Zum Inhalt springen
Obserya

Windows-Desktop · Audit läuft lokal

Websites lokal analysieren. Befunde belegen. Maßnahmen priorisieren.

Obserya prüft eine Website auf zwei getrennten Achsen: Technical SEO und AI Readiness. Jedes Finding nennt die betroffenen Seiten und den Wert, der dort gefunden wurde. Am Ende steht kein Score, sondern ein Maßnahmenplan und ein Bericht, den man weitergeben kann.

Beta-Status ansehenAnsehen, wie Obserya arbeitet
  • Analyse läuft lokalKeine Cloud im Audit-Kern
  • Findings mit NachweisSeite, Befund, Ist-Wert
  • Report und ExportePDF, CSV, JSON, HTML, MD
Obserya — Projektübersicht: links Technical SEO, in der Mitte beide Scores, rechts die AI-Readiness-Signalstruktur.Local OnlySQLite · lokalWindows Desktop
  • Technical SEO7 Kernbereiche, je mit eigenem Wert
  • AI Readiness6 Dimensionen als Signalstruktur
  • FindingsNach Severity sortiert, mit Seitenbezug

Was ist Obserya?

Obserya ist eine lokale Windows-Desktop-Anwendung von CoreWeb Studio für Website-Audits. Sie crawlt eine Website auf dem Rechner des Nutzers, prüft Technical SEO, Inhaltsqualität und AI Readiness und belegt jedes Finding mit der betroffenen Seite und dem erhobenen Ist-Wert. Daraus entstehen ein priorisierter Maßnahmenplan, ein Kundenreport als PDF und Exporte als CSV, JSON, HTML, Markdown und Obsidian.

Warum Obserya

Ein Score sagt, dass etwas nicht stimmt. Mehr nicht.

Er nennt keine Seite, keinen Grund und keine Reihenfolge. Wer damit arbeiten will, holt die eigentliche Auditarbeit anschließend von Hand nach. Obserya macht diese Schritte zum Teil der Analyse.

  1. Score

    Ein Wert ohne Adresse

    Die Zahl sinkt. Welche Seiten sie drücken, steht nirgends.

  2. Befund

    Der Befund bekommt Seiten

    Jedes Finding führt die betroffenen URLs mit. Der Count ist navigierbar, keine Dekoration.

  3. Nachweis

    Der Ist-Wert liegt bei

    Bei einem defekten Link das gefundene Ziel und der vorgefundene Linktext. Trägt der Beleg nur teilweise, steht das im Report.

  4. Maßnahme

    Mit erstem Schritt

    Sortiert nach Aufwand, Wirkung und Belegqualität. Je Maßnahme steht dabei, wer übernimmt und womit es anfängt.

Obserya ersetzt weder einen Enterprise-Crawler noch die Keyword-Recherche. Es deckt den Abschnitt ab, an dem aus Signalen sortierte Arbeitspakete werden — und der in der Praxis meist von Hand passiert.

So funktioniert Obserya

Von der URL zum belegten Maßnahmenplan.

Sechs Schritte, die aufeinander aufbauen. Jeder erzeugt Daten, auf die der nächste sich stützt — deshalb lässt sich am Ende jeder Befund bis zu seiner Quelle zurückverfolgen.

  1. Lokaler Crawl

    Die Website wird auf deinem Rechner erfasst.

    Obserya lädt und parst die Seiten lokal und folgt der internen Verlinkung. Daraus entsteht ein Seiteninventar mit Linkgraph — samt HTML, Überschriften, Metadaten, Statuscodes, strukturierten Daten und Bildern.

    • Crawl Engine
    • Fetcher und Parser
    • URL-Discovery
    • Interner Linkgraph

  2. Seitenklassifikation

    Ein Impressum wird nicht wie eine Leistungsseite bewertet.

    Jede Seite bekommt eine Rolle. Diese Einordnung entscheidet mit, ob ein Signal ein Befund ist — und ob er in die Bewertung eingeht. Eine fehlende Meta Description auf einer Utility-Seite wiegt anders als dieselbe Lücke auf einer Serviceseite.

    • Service-Seiten
    • Content-Seiten
    • Utility-Seiten
    • Legal-Seiten

  3. Analyse-Layer

    Zwei Achsen, getrennt gerechnet.

