# SEO Article From Audit Data

> Macht aus Messdaten und Audit-Findings einen SEO-Blogartikel. Nutzen, wenn aus Report-/Scan-Daten Content werden soll. Für On-Page-SEO-Mechanik siehe seo.

- Skill: `casoon/seo-article-from-audit-data` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add casoon/seo-article-from-audit-data`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/casoon/seo-article-from-audit-data/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Marketing & Growth
- Author: casoon (https://skillmd.com/u/casoon)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/casoon/seo-article-from-audit-data

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# SEO-Artikel aus Audit-Daten
Verwandelt konkrete Findings und Messwerte in einen belegten SEO-Blogartikel — Substanz statt Floskeln.

## Wann verwenden
- Ein Scan-/Report-Ergebnis (a11y, Performance, SEO) soll als Blogartikel veröffentlicht werden.
- Vorhandene Messdaten sollen zu Content mit Suchintention werden.
- NICHT für die technische On-Page-Umsetzung (Meta, OG, JSON-LD) — dafür `seo`.

## Input
- Findings/Messdaten (Zahlen, Scores, konkrete Beispiele)
- Zielkeyword (1 primäres, ggf. 2–3 sekundäre)
- Zielgruppe (Kenntnisstand, Rolle)

## Vorgehen
1. Kernaussage bestimmen: Was ist die *eine* Erkenntnis aus den Daten?
2. Struktur bauen: H2/H3-Gliederung entlang der Suchintention, nicht entlang der Rohdaten.
3. Daten als Belege einbauen: jede Behauptung mit Zahl/Beispiel aus den Findings stützen.
4. Fazit + CTA: Handlungsempfehlung ableiten, dezenter Handlungsaufruf.

## Output
- **Titel** (Zielkeyword natürlich enthalten)
- **Meta-Description** (~150 Zeichen, Nutzenversprechen)
- **Gliederung** (H2/H3)
- **Artikeltext** (Intro → Abschnitte mit Belegen → Fazit + CTA)

## Gotchas
- Echte Daten statt Floskeln — der Artikel steht und fällt mit den Belegen.
- Kein Keyword-Stuffing: Substanz vor Keyword-Dichte, Zielkeyword organisch platzieren.
- Jede Behauptung mit Zahl oder Beispiel belegen; keine unbelegten Superlative.
- Findings sinnvoll aggregieren, nicht 1:1 als Tabelle abkippen.
- **Reverse-Outline-Check** vor Veröffentlichung: jeder Absatz eine Funktion entlang der Suchintention; Füllabsätze raus.
- **Claim-Validierung:** jede Zahl/Behauptung muss durch die Findings *gedeckt* sein (nicht nur „eine Quelle existiert"); externe Fakten in 2 Quellen prüfen, sonst als offen markieren.

## Bevorzugte Formulierungen
- „Es gibt Hinweise auf Barrieren." / „Die Prüfung zeigt Auffälligkeiten bei …" / „Aus technischer Sicht besteht Handlungsbedarf."

## Nicht verwenden
- „nicht barrierefrei" (absolut), „gesetzeswidrig", „abmahngefährdet" (außer ausdrücklich als allgemeines Risiko)
- absolute Aussagen ohne Prüfung, Schuldzuweisungen, Panikmache, übertriebenes Marketing