Analytisches Denken trifft praktische SEO-Kompetenz
Wir haben Poliqsaren 2018 gegründet, weil uns aufgefallen ist, dass viele IT-Profis brillante technische Fähigkeiten haben, aber bei der Suchmaschinenoptimierung oft ins Stocken geraten. Keyword-Research ist eben keine reine Datenwissenschaft – es braucht auch Gespür für Nutzerabsichten.
Unser Ansatz unterscheidet sich bewusst von klassischen Marketing-Schulungen. Wir sprechen die Sprache von Entwicklern und Systemadministratoren, die verstehen wollen, wie Suchmaschinen tatsächlich funktionieren.
470+
Absolventen arbeiten heute in datengetriebenen Rollen
6 Jahre
Durchschnittliche Berufserfahrung unserer Dozenten
85%
Teilnehmer erweitern ihre Analyse-Kompetenzen deutlich
Wie wir arbeiten
Von der ersten Recherche bis zur fortlaufenden Optimierung – unsere Methode basiert auf praktischer Anwendung statt theoretischen Konzepten. Jeder Schritt baut auf echten Projekterfahrungen auf.
Technische Grundlagen verstehen
Bevor wir ins Keyword-Research einsteigen, schauen wir uns an, wie Crawler arbeiten und wie Suchmaschinen Inhalte indexieren. Das klingt trocken, macht aber später den Unterschied zwischen brauchbaren und nutzlosen Keyword-Listen aus. Wir nutzen echte Server-Logs und API-Daten statt Beispieldatensätze.
Daten sammeln und strukturieren
Hier verbringen die meisten Teilnehmer mehr Zeit als gedacht. Es geht nicht nur darum, Tools zu bedienen, sondern zu verstehen, welche Datenpunkte wirklich relevant sind. Wir arbeiten mit verschiedenen APIs und zeigen, wie man eigene Skripte schreibt, um Recherchen zu automatisieren. Das spart später Wochen an manueller Arbeit.
Muster erkennen und Strategien entwickeln
Nach etwa drei Wochen fangen die Teilnehmer an, Zusammenhänge zu sehen, die vorher verborgen waren. Plötzlich ergeben Suchvolumen-Schwankungen Sinn, und man versteht, warum bestimmte Keywords trotz niedriger Konkurrenz schwer zu ranken sind. Diese Erkenntnisphase ist oft überraschend.
Implementierung und Monitoring
Die besten Keyword-Strategien bringen nichts, wenn sie nicht umgesetzt werden. Wir begleiten den Prozess von der technischen Integration bis zum Aufsetzen von Monitoring-Systemen. Dabei lernt man auch, wie man mit Stakeholdern kommuniziert, die eher betriebswirtschaftlich als technisch denken – eine unterschätzte Fähigkeit.
Menschen hinter den Methoden
Unser kleines Team besteht aus ehemaligen Entwicklern und Datenanalysten, die irgendwann gemerkt haben, dass sie ihr Wissen lieber weitergeben als in Festanstellungen zu versauern. Jeder bringt unterschiedliche Perspektiven mit.
Friederike Weißbach
Friederike hat früher Backend-Systeme für E-Commerce-Plattformen entwickelt und dabei gelernt, wie Suchfunktionen wirklich arbeiten. Seit 2016 entwickelt sie Lernkonzepte, die technische Tiefe mit didaktischer Klarheit verbinden. Sie schreibt nebenbei an einem Buch über Datenstrukturen im SEO-Kontext.
Kaspar Lüdemann
Kaspar kommt aus der Systemadministration und hat jahrelang mit großen Datenmengen jongliert. Er bringt den Teilnehmern bei, wie man komplexe Analysen automatisiert und gleichzeitig den Überblick behält. Seine Spezialität sind Python-Skripte für API-Abfragen und Datenvisualisierung. Außerhalb der Arbeit bastelt er an Open-Source-Tools.
Praktische Arbeit mit realen Datensätzen steht bei uns im Mittelpunkt
Unser Nürnberger Standort bietet flexible Lernumgebungen für verschiedene Arbeitsweisen
Wir kombinieren kommerzielle Tools mit selbst entwickelten Lösungen