--- name: weg-d-coaches-google description: 'Weg D des Datenbeschaffungs-Pakets — coaches and personal brands via Google SERP scraping, covering both segments in one flow: B2B coaches (Executive, Leadership, Vertrieb, Agile) and B2C coaches (Fitness, Ernährung, Mindset, Spiritualität, Dating). Invoked by the datenbeschaffung master; never triggered directly by the user.' --- # Weg D — Coaches über Google Coaches sind die Zielgruppe mit dem höchsten Noise-Anteil im Paket: um jede Coaching-Nische sitzen Ausbildungsakademien, Verbände, Verzeichnisse und Kursplattformen, die für dieselben Begriffe ranken. Die Trefferquote entscheidet sich an der Query, nicht am Volumen. Voraussetzungen vom Master: bestätigter ICP-Satz, Zugriffsweg steht (`../datenbeschaffung-referenzen/references/zugriff.md`), Vorab-Abgleich gelaufen (`check_leads_exist` bzw. `export_leads(format="index")` + `dedup.py`, falls MCP verbunden). Der Lauf beim Anbieter (Apify o. ä.) geschieht im eigenen Konto des Kunden außerhalb von ListM8; Kosten fallen dort an, kostenpflichtige Läufe nur nach ausdrücklicher Freigabe genau dieses Umfangs. Positioniert sich die Zielgruppe stärker über einen Kanal als über die eigene Website, sind `weg-d-coaches-linkedin` (B2B) oder `weg-d-instagram-*` (B2C) die besseren Wege — einmal gegenprüfen, dann hier weiter. ## Schritt 0 — Segment festlegen (erste Frage) **B2B-Coach oder B2C-Coach?** Steuert Queries, Noise-Profil und Ausschlüsse. Ist die Antwort aus dem ICP-Satz eindeutig, nicht nachfragen. | | **B2B-Coach** | **B2C-Coach** | |---|---|---| | Verkauft an | Unternehmen, Führungskräfte, Selbstständige | Privatpersonen | | Typischer Noise | Beratungshäuser, Coaching-Akademien, IHK und Wirtschaftsförderung | Studio-Ketten, Kliniken und Praxen, Kursplattformen, Verzeichnisse | ## Schritt 1 — Query-Strategie je Nische Zwei bis drei Varianten, immer mit Stadt. **B2B-Segment** | Nische | Query-Varianten (für `--keywords`) | |---|---| | Executive Coach | Executive Coach, Executive Coaching, C-Level Coaching | | Leadership | Leadership Coach, Führungskräftecoaching, Führungskräfteentwicklung | | Vertrieb | Vertriebscoach, Vertriebstrainer, B2B Vertriebstraining | | Gründer / Startup | Gründer Coach, Startup Coaching, Unternehmer Coaching | | Business allgemein | Business Coach, Business Coaching, Unternehmenscoach | | Team | Team Coaching, Teamcoach, Teamentwicklung Coach | | Change / Organisation | Change Management Coach, Organisationsentwicklung Coach, Transformationscoach | | Agile | Agile Coach, Scrum Coach, Agile Transformation Coach | **B2C-Segment** | Nische | Query-Varianten (für `--keywords`) | |---|---| | Fitness | Fitness Coach, Personal Training, 1:1 Coaching Fitness | | Mindset / Life | Life Coach, Mindset Coaching, Persönlichkeitsentwicklung Coach | | Ernährung | Ernährungscoach, Ernährungscoaching, Ernährungsberatung (mehr Noise) | | Spiritualität | Spiritueller Coach, Spirituelles Coaching, Bewusstseinscoach | | Dating / Beziehung | Dating Coach, Beziehungscoach, Liebescoach | Nische nicht dabei: Nischenname + Stadt, deutsches Synonym, Premium-Variante („1:1", „Coaching"). **Welche Variante wie viel bringt, steht belegt in `../datenbeschaffung-referenzen/references/erfahrungswerte.md`** — samt Formulierungsregeln („Coach" statt „Trainer", Komposita zusammenschreiben, `Vertriebscoach` statt `Sales Coaching`) und `-site:`-Obergrenze. Die Reihenfolge dort ist keine Kosmetik: bei Ernährung liegen zwischen bester und schlechtester Variante 12 Prozentpunkte. ``` python3 ../datenbeschaffung-referenzen/scripts/build_queries.py --keywords "Ernährungscoach,Ernährungscoaching" \ --cities "Berlin" --exclude 8 ``` Für B2C zusätzlich `superprof.de` und `yelp.com` in die Ausschlüsse tauschen, für B2B `kununu.com` und `glassdoor.com` — je gegen einen Kern-Ausschluss, die Grenze bleibt bei 8–10. ## Schritt 2 — Pilot (Pflicht) Eine Stadt, alle Query-Varianten in EINEM Lauf, 7 Seiten je Query (`erfahrungswerte.md`: Seite 4–7 fängt die Coaches mit schwachem SEO — also die mit Bedarf). Actor: **Primär aus `../datenbeschaffung-referenzen/references/apify-actors.md`** (SERP-Kategorie). Kosten vorab nennen (`kosten.md`), Deckel ≤ 0,50 $. Pilotstadt: B2B Frankfurt oder München, B2C Berlin oder Wien. ``` python3 ../datenbeschaffung-referenzen/scripts/process_serp.py --in serp-pilot.json --out coaches-pilot.csv --report ``` **Ab ~70 % Fit skalieren.** Für Ernährung und Spiritualität sind 60–70 % nach Filterung schon ein gutes Ergebnis (belegt) — hier lieber eine Query-Variante tauschen als die Seitenzahl erhöhen. Durchgerutschte Portale vor dem Skalieren in `noise-domains.md` eintragen. ## Schritt 3 — Was kein Lead ist Beide Segmente: Verzeichnis, Bewertungsportal, Jobbörse, Kursplattform (Udemy, Eventbrite, Meetup), Coaching-Ausbildung oder Zertifizierungsstelle, Verband, Fachpublikation, Artikel über Coaches. **B2B zusätzlich:** Beratungshaus ohne Coaching-Angebot, IHK, Handelskammer, Wirtschaftsförderung, reine Keynote-Speaker, HR-Software. **B2C zusätzlich:** Studio- und Gym-Ketten, Kliniken, Krankenkassen-Portale und Arztpraxen (bei Ernährung der stärkste Treiber), Physiotherapie ohne Coaching, reine Kursanbieter ohne 1:1, religiöse Organisationen und Klöster (bei Spiritualität). Grenzfälle bleiben bewusst drin (Trichter-Prinzip): Ernährungsberater als „Therapeut" oder „Diätassistent", spirituelle Anbieter als „Medium" oder „Energieheiler", Dating-Coaches als reine Content-Creator. Oft gute Leads — die Qualifizierung entscheidet. Nützliches Signal bei Ernährung: steht „Ernährungsberatung" nur als Unterseite unter `/leistungen/` oder `/behandlungen/`, ist es fast immer eine Arztpraxis. ## Schritt 4 — Skalierung Städte aus `../datenbeschaffung-referenzen/references/staedte.md`, ein Land je Lauf (der Länder-Code gilt pro Lauf) — DE/AT/CH getrennt, gern parallel; alle Stadt-mal-Query-Kombinationen eines Landes in EINEN Lauf. Danach alle Datasets zusammenführen und einmal durch `process_serp.py`: so greift der Dedup auf Root-Domain über Städte hinweg — ein Coach, der drei Städte bedient, ist ein Lead. Deckel: kalkulierte Kosten + 50 %. Für die Schweiz Begriffe prüfen („Personal Trainer Zürich" schlägt „Fitness Coach Zürich"). ## Schritt 5 — Kontaktdaten und Roh-CSV Domain-CSV an `impressum-enrichment` (Actor, Betriebsregeln, Kosten stehen dort). Bei Coaches ist der Entscheider die Person selbst — die Entscheiderfelder sind hier mehr wert als bei Firmen. Onepager ohne auslesbares Impressum gehen in den `kontaktseiten-fallback`. ``` python3 ../datenbeschaffung-referenzen/scripts/build_csv.py --in impressum.json \ --quelle "apify:+impressum " --land \ --out leads---.csv ``` ## Schritt 6 — Übergabe An `listen-qualitaet` — immer, ohne Ausnahme. Diesem Skill gehört kein Qualitäts-Urteil und keine Übergabe. ## Bekannte Fallen - **Zu viele `-site:`-Ausschlüsse leeren den Lauf.** Über 8–10 je Zeile kommt nichts zurück. - **Generische Coaching-Begriffe ziehen AVGS- und Karrierecoaching an** — spezifischer formulieren statt Ausschlüsse stapeln. - **Der Google-Titel ist bei Coaches Personenname plus Claim.** Vor- und Nachname kommen aus dem Impressum, nicht aus dem SERP — `build_csv.py` kann daraus keinen Firmennamen bauen.