Eine robuste pSEO-Datenpipeline aufbauen

Überblick

Deine programmatische SEO-Seite ist nur so gut wie deine Daten. Diese Anleitung behandelt wie du eine Datenpipeline baust, die zuverlässig, skalierbar und wartbar ist.

Pipeline-Architektur

Kernkomponenten

1. Datenquellen: APIs, Scraper, manuelle Eingaben
2. Ingestion-Layer: Sammlung und Normalisierung
3. Speicherung: Datenbank mit korrekter Indexierung
4. Verarbeitung: Anreicherung, Validierung, Deduplizierung
5. Output: API für dein Frontend/SSG

Empfohlene Architektur

Quellen → Ingestion (Airflow/Cron) → PostgreSQL → Validierung → API → SSG Build

Schritt 1: Daten-Ingestion

API-Ingestion

• Nutze Rate Limiting um API-Limits zu respektieren
• Implementiere exponentielles Backoff bei Fehlern
• Logge alle Requests für Debugging
• Cache Responses um API-Calls zu reduzieren

Web Scraping

• Respektiere robots.txt und Rate Limits
• Nutze rotierende Proxies für Skalierung
• Handle dynamischen Content (Playwright/Puppeteer)
• Überwache auf Strukturänderungen

Schritt 2: Datenspeicherung

Schema-Design

• Normalisiere für Konsistenz
• Indexiere Spalten die in Queries verwendet werden
• Nutze JSONB für flexible Attribute
• Tracke updated_at für Frische

Beispiel-Schema

CREATE TABLE entities (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  slug VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  category_id INTEGER REFERENCES categories(id),
  attributes JSONB,
  status VARCHAR(50) DEFAULT 'draft',
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
  updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

Schritt 3: Datenvalidierung

Validierungsregeln

• Vollständigkeit: Erforderliche Felder vorhanden
• Format: URLs valide, Daten parsebar
• Business-Logik: Preise positiv, Ratings 1-5
• Einzigartigkeit: Keine doppelten Entitäten

Qualitätsüberwachung

• Richte Alerts für Validierungsfehler-Spitzen ein
• Tracke Datenfrische pro Quelle
• Überwache auf Duplicate Content
• Regelmäßige Audits von Sample-Seiten

Schritt 4: Automatisierung

Scheduling

• Hochfrequente Daten: Stündliche Updates
• Moderat: Tägliche Updates
• Statische Daten: Wöchentlich/monatlich

Tools

• Einfach: Cron Jobs
• Mittel: GitHub Actions
• Komplex: Apache Airflow, Dagster

Schritt 5: Monitoring

Wichtige Metriken

• Pipeline-Erfolgsrate
• Datenfrische (Zeit seit letztem Update)
• Entitäts-Coverage (% mit vollständigen Daten)
• Fehlerraten pro Quelle