{ encodeURIComponent($('Datumsbereiche berechnen').item.json.property) }}/searchAnalytics/query", "authentication": "predefinedCredentialType", "nodeCredentialType": "googleSearchConsoleOAuth2Api", "sendBody": true, "specifyBody": "json", "jsonBody": "={\n \"startDate\": \"{{ $('Datumsbereiche 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.html)\nconst PAGE_TYPE_PATTERNS = {\n 'Produktdetailseiten': ['.html'],\n 'Upper Funnel / Ratgeber': ['/ratgeber/'],\n 'Marken / Brand-Seiten': ['/marken/'],\n 'Statische Seiten': ['/kontakt', '/ueber-uns', '/about', '/faq', '/service/', '/impressum', '/datenschutz', '/agb'],\n};\n\nfunction classifyUrl(url) {\n const u = url.toLowerCase();\n for (const [type, patterns] of Object.entries(PAGE_TYPE_PATTERNS)) {\n if (patterns.some(p => u.includes(p))) return type;\n }\n return 'Kategorieseiten';\n}\n\n// Letzten sinnvollen Slug aus URL extrahieren\n// z.B. https://www.deine-domain.de/kategorie/art/produkt-slug.html → \"produkt-slug.html\"\n// https://www.deine-domain.de/kategorie/ → \"/kategorie/\"\nfunction extractSlug(url) {\n try {\n const path = new URL(url).pathname;\n const parts = path.split('/').filter(Boolean);\n if (parts.length === 0) return '/';\n // Bei PDPs: letztes Segment (produktname.html)\n if (path.endsWith('.html')) return parts[parts.length - 1];\n // Bei Kategorien: letzten zwei Segmente für Kontext\n if (parts.length >= 2) return '/' + parts[parts.length - 2] + '/' + parts[parts.length - 1] + '/';\n return '/' + parts[0] + '/';\n } catch(e) {\n return url;\n }\n}\n\nconst queriesRaw = $('GSC – Queries aktuell').first().json.rows || [];\nconst pagesRaw = $('GSC – Pages aktuell').first().json.rows || [];\nconst pagesPrev = $('GSC – Pages Vormonat').first().json.rows || [];\nconst pagesYoy = $('GSC – Pages Vorjahr').first().json.rows || [];\nconst qpRaw = $('GSC – Query+Page aktuell').first().json.rows || [];\nconst dates = $('Datumsbereiche berechnen').first().json;\n\nconst sumClicks = arr => arr.reduce((s, r) => s + (r.clicks || 0), 0);\nconst sumImpr = arr => arr.reduce((s, r) => s + (r.impressions || 0), 0);\nconst pct = (curr, prev) => prev > 0 ? Math.round(((curr - prev) / prev) * 1000) / 10 : null;\n\nconst trafficSummary = {\n current: { clicks: sumClicks(pagesRaw), impressions: sumImpr(pagesRaw) },\n prev_month: { clicks: sumClicks(pagesPrev), impressions: sumImpr(pagesPrev) },\n prev_year: { clicks: sumClicks(pagesYoy), impressions: sumImpr(pagesYoy) },\n pct_vs_prev_month: {\n clicks: pct(sumClicks(pagesRaw), sumClicks(pagesPrev)),\n impressions: pct(sumImpr(pagesRaw), sumImpr(pagesPrev))\n },\n pct_vs_prev_year: {\n clicks: pct(sumClicks(pagesRaw), sumClicks(pagesYoy)),\n impressions: pct(sumImpr(pagesRaw), sumImpr(pagesYoy))\n },\n period: dates.current\n};\n\n// Seitentyp-Aggregate\nconst byType = {};\nfor (const row of pagesRaw) {\n const type = classifyUrl(row.keys[0]);\n if (!byType[type]) byType[type] = { clicks: 0, impressions: 0, pages: [] };\n byType[type].clicks += row.clicks || 0;\n byType[type].impressions += row.impressions || 0;\n byType[type].pages.push({\n url: row.keys[0],\n slug: extractSlug(row.keys[0]),\n clicks: row.clicks,\n position: Math.round((row.position||0)*10)/10\n });\n}\n\nconst byTypePrev = {};\nfor (const row of pagesPrev) {\n const type = classifyUrl(row.keys[0]);\n if (!byTypePrev[type]) byTypePrev[type] = { clicks: 0 };\n byTypePrev[type].clicks += row.clicks || 0;\n}\n\nconst pageTypeComparison = {};\nfor (const type of new Set([...Object.keys(byType), ...Object.keys(byTypePrev)])) {\n const curr = byType[type]?.clicks || 0;\n const prev = byTypePrev[type]?.clicks || 0;\n pageTypeComparison[type] = {\n clicks_current: curr,\n clicks_prev: prev,\n pct_change: pct(curr, prev),\n impressions: byType[type]?.impressions || 0,\n top_pages: (byType[type]?.pages || []).sort((a,b) => b.clicks - a.clicks).slice(0, 5)\n };\n}\n\n// Gewinner / Verlierer mit Prozent\nconst currentMap = {};\nfor (const r of pagesRaw) currentMap[r.keys[0]] = r;\nconst prevMap = {};\nfor (const r of pagesPrev) prevMap[r.keys[0]] = r;\n\nconst deltas = [];\nfor (const [url, curr] of Object.entries(currentMap)) {\n const prev = prevMap[url];\n if (prev) {\n const deltaClicks = (curr.clicks || 0) - (prev.clicks || 0);\n deltas.push({\n url,\n slug: extractSlug(url),\n page_type: classifyUrl(url),\n clicks_current: curr.clicks || 0,\n clicks_prev: prev.clicks || 0,\n delta_clicks: deltaClicks,\n pct_change: pct(curr.clicks || 0, prev.clicks || 0),\n pos_current: Math.round((curr.position||0)*10)/10,\n pos_prev: Math.round((prev.position||0)*10)/10,\n });\n }\n}\ndeltas.sort((a, b) => b.delta_clicks - a.delta_clicks);\n\n// Top Queries\nconst topQueries = [...queriesRaw]\n .sort((a, b) => (b.clicks||0) - (a.clicks||0))\n .slice(0, 100) // Top 100 für Clustering\n .map(r => ({\n query: r.keys[0],\n clicks: r.clicks||0,\n impressions: r.impressions||0,\n ctr: Math.round((r.ctr||0)*10000)/100,\n position: Math.round((r.position||0)*10)/10\n }));\n\n// Potenzial-Queries: Position 5-20, hohe Impressionen, wenig Klicks\nconst potentialQueries = queriesRaw\n .filter(r => (r.impressions||0) > 50 && (r.clicks||0) < 10 && (r.position||0) > 4 && (r.position||0) < 20)\n .map(r => ({ query: r.keys[0], impressions: r.impressions, clicks: r.clicks, ctr: Math.round((r.ctr||0)*10000)/100, position: Math.round((r.position||0)*10)/10 }))\n .sort((a, b) => b.impressions - a.impressions)\n .slice(0, 40);\n\n// NEU: Keywords mit hohen Impressionen aber kaum Ranking (Position > 20)\n// → noch nicht wirklich sichtbar, aber Nachfrage vorhanden\nconst hiddenKeywords = queriesRaw\n .filter(r => (r.impressions||0) > 200 && (r.clicks||0) < 5 && (r.position||0) > 20)\n .map(r => ({ query: r.keys[0], impressions: r.impressions, clicks: r.clicks || 0, position: Math.round((r.position||0)*10)/10 }))\n .sort((a, b) => b.impressions - a.impressions)\n .slice(0, 30);\n\n// Kategorie-Lücken: PDPs die für generische Begriffe ranken\n// Mit konkreter PDP-URL (Slug) damit klar ist WELCHES Produkt\nconst pdpGeneric = qpRaw\n .filter(r =>\n classifyUrl(r.keys[1]) === 'Produktdetailseiten' &&\n (r.impressions||0) > 30 &&\n (r.position||0) < 15 &&\n r.keys[0].split(' ').length <= 3\n )\n .map(r => ({\n query: r.keys[0],\n page: r.keys[1],\n slug: extractSlug(r.keys[1]), // Produktname.html\n impressions: r.impressions,\n clicks: r.clicks || 0,\n position: Math.round((r.position||0)*10)/10\n }))\n .sort((a, b) => b.impressions - a.impressions)\n .slice(0, 30);\n\nreturn [{ json: {\n property: dates.property,\n report_period: dates.current,\n traffic_summary: trafficSummary,\n page_type_comparison: pageTypeComparison,\n winners_losers: {\n winners: deltas.slice(0, 10),\n losers: deltas.slice(-10).reverse()\n },\n top_100_queries: topQueries,\n potential_queries: potentialQueries,\n hidden_keywords: hiddenKeywords,\n pdp_ranking_generic: pdpGeneric\n}}];" }, "name": "Daten aufbereiten", "type": "n8n-nodes-base.code", "typeVersion": 1, "position": [ -208, 224 ], "id": "5fdb5482-b4b2-4e7c-aef5-24844c8be581" }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "https://api.anthropic.com/v1/messages", "sendHeaders": true, "headerParameters": { "parameters": [ { "name": "anthropic-version", "value": "2023-06-01" }, { "name": "content-type", "value": "application/json" } ] }, "sendBody": true, "specifyBody": "json", "jsonBody": "={{ JSON.stringify($json) }}", "options": {}, "authentication": "genericCredentialType", "genericAuthType": "httpHeaderAuth" }, "name": "Claude API aufrufen", "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 3, "position": [ 192, 224 ], "id": "feb6fe4b-271c-4fb4-9c68-bb7ee3907deb", "credentials": { "httpHeaderAuth": { "name": "Anthropic API (Header-Name: x-api-key)" } } }, { "parameters": { "jsCode": "const analysisText = $json.content[0].text;\nconst dates = $('Datumsbereiche berechnen').first().json;\nconst period = `${dates.current.start} – ${dates.current.end}`;\nconst domain = dates.domain;\n\nfunction mdToHtml(text) {\n const lines = text.split('\\n');\n let html = '';\n let inList = false;\n for (const line of lines) {\n if (line.startsWith('## ')) {\n if (inList) { html += ''; inList = false; }\n html += `

