SERP Parser für SEO Analytics bei SISTRIX

SISTRIX brauchte SEO-Analytics-Pipelines, die vom selben Team gebaut, geliefert und betrieben werden konnten. Ein zentraler Teil war der SERP Parser: Suchergebnisse über Länder und Geräte erfassen, auswerten und in einem Status-Dashboard sichtbar machen, statt nur Rohdaten durch Pipelines zu schieben.

Ich arbeitete im "You Build It, You Run It"-Modell über Docker/Docker Swarm, CI/CD, Spark/Hadoop-Extraktion für 450M+ Keywords weltweit und Apache-Mesos/Marathon-Plattformarbeit. Der Parser machte SERP Features wie Organics, SEM, Shopping, Knowledge Graph, Maps, Featured Snippets und Sitemaps über countries and devices operativ prüfbar.

• SERP Parser: Suchergebnisse über Länder, Geräte und SERP Features strukturiert auswertbar gemacht
• Parser-Status: Status-Dashboard mit Play Framework für Week-basierte Läufe, Success-Status, Durchsatz und calc nodes
• Big-Data-Pipelines: HTML-Parser mit XPath für Millionen Keywords pro Land und API-Integration
• Datenextraktion: HTML-Crawler mit Spark/Hadoop für 200M Seeds und strukturierte Datenextraktion
• DevOps & CI/CD: "You Build It, You Run It"-Pipeline mit Docker und automatisierten Deployments
• Plattform-Setup: über bereitgestellten Serverzugang Container-Setup, Dashboards und Observability nah am Parser-Betrieb aufgebaut
• PaaS-Architektur: Apache Mesos/Marathon, AWS Route 53 und skalierbare Infrastruktur
• Qualitätssicherung: automatisierte Akzeptanztests für SaaS-Tools mit Cucumber und Selenium
• Monitoring & Operations: Status-Dashboard mit Play Framework und operative Transparenz

• "You Build It, You Run It": DevOps-Kultur und End-to-End Ownership für Parser, Pipelines und Betrieb
• Operative Sichtbarkeit: Parser status, SERP Features, Durchsatz und Fehlerzustände als Produktfeedback nutzbar machen
• Big-Data-Processing: Spark/Hadoop und skalierbare Datenpipelines für wiederholbare Suchergebnis-Auswertung
• CI/CD: automatisierte Tests, Continuous Deployment und Deployment-Feedback eng am Laufzeitverhalten halten