    Technical SEO und On-Page auf der einen Seite, AI Readiness und GEO-Signale auf der anderen. Beide laufen getrennt und werden getrennt ausgewiesen. Einen dritten Wert, der beides zu einer Zahl verrührt, gibt es bewusst nicht.

    • Indexierbarkeit, interne Verlinkung, Metadaten
    • Überschriften und Seitenstruktur
    • Antwortklarheit, Entitätsklarheit
    • Extrahierbarkeit, Kontextdichte

  4. Evidenzbasierte Findings

    Jeder Befund führt seinen Nachweis mit.

    Ein Finding besteht aus betroffener Seite, Problem, Kontext und erhobenem Wert. Fundstellen werden nicht erfunden: Liegt keine belastbare vor, steht das dort — statt einer Genauigkeit, die die Daten nicht hergeben.

    • Betroffene URL
    • Konkreter Befund
    • Erhobener Ist-Wert
    • Belegqualität

  5. Prioritäten und Maßnahmen

    Aus Befunden wird eine Reihenfolge.

    Wirkung, Aufwand und Belegqualität ergeben den Maßnahmenplan. Was ohne Vorklärung angehbar ist, steht getrennt von dem, was erst noch geprüft werden muss.

    • Wirkung und Aufwand
    • Zuständigkeit
    • Erster Schritt
    • Prüfbedarf ausgewiesen

  6. Reports und Exporte

    Das Ergebnis verlässt das Tool in verwertbarer Form.

    Der Kundenreport erklärt den Zustand in Sätzen, die auch ohne SEO-Wissen tragen. Die technischen Exporte geben dieselben Daten strukturiert weiter.

    • PDF-Kundenreport
    • CSV-Fachdaten
    • JSON-Rohdaten
    • HTML, Markdown, Obsidian

Der Ablauf als Diagramm

Einen Schritt antippen, um den passenden Ausschnitt zu sehen.

Diagramm „How Obserya Works“: sechs Schritte von lokalem Crawl über Seitenklassifikation, Analyse-Layer, evidenzbasierte Findings und Priorisierung bis zu Reports und Exporten, darunter die Local-first-Architektur und die optionale LLM-Unterstützung.

Ganzer Ablauf

How Obserya Works: sechs Schritte vom lokalen Crawl bis zu Reports und Exporten, darunter die Local-first-Architektur und die optionale LLM-Unterstützung.

Einen Abschnitt auswählen, um ihn im Diagramm hervorzuheben.

Weil jeder Schritt auf dem vorherigen aufsetzt, endet die Kette nicht bei einer Bewertung, sondern bei einem Arbeitspaket: Seite, Befund, Nachweis, Maßnahme.

Analysebereiche

Zwei Achsen. Kein gemittelter Gesamtwert.

Technical SEO beschreibt, wie belastbar die Basis für die klassische Suche ist. AI Readiness beschreibt, wie gut sich dieselbe Seite als Antwortquelle lesen lässt. Beide stehen nebeneinander, weil sie unterschiedliche Maßnahmen nach sich ziehen.

Score-Spalte des Dashboards: der Technical-SEO-Score und der AI-Readiness-Score stehen getrennt untereinander, jeweils mit der Anzahl zugehöriger Findings.

Warum kein dritter Score

Eine Seite kann technisch sauber gebaut und als Antwortquelle trotzdem schwer verwertbar sein. Umgekehrt genauso. Ein Mittelwert aus beidem würde genau den Unterschied verdecken, aus dem die Maßnahme folgt.

Technical-SEO-Zone im Obserya-Dashboard: die sieben Kernbereiche Indexierung und Crawlbarkeit, Dokumentenstruktur, Meta- und Snippet-Basis, Content-Basis, interne Verlinkung, strukturierte Daten sowie Bilder und Seitenelemente, darunter Local SEO als optionaler Teilblock.

