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Site Audit — Benutzerhandbuch | YoBench

So verwenden Sie das Modul „Site Audit" in YoBench: Site-Crawling, Lighthouse-Scoring (Perf/A11y/BP/SEO), KI-Analyse der Ergebnisse, Proxy und Auth.

Was das Modul „Site Audit" leistet

Das Modul führt einen umfassenden Site-Audit durch: crawlt Seiten mit Headless-Chromium und vollem JS-Rendering, startet die offizielle Lighthouse-Suite (Performance / Accessibility / Best Practices / SEO) und schickt die Ergebnisse optional durch ein LLM für eine ausführliche Analyse. Geeignet für Einzelseiten-Audits und vollständige Site-Crawls.

Was Sie bekommen:

  • Volles JS-Rendering — der Browser führt Skripte aus, sodass SPAs und Lazy-Loading korrekt analysiert werden.
  • Echtes Lighthouse — das offizielle Google-Lighthouse-Paket, keine Eigenbau-Prüfung.
  • KI-Analyse — sammelt Seiten-Metadaten und Lighthouse-JSON in einen Prompt und bittet das LLM um verständliche Empfehlungen.
  • Paralleles Crawling — bis zu 10 Threads, bis zu 500 Seiten pro Job.
  • Proxy und Auth — Header, Cookies, Query-Parameter gelten sowohl für den Browser als auch Lighthouse.
  • Lokale Berichte — Ergebnisse liegen in der YoBench-Datenbank, offline verfügbar.
  • Endlos-Scroll bei großen Reports — umfangreiche Crawls lassen sich ohne Seitenklicks flüssig durchblättern.

Template-Parameter

Ein Template ist eine wiederverwendbare Audit-Konfiguration. Sie setzen:

  • Name — Bezeichnung des Templates.
  • URL — Startseite.
  • Modus — single (eine Seite) oder all (interne Links folgen, Limit 500).
  • Parallele Threads — 1–10.
  • Lighthouse — on oder off (ohne ihn nur strukturelles Audit, schneller).
  • Seiten-Timeout — 5–180 Sekunden.
  • KI-Anbieter (optional) — welcher Anbieter aus AI Chat für die Analyse verwendet wird.
  • Proxy (optional) — Verkehr über ein Proxy-Profil.
  • Auth-Profil (optional) — Header, Cookies, Query.
  • KI-Prompt — ein großer Standard (~216 Zeilen), leicht an Ihre Checkliste anpassbar.

Was geprüft wird

Strukturelles Audit (cheerio)

  • Title — Länge und Vorhandensein.
  • Meta — description, canonical, viewport, charset, lang, robots.
  • Open Graph / Twitter Cards / Schema.org JSON-LD — Vorhandensein und Korrektheit.
  • Überschriften-Hierarchie — H1–H6, H1-Anzahl.
  • Bilder — alt-Attribute.
  • Links — intern und extern, dedupliziert, www normalisiert.

Lighthouse (wenn aktiv)

  • Performance.
  • Accessibility.
  • Best Practices.
  • SEO.

Lighthouse dauert ~10–30 Sekunden pro Seite. Run-Timeout: 60 Sekunden.

KI-Analyse

Wenn ein Anbieter konfiguriert ist, sammelt das Modul für jede Seite (oder die ganze Site) Daten und schickt sie an die KI:

  • URL, Title, Meta, Überschriften, Bilder, Links, Schema.org.
  • Lighthouse-Scores plus Liste der failed audits (score < 50).
  • Basis-Prompt + Ihre Daten.

Die Ausgabe ist ein detaillierter Markdown-Bericht in der UI-Sprache (RU/EN/DE/FR/ES/PT/ZH-CN) mit Abschnitten für SEO, Inhaltsstruktur, Bilder, Links, technisches Setup, Lighthouse-Metriken und failed audits.

Globale Einstellungen

Es gibt keine speziellen siteAudit*-Schlüssel in den zentralen Einstellungen. Das Modul nutzt geteilte Ressourcen:

  • language — Sprache der KI-Berichte.
  • KI-Anbieter, Proxies, Auth-Profile — App-weite Register.

Ablauf

1. Template erstellen

  1. Modul Site Audit im linken Menü öffnen.
  2. Auf Templates Template erstellen klicken.
  3. Name, URL, Modus, Threads, Timeout eintragen.
  4. Lighthouse aktivieren, KI-Anbieter, Proxy, Auth-Profil wählen.
  5. Optional den Prompt anpassen.
  6. Speichern.

2. Audit starten

Die Schaltfläche Starten neben dem Template erstellt einen Bericht mit Status running. Im Modus all läuft der Crawl im konfigurierten Thread-Limit. Nur ein Audit gleichzeitig.

3. Bericht prüfen

Auf dem Tab Berichte sehen Sie:

  • Site-weite Lighthouse-Scores.
  • Liste pro Seite mit Metriken und Status.
  • Detail-Panel der Seite: HTML-Auswertung, Lighthouse-Kategorien, KI-Analyse.
  • Analyse erneut ausführen — Re-Run der Analyse einer einzelnen Seite (z. B. nach Prompt-Änderung).

4. Ergebnisse nutzen

  • Die KI-Auswertung gibt konkrete Empfehlungen (Überschriften, Meta, Scoring).
  • Lighthouse failed audits zeigen, was kritisch zu beheben ist.
  • Lighthouse-JSON und strukturelle Daten bleiben gespeichert — Sie können sie im AI Chat für Folgefragen nutzen.

Nächste Schritte

  • Verbinden Sie KI-Anbieter — ohne sie nur Lighthouse + struktureller Bericht.
  • Für tiefes Parsing nicht-standardisierter Seiten nutzen Sie den Web-Parser.
  • Für laufende Uptime-Checks läuft Health Check parallel.

Hilfe und Feedback

Wünschen Sie geplante Audits oder Vergleich zwischen Läufen? Schreiben Sie uns über das Feedback-Formular.