Ich habe ein Team von AI Researchern gespawnt um das SEO meines Blogs zu auditen. Ein Report später habe ich eine Landing Page erstellt die Rang 1 und 6.000 tägliche Views erreichte. Es hat auch 5x die Tokens einer normalen Claude Code Session verbraucht. Hier ist das komplette Agentic SEO Setup—und ob es sich lohnt.
Was Agent Teams wirklich sind
Claude Code kann Sub-Agents spawnen—fokussierte Worker die eine Aufgabe erledigen und zurück reporten. Agent Teams gehen weiter. Statt dass ein Agent alles sequenziell macht, erstellst du ein Team von Spezialisten die parallel arbeiten, jeder mit seinem eigenen Context Window.
Der Schlüsselunterschied: Sub-Agents reporten an einen Parent. Agent Team Mitglieder können Erkenntnisse teilen, die Analyse der anderen hinterfragen und eigenständig koordinieren. Für Agentic SEO bedeutet das: ein Researcher analysiert deine Content-Qualität während ein anderer deine GSC-Daten durchgräbt während ein dritter Search Intent Alignment prüft—alles gleichzeitig.
Der Team Lead sammelt alles und kompiliert einen finalen Report. Du bekommst ein umfassendes AI SEO Audit in Minuten das manuell Stunden dauern würde.
Falls du meinen Agentic SEO Stack Breakdown noch nicht gesehen hast—der deckt die Grundlage ab. Dieser Artikel geht tiefer in Agent Teams speziell.
Das Setup
Agent Teams sind experimentell. Du musst sie erst aktivieren:
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
Du brauchst auch Claude Code mit vollen Berechtigungen damit die Team-Mitglieder auf deine Dateien, APIs und Datenbank zugreifen können ohne bei jeder Operation nach Bestätigung zu fragen.
Stelle sicher dass deine Environment Variables Zugang zu Google Search Console und deinem CMS (Supabase, WordPress, was auch immer du nutzt) beinhalten. Jeder Teammate erbt die CLAUDE.md und MCP Server Konfigurationen deines Projekts automatisch. Ich habe beschrieben wie man Claude Code als komplette Content-Architektur einrichtet in einem früheren Artikel.
Der Prompt
Hier ist die Agentic SEO Prompt-Struktur die funktioniert. Passe die Details an deinen Stack an:
Erstelle ein Team von SEO Researchern um meinen Blog zu auditen. Die Team-Struktur:
Team Mitglieder:
1. Content Quality Analyst — Review alle publizierten Artikel in meiner
Supabase Datenbank. Prüfe: dünner Content, fehlende Meta Descriptions,
Titel die nicht zum Search Intent passen, Internal Linking Lücken,
fehlende FAQ Sections. Flagge jedes Issue mit Severity (critical/medium/low).
2. GSC Performance Researcher — Ziehe Google Search Console Daten.
Identifiziere: Seiten mit hohen Impressionen aber niedrigem CTR
(bleeding results), Queries wo ich Position 5-15 ranke (striking
distance keywords), Queries wo ich erscheine aber keine dedizierte
Seite habe (content gaps), fallende Seiten die Updates brauchen.
3. Search Intent Analyst — Für jede High-Impression Query aus GSC,
verifiziere dass mein Content matcht was Google zeigen will.
Prüfe: zeigt Google Guides wenn ich News Artikel geschrieben habe?
Targetiere ich informational intent wenn die Query commercial ist?
Flagge jeden Intent Mismatch.
4. Competitor Gap Researcher — Für meine Top 10 performenden Queries,
prüfe was über mir rankt. Identifiziere: Themen die sie abdecken
die ich nicht habe, strukturelle Vorteile (Tabellen, FAQs, Diagramme),
Content Depth Unterschiede.
Team Lead: SEO Research Director — Sammle alle Findings der Team
Mitglieder. Kompiliere in einen priorisierten Report mit:
- Kritische Issues (heute fixen)
- Quick Wins (diese Woche fixen)
- Content Gaps (neue Seiten erstellen)
- Strategische Opportunities (langfristig)
Für jedes Item: den spezifischen Datenpunkt, die empfohlene Aktion,
und den erwarteten Impact.
Die Logik ist simpel: jeder AI SEO Spezialist macht seinen Job parallel, der Team Lead synthetisiert. Du micromanagst das Team nicht—du definierst die Rollen und das Output-Format.