Technical SEO

Sichtbarkeitsbasis für die klassische Suche

7 Kernbereiche
  1. Indexierung und Crawlbarkeitrobots.txt, XML-Sitemap, Meta-Robots und X-Robots, Redirect-Ketten und -Loops, Canonical-Qualität.
  2. DokumentenstrukturÜberschriftenebenen ohne Sprünge, echte semantische Hauptbereiche statt generischer Container.
  3. Meta- und Snippet-BasisTitle und Meta Description auf Vorhandensein, Länge und Aussagekraft geprüft.
  4. Content-BasisInhaltssubstanz, nahezu leere Seiten und Ähnlichkeitssignale zwischen Seiten desselben Projekts.
  5. Interne VerlinkungDefekte Ziele, leere oder funktionslose Links, eingehende interne Links, Orphan-Hinweise.
  6. Strukturierte DatenErkennung vorhandener Schemata — inklusive Schema, das nicht zum Seitentyp passt.
  7. Bilder und SeitenelementeFehlende Alt-Texte im Inhaltskontext. Dekorative Bilder werden gesondert behandelt.

Local SEOOptional

Lokale Signale laufen als optionaler Teilblock auf Projektebene mit. Der Ausbau zu einem eigenständigen Bereich ist für später vorgesehen und wird nicht als Kernbereich gezählt.

AI-Readiness-Zone im Dashboard: sechs Dimensionen — Antwortklarheit, Extrahierbarkeit, semantische Eindeutigkeit, Struktur für Parser, Entitätsklarheit und Kontextdichte — als verbundene Signalstruktur mit jeweiliger Seitenanzahl.

AI Readiness

Verwertbarkeit als Antwortquelle

6 Dimensionen
  1. AntwortklarheitSteht die Kernaussage früh und kompakt genug, um als Antwort zitiert zu werden?
  2. ExtrahierbarkeitLassen sich die Kerninhalte sauber herauslösen, ohne im Layout zu versinken?
  3. Semantische EindeutigkeitNutzt die Seite echte semantische Hauptbereiche oder nur generische Container?
  4. Struktur für ParserIst der Aufbau maschinell verlässlich lesbar — Reihenfolge, Ebenen, Abschnittsgrenzen?
  5. EntitätsklarheitIst erkennbar, um welches Unternehmen, welche Leistung und welchen Ort es geht?
  6. KontextdichteTrägt die Seite eigenständigen Kontext oder wirkt sie beliebig austauschbar?

Evidenzbasierte Findings

Was betroffen ist, was gefunden wurde, was daraus folgt.

Ein Finding ist bei Obserya kein Listeneintrag, sondern ein Arbeitsauftrag mit Adresse. Sechs Befunde aus einem Demo-Audit, mit den Werten, die die Anwendung dort ausgibt.

Befund auswählen

Findingtypen, Titel und Maßnahmen entsprechen der Anwendung. Die Mengenangaben stammen aus dem Demo-Audit der Screenshots.

Technical SEO · Interne Verlinkung

Leerer oder funktionsloser Link

Links führen ins Leere — leeres Ziel, reines Doppelkreuz oder ein Skriptaufruf, der keine Navigation auslöst.

Betroffen
11 Links auf der Seite
Erhoben je Fundstelle
Das tatsächliche Linkziel und der vorgefundene Linktext.
Maßnahme
Je nach Ursache: gültiges Ziel setzen, die Sprungmarke korrigieren oder das Element als Schaltfläche auszeichnen, wenn es gar nicht navigieren soll. Nicht jeder solche Link braucht eine vollständige Ziel-URL.
Ausreichend belegtFließt in den Score
So sieht das in der Anwendung aus: links die nach Kanal und Status gefilterte Liste, rechts das Detail zum ausgewählten Befund.

Belegt ist nicht dasselbe wie dringend

Obserya trennt sichtbar zwischen bestätigtem Handlungsbedarf und Prüfbedarf. Ein Befund, dessen Beleglage nur teilweise trägt, landet unter „kurz prüfen“ statt in der Sofortliste. Unbequemer als eine glatte Fehlerzahl — aber gegenüber einem Kunden vertretbar.

Priorisierung und Drilldowns

Erst die Reihenfolge, dann die Arbeit.

Obserya bewertet Findings nach Wirkung, Aufwand und Belegqualität und legt die Rechnung offen. Das Scoring ist deterministisch: gleiche Datenlage, gleiches Ergebnis. Kein Sprachmodell verändert einen Score oder einen Kernbefund.

Scoreklasse

Wo der gemessene Wert auf der Skala liegt.

Ein Projekt mit 91 liegt in der Klasse „Gut“.

