{"id":41906,"date":"2025-09-02T11:10:40","date_gmt":"2025-09-02T09:10:40","guid":{"rendered":"https:\/\/varify.io\/?page_id=41906"},"modified":"2025-10-09T09:42:00","modified_gmt":"2025-10-09T07:42:00","slug":"skript","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/varify.io\/it\/skript\/","title":{"rendered":"Potenziamento del sito web"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"41906\" class=\"elementor elementor-41906\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t\t\t<section data-particle_enable=\"false\" data-particle-mobile-disabled=\"false\" class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-93195df elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"93195df\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5bc88f8\" data-id=\"5bc88f8\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99afd4a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"99afd4a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h1 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">SEO in Zeiten von KI <\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ffa2907 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ffa2907\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"144\" data-end=\"223\">mit BigQuery und Experimentation<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b8fa6a9 elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"b8fa6a9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"16\" height=\"12\" viewBox=\"0 0 16 12\" fill=\"none\"><path d=\"M0 5.81353L1.44912 4.36441L5.81353 8.72882L14.5424 0L16 1.44912L5.81353 11.6356L0 5.81353Z\" fill=\"#37393C\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">GSC und GA4 in BigQuery vereint: volle Sicht von Query bis Conversion.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"16\" height=\"12\" viewBox=\"0 0 16 12\" fill=\"none\"><path d=\"M0 5.81353L1.44912 4.36441L5.81353 8.72882L14.5424 0L16 1.44912L5.81353 11.6356L0 5.81353Z\" fill=\"#37393C\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">SEO nach Gesch\u00e4ftswert priorisiert und per A\/B-Tests optimiert.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"16\" height=\"12\" viewBox=\"0 0 16 12\" fill=\"none\"><path d=\"M0 5.81353L1.44912 4.36441L5.81353 8.72882L14.5424 0L16 1.44912L5.81353 11.6356L0 5.81353Z\" fill=\"#37393C\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Fokus auf Conversions statt blo\u00dfer Sichtbarkeit \u2013 auch mit KI-Overviews.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7852084 elementor-widget elementor-widget-eael-creative-button\" data-id=\"7852084\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"eael-creative-button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t        <div class=\"eael-creative-button-wrapper\">\n\n            <a class=\"eael-creative-button eael-creative-button--default eael-cb-icon-position-\" href=\"#script\" data-text=\"Go!\">\n            \t    \n                <div class=\"creative-button-inner\">\n\n                    \n                    <span class=\"cretive-button-text\">Zu dem Skript<\/span>\n\n                                    <\/div>\n\t                        <\/a>\n        <\/div>\n        \t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-04c18c1\" data-id=\"04c18c1\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e5c369 elementor-hidden-tablet elementor-hidden-mobile elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5e5c369\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"669\" src=\"https:\/\/varify.io\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Abbildung-1-1024x856.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-42460\" alt=\"\" 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data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Der Einstieg in eine relativ komplexe Abfrage wie diese kann sich wie ein gro\u00dfer Sprung anf\u00fchlen, aber Sie m\u00fcssen kein SQL-Experte sein, um davon zu profitieren. Hier sind ein paar Tipps f\u00fcr den Einstieg:<\/p><p><strong>Definieren Sie zuerst Ihre Variablen:<\/strong> In den ersten Zeilen der Abfrage werden Variablen f\u00fcr Ihr Start- und Enddatum (start_date, end_date) sowie Ihre Experimentvarianten-Zeichenfolgen (variant_a, variant_b) definiert. \u00c4ndern Sie diese ganz oben im Skript, um sie an Ihren spezifischen Test anzupassen. Hier k\u00f6nnen Sie die Analyse ganz einfach anpassen. Dies ist eine bew\u00e4hrte Methode, die die Abfrage wiederverwendbar macht und das Fehlerrisiko verringert.<\/p><p><strong>Fangen Sie einfach an:<\/strong> Versuchen Sie nicht, jede Zeile des Codes auf einmal zu verstehen. Die Abfrage besteht aus mehreren Unterabfragen (den WITH-Klauseln). Jede davon ist ein kleines, \u00fcberschaubares Teil des Puzzles. F\u00fchren Sie zun\u00e4chst nur den Teil gsc_data aus, um die Ausgabe zu sehen, dann den Teil variant_data und so weiter. Dieser schrittweise Ansatz hilft Ihnen, Ihr Verst\u00e4ndnis schrittweise aufzubauen.<\/p><p><strong>Konzentrieren Sie sich auf die Verkn\u00fcpfungen:<\/strong> Der wichtigste Teil des gesamten Skripts ist die Art und Weise, wie die verschiedenen Teile miteinander verbunden sind. Beachten Sie die LEFT JOIN-Anweisungen im Abschnitt user_level_data. Dies ist entscheidend, da dadurch sichergestellt wird, dass wir alle unsere Variantenbenutzer behalten, auch diejenigen, die nicht konvertiert sind. Ein INNER JOIN w\u00fcrde Benutzer ohne Kauf entfernen, was zu einer verzerrten Konversionsrate f\u00fchren w\u00fcrde. Der LEFT JOIN bewahrt die vollst\u00e4ndige Testgruppe, was f\u00fcr eine genaue A\/B-Testanalyse unerl\u00e4sslich ist.