${line.slice(3)}

`;\n } else if (line.startsWith('- ')) {\n if (!inList) { html += ''; inList = false; }\n html += `

${line.slice(2,-2)}

`;\n } else if (line.trim() === '---') {\n if (inList) { html += ''; inList = false; }\n html += '
';\n } else if (line.trim() === '') {\n if (inList) { html += ''; inList = false; }\n html += '
';\n } else {\n if (inList) { html += ''; inList = false; }\n const f = line.replace(/\\*\\*(.+?)\\*\\*/g, '$1');\n html += `

${f}

`;\n }\n }\n if (inList) html += '';\n return html;\n}\n\nconst htmlBody = `\n
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📊 GSC SEO-Report · ${domain}

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${period}

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Automatisch generiert · Powered by Claude

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`;\n\nreturn [{ json: {\n subject: `GSC SEO-Report | ${domain} | ${period}`,\n htmlBody,\n textBody: analysisText\n}}];" }, "name": "Report als HTML aufbereiten", "type": "n8n-nodes-base.code", "typeVersion": 1, "position": [ 416, 224 ], "id": "56f95507-722e-4f6e-b506-beb961dabe6f" }, { "parameters": { "sendTo": "=du@deine-domain.de", "subject": "={{ $json.subject }}", "message": "={{ $json.htmlBody }}", "options": {} }, "name": "Gmail – Report senden", "type": "n8n-nodes-base.gmail", "typeVersion": 2, "position": [ 640, 224 ], "id": "465f3da8-c108-4227-b1cb-595d04940858", "credentials": { "gmailOAuth2": { "name": "Gmail account" } } }, { "parameters": { "numberInputs": 5 }, "type": "n8n-nodes-base.merge", "typeVersion": 3.2, "position": [ -368, 176 ], "id": "fee64509-c251-47d1-9775-11fb3c1e89c4", "name": "Merge" }, { "parameters": { "jsCode": "const data = $input.first().json;\n\nconst prompt = `Du bist ein erfahrener E-Commerce SEO-Stratege. Analysiere diese GSC-Daten für ${$('Datumsbereiche berechnen').first().json.domain} (PASSE AN: dein Sortiment, deine Besonderheiten, dein Shopsystem) und erstelle einen strukturierten bi-weekly Report auf Deutsch.\n\nWICHTIGE HINWEISE FÜR DEINE ANALYSE:\n- Bei PDPs immer den Produktnamen (Slug) nennen, nicht nur die volle URL\n- Bei Gewinnern/Verlierern immer absolute Klickzahl UND Prozentveränderung angeben\n- Bei Tickets: konkrete URL/Slug nennen, konkrete Maßnahme (nicht generisch)\n- Saisonaler Kontext: PASSE AN, z. B. Frühjahr = Peak für Gartenprodukte, Q4 = Geschenkgeschäft\n- YoY-Rückgänge IMMER mit Kontext erklären: AI-Overviews, veränderte SERP-Layouts und Google Shopping Grids reduzieren organische Klicks strukturell — das ist ein Markttrend, kein Shop-Problem\n- Niemals Formulierungen wie \"liegt X% unter Vorjahr\" ohne Kontext-Einordnung\n\n## 1. Executive Summary\n2-3 prägnante Sätze: Was ist die wichtigste Entwicklung?\nDann: YoY-Gesamtentwicklung aufdröseln nach Seitentypen:\n- PDPs: X Klicks aktuell vs. Vorjahr (Differenz + %)\n- Kategorieseiten: X Klicks aktuell vs. Vorjahr (Differenz + %)\n- Ratgeber: X Klicks aktuell vs. Vorjahr (Differenz + %)\n- Marken/Brand: X Klicks aktuell vs. Vorjahr (Differenz + %)\nFalls YoY negativ: Hinweis dass strukturelle SERP-Veränderungen (AI Overviews, Shopping Grids, veränderte CTR-Kurven) besonders Upper-Funnel-Traffic reduzieren — das ist Marktstandard, nicht Shop-spezifisch.