ChatGPT Pro im Praxistest

Für eine technisches SEO-Audit unserer eigenen Website ließen wir ChatGPT Pro eine vollständige Analyse durchführen. Die KI erkannte zwar echte Probleme, generierte jedoch auch zahlreiche Fehler:

• Falsche Redirect-Analysen: ChatGPT meldete fehlende HTTP > HTTPS-Weiterleitungen, obwohl diese korrekt eingerichtet waren.
• Fehlinterpretationen bei Canonical-Tags: Es wurden angeblich fehlende Canonical-Tags bemängelt, obwohl sie korrekt implementiert waren.
• Fehlendes Lazy Loading? Das Tool behauptete, dass bestimmte Bilder kein Lazy Loading nutzen würden – dabei war es längst aktiv.

Die Genauigkeit verbesserte sich erst, als wir zusätzliche Daten aus Screaming Frog, Google Search Console und Sistrix bereitstellten und explizit auf die fehlerhaften Annahmen hinwiesen.

Fazit: ChatGPT Pro kann zwar erste Hinweise liefern, ist jedoch (noch) nicht als verlässliche Lösung für automatisierte technische SEO-Audits geeignet. Die Notwendigkeit externer Datensätze zeigt, dass fundierte SEO-Erfahrung weiterhin unersetzlich ist.

Ein weiterer Test bestand darin, eine skalierbare URL-Struktur für eine Regio Seite eines deutschlandweit liefernden Händler zu erstellen. Ziel war es, eine dynamische Struktur nach dem Muster domain.com/bundesland/region/stadt für alle Städte mit mehr als 5.000 Einwohnern (ca. 3.000 Städte) zu generieren.

• Erwartungen: Das Tool sollte eine vollständige Liste aller relevanten Städte mit Bundesland- und Regionszuordnung als URL-Struktur generieren und als CSV Export bereitstellen.
• Ergebnis: ChatGPT Pro benötigte rund 30 Minuten für die Berechnung und produzierte in der Voransicht eine sinnvolle Struktur.
• Einschränkungen: Der Export der Daten wurde verweigert, da für eine vollständige Ausgabe externe Geo-Daten erforderlich seien.
• Lösung: Nach Bereitstellung einer strukturierten Liste mit Städten und Landkreisen funktionierte es problemlos.
• Bonus: ChatGPT Pro empfahl korrekt interne Verlinkungen zu nahegelegenen Städten, basierend auf Postleitzahl-Daten.

Fazit: ChatGPT Pro unterstützt effektiv bei der Erstellung skalierbarer URL-Strukturen – jedoch nur mit manueller Nachbesserung. Aber die automatische Verlinkungsempfehlung auf Grundlage geografischer Nähe war ein echter Pluspunkt.

Für die Integration von Google Reviews auf einer bestehenden Website sollte ChatGPT Pro eine Implementierung an die Google Reviews API als Schritt für Schritt Anleitung vorschlagen.

• Vorgabe: Wir stellten einen Code-Ausschnitt der bisherigen Implementierung bereit.
• Ergebnis: ChatGPT lieferte eine klar strukturierte, umsetzbare Schritt-für-Schritt-Anleitung zur dynamischen Einbindung der Google Reviews API.

Fazit: Besonders bei klar definierten, strukturierten Aufgabenfeldern wie API-Implementierungen zeigt ChatGPT Pro seine Stärken. Die gelieferten Anleitungen waren verständlich und gut umsetzbar.

Ein weiteres Testfeld war die Analyse von Affiliate-Programmen auf verschiedenen Affiliate-Netzwerken. Wir wollten fünf Advertiser-Programme crawlen lassen und deren Details in einer übersichtlichen Tabelle zusammenfassen. Die URLs der jeweiligen Programmbeschreibungen wurde von uns zur Verfügung gestellt.

• Geschwindigkeit: ChatGPT Pro benötigte lediglich zwei Minuten für die Aufgabe.
• Genauigkeit: Die gelieferten Daten waren korrekt und gut strukturiert.

Fazit: Besonders für schnelle Datenanalysen oder das Extrahieren strukturierter Inhalte aus Webseiten eignet sich ChatGPT Pro gut – vorausgesetzt, die Daten sind leicht zugänglich.

Die Analyse von Social-Media-Wettbewerbern ist ein zentraler Bestandteil jeder datengetriebenen Marketingstrategie. Doch wie zuverlässig ist ChatGPT Pro bei der Identifikation erfolgreicher Inhalte und Zielgruppen? Um das herauszufinden, wurde eine detaillierte Wettbewerbsanalyse durchgeführt und auf bekannte Webseiten angewandt. Als Datenbasis dienten diverse GA4-Exporte, Google Search Console (GSC) Daten sowie ergänzende Social-Media-Benchmarks. Ziel war es, fundierte Erkenntnisse über die aktuelle Performance von Inhalten, die relevantesten Zielgruppen und die besten Engagement-Strategien zu gewinnen.

• Erwartungen: Die KI-gestützte Analyse sollte aufzeigen, welche Social-Media-Inhalte am besten performen, welche Plattformen die höchste Interaktion erzielen und wie sich Zielgruppen in ihrem Nutzungsverhalten unterscheiden.
• Ergebnis: Die Daten lieferten wertvolle Einblicke in das Engagement-Verhalten verschiedener Nutzergruppen. Besonders auffällig war, dass interaktive und praxisnahe Inhalte besonders gut ankamen, während klassische Werbebotschaften geringere Interaktionsraten aufwiesen. Die größten Engagement-Raten wurden auf Instagram und Facebook erzielt, während andere Kanäle noch ungenutztes Potenzial zeigten. Zudem konnte die Analyse klar zeigen, dass organischer Social-Traffic in der Gesamtstrategie nur einen begrenzten Anteil ausmacht, während Paid-Strategien gezielt zur Reichweitensteigerung beitragen.
• Herausforderungen: Trotz der tiefgehenden Datenanalyse zeigte sich, dass einige vorgeschlagene Themen und Strategien nicht mit den vorgegebenen Rahmenbedingungen übereinstimmten. Die KI konnte zwar Muster in den Daten erkennen, jedoch nicht immer die strategische Relevanz bestimmter Themen und Zielgruppen exakt einordnen. Dies macht deutlich, dass eine rein datenbasierte Auswertung immer durch manuelle Interpretation ergänzt werden muss.

Fazit: ChatGPT Pro kann bei der Social-Media-Analyse wertvolle Unterstützung bieten, indem es Daten strukturiert, Muster erkennt und erste Handlungsempfehlungen liefert. Doch um diese Insights effektiv für eine nachhaltige Optimierung der Strategie zu nutzen, ist eine manuelle Bewertung und Anpassung unerlässlich. Die besten Ergebnisse entstehen durch die intelligente Kombination von automatisierter Datenauswertung und menschlicher Interpretation.