Commodity checker

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 contentEffort orientiert — 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 Beispielen
• references/rescue-strategies.md — Pattern-basierte Rescue-Strategien

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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).

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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

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Phase 1 — Surface-Analyse

1. 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

2. Keyword-Extraktion (für SERP-Delta in Phase 2): Primäres Keyword aus Title/H1 ableiten (2–4 Wörter).

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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.

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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 contentEffort orientiert (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

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Phase 4 — Report-Ausgabe

Report-Struktur (in dieser Reihenfolge):

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📊 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

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🔍 Commodity-Fingerprint

Pattern: [A/B/C/D/E/F] Diagnose: [1–2 Sätze warum dieser Pattern] Typisches Risiko dieses Patterns: [aus rescue-strategies.md]

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🆚 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?]

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📐 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

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✅ 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

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💪 Stärken (was schon gut funktioniert)

[Bullet-Liste, max. 4 Punkte — ehrlich, nicht inflationär]

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🚨 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)

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✍️ 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]

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☑️ Sofort-Maßnahmen (priorisiert)

• [Aktion 1 — höchster Hebel, sehr konkret]
• [Aktion 2]
• [Aktion 3]
• [Aktion 4 — optional, mittelfristig]

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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)

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Referenzen

• references/scoring-model.md — detaillierte Kriterien und Beispiele für alle 8 Dimensionen
• references/rescue-strategies.md — Pattern-spezifische Rescue-Strategien + proprietäre Fragen-Kataloge