Commodity checker
Claude Code Skill: Analysiert Web-Content auf Commodity-Gehalt mit contentEffort-Score, 8-Dimensionen-Breakdown und Rescue-Plan
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Analysiert URLs oder Content-Texte auf Commodity-Gehalt und bewertet sie mit einem heuristischen Content-Score auf Basis eines eigenen 8-Dimensionen-Modells, das sich an öffentlich diskutierten Leak-Analysen rund um contentEffort orientiert. Gibt einen strukturierten Report mit Ampel-Bewertung, 8-Dimensionen-Breakdown, Commodity-Fingerprint, 5-Fragen-Selbsttest, SERP-Delta-Analyse und konkrete Rescue-Aktionen mit 3 Headline-Rewrite-Vorschlägen aus. Verwende diesen Skill IMMER wenn der Nutzer Begriffe wie: "commodity check", "ist das commodity content", "content prüfen", "austauschbar?", "contentEffort", "commodity analyse", "non-commodity", "Selbsttest Content", "URL auf Qualität prüfen", "ist mein Artikel gut genug", "content bewerten", "überprüfe diesen Artikel", oder wenn eine URL + Frage nach Qualität/Differenzierung genannt werden — auch ohne explizites "Commodity". Also trigger on English phrases like: "commodity check", "is this commodity content", "check my content", "is this generic?", "contentEffort", "commodity analysis", "non-commodity", "content self-test", "check URL for quality", "is my article good enough", "review this article", "analyze this content", or when a URL + question about quality/differentiation is given — even without explicit use of "commodity".
SKILL.md
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Commodity Checker Skill
Hinweis: Dieses Tool ist ein internes Analyse- und Redaktionsinstrument. Es bewertet Content anhand eines eigenen heuristischen 8-Dimensionen-Modells, das sich an öffentlich diskutierten Analysen rund um
contentEffortorientiert — es trifft keine Aussage über Googles tatsächliche Ranking-Logik.
Bewertet Content auf Austauschbarkeit und liefert einen vollständigen Optimierungsplan.
Das Scoring-Modell ist eine eigene heuristische Annäherung an öffentlich diskutierte
Signale rund um contentEffort (Google Content Warehouse Leak 2024, nicht offiziell bestätigt).
Vor der ersten Ausführung: Lies beide Reference-Dateien:
references/scoring-model.md— 8-Dimensionen-Rubrik mit Beispielenreferences/rescue-strategies.md— Pattern-basierte Rescue-Strategien
Inputs
- URL (bevorzugt) — Artikel, Blogpost, Landingpage
- Raw Content (alternativ) — eingefügter Text, Headline + Intro reicht für Quick-Mode
- Beides — URL + Briefing/Draft für Cross-Check
Wenn nur Headline + URL ohne Volltext verfügbar: Quick-Mode ausführen (nur Phasen 1+2, kein SERP-Delta).
Workflow
Phase 0 — Input-Erkennung & Ankündigung
Sprache / Language: Antworte immer in der Sprache des Nutzers. / Always respond in the user's language.
Domain aus URL extrahieren (z.B. seo-kreativ.de aus https://seo-kreativ.de/artikel/).
Bei Raw Content ohne URL: DOMAIN als leeren String verwenden.
Kurz ankündigen was analysiert wird. Wenn URL angegeben:
web_fetch(url, html_extraction_method="markdown", text_content_token_limit=6000)
Fehlerbehandlung web_fetch:
- HTTP 4xx/5xx oder leere Antwort → Quick-Mode mit URL + Titel als Input, im Report als "Volltext nicht ladbar" kennzeichnen
- JS-only / Paywall erkennbar → Hinweis im Report, nur Snippet + Meta aus SERP für Phase 1 nutzen
- Timeout → einmal retry, dann Quick-Mode
Extrahiere aus dem HTML/Markdown:
<title>und H1- Meta Description (falls im Markup sichtbar)
- Alle H2/H3-Überschriften
- Volltext der Artikel-Body (Navigation, Footer ignorieren)
- Author-Signale: Autorenname, Byline, About-Link, Schema
@type: Person - Schema Markup: vorhanden/welche Types?