\n\n## 2. Traffic-Entwicklung\nNutze die vorberechneten Prozentwerte aus traffic_summary.\nFormat: \n\"Klicks: X (Vormonat: +Y% | YoY: +Z%) | Impressionen: X (Vormonat: +Y% | YoY: +Z%)\"\nEinordnung: Was bedeutet das für den Shop in der aktuellen Saison?\nFalls YoY negativ: strukturellen Kontext ergänzen (AI Search, SERP-Veränderungen).\n\n## 3. Seitentyp-Performance\nWICHTIG: Kennzeichne klar ob die Zahlen Vormonat-Vergleich oder YoY-Vergleich sind.\nFür jeden Seitentyp aus page_type_comparison:\nFormat: \"[Seitentyp]: [Klicks aktuell] | Vormonat: [Klicks prev] ([+/- %]) | YoY: [Tendenz falls erkennbar]\"\nMax. 2 Sätze Bewertung + Auffälligkeit pro Typ.\n\n## 4. Auffällige Query-Cluster\nGruppiere die top_100_queries nach Themen/Produktkategorien.\nPro Cluster: Cluster-Name | Anzahl Keywords | Gesamt-Klicks | Gesamt-Impressionen | Trend (+/- % Klicks)\n- Welche Cluster gewinnen gerade?\n- Welche verlieren?\n- Saisonale Auffälligkeiten?\nNenne pro Cluster 2-3 Beispiel-Queries mit Klicks und Impressionen.\n\n## 5. Top-Gewinner und -Verlierer\nJe 5 aus winners_losers. Format pro Eintrag:\n\"[Slug] | [Seitentyp] | [Klicks aktuell] vs. [Klicks vorher] ([+/- Delta] / [+/- %]) | Pos: [aktuell] vs. [vorher] | Hypothese: ...\"\nNenne bei PDPs den Produktnamen aus dem Slug.\n\n## 6. Keyword-Potenziale\n\n### 6a. Quick Wins (potential_queries)\nQueries auf Position 5-15 mit hohen Impressionen.\nFormat: \"[Query]\" | Pos. X | Impressionen Y | CTR Z% | Empfehlung: [konkrete Maßnahme]\n\n### 6b. Kategorie-Lücken (pdp_ranking_generic)\nPDPs die für generische Begriffe ranken → Hinweis auf fehlende oder schwache Kategorienseiten.\nFormat: \"[Slug/Produktname]\" rankt für \"[Query]\" (Pos. X, Y Impressionen) → Kategorie \"[Vorschlag]\" anlegen/stärken\nErkläre kurz warum eine Kategorie besser ranken würde.\nZUSÄTZLICH: Gibt es generische Keywords mit hohen Impressionen für die aktuell GAR KEINE Kategorie existiert? Diese separat als \"Fehlende Kategorien\" auflisten.\n\n### 6c. Noch nicht sichtbare Keywords (hidden_keywords)\nKeywords mit hohen Impressionen aber Position > 20.\nFormat: \"[Query]\" | Pos. X | Y Impressionen → [konkreter Handlungsvorschlag]\n\n### 6d. FAQ-Potenziale — FEHLENDE FRAGEN\nAnalysiere die Queries auf Fragen die mit \"wie\", \"welches\", \"was\", \"warum\", \"wann\", \"wie lange\", \"wie viel\" beginnen oder eindeutig informationell sind.