Handlungsstatus

Ob belegte Befunde offen sind.

Dasselbe Projekt kann bestätigten Handlungsbedarf tragen.

Scoreklasse ist nicht Handlungsstatus

Umsetzbarkeitsklassen

Keine Termine, sondern drei Klassen nach Aufwand und Beleglage. Die Namen stammen aus dem Report und beschreiben, wie schnell eine Maßnahme angehbar ist — nicht, wann sie fällig wird.

  1. Geringer Aufwand

    Diese Woche

    Ausreichend belegt und ohne Vorklärung angehbar.

  2. Mehr Aufwand

    Diesen Monat

    Inhaltlich klar, aber aufwendiger in der Umsetzung.

  3. Vor Umsetzung gegenprüfen

    Kurz prüfen

    Belegt, sollte aber einmal manuell bestätigt werden.

Scoreklassen

0–60
Deutlicher Handlungsbedarf
61–75
Verbesserungsbedarf
76–85
Solide
86–95
Gut
96–100
Sehr gut

Die Balkenbreite entspricht dem jeweiligen Wertebereich. Nach oben wird es eng: „Sehr gut“ deckt fünf Punkte ab, „Deutlicher Handlungsbedarf“ einundsechzig.

Vom Projekt zur Fundstelle

  1. ProjektÜbersicht

    Beide Scores, alle Bereiche, der Findings-Gesamtstand.

  2. BereichInterne Verlinkung

    Ein Analysebereich mit seinem Wert und den zugehörigen Findings.

  3. Findingempty_or_nonfunctional_link

    Befund, Ursache, Maßnahme und die Liste der betroffenen Seiten.

  4. SeiteFundstelle

    Die konkrete URL mit dem dort erhobenen Ist-Wert.

Jede Ebene bleibt navigierbar. Ein angezeigter Count führt auf die dahinterliegenden Seiten.

Findings-Band des Dashboards: einzelne Befunde als Karten mit Titel, Kurzbeschreibung, Severity- und Kanal-Kennzeichnung sowie technischem Findingschlüssel und Anzahl betroffener URLs.
Findings-Band der Projektübersicht: nach Severity sortiert, je Karte mit Kanal, technischem Schlüssel und Anzahl betroffener URLs. Befunde auf Legal- und Utility-Seiten sind als nicht scorewirksam gekennzeichnet.

Local-first Architektur

Der Audit läuft auf deinem Rechner.

Obserya ist eine Windows-Desktop-Anwendung. Crawl, Analyse, Scoring und Reporterzeugung laufen lokal, die Auditdaten liegen in einer lokalen Datenbank auf dem Gerät. Für den Kern-Audit wird keine Cloud gebraucht: kein Konto, kein API-Schlüssel, kein externer Dienst.

Auf deinem Rechner
  • Crawl
  • Analyse
  • Scoring
  • Findings und Evidence
  • Report- und Exporterzeugung
  • Lokale Datenbank

Netzzugriff braucht nur der Crawl der Zielwebsite — sie muss geladen werden können.

Optional

Verlässt das Gerät nur auf ausdrückliche Auslösung

  • Externes LLM (opt-in, je Aufgabe)

  • Die Kette läuft lokal

    Von der Seitenerfassung bis zum fertigen Report passiert alles in der Desktop-Anwendung.

  • Auditdaten bleiben auf dem Gerät

    Crawl-Daten, Seitendaten, Findings, Evidence und Projekteinstellungen liegen lokal.

  • Kein Dienst dazwischen

    Der Audit funktioniert ohne Konto und ohne externen Anbieter im Kernworkflow.

  • Datenausgang ist eine Entscheidung

    Ob überhaupt etwas hinausgeht, entscheidet der Nutzer — bewusst und pro Vorgang.

Wo welcher Schritt stattfindet

Das Architekturdiagramm zeigt die vollständige Kette. Alles innerhalb des großen Blocks läuft in der Desktop-Anwendung. Nur der gestrichelt gezeichnete Pfad rechts unten verlässt das Gerät — und auch der nur, wenn er ausgelöst wird.

Diagramm „Obserya System Architecture“: Input-Signale der Zielwebsite, die lokale Desktop-Anwendung mit Ingestion-, Analysis- und Decision-Layer sowie lokalen Auditdaten, die Ausgabeformate und der optionale, ausdrücklich ausgelöste LLM-Pfad.