<\/p><p><strong>Lesen Sie die Kommentare:<\/strong> Die Kommentare (gekennzeichnet mit &#8211;) in der Abfrage sollen Ihnen helfen. Sie erkl\u00e4ren, was jeder Abschnitt des Codes bewirkt. Lesen Sie sie sorgf\u00e4ltig durch, sie sind Ihr Leitfaden durch die Logik des Skripts.<\/p><p><strong>Verwenden Sie die endg\u00fcltige Ausgabe:<\/strong> Die endg\u00fcltige Ausgabe des Skripts ist eine Tabelle mit zwei Hauptteilen: query_level_results und overall_results. Die erste Tabelle zeigt Ihnen, wie jede Variante bei bestimmten Suchanfragen abgeschnitten hat, und die zweite gibt Ihnen eine allgemeine Zusammenfassung. Hier finden Sie die Antworten auf Ihre Kernfragen: \u201eWo l\u00e4uft es gut?\u201c, \u201eWo l\u00e4uft es schlecht?\u201c und \u201eWo gibt es ungenutztes Potenzial?\u201c.<\/p><p>Dieses Skript ist mehr als nur ein Berichterstellungstool. Es ist ein grundlegendes Framework, mit dem Sie von der Analyse zu selbstbewusstem Handeln \u00fcbergehen k\u00f6nnen. Es liefert Ihnen die pr\u00e4zisen Daten, die Sie ben\u00f6tigen, um Probleme zu identifizieren, Hypothesen zu formulieren und diese mit wissenschaftlicher Genauigkeit zu testen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section data-particle_enable=\"false\" data-particle-mobile-disabled=\"false\" class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5fa1af2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5fa1af2\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-da61d03\" data-id=\"da61d03\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d4bd96a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d4bd96a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h1 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aufschl\u00fcsselung der Abfrage <\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ce49c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ce49c6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Ein Skript wie dieses mag auf den ersten Blick einsch\u00fcchternd wirken, basiert jedoch auf einem einfachen Prinzip: Wir verbinden verschiedene Informationstabellen mithilfe einer eindeutigen Benutzer-ID. Die gesamte Abfrage wird mithilfe einer Reihe von Common Table Expressions (CTEs) erstellt, also den Teilen, die mit WITH beginnen. Stellen Sie sich jede WITH-Anweisung als einen in sich geschlossenen, logischen Schritt in unserer Datenverarbeitung vor. Es ist wie beim Bauen mit LEGO-Steinen: Sie erstellen zun\u00e4chst einige einfache Bl\u00f6cke und setzen diese am Ende zu einem vollst\u00e4ndigen Modell zusammen.<\/p><p>Schauen wir uns die einzelnen \u201eBausteine\u201d genauer an:<\/p><p><strong>gsc_data:<\/strong> Dies ist unser Ausgangspunkt. Wir weisen BigQuery an, unsere Search Console-Tabelle aufzurufen und alle Daten f\u00fcr einen bestimmten Zeitraum abzurufen. Dabei werden Impressionen, Klicks und Seiten aggregiert, sodass wir eine Basis f\u00fcr unsere organische Performance erhalten.<\/p><p><strong>variant_data:<\/strong> Hier rufen wir Daten direkt aus unseren GA4-Ereignissen ab. Insbesondere suchen wir nach dem benutzerdefinierten Ereignis, das protokolliert, welcher Experimentvariante (A oder B) ein Nutzer ausgesetzt war. Dadurch wird die wichtige Verbindung zwischen einem Nutzer und dem Test, an dem er teilgenommen hat, hergestellt.<\/p><p><strong>organic_users:<\/strong> Dieser Teil der Abfrage identifiziert alle Nutzer, die \u00fcber eine organische Google-Suche auf unsere Website gekommen sind. Er hilft uns, unsere Daten zu filtern, um sicherzustellen, dass wir nur die Nutzer analysieren, die f\u00fcr unser SEO-bezogenes Experiment relevant sind.<\/p><p><strong>user_purchases &amp; user_add_to_cart:<\/strong> Hier erhalten wir die Conversion-Daten (Hinweis: Das Beispiel verwendet E-Commerce-KPIs, diese k\u00f6nnen jedoch sehr gut durch Lead-Gen-Conversions ersetzt werden). Wir bitten BigQuery, alle Kauf- und add_to_cart-Ereignisse zu finden und sie mit unseren Nutzern zu verkn\u00fcpfen. Wir betrachten nicht nur die Anzahl der Conversions, sondern auch andere wertvolle Kennzahlen wie den Gesamtumsatz.<\/p><p>Wenn wir zu den Abschnitten user_level_data und query_level_results kommen, haben wir die ganze schwere Arbeit bereits hinter uns. Das Skript f\u00fchrt dann alle diese kleineren Datens\u00e4tze anhand der eindeutigen user_pseudo_id zusammen und aggregiert schlie\u00dflich alle Daten, um eine klare, leicht lesbare Ausgabe zu liefern. Dies ist die Kernlogik, die Ihre isolierten Daten in ein einheitliches Modell umwandelt, sodass Sie Fragen wie die folgende beantworten k\u00f6nnen: \u201eHat der neue Seiteninhalt die mobilen Conversions f\u00fcr hochfrequente Long-Tail-Keywords erh\u00f6ht?