Wie der Report aussieht
Der Team Lead liefert einen strukturierten Report. Keine vagen Vorschläge—spezifische, datenbasierte Action Items:
Kritisch (heute fixen):
- Artikel X: 4.800 Impressionen für "Keyword Y" aber Content ist ein News-Artikel. Google will einen Setup Guide. Als Guide umschreiben oder dedizierte Landing Page erstellen.
- Meta-Titel auf Seite Z enthält Primary Keyword nicht in den ersten 30 Zeichen. Titel umschreiben.
Quick Wins (diese Woche):
- 3 Seiten ranken Position 7-12 für High-Volume Queries. FAQ Sections hinzufügen, Internal Linking verbessern.
- 2 Artikel haben komplett fehlende Meta Descriptions. Schreiben und in Supabase pushen.
Content Gaps (neue Seiten):
- Query-Cluster um "Keyword A + Keyword B" — 2.400 kombinierte Impressionen, keine dedizierte Seite. Landing Page erstellen die alle verwandten Intents abdeckt.
Strategisch:
- Competitor X hat Vergleichstabellen auf seinen Top-Seiten. Meine äquivalenten Seiten nicht. Vergleichstabellen zu den Top 5 Artikeln hinzufügen.
Das ist der Output. Ein Report. Jedes Issue gemapped auf Daten. Das ist was Agentic SEO von manuellem SEO trennt—der Agent findet nicht nur Probleme, er mapped jedes Problem auf eine spezifische Aktion.
Was danach passierte
Der Report hat etwas geflaggt das ich nicht gesehen hatte: mein Blog tauchte für ein Cluster von Keywords auf wo der Search Intent nicht zu meinem bestehenden Content passte. Google hat mir buchstäblich gesagt "ich würde dich dafür ranken wenn du einfach die richtige Seite erstellen würdest."
Also habe ich die Landing Page erstellt. Alle Keyword-Varianten und Search Intents die das Team identifiziert hatte abgedeckt. Richtig strukturiert—FAQ, Vergleichstabelle, klare Sections die jeden Intent matchen.
Nächster Tag: Rang 1. 6.000 Views. Auf einer Seite.
Wöchentliche Insights zu AI-Architektur. Kein Spam.
Das ist nicht der Agent der magisch ist. Das ist AI SEO das Daten liest auf die ich Zugang hatte aber die ich nicht systematisch analysiert habe. Die parallele Team-Struktur bedeutete dass nichts verpasst wurde—Content-Qualität, GSC-Daten, Intent Matching und Competitor-Analyse passierten alle gleichzeitig.
Nach dem Report habe ich den Rest des Tages in regulären Claude Code Sessions verbracht und jedes Issue gefixt das das Team geflaggt hatte. Neue Meta-Titel, Intent-matched Rewrites, Internal Linking Fixes. Jeder Fix dauerte Minuten weil der Report mir exakt sagte was falsch war und was zu tun ist.
Die Token-Rechnung: Lass uns ehrlich sein
Hier ist was dir niemand über Agent Teams sagt: jeder Teammate ist eine separate Claude-Instanz mit eigenem Context Window. Vier Researcher plus ein Team Lead bedeutet fünf parallele Claude Sessions die gleichzeitig Tokens konsumieren.
Ich habe das fünfmal laufen lassen um das System zu stresstesten. Der Token-Verbrauch war roughly 5x eine normale Claude Code Session. Im Pro Plan frisst das schnell ins Usage Limit. Auf der API sind das signifikante Kosten pro Run.
Lohnt es sich? Kommt drauf an was du machst.
Tokens wert:
- Monatliches oder zweiwöchentliches umfassendes Agentic SEO Audit. Ein Deep Run, dann die Findings zwei Wochen in regulären Sessions umsetzen.
- Vor einem großen Content Push. Team einmal laufen lassen, das Gesamtbild bekommen, dann bauen.
- Wenn du steckenbleibst. Wenn dein Wachstum stagniert und du nicht siehst warum, fängt die parallele Analyse Dinge die du verpasst.
Tokens nicht wert:
- Tägliche Nutzung. Jeden Tag laufen lassen und dein Plan-Kontingent ist in einer Woche verbraucht.
- Einfache Optimierungsaufgaben. Wenn du nur Meta-Titel umschreiben musst, ist eine reguläre Claude Code Session 5x günstiger.
- Kleine Blogs mit weniger als 20 Seiten. Nicht genug Daten damit parallele Analyse Mehrwert gegenüber einer einzelnen Session bietet.