Gesamtansicht

Obserya System Architecture: Eingangssignale der Zielwebsite, die lokale Desktop-Anwendung mit Ingestion-, Analysis- und Decision-Layer, die lokal gespeicherten Auditdaten, die Ausgabeformate und der optionale, ausdrücklich ausgelöste LLM-Pfad.

Einen Abschnitt auswählen, um ihn im Diagramm hervorzuheben.

Optionale KI-Unterstützung

Die Analyse ist Regelwerk. KI ist Zubehör.

Crawl, Analyse und Scoring arbeiten deterministisch. Keine generative KI im Auditkern, kein Sprachmodell, das an Scores oder Kernbefunden mitschreibt. Genau deshalb ist das Ergebnis reproduzierbar.

Obserya wird deshalb nicht als KI-Werkzeug verkauft. Was die Auditlogik feststellt, lässt sich nachrechnen.

  1. AuditkernLäuft lokal und geschlossen ab.
  2. Aufgabe wählenDer Nutzer entscheidet, wofür.
  3. Prompt bauenStrukturiert, mit Kontext.
  4. Externes LLMNur dieser Schritt verlässt das Gerät.

Drei Stationen laufen lokal. Nur die letzte verlässt das Gerät — und nur, wenn sie ausgelöst wird.

  • Standard ist ohne

    Audit, Reports und Programmstart laufen ohne Sprachmodell. Fehlt es, blockiert nichts.

  • Eine Aufgabe, ein Prompt

    Für eine ausgewählte Aufgabe baut Obserya einen strukturierten Prompt mit Kontext.

  • Der Nutzer löst aus

    Ein Aufruf findet nur statt, wenn er angestoßen wird. Nichts geht automatisch hinaus.

  • Additiv, nie bewertend

    Ein Ergebnis darf ergänzen. Scores und Kernbefunde bleiben unangetastet.

Kundenreports und Exporte

Am Ende steht etwas, das du weitergeben kannst.

Der Kundenreport ist keine Rohdatenliste. Er ordnet den Zustand ein, trennt bestätigten Handlungsbedarf von Prüfbedarf und liefert einen Maßnahmenplan mit erstem Schritt und Zuständigkeit. Dieselben Ergebnisse liegen strukturiert daneben.

  1. 01

    Auditstand

    Seiten, Findings, Evidence und Scores liegen lokal vor.

  2. 02

    Priorisierung

    Wirkung, Aufwand und Belegqualität ergeben die Reihenfolge.

  3. 03

    Reportseiten

    Kurzurteil, Status und Maßnahmenplan werden aufgebaut.

  4. 04

    Ausgabe

    PDF für den Kunden, CSV und JSON für die Weiterarbeit.

Status auf einen Blick
Plan nach Umsetzbarkeit
Plan nach Priorität

Seitlich wischen · antippen für die vollständige Seite

Kurzurteil
Ein Absatz zum Gesamtzustand — inklusive des Hinweises, dass ein guter Score nicht „alles erledigt“ bedeutet.
Status auf einen Blick
Gesamtzustand, akutes Risiko, Sichtbarkeitsrisiko, KI-Verständlichkeit, direkt umsetzbare Maßnahmen — je mit Ampellabel.
Plan nach Umsetzbarkeit
Drei Klassen nach Aufwand, Wirkung und Beleglage, ohne erfundene Termine.
Plan nach Priorität
Tabellarisch mit Aufwand, Wirkung, Zuständigkeit und erstem Schritt je Maßnahme.

Ein Auditstand, zwei Empfänger

Der Bericht geht an den Kunden, die technischen Exporte bleiben im Team — mit denselben Findings, denselben Schlüsseln und derselben Beleglage.

Für den Kunden

  • PDFKundenreportVerständlich formuliert, direkt weitergabefähig.
  • HTMLTeilbarer BerichtDerselbe Bericht als Webdokument.

Für das Team

  • CSVFachdatenFindings und Weiterleitungen für eigene Auswertungen.
  • JSONRohdatenVollständiger, maschinenlesbarer Auditstand.
  • MDMarkdownFür Dokumentation und Wissensablage.
  • ObsidianVault-ExportReports in eine Obsidian-kompatible Ordnerstruktur.
Reports-Ansicht in der Anwendung: verfügbare Ausgaben, Status, empfohlener nächster Schritt und die Exportaktionen.

