Wenn man ehrlich ist, die meisten Fehler im SEO entstehen nicht, weil jemand schlecht optimiert hat – sie passieren, weil man das falsche Problem löst. Ich habe es so oft erlebt: Teams geraten in Aktion, bevor sie überhaupt verstehen, was eigentlich passiert ist. Es geht also weniger um Optimierung, sondern um Denkfehler. Und genau da liegt die eigentliche Herausforderung – die Fähigkeit, Probleme richtig zu deduzieren.
Wie Missverständnisse im SEO oft beginnen
Du kennst diese Meetings bestimmt: Eine Abteilung bemerkt, dass Google plötzlich einen komischen Titel anzeigt oder dass die Sichtbarkeit eingebrochen ist. Sofort sprudeln Erklärungen. „Das liegt an fehlenden internen Links“, ruft einer. „Google hat die Titles geändert“, ein anderer. Oder jemand schiebt es auf das letzte Core Update. Jeder hat recht – irgendwie. Aber keiner weiß wirklich, was passiert ist.
Was in diesen Momenten fehlt, ist eine klare Problembeschreibung. Statt zu fragen „Was genau zeigt uns das System?“, springen alle sofort zu Ursachen. Und sobald es um Schuld oder Verantwortung geht, geht die eigentliche Analyse unter. Dann reden alle nur noch, um ihre Abteilung abzusichern, und nichts wird wirklich verstanden.
Aktivität statt Erkenntnis
Das Muster wiederholt sich fast immer. Es folgt ein zweites Meeting. Diesmal kommen alle mit Dokumenten, Audits, SEO-Tools, Berichten und Checklisten. Das wirkt zunächst produktiv. Doch am Ende zeigt sich: Alles drehte sich um Annahmen, nicht um Fakten. Wenn die Problemdefinition am Anfang schon falsch war, nutzt der beste Audit nichts – man misst das Falsche.
Das ist der Kern vieler SEO-Misserfolge: Sie beruhen nicht auf schlechter Technik, sondern auf falschen Fragen.
Warum SEO-Gespräche so schnell entgleisen
Im Unternehmenskontext ist SEO unglaublich komplex. Inhalte, IT, Design, Analytics und PR arbeiten alle an unterschiedlichen Stellen – und jeder optimiert nur seinen kleinen Ausschnitt. Wenn dann etwas schiefläuft, kennt keiner das gesamte System.
Das führt zu einem Reflex: Sobald etwas Ungewöhnliches passiert, wird sofort eine Erklärung gesucht. Meistens eine externe. „Google hat wieder etwas geändert!“ oder „Irgendwas mit den Core Updates!“ – das klingt beruhigend, aber es erklärt nichts. Das Problem ist strukturell: keiner sieht das Gesamtsystem.
So tritt eine fatale Dynamik ein: Teams verwechseln Bewegung mit Fortschritt. Sie tun viel, aber sie verstehen wenig. Und Systeme reagieren nicht auf Aktivität – sie reagieren auf ihre Eingaben.
Das fehlende Puzzleteil: Problem Deduction
Die wichtigste Fähigkeit im SEO ist nicht Keyword-Analyse, Technik oder Content-Schreiben. Es ist das Verstehen von Ursache und Wirkung. Das, was man in anderen Disziplinen „Problem Deduction“ nennt. Es bedeutet, von einem beobachteten Ergebnis rückwärts zu denken: Was genau hat das System ausgegeben? Welche Eingaben haben dazu geführt? Welche kann ich ändern – und welche nicht?
Das klingt simpel, ist aber verdammt schwer. Denn man muss seine eigenen Annahmen ausschalten. Keine voreiligen Interpretationen, keine Schuldigen, keine Lieblings-Erklärungen. Nur Fakten. Erst dann kann man sinnvoll handeln.
Ein echtes Beispiel aus der Praxis
Ein globaler Kunde wundert sich: In der Google-Suche zeigt der Markenname immer dieselbe Filiale an, nicht die Hauptmarke. Sofort diskutieren die Teams: „Das kommt von den internen Links!“, „Google rewrite’t Titles!“ oder „Die CMS-Struktur ist fehlerhaft!“ – alles plausible Hypothesen. Aber alle basieren auf Vermutungen.
Erst als wir das Problem neutral formulierten – „Google zeigt eine Standortbezeichnung anstelle der Marke als Site Name“ – war plötzlich Klarheit da. Und von da an ließ sich der Fehler logisch zurückverfolgen.
1. Fehler im Schema-Markup
Auf den Standortseiten war das „WebSite“-Schema falsch gesetzt. Jede Filiale behauptete, sie sei die Website. Google bekam also widersprüchliche Signale – logisch, dass der Algorithmus dann den am häufigsten bestätigten Standort als repräsentativ ansieht.
