Link-Optimierung: Wie man Sape für die Wettbewerbsanalyse nutzt

Ich erhielt eine Aufgabe, bei der ich schnell Links für einen Konkurrenten auswählen musste. Der übliche Weg, den ich schon tausendmal gegangen bin:

• Den Konkurrenten in Ahrefs/Semrush eingeben, die Spender exportieren.
• Die Verteilung nach Autorität überprüfen (DR, AS, CF - was auch immer bevorzugt wird).
• In meine Tabelle eintauchen, die Seiten mit den notwendigen Metriken filtern.
• Dann gehen Sie nacheinander durch jede Börse: Überprüfen Sie, ob der Spender dort noch aktiv ist, ob der Preis gestiegen ist oder ob er aus der Vermietung verschwunden ist.
• Den Warenkorb zusammenstellen, zustimmen (falls nötig), bezahlen.

Etwa zwei Stunden Arbeit. Aber dieses Mal fühlte ich mich ein wenig faul und beschloss, eine Abkürzung zu nehmen. Ich gab das Projekt in die Linkanalyse von Sape ein, in der Hoffnung, dass es seine Sichtweise zeigen würde, und dann würde ich mit ihm diskutieren.

Interessanterweise hat es die Dinge wirklich klar strukturiert. Nicht nur «du hast weniger Links», sondern spezifisch nach Autoritätssegmenten:

• mein Profil: 4 starke Domains, 18 durchschnittliche
• der Konkurrent hat 11 starke, 31 durchschnittliche

Es gab eine Empfehlung: Ich brauche 7 Links mit AS 50+ und 12 mit AS 15-50.

Ich ging zu meiner Tabelle und begann, Spender mit AS 50+ auszuwählen, die zum Thema passen. Ich bemerkte, dass im Prinzip die gleichen Kandidaten auftauchten, die ich manuell ausgewählt hätte. Die Börse hob auch gute Optionen mit ihrem neuronalen Netzwerk hervor. Das Gleiche gilt für das durchschnittliche Segment.

Für komplexe Fälle, in denen ein unkonventioneller Ansatz erforderlich ist oder die Nische eng ist, bleibt meine Tabelle mein Hauptwerkzeug. Sie enthält Nuancen zu spezifischen Spendern und Notizen zu Dynamiken, die ich so lange gesammelt habe. Und für routinemäßige Aufgaben wie «hier ist eine Website, mach es wie bei ihm», ist es jetzt einfacher, es durch Sape laufen zu lassen und dort zu kaufen.