Der Sweet Spot: Agent Teams einmal für das Big-Picture AI SEO Audit laufen lassen. Dann reguläre Claude Code Sessions täglich für die Umsetzung. Das ist der kosteneffiziente Workflow.
Agent Teams vs Sub-Agents vs Einzelsession
Schnelle Entscheidungshilfe:
| Ansatz | Am besten für | Token-Kosten | Speed |
|---|---|---|---|
| Einzelsession | Tägliche Optimierung, Content Writing, Meta Fixes | 1x (Baseline) | Sequenziell |
| Sub-Agents | Fokussierte Tasks die parallele Geschwindigkeit brauchen aber keine Inter-Agent Kommunikation | 2-3x | Parallel, reportet an Parent |
| Agent Teams | Umfassende Agentic SEO Audits, Multi-Angle Analyse, Research wo Spezialisten sich gegenseitig challengen | 4-6x | Parallel, Inter-Agent Kommunikation |
Sub-Agents sind fokussierte Worker die an dich reporten. Agent Teams sind Spezialisten die miteinander debattieren. Wenn du einen Meta-Titel umschreiben musst, nutze eine Einzelsession. Wenn du deine gesamte Agentic SEO Strategie aus vier Perspektiven gleichzeitig analysieren musst, nutze Agent Teams.
Der Workflow: Alles zusammen
Hier ist der praktische Rhythmus den ich empfehle:
Monatlich (Agent Teams — hohe Token-Kosten, hoher Wert): Das volle AI SEO Research Team Audit laufen lassen. Den umfassenden Report bekommen. Alle kritischen Issues, Content Gaps und strategischen Opportunities identifizieren.
Wöchentlich (Reguläres Claude Code — normale Token-Kosten): Die Findings des Reports umsetzen. Neue Seiten für Content Gaps erstellen. Intent Mismatches fixen. Meta-Titel und Descriptions updaten. Internal Linking optimieren.
Täglich (Reguläres Claude Code — minimale Token-Kosten): Schneller GSC-Check für neue Opportunities. Neuen Content schreiben und publishen. Aktuelle Änderungen monitoren.
Das gibt dir die Tiefe von Agent Teams ohne die Token-Kosten es ständig zu nutzen. Das monatliche Audit setzt die Richtung. Tägliche Umsetzung lässt die Ergebnisse compoundn.
Der Reality Check
Drei Dinge die du wissen solltest bevor du startest.
Agent Teams sind experimentell. Das Feature ist in Research Preview. Session Resumption, Koordination und Shutdown-Verhalten haben bekannte Limitierungen. Verlass dich nicht darauf für Production Workflows ohne zu testen. Es funktioniert—aber es ist noch nicht poliert. Ich habe über das komplette Agent Teams Setup und parallele Workflows separat geschrieben.
Deine Knowledge Files zählen mehr als die Team-Struktur. Wenn deine CLAUDE.md, Datenbankschema-Docs und Projektkontext schwach sind, produziert das Team generischen Output. Das Agent Team ist nur so gut wie der Kontext den du ihm gibst.
Das 6k Views Ergebnis ist nicht garantiert. Ich bekam dieses Ergebnis weil die Daten da waren—Google zeigte mich bereits für diese Queries. Das Agent Team half mir zu sehen was ich verpasste. Wenn dein Blog keine bestehenden Impressionen hat, wird Agent Teams keine Nachfrage erzeugen die nicht existiert. Es optimiert was du hast.
Das Verdict
Claude Code Agent Teams für Agentic SEO ist ein Power Tool, kein Daily Driver.
Monatlich laufen lassen für das umfassende AI SEO Audit. Täglich in regulärem Claude Code umsetzen. Das ist der kosteneffiziente Split. Ein Agent Teams Run kostet 5x die Tokens aber generiert einen Report der Wochen optimierter Arbeit antreibt.
Der Prompt ist simpel: Spezialisten definieren, Team Lead definieren, Output-Format definieren. Der Wert liegt in paralleler Analyse die fängt was sequenzielles Denken verpasst. Meine Rang 1 Seite mit 6.000 täglichen Views kam von einem Datenpunkt auf den ich wochenlang Zugang hatte—aber das Agent Team war das erste das ihn tatsächlich fand.
Starte mit regulärem Claude Code für tägliches SEO. Upgrade zu Agent Teams wenn du das Gesamtbild brauchst. Aber behalte deine Token-Rechnung im Auge.