2. Schwache Title-Struktur
Die Startseite enthielt einen chaotischen Title-Tag: Slogan, Standort, weitere Städte, alles zusammengemischt. Google sah also keine klare Hierarchie. Und wieder wurde der Standort, der in allen anderen Quellen gestützt wurde, bevorzugt.
3. Externe Bestätigung
Dazu kamen externe Links und Erwähnungen – fast alle führten zu genau diesem Standort. Für Google war das ein eindeutiges Muster: Diese Filiale repräsentiert die Marke.
Mit dieser Perspektive war klar: Google lag nicht falsch. Es folgte nur den logischsten Signalen.
Was sich leicht fixen ließ – und was nicht
Mit dieser sauberen Problembeschreibung konnten wir zielgerichtet handeln. Einige Dinge ließen sich sofort korrigieren: Das Schema wurde zentral angepasst, der Title vereinfacht, und die Hierarchie zwischen Marke und Filiale klargestellt.
Andere Punkte, wie die externen Backlinks oder Erwähnungen, waren langfristige Baustellen. Sie brauchen Zeit und konsistente Korrektur. Aber wenigstens wusste jetzt jeder genau, wo anzusetzen ist – und was nichts bringt.
Warum Root-Cause-Analysen oft scheitern
Der Fehler vieler Teams: Sie springen direkt zu „Warum?“ bevor sie „Was?“ beantworten. In Unternehmen mit vielen Abteilungen ist das fatal. Jede Abteilung kontrolliert ihren Ausschnitt, niemand die Gesamtheit. Wenn ein Problem auftaucht, verteidigt jeder seine Zuständigkeit, statt das Verhalten systemisch zu verstehen.
Dann stapeln sich die Checklisten, die Tickets, die Tools – und am Ende bleibt das Ergebnis das gleiche: viel Aktivität, wenig Verständnis. Das ist keine schlechte Absicht – es ist ein organisatorisches Muster.
Problem Deduction bricht dieses Muster. Sie zwingt Teams, zuerst zu definieren, was beobachtet wurde, bevor jemand überhaupt eine Erklärung liefert. Erst wenn das Ergebnis neutral beschrieben ist, kann man nach Ursachen suchen. Das klingt banal, aber es verändert ganze Organisationskulturen.
Worauf Unternehmen wirklich achten sollten
Ich wurde einmal gefragt, welche Eigenschaft bei der Einstellung für ein Enterprise-SEO-Team am wichtigsten ist. Viele erwarten dann: technisches Know-how, Schema-Kenntnisse, AI-Erfahrung. Aber ehrlich – Technik kann man lernen. Was ich nenne, ist: kritisches Denken.
Die besten SEO-Profis sind nicht die mit den meisten Tools, sondern die, die ruhig bleiben, wenn alles schiefgeht. Die sich fragen: Was genau ist passiert? Welche Daten belegen das? Und – was können wir wirklich beeinflussen?
Diese Art von Denken ist selten. Aber sie entscheidet, ob ein Team Probleme löst oder sich nur um Symptome kümmert.
Warum das weit über SEO hinausgeht
Wenn man diese Denkmuster einmal erkannt hat, bemerkt man sie überall. Missverständnisse, politische Grabenkämpfe, endlose Meetings – sie entstehen aus dem gleichen Grund: fehlende gemeinsame Definition dessen, was wirklich passiert.
Und solange Unternehmen diese Kompetenz nicht fördern, wird SEO immer wieder als technisches Problem behandelt, obwohl es ein systemisches ist. Dabei geht es längst nicht nur um Google, sondern um Findbarkeit – egal, ob auf Websites, in AI-Search, Apps oder Marktplätzen.
Am Ende zählt nur: Wird die Marke klar erkannt, verstanden und richtig dargestellt? Das entsteht nicht durch hektische Optimierung, sondern durch klares Denken.
Das eigentliche Fazit
Google hat im Beispiel oben nichts „falsch gemacht“. Es hat genau das wiedergegeben, was das System kommuniziert hat. Die wirkliche Aufgabe im SEO besteht also nicht darin, sofort zu ändern, sondern zuerst zu verstehen. Was ist tatsächlich passiert? Erst dann kann man entscheiden, was geändert werden sollte.
Bis Unternehmen dieses Denken lehren, fördern und wertschätzen, werden SEO-Strategien weiterhin viel Bewegung, aber wenig Fortschritt zeigen. Kein Tool, keine Optimierung, kein Trend kann ein Problem lösen, das man nie richtig definiert hat.
Und genau darin liegt die „unsichtbare“ Fähigkeit im SEO – die, die kaum jemand lehrt, aber die alles verändert: Problem Deduction.
