Drei spezialisierte KI-Agenten, ein gemeinsames Google-Sheets-Workbook, keine zusätzliche SEO-Software: So beschreibt es ein neues Tutorial des KI-Newsletters The Rundown AI. Der Guide „Build Your Own AI SEO Specialist With Gumloop” zeigt Schritt für Schritt, wie sich mit der No-Code-Plattform Gumloop ein Team von KI-SEO-Agenten aufsetzen lässt, das eine Website-Seite prüft und die Ergebnisse automatisch dokumentiert.
Wie die KI-SEO-Agenten zusammenarbeiten
Im Zentrum stehen drei Agenten mit klar getrennten Aufgaben: Ein Backlink-Agent prüft eingehende Links, ein Content-Refresh-Agent bewertet, ob Inhalte veraltet sind, und ein Technical-SEO-Audit-Agent kontrolliert technische Faktoren wie Ladezeiten oder Meta-Angaben. Alle drei untersuchen dieselbe Seite und schreiben ihre Befunde in ein gemeinsames Workbook. Für die Recherche im offenen Web nutzt das System Firecrawl, als Ausgabeformat dient Google Sheets.
Am Ende entstehen vier Tabs: „Backlinks”, „Content Refresh”, „Technical SEO Audit” und „Issues”. Der Issues-Tab führt alle Befunde zu einer priorisierten Aufgabenliste zusammen – gedacht für Kollegen, Auftragnehmer oder Kunden, die die Punkte anschließend abarbeiten.
Skalierung auf 25 Seiten möglich
Wer nicht nur eine einzelne Seite, sondern die gesamte Website prüfen will, kann dem Haupt-Agenten die eigene Website-URL übergeben. Er koordiniert dann die drei Fachagenten, auditiert die ersten 25 HTML-Seiten desselben Hostnamens und baut das komplette Workbook eigenständig auf. Für kleine Website-Teams bedeutet das: Ein erster Überblick über die wichtigsten Unterseiten entsteht ohne manuelle Einzelprüfung jeder Seite.
Der Guide legt dem Agenten dabei feste Grenzen auf. Er darf die Website nicht bearbeiten, keine Änderungen veröffentlichen und keine Outreach-Mails versenden. Die Rückgabe beschränkt sich auf die Workbook-URL, die Anzahl der geprüften Seiten pro Agent, aufgetretene Fehler, die Summe der gefundenen Issues und die größte Abdeckungslücke – also etwa, wenn bestimmte Seitenbereiche aus technischen Gründen nicht geprüft werden konnten.
Für wen sich das KI-SEO-Setup eignet
Der Guide nennt drei Zielgruppen: Content-Marketer, die eine wiederholbare Methode zum Auffrischen älterer Seiten suchen; kleine Website-Teams, die ein praktisches Issue-Register brauchen, ohne eine weitere kostenpflichtige SEO-Suite zu abonnieren; und Anwender, die Cloud-Agenten zunächst an einer einzelnen Seite testen wollen, bevor sie größere Websites damit prüfen.
Die Einstiegshürde ist niedrig: Vorausgesetzt werden lediglich ein Google-Account, den Gumloop zum Erstellen und Aktualisieren des Sheets nutzen darf, sowie eine öffentlich zugängliche Website. Gumloop selbst positioniert sich als No-Code-Plattform für KI-Agenten mit vorgefertigten Templates und nativen Integrationen zu Tools wie Semrush, Google Analytics, Google Sheets und Google Docs – das Tutorial ist damit ein Anwendungsfall unter mehreren, die der Anbieter bewirbt. Für die Firecrawl-Recherche selbst nennt Gumloop einen kostenlosen Einstiegstarif; kostenpflichtige Pläne starten laut Anbieter bei 37 US-Dollar pro Monat, dies betrifft allerdings die allgemeine Firecrawl-Integration und nicht zwingend exakt das im Tutorial beschriebene Setup.
Unsere Einschätzung
Für kleine und mittelständische Betriebe ist das Interessante an diesem Tutorial nicht die Technik, sondern der Verzicht darauf, eine weitere Software-Lizenz zu benötigen. Statt eines monatlichen Abos für eine SEO-Suite entsteht ein Audit-Prozess, der in einem Werkzeug läuft, das die meisten Teams ohnehin schon nutzen: Google Sheets. Das drückt die Einstiegskosten deutlich unter das Niveau klassischer SEO-Tools und macht die Methode besonders für Betriebe attraktiv, die bislang aus Kostengründen auf systematische SEO-Audits verzichtet haben.
Die Abhängigkeit verschiebt sich dabei nicht weg von US-Anbietern, sondern nur auf eine andere Ebene: Gumloop, Firecrawl und Google Sheets sind alle drei US-Produkte, und wer den Workflow produktiv nutzt, bindet sich an deren Preis- und API-Politik. Das ist kein Grund, das Tutorial abzulehnen – der praktische Nutzen für ressourcenknappe Teams ist real, und die harten Leitplanken (keine automatischen Website-Änderungen, kein automatisierter Outreach) sind ein sinnvoller Sicherheitsmechanismus gegen unkontrollierte Agenten-Aktionen. Wer die Methode testet, sollte sie aber als Einstieg in Automatisierung verstehen, nicht als dauerhafte Blackbox-Lösung: Die Logik hinter den drei Agenten lässt sich auch mit europäischen Alternativen zu Firecrawl oder mit selbst gehosteten Crawlern nachbauen, sobald der Bedarf über einen ersten Test hinauswächst.