- Datum: last-modified oder published date
Phase 1 — Surface-Analyse
-
Commodity Fingerprint bestimmen (lies
references/rescue-strategies.md→ Abschnitt "Fingerprints")6 DACH-Patterns erkennen anhand von Titel + H2-Struktur:
- Pattern A: Tipps-Liste ("X Tipps für Y", "Y Dinge die…")
- Pattern B: Definition-Stub ("Was ist X?", "X einfach erklärt")
- Pattern C: Blind-Vergleich ("X vs Y", "Vor- und Nachteile")
- Pattern D: Ratgeber-Standard ("Der komplette Guide", "Alles über X")
- Pattern E: Anleitung-Klon ("So geht X", "Schritt-für-Schritt")
- Pattern F: Already Non-Commodity (kein Match) — weiter zu Phase 2
-
Keyword-Extraktion (für SERP-Delta in Phase 2): Primäres Keyword aus Title/H1 ableiten (2–4 Wörter).
Phase 2 — SERP-Delta
SERP-Delta vor der Dimension-Bewertung ausführen — die Marktlage beeinflusst die Einordnung.
Priorität: DataForSEO (wenn verfügbar)
serp_results(keyword="[primäres Keyword]", location_code=2276, language_code="de")
Erste 3 organische Ergebnisse (keine Ads, nicht eigene URL) auswerten:
- URL, Titel, Snippet
- Commodity-Fingerprint der Konkurrenz bestimmen
- Wortanzahl schätzen (aus Snippet-Länge)
Fallback: web_search
web_search(query="[keyword] site:de OR site:at OR site:ch")
Gleiche Auswertung wie oben.
Wenn weder DataForSEO noch web_search verfügbar: Phase überspringen, im Report kennzeichnen.
Differenzierungs-Score (1–5):
- 1: Alle 3 Konkurrenten haben identischen Angle
- 3: 1–2 Konkurrenten unterscheiden sich leicht
- 5: Content ist deutlich einzigartiger als alle 3
Tipp für tiefere SERP-Analyse:
/serp-intelligence [keyword]liefert vollständige Entity-Gap-Analyse und Content-Tiefe der Top-10.
Phase 3 — contentEffort-Simulation (8 Dimensionen)
Lies references/scoring-model.md und bewerte jede der 8 Dimensionen auf einer Skala 0–10.
Berücksichtige dabei SERP-Kontext aus Phase 2: Wenn alle Konkurrenten ebenfalls niedrig in D1 sind, ist das ein Chancen-Signal.
WICHTIG — Transparenz-Pflicht: Im Report immer klar kennzeichnen:
Dieser Score basiert auf einem eigenen heuristischen Modell, das sich an öffentlich diskutierten Analysen rund um
contentEffortorientiert (Google Content Warehouse Leak 2024, Interpretation — nicht offiziell bestätigt). Er trifft keine Aussage über Googles tatsächliche Ranking-Logik.
Berechnung:
Rohwert =
(D1_Score × 0.22) +
(D2_Score × 0.20) +
(D3_Score × 0.15) +
(D4_Score × 0.15) +
(D5_Score × 0.13) +
(D6_Score × 0.10) +
(D7_Score × 0.03) +
(D8_Score × 0.02)
→ Rohwert liegt zwischen 0.0 und 10.0
→ contentEffort Score = Rohwert × 10 → [0–100]
Score-Schwellen:
| Score | Ampel | Label |
|---|---|---|
| 0–39 | 🔴 | Commodity |
| 40–59 | 🟡 | Grauzone |
| 60–74 | 🟢 | Non-Commodity |
| 75–100 | 🟢✓ | Elite Non-Commodity |
5-Fragen-Selbsttest (automatisierte Auswertung parallel zu Phase 3):
| # | Frage | Gut-Signal | Bewertung |
|---|---|---|---|
| F1 | KI-Test: Könnte ChatGPT das in 90 Sek. identisch schreiben? | Nein = gut | ✅/❌ |
| F2 | Eigene Daten: Min. 1 Datenpunkt den nur der Autor erheben konnte? | Ja = gut | ✅/❌ |
| F3 | Profi-Test: Erfährt ein Branchenexperte wirklich etwas Neues? | Ja = gut | ✅/❌ |
| F4 | Meinungstest: Klare Positionierung vorhanden die der Autor verteidigt? | Ja = gut | ✅/❌ |
| F5 | Vermisst-Test: Hätte diese Seite einen klaren Verlust für Leser oder das Team, weil dort etwas Einzigartiges dokumentiert ist? | Ja = gut | ✅/❌ |
Selbsttest-Score: Anzahl positiver Antworten / 5
Phase 4 — Report-Ausgabe
Report-Struktur (in dieser Reihenfolge):
📊 COMMODITY CHECK: [Titel des Artikels]
Ampel: [🔴/🟡/🟢/🟢✓] contentEffort Score: [X]/100 Selbsttest: [X]/5 positiv SERP-Differenzierung: [1–5]/5 (oder "nicht analysiert")
⚠️ Heuristisches Modell · orientiert an öffentlich diskutierten Leak-Analysen · keine offizielle Google-Aussage
🔍 Commodity-Fingerprint
Pattern: [A/B/C/D/E/F] Diagnose: [1–2 Sätze warum dieser Pattern] Typisches Risiko dieses Patterns: [aus rescue-strategies.md]
🆚 SERP-Delta
| # | Konkurrenz-URL | Fingerprint | Differenzierung |
|---|---|---|---|
| 1 | [domain] | Pattern [X] | [Einzeiler] |
| 2 | [domain] | Pattern [X] | [Einzeiler] |
| 3 | [domain] | Pattern [X] | [Einzeiler] |
Dein Vorteil: [Was du hast was die anderen nicht haben — oder "noch kein klarer Vorteil erkennbar"] Dein Risiko: [Was die anderen besser machen] Marktchance: [Ist der SERP-Markt für Non-Commodity Inhalte offen oder schon besetzt?]