Was das im Agenturalltag ändert

  • Der Kunde liest einen Bericht, den er ohne Übersetzung versteht.
  • Das Team behält die technischen Daten in verarbeitbarer Form.
  • Audits sind dokumentiert und später wieder vergleichbar.
  • Was noch zu prüfen ist, steht als Prüfbedarf drin — nicht als Sofortmaßnahme.

Einsatzszenarien

Wofür Obserya im Alltag benutzt wird.

Die Anwendung ist als Arbeitswerkzeug gebaut, nicht als einmaliger Check. Sechs Situationen, in denen sich das bemerkbar macht.

Neues Kundenprojekt aufnehmen

  1. 01Ausgangslage

    Eine Website kommt neu ins Haus. Der Zustand ist unbekannt, und an der ersten Einschätzung hängt ein Angebot.

  2. 02Mit Obserya

    Projekt anlegen, lokal crawlen, Audit laufen lassen. Die Findings tragen ihre betroffenen Seiten mit, der Maßnahmenplan sortiert nach Aufwand und Wirkung.

  3. 03Ergebnis

    Ein PDF für das Kundengespräch und ein CSV für die Aufwandsschätzung — aus demselben Auditstand.

Gebaut für

  • Webdesign-Agenturen
  • SEO-Agenturen
  • Selbstständige Webdesigner
  • SEO-Freelancer
  • Technische SEO-Spezialisten
  • Content- und On-Page-Verantwortliche
  • Interne Marketing- und Webteams

Verfügbarkeit

Obserya ist in der Beta-Entwicklung.

CoreWeb Studio entwickelt Obserya als Windows-Desktop-Anwendung und prüft sie an realen Kundenprojekten. Die Beta ist die erste Ausbaustufe, die für den Einsatz außerhalb der Entwicklung vorgesehen ist.

In der Beta enthalten

  • Lokaler Crawl mit Seiteninventar und internem Linkgraph
  • Seitenklassifikation nach Rolle und Kontext
  • Technical-SEO-Analyse über sieben Kernbereiche
  • Local SEO als optionaler Teilblock auf Projektebene
  • AI Readiness über sechs Dimensionen
  • Evidenzbasierte Findings mit Seitenbezug
  • Deterministisches Scoring auf zwei getrennten Achsen
  • Projektübersicht, Bereichs- und Finding-Drilldowns
  • PDF-Kundenreport sowie CSV-, JSON-, HTML-, Markdown- und Obsidian-Export
  • Optionale, ausdrücklich ausgelöste LLM-Unterstützung

Später geplant

  • Auslieferung als Installer inklusive Update-Weg
  • Vollständiges JS-Rendering im Crawl
  • Import und Austausch von Projektdaten zwischen Installationen
  • Local SEO als eigenständiger vollständiger Bereich
  • Erweiterte KI-Ebene mit eigener Review-Schicht

Was hier steht, ist geplant — nicht verfügbar. Die Trennung ist Absicht, damit aus der Beta keine Zusage abgeleitet wird, die sie nicht hält.

Zu Veröffentlichungstermin, Preis und Vertriebsweg gibt es derzeit keine belastbare Aussage. Deshalb steht hier keine.

Ein öffentlicher Zugangsweg für die Beta ist noch nicht veröffentlicht. Sobald er feststeht, wird er an dieser Stelle ergänzt.

Häufige Fragen

Kurz und direkt beantwortet.

Die Antworten beschreiben den vorgesehenen Beta-Stand. Wo etwas noch nicht feststeht, steht das ausdrücklich dort.

Läuft die Analyse wirklich lokal?

Ja. Crawl, Analyse, Scoring und Reporterzeugung laufen in der Desktop-Anwendung auf dem Rechner des Nutzers, die Auditdaten werden lokal gespeichert. Für den Kern-Audit ist keine Cloud nötig. Netzzugriff braucht nur der Crawl der Zielwebsite selbst.

Wird für die Analyse KI verwendet?