\u201c<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section data-particle_enable=\"false\" data-particle-mobile-disabled=\"false\" class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c44cc5b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c44cc5b\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" id=\"script\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element 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src=\"https:\/\/varify.io\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/1744020053901-768x768.jpg\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-40408\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/varify.io\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/1744020053901-768x768.jpg 768w, https:\/\/varify.io\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/1744020053901-300x300.jpg 300w, https:\/\/varify.io\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/1744020053901-150x150.jpg 150w, https:\/\/varify.io\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/1744020053901-12x12.jpg 12w, https:\/\/varify.io\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/1744020053901.jpg 800w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-010dc68 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"010dc68\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bas Linders<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e4c428 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e4c428\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Product Owner CRO<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-92faa39 elementor-align-center elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"92faa39\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/blinders\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<i aria-hidden=\"true\" class=\"fab fa-linkedin\"><\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">https:\/\/www.linkedin.com\/in\/blinders\/<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c8310c0\" data-id=\"c8310c0\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb86916 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eb86916\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fragen zu dem Skript?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-461da4c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"461da4c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<article class=\"text-token-text-primary w-full focus:outline-none scroll-mt-[calc(var(--header-height)+min(200px,max(70px,20svh)))]\" dir=\"auto\" tabindex=\"-1\" data-turn-id=\"8363e136-cd24-4143-90c5-1e20cc51b3a3\" data-testid=\"conversation-turn-12\" data-scroll-anchor=\"true\" data-turn=\"assistant\"><div class=\"text-base my-auto mx-auto pb-10 [--thread-content-margin:--spacing(4)] thread-sm:[--thread-content-margin:--spacing(6)] 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steht f\u00fcr Fragen oder Verbesserungsvorschl\u00e4ge zur Verf\u00fcgung.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><div class=\"pointer-events-none h-px w-px\" aria-hidden=\"true\" data-edge=\"true\"><p data-start=\"19\" data-end=\"334\">Das bereitgestellte SQL-Skript dient als hilfreiches Tool, um die Verbindung zwischen GSC, GA4 und BigQuery zu optimieren. Im Artikel haben wir Tipps und Beispiele zur Nutzung gegeben, doch die Verantwortung f\u00fcr die Anwendung und etwaige Auswirkungen, wie das \u00dcberschreiten von BigQuery-Limits, liegt beim Nutzer.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17a2b17 elementor-widget elementor-widget-eael-creative-button\" data-id=\"17a2b17\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"eael-creative-button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t        <div class=\"eael-creative-button-wrapper\">\n\n            <a class=\"eael-creative-button eael-creative-button--default eael-cb-icon-position-\" href=\"https:\/\/gist.github.com\/BasLinders\/c55388fd1680afed0639be570c633d84\" data-text=\"Go!\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n            \t    \n                <div class=\"creative-button-inner\">\n\n                    \n                    <span class=\"cretive-button-text\">Skript ansehen<\/span>\n\n                                    <\/div>\n\t                        <\/a>\n        <\/div>\n        \t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t<div data-particle_enable=\"false\" data-particle-mobile-disabled=\"false\" class=\"elementor-element elementor-element-c2dfed8 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"c2dfed8\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SEO in Zeiten von KI mit BigQuery und Experimentation GSC und GA4 in BigQuery vereint: volle Sicht von Query bis Conversion. SEO nach Gesch\u00e4ftswert priorisiert und per A\/B-Tests optimiert. Fokus auf Conversions statt blo\u00dfer Sichtbarkeit \u2013 auch mit KI-Overviews. Zu dem Skript Praktische Tipps f\u00fcr Einsteiger Der Einstieg in eine relativ komplexe Abfrage wie diese [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-41906","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41906","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41906"}],"version-history":[{"count":19,"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41906\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":42482,"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41906\/revisions\/42482"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/varify.io\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41906"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}