📐 contentEffort-Breakdown
| Dimension | Gewicht | Score (0–10) | Begründung |
|---|---|---|---|
| Proprietary Data | 22% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Personal Experience | 20% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Opinion/Stance | 15% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Specificity | 15% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Replication Resistance | 13% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Information Gain | 10% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Entity Signals | 3% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Structural Originality | 2% | X | [konkrete Textstelle oder Beobachtung] |
| Rohwert | 100% | [X.X] | × 10 = [Score]/100 |
✅ 5-Fragen-Selbsttest
| # | Frage | Gut-Signal | Ergebnis | Begründung |
|---|---|---|---|---|
| F1 | KI-Test | Nein | ✅/❌ | [1 Satz] |
| F2 | Eigene Daten | Ja | ✅/❌ | [1 Satz] |
| F3 | Profi-Test | Ja | ✅/❌ | [1 Satz] |
| F4 | Meinungstest | Ja | ✅/❌ | [1 Satz] |
| F5 | Verlust-Test | Ja | ✅/❌ | [1 Satz] |
| Gesamt | [X]/5 |
💪 Stärken (was schon gut funktioniert)
[Bullet-Liste, max. 4 Punkte — ehrlich, nicht inflationär]
🚨 Gaps & Rescue-Plan
Priorität 1 — [Dimension mit größtem Hebel]
- Problem: [konkrete Beobachtung mit Textstelle]
- Rescue: [spezifische Aktion, nicht generisch]
- Fragen die helfen: [2–3 Fragen die proprietäre Daten surfacen würden]
Priorität 2 — [nächste Dimension] [gleiche Struktur]
Priorität 3 — [nächste Dimension] [gleiche Struktur]
(Pattern-spezifische Rescue-Strategien: references/rescue-strategies.md)
✍️ Headline-Rewrite (3 Alternativen)
Nur wenn proprietäre Elemente vorhanden sind. Sonst: die Fragen aus dem Rescue-Plan stellen die das Material erst liefern würden.
Original: [aktuelle Überschrift]
Option 1 — Datenpunkt-Anker:
[Rewrite mit konkretem Zahlen-/Ergebnis-Anker]
Warum: [1 Satz]
Option 2 — Entscheidungs-Narrative:
[Rewrite als Entscheidungsgeschichte "Warum ich X gemacht / abgelehnt habe"]
Warum: [1 Satz]
Option 3 — Kontra-Intuition:
[Rewrite der eine Erwartung bricht oder eine unbequeme Wahrheit benennt]
Warum: [1 Satz]
☑️ Sofort-Maßnahmen (priorisiert)
- [Aktion 1 — höchster Hebel, sehr konkret]
- [Aktion 2]
- [Aktion 3]
- [Aktion 4 — optional, mittelfristig]
Qualitätssicherung
- Begründungen in der Breakdown-Tabelle immer mit konkreter Textstelle — nie "keine eigenen Daten vorhanden" ohne Beleg
- Headline-Rewrites nur wenn proprietary elements vorhanden; sonst zuerst die Material-Fragen stellen
- SERP-Delta: wenn top-3 nicht ladbar, Fingerprint aus Snippet schätzen und kennzeichnen
- Bei sehr kurzem Content (< 400 Wörter): Quick-Mode kennzeichnen, D1–D5 bewerten, D6–D8 als "nicht beurteilbar"
- Heuristik-Hinweis im Report nie weglassen (siehe Transparenz-Pflicht Phase 3)
Referenzen
references/scoring-model.md— detaillierte Kriterien und Beispiele für alle 8 Dimensionenreferences/rescue-strategies.md— Pattern-spezifische Rescue-Strategien + proprietäre Fragen-Kataloge