Nein. Crawl, Analyse und Scoring von Obserya arbeiten regelbasiert und deterministisch. Eine LLM-Unterstützung ist optional, wird nur für ausdrücklich ausgewählte Aufgaben genutzt und verändert weder Scores noch Kernbefunde.

Was passiert mit meinen Auditdaten?

Sie bleiben auf dem Gerät. Crawl-Daten, Seitendaten, Findings, Evidence und Projekteinstellungen liegen in einer lokalen Datenbank. Ein Datenausgang an einen externen Dienst findet nur statt, wenn der Nutzer ihn für eine konkrete Aufgabe ausdrücklich auslöst.

Ist eine Internetverbindung erforderlich?

Für den Abruf der zu prüfenden Website ja — sie muss geladen werden können. Analyse, Speicherung und Reporterzeugung benötigen keine Verbindung zu einem Dienst von CoreWeb Studio.

Welche Websites lassen sich prüfen?

Öffentlich erreichbare Websites, die Obserya lokal crawlen kann. Der Crawl folgt der internen Verlinkung und baut daraus ein Seiteninventar auf. Vollständiges JavaScript-Rendering ist für eine spätere Ausbaustufe vorgesehen.

Welche Analysebereiche deckt Obserya ab?

Technical SEO umfasst sieben Kernbereiche: Indexierung und Crawlbarkeit, Dokumentenstruktur, Meta- und Snippet-Basis, Content-Basis, interne Verlinkung, strukturierte Daten sowie Bilder und Seitenelemente. Local SEO läuft zusätzlich als optionaler Teilblock auf Projektebene mit. Die zweite Achse, AI Readiness, bewertet sechs Dimensionen.

Welche Exporte gibt es?

Einen Kundenreport als PDF sowie CSV für Fachdaten, JSON als strukturierten Rohdatenexport, HTML als teilbaren Bericht, Markdown und einen Obsidian-kompatiblen Export.

Wie werden Findings belegt?

Jedes Finding führt die betroffenen Seiten und den dort erhobenen Ist-Wert mit — bei einem defekten Link etwa das vorgefundene Linkziel und den Linktext. Trägt die Beleglage nur teilweise, weist Obserya den Befund im Report als Prüfbedarf aus, statt eine Genauigkeit zu behaupten, die die Daten nicht hergeben.

Was bedeutet AI Readiness bei Obserya?

AI Readiness beschreibt, wie gut sich eine Seite als Antwortquelle für KI-gestützte Suche lesen und verwerten lässt. Obserya bewertet dafür sechs Dimensionen: Antwortklarheit, Extrahierbarkeit, semantische Eindeutigkeit, Struktur für Parser, Entitätsklarheit und Kontextdichte. Die Bewertung arbeitet regelbasiert, nicht mit einem Sprachmodell.

Warum gibt es keinen Gesamtscore?

Weil Technical SEO und AI Readiness unterschiedliche Maßnahmen nach sich ziehen. Eine Seite kann technisch sauber und als Antwortquelle trotzdem schwer verwertbar sein. Ein Mittelwert würde genau diesen Unterschied verdecken, deshalb weist Obserya beide Achsen getrennt aus.

Bedeuten „Diese Woche“ und „Diesen Monat“ feste Termine?

Nein. Es sind Umsetzbarkeitsklassen. Sie beschreiben, wie schnell eine Maßnahme angehbar ist — abgeleitet aus Aufwand, Wirkung und Belegqualität. Obserya vergibt keine Kalenderdaten.

Für wen ist Obserya gedacht?

Für Webdesign- und SEO-Agenturen, selbstständige Webdesigner und SEO-Freelancer, technische SEO-Spezialisten, Content- und On-Page-Verantwortliche sowie interne Marketing- und Webteams — also für alle, die Audits belegen, priorisieren und weitergeben müssen.

Auf welchem System läuft Obserya?

Obserya ist als Windows-Desktop-Anwendung auf Electron-Basis gebaut. Andere Betriebssysteme sind derzeit nicht Ziel der Entwicklung.

Obseryaby CoreWeb Studio

Audits, die man belegen kann.

Lokal analysieren, Befunde nachweisen, Maßnahmen sortieren — und ein Ergebnis abliefern, das Kunde und Team gleichermaßen verwenden können.

Beta-Status ansehenAblauf noch einmal ansehen