Google Search Console (GSC) Ranking Change Analyzer

Ein leistungsstarkes, lokales SEO-Dashboard zur blitzschnellen Analyse von Ranking- und Traffic-Veränderungen aus der Google Search Console. Entwickelt für SEOs, um aus dem rohen "Zeitraum-Vergleichs-Export" der GSC sofortige Handlungsempfehlungen, Themen-Cluster und präzise Absturz-Analysen abzuleiten.

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🌟 Kern-Features

• 🌐 100% Sprach- & Format-Unabhängig (Positional Parsing): Es ist völlig egal, ob deine GSC auf Deutsch ("Häufigste Suchanfragen") oder Englisch ("Top queries") steht oder ob Dezimalzahlen mit Komma oder Punkt exportiert wurden. Das Skript liest die Daten stur anhand ihrer GSC-Standardposition aus und übersetzt sie automatisch.
• 🌍 Zweisprachiges UI: Das gesamte Dashboard lässt sich mit einem Klick zwischen Deutsch und Englisch umschalten (inkl. Flaggen-Icons).
• 🤖 KI-Freies NLP-Clustering: Clustert tausende Keywords vollautomatisch und in Millisekunden in Themenbereiche (Head-Terms) – komplett lokal und ohne teure API-Kosten. Inklusive visueller Heatmap für die besten und schlechtesten Cluster.
• 🎯 Intelligente Change-Metriken: Berechnet nicht nur simple Differenzen, sondern taggt Keywords automatisch nach harten Ranking-Grenzen (New, OoTop3, OoTop10, OoSERP2, OoTop100, IntoTop10). Mikro-Schwankungen (< 1.0) werden sauber als None getrennt, alle anderen als Changed.
• 🍎 Low Hanging Fruits: Identifiziert "Schwellen-Keywords", die auf Seite 2 ranken (Position 11-15), aber bereits echte Impressionen generieren – die schnellsten Quick-Wins im SEO.
• 📊 Interaktives Dashboard: Eine massive KPI-Matrix direkt nach dem Upload zeigt dir Total-Verluste, Netto-Veränderungen, Top 3 & Top 10 Abstürze sowie die Performance deiner Themen-Cluster auf einen Blick.

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📑 Aufbau der Analyse (Die 6 Tabs)

Sobald du deine Queries.csv hochgeladen hast, generiert die App 6 interaktive Analyse-Reiter:

1. Themen-Cluster: Bündelt die Keyword-Verluste nach Begriffen. Erkennt sofort, ob ein bestimmtes Themenfeld (z.B. "Winterreifen" oder "Kreditkarte") kollektiv abgestürzt ist. Du kannst gezielt Brand-Keywords herausfiltern.
2. Ranking Drops: Sortiert die Abstürze in priorisierte Kategorien:
   • Top 3 Drops: Der absolute Schmerz (von Platz 1-3 auf 4+ gefallen).
   • Top 10 Drops: Aus der Seite 1 gerutscht.
   • Seite 2 Drops: Von Seite 2 weiter nach hinten.
   • Komplette Verluste: Aus den Top 100 gefallen.
3. Klick-Verluste (Detail): Die reine, harte Liste aller Keywords, die an Traffic verloren haben, absteigend sortiert nach dem Schmerz-Faktor (Clicks Loss).
4. Low Hanging Fruits: Schwellen-Keywords auf Position 11-15, sortiert nach aktuellen Impressionen. Mit ein paar internen Links oder leichten Content-Ergänzungen holst du dir hier den Traffic.
5. Gewinner: Wer SEO macht, will auch Erfolge sehen. Zeigt dir, welche Keywords massiv an Klicks gewonnen haben (inklusive Bubble-Chart zur Visualisierung).
6. Alle Daten: Der ultimative Daten-Dump mit allen neu errechneten KPIs (wie "Total Ranking-Veränderung", "Clicks Change" als kombinierte Gain/Loss-Metrik) und interaktiven Filtern (Cluster, Change-Type, Keyword-Suche). Ideal für tiefgehende Analysen.

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⚙️ So bekommst du die Daten aus der GSC

Das Tool benötigt exakt eine Datei:

1. Öffne die Google Search Console deiner Domain.
2. Gehe auf Leistung -> Suchergebnisse.
3. Klicke oben auf den Datumsfilter und wähle den Reiter Vergleichen (z.B. "Letzte 28 Tage mit vorherigem Zeitraum vergleichen").
4. Klicke auf Anwenden.
5. Klicke oben rechts auf den Exportieren Button und wähle CSV herunterladen.
6. Entpacke die heruntergeladene ZIP-Datei. Du findest darin eine Datei namens Queries.csv.
7. Lade exakt diese Queries.csv in die Streamlit-App hoch.

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🚀 Installation & Lokaler Start

Dieses Tool nutzt streamlit für das UI, pandas für die Datenverarbeitung und plotly für die Grafiken. Wir empfehlen die Nutzung des blitzschnellen Python-Managers uv.

1. Repository klonen / Ordner öffnen Navigiere in deinem Terminal in den Projektordner.

2. App starten (mit uv) Mit uv brauchst du keine manuellen virtuellen Umgebungen anlegen. Es installiert die Requirements on the fly und startet den Server in einer isolierten Umgebung:

uv run --python 3.12 --with-requirements requirements.txt streamlit run app.py

Das Terminal gibt dir nun eine lokale URL (meist http://localhost:8501). Öffne diese in deinem Browser.

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☁️ Deployment auf der Streamlit Community Cloud

Das Projekt ist "Cloud Ready" und kann in wenigen Klicks kostenlos gehostet werden:

1. Pushe diesen Ordner (app.py und requirements.txt) in ein GitHub-Repository.
2. Melde dich auf share.streamlit.io mit deinem GitHub-Account an.
3. Klicke auf New app, wähle das frisch erstellte Repo und wähle die app.py als Main File.
4. Klicke auf Deploy. Fertig!

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📝 Lizenz & Credits

MIT License © 2026 Benjamin "SEOux Indianer" Wingerter Made with ❤️ in Munich & Bangkok: seouxindianer.de