\nTrenne in zwei Gruppen:\n1. Fragen für die die Domain bereits rankt aber noch keine optimale Antwortseite hat → FAQ ausbauen\n2. Fragen mit relevanten Impressionen für die die Domain noch NICHT rankt (Position > 30 oder gar nicht) → diese komplett auflisten als \"Fehlende FAQ-Inhalte\"\nFormat fehlende FAQs: \"[Frage]\" | Impressionen Y | Empfehlung: FAQ-Seite / Ratgeber-Artikel / PDP-FAQ\n\n## 7. Keyword-Clustering (top_100_queries)\nClustere die Top-100-Keywords nach Suchintention:\n- **Transactional** (kaufbereit, z.B. \"kaufen\", \"bestellen\", konkrete Produktnamen): Anzahl + Top-3-Beispiele + optimale Seite\n- **Commercial** (vergleichend, z.B. \"test\", \"vergleich\", \"beste\", \"empfehlung\"): Anzahl + Top-3-Beispiele + optimale Seite\n- **Informational** (Ratgeber, z.B. \"wie\", \"was\", \"aufbauen\", \"befüllen\"): Anzahl + Top-3-Beispiele + optimale Seite\n- **Navigational** (Brand/Shop-Navigation): Anzahl + Top-3-Beispiele\n\nPro Cluster: Welcher Seitentyp sollte optimiert/ausgebaut werden?\n\n## 8. Konkrete Handlungsempfehlungen (Tickets)\n4-6 Tickets, priorisiert nach Impact. Format:\n\n**[TITEL] | Priorität: [P0/Hoch/Mittel] | Typ: [SEO/Content/CRO/Technik]**\n- Status quo: [konkret — welcher Slug, welche Kennzahl, welches Problem]\n- Ziel: [messbar]\n- Maßnahme: [konkret und umsetzbar — nicht \"Content optimieren\" sondern WAS genau: H1 anpassen, FAQ-Modul mit X Fragen ergänzen, interne Verlinkung von Y auf Z aufbauen etc.]\n- SEO-Wirkung: [realistisch]\n\nGSC-DATEN:\n${JSON.stringify(data)}`;\n\nreturn [{\n json: {\n model: \"claude-sonnet-5\",\n max_tokens: 8000,\n messages: [\n {\n role: \"user\",\n content: prompt\n }\n ]\n }\n}];" }, "type": "n8n-nodes-base.code", "typeVersion": 2, "position": [ 0, 224 ], "id": "20fea8e1-6ad1-4346-81d7-335f09db457a", "name": "Claude-Prompt bauen" } ], "connections": { "Cron – 1. und 15.": { "main": [ [ { "node": "Datumsbereiche berechnen", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Datumsbereiche berechnen": { "main": [ [ { "node": "GSC – Queries aktuell", "type": "main", "index": 0 }, { "node": "GSC – Pages aktuell", "type": "main", "index": 0 }, { "node": "GSC – Pages Vormonat", "type": "main", "index": 0 }, { "node": "GSC – Pages Vorjahr", "type": "main", "index": 0 }, { "node": "GSC – Query+Page aktuell", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "GSC – Queries aktuell": { "main": [ [ { "node": "Merge", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "GSC – Pages aktuell": { "main": [ [ { "node": "Merge", "type": "main", "index": 1 } ] ] }, "GSC – Pages Vormonat": { "main": [ [ { "node": "Merge", "type": "main", "index": 2 } ] ] }, "GSC – Pages Vorjahr": { "main": [ [ { "node": "Merge", "type": "main", "index": 3 } ] ] }, "GSC – Query+Page aktuell": { "main": [ [ { "node": "Merge", "type": "main", "index": 4 } ] ] }, "Daten aufbereiten": { "main": [ [ { "node": "Claude-Prompt bauen", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Report als HTML aufbereiten": { "main": [ [ { "node": "Gmail – Report senden", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Merge": { "main": [ [ { "node": "Daten aufbereiten", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Claude-Prompt bauen": { "main": [ [ { "node": "Claude API aufrufen", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Claude API aufrufen": { "main": [ [ { "node": "Report als HTML aufbereiten", "type": "main", "index": 0 } ] ] } }, "active": false, "settings": { "executionOrder": "v1" } }